由于全球變暖問題日益嚴(yán)重，因此，最大限度地減少對化石燃料的需求和減少排放是至關(guān)重要的。由于氫燃料電池具有0污染性，所以氫燃料電池車輛（HFCEV）不可避免地比其他傳統(tǒng)車輛更有利于環(huán)境的保護(hù)，且氫燃料電池的能量效率高，用氫燃料電池車輛代替內(nèi)燃機是未來車輛的大趨勢。本文從控制策略方面總結(jié)了當(dāng)前氫燃料電池汽車研究現(xiàn)狀以及存在的問題。

1 優(yōu)化氫燃料電池混合動力源加注燃料的實時策略：回顧問題、迎接挑戰(zhàn)、提出新方法[1]

Bizon簡要回顧了與燃料電池混合動力電源（FCHPS）的實時優(yōu)化（RTO）策略相關(guān)的問題和挑戰(zhàn)之外，還提出了一種新的RTO策略，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了分析，以找出兩者的最佳值?；谌謽O值尋找（GES）算法可以搜索和跟蹤最佳值。與靜態(tài)前饋（sFF）RTO策略相比，兩種加油速率均由FC電流控制，GES-RTO策略使用兩種GES控制方案給出的值來調(diào)整FC電流。

本研究中考慮的FCHPS拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化是相對于燃料電池新能源汽車，采用6 kW/45 V聚合物電解質(zhì)膜（PEM）FC系統(tǒng)（參見圖1中的FCHPS圖）。能量存儲系統(tǒng)（ESS）使用100 Ah鋰離子電池堆疊和100 F超級電容器堆疊連接成半主動拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以維持直流母線上的功率平衡。

圖1 具有GES-RTO策略的FCHPS圖[1]

同時，Bizon分析了兩種RTO策略，以在基于LF控制的行駛路線的輪廓未知的情況下，最大化FC凈功率或最小化燃料經(jīng)濟(jì)性。EMU的上層可以設(shè)計為選擇優(yōu)化功能的加權(quán)參數(shù)，而下層將實現(xiàn)用于定位和跟蹤該功能的GMPP的兩個GES控制。例如，如果需要更多動力或燃料經(jīng)濟(jì)性，則必須設(shè)定k燃料=0或k燃料=50。Bizon在可變負(fù)荷狀態(tài)下評估了FCHPS的燃料經(jīng)濟(jì)性。情況A（knet=0.5，k燃料=25）和情況B（knet=0.5，k燃料=50）與基本情況相比，燃料經(jīng)濟(jì)性增加26.5 lpm和30.9 lpm，GES-RTO策略在6 kW AV負(fù)載循環(huán)期間，knet=0.5且k燃料=0。因此，這意味著與6 kW AV負(fù)載循環(huán)期間的sFF-RTO策略相比，燃料經(jīng)濟(jì)性為21.4+26.5=47.9 lpm和21.4+30.9=52.3 lpm。與sFFRTO策略相比，GES-RTO策略更具有靈活性。

2 氫燃料電池汽車能量控制策略分析[2]

氫燃料電池車輛（HFCEV）的運行需要燃料電池、超級電容器、控制器和智能控制單元及其控制策略。在氫燃料電池汽車的系統(tǒng)架構(gòu)中，控制機構(gòu)由FC、BAT、SCAP、DC/DC轉(zhuǎn)換器和逆變器組成。此外，車輛一般由三相牽引電動機、輔助裝置、DC總線和儲能系統(tǒng)組成。車輛所需的動力-能量變化和能量平衡由控制機構(gòu)中相應(yīng)的部件按照控制策略來完成。控制策略的主要作用就是要達(dá)到車輛動力與燃料經(jīng)濟(jì)性的平衡，同時應(yīng)確定控制策略不能對系統(tǒng)造成任何損害。

HFCEV中的控制機制通常包括FC、BAT和SCAP。目前已經(jīng)開發(fā)并應(yīng)用在車輛的各種控制器主要負(fù)責(zé)控制能量管理。作者Hames總結(jié)了最常見的控制策略，包括以下4種：（1）峰值電源策略（PPSS），（2）運行模式控制策略（OMCS），（3）模糊邏輯控制策略（FLCS），（4）等效消費最小化戰(zhàn)略（ECMS）。

作者Hames認(rèn)為在確定控制策略時，應(yīng)考慮共同特征，并且必須相應(yīng)地考慮控制策略的主要支柱。可以通過確定BAT的充電和放電狀態(tài)的電流和功率限制值來建立策略。在SCAP突然充電和放電的情況下，應(yīng)確定電流變化的間隔并防止其損壞。此外，所選擇的BAT和SCAP的充電和放電時間應(yīng)在效率方面與參考值一致。

Hames比較了4種控制策略，得出的結(jié)果是相似的，但是Hames認(rèn)為ECMS是最佳控制策略，原因是ECMS的氫耗量為最小、參數(shù)簡單、性能最佳并可以應(yīng)用在不同的車型。

Hames在比較這4種控制策略中，采用模糊邏輯控制策略（FLCS）在能源系統(tǒng)之間進(jìn)行功率控制，以提高HFCEV中的系統(tǒng)效率和燃油經(jīng)濟(jì)性。根據(jù)該策略，DC/DC轉(zhuǎn)換器功率有3種水平（相對于FC和BAT的能量），即最小、中間或最大水平。在該策略中，執(zhí)行該操作的系統(tǒng)是模糊邏輯控制器。確定FC車輛的整個控制機制以及這些機構(gòu)一起工作的功能要求和模糊邏輯控制策略。所有這些規(guī)則適用的模糊邏輯控制策略配置如圖2所示。

