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        基于迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃的動(dòng)力電池組熱管理優(yōu)化策略*

        2022-06-08 02:08:52李佳怡陳明超
        汽車工程 2022年5期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化模型

        馬 彥,李佳怡,馬 乾,陳明超

        (1. 吉林大學(xué)通信工程學(xué)院,長(zhǎng)春 130022;2. 吉林大學(xué),汽車仿真與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,長(zhǎng)春 130022;3. 吉林化工學(xué)院信息與控制工程學(xué)院,吉林 132000)

        前言

        能源的極度短缺和嚴(yán)重的環(huán)境污染已經(jīng)成為全球性問題,為了減少溫室氣體排放,擺脫對(duì)石油能源的依賴,電動(dòng)汽車被視為傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車可行的替代方案。鋰離子電池放電率較低,功率密度高,可回收利用率高,電池循環(huán)壽命長(zhǎng),已被廣泛應(yīng)用到電動(dòng)汽車。電動(dòng)汽車運(yùn)行中,動(dòng)力電池組會(huì)持續(xù)放電,電流幅值會(huì)迅速上升,特別是在加速、爬坡等特殊工況下。當(dāng)電池組處于放電過程時(shí),其內(nèi)部的化學(xué)物質(zhì)相互作用,產(chǎn)生大量的熱,過高的溫度使電池的容量下降,壽命衰減,嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致電池組燃燒爆炸。調(diào)節(jié)電池溫度會(huì)消耗大量的電能,尤其是用于冷卻電池。German 等基于電池模型與牽引模型,分析了溫度對(duì)電動(dòng)汽車行駛里程的影響。此外,電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)消耗的能量會(huì)減少電動(dòng)汽車的行駛里程。當(dāng)駕駛員開啟空調(diào)系統(tǒng)等設(shè)備時(shí),會(huì)大大消耗電池的能量,減少電動(dòng)汽車40%的行駛里程。所以,在快速冷卻電池溫度的同時(shí),減少冷卻系統(tǒng)能量的損耗,對(duì)于延長(zhǎng)電動(dòng)汽車行駛里程,保證電動(dòng)汽車運(yùn)行安全性,提高整車性能至關(guān)重要。因此,采取高效的冷卻優(yōu)化策略對(duì)電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)十分重要。

        鋰離子電池?zé)崮P褪茄芯侩姵亟M熱管理的基礎(chǔ),由于電池冷卻處于單次放電過程,電池老化和容量退化過程可以忽略不計(jì),并認(rèn)為電池的溫度是均勻的,同時(shí)忽略了電池表面溫度和核芯溫度之間的差異。綜上,集中質(zhì)量熱模型把電池當(dāng)作一個(gè)質(zhì)點(diǎn),推導(dǎo)得到電池整體的平均溫度,而非針對(duì)電池的單體溫度,模型的建立和計(jì)算簡(jiǎn)單,適用于對(duì)鋰離子電池整體性能和電池組的研究。Li等采用集中質(zhì)量熱模型預(yù)測(cè)電池模塊的最高溫度,但沒有建立單體電池的熱模型。Choi 等建立了18650 型鋰離子電池的降階集中質(zhì)量熱模型,但未考慮電池的散熱情況,沒有推導(dǎo)傳熱系數(shù)與冷卻液流速之間的關(guān)系。針對(duì)上述問題,本文在分析液體冷卻的電池組的流體動(dòng)力學(xué)規(guī)律的基礎(chǔ)上,建立液冷式電池組集中質(zhì)量熱模型為后續(xù)的熱管理優(yōu)化策略提供理論基礎(chǔ)。

