电动汽车复合电源能量分配策略研究

胡美聘 吕秀玲 张庆明 荆树志 郭松梅

（国网菏泽供电公司，菏泽 274000）

电动汽车复合电源能量分配策略研究

胡美聘 吕秀玲 张庆明 荆树志 郭松梅

（国网菏泽供电公司，菏泽 274000）

为实现复合电源能量的合理分配，提出了一种基于PID控制的能量分配策略，该方法通过监测超级电容电压，利用PID算法调节锂电池组的功率输出，从而间接实现复合电源的能量合理分配。在Advisor环境下对该策略进行仿真分析，结果表明，该策略能较好地发挥超级电容“削峰填谷”的作用，避免了大电流对锂电池组的冲击；同时，在汽车制动时可以较好地回收制动能量。通过与逻辑门限策略的对比表明，该策略具有参数易于调整，锂电池组的功率输出曲线更平滑等优点。

1 前言

锂电池-超级电容混合电动汽车是在纯电动汽车的基础上加入超级电容发展而成，其目的是利用超级电容极高的功率密度来减轻内置电池的负担。超级电容的加入使电动汽车可以胜任更加复杂的工况，但也使锂电池与超级电容之间的能量管理策略变得复杂。目前，对于锂电池与超级电容之间的能量分配问题，最常用的方法是逻辑门限策略及基于此策略的其它优化方法[1,2]，逻辑门限策略不依赖于未知工况信息，原理简单，可靠易行，运算量较少，但该方法不能充分发挥超级电容的优势，锂电池依然需要承受较大的脉冲电流冲击，并且该策略在选取门限值时较大程度上还依赖于人工经验；其它优化方法中，相比单纯的逻辑门限策略，基于模糊逻辑的控制策略[3，4]有一定的改进，但本质上仍然是一种逻辑门限方法，且适应的工况较单一；以动态规划[5]为代表的全局优化策略可以取得全局的控制效果最优，但策略运用时需要获得全局工况信息，实际应用仍有一定障碍，且其计算得出的控制效果一般只作为技术上的参考；瞬时优化策略[6]在油电混合电动汽车中应用最广，该方法可以达到瞬时最优，不依赖未知路况信息，但计算量较大，并且瞬时最优往往不是全局最优，目前在电池-超级电容混合电动汽车上的应用案例较少。

不同于以上策略，本文提出了一种基于PID（Proportion,Integral,Derivative）控制的能量分配策略，该方法通过监测超级电容电压，并利用PID算法调节锂电池组的功率输出，从而间接实现了复合电源能量的合理分配。

2 车体结构分析

某复合电源电动汽车驱动系统结构如图1所示，其锂电池与超级电容通过DC/DC变换器协调工作。

图1 复合电源电动汽车驱动系统构成

复合电源电动汽车驱动系统能量方程为：

式中，PLi为锂电池组提供的能量；Pcap为超级电容提供的能量；ηDC为DC/DC工作效率；Pload为电动汽车行驶过程中的需求能量。

对于锂电池组和超级电容则有：

式中，ULi和Ucap分别为锂电池组和超级电容的工作电压；ILi和Icap分别为锂电池组和超级电容的工作电流。

2.1 锂电池组

本文采用Advisor软件中Rint模型来描述锂电池的电压、电流特性，其Rint模型如图2所示。

图2 锂电池的Rint模型

放电时：

充电时，

式中，ULi为锂电池端电压；Uoc为锂电池的开路电压；R为锂电池内阻；ILi为锂电池工作电流；Uoc和R均与电池组的SOC（荷电状态）有关。

SOC计算式为：

式中，Cmax为锂电池组的总容量；Cused为已经消耗的电量。

2.2 超级电容

为描述超级电容的外在特性，建立了超级电容模型，描述如下：

式中，U0为超级电容初始电压；t为时间。

文献[7]中描述了一种较为简便的超级电容建模方法，模型结构如图3所示，则式（7）可改写为：

式中，Uc为电容电压；Cu为电容值；Rp为电容并联的电阻值；Rs为串联电阻。

图3 超级电容模型结构

2.3 DC/DC变换器

电动汽车中DC/DC为双向电能转换器，本文着重研究其转换效率。根据试验结果，将DC/DC变换器的转换效率描述为其所传输功率的函数，即

式中，ηcap为转换效率；ki为系数；i为阶数；Pcap为变换器传送的功率。

3 基于PID控制的能量分配策略

3.1 PID控制策略设计

图4为PID控制策略下复合电源的控制原理。车辆所需功率与复合电源工作状态通过输入接口传递给PID控制策略模块，经计算后得出超级电容的输出功率和锂电池组的输出功率。

图4 PID控制策略下复合电源控制原理

3.2 基于PID算法的能量分配策略

PID算法具有参数易调、控制效果好等特点，图5为基于PID算法的能量分配策略。图5中，Ucap_ref为超级电容电压设定值，一般为恒定值；U′cap为超级电容电压检测值；ΔUcap为超级电容电压偏差量；P*Li为理论计算出的锂电池应提供的功率值；P*cap为理论计算出的超级电容应提供的功率值；P*为负载功率需求的理论计算值；P′cap为超级电容实际输出的功率值；为锂电池组实际输出的功率值；P为实际负载值。

图5 基于PID算法的能量分配策略

图5中各参数有如下关系：

式中，u(k)为PID函数。

PID算法的表达形式为：

式中，Kp为比例系数；KI为第j项积分系数；KD为微分系数；e(k)为第k个偏差量。

在行车过程中，该策略将实时监测超级电容的电压值Ucap，当实测Ucap大于设定值Ucap_ref时，说明超级电容存储的能量增多，负荷较轻，此时该策略会适当增大超级电容的负荷，减少锂电池组的功率输出，使超级电容的电压回落。

