混合动力车电能量流表征及能量管理方法研究

范晶晶，陈晚如，王 东，赵韬硕

(1.中国北方车辆研究所，北京 100072;2.驻201所军代室，北京 100072)

在混合动力车辆中电能量流是重要的能量流动，由于电系统结构复杂，多个部件间存在多向的电能量流动耦合关系，同时在多向流动过程中需要克服不同的交直流阻抗，直接影响系统的经济性、动力性和可靠性[1-4]，因此需要研究电能量流动特征表征方法，探索出一套用于电能量流系统的能量管理方法.

本研究以混合动力车辆能量管理为背景，着眼于电能量流动特点，研究在复杂载荷条件下单电池荷电状态变化规律、成组电池电能损耗变化规律、辅助能量单元 (APU)效率变化特性和负载系统在不同模式下的能耗规律;研究满足使用条件并提高系统经济性和使用寿命的能量管理方法，该方法以等效油耗最小为优化目标，建立优化问题，通过解析求解得到能量优化管理参数.通过硬件在环试验，验证能量管理方法的控制效果.

1 电能量流系统结构

电能量流系统采用串联式混合动力结构，如图1所示.APU系统由内燃机、永磁同步发电机、整流桥以及APU控制器构成.APU系统通过高压母线向动力电池、驱动电机和系统设备提供能量.动力电池由电池管理系统进行监控与管理，系统能量流由整车控制器进行控制.从系统结构分析来看，由于多个部件结构复杂，存在着多向的电能量流动耦合关系，同时在多向流动过程中需要克服不同的交直流阻抗，系统部件电阻抗呈现交直流耦合的特点，所以电阻抗导致的功率损失是评价电系统性能的重要指标，他直接影响系统的经济性、动力性和可靠性.

图1 电能量流系统结构

2 能量管理方法

电能量流系统各部件之间存在着复杂的能量流耦合关系，对这些耦合关系的理论进行研究，是为了能够提炼出提高系统动力性、经济性和可靠性的有效方法.根据电能量流表征模型，分析能量流、信息流、成组电池能量效率和交直流阻抗特性，设计针对电能量流系统的能量管理策略.该策略考虑各种系统补偿和电池耐久性，一方面保证动力电池SOC平衡，另一方面在线辨识系统功耗响应，以相应调整能量管理参数，延长电池寿命.

多能量源系统总瞬时油耗由柴油机瞬时油耗Cdiesel、电池组等效油耗Cbat组成，如式1所示.

式中:k1= 1-βbat[SOCbat-0.5(SOCbat_max+SOCbat_min)]/(SOCbat_max-SOCbat_min);SOCbat为电池组 SOC;SOCbat_max，SOCbat_min分别为电池组SOC的最高值和最低值;βbat为电池组SOC平衡修正系数.

2.1 APU状态表征

目前对于APU尚无完善的技术评价，为了实现APU的高效稳定，在控制技术上大都采用简单的闭环控制或者利用简化模型设计的控制器，没有充分分析并建立比较精确的物理模型;在功率分配策略上则大都采用基于模糊规则的功率分配规则，将工程经验融入规则制定，但模糊系统不能有效地处理规则不确定性，而完善的规则是取得良好效果的关键.

APU系统构型与控制以及整个系统动力性、经济性和可靠性的综合优化，是通过发动机与发电机建模、联合建模与匹配、联合传递函数与控制系统模型等环节，建立其表征模型，并参考APU台架试验的油耗统计数据，将发动机瞬时油耗Cdiesel与APU输出功率PAPU建立关系来实现的，其关系表达式如式2所示.

式中:a，b为拟合系数.

2.2 电池组状态表征

在复杂工作条件、不同工况下，电池单体的容量、阻抗、温度和耐久性差异明显.建立电池单体模型 (含热模型)以及电池组电源网络模型，需要分析电池荷电状态 (SOC)、健康状态 (SOH)算法、库伦效率等因素.由于电池本身具有很强的非线性，单体之间存在性能差异，同时存在自放电及采集传感器的误差，所以串并联组成的电池组在长时间运行后，误差积累会越来越大，使得电池组的状态越来越差.在对电池组使用特性、能量效率机理和状态估计的分析过程中，考虑到成组电池带来的不一致特点和热场分布对电池一致性带来的限制，通过建立考虑综合影响因素的电池组状态表征模型，来提高电池管理系统的状态估计精度.建立的电池组等效油耗如式3所示.

