多电船舶的能量管理策略仿真研究

杨再明,高海波,林治国,卢炳岐,张泽辉,徐宏东

(武汉理工大学 能源与动力工程学院，湖北 武汉 430063)

在节能减排的背景下，目前燃料电池是船舶最具前景的动力系统之一，国内外对燃料电池在船舶上应用进行了很多研究，如文献[1]研究了燃料电池在船舶中的储氢技术；文献[2]测试了燃料电池在船舶上应用的功能特性；文献[3]使用Matlab/Simulink对船舶燃料电池进行建模仿真实验，并制定相应的能量管理策略对其进行优化；文献[4]建立了包含燃料电池、DC/DC变换器、DC/AC变换器、船-机-桨、储能系统和能量管理系统的船舶推进系统数学模型，进行性能预测；文献[5]讨论了燃料电池在船舶中的储氢效率。

这些工作基本都是对单一的燃料电池作为能量源进行研究，但在实际的多变航行工况中，由于燃料电池无能量储存能力、冷启动困难、动态响应很慢以及输出电压特性偏软[6-7]，不能完全满足船舶功率需求。本文结合超级电容能大电流充放电，磷酸铁锂电池启动快且储存能力较强的特点，设计了以这2种元器件为核心的复合储能装置，辅助氢燃料电池满足多变的负荷需求。

1 多电混合系统的构建

本文选取以氢燃料电池为动力的德国客船 “Alsterwasser”号为母型船，该船船长25.56 m，宽5.2 m，吃水1.3 m，时速可达15 km/h，氢燃料电池的额定功率为80 kW，铅酸蓄电池为560 V/360 Ah。

母型船每天工作8 h，工作时刻表如表1所示，其中1 h的功率需求如图1所示，其1 d的负载功率是按如图1所示的功率输出重复8次。由图1、表1可看出船舶工作状态重复且工作时间较短，为了便于能量管理策略仿真分析，则选择其中360 s内典型工况，包含定速航行、加减速及停船工况，如图2所示。0～90 s和200～360 s时船舶处于定速航行状态，此时负载的功率需求比较稳定，约为42 kW；90～200 s时船舶处于机动航行状态，此时负载的功率需求波动幅度较大，负载功率需求的范围为0～105 kW。

表1 母型船时刻表

图1 母型船功率

经过对图2机动航行工作段积分计算，得出需要配置的超级电容最大放电量应不小于1 kW·h，本文选择型号UCEY-48V165F超级电容，并把13个单体串联成1组，并联4组，总容量为50.76 F。超级电容的正常放电区间为[364 V，560 V](额定电压的65%～100%)，放电量为1.28 kW·h，满足超级电容承担的能量。考虑到超级电容可承担大部分的瞬时负载需求，并参考其他学者文献，可减少蓄电池容量，设定磷酸铁锂电池容量为560 V/180 Ah。

图2 母型船的部分功率曲线

图3为模拟改装过后的船舶动力系统结构图，保持原有的质子交换膜燃料电池作为主能量源，由磷酸铁锂电池和超级电容组成的复合储能装置替代铅酸电池，其中VUC为半径DC/DC逆变的直流母线电压，VDC为直流母线电压。

图3 改装后的动力系统

2 船舶工况识别

船舶工况多变复杂，本文采用径向核函数(RBF)对支持向量机进行训练，输入船舶工况的识别输入参数Pload(K-1)、[Pload(K)-Pload(K-1)/Ts]，其中Pload(K)为K时刻船舶的功率输出，Pload(K-1)为K-1时刻船舶功率输出，Ts为K-1到K的时间步长，输出参数Gt={1,2}(1为定速航行工况，2为机动航行工况)。对向量机进行验证，训练集错误率为1.18%，验证集错误率为1.25%，2个集合的错误率结果相近，证明该算法具有良好的泛化能力。在图2中母型船功率图谱的基础上引入均值为0、方差为0.01的随机噪声，支持向量机在随机噪声干扰下，对功率图谱的识别结果如图4所示，可以看出支持向量机对船舶工况的判别有很高的准确性。

图4 支持向量机识别结果

3 低通滤波器设计

磷酸铁锂电池频繁切换充放电状态来应对工况变化会缩短电池寿命，本文针对不同的航行工况，设计不同的滤波器。

船舶负载通过支持向量机识别工况，通过低通滤波器滤波得到船舶低频负载Pfc，让氢燃料电池承担。用实际功率需求Pload减去Pfc得到复合储能装置承担负载PMload，再经1次滤波，分离出复合储能装置高频负载Psc，由超级电容承担，充分发挥其大电流充放电的特性。用PMload减去Psc得到复合储能装置低频功率Pbat，由磷酸铁锂电池承担。

3.1 滤波器时间常数的性能函数建立

定速航行与机动航行情况下所选择的低通滤波器分别为：

(1)

式中:T1、T2为滤波器时间常数；s为simulink一阶低通滤波器中传递函数的微分算子。

在满足工况的前提下，低通滤波器设计的目的是让氢燃料电池的功率Pfc、母线电压VDC、磷酸铁锂电池的电流Ibat的波动以及系统能量的损失JE越小越好，设计的评价公式如下：

