一种增程式燃料电池汽车能量管理策略的应用

1 燃料电池增程式电动汽车系统动力方案定义

新能源汽车按分类可分成纯电动汽车、混合动力电动汽车和燃料电池汽车等；而燃料电池汽车也存在着多种动力方案，按驱动形式可分为纯燃料电池驱动方案和与其他储能装置共同驱动的混合驱动方案

。但是目前纯燃料电池驱动的动力方案有着如下的缺点：一是由于车辆的所有输出功率都来由燃料电池来提供，因此其系统净输出功率往往需求很大，对其成本和车内的布置空间存在着较大的挑战；二是为了保证车辆能满足各种行驶工况，燃料电池的动态性能需求也较苛刻；三是由于燃料电池无法进行储能，因此很难实现制动能量回收，会导致车辆能耗较高。基于以上的缺点，目前燃料电池汽车的主要驱动形式还是考虑混合驱动。本文定义的燃料电池汽车动力方案就是以燃料电池作为增程器并辅以高压蓄电池系统共同混合驱动车辆。

创新教育主线是指课程教育培养与课外创新实践相结合的创新教育，以激发学生的创新热情，包括机械制造自动化技术、技能大赛、机械创新设计、大学生机械创新设计等。

1.1 基础车型参数

由于燃料电池汽车需要以燃料电池作为主要能量发生装置进行功率和能量输出，但目前的技术水平来说，燃料电池系统本身的功率密度及成本还不够成熟，因此对于小型化的短途使用的纯电动汽车，燃料电池带来的基准重量和成本会高于锂电池系统。可随着车型变大以及对续驶里程要求的提高，燃料电池汽车的成本和重量优势优势逐渐体现，其仅需通过增加1kg的储氢质量就能实现纯电动汽车增加80 kg锂电池所带来的续驶里程增长。因此本文考虑基于某款B级SUV展开方案设计。其基本参数如下表1.1：

同时综合考虑竞品性能水平以及产品的定位，定义该车辆的性能目标如下表1.2：

1.2 电驱动系统参数设计与选型

基于上述的整车动力性目标，根据式1.1～1.5可依次定义出电驱动系统的最大转速、额定功率、额定扭矩、峰值功率及峰值扭矩需求：

=0

377

(式1

1)

(式1

2)

(式1

3)

(式1

4)

(式1

5)

得到电驱动系统参数需求及最终的选型见下表1

3：

1.3 能源系统参数设计与选型

写出最优轨线对应的正则方程；

(式1

6)

(式1

7)

(式1

8)

为能源系统到驱动轮的效率，参考经验值效率约为75%。根据式1.6～1.8计算得到在NEDC工况下总续驶里程≥500 km时，能源系统需提供的可用能量≥87.45 kWh。同时，在NEDC工况下纯电续驶里程≥50 km时，高压电池系统需提供的可用能量≥8.75 kWh，考虑混动电池系统的SOC可用窗口一般为95～25%，高压电池系统标称能量需≥12.5 kWh。剩余的能量由氢气提供，利用氢能与电能之间的转化关系，先将氢能转化为电能，从而计算出所需的氢气质量，计算公式如式1.9：

(式1

9)

其中

为燃料电池系统在NEDC工况下的平均效率，假定平均效率为45%，推出可用氢气质量需求为5.25 kg。

用户实际工况下能耗最优的能量管理策略是基于前苏联学者庞特里亚金等人总结提出的极小值原理，用于求解在燃料电池增程式电动汽车行驶过程中的最优综合能耗。庞特里亚金的极小值原理是在20世纪50年代中期提出，用以确定受控系统的性能指标达到极大值或极小值的一种最优控制方法，其基本上适用于大多数带有控制约束的控制问题，也可用于解决连续和离散系统的最优控制的求解

