CN107878445B - 一种考虑电池性能衰减的混合动力汽车能量优化管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑电池性能衰减的混合动力汽车能量优化管理方法，包括以下步骤：根据中国城市典型循环工况制定均衡考虑燃油消耗和电池性能衰减的针对电量保持型混合动力汽车能量管理优化控制策略，以电池功率为控制变量，电池荷电状态(SOC)为状态变量，引入权重因子，把每阶段的燃油消耗成本与电池性能衰减成本、电量维持成本总和作为目标函数，形成全局优化控制问题，利用离散动态规划算法进行求解；最后根据优化结果提取可用于实车的控制规则。与现有技术相比，本发明在保证燃油经济性的基础上，能够有效减少电池内阻增加，提高电池峰值功率和寿命，有利于提高车辆的动力性、降低车辆使用总成本。

Description

一种考虑电池性能衰减的混合动力汽车能量优化管理方法

技术领域

本发明属于混合动力汽车能量管理技术领域，特别涉及一种考虑电池性能衰减的混合动力汽车能量优化管理方法。

背景技术

在全球能源紧张、环境保护意识日益增长的时代，再加上汽车工业的发展，传统内燃机汽车由于其高污染和高能源消耗已经不能满足当前时代的要求，节能与新能源汽车的发展迫在眉睫。由于新能源汽车中纯电动汽车电池续驶里程、能量密度等技术限制有待突破，当前混合动力汽车正逐渐受到汽车开发商和消费者的青睐。混合动力汽车是将发动机、电机以及蓄电池通过控制***组合的一种车辆，结合了电动汽车和传统内燃机汽车的优点，具有低能源消耗、动力性好的优点。

混合动力***由多个能量源构成，多个能量源和动力***各部件通过相互配合实现不同的工作模式，从而达到车辆的整体性能最优。能量管理策略是混合动力整车控制的核心内容，是实现整车性能的关键。当前的能量优化管理控制策略主要集中在如何通过性能指标和优化策略的选取来达到燃油消耗最小，很少考虑控制策略对车载电池的性能衰减的影响。混合动力汽车工作时，动力电池主要是弥补发动机功率相对整车需求功率的不足，即起到“削峰填谷”的作用，电池频繁工作在充放电状态，会导致其内阻增加，功率降低，影响整车的动力性和经济性。研究表明，燃油消耗与电池性能衰减速度是矛盾的关系，因此在能量管理优化控制策略中协调油耗与电池性能衰减的关系对于提高车辆运行过程中的动力性和燃油经济性、降低车辆使用总成本是十分必要的。电池的性能衰减主要表现为容量衰减和内阻增加，对于纯电动和插电式混合动力汽车，电池的实际容量直接影响到其续驶里程的多少，因此电池性能模型多为容量衰减模型。如中国专利公布号为CN104627167A，公布日为2015-5-20，公开了一种考虑电池寿命的混合动力车能量管理方法，该方法以油耗成本和电池容量衰减成本之和作为控制策略成本函数，可以有效提高电池寿命，而未考虑由于混合动力汽车工作在电量维持模式，其电池为功率型电池，电池容量衰减模型并不适用于混合动力汽车的情况。

此外，混合动力控制策略一般可分为规则控制策略和优化控制策略，虽然规则控制策略经常应用于实时控制，但其规则的确定由于没有准确的数学模型往往需要根据经验或直观性观察进行反复调试而确定，所以其性能水平对规则的调整依赖性非常大，而国内研究的性能优异的动态规划全局优化管理策略由于是进行离线优化不能直接应用于实时控制。

发明内容

为解决上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种考虑电池性能衰减的混合动力汽车能量优化管理方法，均衡考虑燃油消耗和电池性能衰减的针对电量保持型混合动力汽车，其可在实现节油的同时保证车辆的动力性、有效提高电池性能和寿命、降低车辆使用总成本。

