電動汽車復合電源能量分配策略研究

胡美聘 呂秀玲 張慶明 荊樹志 郭松梅

（國網菏澤供電公司，菏澤 274000）

電動汽車復合電源能量分配策略研究

胡美聘 呂秀玲 張慶明 荊樹志 郭松梅

（國網菏澤供電公司，菏澤 274000）

為實現復合電源能量的合理分配，提出了一種基于PID控制的能量分配策略，該方法通過監測超級電容電壓，利用PID算法調節鋰電池組的功率輸出，從而間接實現復合電源的能量合理分配。在Advisor環境下對該策略進行仿真分析，結果表明，該策略能較好地發揮超級電容“削峰填谷”的作用，避免了大電流對鋰電池組的沖擊；同時，在汽車制動時可以較好地回收制動能量。通過與邏輯門限策略的對比表明，該策略具有參數易于調整，鋰電池組的功率輸出曲線更平滑等優點。

1 前言

鋰電池-超級電容混合電動汽車是在純電動汽車的基礎上加入超級電容發展而成，其目的是利用超級電容極高的功率密度來減輕內置電池的負擔。超級電容的加入使電動汽車可以勝任更加復雜的工況，但也使鋰電池與超級電容之間的能量管理策略變得復雜。目前，對于鋰電池與超級電容之間的能量分配問題，最常用的方法是邏輯門限策略及基于此策略的其它優化方法[1,2]，邏輯門限策略不依賴于未知工況信息，原理簡單，可靠易行，運算量較少，但該方法不能充分發揮超級電容的優勢，鋰電池依然需要承受較大的脈沖電流沖擊，并且該策略在選取門限值時較大程度上還依賴于人工經驗；其它優化方法中，相比單純的邏輯門限策略，基于模糊邏輯的控制策略[3，4]有一定的改進，但本質上仍然是一種邏輯門限方法，且適應的工況較單一；以動態規劃[5]為代表的全局優化策略可以取得全局的控制效果最優，但策略運用時需要獲得全局工況信息，實際應用仍有一定障礙，且其計算得出的控制效果一般只作為技術上的參考；瞬時優化策略[6]在油電混合電動汽車中應用最廣，該方法可以達到瞬時最優，不依賴未知路況信息，但計算量較大，并且瞬時最優往往不是全局最優，目前在電池-超級電容混合電動汽車上的應用案例較少。

不同于以上策略，本文提出了一種基于PID（Proportion,Integral,Derivative）控制的能量分配策略，該方法通過監測超級電容電壓，并利用PID算法調節鋰電池組的功率輸出，從而間接實現了復合電源能量的合理分配。

