基于電動汽車混合儲能系統自適應能量管理策略研究

孫振杰 柳春麗 武波濤 曹江衛

【摘要】電池是為電動汽車供電的設備，存在許多缺點，嚴重影響壽命和降低能量回收率。相關的學者通過增加超級電來創建混合儲能系統，電動汽車混合儲能系統的性能取決于能源管理技術。

【關鍵詞】電動汽車;混合儲能系統;能量管理

1自適應能量管理策略工作原理

混合動力電動汽車的存儲系統通常由蓄電池，超級電容器，DC / DC變壓器組成。根據DC / DC轉換器的位置，分為被動，半主動和主動式三種。考慮到進給效率和控制難度，本文研究的目的是一種半主動拓撲結構的混合存儲系統，

低通濾波器f（s）用于將所需的總電動機功率P分為平均功率Pb和最大功率Pc。平均功率由PB電池驅動，最大功率由PC超級電容器提供。通過了解過濾器的特性，可以了解連續的過濾時間決定了電池電量，過多的原材料以及電池的高電量，在發動機功率增加的情況下駕駛車輛，則需要相應地降低最大功率，以保護電池。

其中，駕駛員加速模塊和駕駛員識別模塊被視為車輛駕駛過程中的“人為”因素。 司機有不同的駕駛習慣，為了提高車輛的節能性和舒適性，將“人”因素引入車輛的控制策略方法中。通過加速踏板開度和跨踏板開度變化來確定控制策略，并且推斷駕駛員的加速意圖，由車輛在行駛時的動態參數確定：平均加速度及其變化。通過模糊推理識別駕駛風格，根據識別和加速意圖建立控制策略，以調整濾波器時間。考慮到汽車駕駛過程中的狀況，將超級電容器SOC的值引入自適應管理策略，由于駕駛員駕駛方式的不同，超級電容器的放電深度也不同。超級電容器的深度可根據駕駛員的體型進行調整。

2自適應能量管理策略的實現

2.1駕駛員駕駛風格識別

本文將駕駛方式分為經濟模式和動力模式。與經濟模式相比，動力模式速度快，扭矩大且駕駛員推背感清晰。因此，駕駛方式對能耗有很大影響。本文使用最近5秒鐘的平均速度和所需的加速度來確定駕駛員的風格。對于域[0.8.0]，加速度方差的模糊子集定義為{L（小）M（中），H（大）}，加速度方差的模糊子集定義為{ L（小），M（;中），H（大）}，域定義為{0.10.0]駕駛者風格的模糊子集定義為{Eco（經濟模型），pow（動力模型）}，域為[0，4.0]。

2.2濾波器時間常數在線調整

如上所述，考慮到發動機所需的扭矩，根據駕駛員的風格和加速意圖的識別，針對三個輸入和一個輸出創建了模糊控制規則。其中，電機扭矩Tr子集模糊定義為[0，100.0]，其理論優勢由{S（小），M（中），B（大）}，時間常數模糊子集定義為 {S（小），MS（較小），M（中），MB（大），B（較大）}，域為[5.0，10.0]。

3建模與仿真

3.1自適應能量管理策略建模

本文將微型電動汽車作為仿真控制的研究對象。在MATLAB / Simulink中創建車輛控制策略模型，并根據車輛的參數以及電機，電池和電容器創建車輛控制策略模型。圖2顯示了自適應策略的模型。其中，A是在線調整模塊的濾波器，B是超導放電深度調整模塊，C是電容器的電池充電模塊，D是能量回收模塊。

3.2仿真結果分析

為了完整本書中提出的自適應能量管理策略的有效性，將其與目前研究比較多的邏輯閾值控制策略進行了比較，使用模擬器平臺Advisor 2002進行驗證。圖3顯示了一種自適應能量管理策略，模糊邏輯控制和邏輯門限控制策略的方法。在圖3（a）和（b）中，可以看出，自適應能量管理策略是在車速較高時電池提供的功率最小，超級電容器提供的功率大，這完全發揮了超級電容器峰谷的作用 。如圖3（c）和（d）所示，當自適應能量管理策略以高功率釋放時，自適應電源管理電池的電流最小。在能量回收階段，超級電容器的電流最大，并且該電流范圍波動小。

為了進一步研究本文提出的控制策略對車輛行駛里程的影響，本文計算了中國某些城市的工況耗電量。結果表明，行程越長，運行期間的能耗越少。

4結語

車用混合電源系統的主要特征是使用超級電容器。超級電容器可有效滿足車輛啟動和制動過程中的高功率充放電要求。此時，電池的主要是在理想功率范圍內工作，因此無需承擔比較大的電流充放電，可延長使用壽命。復合電源系統可提供有效的車輛啟動和制動性能，有效地回收了在車輛行駛時產生的制動能量，從而改善了混合動力車輛的性能。

【參考文獻】

[1]張騫，武小蘭，白志峰，程靖宜.電動汽車混合儲能系統自適應能量管理策略研究[J/OL].儲能科學與技術：1-9[2020-04-26].

[2]續丹，周佳輝，王斌，毛景祿，汪建林.電動汽車混合儲能系統的自適應協同控制[J].西安交通大學學報，2019，53（04）：38-43+57.