增程式燃料电池电动汽车动力系统设计研究

2019-10-21 07:18张微,董铭君,郑志强,岳东东
汽车实用技术 2019年23期
关键词:程式车速峰值

张微,董铭君,郑志强,岳东东

摘 要:动力系统的参数匹配是增程式燃料电池电动汽车设计的重要内容,直接影响整车的动力性和燃料经济性。以某款增程式燃料电池轿车为研究对象,研究了增程式燃料电池电动汽车动力系统设计中参数匹配与关键零部件选型。明确了FCV的动力系统结构及工作模式,依据整车动力性能及经济性指标开展了燃料电池发动机系统、驱动电机、电池的参数匹配与选型,使用ADVISOR2002汽车仿真软件对整车的动力性与经济性进行了仿真,仿真结果表明,所确定的动力系统方案能够满足整车性能要求,验证了整车参数匹配与选型的合理性。关键词:参数匹配;动力系统;增程式燃料电池汽车;性能仿真中图分类号:TK411  文献标识码:A  文章编号:1671-7988(2019)23-01-04

Design and Research of Power System for Extended-Cell Fuel Cell Electric Vehicle

Zhang Wei1, Dong Mingjun2, Zheng Zhiqiang2, Yue Dongdong2

( 1.Ministry of Industry and Information Technology Equipment Industry Development Center, Beijing 100000;2.CATARC(Tianjin)Automotive Engineering Research Institute Co., Ltd., Tianjin 300000 )

Abstract:The parameter matching of the power system is an important part of the design of the fuel cell electric vehicle, which directly affects the power and fuel economy of the vehicle. Taking a certain extended fuel cell car as the research object, the parameter matching and key component selection in the design of the extended fuel cell electric vehicle power system were studied. The structure and working mode of the power system of the FCV are clarified. The parameters matching and selection of the fuel cell engine system, the drive motor and the battery are carried out according to the dynamic performance and economic indicators of the vehicle. The ADVISOR2002 vehicle simulation software is used. The vehicle's power and economy are simulated. The simulation results show that the determined power system scheme can meet the vehicle performance requirements and verify the rationality of vehicle parameter matching and selection.Keywords: Parameter matching; Power system; Extended fuel cell vehicle; Performance simulationCLC NO.:TK411  Document Code: A  Article ID: 1671-7988(2019)23-01-04

引言

燃料電池电动汽车因具有零排放、效率高、能源可再生、多元化等优点,成为全球各大汽车公司的研究热点[1-3]。自 20世纪 80年代起,奔驰、丰田、本田、通用等汽车公司对燃料电池电动汽车进行了近 40 年的研究,其整车性能和可靠性已与传统汽车相当,正处于产业化前期[4-6],但相关的匹配设计技术尚不完善。

合理地选择动力系统的参数,才能充分保证 FCV的整车动力性和续驶里程的要求。文中首先介绍了 FCV动力系统的结构配置和工作模式;然后以 FCV 整车动力性能指标和续驶里程要求为约束条件,对 FCV开展了动力系统各部件的参数匹配设计,最后,使用以ADVISOR2002汽车仿真软件进行了仿真验证。

1 增程式燃料电池电动汽车动力结构

增程式电动汽车( EREV)一般采用串联式拓扑结构,结构相对较简单,是混合动力汽的一种,其在纯电动汽车的基础上增加一套燃料电池发动机,目的是为了增加汽车的行驶路程,从而有效解决一般纯电动汽车行驶路程较短,续航能力不足的问题。燃料电池发动机作为整车动力系统增程器(RE)充当备用能源角色,而动力蓄电池作为车辆驱动的主要能源。当动力蓄电池电能不足或输出功率难以满足工况需求时,增程器开始工作,为动力蓄电池充电或直接驱动车辆,从而增加车辆的续驶里程[7]

