智能网联新能源汽车能量管理优化控制仿真软件设计

衣明义

（青岛汽车产业新城管理委员会 山东省青岛市 266200）

现有研究已表明，车辆的能耗，除了与车辆动力系统拓扑结构、参数相关外，还与车辆周围实时交通环境相关，基于车路环境信息的车辆自适应能量管理控制策略研究已成为一项关键技术。

1 当前我国汽车现状的分析

经研究调查可知，现阶段汽车产业已经成为了我国发展中的支柱性产业。但不可否认是，在汽车产业给我国带来显著经济效益的同时，也带来了些许安全隐患，主要可体现在以下几个方面：

1.1 交通事故隐患

伴随着我国汽车保有量的进一步提升，因汽车导致的交通安全事故次数越来越多，甚至成为了危害人们生命安全的重大隐患之一。据统计，我国现在的交通事故发生率正在以每天两千多起的频率发生着。追其原因可知，导致这类交通事故频频发生的原因大都源于驾驶员在驾车的过程中根本没有遵守交通规则。[1]

1.2 城市拥挤严重

汽车作为导致我国城市交通拥挤的主要原因。由于我国城市规划建设的不合理，而汽车销售的数量没在不断的增加，所以我国许多城市都面临着拥挤的问题，由于地下停车场的数量并不是很多，所以许多汽车选择了直接在地面停车。我们可以观察到在一些高峰的时刻，许多地段的汽车变得越来越拥挤。我国的城市交通管理部门为了不断优化交通的道路情况，在每年都这方面投入上都会消耗一千万以上。现阶段，为了实现对城市拥挤的高效治理，大部分城市都实行了限号措施，即：对城市出行的车辆进行限制。另外，像北京、上海这种大城市，针对城市汽车特别拥挤情况还特意限号限行，或者是汽车购车的限制，这样可以极大地减少汽车的拥挤，给予了其制度的保障。[2]

1.3 能源消耗

通过商务部对外贸易发布的石油行业经济运行情况可知，我国原油对外依存度已经高达56.6%。根据数据调查的分析，到今年我国的石油需求会不断地上升，我国是一个石油的进口大国，每年对石油的需求都在增加，而且到目前为止还没有有效的，可以替代的一些汽车使用的新能源。[3]

1.4 空气污染

石油作为汽车燃料中的主要来源，石油中包含有许多微量元素，如：碳与氮等。这些微量元素作为汽车燃料在燃烧提供动力的时候，经过氧化非常容易产生二氧化碳等气体，并以尾气形式排放出来，而这些气体的排放无疑将给空气带来严重的污染，导致全球气候变暖。

2 能量管理优化控制仿真软件应用

对新能源汽车能量管理优化系统的详细模拟，包括控制和活动部件，通常需要混合模型，即将基于连续时间(物理相关)和基于离散事件(与控制相关)模拟方法的各个方面结合起来的模型[4]，只有少数工具可以用来完成这一任务。目前，在这个方向上最流行的工具是专用仿真环境SIMULINK(由MathWorks 开发)，它工作在MATLAB 之上，允许以一种非常方便的模型。然而，SIMULINK 不能完全涵盖典型能源系统的全部复杂性，需要用其他专有工具箱来扩展。[5]像SIMULINK 这样的一体化工具的另一种选择是开发定制的协同仿真框架，以满足特定场景或应用程序的特定需求。Suchan 方法的优势在于它允许为每个领域使用最合适的专家工具。[6]不利之处，仅仅是使不同的工具，不能够正确有效地协同工作。关于电力系统的模拟，目前只有少数的方法和工具。[7]这里提出的联合仿真框架是基于提出的方法，将专有组件，替换为已经被证明对电力系统应用有用的标准开源解决方案。基于开放源码软件的协同仿真工具链，在拟议的协同仿真方法中集成的各种面向问题的仿真工具及其相应接口的概述。[8]该环境允许对其他建模的行为进行动态模拟，如智能充电控制、模组服务、电动汽车的交通模式或电池技术。[9]

3 智能网联新能源汽车能量管理优化控制仿真软件设计与应用分析

3.1 基于离散事件的微观仿真

协同仿真框架的核心是GridL AB-D[10]，它负责仿真控制，即所有组件的校正和确定性执行。Gridlab-D 是一种用于基于离散事件的微模拟的开源工具，主要用于分析配电系统。它提供了几个插件模块，用于模拟能源的产生、分配和消费，以及控制、网络通信或市场等相关主题。它的设计也希望具有灵活性，以便于与其他工具和模拟环境相结合。对于下面介绍的用例，已经开发了一个新的插件，允许用Gridlab D 中的专用对象来表示模拟的所有组件。这些对象负责根据全局模拟时间更新自己的内部状态。Gridlab-D 的模拟核心是查找运行时(离散事件)中这些对象的状态变化，并启用它们之间的同步交互。假设所有其他对象都保持在当前状态，那么当下一次内部状态发生变化时，每个对象都必须通知仿真核，因此，每次发生事件时，所有对象都必须进行同步。

