基于提取PMP控制规则的FCHEV能量管理策略

陈鑫 杨继斌 徐晓惠 袁结

摘 要：针对FCHEV的能量管理问题，提出一种基于提取PMP控制规则的FCHEV能量管理策略。利用PMP优化算法解出的车辆在CHTC_C工况下离线最优控制序列，从最优控制序列中提取控制规则，实现能量管理策略的在线化。在MATLAB/Simulink上建立车辆模型，对所提能量管理策略进行仿真验证。仿真结果表明：所提能量管理策略能够较好跟随离线最优控制，且针对不同工况具有良好的适应性。

关键词：PMP 能量管理策略 FCHEV 经济性

Abstract：Aiming at the energy management problem of FCHEV， an energy management strategy of FCHEV based on extracting PMP control rules is proposed. PMP optimization algorithm is used to solve the problem of vehicle in CHTC_ C. The control rules are extracted from the optimal control sequence to realize the online implementation of energy management strategy. The vehicle model is built on MATLAB/Simulink to verify the proposed energy management strategy. Simulation results show that the proposed energy management strategy can better follow the off-line optimal control， and has good adaptability for different conditions.

Key words：PMP， energy management strategy， FCHEV， economy

1 引言

为应对能源枯竭和全球温度不断升高等问题，交通领域越来越重视新能源汽车的发展[1]。新能源汽车有纯电动汽车、油电混合动力汽车（Hybrid Electric Vehicle， HEV）和燃料电池混合动力汽车（Fuel Cell Hybrid Electric Vehicle， FCHEV）等[2]。其中燃料电池（Fuel Cell， FC）具有效率高、排放物只有水等优势，因此FCHEV作为作为缓解能源枯竭和全球温度升高的重要途经。FCHEV有FC和动力电池两个能量源，因此需要对能量进行合理分配。目前能量管理策略主要分为基于规则的方法和基于优化的方法[3，4]，基于规则的方法在线实现较容易，控制结果难以达到最优[5]。基于优化的方法可达到理论最优的控制效果，但难以实现在线控制[6]。综合基于规则和基于优化方法的优缺点，可使用基于优化的最优控制结果来提取控制规则，以实现能量管理的在线运用和跟随离线最优控制。

本文以燃料电池混合动力汽车为研究对象，首先运用庞特里亚金极小值原理（Pontryagins Minimum Principle， PMP），设计了离线的燃料电池混合动力汽车能量管理策略，从而得到车辆该工况下的最优控制序列;其次从最优控制序列中提取控制规则，得出可在线运用的能量管理策略;最后在MATLAB/Simulink上搭建整车及能量管理策略控制模型，对所提能量管理策略进行仿真验证。

2 车辆结构及模型的建立

图1所示为车辆动力系统结构图，由动力电池和燃料电池组成车辆的混合动力源;燃料电池消耗氢气产生电能，为系统提供能量;动力电池为系统提供电能以及吸收车辆制动能量。

2.1 燃料电池模型

FC电压采用半经验模型模型建立，电池电压由式（1）计算：

式中：为开环电路电压;为活化损失电压;为欧姆损失电压;为浓差损失电压。由此建立起的燃料模型仿真结果与实际燃料电池输出对比如图2所示，由图可见模型准确性良好。

2.2 动力电池模型

考虑到PMP算法的限制，动力电池模型不应过于复杂，因此动力电池模型采用内阻模型，电池功率及电池荷电状态计算如下：

式中：是开路电压;是电流;是内阻;为开始时间;为终止时间;为额定容量。图3是动力电池模型仿真结果与实际对比图，由图可见模型精度较高。

2.3 车辆其它部件模型

依据实验数据建立电机控制器及驱动电机模型，通过对电机进行试验，得出电机及其控制器效率MAP图。依据效率MAP图，以电机转速和转矩为输入，以效率值为输出，建立电机控制器及驱动电机模型。