        目前電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)冷卻方式有空氣冷卻、液體冷卻、相變材料冷卻和熱管冷卻。文獻(xiàn)[16]和文獻(xiàn)[17]中對(duì)比了風(fēng)冷和液冷兩種獨(dú)立的熱管理方案,液冷在冷卻速度、密封特性和對(duì)環(huán)境溫度影響的抵抗能力等都要遠(yuǎn)優(yōu)于風(fēng)冷,且電池電量的消耗也小于風(fēng)冷的形式。液體冷卻在結(jié)構(gòu)上又可分為接觸式液冷和非接觸式液冷,前者采用導(dǎo)熱率高且絕緣的液體作為冷卻液,在物理性質(zhì)上具有較高的黏度,導(dǎo)致水泵需要增加額外的功耗。非接觸式液冷中,冷卻液在冷卻管道中流動(dòng),通過物理裝置與電池間接接觸,換熱效率高,冷卻速度快,且冷卻液流速穩(wěn)定,在電池大電流充放電和夏天等高溫極端條件下有很好的冷卻效果。因此,本文的冷卻方式為非接觸式液體冷卻。

        冷卻優(yōu)化策略的研究主要是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)以最小的能量損耗對(duì)電池運(yùn)行溫度的調(diào)節(jié),避免電池溫度過高和降溫同時(shí)系統(tǒng)的高能耗??刂祁惙椒梢詫?shí)現(xiàn)有效的溫度調(diào)節(jié)效果,便于應(yīng)用于實(shí)際,而優(yōu)化類方法旨在使電池在加熱或冷卻過程中處于合理的溫度范圍,即最優(yōu)優(yōu)化策略是尋求溫控和節(jié)能的一個(gè)平衡點(diǎn)。因此,選擇優(yōu)化類算法目的是在保證動(dòng)力電池在適宜溫度范圍內(nèi)運(yùn)行的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步降低冷卻系統(tǒng)的能量損耗。文獻(xiàn)[19]和文獻(xiàn)[20]中采用模糊控制的方法雖然不需要依賴被控對(duì)象準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型,在冷卻效果上優(yōu)于傳統(tǒng)PID 的方法,但節(jié)能效果有限。Masoudi 等提出非線性模型預(yù)測(cè)方法有效性的調(diào)節(jié)電池溫度,但是沒有考慮熱管理系統(tǒng)的冷卻能耗。Bauer 等利用龐德里亞金極大值原理實(shí)現(xiàn)了電動(dòng)汽車中利用最小的電能損耗使電池在較窄的溫度范圍內(nèi)運(yùn)行。Tao 等針對(duì)風(fēng)冷系統(tǒng)提出非線性反步控制器和線性最優(yōu)控制器控制進(jìn)風(fēng)溫度,從而穩(wěn)定電池核心溫度,與傳統(tǒng)控制器比較節(jié)省能耗方面得到改善。Pham 等針對(duì)混動(dòng)重卡汽車突出基于規(guī)則的實(shí)時(shí)策略,提高燃油經(jīng)濟(jì)性的同時(shí)降低了電池的能量消耗。Yuksel等提出啟發(fā)式策略和基于約束的非線性規(guī)劃策略用于燃料電池混動(dòng)汽車的能量管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)降低氫能耗的17%。Lopez等在非線性模型預(yù)測(cè)控制方法的基礎(chǔ)上,在約束上進(jìn)一步考慮了電池冷卻能量的消耗,實(shí)現(xiàn)了冷卻過程中冷卻能量的最小化,但是沒有考慮液冷系統(tǒng)參數(shù)不確定性的影響。Zhu 等提出一種基于有限集模型的混合動(dòng)力汽車電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)魯棒預(yù)測(cè)優(yōu)化策略,在50%的參數(shù)不確定性下,不僅可以使電池組在最佳溫度下運(yùn)行,而且節(jié)省30%的電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)能量。文獻(xiàn)[28]和文獻(xiàn)[29]中提出基于MPC 的精確冷卻策略和生態(tài)冷卻策略,實(shí)現(xiàn)對(duì)電動(dòng)汽車的高效熱管理,進(jìn)一步降低4.9%和8%的空調(diào)系統(tǒng)能耗。

