双源纯电动汽车能量管理策略研究

(北京亿华通科技股份有限公司 研发中心，北京 100192)

近年来，“雾霾”成为热点词汇，汽车作为人们主要的交通出行方式，其PM2.5的排放量及其他污染排放对雾霾的影响引起了社会的关注[1]。纯电动汽车使用蓄电池一种能量源作为电动汽车的动力来源，以其零排放、零污染的优点[2]得到了较好的发展，但是，由于受制于电池及能量管理技术的发展，单独的动力电池组尚存在瞬时特性不佳的问题，且它的主要电源——蓄电池充电时间长，寿命短，能源密度小[3]，这些都导致纯电动汽车不能得到更快更好的发展。在对能量源技术研究加深的同时，人们也认识到单一的能量源已经不能满足电动汽车在不同工况下的功率需求。超级电容充电快、寿命长，没有记忆效应，具有很强的大电流放电能力，比功率高、温度特性好与绿色环保等优点[4]。然而，超级电容能量密度低，无法长时间放电[5-6]。因此，双能量源电动汽车将高比能量的动力电池和大比功率的超级电容这两种电源装置联合起来，超级电容作为辅助电源与动力电池组合为电动汽车提供能量。

如何制定合理的能量控制策略，充分发挥两种能量源的优势，提高双能量源效率，更好地满足能量存储和瞬时大电流的需求[7]，是双能量源纯电动汽车研究的关键问题之一。目前，关于双能量源的研究主要是针对燃料电池汽车或混合动力电动汽车，而关于纯电动汽车超级电容与蓄电池双能量源的能量管理及分配方面的研究较少。Matthew Zolot等[8]提出了双能量源参数匹配和系统控制策略；Wang K等[9]利用控制充、放电电流的方法控制双能量源各部分的功率；武汉理工大学刘志强等[10]研究了双能量源系统再生制动过程的控制策略。

在汽车行驶过程中，动力电池提供整车所需的平均功率，而在汽车启动、加速、爬坡等功率需求较大的工况，则需要超级电容发挥其放电电流大的优点为汽车提供能量[11]，小大电流对蓄电池的冲击，并且在汽车下坡及制动时回收再生制动能量。蓄电池和超级电容的输出功率受其SOC的影响，因此双能量源纯电动汽车的功率控制策略受蓄电池和超级电容SOC的约束和影响。在这样的情况下，模糊控制的鲁棒性好的特点非常适合对双能量源的功率分配进行控制，因此本文采用基于模糊控制的双源纯电动汽车能量管理策略。

本文针对双源纯电动汽车的特点，将能量管理技术与再生制动技术合理应用在双能量源纯电动汽车上，制定合理且有效的能量管理控制策略，发挥能量源各组成部分的优势特点，使具有复合电源系统的纯电动汽车蓄电池电流波动更加稳定，续驶里程更长。

1 双源纯电动汽车的系统特性

双能量源纯电动汽车电源系统结构如图1所示，是以动力电池为主、超级电容为辅的能源结构[12]。动力电池和超级电容并联接入到纯电动汽车的结构中，共同完成提供汽车驱动时所需的能量，以及回收汽车制动时的回馈能量。超级电容主要是在汽车启动、加速和爬坡时进行大电流放电，提供峰值功率，满足汽车的动力性，而蓄电池则主要满足汽车巡航工况下的平均功率需求，两者共同回收汽车制动能量[13]。同时，由于蓄电池电压较平稳，易于跟随，超级电容与DC/DC变换器串联，使超级电容能轻松跟随蓄电池电压变化，充分发挥超级电容大电流放电的特点。

图1 双能源纯电动汽车电源结构图

能量管理策略就是协调动力电池和超级电容之间的关系对能量进行分配，即对总线功率进行分配，让其互相配合完成充放电，满足汽车行驶动力需求，使电源系统安全高效地运行。总线功率与蓄电池功率及超级电容功率之间的关系如下[14]

Preq=Pbat+Psc

(1)

式中Preq——总线功率;

Pbat——蓄电池功率;

Psc——超级电容功率。

现引入功率分配系数Kbat，表示蓄电池功率占总线功率的比例

Pbat=Kbat×Preq

(2)

Psc=(1-Kbat)×Preq

(3)

