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        基于Simulink仿真模擬的電動汽車電池優(yōu)化設(shè)計研究

        2018-05-14 14:49:48張露胡廣地
        工業(yè)設(shè)計 2018年6期
        關(guān)鍵詞:周期參數(shù)優(yōu)化

        張露 胡廣地

        摘要:為了使均衡系統(tǒng)能量效率達(dá)到最高,提出了一種改進(jìn)的均衡電路參數(shù)優(yōu)化方法,對均衡電池電路中的重要參數(shù)包括PWM波的占空比和周期T在初選值附近進(jìn)行了優(yōu)化,并利用Simulink設(shè)計了優(yōu)化方法的仿真模型。仿真結(jié)果表明:單位周期內(nèi)能量效率最大的最佳占空比為0.52,最佳周期為0.1s。

        關(guān)鍵詞:均衡電路;參數(shù)優(yōu)化;占空比;周期;Simulink

        中國分類號:TM912 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        文章編碼:1672-7053(2018)06-0131-02

        鋰離子動力電池和鎳氫動力電池是目前電動汽車中應(yīng)用最為廣泛的兩種動力電池,由于安全問題和壽命問題,動力電池的技術(shù)發(fā)展進(jìn)入了瓶頸期,這也成為新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程中重要的制約因素[1]。這兩個問題產(chǎn)生的根本原因在于在實際應(yīng)用中電池包中各節(jié)單體電池處于不同的健康狀態(tài)。當(dāng)電池組充電時,任意一節(jié)單體電池達(dá)到充電截止電壓時,為防止過充,整個充電過程將會終止,而此時大部分電池尚未處于滿電狀態(tài)。同理,而當(dāng)電池組向外界輸出能量時,若任意一節(jié)單體電池達(dá)到放電截止電壓則會終止整個放電過程。同時,假如動力電池的使用壽命問題無法解決,必將導(dǎo)致電池的更新率提高,進(jìn)而影響動力電池乃至電動汽車的使用成本[2]。

        為了解決上述問題,電動汽車的電池管理系統(tǒng)(BMS)應(yīng)運而生。它在電動汽車中起著實時監(jiān)測與分析電池狀態(tài)、保護(hù)電池安全、管理電池剩余電量與電池信息的作用[3],以確保電池在使用過程中的安全性,也可在一定程度上提高電池的充放電深度,從而實現(xiàn)電池能量利用的高效化。電池均衡控制系統(tǒng)作為BMS中能量控制管理的一部分,更是對動力電池組起著關(guān)鍵性作用[4]

        基于以上分析,提出了一種改進(jìn)的均衡電路參數(shù)優(yōu)化方法來使得均衡系統(tǒng)效率達(dá)到最高,并通過仿真模型進(jìn)行驗證。

        1改進(jìn)電動汽車電池的優(yōu)化方法

        根據(jù)圖1搭建均衡改進(jìn)的均衡系統(tǒng)的仿真模型,對其進(jìn)行在線尋優(yōu),得到占空比D與周期T的最佳值。其優(yōu)化流程描述如圖1所示。

        圖中,uout(i,t)、iout(i,t)分別指當(dāng)前能量從系統(tǒng)輸出到第i個電池的電壓及電流;uin(j,t)、iin(j,t)分別指當(dāng)前從第j個電池將能量輸入到系統(tǒng)的電壓及電流。

        則根據(jù)效率最大化的原則,目標(biāo)函數(shù)定義如下:同時,對D和T的范圍進(jìn)行約束,使其滿足斷續(xù)模式的要求。因此,優(yōu)化問題可表示為如下所示的全局最優(yōu)化問題:

        經(jīng)過二維在線尋優(yōu),即可得到當(dāng)前最佳占空比及周期。

        2參數(shù)優(yōu)化仿真模型建立

        2.1模型構(gòu)成說明

        完整的系統(tǒng)仿真模型應(yīng)包括電池組狀態(tài)模擬模塊、均衡控制策略模塊、均衡電路與狀態(tài)監(jiān)測模塊、信號執(zhí)行模塊、保護(hù)電路模塊。其中,電池組狀態(tài)模擬模塊用以模擬電池組所處的充電、放電或擱置三種不同的狀態(tài),均衡控制策略模塊用以進(jìn)行信號處理運算,信號執(zhí)行模塊進(jìn)行均衡驅(qū)動,均衡電路模塊進(jìn)行均衡實施,保護(hù)電路模塊需控制均衡變量在充放電時允許達(dá)到的極限值用以保護(hù)電池。

        為完成本節(jié)參數(shù)優(yōu)化仿真,可在SimPowerSystem中搭建用于公式驗證與參數(shù)優(yōu)化的簡化模型,其中初、次級回路均以單節(jié)電池模型代替,通過設(shè)置其參數(shù)大小模擬電池數(shù)量。