2 車體結構分析

某復合電源電動汽車驅動系統結構如圖1所示，其鋰電池與超級電容通過DC/DC變換器協調工作。

圖1 復合電源電動汽車驅動系統構成

復合電源電動汽車驅動系統能量方程為：

式中，PLi為鋰電池組提供的能量；Pcap為超級電容提供的能量；ηDC為DC/DC工作效率；Pload為電動汽車行駛過程中的需求能量。

對于鋰電池組和超級電容則有：

式中，ULi和Ucap分別為鋰電池組和超級電容的工作電壓；ILi和Icap分別為鋰電池組和超級電容的工作電流。

2.1 鋰電池組

本文采用Advisor軟件中Rint模型來描述鋰電池的電壓、電流特性，其Rint模型如圖2所示。

圖2 鋰電池的Rint模型

放電時：

充電時，

式中，ULi為鋰電池端電壓；Uoc為鋰電池的開路電壓；R為鋰電池內阻；ILi為鋰電池工作電流；Uoc和R均與電池組的SOC（荷電狀態）有關。

SOC計算式為：

式中，Cmax為鋰電池組的總容量；Cused為已經消耗的電量。

2.2 超級電容

為描述超級電容的外在特性，建立了超級電容模型，描述如下：

式中，U0為超級電容初始電壓；t為時間。

文獻[7]中描述了一種較為簡便的超級電容建模方法，模型結構如圖3所示，則式（7）可改寫為：

式中，Uc為電容電壓；Cu為電容值；Rp為電容并聯的電阻值；Rs為串聯電阻。

圖3 超級電容模型結構

2.3 DC/DC變換器

電動汽車中DC/DC為雙向電能轉換器，本文著重研究其轉換效率。根據試驗結果，將DC/DC變換器的轉換效率描述為其所傳輸功率的函數，即

式中，ηcap為轉換效率；ki為系數；i為階數；Pcap為變換器傳送的功率。

3 基于PID控制的能量分配策略

3.1 PID控制策略設計

圖4為PID控制策略下復合電源的控制原理。車輛所需功率與復合電源工作狀態通過輸入接口傳遞給PID控制策略模塊，經計算后得出超級電容的輸出功率和鋰電池組的輸出功率。

圖4 PID控制策略下復合電源控制原理

3.2 基于PID算法的能量分配策略

PID算法具有參數易調、控制效果好等特點，圖5為基于PID算法的能量分配策略。圖5中，Ucap_ref為超級電容電壓設定值，一般為恒定值；U′cap為超級電容電壓檢測值；ΔUcap為超級電容電壓偏差量；P*Li為理論計算出的鋰電池應提供的功率值；P*cap為理論計算出的超級電容應提供的功率值；P*為負載功率需求的理論計算值；P′cap為超級電容實際輸出的功率值；為鋰電池組實際輸出的功率值；P為實際負載值。

圖5 基于PID算法的能量分配策略

圖5中各參數有如下關系：

式中，u(k)為PID函數。

PID算法的表達形式為：

式中，Kp為比例系數；KI為第j項積分系數；KD為微分系數；e(k)為第k個偏差量。

在行車過程中，該策略將實時監測超級電容的電壓值Ucap，當實測Ucap大于設定值Ucap_ref時，說明超級電容存儲的能量增多，負荷較輕，此時該策略會適當增大超級電容的負荷，減少鋰電池組的功率輸出，使超級電容的電壓回落。

當該策略監測到的超級電容電壓值Ucap小于設定值Ucap_ref時，表明超級電容的能量減少，負荷較大，此時該策略會適當增大鋰電池組的功率輸出，減小超級電容的負荷，使超級電容的電壓值逐漸增加。

大電流的輸入、輸出會使超級電容的電壓出現小幅度的脈沖抖動，在電流消失后，電壓會逐漸恢復到真實水平，為消除此部分抖動對能量分配策略的影響，采用FIR濾波器[8]對超級電容的電壓進行平滑處理。FIR濾波器可表述為：

式中，ai為第i項系數；xn為第n個采樣周期的采樣值；K為階數；yn為函數輸出值。

本文采用Remez方法，利用軟件MATLAB中firpm函數對FIR濾波器進行參數設計。該函數可以根據目標頻率響應為FIR濾波器設計最優的參數，使目標頻率響應和實際頻率響應之間的誤差達到最小。

3.3 限制條件

從實際角度出發，為防止鋰電池和超級電容在極端工況下過負荷工作，須設置鋰電池和超級電容的正常工作范圍，此項設置屬后備保護，即

4 仿真分析

在Advisor（高級車輛仿真器）環境下，選取UDDS工況（見圖6）對所提出的能量分配策略進行仿真分析，并將仿真結果與邏輯門限策略進行對比，如圖7～圖9所示。

圖6 UDDS工況

由圖7可看出，在邏輯門限策略下，總功率需求（圖7a）被分解為兩部分，一部分由鋰電池提供，一部分由超級電容提供，但是，該策略下鋰電池的功率曲線波動較大，鋰電池的壓力仍然較大，如圖7b中虛線所示。而在PID策略下，鋰電池的功率曲線平穩，高脈沖功率全部轉移至超級電容側，鋰電池得到了充分保護，超級電容較好地發揮了“削峰填谷”的作用，如圖7c中實線部分。

