能量回收——再生制动储能系统及控制策略

在制动过程中，除去空气阻力和行驶阻力消耗掉的能量，一般希望能最大限度的回收所有能量。然而，并不是所有的制动能量都可以回收。在电动汽车上，只有驱动轮的制动能量可以沿着与之相连接的驱动轴传送到能量存储系统，另一部分的制动能量将由车轮上的摩擦制动以热的形式散失掉．同时，在制动能量回收过程中，能量传递环节和能量存储系统的各部件也将会造成能量损失。另外一个影响制动能量回收的因素是，在再生制动时，制动能量通过电动机转化为电能，而电动机吸收制动能量的能力依赖于电动机的速度，在其额定转速范围内制动时，可再生的能量与车速基本上成正比。当所需要的制动能量超出能量回收系统的范围时，电动机可以吸收的能量保持不变，超出的这部分能量就要被摩擦制动系统所吸收。

再生制动，就是利用电机的电气制动产生反向力矩使车辆减速或停车，其被广泛应用于纯电动车、混合动力汽车上。对于感应电机来说，电气制动有反接制动、直流制动和再生制动等。其中，能实现将刹车过程中能量回收的只有再生制动，其本质是电机转子的转动频率超过电机的电源频率，电机工作于发电状态，将机械能转化为电能通过逆变器的反向续流二极管给电池充电。

制动能量回收系统一般包括电机制动子系统和液压制动子系统，除了需要设计能够灵活调节液压制动力的液压制动系统之外，还需设计合适的控制策略，主要包括回馈制动力与液压制动力的分配以及前后轮制动力的分配，控制策略必须充分考虑到制动稳定性、电池充电能力、电机特性和驾驶感觉。目前制动能量回收技术的研究主要集中在两个面：方案设计和控制方法。

本文简要介绍了几种再生制动储能系统、再生制动控制策略和再生制动对锂离子电池老化的影响。

一、再生制动储能系统设计

1.对 前轮驱动电动汽车在极端启动和再生制动过程中的两种混合储能系统的对比分析[1]

混合储能系统的主要目标是减少车辆再生制动或启动过程中的电池干预，以提高其循环寿命，保持其容量性能，并在极端制动和牵引操作中响应车辆的动态功率要求。本文对前轮驱动电动汽车的两种混合储能系统进行了比较研究。混合能量存储系统的主要能源是锂离子电池，其以高能量密度而闻名；而次级能源是超级电容器或飞轮能量系统，它们具有高功率密度和循环寿命。次级电源的主要作用是在高峰值功率需求期间提供能量，同时可以延长电池寿命，这被认为是在电动汽车中投入最高的项目之一。

首先，在大量文献研究的基础上，介绍了技术经济的比较标准和规范，并对超级电容器和飞轮能量系统进行了技术经济比较，同时介绍了每个元件的设计和尺寸。由于市场上有大量超级电容器制造商，因此可以设计和选择不同规格的超级电容器。对于飞轮能源系统，应该进行更详细的设计研究。对前轮驱动电动汽车中飞轮能量系统的优化设计结果表明，飞轮能量系统在体积、能量密度、功率密度、甚至成本等方面都优于超级电容系统。但如果以重量、比能量和比功率作为主要的选择标准，则鼓励使用超级电容器。

其次，将每个混合储能系统集成到一个更全面的SIMULINK模型中，其中包括车辆模型、牵引控制系统、再生制动系统和车辆执行机构。在两种不同的路面类型和条件（高摩擦路面和低摩擦路面）以及不同的初始系统状态下，对极端制动和车辆启动操作进行模拟试验。在电池约束最小化及其寿命保护方面，如果车辆的能量管理系统需要次级能量存储元件放电以便恢复制动能量，则使用超级电容器比使用飞轮能源系统更为方便。对于牵引试验，如果能量管理系统在启动前需要次级储能元件充电，则两种混合储能系统的解决方案类似。这为展示在紧凑性、重量和电池约束最小化方面最合适的存储系统，提供了深入的对比分析。