(2)

式中：X(i)为i时刻的系统能量损失。

根据式(2)分别算出氢燃料电池的功率波动Jfc、磷酸铁锂电池的电流波动Jbat、母线电压波动JDC和系统的能量损失(电池不一致性造成损失、系统能量传递损失等)JE。

结合波动值得出评价低通滤波器性能函数如公式(3)所示：

Jmin=αJfc+βJbat+λJDC+μJE。

(3)

性能函数的目标是减小氢燃料电池的功率波动，使其保持在较高效区间工作，减小磷酸铁锂电池的电流波动而延长其使用寿命，提升电网电能质量，提高复合电源的能量效率，则氢燃料电池损耗权重α、磷酸铁锂电池损耗权重β与电网波动权重λ为最重要的因素，取氢燃料电池损耗权重α为0.4；磷酸铁锂电池损耗权重β为0.25；电网波动权重λ为0.25，因复合储能装置采用半主动式拓扑结构，系统能量效率比较高，所以能量损失权重μ取值最小为0.1。约束条件如公式(4)所示：

(4)

约束条件中，第一个约束条件是指氢燃料电池、磷酸铁锂电池与超级电容的输出功率等于船舶负载的需求功率；第二个约束条件为超级电容的电压不得低于最大电压的一半(防止超级电容出现低电压工作缩短其寿命)；第三、第四个约束条件为磷酸铁锂电池与超级电容都不能过电流充放电。

3.2 滤波器时间常数优化

经过大量计算与仿真调试，最终得出时间常数T1=30.0 s，T2=38.7 s。

滤波结果如图5所示，已知本船氢燃料电池的最大效率约64%，其输出功率在[10.1 kW，80.2 kW]时，效率较高。由图5(a)可看出氢燃料电池的功率工作区间为[17.4 kW，53.3 kW]，能使其在较高效率工作区间工作。

从图5(b)、(c)可看出经过低通滤波后，磷酸铁锂电池的输出功率波动平缓，工作区间在[-13.2 kW，23.1 kW](输出功率为负表示电池处于充电状态)，有助于电池活化、延长电池使用寿命；超级电容则充分发挥可大电流充放电的优点，工作区间在[-44.6 kW，92.4 kW]。

图5 低通滤波器滤波图

4 两种能量管理策略

为进一步抑制磷酸铁锂电池的功率波动，更好地发挥超级电容的作用，本文采用2种能量管理策略继续对其进行功率优化分配。

4.1 经典PI控制

PI控制系统由比例单元(P)、积分单元(I)组成。其工作原理是先得出控制参数的误差err(t)，之后通过比例、积分计算出控制量。公式为：

(5)

式中：KP为超调量；Ti为i时刻的积分时间常数。

将Pbat作为PI调节的被控对象，将磷酸铁锂电池动态荷电状态与给定的参考荷电状态比较得出偏差，经过PI调节器得到控制量，将其输入到被控对象Pbat，优化输出。

经过多次调试，得出KP=128，积分时间常数Ti=0.15，基本能将高频部分分离出去。

4.2 模糊逻辑控制

模糊逻辑控制主要是基于模糊逻辑控制规则，根据输入量变化来得到输出量。

将PMload作为模糊逻辑控制的一个输入量，同时输入磷酸铁锂电池的电荷量(SOCbat)以及超级电容的电荷量(SOCsc)，经模糊逻辑控制后输出复合储能装置的功率分配因子G。

根据复合储能装置的正常工作功率区间[-38.1 kW，86.3 kW]定义PMload模糊论域为 [-40，90]，选用模糊子集为{T，L，M，H}；根据磷酸铁锂电池正常荷电状态区间[0.3，0.9]及超级电容正常工作荷电状态区间[0.2，0.9]定义SOCbat以及SOCsc的模糊论域为[0，1]，选用的模糊子集为{L，M，H}；G的模糊论域为[0，1] ，选用的模糊子集为{T，L，M，H}，其隶属度函数如图6所示，最后写入制定的模糊规则。

图6 隶属度函数

5 能量管理策略仿真

图7为能量管理策略图。

图7 能量管理策略图

图7(a)、(b)为模糊逻辑控制的结果，(c)、(d)为PI控制的结果，图中可看出船舶定速航行工况时，超级电容与磷酸铁锂电池的充放电功率接近0，由燃料电池来承担船舶功率需求；船舶机动航行工况时，磷酸铁锂电池承担复合储能装置功率中低频功率需求，超级电容承担复合储能装置功率中高频功率需求，辅助氢燃料电池承担船舶总功率需求。

其中，模糊逻辑控制中磷酸铁锂电池的充放电功率区间为[-11.1 kW，19.4 kW]，超级电容的充放电功率区间为[-44.6 kW，92.8 kW]；经典PI控制能量管理策略中磷酸铁锂电池的充放电功率区间为[-13.1 kW，22.8 kW]，超级电容的充放电功率区间为[-46.4 kW，92.5 kW]；从数据可看出2种控制策略都能减小磷酸铁锂电池承担的功率波动，并充分发挥超级电容可大电流充放电的特性，但模糊控制策略对磷酸铁锂电池的保护作用更强。