Hames認(rèn)為未來應(yīng)該關(guān)注開發(fā)ECMS控制策略，采用雙路DC/DC,這對于大功率和突然增加負(fù)荷的車輛具有優(yōu)勢，同時進(jìn)一步減低氫燃料的消耗是未來研究重點，同時保證安全和低成本，這對于產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用非常重要。

在評價控制策略中Hames認(rèn)為，安全、氫消耗量、控制參數(shù)、效率和整車應(yīng)用是評價控制策略的主要評價要素，這4種控制策略的評價結(jié)果見表1。

表1 控制策略評價

圖2 模糊邏輯控制策略模型[2]

3 提升燃料電池系統(tǒng)的氫經(jīng)濟(jì)性，以減輕可再生能源和負(fù)載動態(tài)的不確定性的影響

Nicu Bizon將質(zhì)子交換膜燃料電池系統(tǒng)作為備用電源的混合動力系統(tǒng),這是一種降低氫消耗的新能源管理戰(zhàn)略[3]。能量管理策略使用需求的負(fù)載設(shè)置控制回路直流總線和優(yōu)化控制回路，以基于空氣流量的全局極值尋求算法來改善燃料經(jīng)濟(jì)性。Nicu Bizon將所提出策略的性能與靜態(tài)前饋策略獲得的性能進(jìn)行比較，考慮用于直流母線上的功率流的不同情況下的優(yōu)化函數(shù)。

能量管理策略（EMS）大致分為三種：集中式EMS、分布式EMS和混合EMS（圖3）[3]。與分布式EMS相比，混合EMS允許其組件在它們之間共享信息，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的高靈活性和穩(wěn)定性。這些策略的優(yōu)勢與未來智能電網(wǎng)的潛在用途有關(guān)，可以在不影響EMS的情況下添加新元素。

圖3 混合EMS框架圖[3]

Nicu Bizon采用的兩種策略（sFF和RTO1）都使用FC升壓轉(zhuǎn)換器的LF控制，以便FC功率確保DC總線的負(fù)載需求，使電池處于充電持續(xù)模式。Nicu Bizon提出的基于RTO1的EMS與sFF策略相比，還通過添加Air?Fr調(diào)節(jié)器的優(yōu)化循環(huán)使其具有更好的性能，該優(yōu)化循環(huán)通過使用GES算法實時實現(xiàn)。實驗發(fā)現(xiàn)，對于8 kW負(fù)荷下混合動力系統(tǒng)（HPS）的FC能效、燃油效率和燃油經(jīng)濟(jì)性等性能指標(biāo)可提升至2.65%，10.35 W/lpm和11.8 l。在優(yōu)化函數(shù)中，kfuel=25，燃油經(jīng)濟(jì)性可以增加2倍，優(yōu)化函數(shù)定義為FC凈功率和燃料效率的混合關(guān)系。通過對所產(chǎn)生的FC功率的LF控制，可以減輕負(fù)載需求動態(tài)的可變性和來自可再生能源的可用功率的不確定性的影響，遵循DC總線上所請求的功率需求。此外，新策略基于p負(fù)載小于3 kW的sFF策略切換和P負(fù)載大于3 kW的RTO1策略，或者通過使用空氣和燃料流速作為變量來尋優(yōu)。

4 能源管理策略對燃料電池電動汽車儲能系統(tǒng)尺寸的影響[4]

作者Bendjedia認(rèn)為燃料電池電動汽車（FCEV）電池的耐久性和成本等問題與能量存儲問題有著很大影響。作者為儲能系統(tǒng)（ESS）提供了一種最佳的尺寸測量方法，該系統(tǒng)由燃料電池和輔助源組成。

尺寸確定過程需要確定電動車輛的功率和能量的分布。這些輪廓可以通過車輛動態(tài)模擬獲得。在MATLAB-Simulink軟件下，ESTACALAB使用了車輛的動態(tài)模型。該模型的開發(fā)考慮了道路和速度，其中包括空氣動力阻力、滾動阻力和道路坡度的重力阻力。本文還根據(jù)比能量和比功率來評價存儲系統(tǒng)性能的特征?？梢詧蟾鍾agone圖表的不同組件，如圖4所示。

作者使用三種策略來確定電動車輛的混合動力源的尺寸。第一種方法是基于負(fù)載功率分成高頻和低頻分量的頻率分離策略。第二和第三種方法基于相同的原理，其中根據(jù)循環(huán)的平均功率計算燃料電池工作功率。然而在最優(yōu)策略中，操作功率固定為最優(yōu)效率點50%,其中最優(yōu)策略具有最優(yōu)的仿真結(jié)果。實際上，與頻率分離策略相比，它允許以相同的重量增加（25.4%）燃料消耗。此外使用此策略與最佳策略相比，ESS成本高出13%。此外，它保證了電池和FC之間的公平應(yīng)用壓力，從而可以提高ESS的使用壽命。最優(yōu)策略與最大功率和頻率分離策略相比具有較低的燃料消耗。最后，得出的結(jié)論是確認(rèn)駕駛循環(huán)對ESS尺寸測量結(jié)果沒有明顯影響。

圖4 Ragone圖[4]