为实现上述目的，本发明提出的一种考虑电池性能衰减的混合动力汽车能量优化管理方法主要包括以下步骤：

(1)根据中国城市典型循环工况开展全局优化得到混合动力***发动机和电池工作状态随车速和整车需求功率的变化结果，具体包括：

①把中国城市典型循环工况划分为不同的阶段，通常以秒为单位，根据每一阶段的速度和整车功率需求，计算每一阶段的燃油消耗成本、电池性能衰减成本和电量维持成本总和；

②建立多目标控制模型，所述多目标控制模型包括目标函数和约束条件,采用动态规划算法获得满足优化目标的最优控制量；

所述目标函数为：

式中，α为权重因子，取值为0～1，取1时为只考虑燃油经济性的控制策略，取0时为只考虑电池性能衰减的控制策略；M为度量常数，保证燃油消耗成本和电池性能衰减成本有相同的量级；x_k为状态变量；u_k为控制变量；

x_k＝g[x_k-1，u_k-1]

g为状态转移函数，具体为：

SOC_k为k时刻电池的荷电状态，I_k+1为k时刻电池的电流，C_E(x_k，u_k)为k时刻燃油消耗成本；C_H(x_k，u_k)为k时刻电池性能衰减成本；C_SOC(x_k)为k时刻电量维持成本；

所述k时刻燃油消耗成本C_E(x_k，u_k)通过下式求取：

C_E(x_k，u_k)＝f_eng(k)+K_eqf_batt(k)

式中，f_eng(k)为k时刻发动机燃油消耗量，由发动机工作点确定，发动机工作点由确定发动机需求功率后查取发动机最优工作曲线获得，每一阶段发动机需求功率与电池功率的关系为：

P_req(k)＝P_eng(k)+P_batt(k)

式中，P_req(k)为k时刻的整车需求功率，P_eng(k)为k时刻的发动机功率，P_batt(k)为k时刻的电池功率；f_batt(k)为k时刻电池提供的能量，K_eq为等效燃油系数；

所述k时刻电池性能衰减成本C_H(x_k，u_k)通过下式求取：

C_H(x_k，u_k)＝ΔR(k)＝a(I)SOC(k)²+b(I)SOC(k)+c(I)

a(I)＝A₁I²+B₁I+C₁

b(I)＝A₂I+B₂

c(I)＝A₃I³+B₃I²+C₃I+D₃

式中，ΔR(k)为k时刻的电池内阻增长值，SOC为电池k时刻的荷电状态，A₁、B₁、C₁、A₂、B₂、A₃、B₃、C₃、D₃为利用最小二乘法结合特定电池的不同电流对应的恒流充放电工况实验数据拟合得到的各项系数；

所述k时刻电量维持成本C_SOC(x_k)通过下式求取：

C_SOC(x_k)＝α_soc(SOC(k)-SOC_cs)²

式中，α_soc为常数，代表惩罚系数，SOC为电池k时刻的荷电状态，SOC_cs为电池的荷电状态控制阈值；

所述约束条件为：

SOC_min≤SOC(k)≤SOC_max

所述最优控制量为电池应提供的功率；

利用动态规划求解出在整个综合测试工况内每一步的最优控制量，步长一般取为1s，即每一时刻电池应提供的功率；

(2)对基于动态规划的优化结果进行控制规则提取，具体为：

①提取模式切换规则，确定混合动力***纯电动模式与混合动力模式的切换规则；

②混合动力模式下，根据全局优化结果中的车速、整车需求功率、电池荷电状态对混合动力模式下的电池需求功率进行拟合，得到发动机工作点、电池需求功率与整车运行状态之间的关系，从而确定实车中的节气门控制和电机控制。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)本发明均衡考虑了燃油经济性和电池性能衰减，将电池性能衰减成本加入目标函数，引入权重因子对两种成本进行协调控制，在保证燃油消耗变化不大的情况下，提高电池性能。

(2)本发明用电池内阻增长值代表电池性能衰减程度，考虑了电池内阻增加导致电池峰值功率降低从而降低混合动力汽车的动力性的情况，设计的能量管理优化控制策略在油耗成本增加不大的基础上，使得内阻增加最小，避免电池功率降低过多影响车辆动力性，提高电池寿命降低车辆使用总成本。