        綜上所述,由于被控對(duì)象電池冷卻系統(tǒng)的高度非線性、參數(shù)時(shí)變和遲滯的特點(diǎn),為了保證電池的工作環(huán)境、能夠快速降低運(yùn)行溫度,同時(shí)實(shí)現(xiàn)節(jié)能的目的,需要選取能尋求非線性連續(xù)系統(tǒng)全局最優(yōu)解的算法。動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法(DP)被提出用來調(diào)節(jié)電池組的溫度,實(shí)現(xiàn)冷卻能量的最小化。但是由于DP優(yōu)化策略較為復(fù)雜,在計(jì)算時(shí)間還是在計(jì)算量上都是巨大的,在實(shí)際中考慮成本的約束,始終難以實(shí)時(shí)應(yīng)用。為了克服DP 算法的缺點(diǎn),文獻(xiàn)[31]~文獻(xiàn)[34]中提出迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃(IDP)算法,避免求解高維非線性連續(xù)系統(tǒng)的H-J-B 方程,減少計(jì)算量,易于實(shí)現(xiàn),適用于非線性連續(xù)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃?;谝陨涎芯浚疚牟捎肐DP 算法作為冷卻優(yōu)化策略應(yīng)用到電池?zé)峁芾硐到y(tǒng),以最小的能量損耗使電池組溫度穩(wěn)定在目標(biāo)溫度范圍內(nèi)。

        本文結(jié)構(gòu)如下:(1)根據(jù)電池的生熱特性和牛頓冷卻定律建立電池組集中質(zhì)量熱模型,在AMEsim中建立電池冷卻系統(tǒng),在不同工況下驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性;(2)針對(duì)冷卻系統(tǒng)的非線性與時(shí)變性的特點(diǎn),提出基于IDP 算法的冷卻優(yōu)化策略;(3)基于IDP 優(yōu)化策略與PID 方法和DP 優(yōu)化策略進(jìn)行仿真比較,驗(yàn)證所提出的方法在冷卻過程中的快速性與節(jié)能性的優(yōu)勢(shì);(4)給出IDP冷卻優(yōu)化策略的相關(guān)結(jié)論。

        1 電池組模型建立及可靠性驗(yàn)證

        在本部分,分析電池內(nèi)部的生熱原理和電池散熱過程中的動(dòng)力學(xué)和傳熱學(xué)原理,建立生熱量和散熱量方程。利用能量守恒定律確定電池組與冷卻液之間的能量傳遞關(guān)系,建立基于液冷式電池組集中質(zhì)量熱模型。

        1.1 鋰離子電池生熱模型

        電池液冷系統(tǒng)示意圖如圖1 所示,鋰離子電池在工作過程中,電池的總生熱包含4 個(gè)部分,分別是電池內(nèi)阻熱、電池反應(yīng)熱、電池極化熱、電池副反應(yīng)熱,可描述為

        圖1 電池液冷系統(tǒng)示意圖

        對(duì)于電池生熱部分,根據(jù)動(dòng)力電池Bernadi 生熱速率模型,假設(shè)鋰離子電池內(nèi)部熱源穩(wěn)定且均勻產(chǎn)熱,從電池內(nèi)阻和化學(xué)反應(yīng)的熵增原理兩個(gè)方面考慮,把電池的極化熱和反應(yīng)熱均考慮為可逆反應(yīng)熱,可得到電池的生熱率,即

        式中:是開路電壓;是工作電壓;是電池的溫度;是電池的工況電流。由于電池內(nèi)阻的存在,(-)表示的開路電壓與工作電壓之差可用電流與內(nèi)阻的乘積來進(jìn)行等量代替,則式(2)可以表示為

        右側(cè)第1部分代表電池內(nèi)阻熱,第2部分代表電池內(nèi)部反應(yīng)熱,第3 部分代表電池極化熱,第4 部分代表電池副反應(yīng)熱。電池進(jìn)行正常充放電情況下,如果沿電池厚度方向的電池溫差很小或電池很薄,就可以忽略電池的極化反應(yīng)熱和副反應(yīng)熱。假設(shè)電池內(nèi)部電流密度一致且生熱均勻,鋰離子電池生熱率可簡(jiǎn)化為