由此可见，当已知总线需求功率的情况下，只需得到蓄电池功率所占比例Kbat，就可得到蓄电池及超级电容两者各自的功率值，从而完成能量分配。

蓄电池的工作过程中的表现是大电流下效率低，小电流下效率高，因此适合平稳的功率输出，并且很大的比能量使其能够储存制动回馈的能量。而超级电容的工作特点是，较大的比功率，能够提供较大的瞬时功率，满足汽车加速或爬坡时较大的功率需求，但无法长时间充放电，无法存储较多能量。双源纯电动汽车要结合蓄电池能量密度高以及超级电容功率高、电流大、响应快的特点，并以此为原则，依托于整车功率需求，其双源控制系统的工作模式如下：

(1)当车加速或爬坡时，需求功率大，由于超级电容比功率高，可短时间大电流放电，此时应优先为电机供电。

(2)当汽车匀速巡航行驶时，需求功率稳定，蓄电池可提供持续稳定的功率，此时，蓄电池应作为主要供电源，不足时超级电容再补充。

(3)下坡、刹车制动时，汽车处于减速制动能量回馈的状态，此时，应根据蓄电池及超级电容荷电状态优先给电量少的充电，同时尽可能地满足汽车长时间稳定行驶。

2 基于模糊控制的双源纯电动汽车能量管理策略

对双源纯电动汽车系统特性进行分析，发现在已知总线功率的情况下，制定合理的能量管理控制策略仅需要得到蓄电池或超级电容功率分配系数(即所占份额)即可，其中，总线功率即整车需求功率。本文采用模糊控制器对双源纯电动汽车的能量进行分配，保证其稳定的长时间行驶。

模糊控制器是一种智能控制方法，整个控制器包括变量定义、模糊化、知识库、逻辑判断及解模糊五部分[15-17]。该模糊控制器的输入量为整车需求功率Preq、蓄电池荷电状态SOCbat和超级电容荷电状态SOCsc，输出量为蓄电池的功率分配系数，即希望蓄电池提供的功率占总需求功率的百分比Kbat。其中Preq的范围为[-3,3]，考虑到电机的制动回馈功率远小于最大需求功率，将其论域调整为[-1.5,3]。SOCbat和SOCsc的范围为[0,1]，在电量很少及很满的状态下，二者的充放电效率较低，因此将其论域调整为[0.1,0.9]。输出量功率分配系数的论域为[0,1]。根据双源汽车工作模式，隶属度函数选为三角函数，输入输出的模糊子集设定如下

Preq：{N，S，L}，{负，小，大}；

SOCbat：{S,MS,ME,ML，L}，{小，较小，中，较大，大}；

SOCsc：{S，MS，ME，ML，L}，{小，较小，中，较大，大}；

Kbat：{S，MS,ME，ML，L}，小，较小，中，较大，大}。

在设定好输入输出的论域、模糊子集及隶属度函数后，按照双源纯电动汽车工作模式，针对输入输出制定模糊规则，如表1所示。

3 应用实例与分析

采用Simulink软件搭建双源纯电动汽车能量管理系统，对双源纯电动汽车进行基于模糊控制的双能量源纯电动汽车能源管理策略仿真，根据模糊控制器的输入量及上述制定的模糊控制规则，对整车的需求功率进行分配，其中，整车需求功率根据某公交车运行200 s的实际功率消耗给定，如图2所示，蓄电池及超级电容的荷电状态SOC均按照安时积分法进行计算[18]，忽略各部分效率及线路损耗等，进行仿真。

表1 模糊控制规则表

图2 整车需求功率

当蓄电池及超级电容初始SOC值均为50%，图3为该系统运行200 s蓄电池功率分配系数的仿真结果，图4为蓄电池及超级电容的SOC变化情况。根据整车功率需求可以看出在50～60 s、120～133 s时功率需求大，因此功率分配系数较小，由蓄电池提供平稳功率的基础上，超级电容提供瞬时大电流，满足加速需求。此外，在20 s、43 s、80 s、110 s时，需求功率小于零即能量制动回馈的情况下，由于蓄电池及超级电容SOC量差不多，因而平均给两者充电，SOC值均有所上升。并且在仿真结束，蓄电池及超级电容SOC分别为46.6%及46%，相差不大，其中，蓄电池SOC稍高的原因是要在满足汽车功率需求的基础上保持汽车尽可能久地行驶。