2.重 型混合动力汽车并联液压-气动再生制动系统的设计与分析[2]

液压-气动混合动力系统为需要在高速公路和市区内通行的重型车辆提供了高功率和高能量的组合再生制动系统。这种混合系统的创新之处在于既利用了液压系统的高功率密度和快速时间响应特性，又利用了气动系统的高能量密度但响应较慢的动力学特性，允许直接利用回收的能量作为推进的辅助源。设计这些系统的挑战在于适当地调整能量回收组件的大小、集成和控制，以便高效地利用这些应用中不同的能量和功率范围，尽量减少能量损失。制动能量由液压系统回收，并存储在液压蓄能器和储气罐中，当液压系统与内燃机同时驱动车辆时，压缩空气以动力辅助模式为辅助设备供电。

首先通过对比预测结果和实验系统的测量结果，验证了在MATLAB/Simulink中编写的集总参数仿真模型的可靠性；其次针对某重型车辆建立了该系统的数学动力学模型，分析了在市内行驶时的完全制动工况下和在公路上匀速下坡行驶时的制动工况下的能量回收情况。

在本研究的分析条件下，完全制动工况下可供回收的总能量为1095 KJ，实际回收753 KJ，能量回收效率为69%（液压储能58%，气动储能11%）；减速下坡工况下可供回收的总能量为14573 KJ，实际回收2099 KJ，回收效率为14%（液压储能4%，气动储能10%），两种工况回收到的能量比例为1/2.8。完全制动时耗时21.2s，下坡过程持续180s，因此回收到的电量分别为52 kW和81 kW。同时，在这两种情况下，系统的运行导致了液压子系统和气动子系统所回收能量的相对数量之间有明显的差别。在全制动工况下，液压蓄能器中存储的能量占总回收能量的84%，气动储能占比16%，液压系统的储能效率更高；在减速下坡工况下，液压蓄能器中存储的能量占比28%，气动储能占比72%。在气动系统中，由于压缩机的尺寸和速度的限制，需要更长的时间来给空气贮器加压，它更适合于较慢的再生制动，例如斜坡减速工况。

3. 基于电池/超级电容器的高效再生制动系统--针对搭载无刷直流电机的纯电动、混合动力和插电式混合动力汽车[3]

电池和超级电容器的互补特性可以有效地应用于混合储能系统中。混合动力储能系统在电动汽车中的应用，具有诸如提高再生制动效率、提高电池安全性、提高车辆加速度等优点。本文针对无刷直流电动机驱动的混合储能电动汽车，提出了一种新型的再生制动系统。在再生制动过程中，无刷直流电机起到发电机的作用，通过适当的开关算法，可以提高直流环节的电压，并通过逆变器将回收的能量转移到超级电容器或电池上，因此不再需要额外的电力电子接口。回收到的能量可以用来提高车辆的加速度，并能防止电池在上坡行驶时深放电。为了提供可靠、平稳的制动，采用多层感知器-人工神经网络控制器控制电动汽车前后轮之间的制动力分配。同时采用PI控制器控制逆变器脉宽调制的占空比，调节制动电流，实现恒转矩制动。

为了评价所提出的再生制动系统的性能，在WVU 5峰驱动循环中对电动汽车进行了不同的仿真和实验。结果表明，电动汽车的驱动范围增加了大约五个周期，与蓄能再生制动相比，再生效率提高了20%左右。所提出的再生制动系统具有较高的性能，能够以适当的效率回收制动能量，保证电动汽车安全减速。

二、再生制动控制策略

1.一 种改进的直接转矩控制与自适应控制理论在电动汽车再生制动中的应用[4]