        其中,對(duì)于電池的內(nèi)阻,對(duì)其影響最大的兩個(gè)參數(shù)是電池的放電深度和溫度。當(dāng)鋰離子電池工作在293~313 K、放電率在10%以上時(shí),電池內(nèi)阻變化不大。因此可認(rèn)為電池包內(nèi)阻為常數(shù),設(shè)為=0.8 mΩ。而d/d與電池的電化學(xué)反應(yīng)相關(guān),對(duì)于同種類的電池,該值可認(rèn)為是常量,設(shè)為=0.3 mV,通過兩個(gè)參數(shù)的確定可以得到單體電池的生熱速率與負(fù)載電流的函數(shù)關(guān)系為

        1.2 鋰離子電池散熱模型

        根據(jù)牛頓冷卻定律,可以得到電池與冷卻液間對(duì)流傳熱散失總熱量為

        式中:為電池散熱量;為流體與固體接觸表面間的對(duì)流傳熱系數(shù);為對(duì)流換熱面積;為冷卻液溫度。電池與冷卻液之間的對(duì)流傳熱系數(shù)與管內(nèi)流體努塞爾數(shù)的關(guān)系為

        式中:為流體的導(dǎo)熱系數(shù);為流體管道的當(dāng)量直徑;為管內(nèi)流體雷諾數(shù);為管內(nèi)流體普朗特?cái)?shù);和分別是按流體平均溫度和管壁溫度計(jì)算的流體動(dòng)力黏度;為管內(nèi)流體的平均速度;為管內(nèi)流體的運(yùn)動(dòng)黏度。冷卻液的熱物性參數(shù)、、均可由管內(nèi)流體平均溫度查表得到,可由管壁附近流體溫度查表得到。由式(7)~式(9)可得電池與冷卻液間的對(duì)流傳熱系數(shù)與冷卻液流速之間的關(guān)系為

        將式(10)和式(11)代入到式(6)中,得到的電池散熱模型中電池散失的總熱量為

        1.3 鋰離子電池組熱模型

        由能量守恒定律可知,對(duì)于處于充放電狀態(tài)下的電池,電池積累的熱量等于電池內(nèi)部電化學(xué)反應(yīng)的總生熱量減去電池與冷卻液熱交換的總散熱量,即

        式中:為電池質(zhì)量;為電池的比熱容。則電池?zé)崮P蜑?/p>

        在每行排列中,1 號(hào)電池模組處于冷卻管道入口處,末端電池模組處于冷卻管道出口,冷卻液從入口到出口會(huì)不斷吸收熱量導(dǎo)致冷卻液溫度升高,故1 號(hào)模組溫度要低于末端電池模組。因此,建立首尾兩個(gè)電池模組的熱模型,即可得整個(gè)電池組溫度分布情況。由式(15)可得1 號(hào)電池模組熱模型,表示為

        電池組中每行模組總散熱量等于此行管道內(nèi)冷卻液從入口到出口的總吸熱量,根據(jù)能量守恒定律可知:

        由傳熱學(xué)定律,單位時(shí)間內(nèi)電池組冷卻管道內(nèi)冷卻流體從入口到出口散失的熱量總和為

        式中:為冷卻液比熱容;為冷卻液密度;為入口處冷卻液面積。冷卻流入吸收的熱量總和為

        式中:、、…、分別為1號(hào)電池模組到號(hào)電池模組散失到冷卻液的熱量;、、…、分別為1 號(hào) 電 池 模 組 到號(hào) 電 池 模 組 的 溫 度,,、…、分別為1 號(hào)電池模組到號(hào)電池模組周圍冷卻液的溫度。在電池組冷卻管道內(nèi)沿冷卻液流動(dòng)方向,可認(rèn)為每個(gè)電池周圍的冷卻液溫度呈等幅遞增的狀態(tài),故可得

        由式(20)和式(21)可得號(hào)電池模組周圍冷卻液溫度為

        將式(16)和式(22)代入式(15)得號(hào)電池模組的熱模型為

        由上述公式可以看出電池組熱模型是關(guān)于液體流速的非線性函數(shù),系統(tǒng)輸入量為負(fù)載電流,控制量為冷卻液流速,系統(tǒng)輸出量是電池溫度、,故電池組熱模型可簡(jiǎn)化為