圖7 兩種策略下功率分配情況

圖8為在邏輯門限策略及PID策略下鋰電池組的工作狀態。在兩種策略下，鋰電池的電壓曲線總體呈下降趨勢，符合電池組真實的工作狀態，如圖8a所示。圖8b中，在邏輯門限策略下，鋰電池組的電流工作曲線波動劇烈，而在PID策略下，鋰電池組的電流曲線比較平緩，鋰電池可以平緩地放電，益于提高鋰電池的壽命。

圖8 兩種策略下鋰電池組工作狀態對比結果

圖9為兩種策略下超級電容的工作狀態，在PID策略下，超級電容電壓在設定值Ucap_ref附近波動；在邏輯門限策略下，超級電容電壓在15～40 V范圍內波動。超級電容正常工作電壓為0～50 V，正常工作電流為0～1 000 A，兩種策略下超級電容的電壓、電流都在合理的范圍內，未超出其正常工作的上、下限。

圖9 兩種策略下超級電容工作狀態

5 結束語

本文設計了基于PID控制的能量分配策略，實現了電動汽車復合電源能量的合理分配。通過Advisor環境下的仿真結果表明，所提策略能較好地發揮超級電容“削峰填谷”的作用，避免了大電流對鋰電池組的沖擊，充分保護了鋰電池組，同時在汽車制動時可以較好地回收制動能量。通過與邏輯門限策略的對比表明，PID控制策略具有參數易于調整、鋰電池組的功率輸出曲線更加平滑等優點，復合電源能量分配效果優于邏輯門限策略。

1 許曉慧,徐石明.電動汽車充換電技術.北京∶中國電力出版社,2012.

2 申愛玲,袁文華,左青松,等.并聯式混合動力邏輯門限控制參數智能優化.中南大學學報 (自然科學版),2012,43(11)∶4306～4312.

3 張軍,周云山,黃偉.基于可變邏輯門限的 HEV多目標優化仿真.公 路 交 通 科技,2012,29(5)∶140～145.

4 Lu D,Li W,Xu G,Zhou M.Fuzzy logic control approach to the energy management of parallel hybrid electric vehicles.2012 International Conference on Information and Automation,2012∶592-596.

5 Zhang D,Wu S,Luo X,Ren H.Study on the Vehicle Controller of Hybrid Electric Vehicle based on fuzzy logic.2010 International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering,2010∶5575～5578.

6 Yang C,Li J,Sun W,Zhang B,Gao Y,Yin X.Study on global optimization of plug-in hybrid electric vehicle energy management strategies.Power and Energy Engineering Conference,2010∶1～5.

7 朱慶林.基于瞬時優化的混合汽車控制策略研究：[學位論文].長春∶吉林大學,2009.

8 Chen M.Design of Equiripple Linear-Phase FIR Filters Using MATLAB.Control,Automation and Systems Engineering(CASE),2011∶1～4.

Research on Energy Distribution Strategy for Hybrid Power System of Electric Vehicle

Hu Meipin,Zhang Qingming,Jing Shuzhi,Guo Songmei
（State Grid Heze Power Supply Company,Heze 274000）

For rational power distribution of hybrid power system,a PID based energy distribution strategy was proposed.This strategy,by monitoring the voltage of supercapacitors,regulates the power output of Li-ion battery pack through PID algorithm,thereby realizes rational energy distribution of hybrid power indirectly.The strategy was simulated and analyzed in Advisor environment.The results show that the strategy proposed in this research can play a role of peak load shifting,avoid the impact of large current on Li-ion battery pack.In addition,braking energy can be recuperated.The comparison with logic threshold strategy shows that this strategy has advantages that parameters are easy to be regulated,and power output curve of Li-ion battery pack is more smoothly.

Electric vehicle,Hybrid power system,Energy distribution,PID control

電動汽車 復合電源 能量分配 PID控制

U469.72

A

1000-3703（2017）11-0030-04

（責任編輯文 楫）

修改稿收到日期為2017年2月23日。