2 增程式燃料电池电动汽车动力系统匹配计算与选型

2.1 整车性能指标分析

(1)整车基本参数及性能指标

本文以某增程式燃料电池轿车为研究对象,其基本参数如表1所示。

考虑所设计车型的乘用用途,并参考了其它同类型车型的性能指标,提出了FCV的整车性能设计指标,如表2所示。

2.2 增程式燃料电池电动汽车动力系统参数匹配

本文所研究的增程式燃料电池电动汽车是全新开发的增程式燃料电池电动轿车,因此需要根据整车基本参数及设计目标对动力系统进行匹配选型。

2.2.1 驱动电机参数匹配

燃料电池电动汽车只有一个动力源,因此,其动力系统参数的匹配主要是确定动力电机的参数,以便选择合适的电机。相关参数包括峰值功率、额定功率、峰值转矩、额定转矩、最高转速等,确定方法如下[8]

2.2.1.1 驱动电机额定功率

驱动电机额定功率由30min最高车速所需的功率确定:

式中:Prate驱动电机额定功率,kw;ηt为整车传动系传动效率;m为实验质量,kg;g为重力加速度,9.8m/s2;f为路面滚动阻力系数;CD为空气阻力系数;A为整车迎风面积,m2;Vmax为30min最高车速,km/h。

2.2.1.2 驱动电机峰值功率

驱动电机峰值功率由1km最高车速,最大爬坡度,加速时间确定:

式中:Pmax1为根据最高车速确定驱动电机的峰值功率,kw;Pmax2为根据最大爬坡度确定的驱动电机峰值功率,kw;pmax3为根据0-50km/h加速时间确定的电机峰值功率,kw;i为爬坡度;vi为爬坡车速,m/s;δ为旋转质量换算系数;tb为0-50km/h加速时间,s;vn为电机基速对应的车速,m/s;vf为加速终止的车速,m/s。

2.2.1.3 驱动电机最高转速

式中:nmax为驱动电机的额定转速,r/min;i为主减器比;r为轮胎滚动半径,m。

2.2.1.4 驱动电机峰值扭矩

式中:Tmax1为根据爬坡度确定驱动电机的最大扭矩,Nm;Tmax2为根据为根据电机驱动峰值功率确定的驱动电机最大的扭矩,Nm。

2.2.2 燃料电池发动机系统参数匹配

2.2.2.1 燃料电池发动机功率参数匹配

2.2.2.1.1 燃料电池发动机额定功率参数匹配

选取车辆以续航车速行驶时燃料电池发动机所应提供的功率作为其额定功率,同时所选动力系统结构为燃料電池发动机辅助系统位于DC/DC变换器后端,则需考虑燃料电池辅助系统功率:

式中:pfc_rate为燃料电池发动机额定功率,kw;ηdcdc-avg为DCDC变换器平均工作效率,PAUX为非驱动负载功率,kw。

2.2.2.1.2 燃料电池发动机峰值功率参数匹配

燃料电池发动机的峰值功率可以兼顾动力电池最大充电能力的限制,使燃料电池发动机峰值功率与动力电池最大充电功率相当。

式中:pfc_max为燃料电池发动机峰值功率,kw;pch-max为动力电池最大充电功率;kw。Um为动力电池的电压;v,a为最大充电系数;Cm为最大充电倍率。

2.2.2.1.3 储氢系统参数

氢系统工作时设计目标为车辆以60km/h匀速行驶时续航里程不低于300km,此阶段行驶里程仅有燃料电池发动机系统提供电力,氢气的消耗量为:

式中:MH为根据氢系统工作时设计目标为车辆以60km/h匀速行驶时续航里程不低于300km时氢气的消耗量,g;qfc-low为氢气低热值,j/g;ηfc为燃料电池发动机效率;vm为匀速行驶车速,km/h;S2为氢系统工作时续航里程,km。

设氢罐容积为V (m3),由理想气体的体积公式,得出储氢罐的体积:

式中:V为根据理想气体的体积公式确定的储氢罐的体积,m3;R为理想气体常数,mH为氢气摩尔质量,g/mol;P为初始压强,pa;T1为初始温度,k;Z1为初始压缩系数;P2为初始压强,pa;T2为初始温度,k;Z2为初始压缩系数。

2.2.3 动力电池参数匹配

动力电池需要满足驱动电机的峰值功率;除了满足功率需求以外,动力电池还应满足工况续航里程的能量需求。

2.2.3.1 功率要求

动力电池的的总能量需满足:

