车用混合储能系统的能量控制策略研究

胡克容　叶平雄

摘 要：针对混合动力汽车，运用锂电池、超级电容性能特点组成混合储能系统（hybrid energy storage system，HESS）优化调节过程，提出基于混合储能装置性能的能量协调、互补控制策略。在Matlab/simulink软件中搭建系统模型，验证了控制策略的正确性和稳定性。关键字：混合动力汽车;锂电池;超级电容;混合储能，控制策略中图分类号：U462.3  文献标识码：A  文章编号：1671-7988（2020）08-135-03

Abstract： According to the performance characteristics of lithium battery and super capacitor， the hybrid energy storage system （HESS） IS used to optimize the regulation process， and the energy coordination and complementary control strategy based on the performance of hybrid energy storage device is proposed. The system model is built in Matlab/Simulink software to verify the correctness and stability of the control strategy.Keywords： Hybrid Vehicle; Lithium Battery; Super Capacitor; Hybrid Energy Storage; Control StrategyCLC NO.： U462.3  Document Code： A  Article ID： 1671-7988（2020）08-135-03

前言

为应对日益短缺的能源储量与节能环保的汽车发展要求，进一步发展混合电动汽车越来越受到人们重视[1，2]。但是，蓄电池储能受到限制，且汽车负载变化频繁，因此需设计合理的能量调节装置和控制策略实现功率分配和电能的稳定性优化。单一的蓄电池功率密度小，无法快速相应汽车的能量变化，采用超级电容与蓄电池协调控制，很好的解决了这一难题[3-5]。

针对汽车运行的特点，考虑锂电池-超级电容混合储能系统的运行优势，提出基于储能装置特性的协调控制策略，以增电动汽车的稳定性。

1 系统分析

1.1 锂电池储能单元

锂电池是一种可充电的电池，正极由锂化物材料组成，负极由人造石墨或者天然石墨等组成，依靠Li+离子的嵌入和脱嵌实现充放电[6]。单一锂电池在电动汽车系统中有一定的研究，锂电池因其性能特点，可持续为汽车行驶提供动力，但能量储存有限，调节方式单一。

1.2 超級电容储能单元

超级电容通过极化相应的电解质进行储能，两电极材料多为活性炭材料，能够增大表面积，中间为多孔活性炭薄膜，介质一般为高介电常数的水或者有机电解液，因此超级电容清洁且功率密度大[7，8]。

2 混合储能系统能量管理策略与数学模型

根据储能设备的技术特性，利用基于功率波动性质的高/低通滤波进行系统的功率指令PHESS初次分配。

从上式可知，随着充放电过程的加深，储能装置SOC值会向极限值靠近，功率也会随之减少。当充电功率减小到零时，储能设备将停止充电，

由于储能装置的最大功率由其性能决定，因此需进行功率保护。设锂电池的最大充/放电功率分别为Pc_b_max和Pd_b_ max，超级电容最大充/放电功率分别为Pc_sc_max和Pd_sc_max，以储能装置的充放电禁止线和Pe的大小为限制进行控制，最大功率限制策略流程分别如图1和图2所示。

3 仿真试验与结果分析

在Matlab/Simulink中搭建混合储能系统的控制模型，为了验证储能系统控制策略是能够完成预期目标，仿真中选用波动功率模块为混合储能系统所需平抑的总波动功率PHESS进行仿真分析，并规定正数值代表储能装置放电，反之则为充电，主要技术参数如表3所示。在系统中设置低通滤波时间常数的初始值为ts=30，Δt=10，荷电状态初始值均设为0.5，系统总仿真时间为1000s。

在混合储能系统运行中，另设置一组仿真实验（方案1）进行对比分析。方案1的控制策略中，采用恒定的滤波时间常数;方案2则为提出的能量管理与控制策略。运行仿真模型，得到不同方案下储能系统的实际补偿情况，如图3所示。

图3中，黑色曲线为系统需要平抑的总波动功率，即PHESS;红色曲线为混合储能系统的实际充放电功率曲线，即Pb+Psc。对比可知，方案2可更好地完成混合储能系统功率补偿，这主要是因为传统控制策略未考虑两储能装置间的能量缺失。为进一步验证提出的控制策略的安全性能，在方案2下仿真得到储能装置的实时功率曲线和SOC值变化曲线，分别如图4和图5所示。

图4中，蓝色曲线PHESS、红色曲线Pb、黑色曲线Psc分别表示系统需要平抑的总波动功率、锂电池的功率、超级电容的功率。图5中，红色曲线为锂电池的SOC值，即SOCb;黑色曲线为超级电容的实时SOC值，即SOCsc。由图可知，储能装置根据系统需求始终在安全的范围内工作，超级电容SOC实际变化范围为0.4～0.5，锂电池SOC实际变化范围为0.45～0.5;锂电池SOC变化平缓而超级电容波动较大，这满足储能装置各自的能量、功率特性。因此，提出的能量管理控制策略在跟踪系统功率波动及安全性方面具有正确性和有效性。

4 总结

分析了锂电池、超级电容的特点，采用锂电池、超级电容进行联合调控，提出了混合动力汽车的能量控制策略，利用MATLAB建模仿真验证。研究表明：

（1）将锂电池、超级电容运用到混合动力汽车上，可提高汽车的节能环保指标。

（2）提出的控制策略能够使锂电池、超级电容工作在安全范围内，其中超级电容SOC实际变化范围为0.4～0.5，锂电池SOC实际变化范围为0.45～0.5，提高了储能装置的寿命。

（3）锂电池SOC变化平缓而超级电容波动范围大，这满足储能装置各自的能量、功率特性，进一步提高了混合动力汽车汽车行驶的稳定性和安全性。

参考文献

[1] 崔胜民.新能源汽车技术[M].北京：北京大学出版社，2009.

[2] 梁涛，苏敏敏，王小霞.中国汽车技术的现状、发展需求与未来方向[J].内燃机与配件， 2019， 278（02）：164-165.

[3] 丁冬，刘宗歧，杨水丽，等.基于模糊控制的电池储能系统辅助 AGC调频方法[J].电力系统保护与控制，2015，43（08）：81-87.

[4] 何仁，俞剑波，王润才.电动汽车混合制动系统控制策略的改进.江苏大学学报（自然科学版） ，2013; 34（ 2）：125-130.

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[7] Dean Rotenberg， Ardalan Vahidi， Ilya Kolmanovsky. Ultracapacitor assisted powertrains： modeling， control， sizing， and the impact on fuel economy [J]. IEEE transactions on control system technology， 2011， 19（3）： 576-589.

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