        1.4 電池組模型可靠性驗(yàn)證

        為驗(yàn)證模型精度,在AMESim(advanced modeling environment for performing simulation of engineering systems)中建立電池組模型,將AMESim 中得到的電池溫度變化數(shù)據(jù)作為實(shí)際測(cè)量值,來驗(yàn)證所建立模型的精度。

        電動(dòng)汽車動(dòng)力電池組是由固定數(shù)量的電池模組根據(jù)續(xù)航里程、電池容量等設(shè)計(jì)要求串并聯(lián)而成,而電池模組是由一定數(shù)量的電池連接而成,模組的外殼保持電池的位置和形狀。本文中電池模組由18*18 A123 26650 LiFePO電池組成,采用7 個(gè)模組串聯(lián),對(duì)電池模組中的電池?zé)嵝袨檫M(jìn)行分析,單節(jié)電池電壓為3.3 V,容量為2 300 mA·h,冷卻液選擇50%體積濃度的乙二醇水溶液,電池與冷卻液初始溫度設(shè)置為298 K,AMESim 電池組冷卻系統(tǒng)模型如圖2所示,其具體物理參數(shù)如表1所示。

        圖2 AMESim電池組冷卻系統(tǒng)模型

        表1 AMESim 模型與冷卻液物理參數(shù)

        在模型驗(yàn)證過程中,NEDC 工況包含4個(gè)城市循環(huán)和一個(gè)市郊循環(huán),US06 是高速和高加速度工況,所以兩個(gè)工況能基本滿足全路況狀態(tài),NEDC、US06工況車速與電流如圖3 所示。分別在NEDC、US06工況下對(duì)比熱集中模型與AMEsim 模型中模組的輸出溫度。電池模組輸出溫度與誤差曲線如圖4 和圖5所示。

        圖3 NEDC和US06工況下車速與電流

        通過圖4 和圖5 可以看出,在兩個(gè)工況下,電池溫度隨負(fù)載電流變化逐漸上升。電池組熱模型的輸出曲線能很好地跟蹤實(shí)際輸出值,并且保證溫度誤差在0.7 K 以內(nèi),能夠滿足精度要求,故電池組熱模型可用于后文冷卻優(yōu)化策略設(shè)計(jì)。

        他們出身各異,經(jīng)歷不同,但“英雄不問出處”,能在全球化的浪潮中脫穎而出,在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)里撐起場(chǎng)面,絕非等閑之輩。

        圖4 NEDC工況電池模組溫度與誤差驗(yàn)證

        圖5 US06工況電池模組溫度與誤差驗(yàn)證

        2 迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃(IDP)優(yōu)化策略

        針對(duì)電池組熱模型高度非線性和時(shí)變的特點(diǎn),動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法(DP)總能找到離散控制問題的全局最優(yōu)解,但是由于必須比較每個(gè)控制與狀態(tài)之間的網(wǎng)格點(diǎn)以獲得最小的代價(jià),需要大量的處理器內(nèi)存來存儲(chǔ)各個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)所計(jì)算的目標(biāo)函數(shù)和代價(jià)函數(shù),導(dǎo)致計(jì)算時(shí)間過長(zhǎng)。因此,提出迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃(IDP)算法,它是一種數(shù)值方法,魯棒性強(qiáng),通過多次應(yīng)用基本的動(dòng)態(tài)規(guī)劃來減少子問題的數(shù)量和計(jì)算時(shí)間。該算法通過網(wǎng)格精細(xì)化的處理方式,進(jìn)行逐級(jí)縮小范圍搜索,最終獲得動(dòng)態(tài)優(yōu)化問題的最優(yōu)控制策略及最優(yōu)軌跡??梢员苊鈩?dòng)態(tài)規(guī)劃算法耗時(shí)及存在“維數(shù)災(zāi)”等諸多問題。