。应用极小值原理求解最优控制问题主要包含如下步骤：

本车的恒温器能量管理策略定义如下：当高压电池系统SOC在车辆使用过程中下降到30%时，燃料电池系统启动并以系统效率最高的11 kW进行净功率输出。如果此时整车需求功率大于燃料电池系统输出的11 kW时，则可以实现降低高压电池系统的能量消耗；如果此时整车需求功率小于燃料电池系统输出的11 kW，则可实现为高压电池系统进行电能补给，直至高压电池系统SOC充电至70%时，自动停止燃料电池系统功率输出。该策略的主要优点是控制简单可靠，燃料电池增程器能够工作在设定的高效及低排放区域，但由于各限值参数依靠的是工程经验进行设置，无法保证车辆能源经济性最优，且这些现值参数不能适应行驶工况的动态变化，可能在某些激烈行驶工况下，高压蓄电池SOC过早低至无法行驶，影响用户使用

。

2 用户实际工况下能耗最优的增程式燃料电池汽车能量管理策略开发

2.1 常用能量管理策略介绍

采用阈值控制能量管理策略的恒温器策略和基于特定规则的功率跟随能量管理策略，因其控制策略的算法简单，对整车控制系统的运算性能需求低，目前在混动汽车上的使用相对普遍，因此本文以这两种能量管理策略作为对比对象。

各部门网站都支持创建无线个栏目，可以根据需要扩展网站，栏目可以在网站前台以菜单的显示呈现。菜单以树型结构显示，界面友好、导航清晰。后台创建的导航菜单，生成js代码，前台显示的时候，可以有效得提高网站性能。

得到能源系统参数需求及最终的选型见下表1.4：

本车的恒温器能量管理策略定义如下：当高压电池系统SOC在车辆使用过程中下降到90%时，且整车功率需求在燃料电池系统怠速功率8 kW和燃料电池系统额定功率36 kW之间时，燃料电池按整车实际功率需求输出；当整车功率需求大于36 kW时，燃料电池按额定功率36 kW输出；如果动力电池SOC升至接近充电上限95%，自动停止燃料电池系统功率输出。同时，为避免燃料电池频繁启停，燃料电池单次工作时间不低于30 s。该策略能一定程度上避免出现恒温器策略的SOC过早截止，但可能会带来较频繁的燃料电池系统启停以及可能会存在短时间内大幅度的燃料电池系统功率变化。

2.2 用户实际工况选取

本文选取了NEDC工况，WLTC工况，CLTC-P工况和120km/h巡航工况来代表用户实际工况，并以这些工况开展车辆续驶里程和能耗试验，此处选择的工况特征值差异较大，能很好地反映不同工况下的三种能量管理策略的工作状态及结果表现。NEDC循环工况其于1997年正式定名并沿用至今。目前该测试标准主要使用的地域或国家主要是欧洲、澳大利亚、中国等地。NEDC循环工况是一种模态工况，车速的变化很有规律，且变化的频率较小。WLTC工况是由联合国世界车辆法规协调论坛下设的污染与能源工作组研究制定的全球轻型车排放测试工况。欧盟和日本分别于2017年和2018年开始正式实施WLTP法规测试规程，中国也在2019年7月开始将轻型车第六阶段的排放标准切换成了WLTC工况，作为我国国六排放标准的升级。CLTC-P是中国行驶工况中的乘用车部分，是基于中国的大量座城市、车辆、累积里程、地理信息系统等大数据所定义出的符合中国国情的标准工况。CLTC-P能更真实反映中国特殊的工况要求，不仅反映在更接近中国国情的平均车速、最高车速，同时还具有更合理的停车时长、更完整的行驶工况、更多样的加减速工况。120 km/h巡航工况则是模拟中国用户长时间在高速公路行驶的苛刻工况。表2.1是这四种工况的特征值对比：

