基于Modelica的燃料电池整车能量管理策略仿真研究

麻胜南,金 薄,于秋晔,张彬彬

(中国汽车技术研究中心有限公司,天津 300300)

0 引言

燃料电池具有发电效率高、能量密度高、燃料加注时间短和零污染排放等优点,但功率响应性能较差,而且启动过程需要外部电源提供动力。动力电池虽然能量密度较低,但功率响应快。发挥燃料电池与动力电池两者优势,将两者进行混合驱动的新型汽车被认为是未来理想的汽车构型[1]。燃料电池车辆双动力源的存在使得能量管理控制策略显得尤为重要[2]。所以制定合理、有效的控制策略将整车的需求功率在两个动力源之间进行最佳分配是提高整车动力性和燃料经济性的关键[3]。

本文以混合动力系统为基础,针对燃料电池汽车动力系统制定“燃料电池-动力电池”功率分配策略,应用Modelica语言搭建整车模型,研究能量管理策略对燃料电池汽车燃油经济性的影响。此外,本文还将仿真结果与试验结果进行对比,验证了模型的可行性与正确性。

1 燃料电池模型描述

1.1 混合动力系统拓扑结构

“燃料电池—动力电池”混动系统的拓扑结构如图1所示。当前,燃料电池单电池的输出电压在0.6～0.8 V,受限于发动机舱的尺寸和电堆一致性的要求,整个电堆的单电池数一般小于400片。因此,整个电堆的对外输出电压并不满足燃料电池辅助系统设备的高电压要求。另外,为了实现燃料电池与动力电池的电压匹配,也需要对燃料电池输出电压进行升压。为了提高输出电压,一般在燃料电池电堆输出端连接DC/DC变换器进行升压处理[4]。

图1 燃料电池整车架构

因为DC/DC输出端的电压一般保持在恒定值,所以功率控制单元(PCU)可以通过DC/DC输出电流来控制燃料电池的输出功率,实现燃料电池与动力电池的功率分配。本文所研究的混合动力系统以燃料电池为主动力源,并辅以动力电池。在大多数情况下,单独由燃料电池为车辆供电,但当车辆所需的功率大于燃料电池的最大输出功率时,动力电池提供额外的功率作为补充。当车辆所需功率小于燃料电池的最大输出功率时,燃料电池可根据电池的SOC状态来确定是否为动力电池进行充电。当车辆所需的功率小于燃料电池的最小输出功率时,动力电池提供所有的输出功率,以保护燃料电池不受损坏。为了提高能量使用效率,在混动系统中增加了能量回收环节,通过对动力电池进行充电实现制动过程中的能量回收。

汽车在行驶方向上受到的驱动力和行驶阻力决定了汽车的运动特性,汽车在行驶方向上的受力情况如图2所示,其中汽车行驶的受力方程式为[5]:

图2 整车纵向力学示意

式中:CrGcosα为整车所受的摩擦力(N),Cr是整车的滚阻,G是整车的重力(N),α是坡度大小(rad);0.5ρCDAv2为整车的风阻(N),ρ为空气密度(kg/m3),CD是空气阻力系数,A是车辆迎风面积(m2);Gsinα为整车爬坡阻力(N);mdv/dt为整车的加速阻力(N),m是汽车的质量(kg),v是车速(m/s)。

整车动力学模型主要根据轮胎接地点的受力平衡计算整车牵引力的大小,利用迭代的方法计算整车的加速度,进而逐步积分计算整车的速度。需求驱动力与平均速度的乘积就是驱动车轮行驶的需求功率[6]。

1.2 燃料电池模型建模

质子交换膜燃料电池(PEMFC)是当前普遍应用于乘用车和商用车的一种燃料电池。质子交换膜燃料电池在工作中受“水-气-热-电-力”综合影响,工作状态十分复杂。为确保燃料电池在运行过程中处于安全、可靠、高效的工作状态,需要对燃料电池进行性能试验[7]。利用试验获得的燃料电池性能最优结果,完成燃料电池模型的建模。

燃料电池电堆功率的数学表达式如下:

N代表电堆内单电池数量,Istack代表电堆的输出电流(A),Vcell代表当前电流下电堆内单电池的平均电压(V),该数据由实验数据测试得到。

在燃料电池系统中,氢气的消耗量和电堆输出电流之间的关系可用式表示:

式中:fH2表示燃料电池系统的氢气流量(kg/s);MH2表示氢气的摩尔质量(kg/mol);F代表法拉第常数

(96 485 C/mol)。

1.3 动力电池模型建模

燃料电池汽车一般采用锂离子电池作为其辅助电源。动力电池直接并联在电源母线上,其工作状态直接影响母线的电压。本文采用Rint等效电路原理搭建动力电池模型,电池单体输出电压由其开路电压、内阻及输出电流决定,而电池组的输出电压由单体输出电压及单体个数决定。动力电池SOC状态由其额定容量、电荷量及时间决定[8]。