本文提出了一种新型的电动汽车再生制动方法，解决了与电池放电有关的短程问题。在该方法中，为了改善电池的充电状态，对直接转矩控制切换算法进行了改进，在不使用附加功率变换器或其他电能存储装置的情况下，从无刷直流电机驱动的电动汽车中回收电能。在再生制动过程中，由于电压矢量的特殊布置，逆变器采用了与正常运行不同的开关模式，新的开关模式将机械能转化为电能，并改善了转速和转矩跟踪信号，改善了转矩脉动。将电池的充电状态作为该方法的性能指标，在仿真结果部分对该方法的性能进行了评价，并与传统的开关模式和PI控制器进行了比较，其中采用与自适应控制器并行的新的再生制动方法，能够在0.9 s的模拟过程中将电池的充电状态提高0.6%。通过这种节能措施可以提高电动汽车的行驶里程。

为了进一步改善跟踪误差和转矩脉动，同时设计了一个模型参考自适应系统来调整控制器的参数并跟踪参考速度信号。该控制器在响应速度和稳态跟踪误差方面要优于传统的PI控制器。对于新的参考速度，比例积分控制器的误差在-5.93（rad/s）到4.97（rad/s）之间，而自适应控制器的误差为-0.63（rad/s）和1.04（rad/s）之间。

在仿真中，驾驶周期经历了正负零加速度的起伏，这些波动会导致负载转矩的变化，使其仿真结果更接近实际情况。

2. 基于最优μ估计的混合动力汽车再生制动策略[5]

以能量再生最大化为目标的电动汽车制动力分配由于其复杂的运行条件和不同的性能指标之间的权衡，一直是一个具有挑战性的研究课题。众所周知，轮胎与道路间的摩擦水平对确定前轮和后轮锁定条件的制动力区间有着重要的影响，因此对保持车辆稳定性和可控性的制动力分配集也有很大的影响。然而，在以往提出的再生制动力分配策略中，由于轮胎-道路摩擦水平的变化，没有考虑制动极限边界的变化，而是引入了保守的制动力分布约束，以保证制动的稳定性和可控性。

本文提出了一种在单电机驱动下的基于车辆稳定性、电机功率和转矩限制条件下的混合动力汽车制动过程中最大限度地回收能量的制动力分配策略。该策略基于对轮胎-道路摩擦系数的估计，考虑了电机的效率和可用的减速比，以寻找最佳制动力分布，使制动过程中的再生功率最大化，同时满足给定的车速和减速要求。为了支持该策略，提出了一种基于模糊逻辑的μ估计算法，经过μ估计（优化制动力分配和选择传动齿轮的方法）所得到的扩展后的前后制动力分配比例，能够在任何车速和制动要求下实现再生制动力的最大化。

通过仿真分析证明了所提出的基于轮胎-路面摩擦力估计的制动力分配优化策略的有效性，该策略显著地提高了制动能量的回收。利用μ估计原理优化制动过程中的制动力分配的方法，可以推广到不同的混合动力传动系统（前驱和后驱），并将是今后研究的课题。

3.无 人驾驶并联混合动力汽车双制动系统的动能存储[6]

本文针对公路上的公用或货物运输无人驾驶车辆，提出了一种新的再生双制动策略，该方法既利用电动机作为制动器，又利用传统的卡钳制动系统，同时考虑了电动机和功率转换器的功率处理能力。其能够提高对再生能量的回收效率，从而提高搭载了并联混合动力传动系统的无人驾驶车辆的燃料利用率。本文的主要贡献在于提出电能的回收与一定的制动距离相关，这与无人驾驶车辆（相对于乘坐舒适度，这些车辆更重视行人的安全）的储能能力相关。

本文开发了一种在不考虑舒适性的情况下提高无人驾驶车辆储能能力的再生算法，其将距离作为与安全相关的关键参数。该算法在满足车辆制动距离约束的前提下，避免了行驶中可能出现的急刹车情况，在保证安全和相同制动距离的前提下，相比于只有恒定减速比的其它制动策略，使制动时间得以延长，这有利于电机的发电过程，提高了再生制动的效率。由于所需的制动要求会因驾驶环境而异，因此有无数的制动比可供探讨，然而由于这样的探索并不实际，因此所提出的算法集中在对一组中等可变减速比的探讨上。