肇庆市政府指定疏浚物处理项目由肇庆市国资委管理，肇庆市国资委委托城投公司组织公开招投标。最终，方少瑜名下的广州市安邦装饰工程有限公司以约6500万元中标。

2.3 用户实际工况下能耗最优的能量管理策略理论与设计方法

女医生毫不掩饰地露出鄙夷的神情，“啧啧，说不定他们很早就认识，否则她的实习医院为什么不是其他医院，偏偏是我们医院？真是巧得有点夸张！想留在我们这类最好的医院无非几条路，靠实力，靠关系，每年有多少应届毕业医生排着队来医院实习面试，几个被留下的我们都掰得出手指。她家里指望着她翻身，没背景、没资本，真能留下对她来说，何尝不是个不错的机会呢！哈哈！”

大自然总是慷慨地馈赠给我们丰富的木材资源，为我们的创作奉献无限的动力和灵感。材质中所蕴含的能量，为创作者的体悟、认知、创作过程开启了新的亮点。从另一方面说，艺术家的情思，也彰显了材质本身的表现语言。

根据状态方程以及性能指标构造出用于求解最优控制问题的哈密顿函数H(x,λ,u,t);

基于上述的整车续驶里程目标，，燃料电池增程式电动汽车在NEDC工况下的总续驶里程大于500 km。在整个循环过程中，总能量包括三个部分：驱动消耗的能量

、回收制动能产生的能量

和附件消耗的能量

，各能量的计算过程如式1

6～1

8：

由正则方程求出表达式u(t)和x(t)的解；

优质杂排水是城市建筑中水回用当中主要考虑的杂排水资源，因此本文在进行建筑中水回用系统设定时对优质杂排水的会用流程进行分析。常见的回用有生物氧化和混凝沉淀两种方式。其中生物氧化主要借助格栅和调节池等设施，对原水进行生物接触样化处理，并通过沉淀、过滤和消毒等步骤，使其转化成为可被再度利用的中水资源；混凝沉淀处理同样需要在调节池当中进行，其中间需要借助活性炭进行杂质吸附，从而实现中水的获取。

(1)终端的移动性：根据IP的通信过程，我们知道IP地址的功能是承担主机标识和路由标识，如果使用终端移动而导致接入位置发生改变，网络则立即给它分配新的IP地址，因为在IP地址上捆绑了传输协议，若IP地质发生某些变化，就会造成传输协议被终止，这也就意味着终端通信会话关闭。

首先定义状态变量为高压电池系统SOC，控制变量为高压电池系统功率PBat，氢气质量流量m ?

H

)作为性能目标指标。

列出对应的边界条件、边界约束条件和协态终值方程；

(式2

1)

又因为

=(

+

)×

×

标准转换是职业标准的课程化环节，是对职业标准进行解构与重组，将其转换为课程标准诸要素的过程。其操作步骤是：通过对涉外岗位的职业分析，编制涉外岗位职业标准，并通过筛选对比、交叉分析，提炼出与国际商法课程相关的内容；依据职业概况，确定国际商法课程定位；依据职业功能，确定国际商法课程目标；依据工作内容，确定国际商法课程项目体系；依据工作要求，进行国际商法课程设计；模拟工作过程，进行国际商法课程实施；依据项目权重，制订课程考核标准。[2]最终将涉外岗位职业标准转换为国际商法的课程标准，实现职业标准各要素与课程标准各要素之间相互渗透、合理对接。

(式2

2)

(式2

3)

(式2

4)

再定义约束函数

以表示

变化率：

依据所得的正则方程、对应条件，求解最优控制和最优轨线。

(式2

5)

其中约束条件为 0

15≤

≤0

95

(式2

6)

初末状态分别为：

(0)=

,

(

)=

(式2

7)

(式2

8)

同时引入协状态

，用于根据用户实际工况的消耗动态调节氢气和电能的消耗比例，

越大，则减少电能的消耗，其主要目的是为了保证用户不会在氢气消耗完前将电能耗尽，从而实现在用户工况下最长的续驶里程和最低的综合能耗。通过如下图2

1

的确定逻辑，以实现车辆行驶过程中动态调节

,以保证在车辆运行的各个阶段均能实现较好的综合能耗。

对应的哈密顿函数：

通过秸秆覆盖的方法可以很好的改善土壤的物理性状，同时，在不同的覆盖年限以及覆盖数量的情况下，对于土壤物理性状的改善也会存在不同的效果。在实际应用秸秆覆盖的过程中，我们可以发现秸秆覆盖对于降低降水对土壤的拍打、淋洗以及冲击都存在明显的效果，从而保证土壤的通透性。在此基础上，秸秆覆盖还可以有效减轻由于阳光暴晒使土壤表层出现龟裂的现象。通过以上两方面的作用，更好的保证土壤物理结构的良好。

