CN114559859B - 一种基于燃料电池温度反馈的自适应等效氢耗最小策略 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于燃料电池温度反馈的自适应等效氢耗最小策略，属于燃料电池汽车能量管理和热管理领域，本发明主要融合燃料电池汽车的能量管理与热管理，提出一种耦合两者的控制策略。本发明能够在提升燃料电池汽车经济性的同时，进一步提升燃料电池的热管理效果。本发明具体包括一下步骤：(1)以等效总氢耗最小为优化目标函数，对优化函数的约束条件进行界定；(2)在约束范围内得到使目标函数最小的控制决策，对动力***的功率进行合理分配，同时进一步优化燃料电池温度波动范围；(3)建立综合考虑燃料电池温度与电池SOC建立等效因子的自适应调整算法，实现等效因子的自适应调整。
Description
技术领域
本发明涉及燃料电池汽车能量管理和热管理领域，主要涉及一种基于燃料电池温度反馈的自适应等效氢耗最小策略。
背景技术
燃料电池汽车被认为是实现未来交通低碳化的最佳解决方案之一，并成为行业的热点研究方向。而随着研究的发展，开发燃料电池汽车的能量管理和集成热管理***已成为行业共同的目标。燃料电池汽车的能量管理可以保障整车的经济性；燃料电池汽车的热管理***在保障燃料电池汽车各部件工作在最佳的温度范围的同时，能够提高工作的可靠性与安全性，并进一步实现整车***性能的改善与整车经济性的提高。由此可见，燃料电池汽车的热管理和能量管理之间存在耦合的地方，两者相互耦合控制可以进一步提升燃料电池汽车的经济性和安全性。但现有研究主要针对单一的燃料电池汽车能量管理或单一的热管理进行研究，缺乏燃料电池汽车能量管理与热管理耦合的研究。
综上所述，一种融合燃料电池汽车能量管理和热管理的集成控制策略非常具有研究意义。因此，本发明在适用于多目标优化的能量管理策略——等效最小氢耗策略的基础上，提出一种融合热管理的控制策略。
发明内容
本发明旨在解决燃料电池汽车的能量管理和热管理问题，在进一步提升燃料电池汽车整车经济性的同时，提升燃料电池的热管理效果。
本发明是采用如下技术方案实现的：
步骤一：以等效总氢耗最小为优化目标函数，对优化函数的约束条件进行界定；在约束范围内得到使目标函数最小的控制决策，对动力***的功率进行合理分配，同时进一步优化燃料电池温度波动范围。
在实现等效氢耗最小优化问题过程中，首先选取合适的状态变量与控制变量，分别选取动力电池SOC与燃料电池功率作为上述两个变量，以等效总氢耗最小作为性能优化指标。由此可以将该优化问题表示为：
Minimize J(u,x)
式中，为燃料电池氢耗。
该优化问题的约束条件为：
燃料电池输出功率的频繁波动影响燃料电池的使用寿命，因此对燃料电池输出功率Pfc(t)进行限制；同时在***的约束条件中将生热功率与生热功率变化率进行约束，生热功率的约束可以限制电堆在高功率区间的工作；生热功率变化率的约束可以限制电堆在短时间内功率快速变化导致的电堆温度急速变化的情况：
式中，Pbat为动力电池的需求功率,ΔPfc,min、ΔPfc,max为燃料电池输出功率变化率的阈值，Pfc,heat,min、Pfc,heat,max为燃料电池生热功率的阈值；ΔPfc,,heat,min、ΔPfc,heat,max为燃料电池生热功率变化率的阈值。
根据上述分析得到优化问题的哈密顿函数为：
式中，H(x,λ,u,t)为等效氢耗量，协态变量λ为电耗与氢耗之间的等效系数，λ·f(x,Pbat,t)为动力电池由电耗转化为的等效氢耗量。为了进一步表示两者间的等效关系，这里引入等效因子并将上述哈密顿函数表示为：
式中，s(t)为电耗与氢耗之间的等效因子,LHV为氢气的低热值。
结合试验获得的研究对象电堆效率与功率相关数据，通过拟合得到了其氢耗率与功率的关系。
电堆氢耗率与功率表达式为：