文章中比较了在恒制动力矩和恒制动功率这两种制动方法下的仿真结果，证实了所提出的再生制动策略显著地提高了混合动力传动系统的能量回收能力，其中的恒制动力矩法具有更好的节能效果。虽然该算法在乘用车上有一定的局限性，但对于无人驾驶车辆来说是非常实用的。

4.考 虑CVT功率损耗的混合动力汽车再生制动补偿控制策略[7]

采用无级变速传动的混合动力汽车在再生制动过程中能够不断调整电机工作点，以获得最佳的电机运行效率。传统的控制策略认为CVT的效率是常数，而CVT的效率在不同的工况下是不同的。为了更准确地反映再生制动过程中的传动效率，本文以装有CVT的四轮驱动混合动力汽车为研究平台，首先建立了CVT理论转矩损失模型和传动效率模型，进而建立了蓄电池-前置电机-CVT联合运行效率模型。联合运行效率模型表明，系统效率受输入速度、输入转矩、CVT速比、电池充电状态等因素的影响。

通过联合运行效率模型得到了系统的最佳运行路线；为了充分利用其制动功率，根据所需制动力与前置电机最大制动力之间的关系，提出了前置电机制动力的补偿策略；在补偿制动力和考虑CVT效率变化后，再生制动系统的最佳工作区域发生了变化，随后对原有的CVT速比控制策略进行了改进，以保持系统的最佳运行效率；在UDDS、NYCC、US 06三种典型制动工况下进行了仿真，结果表明，改进后的控制策略提高了前置电机的制动功率，提高了系统的运行效率和能量回收率。

5.基 于开关磁阻电动机驱动的电动汽车再生制动最大功率恢复[8]

本文提出了一种基于最大功率提取和最大功率传递的开关磁阻电机传动的再生制动控制方案，其主要目的是考虑开关磁阻电机的非线性物理特性，最大限度地利用电池充电过程中回收的能量。所提出的再生制动方法在发电过程中采用反电动势作为复杂的位置相关电压源，再生制动的最大功率恢复操作首先基于从机器提取的功率的最大化，然后基于传递到电池的功率的最大化。开关磁阻电机的最大功率提取是通过计算最佳脉冲宽度调制开关占空比、开关角来实现能量转换率最大化的；利用允许最大功率提取的最大功率传输阻抗匹配定理，并采用斩波控制方式下电机的相电流参数平均值模型实现了所提出的最大功率恢复。在此基础上，考虑了电池的内阻特性，导出了开关磁阻电机最大功率传输运行电阻特性的解析表达式，得到与电池内阻匹配的非线性等效输入电阻，结果表明开关磁阻电机具有非线性位置相关电阻特性。

通过对四相8/6开关磁阻电机组成的牵引传动系统的仿真和实验研究，结合对最佳开关参数的计算，确定了再生制动方式下的最大功率恢复率，这验证了所提出的最大功率恢复、高性能电池动力再生制动的有效性，所提出的电动汽车再生制动策略具有较好的运行效果。

三、电动汽车动力驱动载荷和再生制动对锂离子电池老化的影响[9]

在电动汽车中，电池负载曲线与标准实验室测试程序有很大不同，标准实验室测试程序通常采用恒定电流进行放电。车辆的加速和减速工况会使电池负载具有很高的动态性，同时还包含再生制动产生的高电流充电脉冲。本文提出了一种基于典型驱动负载曲线的电动汽车电池老化试验研究，其主要研究在不同充电状态、不同温度和不同循环深度下再生制动对电池老化的影响，并将在不同动态驱动负载下引起的老化与恒定电流放电引起的老化进行比较。此外，对长时间停工后的容量恢复效应进行了识别和分析。

这项研究揭示了：压延老化随着温度的降低而减弱，但周期老化随着温度的降低而增强，同时对动态负载曲线更为敏感；再生制动提高了循环寿命；循环深度是影响循环寿命的主导因素；动态载荷作用下的退化与定载荷相似。此外，本文还解释了仅在高电荷状态下循环后发生的容量恢复效应，并提出了减少电动汽车电池退化的基本策略。