燃料电池汽车混合式能量管理策略分析

张文灿，万伟健，张忠波，刘 芹，欧阳楠

（佛山科学技术学院机电工程与自动化学院，广东佛山 528225）

发展燃料电池汽车是解决环境污染与能源危机的重要途径之一［1］。燃料电池汽车能量管理系统决定了燃料电池系统和辅助储能装置之间的功率分配，是燃料电池汽车的关键技术之一。能量管理系统的核心是能量管理策略。目前燃料电池汽车主要采用基于规则的能量管理策略，该策略可以进一步分为开/关型、功率跟随型、模糊控制型以及有限状态机型等。林歆悠等［2］提出了一种行驶里程自适应的等效氢气消耗最小策略（Equivalent-hydrogen Consumption Minimization Strategy,ECMS），与传统的ECMS策略进行经济性对比，氢燃料的消耗量有所降低，但未考虑不同荷电状态（State of Charge，SOC）情况下的经济性对比。周圣哲等［3］提出了一种有限状态机的能量管理优化策略，分别在SOC 为高、中、低三种不同的状态下，与功率跟随策略对比经济性，结果显示经济性有一定的改善，同时能有效地限定SOC 在正常目标范围，但其在低SOC 模式下经济性比功率跟随策略差，而后者在高SOC 模式下经济性差，且无法满足限制SOC 在40%～80%的要求。Li 等［4］提出模糊控制策略，结合advisor 里整车模型进行仿真，在五种工况下分析策略的动力性和经济性。与功率跟随策略相比，该策略能提高经济性，但并未在不同的SOC 模式下进行验证。宋珂等［5］采用动态规划算法，对整车运行过程进行燃油消耗的全局优化，结果证明该控制策略能有效运用于混合动力汽车，但动态规划算法在应用的过程中需要预先清楚全程的工况信息，计算时存在维数灾难，需要大量的时间且存在误差积累。金振华等［6］采用动态规划算法和模糊控制策略结合的方式来对策略进行优化，并同时在SOC 分别为50%、60%、70%的情况下进行经济性验证，但并未能解决动态规划算法的缺点，同时也没有在低SOC（40%）或者高SOC（80%）的状态下验证经济性。对于功率跟随策略、模糊控制策略、有限状态机策略等单一规则型能量管理策略，虽然能满足燃料电池汽车对于动力性的需求，但是在不同动力电池SOC 下难以使车辆达到最佳的经济性。

为进一步提高燃料电池汽车的经济性，本文提出了一种混合式的燃料电池汽车能量管理策略。通过Matlab/Simulink 建立燃料电池混合动力系统以及整车动力学模型，基于模型对混合式能量管理策略与有限状态机单一规则型能量管理策略下燃料电池汽车的性能进行了对比分析。

1 混合式能量管理策略

混合式能量管理策略以功率跟随策略和模糊控制策略［7］为基础，通过结合两种策略在不同动力电池初始SOC 下对燃料电池汽车经济性影响的特点，以充分挖掘燃料电池汽车的节能潜力。功率跟随策略在电池初始SOC 高于上限值（80%）时，不能在运行结束时限制电池SOC 处于正常的工作范围内，并且燃料电池汽车经济性较差。模糊控制策略在电池初始SOC 低于下限值（40%）时，其经济性能较差。由此对两种能量管理策略进行结合，并根据燃料电池汽车动力电池的初始SOC 选择当前车辆的能量管理策略，以综合提高燃料电池汽车的经济性，其原理如图1 所示。

图1 混合式能量管理策略原理图

2 燃料电池汽车整车模型

燃料电池汽车整车模型主要分为三块：能量管理系统、混合动力系统以及整车动力学模型［8］。本节在对燃料电池汽车混合动力系统模型描述的基础上，通过Matlab/Simulink［9］仿真平台搭建了燃料电池汽车整车模型。本文所研究的燃料电池汽车整车基本参数如表1 所示。

表1 整车基本参数

2.1 燃料电池汽车动力系统

本文研究的燃料电池汽车动力系统采用燃料电池+动力电池（Fuel Cell+Battery，FC+B）混合驱动型动力系统［10］，其结构原理如图2 所示，主要包括燃料电池、动力电池、DC/DC 直流变换器等模块。FC+B混合动力系统的特点为燃料电池作为主供电电源，蓄电池作为辅助供电电源。DC/DC 变换器将燃料电池的电压稳定在总线电压值进行输出。

图2 燃料电池/动力电池混合动力系统结构

2.2 燃料电池模型

目前，常用的燃料电池模型［11］分别为化学模型、实验模型以及电气模型三种。电气模型则是利用等效电路来简化等效燃料电池，模拟其在电能方面的性能，不考虑其他方面的内容。本文采用等效电路模型来模拟燃料电池，等效电路图如图3 所示。

图3 燃料电池等效模型原理图

燃料电池等效模型的数学模型［12］为

其中，N 为燃料电池单体数，rfcin为燃料电池单体内阻。从式（1）可以看出，燃料电池的输出电压是由输入电流ifc以及开路电压Eoc、塔菲尔斜率A、交换电流i0等参数共同决定。

2.3 动力电池模型

动力电池模型与燃料电池模型一样，都有多种模型，本文采用等效电路模型［13］。综合考虑精度与计算机硬件条件，选择Rint模型。

动力电池数学模型为

其中，Ebat为电池的端电压，Em为电池的开路电压，Ibat为电池的电流，Rbat为电池内阻，n 为电池单体数。

电池的SOC 计算公式［14］为

其中，SOC（t）为当前的电池电量，SOC（t0）为初始的电池电量，Cbat为额定容量。

2.4 DC/DC 直流变换器模型

燃料电池在工作过程中输出电压会有较大变化，需要DC/DC 直流变换器进行降压和稳压。本模型中DC/DC 直流变换器选择Buck 型，其原理是通过实际测量的ifc与参考输出电流ifc_ref的差来产生调节DC/DC 直流变换器占空比，从而实现将燃料电池的电压降压为直流总线电压，其原理如图4 所示。