式中:IBAT为电池包输出电流;V为电池包两端电压;R为电池包的内阻;PBAT为需求功率。

式中:SOC0,SOCt分别为电池初始SOC和t时刻的SOC;IBAT为电池的电流;QBAT为电池额定容量。

1.4 燃料电池混合动力系统能量管理策略

能量管理模块根据车辆的功率需求、动力电池SOC状态、燃料电池状态及驾驶员的驾驶意图,实现燃料电池与动力电池之间合理的功率分配。功率跟随型的能量管理策略,如图3所示。其中,Pfc为燃料电池目标输出功率,Pbat为动力电池输出功率,Pfc实际为燃料电池实际输出功率,Pfc-min为燃料电池最小输出功率,Pfc-max为燃料电池最大输出功率,Elow为动力电池SOC存储低点,Ehigh动力电池SOC存储高点。此版策略以燃料电池的输出为主来满足整车的需求功率。

图3 功率跟随型整车能量管理策略

1.5 整车模型搭建

在AUTOsim模拟仿真软件中构建“燃料电池-动力电池”混合动力系统模型并进行仿真如图4所示。对上文提出的控制策略进行验证及评价,验证其可否满足车辆动力需求。

图4 整车能量流仿真模型

另外,在仿真的同时,监测燃料电池和动力电池的工作状态。动力性经济性仿真结果如表1所示。

表1 动力性经济性仿真结果

2 结果与讨论

本研究采用新欧洲驾驶循环(New Europeandriving Cycle,NEDC)作为测试条件。NEDC由4个市区工况(UDC)和1个市郊工况(EUDC)组成,包括了加速、减速、怠速和匀速4种运行状态,能够真实反映车辆在实际道路上的运行情况,因此本研究采用NEDC工况作为试验测试条件。图5显示了车辆速度和运行时间之间的相关关系。观察可知,基于PID控制的混合动力系统驱动模型以及能量匹配与控制,能够满足NEDC循环工况下的速度和加速度要求,具备作为下一阶段研究的条件。

图5 NEDC工况曲线

设定动力电池初始SOC为45%,燃料电池初始电压为107.77 V。图6为车辆运行NEDC工况过程中燃料电池、动力电池和电机的运行功率变化情况。通过数据可知,整车在加速时燃料电池功率随之变大,以满足整车功率需求;当整车需求功率为零时,由于SOC低于50%,因此燃料电池工作为动力电池充电,提高其SOC,使其满足后续的使用要求。当整车刹车时,燃料电池停止对外输出,动力电池回收制动能量。根据整车各关键部件的功率响应分析,可以发现本文所采用的模型完整复现了整车能量管理策略。

图6 NEDC工况下燃料电池/电池/电机功率

为了指导能量管理策略的优化方向,AUTOsim软件还具备能量流分析后处理功能。本文通过运行10个NEDC工况对整车能量流进行分析,能量损失较大的为燃料电池及辅助系统消耗、电池损耗及发动机损耗,如图7所示。为有效降低整车的氢耗,因此可以针对多方面进行调优,例如整车能量管理策略改变,零部件优化等,如图8所示。

图7 整车能量流

图8 不同能量管理策略下的SOC变化

为了验证仿真模型的准确性,作者根据燃料电池混合动力汽车工作特点,搭建了整车试验台架,如图9所示。基于搭建的整车试验台架进行NEDC工况试验,采集了整车实际运行工况下的燃料电池功率输出数据。将采集的数据进行后处理,通过将实验及仿真结果曲线对比,可以发现仿真模型在稳态运行时的输出功率结果与真实测试的燃料电池功率输出结果基本吻合,如图10所示。由于燃料电池模型中暂未搭建燃料电池所匹配的BOP附件模型,因此对整车功率响应的瞬态变化仿真的精度较低。下一步,可通过将燃料电池BOP与电堆组合,搭建燃料电池系统来提高仿真精度,实现全工况下的仿真与试验结果的高精度匹配。

图9 测试设备

图10 测试及仿真结果对比

3 结语

本文基于Modelica语言开发了动力总成零部件模型库,搭建了整车模型并进行了仿真计算。结果表明,制定的“燃料电池-动力电池”功率分配策略能使混合动力系统完成NEDC工况测试,分析了该工况下的整车能量流,为改善汽车燃油经济性提供策略优化路径。同时搭建了整车实验台架,采集了整车实际运行的数据,仿真结果与试验结果吻合性较好,验证了所建模型的可行性与正确性,为其他构型的混合动力系统开发奠定了基础。