基于模糊控制的燃料电池汽车动力源能量管理

崔鹏飞，沈英，赵剀烨

(1. 福州大学 机械工程及自动化学院，福建 福州 350108； 2. 温州市电子技术研究所，浙江 温州 325003)

0 引言

燃料电池汽车由于清洁、高效等优异特点，被国内外研究者视为未来取代传统发动机汽车的理想选择。然而，燃料电池存在动态响应速度慢、功率密度低且是单向能源等缺点，影响整车动力性和经济性[1]。因此，燃料电池通常配给一个辅助供能的能量存储装置，如蓄电池或者超级电容，以改善整车性能。

燃料电池混合电源间的协调供能及电源系统的保护有赖于优异的能量管理策略。根据能量管理策略的实现方法不同，一般可将其分为基于优化和基于规则的能量管理策略。

基于优化的能量管理策略将燃料电池复合电源系统的供电能力、效率、经济性等作为限制条件并运用某种控制算法建立目标函数，保证混合动力系统在限制条件下完成功率分配。基于规则的能量管理策略是依据汽车运行工况特点，如负载大小、车速高低等因素制定规则确定各个供能源工作状态，一般分为确定规则和模糊规则策略。

在文献[2]中，ZHENG C H等利用动态规划和庞特里亚金最小值原理实现混合动力系统能量的优化分配。LI H等基于等效燃料消耗最小策略进行混合电源间的能量分配[3]。文献[4-5]分别基于确定和模糊逻辑规则对混合动力系统进行功率分配，仿真结果表明设计的能量管理策略达到预期的控制效果。

基于优化的能量管理策略由于考虑多项限制因素并结合优化算法导致能量管理策略运算复杂，在实车运用上存在困难；基于规则的能量管理策略主要依赖专家经验，实现简单，但是建立的能量管理策略大多忽略了燃料电池的供电能力和工作效率等实际限制因素。

本文提出了一种基于模糊控制的能量管理策略，兼顾了能量管理策略实现的简单性和燃料电池的供电能力等因素。通过在MATLAB/Simulink中建立的燃料电池混合动力系统模型，将其与一种有限状态机策略进行仿真对比分析。

1 燃料电池混合动力系统仿真模型

本文采用的燃料电池混合动力系统的结构为：燃料电池经单向直流-直流升压变换器与蓄电池组并联在母线上，电机由燃料电池混合能量系统联合供电。燃料电池和蓄电池的输出特性受多种因素影响而十分复杂。本文采用了MATLAB/Simulink仿真工具箱中提供的燃料电池和锂电池模型，可较为准确地描述两种电源的工作特性。

根据汽车功率平衡方程式及汽车行驶方程式，可计算得到汽车在行驶过程中的需求功率和需求转矩：

(1)

(2)

式(1)和式(2)中参数具体含义可参见文献[6]。表1为本文采用的混合动力系统的相关参数。

表1 混合动力系统参数

2 混合动力系统能量管理策略

2.1 基于模糊控制的能量管理策略

本文提出一种基于模糊控制的燃料电池混合动力系统能量管理策略，其核心思想是：模糊控制器对比需求功率和燃料电池功率，考虑锂电池SOC的限制条件、输出燃料电池的参考功率增量。在此，燃料电池参考功率增量可为正值或负值。通过积累燃料电池参考功率增量实现燃料电池参考功率值的逐步变化，进而通过控制器实现燃料电池实际功率与参考功率的追踪。模糊控制能量管理策略的实现原理如图1所示。

图1 基于模糊控制的能量管理原理图

燃料电池的高效工作功率区域限制在3kW～25.28kW，燃料电池的最大功率变化率保守地取4kW/s。据此，设计模糊控制器的隶属度函数和模糊规则列于图2和表2。

图2 模糊控制器变量隶属度函数

2.2 有限状态机能量管理策略

在此建立的有限状态机能量管理策略依据汽车运行过程中的相关参数，如汽车需求功率、汽车车速、蓄电池SOC及汽车AP值，将汽车行驶过程分为6种工作模式，即：启动模式、燃料电池模式、蓄电池充电模式、联合供电模式、制动模式和停车模式。其中汽车AP值为汽车行驶过程中电机的实际转矩与可提供的最大转矩的比值，取值范围为(-1,1)。6种工作模式的执行策略列于表3。

表3中，APT、VT分别为AP值和汽车速度的门限值；PL、PH分别为汽车需求功率的低门限值和高门限值；蓄电池SOC值的低、中、高门限值由SOCL、SOCM、SOCH表示；“+”、“-”号表示电池的放电和充电；“—”表示不考虑此因素。

表2 模糊控制器规则表

表3 有限状态机能量管理策略工作模式划分规则

3 能量管理策略仿真分析

利用在MATLAB/Simulink环境下建立的仿真模型，在LA92循环工况中对两种能量管理策略进行仿真分析，仿真结果如图3所示。

从 图3(a)中可以看到，燃料电池功率曲线处于连续变化状态，且燃料电池工作在高效区间范围内——燃料电池避免了在低功率工况下持续放电，同时保证其最大供电功率不超过高效区间允许的最大值。由图3(b)和图3(c)中两种能量管理策略分配的燃料电池功率曲线对比结果表明，模糊控制策略分配的燃料电池曲线更加平滑，避免了燃料电池工作点的突变，保证燃料电池处于限定的供电能力范围。图3(d)中，锂电池在模糊控制策略下的SOC曲线变化也更平滑，反映出模糊控制策略下的锂电池处于更平稳的工作状态，有利于延长锂电池寿命。

4 结语

本文提出的基于模糊控制的燃料电池混合动力系统能量管理策略，实现了燃料电池功率在高效工作区域和限定的功率变化率下的逐步变化，保证燃料电池处于自身的供电能力范围内，一定程度上反映了燃料电池真实的动态反应特性，有望为实际燃料电池汽车混合动力系统能量管理设计提供参考依据。

图3 LA92工况下能量管理策略仿真结果