图4 DC/DC 直流变换器原理图

3 仿真结果及分析

基于燃料电池汽车整车模型，在新欧洲行驶工况（New European Driving Cycle，NEDC）下，本节对混合式能量管理策略下燃料电池汽车的性能进行了仿真，并与功率跟随策略、模糊控制策略以及有限状态机策略下燃料电池汽车的性能进行了对比。

3.1 低SOC 模式

当动力电池初始SOC 为39%时，四种策略的氢耗量、燃料电池的平均工作效率、终止时动力电池SOC 的结果如表2 所示。从表中可知四种策略均能维持动力电池的SOC 在40%～80%之间。但无论是在氢耗量还是燃料电池平均工作效率方面，混合式控制策略都优于模糊控制策略和有限状态机策略，氢耗量分别降低6.82 g 和1.89 g，整车经济性分别提高19%和6%。

表2 低SOC 模式下四种策略的仿真对比

通过仿真分析，混合式控制策略、有限状态机策略均能满足负载功率需求。图5 a 展示了两种策略下燃料电池的输出功率，可以发现都存在燃料电池、动力电池瞬时输出功率变化很大的情况。在489 s、520～549 s 时，虽然存在混合式控制策略的燃料电池瞬时输出功率大于有限状态机策略的情况，但是从整体工况来考虑，混合式控制策略的效果更优。从图5 b 可以观察到混合式控制策略相比有限状态机策略，其对动力电池的充电功率有着明显的降低。从图5 c 可以发现，与有限状态机策略相比，混合式控制策略在车辆运行时，能使燃料电池的工作效率更高，且其工作效率变化的幅度更低。

图5 两种策略在低SOC 模式下仿真结果的对比

3.2 中SOC 模式

当动力电池初始SOC 为60%时，四种策略的氢耗量、燃料电池的平均工作效率、终止时动力电池SOC 的结果如表3 所示。最终的结果与低SOC 模式相似，相比功率跟随策略、有限状态机策略，混合式能量管理策略分别降低氢耗量3.85 g 和6.17 g，经济性分别提高约13%和19.9%，与模糊控制策略的经济效果持平。

表3 中SOC 模式下四种策略的仿真对比

通过仿真分析可以确定，混合式控制策略、有限状态机策略均能满足负载功率需求。在瞬时输出功率方面，如图6 a 所示，在489～500 s，520～549 s 等时刻存在混合式控制策略的燃料电池瞬时输出功率大于有限状态机策略的情况。从整体工况来考虑，混合式控制策略在降低瞬时大功率上的效果依然存在优势。通过图6 b～c 可以发现，中SOC 模式与低SOC 模式类似，混合式控制策略能使得燃料电池的工作效率更高，且其对动力电池的充电功率也有明显的降低，因而混合式控制策略在经济性上更优。

图6 两种策略在中SOC 模式下仿真结果的对比

3.3 高SOC 模式

当动力电池初始SOC 为80.5%时，四种策略的氢耗量、燃料电池的平均工作效率、终止时动力电池SOC 的结果如表4 所示，最终的结果与前两种SOC 模式相似，混合式控制策略比功率跟随策略、有限状态机策略的氢耗量分别降低10.49 g 和6.41 g，经济性提高约36%和27%。另一方面，功率跟随策略无法限制动力电池SOC 维持在40%～80%范围内，而且SOC 结束时仍会提升，长期下去会有过充危险，如图7 d 所示。同时，此模式下，混合式控制策略、模糊控制策略的经济性持平。

表4 高SOC 模式下四种策略的仿真对比

图7 为两种策略在高SOC 模式下的燃料电池汽车的性能对比。通过仿真分析可以确定，混合式控制策略、有限状态机策略均能满足负载功率需求。图7 a～b 中，两种策略对电池的充电功率相差很大，但是混合式控制策略增加了电池的输出功率比重。两种策略在车辆运行时，都存在燃料电池、动力电池瞬时输出功率变化很大的情况，如在252～265 s 等时刻存在混合式控制策略的燃料电池瞬时输出功率大于有限状态机策略的情况，但是从整体来说，混合式控制策略在降低燃料电池瞬时大功率上的效果明显更优。通过图7c 可以发现，混合式控制策略下的燃料电池的工作效率更高。

图7 两种策略在高SOC 模式下仿真结果的对比

4 结论

本文以燃料电池汽车为研究对象，通过建立燃料电池汽车混合动力系统以及动力学模型，分析了所提出的混合式能量管理策略对燃料电池汽车性能的影响，得到以下结论：

（1）在NEDC 工况下，混合式控制策略、功率跟随策略、模糊控制策略和有限状态机策略均能满足负载功率需求；

（2）对于混合式控制策略，在低SOC 下，采用功率跟随策略，相比模糊控制策略，燃料电池汽车经济性提高19%；在中、高SOC 下，采用模糊控制策略，相比功率跟随策略，燃料电池汽车经济性提高13%和36%；

（3）在不同SOC 下，相比有限状态机控制策略，混合式控制策略下燃料电池平均工作效率更高，并且瞬时工作效率的变化幅度更小。相比有限状态机控制策略，在低、中、高SOC 下，混合式控制策略下燃料电池汽车经济性分别提高6%、19.9%、27%。