        根據(jù)式(24)~式(26),電池組溫度控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程可表示為

        式中:=[,]。分別把第1個(gè)模組溫度和第號(hào)模組溫度作為狀態(tài)量;控制量為冷卻液流速;和作為系統(tǒng)輸出。式(27)的電池組離散后熱模型為

        通過控制冷卻液流速以最節(jié)能的功率方式優(yōu)化電池組溫度,建立液冷熱管理系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù):

        式中:[(+)]為電池組溫度變化的代價(jià)函數(shù);[()]為冷卻系統(tǒng)的能量消耗。根據(jù)時(shí)段內(nèi)可能發(fā)生的電池組的溫度變化和冷卻系統(tǒng)的能量消耗,建立液冷熱管理系統(tǒng)約束函數(shù),()為電池溫度,()為冷卻系統(tǒng)的能量消耗,為能量消耗閾值,和為電池組可工作的最高溫度和最低溫度,即

        建立液冷系統(tǒng)的溫度代價(jià)函數(shù)

        式中,= 0.2636,= 1.285 × 10,= 2.47 × 10,= 1.847 × 10,= 5.316 × 10,是通過曲線擬合獲得的老化系數(shù)。定義為能耗比例系數(shù),液體冷卻系統(tǒng)消耗的能量與質(zhì)量流量關(guān)系可定義為

        在初始的迭代中實(shí)現(xiàn)基本的DP算法,以找到網(wǎng)格中每個(gè)狀態(tài)點(diǎn)x的最佳控制矢量,即使用粗略控制和狀態(tài)網(wǎng)格搜索初始最佳軌跡。然后,在下一次迭代中通過將代入到電池液冷熱管理系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣中來確定初始最優(yōu)狀態(tài)軌跡和相關(guān)的控制軌跡。選擇獲得的狀態(tài)和控制軌跡作為下一次迭代的網(wǎng)格中心點(diǎn)。當(dāng)狀態(tài)網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)固定,網(wǎng)格大小Δ由狀態(tài)變量的約束范圍確定。取衰減因子為,使網(wǎng)格大小Δ減小,即隨著每次迭代中的間隔縮小,網(wǎng)格尺寸逐步減小,導(dǎo)致最優(yōu)軌跡的搜索范圍縮小,如圖6 所示。圖7 為IDP 算法的邊界收斂圖,在迭代時(shí)間N中逐步減少狀態(tài)數(shù)量和控制量直到獲得最小損耗下的最佳軌跡,IDP 優(yōu)化策略流程圖如圖8所示。

        圖6 迭代動(dòng)態(tài)算法最優(yōu)軌跡獲取

        圖7 迭代動(dòng)態(tài)算法邊界收斂圖

        圖8 迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法流程圖

        設(shè)狀態(tài)變量迭代次數(shù)為,衰減因子為,則最優(yōu)軌跡的上下邊界表示為

        3 電池組熱管理系統(tǒng)IDP 優(yōu)化策略驗(yàn)證

        通過Matlab-AMESim 聯(lián)合仿真驗(yàn)證IDP 優(yōu)化策略的有效性,針對(duì)溫度對(duì)電池的影響確定溫度的代價(jià)函數(shù),以最小能耗作為性能指標(biāo),冷卻液流速作為系統(tǒng)控制量,電池溫度作為狀態(tài)量。鋰離子電池初始溫度設(shè)為313 K,冷卻液初始溫度設(shè)為298 K,目標(biāo)溫度設(shè)為303 K。分別在恒流3C 和合成工況下對(duì)比PID 算法和DP 算法的優(yōu)化效果。熱管理系統(tǒng)電池組IDP冷卻優(yōu)化策略設(shè)計(jì)框圖如圖9所示。

        圖9 IDP冷卻優(yōu)化策略設(shè)計(jì)框圖

        3.1 電池組溫度性能對(duì)比

        在恒流3C 下,傳統(tǒng)PID 方法經(jīng)過多次調(diào)試確定、、的參數(shù),當(dāng)= 0.1、= 0.0001、= 0.1時(shí),得到較好的控制效果。通過仿真,得到1 號(hào)模組和7 號(hào)模組在PID 算法、DP 算法和IDP 算法下的電池溫度如圖10 所示,溫度曲線的響應(yīng)參數(shù)值見表2。

