一种基于EMR的混合动力汽车复合储能系统控制策略

于海芳

(滨州学院 电气工程学院，山东 滨州 256600)

0 引 言

由电池和超级电容构成的复合储能技术的核心问题之一是如何在二者之间进行合理的功率分配，充分发挥各自优势，尽可能地提高储能源的工作效率，有效改善电池的循环使用寿命，从而达到改善HEV整车性能的目的。

文献[1-5]均对采用超级电容来改善混合动力汽车或燃料电池汽车原有储能系统工作状况进行了相关研究。本文从改善蓄电池寿命的角度，采用能量宏观表达法[6]建立某并联混合动力汽车蓄电池/超级电容复合储能系统模型，并采用反转规则导出相应的控制策略，并在特定工况下进行实验研究。考虑到成本、控制等因素以及实用性要求，本文采用电池/超级电容主辅储能复合系统结构，其中，主储能源仍为电池，辅助储能源则采用具有高比功率的超级电容。该结构中引入了DC/DC变换器，电池与负荷直接相连，能量转化效率较高；超级电容通过DC/DC与负荷相连，可以降低其配置成本，尤其能够在加速、爬坡时较好地提供瞬时功率，在车辆制动时较好地发挥制动能量回收的作用。

1 复合储能系统的EMR模型

能量宏观表达法是法国里尔科技大学Bouscayrol教授等人在比较了多种因果建模方法，如BG (Bond Graph)，COG (Causal Ordering Graph)，POG (Power-Oriented-Graphs)的优缺点基础上，于2000年创建的[7]。此建模方法的最大特点是基于Matlab/Simulink，从能量的角度来描述系统内部各模块间的作用关系，并对系统的控制方案设计提供参考。主要应用于如电动汽车[8]、混合动力汽车[9]、燃料电池汽车[10-11]的建模、仿真与控制，太阳能供电[12]、风力发电[13]、工业机电控制系统[14-17]等复杂的机电系统的建模和控制器设计方面。EMR基于能量的作用与反作用原理或因果关系(如比例因果、积分因果等)来组织子系统之间的相互联系，主要强调系统的能量属性：能量积分、转换与分布，内部各模块间通过能量流彼此相互作用和进行信息交换。复合储能系统结构如图1所示。所建复合储能系统的EMR模型[18]以及相对应的反转控制模型如图2所示。

图1 复合储能系统的结构

图2 复合储能系统的EMR模型和控制结构

1.1 各单元部件建模

HEV复合储能系统的仿真研究要用到镍氢动力电池、超级电容以及功率电子部分等部件模型，下面针对这几个部件模型进行具体分析。

1.1.1动力电池建模

在传递和接收能量时，动力电池经历一个依赖于热的电化学过程，它的电行为通常是一些可变参数的非线性函数，如内部温度、SOC、充/放电率等，电池的容量也依赖充放电率和温度，因此其建模非常困难[19-21]。本文采用Rint模型对镍氢电池进行建模分析，其等效电路模型如图3所示。

图3 电池的等效电路模型

Rint模型中，镍氢电池的端电压、开路电压、充放电电流以及内阻之间的关系如式(1)所示。开路电压Uoc是电池荷电状态SOC和电池温度的函数；电池内阻R除与电池SOC、温度、充放电电流的大小有关外，还与电流方向有关，即对于同一SOC和温度，充电电阻和放电电阻是不相同的，放电时R=Rdch，充电时R=Rcha。

Ubat=Uoc-IbatR

(1)

由此可见，镍氢电池的模型包括以下几个子模块：SOC计算模块、开路电压和电池内阻模块以及电池端电压计算模块。

(1) SOC计算模块

电池的荷电状态SOC描述电池剩余电量的数量，是电池使用过程中的最重要的参数之一。由于SOC受充放电倍率、温度、自放电、老化等因素的影响，使得电池在使用的过程中表现出高度的非线性，这为准确估计SOC带来很大难度。本文采用简单、可靠的安时计量法来估计电池的SOC。电池的SOC计算公式为：