为了将燃料电池的热管理与能量管理进行集成，将试验获得的电堆功率—生热功率曲线通过曲线拟合，得到对应的电堆功率—生热功率的关系。
图2所示为考虑将试验获得的电堆功率—生热功率曲线通过曲线拟合，得到对应的电堆功率-生热功率的关系为：
步骤二：建立综合考虑燃料电池温度与电池SOC建立等效因子的自适应调整算法，实现等效因子的自适应调整。
在计算燃料电池氢耗过程中，等效因子的取值影响动力电池的等效氢耗量，进而对整车总氢耗结果产生影响，因此需要准确确定等效因子的大小。目前，通过自适应等效氢耗算法(AECMS)可以实现等效因子的更新。AECMS算法的具体思路为：等效因子在求解过程中根据相关信息反馈从而实现自适应调整。
在燃料电池汽车动力***中，动力电池作为辅助动力源，而燃料电池作为主要动力源为整车提供大部分的动力。燃料电池的温度很大程度影响其能量转换效率，进而决定了整车动力性与经济性的表现。相较于燃料电池，电机的温度对于效率的影响甚微，因此选取燃料电池的温度作为等效因子调整的参考目标，将燃料电池温度考虑在内，同时融合燃料电池与动力电池SOC反馈误差来调整等效因子，在优化燃料电池温度波动范围的同时提升整车的经济性提升。
s(k+1)＝s(k)+Kp×[Tstack(t0)-Tstack(t)]× [SOC(t0)-SOC(t)]t＝kT,k＝1,2,3...
式中，Tstack(t0)为初始燃料电池温度值；Tstack(t)为当下燃料电池温度值； Tstack(t0)-Tstack(t)表示燃料电池初始温度与当前温度的差值；SOC(t0)为初始时刻电池SOC值；SOC(t)为当下时刻电池SOC值；SOC(t0)-SOC(t)表示燃料电池初始SOC 与当前SOC的差值；通过引入调节系数Kp将燃料电池温度与SOC对等效因子的影响考虑在内。
因此在燃料电池温度和电池SOC反馈相结合的等效因子调整算法中，等效因子会根据燃料电池温度差值的大小进行实时调整。当燃料电池温度差值较大时，表明燃料电池的生热功率较大，动力电池为车辆提供更多动力，为了保持动力电池SOC的平衡，需要增大等效因子；当燃料电池温度差值较小时，表明燃料电池生热功率较小，此时应适当减小等效因子。通过自适应的等效因子即可实现在提升燃料电池汽车经济性的同时，进一步提高燃料电池的热管理效果。与现有技术相比本发明的有益效果是：
1.本发明融合了燃料电池汽车的能量管理和热管理研究，提出了一种基于燃料电池温度反馈的自适应等效氢耗最小策略，能够在提升燃料电池汽车经济性的同时，提升燃料电池的热管理效果。
2.在本发明提出的基于燃料电池温度反馈的自适应等效氢耗最小策略中，选用了电池SOC和燃料电池温度作为确定等效因子的相关变量，能够有效的结合燃料电池汽车的经济性以及热特性，具有较强的自适应性，适用于多工况。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明：
图1为基于燃料电池温度反馈的自适应等效氢耗最小策略流程图；
图2为电堆氢耗率与电堆功率变化曲线图；
图3为电堆功率与生热功率变化曲线图；
图4为NEDC与WLTC工况下燃料电池温度与氢耗的对比曲线图；
具体实施方式：
下面结合附图对本发明作详细的描述：
参阅图1，基于燃料电池温度反馈的自适应等效氢耗最小策略流程如下所示。
步骤一：以等效总氢耗最小为优化目标函数，对优化函数的约束条件进行界定；然后在约束范围内得到使目标函数最小的控制决策，对动力***的功率进行合理分配，同时进一步优化燃料电池温度波动范围。
在实现等效氢耗最小优化问题过程中，首先选取合适的状态变量与控制变量，分别选取动力电池SOC与燃料电池功率作为上述两个变量，以等效总氢耗最小作为性能优化指标。由此可以将该优化问题表示为：
Minimize J(u,x)
式中，为燃料电池氢耗。
该优化问题的约束条件为：