(3)本发明基于优化结果提取控制规则，可以实车应用。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

图2为本发明的根据优化结果提取控制规则流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。

(1)基于中国城市典型循环工况开展全局优化得到混合动力***发动机和电池工作状态随车速和整车需求功率的变化结果，具体包括：

①把中国城市典型循环工况划分为不同的阶段，通常以秒为单位，根据每一阶段的速度和整车功率需求，计算每一阶段的燃油消耗成本、电池性能衰减成本和电量维持成本总和；

②建立多目标控制模型，所述多目标控制模型包括目标函数和约束条件，采用动态规划算法获得满足优化目标的最优控制量；

所述目标函数为：

式中，α为权重因子，取值为0～1，取1时为只考虑燃油经济性的控制策略，取0时为只考虑电池性能衰减的控制策略；M为度量常数，保证燃油消耗成本和电池性能衰减成本有相同的量级；x_k为状态变量；u_k为控制变量；

x_k＝g[x_k-1，u_k-1]

g为状态转移函数，具体为：

SOC_k为k时刻电池的荷电状态，I_k+1为k时刻电池的电流，C_E(x_k，u_k)为k时刻燃油消耗成本；C_H(x_k，u_k)为k时刻电池性能衰减成本；C_SOC(x_k)为k时刻电量维持成本；

所述k时刻燃油消耗成本C_E(x_k，u_k)通过下式求取：

C_E(x_k，u_k)＝f_eng(k)+K_eqf_batt(k)

式中，f_eng(k)为k时刻发动机燃油消耗量，，由发动机工作点确定，发动机工作点由确定发动机需求功率后查取发动机最优工作曲线获得，每一阶段发动机需求功率与电池功率的关系为：

P_req(k)＝P_eng(k)+P_batt(k)

式中，P_req(k)为k时刻的整车需求功率，P_eng(k)为k时刻发动机提供的功率，P_batt(k)为k时刻电池提供的功率；f_batt(k)为k时刻电池提供的能量，K_eq为等效燃油系数；

所述k时刻电池性能衰减成本C_H(x_k，u_k)通过下式求取：

C_H(x_k，u_k)＝ΔR(k)＝a(I)SOC²+b(I)SIC+c(I)

a(I)＝A₁I²+B₁I+C₁

b(I)＝A₂I+B₂

c(I)＝A₃I³+B₃I²+G₃I+D₃

式中，ΔR(k)为k时刻的电池内阻增长值，SOC为电池k时刻的荷电状态，A₁、B₁、C₁、A₂、B₂、A₃、B₃、C₃、D₃为利用最小二乘法结合特定电池的不同电流对应的恒流充放电工况实验数据拟合得到的各项系数；

所述k时刻电量维持成本C_SOC(x_k)通过下式求取：

C_SOC(x_k)＝α_soc(SOC-SOC_cs)²

式中，α_soc为常数，代表惩罚系数，SOC为电池k时刻的荷电状态，SOC_cs为电池的荷电状态控制阈值；

所述约束条件为：

SOC_min≤SOC(k)≤SOC_max

式中，SOC(k)为电池k时刻的荷电状态；

所述最优控制量为电池应提供的功率；

将全局优化的控制问题转换为在一定约束条件下求解一系列最小值问题，根据Bellman最优化原理写出递推关系：

利用动态规划方法求解，将求解过程控制在控制变量的约束范围及状态变量的约束范围内，分别把这两个范围定义为：容许控制集和可达状态集，如下所示：

P_{eng_min}(k)≤P_eng(k)≤P_{eng_max}(k)

P_{batt_min}(k)≤P_batt(k)≤P_{batt_max}(k)

SOC_min≤SOC(k)≤SOC_max

式中，P_eng(k)为k时刻发动机提供的功率,P_batt(k)为k时刻电池提供的功率，SOC(k)为电池k时刻的荷电状态；

首先为逆向计算，即从N时刻开始到第一时刻结束。在容许状态集里对控制变量等分离散化，以k时刻u(k)、u_i(k)为例，根据状态变量的传递方程:

可计算出SOC(k+1)、SOC_i(k+1)，插值得出与SOC(k+1)、SOC_i(k+1)相对应的性能指标J(k+1),J_i(k+1)。其中u(k)，u_i(k)的k阶段的C(k)、C_i(k)可通过计算得出，然后取C(k)+J(k+1)、C_i(k)+J_i(k+1)的最小值，并取得最小值相对应的控制变量，即为该阶段最优控制变量。其余阶段同理，根据性能目标函数递推方程逆向迭代上述内容直到在容许控制集内的取点结束。

其次采用正向计算，即从第一时刻开始到N时刻结束。已知初始值SOC₀，以逆向结束的结果为已知数据，分别通过插值获得各个时刻的最优控制量，至此求得了此工况下的能量管理优化策略。