3.2 基于时间的连续物理模拟

物理成分通常必须由连续的基于时间的微分代数方程的系统来描述.对于本文提出的协同仿真框架，采用开放源码的通用多域(物理)仿真环境OpenModelica 实现了相应的仿真模型。它附带了来自不同领域的组件的大量标准库，例如电气、热、机械或面向控制的组件，促进了复杂模型的快速成型和开发。OpenModelica 基于开放的标准化模型语言，它是一种面向对象的、基于方程的局域网规范，专门用于多域建模。相对于ablock 图方法(例如Simulink)，它依赖于通用的条款建模概念(例如物理域中的能量守恒定律)。这种方法导致了相当多的复杂非均匀系统的模拟研究进展，即由不同模拟域的元素组成的系统。因此，OpenModelica 在协同仿真框架中是一项特别有用的资产，以便方便和高效地建模现实世界中的组件。[11]

3.3 电力系统仿真

在电力系统的分析中，使用了开源工具PSAT，为MATLAB/SIMULINKANK 和GNU Octave 提供了一个工具箱。它提供各种静态和动态元件模型，以支持精确的电力系统建模，包括负载、机器、控制和调节变压器。其中，PSAT 能够进行稳态分析，如潮流分析、最优潮流分析、小信号稳定分析和时域仿真等。当作为独立应用程序使用时，所有操作都可以通过图形用户界面进行评估。然而，为了实现本文提出的协同仿真框架，GNUOctave 中的命令行模式使用了PSAT。为了使耦合仿真成为可能，必须从仿真控件中控制和调用功率流计算，以使仿真同步。通过访问适当的模型参数(例如变压器抽头位置、负载的活动和再激活器)，可以改变电力系统的状态。通过访问产生的矩阵(例如电压、功率)，就可以将实际的模型状态与接口应用程序进行通信。仿真控制负责推进到下一时间阶段，即随着模型的不同变化，潮流计算重复进行。[12]

3.4 分布式自动化和控制系统

这是以一种基于标准的方式指定控制路径，并允许协同模拟智能电网的行为。这个仿真是NEC-Essary 在不同的开发阶段，从控制算法的开发和优化到在嵌入式控制设备上实现的验证。由于智能电网及其组件的分布式性质，这通常也适用于控制系统。本文所采用的控制方法是基于iec 61499 分布式交换参考模型。该国际标准涵盖了嵌入式控制器的定义和实现阶段。在德国智能电网标准化路标图中，iec 61499 改装模型被认为是实现智能电网控制的一种很有前途的方法。根据IEC 61850 的互操作性和通信标准，iec 61499 参考模型具有很大的潜力。使用iec 61499 的主要好处之一在于，相应的控制模型可以被视为可执行模型。这意味着它们可以在集成环境中执行，就像在嵌入式设备上执行一样，除了小的适应。在本文提出的基于开放源码软件的协同仿真环境中，采用了IEC61499 兼容的OSS4DIAC，因为它提供了一个开放的、可扩展的控制环境。主要的挑战之一是Gridlab-D 的离散Cvent-Based 仿真与基于时间的连续Modelica 模型的耦合。这样做的先决条件是OperMoudelica能够根据Ex-Change i 16 模型的开放标准化接口规范功能模型接口(Fmi)导出独立独立组件，这是基于协同仿真应用的新趋势的基础。FMI 标准定义了独立组件(所谓的FunctionalMockupUnit)的API，并提供了创建和运行模型实例的功能。这些自给组件用于完成与Gridlab-D 的耦合。这是通过部署一个专门的FMI 包装器来实现的，该包装器用于基于离散事件的环境和基于连续方程的组件之间的同步交互。Gridlab-D 和PSAT 之间的耦合在技术上相当简单，因为GNU Octave 的代码库是完全开源的。这允许直接将所有功能、Concerning 矩阵创建和操作以及更高级别的命令解析(例如函数调用的评估)集成到其他应用程序中。该协同仿真框架使用了一个薄的封装层，以使Gridlab-D touse C 阵列取代GNU Octave 的内置数据类型。此外，它还提供了一些其他方便的功能(例如改变工作目录或执行脚本)。为了将分布式控制环境4 DIAC 与协同模拟框架耦合，使用了抽象Client/Server 通信模式。该模式由两个iec 61499通信功能块组成，使用抽象语法表示法(ASN.1)在TCP/IP 套接字上进行数据传输(如IEC 61499 标准中所示)。在本研究中，符合iec 61499 标准的控制器充当数据服务器和专用Gridl AB-D 对象作为客户端。使用这种简单的通信协议代替FMI 规范的主要原因在于，SAMC 控制器模型也可以用在一些小修改的嵌入式控制环境中。只有通信功能块必须与与现实世界交互的功能块(如语音模拟或数字视频流)进行交换。