当该策略监测到的超级电容电压值Ucap小于设定值Ucap_ref时，表明超级电容的能量减少，负荷较大，此时该策略会适当增大锂电池组的功率输出，减小超级电容的负荷，使超级电容的电压值逐渐增加。

大电流的输入、输出会使超级电容的电压出现小幅度的脉冲抖动，在电流消失后，电压会逐渐恢复到真实水平，为消除此部分抖动对能量分配策略的影响，采用FIR滤波器[8]对超级电容的电压进行平滑处理。FIR滤波器可表述为：

式中，ai为第i项系数；xn为第n个采样周期的采样值；K为阶数；yn为函数输出值。

本文采用Remez方法，利用软件MATLAB中firpm函数对FIR滤波器进行参数设计。该函数可以根据目标频率响应为FIR滤波器设计最优的参数，使目标频率响应和实际频率响应之间的误差达到最小。

3.3 限制条件

从实际角度出发，为防止锂电池和超级电容在极端工况下过负荷工作，须设置锂电池和超级电容的正常工作范围，此项设置属后备保护，即

4 仿真分析

在Advisor（高级车辆仿真器）环境下，选取UDDS工况（见图6）对所提出的能量分配策略进行仿真分析，并将仿真结果与逻辑门限策略进行对比，如图7～图9所示。

图6 UDDS工况

由图7可看出，在逻辑门限策略下，总功率需求（图7a）被分解为两部分，一部分由锂电池提供，一部分由超级电容提供，但是，该策略下锂电池的功率曲线波动较大，锂电池的压力仍然较大，如图7b中虚线所示。而在PID策略下，锂电池的功率曲线平稳，高脉冲功率全部转移至超级电容侧，锂电池得到了充分保护，超级电容较好地发挥了“削峰填谷”的作用，如图7c中实线部分。

图7 两种策略下功率分配情况

图8为在逻辑门限策略及PID策略下锂电池组的工作状态。在两种策略下，锂电池的电压曲线总体呈下降趋势，符合电池组真实的工作状态，如图8a所示。图8b中，在逻辑门限策略下，锂电池组的电流工作曲线波动剧烈，而在PID策略下，锂电池组的电流曲线比较平缓，锂电池可以平缓地放电，益于提高锂电池的寿命。

图8 两种策略下锂电池组工作状态对比结果

图9为两种策略下超级电容的工作状态，在PID策略下，超级电容电压在设定值Ucap_ref附近波动；在逻辑门限策略下，超级电容电压在15～40 V范围内波动。超级电容正常工作电压为0～50 V，正常工作电流为0～1 000 A，两种策略下超级电容的电压、电流都在合理的范围内，未超出其正常工作的上、下限。

图9 两种策略下超级电容工作状态

5 结束语

本文设计了基于PID控制的能量分配策略，实现了电动汽车复合电源能量的合理分配。通过Advisor环境下的仿真结果表明，所提策略能较好地发挥超级电容“削峰填谷”的作用，避免了大电流对锂电池组的冲击，充分保护了锂电池组，同时在汽车制动时可以较好地回收制动能量。通过与逻辑门限策略的对比表明，PID控制策略具有参数易于调整、锂电池组的功率输出曲线更加平滑等优点，复合电源能量分配效果优于逻辑门限策略。

1 许晓慧,徐石明.电动汽车充换电技术.北京∶中国电力出版社,2012.

2 申爱玲,袁文华,左青松,等.并联式混合动力逻辑门限控制参数智能优化.中南大学学报 (自然科学版),2012,43(11)∶4306～4312.

3 张军,周云山,黄伟.基于可变逻辑门限的 HEV多目标优化仿真.公 路 交 通 科技,2012,29(5)∶140～145.

4 Lu D,Li W,Xu G,Zhou M.Fuzzy logic control approach to the energy management of parallel hybrid electric vehicles.2012 International Conference on Information and Automation,2012∶592-596.

5 Zhang D,Wu S,Luo X,Ren H.Study on the Vehicle Controller of Hybrid Electric Vehicle based on fuzzy logic.2010 International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering,2010∶5575～5578.

6 Yang C,Li J,Sun W,Zhang B,Gao Y,Yin X.Study on global optimization of plug-in hybrid electric vehicle energy management strategies.Power and Energy Engineering Conference,2010∶1～5.

7 朱庆林.基于瞬时优化的混合汽车控制策略研究：[学位论文].长春∶吉林大学,2009.

8 Chen M.Design of Equiripple Linear-Phase FIR Filters Using MATLAB.Control,Automation and Systems Engineering(CASE),2011∶1～4.

Research on Energy Distribution Strategy for Hybrid Power System of Electric Vehicle

Hu Meipin,Zhang Qingming,Jing Shuzhi,Guo Songmei
（State Grid Heze Power Supply Company,Heze 274000）

For rational power distribution of hybrid power system,a PID based energy distribution strategy was proposed.This strategy,by monitoring the voltage of supercapacitors,regulates the power output of Li-ion battery pack through PID algorithm,thereby realizes rational energy distribution of hybrid power indirectly.The strategy was simulated and analyzed in Advisor environment.The results show that the strategy proposed in this research can play a role of peak load shifting,avoid the impact of large current on Li-ion battery pack.In addition,braking energy can be recuperated.The comparison with logic threshold strategy shows that this strategy has advantages that parameters are easy to be regulated,and power output curve of Li-ion battery pack is more smoothly.

Electric vehicle,Hybrid power system,Energy distribution,PID control

电动汽车 复合电源 能量分配 PID控制

U469.72

A

1000-3703（2017）11-0030-04

（责任编辑文 楫）

修改稿收到日期为2017年2月23日。