(

,

,

,

)=

(

,

)+

(

)

(

,

)

(式2

9)

由此可得，高压电池系统功率的最优解：

(式2

10)

将协状态

与用户实际工况进行关联，本文以车辆前1km的等效能量消耗率、高压电池系统可用SOC和剩余氢气质量作为用户实际工况的特征值。前1km的等效能量消耗率在1～60 kWh/100km内取值，步长为1 kWh/100km；高压电池系统可用SOC在0～100%内取值，步长为5%；剩余氢气质量在0～5.3kg内取值，步长为0.1 kg，通过排列组合，共得到66,780组模拟工况组合。通过搭建整车仿真模型依次对各个模拟工况组合进行求解，能得到不同工况下的最优协状态

，下图2.2 示意的就是前1km的等效能量消耗率为30 kWh/100km时不同SOC和氢气剩余质量下的

的最优值。

将计算得到的共计60张三维矩阵录入用户实际工况下能耗最优的能量管理策略中，以实现通过前1 km等效能量消耗率、高压电池系统可用SOC和剩余氢气质量这三个车辆参数查表后能得到当前最优协状态λ，使得策略能根据该最优协状态λ实时调节燃料电池系统和高压电池系统的输出功率，本文定义的更新周期为 28s，主要考虑的是即使平均车速为130 km/h，前1 km等效能量消耗率的更新周期约为28s，这个更新周期的限制能大大降低最优协状态λ的实时性计算需求。

百折不挠的叶晓晓受挫了，她两手空空地回到医院，叶之容睡着了，她趴在叶之容床边偷偷哭了一场。让叶晓晓没有料到的是，那个锲而不舍的摄影家突然打听到医院来了，他拎了点水果来看叶之容。

2.4 能量管理策略实车应用及试验验证

依次对包括恒温器、功率跟随和用户实际工况下能耗最优的能量管理策略进行NEDC工况、WLTC工况、CLTC-P工况和120 km/h高速巡航工况进行续驶里程测试，测试结果见下表2.3：

该试验结果表明在这些工况下用户实际工况下能耗最优的能量管理策略的续驶里程均优于恒温器和功率跟随策略，而且由于车辆在使用过程中能源系统的总能量一致，这也代表着用户实际工况下能耗最优的能量管理策略下的燃料电池系统和高压电池系统综合工作效率更高，电能能量消耗率和氢能能量消耗率更优，且该策略未出现在高整车功率需求工况下氢气的截止早于电能消耗的现象，能实现氢气和电能的较优利用。

3 结论

本文所开发的用户实际工况下能耗最优的增程式燃料电池汽车能量管理策略在最优协状态λ的调整以及相应的优化算法的应用下，能够在常见的包括NEDC、WLTC、CLTC-P及120 km/h高速巡航工况下取得较好的续驶里程、电能能量消耗率、氢能能量消耗率及系统综合效率的表现。同时，也能该很好地克服恒温器能量管理策略和功率跟随能量管理策略的缺点，在保证车辆性能的前提下，不会出现电能补给不及时和较频繁的燃料电池系统启停和大幅度的功率变化。

[1]罗少文.我国新能源汽车产业发展战略研究[D].上海:上海复旦大学,2008:5.

[2]徐群群,宋珂,洪先建,章桐.基于自适应遗传算法的增程式电动汽车能量管理策略优化[J].汽车技术,2012,(10):19-23.

[3]李峰. 基于庞特里亚金极小值原理的混合储能型有轨电车能量 管理策略在线循环优化[D].北京:北京交通大学.2019:51-55..