主减速器采用效率模型，以固定效率值传动。

3 PMP算法求解最優控制

能量管理是设计一种规则对多个能量源分配各自的输出功率，即将系统需求功率分配给两个能量源，动力电池功率和燃料电池功率，关系如式（4）所示。能量管理的要求是在满足车辆动力性的条件下，尽量减小燃料的消耗量，达到最佳经济效果。

3.1 基于PMP的能量管理最优控制

PMP算法可用于求解燃料消耗最少时最优控制轨迹，并且满足系统约束条件。在能量管理问题中应用PMP算法，以燃料消耗量为目标函数，动力电池功率为控制变量;求解在燃料电池与动力电池功率输出能力范围内，燃料消耗最少时动力电池功率最优序列。依据PMP算法原理，在中国普通客车行驶工况（CHTC_C）下求得最优控制序列如图2所示。由图4中动力电池荷电状态曲线可见，该离线策略能够良好地维持动力电池荷电状态，此时氢气的消耗量为1042.42g。

4 最优控制规则的提取

图5是在不同需求功率下动力电池功率的输出情况图，从图中可见随需求功率的增加，动力电池功率也呈现增加趋势，且有较强相关性，因此可采用拟合的方法对需求功率与动力电池输出功率进行拟合，拟合曲线见图3，拟合表达式见式（5）。

动力电池在系统中需要起到回收制动能量的作用，在需求功率小于0时，动力电池功率因等于需求功率，因此表达式应修正为：

5 仿真结果与分析

为便于对比分析，仿真增加一种测试工况用于验证能量管理的适应性。选择CHTC_LT作为对比测试工况，CHTC_LT與CHTC_C有相似的速度分布，均包含城市、城郊和高速三种速度，能够良好地模拟车辆日常使用工况。CHTC_C工况仿真结果如图6所示;CHTC_LT工况仿真结果如图7所示。

表1为仿真结果对比表，可见本文策略能够较好地模拟出最优控制，动力电池SOC得到了良好地维持;在CHTC_C工况下氢气消耗量本文策略有所减少，是因为本文策略较PMP策略使用电池能量更多。在CHTC_LT工况下，SOC也能够得到一定地维持，因此本文策略有较好的通用性;CHTC_LT工况下氢气消耗量明显低于CHTC_C工况，是因为CHTC_LT工况平均速度较CHTC_C工况更小。

6 结论

本文针对某款燃料电池混合动力汽车，提出一种基于提取PMP控制规则的FCHEV能量管理策略;首先运用PMP算法求解出最优控制序列;其次从最优控制序列中提取出控制规则，实现离线最优控制的在线化;最后设置不同条件的仿真对比，结果表明：本文策略能够较好地跟随最优经济性，且在不同工况下也有良好的适应性。

基金项目：1、成都市重大科技创新（2019-YF08-00003-GX）;2、四川省科技厅重大专项（2019ZDZX0002）。

参考文献：

[1]彭华. 中国新能源汽车产业发展及空间布局研究[D]. 吉林大学，2019.

[2]马建，刘晓东，陈轶嵩，等. 中国新能源汽车产业与技术发展现状及对策[J]. 中国公路学报，2018（8）：1-19.

[3]武小花，邹佩佩，傅家豪，等. 燃料电池电动汽车动力系统能量管理策略研究进展[J]. 西华大学学报（自然科学版），2020，39（04）：89-96.

[4]张晗，杨继斌，张继业，等. 燃料电池有轨电车能量管理Pareto多目标优化[J]. 自动化学报，2019，45（12）：2378-2392.

[5]刘楠，于博轩，郭爱，等. 燃料电池混合动力的功率跟随管理策略分析[J]. 西南交通大学学报，2020，55（06）：1147-1154.

[6]洪志湖，李奇，陈维荣. 基于PMP的机车用燃料电池混合动力系统能量管理策略[J]. 中国电机工程学报，2019，39（13）：3867-3879.

作者简介

陈鑫：（1997—），男，四川人，硕士研究生。研究方向：燃料电池混合动力汽车能量管理。