2.3 优化目标建立及求解

最优化问题以系统瞬时油耗最小为目标，优化目标定义如式4所示.

约束条件如式5所示.

式中:SOCmin，SOCmax分别为电池组最低、最高SOC;Ubus_min，Ubus_max分别为直流母线最低、最高电压;PAPU_max为APU最大输出功率.

采用解析法进行求解，得到稳态最优分配值，如式6所示.

式中:c10，c11，c12是电池组端电压拟合系数;a10，a11，a12是电池组内阻拟合系数.

此外，针对系统可靠性和安全性的特殊要求，需考虑系统共安全的能量管理修正算法.在系统运行过程中，发动机、动力电池和系统功率部件存在超温、过压和过流的危险，为防止危险情况的发生，需考虑诊断修正的安全算法模型，以保障系统的绝对安全.其能量管理方法流程图如图2所示.

图2 能量管理方法流程框图

3 硬件在环试验验证

采用硬件在环试验平台 (如图3所示)，来全面模拟混合动力车辆的构成:由电池组加单向DC/DC来模拟APU的输出;采用锂离子电池组作为能量存储系统;由驱动电机来模拟底盘驱动系统;负载电机模拟整车的道路负载;单向DC/DC模拟车上其它用电负载.

循环工况选择为ECE_EUDC，如图4所示.仿真初始值如表1所示.

分别对在整车控制系统中采用基于规则的能量管理方法和系统优化管理方法进行仿真，电池组SOC的结果如图5所示.

从图5中可以看出:采用基于等效油耗的优化方法，电池组SOC基本保持在0.6，充放电均为小电流充放电;而采用基于规则的方法，电池组SOC无法保持，同时充放电电流较大，SOC变化剧烈.

APU输出功率如图6所示，在采用动态调节方法后，APU的输出功率变化频率降低，消除了高频的输出功率变化，运行更加平稳，可以间接地提高整车的燃油经济性.

图3 硬件在环试验平台

图4 仿真循环工况ECU_EUDC

图5 电池组SOC结果

通过试验结果分析，2种能量管理策略均可以达到合理控制的要求，达到了对功率流的合理控制需求，实现了对能量的综合管理和配置.但是，系统优化管理方法更好地保持了电池组的SOC，并提高了电池组的效率达到4.4%，减少了电池组的大功率充放电，在一定程度上提高了电池组的寿命;APU的输出功率更加地平稳，提高了发动机的效率，油耗明显下降，燃油经济性提高了9.77%.

表1 仿真初始值

图6 APU输出功率

4 结论

在研究复杂载荷条件下单电池荷电状态变化规律，成组电池电能损耗变化规律，APU效率变化特性和负载系统在不同模式下的能耗规律的基础上，构建了一个较为全面的电能量流表征模型，设计了满足使用条件并提高电系统效率和使用寿命的能量管理方法.通过硬件在环试验结果分析，该方法提高了车辆的燃油经济性.

[1]Fan Jingjing，Luo Yugong，Li Keqiang.Dual Steering Control Strategy of 4WD EV based on MPC [C].//InternationalConference on Electricaland Control Engineering，IEEE.Wuhan，China，2010.

[2]Ducusin M，Gargies S，Berhanu B，et al.Modeling of a series hybrid electric high mobility multipurpose wheeled vehicle[C].//Vehicle Power and Propulsion Conference.Michigan Univ.， Dearborn， MI， USA.Michigan:VPPC，2005:561-566.

[3]Kenneth C.Testing experiences with a hybrid electric HMMWV[C].//The 4th Internation AECV Conference.2002.

[4]Constantin Stancu，Silva Hiti，Eric Mundt.Mobile electric power for medium and heavy duty hybrid electric vehicles[C].//The 35th AnnualIEEE Power Electronics Specialists Conference.2004.