        圖10 恒流3C下溫度結(jié)果對(duì)比

        表2 恒流3C溫度曲線的響應(yīng)參數(shù)

        通過圖10 可以看出,在初始72 s 內(nèi)冷卻效果無明顯差別。隨著電池生熱不斷增加,IDP 優(yōu)化策略最快做出反應(yīng)。通過PID 算法得到的穩(wěn)定時(shí)間是167 s,通過DP 算法的穩(wěn)定時(shí)間為80 s,而在IDP 算法下僅為72 s。結(jié)果表明,本文提出的優(yōu)化策略穩(wěn)定時(shí)間更快,可更好地減少過多的冷卻耗能。

        為研究IDP 優(yōu)化策略的抗干擾性,在合成工況下對(duì)其優(yōu)化性能進(jìn)行驗(yàn)證。由于本系統(tǒng)沒有考慮空調(diào)回路等負(fù)載,故選取測(cè)試中其余負(fù)載均處于關(guān)閉狀態(tài)的一個(gè)NEDC 工況和兩個(gè)US06 工況合成一個(gè)2 383 s 的測(cè)試工況(U_N_U 工況)去驗(yàn)證實(shí)際的優(yōu)化性能,其車速與電流如圖11 所示。設(shè)置傳統(tǒng)PID參數(shù)為= 0.05、= 0.001、= 0.01 時(shí),控制效果最好。在整個(gè)工況下通過對(duì)比,1號(hào)電池模組與7號(hào)電池電阻的溫度如圖12 所示,6 條溫度曲線的反應(yīng)參數(shù)值見表3,可以看出,與PID 算法和DP 算法相比,IDP 算法誤差和超調(diào)量最小,穩(wěn)定時(shí)間也是3 種方法中最快的,僅僅為55 s。結(jié)果表明,以終端電池來看,本文提出的優(yōu)化策略將溫度穩(wěn)定時(shí)間提高了76.49%,最大溫度誤差減小了52.79%,且超調(diào)量減小了53%。通過圖13 可以看出,在不同循環(huán)測(cè)試下電池組最大溫差始終保持在2 K 以內(nèi)。綜上,基于IDP 的優(yōu)化策略冷卻速率更快,最終值更接近目標(biāo)溫度。

        圖11 U_N_U 合成工況車速與電流

        圖12 U_N_U工況下溫度結(jié)果對(duì)比

        表3 U_N_U工況溫度曲線的響應(yīng)參數(shù)

        圖13 恒流3C和U_N_U 工況下溫度不一致性與偏差

        3.2 冷卻液流速與系統(tǒng)能耗結(jié)果對(duì)比

        為驗(yàn)證IDP 優(yōu)化策略能有效減少能量消耗,在恒流3C 下得到冷卻系統(tǒng)的冷卻液流速與系統(tǒng)能耗對(duì)比曲線,如圖14 所示。并分別取圖中對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)計(jì)算3 種方法下的瞬時(shí)能耗進(jìn)行對(duì)比,如圖15(a)所示。

        圖14 恒流3C冷卻液流速與能量消耗對(duì)比

        仿真結(jié)果表明,在=72 s 前3 種方法的能耗相同,但是IDP 算法下的流速變化最快,而且穩(wěn)定后的流速低于PID 方法下的冷卻液流速。由于DP 算法略慢于IDP 算法,且流速穩(wěn)定后有明顯震蕩現(xiàn)象。因此,隨著能量消耗的累計(jì),由圖15可以看出在3種方法中,基于IDP 優(yōu)化策略的能量損耗的全程累積趨勢(shì)低于其他兩種方法,且計(jì)算整個(gè)測(cè)試周期下的能耗結(jié)果顯示,本文中提出的基于IDP 優(yōu)化策略的能耗為252.39 kJ,比傳統(tǒng)PID 方法下294.74 kJ的能耗降低了14.35%,比基于DP 方法的能耗降低了6.41%,減小能耗的優(yōu)勢(shì)較為明顯。