(2)

式中，SOC0为SOC的初始值，Abat为电池容量，ibat为电池电流，η为电池的充放电效率。

(2)开路电压和电池内阻模块

开路电压和电池内阻的确定均借助对镍氢电池进行实验实测的数据。由于镍氢电池的开路电压Voc和内阻R均为电池SOC的函数。通过脉冲试验可获得开路电压、内阻与SOC的关系。以电池1C倍率脉冲充放电试验为例，脉冲试验方法如表1所示。

表1 脉冲充放电方法

通过以上脉冲充放电方法，经台架试验测得的某型号镍氢动力电池1C和10C脉冲充放电试验曲线如图4所示。

图4 镍氢电池脉冲充放电特性

其中将充放电脉冲结束后停歇30 min后的电压Vock作为开路电压。图5为实测的某型号镍氢电池充电和放电时的开路电压曲线，从图中可以看出镍氢电池的开路电压存在滞回现象，本文的电池模型中的开路电压选取二者的平均值。其中，Voc_cha为充电开路电压，Voc_dch为放电开路电压，Voc_ave为充放电开路电压的平均值。

图5 开路电压与SOC的关系曲线

电池的效率特性常用电池内阻特性来表示，内阻的算法如式(3)所示。其中电池端电压Uk为每个脉冲结束瞬间的电压值。

Rk=(Vock-Uk)/I

(3)

式中，k=0, 1, 2, 3, 4, 5。

实测的某镍氢电池充电和放电时的内阻曲线，如图6所示。

图6 不同充放电倍率充放电时电池内阻与SOC的关系曲线

(3)电池组电压计算模块

开路电压和内阻得到之后，电池组电压按下式计算：

Ubat=ns_bat(Uoc-IbatR)

(4)

式中，ns_bat为电池组串联单体数。

1.1.2超级电容建模

HEV电驱动系统的工作状况复杂，作为车载储能源使用的超级电容实际工作在大电流脉动直流工况下，电流、电压以及环境温度都波动较大。

本文超级电容的模型[22-26]以电流作为输入并限制超级电容运行在高电压Umax与低电压Umin限制之间，等效电路如图7所示。

图7 超级电容等效电路模型

类似于电池模型，超级电容的模型由3部分组成：(1)Ri为超级电容的等效串联内阻，代表充放电电阻(其大小取决于电流和温度值)并且与损失有关，这个参数对超级电容的工作电压、效率及温升情况都有重要影响。通常利用交流阻抗技术或电流阶跃测试技术测试得到；(2)Rp为超级电容的自放电电阻，表示自放电损失且仅仅影响超级电容长期的能量存储性能；(3)模型中C为超级电容的理想电容，它是超级电容中的储能元件，电容C上的电压Uc跟电池模型中的开路电压Uoc具有相同的作用，且Uc随着电荷Q变化，电荷的变化是超级电容电流Icell的函数为。

(5)

Qt+1=Qt-IcellΔt

(6)

其中，Icell为超级电容单体的电流。作为电动汽车或混合动力汽车的储能单元，一般超级电容由ns个单体串联和np个单体并联使用以满足能量的需求。这样，可以得出总的超级电容电压Uuc和电流Iuc，如式(7)和式(8)所示。

Uuc=ns·(UC-Ri·Icell)

(7)

Iuc=np·Icell

(8)

由超级电容的特性可知，其存储的电量与端电压成近似线性关系，因此超级电容的SOC计算为

(9)

1.1.3功率电子单元建模

这里滤波电感(属积累单元)作为储能元件，由一个串联RL电路来模拟，如式(10)所示。

(10)

(2)变换器 由于实际DC/DC变换器中的储能元件电感L的模型在上面已单独考虑，这里的变换器部分看做理想的斩波器(无损耗和能量存储)，它的建模采用调制函数ms(ms∈[0,1])的概念来实现。