(2)对基于动态规划的优化结果进行控制规则提取，具体为：

①提取模式切换规则，确定混合动力***纯电动模式与混合动力模式的切换规则；

②混合动力模式下，根据全局优化结果中的车速、整车需求功率、电池荷电状态对混合动力模式下的电池需求功率进行拟合，得到发动机工作点、电池需求功率与整车运行状态之间的关系，从而确定实车中的节气门控制和电机控制。

Claims (2)

1.一种考虑电池性能衰减的混合动力汽车能量优化管理方法，包括以下步骤：

(1)基于中国典型城市工况开展全局优化得到混合动力***发动机和电池工作状态随车速和整车需求功率的变化结果，具体包括：

①把中国典型城市工况划分为不同的阶段，通常以秒为单位，根据每一阶段的速度和整车功率需求，计算每一阶段的燃油消耗成本、电池性能衰减成本和电量维持在控制阈值的成本总和；

②建立多目标控制模型，所述多目标控制模型包括目标函数和约束条件，采用动态规划算法获得满足优化目标的最优控制量；

所述目标函数为：

式中，α为权重因子，取值为0～1，取1时为只考虑燃油经济性的控制策略，取0时为只考虑电池性能衰减的控制策略；M为度量常数，保证燃油消耗成本和电池性能衰减成本有相同的量级；x_k为状态变量；u_k为控制变量；

x_k＝g[x_k-1，u_k-1]

g为状态转移函数，具体为：

SOC_k为k时刻电池的荷电状态，I_k+1为k时刻电池的电流，C为电池额定容量，C_E(x_k，u_k)为k时刻燃油消耗成本，C_H(x_k，u_k)为k时刻电池性能衰减成本，C_SOC(x_k)为k时刻电量维持成本；

所述k时刻燃油消耗成本C_E(x_k，u_k)通过下式求取：

C_E(x_k，u_k)＝f_eng(k)+K_eqf_batt(k)

式中，f_eng(k)为k时刻发动机燃油消耗量，由发动机工作点确定，f_batt(k)为k时刻电池提供的能量，K_eq为等效燃油系数；

所述k时刻电池性能衰减成本C_H(x_k，u_k)通过下式求取：

C_H(x_k，u_k)＝ΔR(k)＝a(I)SOC(k)²+b(I)SOC(k)+c(I)

a(I)＝A₁I²+B₁I+C₁

b(I)＝A₂I+B₂

c(I)＝A₃I³+B₃I²+C₃I+D₃

式中，ΔR(k)为k时刻的电池内阻增长值，SOC(k)为电池k时刻的荷电状态，I为k时刻电池的电流，A₁、B₁、C₁、A₂、B₂、A₃、B₃、C₃、D₃为利用最小二乘法结合特定电池的不同电流对应的恒流充放电工况实验数据拟合得到的各项系数；

所述k时刻电量维持成本C_SOC(x_k)通过下式求取：

C_SOC(x_k)＝α_soc(SOC(k)-SOC_cs)²

式中，α_soc为常数，代表惩罚系数，SOC为电池k时刻的荷电状态，SOC_cs为电池的荷电状态控制阈值；

所述约束条件为：

SOC_min≤SOC(k)≤SOC_max

所述最优控制量为电池应提供的功率；

利用动态规划求解出在整个综合测试工况内每一步的最优控制量，步长一般取为1s，即每一时刻电池应提供的功率；

(2)对基于动态规划的优化结果进行控制规则提取，具体为：

①提取模式切换规则，确定混合动力***纯电动模式与混合动力模式的切换规则；

②混合动力模式下，根据全局优化结果中的车速、整车需求功率、电池荷电状态对混合动力模式下的电池需求功率进行拟合，得到发动机工作点、电池需求功率与整车运行状态之间的关系，从而确定实车中的节气门控制和电机控制。

2.根据权利要求1所述的一种考虑电池性能衰减的混合动力汽车能量优化管理方法，其特征在于，发动机工作点由确定发动机需求功率后查取发动机最优工作曲线获得，每一阶段发动机需求功率与电池功率的关系为：

P_req(k)＝P_eng(k)+P_batt(k)

式中，P_req(k)为k时刻的整车需求功率，P_eng(k)为k时刻的发动机功率，P_batt(k)为k时刻的电池功率。