        圖15 恒流3C和U_N_U工況下冷卻系統(tǒng)瞬時(shí)能耗

        從U_N_U 工況下的流速與能耗的仿真結(jié)果(圖16)可以看出,本文提出的方法具有良好的適應(yīng)性。在=55 s 之前,3 種方法下的能耗幾乎無差,基于IDP 算法下的冷卻液流速在=55 s 時(shí)發(fā)生變化,而DP 方法和PID 方法下的冷卻液流速以最大流速分別維持到了77 和193 s,直到=239 s 流速下降到相同值。流速的差值直接導(dǎo)致能量累積的不同,在U_N_U 工況下,經(jīng)過低速運(yùn)行后,如圖16中所示,車速在=1637 s時(shí)開始加速,引起電流激增,導(dǎo)致電池的生熱率也發(fā)生變化。由于電池的溫度是一個(gè)累積量,所以導(dǎo)致冷卻液流速發(fā)生了31 s的延遲,流速在=1668 s 時(shí)變大進(jìn)行電池的降溫。而從能耗上看,由于能量消耗是之前時(shí)刻值的疊加,所以能量有變化但波動(dòng)不大。圖15(b)中對(duì)應(yīng)點(diǎn)瞬時(shí)能耗與恒流3C的結(jié)果相似,隨時(shí)間的增加,基于IDP方法的能耗與另外兩種方法下能耗差值也呈不斷增大的趨勢(shì)。

        圖16 U_N_U工況冷卻液流速與能量消耗對(duì)比

        在整個(gè)測(cè)試周期,基于IDP 方法的能量損耗為433.98 kJ,比PID方法下的594.53 K降低了27%,比基于DP 方法下的能耗降低了22%,如圖17 所示。以上結(jié)果表明,基于IDP 優(yōu)化策略在不同工況下都能更快地將電池溫度穩(wěn)定在目標(biāo)溫度附近,且能很好的減少能量損耗。

        圖17 冷卻系統(tǒng)總能耗

        4 結(jié)論

        由于汽車行駛的實(shí)際工況十分復(fù)雜,加速、制動(dòng)、上下坡等操作將帶來復(fù)雜多變的動(dòng)態(tài)負(fù)載,導(dǎo)致動(dòng)力電池的散熱需求增加。針對(duì)目前熱管理系統(tǒng)中側(cè)重電池的溫度控制會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)能量過度損耗的問題。本文中提出了IDP 優(yōu)化策略,以能耗最小為目的,使動(dòng)力電池工作在最適合的溫度范圍。首先,建立了鋰離子電池組集中質(zhì)量熱模型,在不同工況下與AMESim 中建立的動(dòng)力電池液冷系統(tǒng)模型的輸出進(jìn)行對(duì)比,兩者之間最大溫差小于0.7 K,證明了模型的準(zhǔn)確性。其次,將IDP 優(yōu)化策略應(yīng)用于鋰離子電池組熱模型,在恒流3C 和U_N_U 工況下,與PID方法和DP方法結(jié)果進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明,本文中提出的基于IDP 優(yōu)化策略在測(cè)試工況中,不僅大大縮短了溫度調(diào)節(jié)時(shí)間,減小了穩(wěn)態(tài)誤差和超調(diào)量,而且總能耗降低了27%和22%,為系統(tǒng)節(jié)省了大量電能。結(jié)果表明,IDP 優(yōu)化策略在具有高效性的同時(shí),大大降低了冷卻系統(tǒng)的能量損耗。本文被控對(duì)象針對(duì)電池冷卻回路,沒有考慮空調(diào)冷卻回路和駕駛艙冷卻回路,忽略了3 個(gè)回路的相互影響,只將負(fù)載所帶來的影響歸結(jié)至整車電流的波動(dòng)中,將在后續(xù)研究中考慮3者之間的耦合關(guān)系。

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