(11)

(3)电气耦合单元 电池、超级电容与牵引负载单元之间存在耦合，通过一个并联的电气耦合模块来实现不同源模块之间能量的分布与耦合，如式(12)所示。

(12)

1.2 EMR模型的反转

复合储能系统的EMR模型建立起来以后，采用反转规则就可以得到其控制部分。为得到系统的控制方案，首先明确系统的调节链，ms→uconv→iL→iconv+ibat→itract。然后顺着调节链，一个模块一个模块的反转后得到系统的控制链，下面是具体的反转过程。

正如前面所述，积分模块都需要控制器。在该系统的EMR模型中电感L的EMR模型反转如式(13)所示，这里用到的是电流控制器。

uconv_ref=Ci[iL_ref-iL-mes]

(13)

式中，Ci为电流控制器。

而变换器EMR模型的反转比较直观，对式(11)直接反转即可。脉宽调制的PWM用于定义变换器的开关函数。

(14)

电气耦合单元即式(12)的反转，需要预知电池与超级电容的功率分配情况来确定参考电流iconv_ref，因此在控制策略中引入功率分配因子kp来分配电池组和超级电容组通过变换器的电流，如式(15)。功率分配因子kp的确定将在第3部分给出。

iconv_ref=ms(1-kp)itract_ref

(15)

2 控制策略

本文在前人分析的基础上，充分考虑城市工况的特点，提出一种非线性比例因子分配控制策略。由于复合储能系统的能量管理问题主要集中在电池与超级电容的功率如何分配上，即功率分配策略。在能量流动模式中最复杂的情况莫过于电池与超级电容共同驱动模式。当车辆处于电池与超级电容混合驱动电机模式时，电池和超级电容的功率满足式(16)所示的功率平衡方程。

Pessr=Pbat+Puc

(16)

而电池与超级电容各应提供的功率大小则由电动系统对储能系统的功率需求Pessr和它们各自的容量及能量特性共同决定。非线性比例因子分配策略确定的电池与超级电容的功率为

Pbat=kpPessr

(17)

Puc=(1-kp)Pessr

(18)

式中，kp为电池与超级电容的功率分配因子，0≤kp≤1，当p=1时，对应储能源放电的情况；当p=2时，对应储能源充电的情况。

非线性比例因子分配控制策略下，电池与超级电容的功率分配遵循以下规则：当车辆正常行驶或电动系统功率需求较低时，且超级电容可以单独提供电动系统对储能源的能量需求，此时超级电容单独工作；当车辆加速/爬坡或电动系统功率需求较高时，此时电池与超级电容共同给电机提供能量；而当车辆制动或下坡行驶时，超级电容快速回收制动能量，制动需求超过超级电容的接受能力时，电池与超级电容共同回收制动能量。非线性比例因子kp示意情况如图8所示。

对于电池和超级电容而言，为了延长其寿命，使用过程中，两者的SOC要尽量工作在一定的允许范围内，即对电池和超级电容的SOC进行以下约束：

SOCbatmin(t)≤SOCbat(t)≤SOCbatmax(t)

(19)

SOCucmin(t)≤SOCuc(t)≤SOCucmax(t)

(20)

如果SOC太高，不容易尽可能多地回收再生能量，造成这部分能量的白白浪费；另一方面如果SOC太低，可能无法提供大的加速功率，从而影响车辆的加速性能。当超级电容的SOC在规定的范围内(当超级电容的端电压大于Vmax_uc时，关断双向DC/DC变换器，停止充电；当超级电容的端电压小于Vmin_uc时，也控制双向DC/DC变换器关断，放电截止，因为这时超级电容可供放电的能量已经很少)时，超级电容工作，否则由电池提供全部电动系统功率需求。

