基于Cruise/Simulink氢燃料电池混合动力客车能量管理策略研究

程啸宇, 张炳力, 李傲伽, 方 涛, 王志伟

(1.合肥工业大学 汽车与交通工程学院, 合肥 230009； 2.安徽安凯汽车股份有限公司, 合肥 230051)

氢燃料电池是一种无污染、高效的能源装置，特别适用于城市客车，受到世界众多国家、企业和研究机构的关注，是未来汽车发展的重要方向[1-2]。但是如只有燃料电池一个动力源，会有成本高、动态性能差和无法进行制动能量回收等缺点[3]。所以目前的主要技术路线是将燃料电池作为汽车的主要动力源[4-5]，同时引入辅助能源(动力蓄电池)进行改善，构建燃料电池混合动力客车，实现多能源的优势互补[6]。然而两种或两种以上的能源共同为车辆提供动力，必然会导致多能源的最优匹配问题[7]。因此，多能源混合动力系统的能量管理策略是燃料电池混合动力客车控制策略的核心。

1 燃料电池客车动力系统建模

所研究的某款燃料电池混合动力客车的动力系统主要配置如图1所示，包括燃料电池系统、动力蓄电池组、DC-DC变换器、驱动电机系统和传动系统[8]。

图1 燃料电池混合动力客车动力系统基本架构

1.1 动力系统仿真平台

按照车辆基本参数，选用汽车专业仿真软件AVL-Cruise建立燃料电池混合动力客车的动力系统模型，并应用Matlab-Simulink对其控制策略进行联合仿真[9]。其仿真平台如图2所示，整车主要参数如下：电机额定功率、额定转速、额定转矩分别为60 kW、1 300 r/min、440 Nm；动力蓄电池组额定电压、额定放电容量分别为316.8 V、96 Ah；燃料电池堆峰值功率30.6 kW；整备质量8 600 kg；车辆长、宽、高分别为8 540 mm、2 350 mm、3 400 mm; 迎风面积5.9 m2；风阻系数0.6；DC-DC变换器正常输入、输出电压范围分别为90～180 V、250～420 V。

图2 氢燃料电池混合动力客车动力系统仿真平台

图2中的联合仿真模块是整车动力系统的核心，它包含了燃料电池电堆、单向DC-DC变换器以及能量管理策略；电气终端作为燃料电池终端用以连接驱动电机，并引入DC-DC的电流信号。

1.2 氢燃料电池堆和DC-DC变换器的建模

本文根据过往研究[10-11]在Matlab-Simulink中搭建燃料电池堆和DC-DC模型。其模型示意图如图3所示。

(a) 氢燃料电池堆封装简化模型

(b) DC-DC仿真模型

2 基于逻辑控制的能量管理系统

2.1 能量管理策略

该燃料电池混合动力客车主要有4种工作模式[12]：

1) 启动/加速/爬坡模式。动力蓄电池组为主能量流，燃料电池工作在恒功率状态。

2) 巡航模式。燃料电池为主能量流，动力蓄电池组为辅助能量流。

3) 轻载运行模式。燃料电池在向电机提供所需能量的同时向动力蓄电池组充电。

4) 减速/制动模式。动力蓄电池组回收制动能量。

按照工作模式的不同，燃料电池和动力蓄电池组承担负载的具体份额不同，其配比总原则：燃料电池处于最佳工作状态，同时动力蓄电池组的SOC在SOCmin以上；以分配给燃料电池的功率份额为约束条件，调节动力蓄电池组的输出功率；对动力蓄电池组，当其SOC≤SOCmin(30%)时，蓄电池必须充电；电池SOC在30%～80%时，视整车需求功率情况，可以充电也可以放电；当电池SOC大于80%时不用充电。

当整车需求功率大于氢燃料电池高效工作区域上限值，则氢燃料电池工作在高效区域上限值时，与蓄电池组(SOC>SOCmin)共同为整车供电；当整车需求功率处于氢燃料电池高效工作区域内时，动力蓄电池组停止工作；当整车需求功率小于氢燃料电池高效区域的下限值，则氢燃料电池工作在高效区域的下限值时，氢燃料电池输出功率与整车需求功率的差值为动力蓄电池组充电。本文设定氢燃料电池的高效工作区间功率为7～24 kW。

2.2 模糊控制算法

出于建模方便和实用性的考虑，使用模糊控制策略控制燃料电池工作在高效区域内，允许燃料电池输出功率在较小范围内波动，避免频繁启动，同时使动力蓄电池组SOC尽量处于最佳状态。

模糊逻辑推理系统示意图如图4所示，其输入变量是电机需求功率与当前氢燃料电池所能提供最优功率的差值△P和动力蓄电池组SOC。输出变量是一个比例系数K，与设定的氢燃料电池最优功率区间相乘的结果即是氢燃料电池输出功率。蓄电池组的输出功率为整车需求功率与氢燃料电池输出功率的差值。