        2.2仿真元器件選取

        模型的搭建需要對其中的元器件進(jìn)行選擇與參數(shù)設(shè)置,包括反激式轉(zhuǎn)換器、電池、MOS管、電容器。這幾種元器件均可在SimPowerSystem中找到,且其參數(shù)可調(diào)。

        2.3模型搭建及參數(shù)設(shè)置

        最終搭建的參數(shù)優(yōu)化仿真模型如圖2所示。

        其中,將多繞組轉(zhuǎn)換器簡化為單繞組轉(zhuǎn)換器,采用SimPowerSystem中含有的電池模型,以初級回路為6個單體電池串聯(lián)的電池組為例,電池額定電壓設(shè)置為22.2V,電阻設(shè)置為0.006V,而次級回路中的電池額定電壓設(shè)置為3.7V,電阻設(shè)置為0.001V。在參數(shù)調(diào)試過程中,設(shè)置仿真時間為10s。

        3仿真模型分析

        3.1不同參數(shù)能量效率

        對占空比和周期分別設(shè)置一定間隔進(jìn)行仿真,將相對應(yīng)的效率值輸出到工作空間,最后得到圖3所示三維效率曲面。

        得到的最佳占空比D和最佳周期T分別為:D=0.5197,T=0.1s,此時能量效率最大值為0.8493。

        3.2優(yōu)化前后仿真對比

        對六節(jié)電池六節(jié)串聯(lián)電池樣本中的SOC初始值分別設(shè)置為54%、56%、53%、50%、52%、35%。系統(tǒng)PWM占空比分別設(shè)置為優(yōu)化前后的參數(shù),以電池極差值作為均衡判據(jù),輸出六節(jié)串聯(lián)電池的soc隨運行時間變化的曲線如圖4、圖5所示,分別提取出優(yōu)化前后均衡前后六節(jié)串連電池的SOC值如表1所示。3.3結(jié)果分析

        1)從圖4、圖5可以看出,6號電池的SOC值呈上升趨勢,其余電池的SOC值處于下降趨勢,即均衡過程中整個電池組在對6號電池進(jìn)行充電。對比六節(jié)電池樣本初始值的設(shè)置,6號電池初始容量最低,仿真結(jié)果與設(shè)計預(yù)期情況相同。且電池電量變化均是單調(diào)平滑的。

        2)從表1可以看出,均衡過程前,電池組中SOC極差值為21%;均衡結(jié)束時,優(yōu)化前的電池組中SOC極差值約為6.7%,優(yōu)化后的電池組中SOC極差值約為4.9%,對比優(yōu)化前后的soc極差值,減小了1.8%,證明優(yōu)化有效。

        3)根據(jù)表1中的數(shù)據(jù),計算出均衡過程前后樣本SOC值的方差分別為58、4.8811、2.5451可見優(yōu)化后電池組中SOC值的離散程度大大降低,電池組一致性得到改善,證明優(yōu)化有效。

        4結(jié)論

        本文利用Simulink建模仿真平臺,建立了改進(jìn)的均衡系統(tǒng)模型,提出了一種改進(jìn)的均衡電路參數(shù)優(yōu)化方法來確保能量效率達(dá)到最大的情況下,對均衡電路中的重要參數(shù)包括PWM波的占空比和周期T進(jìn)行優(yōu)化并進(jìn)行仿真分析,得到以下結(jié)論:

        1)向均衡電路電池組輸入能量時,得到的最佳占空比D和最佳周期T分別為:D=0.5197,T=0.1s,此時能量效率達(dá)到最大。 2)對電池處于擱置狀態(tài)下進(jìn)行仿真分析,得到在一定初始條件下,參數(shù)優(yōu)化后比優(yōu)化前電池組擱置均衡結(jié)束SOC極差值減小了1.8%,方差值下降2.336,證實了對系統(tǒng)優(yōu)化的有效性。

        參考文獻(xiàn)

        [1]夏輯.關(guān)于新能源汽車研發(fā)綜述及建議[J].安徽科技,2009,1:26-29.

        [2]徐偉.磷酸鐵鋰動力電池充電方法研究和均衡充電模塊的設(shè)計[D].重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文,2010.

        [3]王靜.動力鋰離子電池組能量管理系統(tǒng)研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文.

        [4]鄭杭波.新型電動汽車鋰電池管理系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D].清華大學(xué)碩士學(xué)位論文,2004.

        [5]A Manenti,A. Abba,A. Merati,S. M. Savaresi, and A. Geraci. ANew BMS Architecture Based on Cell Redundancy[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics 2011,58(9):4314-4322.

        [6]薛定宇.基于MATLAB/Simulink的系統(tǒng)仿真技術(shù)與應(yīng)用[M].第2版清華大學(xué)出版社,2011:271-294.

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