图8 非线性比例因子

3 基于EMR的复合储能系统实验

3.1 实验方案及实验台架

为了达到验证复合储能系统控制策略的目的，本文采用Digatron电源来模拟车辆运行时电机驱动系统(或道路负载)对复合储能系统的功率(或电流)需求，实验台架框图如图9所示。

图9 HEV复合储能系统试验台架框图

当电池组或超级电容组工作在放电状态时，复合储能系统输出电能，此时电能经迪卡龙电源回馈电网，模拟汽车驱动状态功率需求；当Digatron电源输出电能时，模拟电动汽车再生制动过程，为电池组或(和)超级电容组充电。功率分析仪采集电池组、超级电容组输入/输出电流以及超级电容组端电压和直流母线的电压、电流，并实时传送至上位机进行显示。复合储能系统控制器(dSPACE)控制DC-DC变换器，从而实现电池与超级电容之间的功率分配。

3.2 基于EMR的控制方案及实现

对于B+UC形式的复合储能系统而言，控制方式主要是控制超级电容侧的电流，以实现作为主动力源的电池与超级电容的功率分配。前文建立了HEV复合储能系统的EMR模型，并推导出基于反转原则的控制方案。这一方案经过简单修改就可以直接应用在复合储能系统试验中。图10阐述了基于EMR的实验系统的具体实现方法。

图10 基于EMR反转控制的复合储能系统控制方案

基于反转原则的复合储能系统控制方案在基于Matlab/Simulink和dSPACE的软硬件系统中模拟。图11是将图10中复合储能系统的EMR反转控制方案按照功能框图的方式展开而获得的。

图11 复合储能系统控制框图

由于执行元件被替换为实际的DC/DC变换器，因此图2中的电感、电力电子装置的EMR模型将被取代，而其控制部分被留下。为得到系统的控制方案，选择系统的调节链，ms→uconv→iL→iconv+ibat→itract。

3.3 实验结果与分析

电池组由3包串联组成，容量27 Ah，电压范围为280～420 V。超级电容组：①超级电容单体容量12000 F，超级电容组由两组并联组成，每组由216个单体串联而成，共7箱，超级电容组总容量1111 F，电压范围170～340 V。

选具有典型性的USABC电池试验手册中规定的联邦城市行驶工况FUDS电流数据作为负载需求，进行实验。FUDS工况数据如图12所示，电流值为正对应放电情况。

图12 FUDS工况

由于FUDS是一个放电工况，为了在循环结束时维持电池和超级电容的电量，在工况电流数据尾部加入时间为540 s，电流为30 A的充电过程。工况循环模拟的结果如图13所示，其中，图(a)～(c)分别为负载、电池组、超级电容组、DC/DC变换器的电流和150～250 s期间的局部放大图以及电池组、超级电容组端电压曲线。

图13 FUDS工况模拟实验结果

从图中可以清晰地看到电池与超级电容对负载电流的分配关系。负载需求的峰值充放电电流大部分由超级电容来承担，但由于超级电容的容量直接跟其存储的能量成正比，因此超级电容对电池的充放电电流，特别是大电流的缓解程度受到超级电容容量的影响很大，从图13(b)中可以很容易看出，在负载电流需求达到100 A左右时，此时需要电池大电流放电，大容量超级电容组的引入很大程度上分担了电池的放电电流尖峰。图13(c)的电压曲线也表明了同样的结果。

4 结 语

给出了一种混合动力汽车复合储能系统EMR模型及非线性比例因子分配控制策略。给出了基于EMR反转控制的复合储能系统控制方案，基于Matlab/Simulink与dSPACE实时测控平台进行了复合储能系统实验研究。实验研究证实了基于EMR方法所建复合储能系统模型及由反转规则所得出的控制方案的有效性。特定循环工况实验结果表明，超级电容在一定程度上缓解了蓄电池的峰值充放电电流，放电电流减少比例最大达到39%，充电电流减少比例最大达到54%，以FUDS工况为例，电池循环次数减少3%。实验结果验证了控制策略的合理和有效性。