3.5 F编译器、库和平台问题

在运行Windows 7 Enterprisein 虚拟机的计算机可用服务器上实现。由于OpenModelica 和GNU Oc-Tave 都使用了开放可用的MinGW 开发环境，为了避免与4D1AC 的通信使用了开放式Boost(也用MinGW 4.6.2 编译)，对Gridlab-D 进行了相应的修改，以便编译MinGW(GCC 4.6.2)。4 DIAC 环境适用于不同的PC(Linux、Win 32、Windows Cygwin)和嵌入式平台-窗体/环境(VxWorks、ThreadX、Ecos)。由于其在协同仿真环境中的应用，采用了本地Win 32 移植。由于所有可用的工具和库都是开放版本的，所以可以将这个协同模拟框架移植到Linux 上。然而，到目前为止还没有这样做。

4 案例研究：智能充电

本文所研究现象的时间基础是以秒为单位，以分钟为单位，以小时的分数为单位，对电力系统模型每一时间步进行稳态模拟。用静态Protfiles 来建模非动态分布是可行的，与标准化的统计剖面相结合通常也是如此。当涉及到动态行为时，比如在VCHIIN 战斗中，电荷的实际状态(S0c)取决于功率和时间的消耗，模型必须准确地反映相应的变化。这种动力行为的例子有：有限充电功率对电动汽车射程的影响。可利用的能量储存在电力储能中，由于环境温度的变化，需求发生变化。

4.1 用例描述

作为一个简单的用例，本地电压控制算法可以防止因充电而导致的电压违规。控制器可以影响充电到电池中的激活器的数量。

（1）电动汽车行驶模式：个体电动汽车的驱动模式，即停车顺序。驾驶和收费是根据一家商用汽车租赁供应商2011年б 地点的真实数据，其中包括大约7700 次旅行。数据已被处理，以提取有关例如出发和到达时间或焦距的统计信息。这允许推导(简化)相关数量的分布，这些量可用于在运行时动态生成CACHEV 的个性化驱动模板。

（2）电池模型：使用锂离子电池的Modelica 模型，精确地实现恒流1 恒压相，与专门用于描述电池动态行为(电储能库)r[20]的专业库一起创建。当连接到加焦点时，根据电池的SoC 应用充电剖面，一旦SOC 超过某一阈值，充电功率就会下降到零。

（3）Smnart 充电控制器：采用4 DIACa 智能充电控制器。实现了每个充电站的充电控制器。智能充电控制器通过提供可由网格操作员使用的本地辅助服务作为正常充电站的附加功能。在这种情况下，辅助服务是一个局部电压控制器，它可以通过限制电动汽车电池充电的激活器的数量来防止违反电压。控制器所使用的设置点可以由网格操作符来配置。

（4）电网：为了演示协同仿真的概念，选择了一种简单的低压网络模型，用GNUOctave 中的PSAT 模拟和模拟了负载表示的主机和充电点。家庭负荷用静态无功和无功功率剖面表示，充电所需的电能由电池模型决定，具体取决于电池的Soc 和控制器状态。

4.2 模拟结果

不加控制的充电(蓝色圆圈)的电动汽车导致伏特年龄水平下降到低于阈值。与被控案例(绿十字)表明，根据上述算法，降低持久力确实减轻了效果。注意在受控情况下增加的数量。在此阶段，控制器通知仿真核心需要更频繁地更新内部状态，从而提高了仿真步骤的分辨率。

5 结束语

在过去的几十年中，人们开发了优秀的领域专用仿真工具来模拟电力和能源系统的动态系统行为，例如电子系统、网络物理系统、控制或随机环境行为。这些工具使得对相关问题进行建模、模拟和理解成为可能。然而，通过耦合这些现有的仿真工具，可以扩展系统，建立更复杂的动态行为模型。这项工作的主要贡献是展示了一个复杂的问题可以在独立的子系统中建模和分解，并使用开放源码的解决方案进行模拟。