式中:E为根据驱动电机峰值功率确定的功率总能量,kwh;k为最大放电率,单位为h-1mc为驱动电机及控制器效率。

2.2.3.2 氢系统不工作时续航里程能量需求

式中:E为根据氢系统不工作时续航里程的能量要求,kwh;k为放电深度;S1为氢系统不工作时续航里程,km。

2.2.4 动力系统参数匹配结果

基于上述动力系统总成的匹配结果及国内关键动力系统总成的资源情况,选择相应动力系统的参数:表3。

表3  增程式燃料电动汽车动力系统参数表

3 整车建模与性能仿真分析

3.1 整车模型建模

为验证FCV动力系统设计的合理性,使用整车性能仿真软件建立增程式燃料电池电动汽车整车模型,如图2所示。之后,将所选定的各部件数据通过M文件填写到整车仿真软件advisor的主要零件模块中,对其动力性和经济性进行仿真分析。

3.2 动力性能仿真结果分析

增程式燃料电池电动汽车是指汽车在良好路面上直线行驶时由汽车受到的纵向外力决定的,所能达到的平均行驶速度。从获得尽可能高的平均行驶速度的观点出发,根据动力性能设计要求,主要進行了30min最高车速、lkm最高车速、最大爬坡度、0—50 km/h加速时间性能仿真,其结果如表 4 所示。

3.3 经济性性能仿真结果分析

本文选取NEDC循环工况,该工况由两部分组成,一部分为前面四个市区循环单元,每个单元循环时间持续195s,包括起步、怠速、加速、减速以及停车等工况,最高车速为50km/h,平均车速为18.35km/h;另一部分为一个市郊循环单元,持续时间为400s,最高车速和平均车速分别为120km/h和62.6km/h[9]。整车在NEDC下仿真结果如图2所示。由图可知,车辆实际车速与跟随车速基本一致,说明车速跟随情况良好;在整个nedc循环工况下,动力电池 SOC 变化幅度较小,直到电池荷电状态下降到设定的阈值0.3时,燃料电池发动机系统开启,给动力电池充电。

4 结论

本文以某款增程式燃料电池电动汽车为研究对象,依据在一定工况下的燃料电池电动汽车的动力性与经济性分析,通过与设计目标进行对比,该车各项指标均能满足设计要求,说明动力系统各部件参数匹配是合理可行的,验证了整车参数匹配的合理性,为后续燃料电池电动汽车的设计提供了基础,同时有益于整车性能的改善。

参考文献

[1] SUNG W,SONG YI,YU KH,et al. Recent Advances in the Devel -opment of Hyundai·Kias Fuel Cell Electric Vehicles [C]//SAE Technical Papers,2010-01-1089,2010.

[2] XU Lin,GUO Xuexun. Hydrogen Fuel Cell Vehicles Technology and the Development Foreground [C]//SAE Technical Papers,2009-01- 1015,2006.

[3] CHAN C C.Outlook of Electric,Hybrid and Fuel Cell Vehicles [J].  Journal f Automotive Safety and  Energy,2011,2(1):12-24.

[4] HAN D. Testing and Evaluation of Fuel Cell Vehicle Technology in  the United States Postal Service[C]//SAE Technical Papers,2006-01- 3295,2006.

[5] BONO T,KIZAKI M,MIZUNO H,et al. Development of New TOYOTA FCHV-adv Fuel Cell System [C]//SAE Technical Papers, 2009-01-1003,2009.

[6] SCHEFFLER G W,DEVAAL,KISSEL G J,et al.Developing  Safety  Standards for FCVs and Hydrogen Vehicles [C]//SAE Technical Papers,2009-01-0011,2009.

[7] 赵立军,佟钦智.电动汽车结构及原理[M].北京:北京大学出版社,2012.

[8] EHSANI M,GAO Y,EMADI A. Modern Electric,Hybrid Electric,and Fuel Cell Vehicles:Fundamentals,Theory,and Design [M].2nd ed. Florida:CRC,2010.

[9] X.Hu,Z.Wang,and L.Liao.Multi-Objective Optimization of HEV Fuel Economy and Emissions Using Evolutionary Computation[C] SAE paper 200401-553,2013.

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