燃料电池输出功率的频繁波动影响燃料电池的使用寿命，因此对燃料电池输出功率Pfc(t)进行限制；同时在***的约束条件中将生热功率与生热功率变化率进行约束，生热功率的约束可以限制电堆在高功率区间的工作；生热功率变化率的约束可以限制电堆在短时间内功率快速变化导致的电堆温度急速变化的情况：
式中，Pbat为动力电池的需求功率,ΔPfc,min、ΔPfc,max为燃料电池输出功率变化率的阈值，Pfc,heat,min、Pfc,heat,max为燃料电池生热功率的阈值；ΔPfc,,heat,min、ΔPfc,heat,max为燃料电池生热功率变化率的阈值。
根据上述分析得到优化问题的哈密顿函数为：
式中，H(x,λ,u,t)为等效氢耗量，协态变量λ为电耗与氢耗之间的等效系数，λ·f(x,Pbat,t)为动力电池由电耗转化为的等效氢耗量。为了进一步表示两者间的等效关系，这里引入等效因子并将上述哈密顿函数表示为：
式中，s(t)为电耗与氢耗之间的等效因子,LHV为氢气的低热值。
结合试验获得的研究对象电堆效率与功率相关数据，通过拟合得到了其氢耗率与功率的关系，具体参阅图2。
电堆氢耗率与功率表达式为：
参阅图3，为了将燃料电池的热管理与能量管理进行集成，考虑将试验获得的电堆功率—生热功率曲线通过曲线拟合，得到对应的电堆功率-生热功率的关系。
将图3所示为考虑将试验获得的电堆功率—生热功率曲线通过曲线拟合，得到对应的电堆功率-生热功率的关系为：
步骤二：建立综合考虑燃料电池温度与电池SOC建立等效因子的自适应调整算法，实现等效因子的自适应调整。
在计算燃料电池氢耗过程中，等效因子的取值影响动力电池的等效氢耗量，进而对整车总氢耗结果产生影响，因此需要准确确定等效因子的大小。目前，通过自适应等效氢耗算法(AECMS)可以实现等效因子的更新。AECMS算法的具体思路为：等效因子在求解过程中根据相关信息反馈从而实现自适应调整。
在燃料电池汽车动力***中，动力电池作为辅助动力源，而燃料电池作为主要动力源为整车提供大部分的动力。燃料电池的温度很大程度影响其能量转换效率，进而决定了整车动力性与经济性的表现。相较于燃料电池，电机的温度对于效率的影响甚微，因此选取燃料电池的温度作为等效因子调整的参考目标，将燃料电池温度考虑在内，同时融合燃料电池与动力电池SOC反馈误差来调整等效因子，在优化燃料电池温度波动范围的同时提升整车的经济性提升。
s(k+1)＝s(k)+Kp×[Tstack(t0)-Tstack(t)]× [SOC(t0)-SOC(t)]t＝kT,k＝1,2,3...
式中，Tstack(t0)为初始燃料电池温度值；Tstack(t)为当下燃料电池温度值； Tstack(t0)-Tstack(t)表示燃料电池初始温度与当前温度的差值；SOC(t0)为初始时刻电池SOC值；SOC(t)为当下时刻电池SOC值；SOC(t0)-SOC(t)表示燃料电池初始SOC 与当前SOC的差值；通过引入调节系数Kp将燃料电池温度与SOC对等效因子的影响考虑在内。
因此在燃料电池温度和电池SOC反馈相结合的等效因子调整算法中，需要使等效因子根据燃料电池温度差值的大小进行实时调整。当燃料电池温度差值较大时，表明燃料电池的生热功率较大，动力电池为车辆提供更多动力，为了保持动力电池SOC的平衡，需要增大等效因子；当燃料电池温度差值较小时，表明燃料电池生热功率较小，此时应适当减小等效因子。通过自适应的等效因子即可实现在提升燃料电池汽车经济性的同时，进一步提高燃料电池的热管理效果。
参阅图4，本发明提出的基于燃料电池温度反馈的自适应等效氢耗最小策略能够有效的结合燃料电池汽车的经济性以及热特性，具有较强的自适应性，适用于多工况。NEDC工况下AECMS-heat(考虑热)算法相比于AECMS-noheat (不考虑热)算法，燃料电池最高温度下降了0.57℃，燃料电池氢耗下降了2.3g； WLTC工况下AECMS-heat算法相比于AECMS-noheat算法，燃料电池最高温度下降了0.66℃，燃料电池氢耗下降了5.7g；此外相较于基于规则的能量管理算法有 10.7％-11.8％的节氢效果的提升。上述仿真结果验证了本发明策略的有效性，在提升燃料电池汽车经济性的同时，能够进一步提高热管理效果。