图3 蓄电池功率分配系数

图4 蓄电池及超级电容SOC

综上所述，该模糊控制器能够较好地根据蓄电池及超级电容的荷电状态SOC及整车需求功率对二者的功率分配进行控制，使超级电容在所有的大电流的时间点上都能替代蓄电池提供电流，充分发挥其耐大电流冲击的优点，使蓄电池电流保持在较平稳的范围内，减少大电流冲击，有利于延长蓄电池寿命。且运行过程中蓄电池及超级电容的SOC相差不大，既能满足汽车偶尔的大电流需求又能使汽车行驶尽可能多的距离，满足了实际的应用需求。

4 结论

针对双源纯电动汽车的能量管理复杂的问题，本文引入了一种基于模糊控制的能量管理策略，将整车需求功率、蓄电池及超级电容SOC作为控制器输入，功率分配系数作为输出，制定出合理的控制规则，经过Simulink仿真的结果说明，该模糊控制器减少运行过程中蓄电池的大电流冲击，延长蓄电池寿命，使运行过程中蓄电池及超级电容的SOC差距较小，既能满足汽车偶尔的大电流需求又能使汽车行驶尽可能多的距离，较好地满足了实车运行需求，具有一定的实用价值。

[1]齐鹏,储江伟,王伊安,等.汽车排放PM2.5检测方法及结果分析[J].节能技术，2014,32(3):223-227.

[2]MENG Dawei, ZHANG Yu, ZHOU Meilan, NA Risha. Intelligent fuzzy energy management research for a uniaxial parallel hybrid electric vehicle[J].Computers & Electrical Engineering,2016,10(7):1-18.

[3]郭廷杰.国外新型蓄电池开发综述[J].节能技术,1994(1):11-14.

[4]P. García, J.P. Torreglosa, L.M. Fernández, F. Jurado. Viability study of a FC-battery-SC tramway controlled by equivalent consumption minimization strategy[J].International Journal of Hydrogen Energy,2012,37(11):9368-9382.

[5]张京明,任殿波,宋宝玉．并联混合动力汽车复合电源控制策略的研究[J].高技术通讯,2010,20(3):298-302.

[6]张昌利,张亚军,闫茂德,等.双能量源纯电动汽车再生制动模糊控制与仿真[J].系统仿真学报,2011,23(2):233-239.

[7]邢峰.双能量源纯电动汽车的最新研究进展[J].机械研究与应用,2016,29(2)：206-207.

[8]John M. Miller, Richard Smith. Ultra-Capacitor Assisted Electric Drives for Transportation[A]. IEEE International Electric Machines and Drives Conference[C].2003,2(2):670-676.

[9]Wang K, Lee F C. Operation principles of bi-directional full bridge DC/ DC converter with unified soft-switching scheme and soft-starting capability[C]. Applied Power Electronics Conference and Exposition,2000:111-118.

[10]刘志强,过学迅.纯电动汽车电液复合再生制动控制[J].中南大学学报(自然科学版),2011,42(9):2687-2691.

[11]杜爽.双能量源纯电动汽车能量管理关键技术研究[D].长春：吉林大学,2015.

[12]陈立超,张昕,张欣.超级电容式混合动力电动汽车控制策略的研究[J].北京汽车,2011(2):9-16.

[13]石庆升,张承慧,崔纳新.新型双能量源纯电动汽车能量管理问题的优化控制[J].电工技术学报,2008,23(8):137-142.

[14]林玉敏.双能量源纯电动汽车能量管理的模糊控制研究[D].西安:长安大学,2015.

[15]陈卫,杨波,张兆云,等.计及电动汽车充电站接入的配电网承载能力评估与优化[J].电工技术学报,2014(8):27-35,45.

[16]张坤,吴建东,毛承雄,等.基于模糊算法的风电储能系统的优化控制[J].电工技术学报,2012(10):235-241.

[17]杨文焕,倪凯峰.基于模糊控制的双馈风力发电最优控制策略[J].电工技术学报,2013(4):279-284.

[18]杨太安.纯电动汽车电源管理系统研究[D].武汉:武汉理工大学,2006.