图4 模糊逻辑推理系统示意图

比例系数K的模糊规则见表1。ΔP模糊子集是{F, PH, BDX, BDD, BGX, BGD}，其中F表示正大；PH表示正大很小；BDX表示正较小；BDD表示正偏小；BGX表示正较大；BGD表示正很大。SOC模糊子集是{S, MS, MB, B}，其中S表示很小；MS表示较小；MB表示较大；B表示很大。K模糊子集是{HX, X, ZX, ZD, D, HD}，其中HX表示很小；X表示较小；ZX表示中等偏小；ZD表示中等偏大；D表示较大；HD表示很大。隶属度函数均采用梯形隶属度函数。

表1 K模糊控制规则

2.3 EMS的Simulink模型与Cruise的通信

图5 Cruise与Simulink的数据交换示意图

Cruise中各模块之间的信号传递通过Cruise中的数据总线Data-Bus实现。在Cruise环境下可以真实模拟实车车载网络的信号传递，仿真时不考虑信号传递中的干扰和损失。而Cruise和Simulink之间的信号传递则通过Cruise中的DLL动态链接库模块实现。DLL模块发挥两个仿真环境之间的数据总线的作用，建立Cruise和Matlab-Simulink之间的信号通信，如图5所示。

3 仿真结果及分析

本研究基于合肥市公交运行状况建立了特定的城市工况，其车速与时间的关系如图6所示。为了验证模糊逻辑控制策略的能量控制管理，整车在此工况下运行。

图6 合肥市城市客车运行工况路谱

目前燃料电池系统中较常规的控制策略为功率追随策略[10]，旨在使用最小电量的前提下，使燃料电池的输出功率尽可能跟随负载的需求功率。本文对这种策略和本研究所提出的模糊控制策略进行比较。

3.1 SOC初始为60%的仿真结果及分析

1) 由图7(a)可以看出，模糊控制策略下燃料电池的输出功率能够满足大部分比较平缓的功率需求，但无法跟随某些瞬时大功率需求。此时动力蓄电池快速响应，与燃料电池系统共同配合，满足负载需求功率。当负载需求功率小于燃料电池的最小输出功率时，如132～134 s、191～197 s等时段，为避免燃料电池工作在低效率区，燃料电池以高效工作区下限值运行，让动力蓄电池回收剩余能量。在34～41 s、137～145 s等时段，负载需求功率较大，使燃料电池工作在高效工作区上限值，动力蓄电池提供充分的辅助动力，较好地满足整车动力性。在354～360 s、458～462 s等时段，整车需求功率在燃料电池高效工作区内，此时动力蓄电池不工作，燃料电池独自工作。

2) 由图7(a)和图7(b)比较可以看出，本文提出的模糊控制策略可使燃料电池输出功率持续稳定在一个高效工作区间内，进行小范围的波动。同时避免燃料电池时常进行峰值输出和大量启停，而让动力蓄电池承担大部分的波动，从而使燃料电池有良好的输出特性，并提高燃料电池的使用寿命。

3) 从图7(c)可以看出，本文提出的模糊控制策略可以很好地让动力蓄电池组回收制动能量，使蓄电池组SOC维持在一个合理的状态。

(a) 模糊控制策略下功率曲线

(b) 功率跟随策略下功率曲线

(c) 两种策略下SOC变化曲线

3.2 SOC初始为90%的仿真结果及分析

1) 当SOC初始值为90%时，SOC大于一般上限80%。由图8(a)可以看出，模糊控制策略下燃料电池先不工作，由动力蓄电池组单独提供整车需求功率，使其能量快速消耗。当SOC低于80%时，若整车需求功率较小，则燃料电池工作在所对应的最优功率值，由燃料电池提供整车需求功率，同时为动力蓄电池组充电；若整车需求功率较大，则由燃料电池和动力蓄电池组共同为整车提供能量。

2) 从图8(b)可以看出，当SOC值大于80%时，模糊控制下的SOC值在初始阶段有上下波动，但总体变化逐步接近SOC的目标区域。也就是说，当电池的初始SOC较大时，所提出的模糊逻辑控制策略可以提高蓄电池的功率比重，使电池的SOC降低幅度明显高于功率跟随。

(a) 模糊控制策略下功率曲线

(b) 两种策略的SOC变化曲线

4 结束语

本文结合AVL-Cruise和Matlab-Simulink的各自功能，利用Cruise软件和Simulink软件之间的接口，实现了某氢燃料电池混合动力客车的模糊控制能量管理策略的联合仿真分析。仿真分析表明，本文设计的模糊控制能量管理策略实现了对燃料电池和蓄电池的良好管理控制，是可行的。