Claims (1)
1.一种基于燃料电池温度反馈的自适应等效氢耗最小策略，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：(1)以等效总氢耗最小为优化目标函数，对优化函数的约束条件进行界定；(2)在约束范围内得到使目标函数最小的控制决策，对动力***的功率进行合理分配，同时进一步优化燃料电池温度波动范围；
在实现等效氢耗最小优化问题过程中，首先选取合适的状态变量与控制变量，分别选取动力电池SOC与燃料电池功率作为上述两个变量，以等效总氢耗最小作为性能优化指标，由此可以将该优化问题表示为：
Minimize J(u,x)
式中，为燃料电池氢耗；
该优化问题的约束条件为：
燃料电池输出功率的频繁波动影响燃料电池的使用寿命，因此对燃料电池输出功率Pfc(t)进行限制；同时在***的约束条件中将生热功率与生热功率变化率进行约束，生热功率的约束可以限制电堆在高功率区间的工作；生热功率变化率的约束可以限制电堆在短时间内功率快速变化导致的电堆温度急速变化的情况：
式中，Pbat为动力电池的需求功率,ΔPfc,min、ΔPfc,max为燃料电池输出功率变化率的阈值，Pfc,heat,min、Pfc,heat,max为燃料电池生热功率的阈值；ΔPfc,heat,min、ΔPfc,heat,max为燃料电池生热功率变化率的阈值；
根据上述分析得到优化问题的哈密顿函数为：
式中，H(x,λ,u,t)为等效氢耗量，协态变量λ为电耗与氢耗之间的等效系数，λ·f(x,Pbat,t)为动力电池由电耗转化为的等效氢耗量；
为了进一步表示两者间的等效关系，引入等效因子并将上述哈密顿函数表示为：
式中，s(t)为电耗与氢耗之间的等效因子,LHV为氢气的低热值；
结合试验获得的研究对象电堆效率与功率相关数据，通过拟合得到了其氢耗率与功率Pfc的关系；
为了将燃料电池的热管理与能量管理进行集成，将试验获得的电堆功率—生热功率曲线通过曲线拟合，得到对应的电堆功率Pfc与生热功率Pfc,heat的关系；
步骤二：建立综合考虑燃料电池温度与电池SOC建立等效因子的自适应调整算法，实现等效因子的自适应调整；
在计算燃料电池氢耗过程中，等效因子的取值影响动力电池的等效氢耗量，进而对整车总氢耗结果产生影响，因此需要准确确定等效因子的大小；通过自适应等效氢耗算法(AECMS)实现等效因子的更新；
选取燃料电池的温度作为等效因子调整的参考目标，将燃料电池温度考虑在内，同时融合燃料电池与动力电池SOC反馈误差来调整等效因子，在优化燃料电池温度波动范围的同时提升整车的经济性提升；
s(k+1)＝s(k)+Kp×[Tstack(t0)-Tstack(t)]×[SOC(t0)-SOC(t)] t＝kT,k＝1,2,3...
式中，Tstack(t0)为初始燃料电池温度值；Tstack(t)为当下燃料电池温度值；Tstack(t0)-Tstack(t)表示燃料电池初始温度与当前温度的差值；SOC(t0)为初始时刻电池SOC值；SOC(t)为当下时刻电池SOC值；SOC(t0)-SOC(t)表示燃料电池初始SOC与当前SOC的差值；通过引入调节系数Kp将燃料电池温度与SOC对等效因子的影响考虑在内；
因此在燃料电池温度和电池SOC反馈相结合的等效因子调整算法中，等效因子会根据燃料电池温度差值的大小进行实时调整，通过自适应的等效因子即可实现在提升燃料电池汽车经济性的同时，进一步提高燃料电池的热管理效果。
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