复合电源纯电动汽车能量管理研究

以动力电池—超级电容复合电源结构的纯电动汽车为研究对象,基于模糊控制理论设计能量管理策略进行功率分配.以某电动汽车为原型,应用Cruise软件搭建复合电源电动汽车整车模型,在Simulink中开发能量管理系统,基于NEDC循环工况进行联合仿真.仿真结果表明,模糊控制分配策略能够很好发挥超级电容"削峰填谷"的作用,优化了双能量源电源系统的工作效率,满足车辆动力性能的同时,明显提升动力电池的荷电状态.基于模糊控制的能量管理策略,对电池寿命提高和车辆行驶里程提升均取得良好控制效果.     

复合电源系统功率分配策略研究

从复合电源系统数学模型出发,选取电机需求功率、电量消耗模式与电量维持模式切换时动力电池的荷电状态、超级电容补电上限及动力电池恒放电功率这4个因子,提出了基于4因子法的复合电源系统功率分配策略。在分析超级电容能量利用率、插电式混合动力汽车运行环境及用电机制的基础上,采用控制变量法分别建立了基于离合器结合转速和混合驱动时超级电容充电状态的2种不同分配策略。试验表明,与基于电机平均功率分配策略相比,全程处于电量消耗模式下的策略其燃油经济性最好且提升了3.15%,从而验证了该策略的有效性。基于模拟退火算法的优化结果,得出了各因子对综合油耗的影响机理,以期为建立复合电源系统功率分配策略提供理论基础。     

功率分流式混合动力汽车复合电源系统设计

为解决功率分流式混合动力汽车单一蓄电池功率密度小、循环寿命短等问题,引入超级电容-蓄电池复合电源系统,利用AVL-Cruise/Simulink联合仿真平台搭建了功率分流式混合动力汽车的动力系统模型,在基于发动机最优工作曲线的能量管理控制策略中加入了复合电源功率分配策略,该功率分配策略能够缓冲起停发动机、制动工况下的电机工作时的大电流对电池的冲击,使电池尽可能工作在高效率区间来提高车辆的燃油经济性.在此基础上,对蓄电池组和超级电容进行了参数匹配,仿真结果表明蓄电池的放电过程得到了优化,所设计的复合电源系统能够提高车辆的燃油经济性.      

混合动力汽车能量控制系统的研究

针对传统混合动力汽车复合电源中蓄电池和超级电容的功率平衡问题,提出了一种复合电源能量模糊控制分配系统。该系统设计上通过针对蓄电池的内阻随温度变化和超级电容的本身的充放电特性来优化控制器结构。通过混合动力汽车本身的工作模式来进行分析,模糊控制器使超级电容可以自动变化参考电压使超级电容器输出需求功率中的峰值功率,蓄电池则承担其平均功率。使混合动力汽车在复杂的驾驶环境时,储能系统能够稳定的提供汽车所需要的能量。仿真结果表明该方法可以有效的稳定复合电源中蓄电池的温度使其能够在汽车的各个运行过程中稳定工作的。     

采用模拟退火算法的电动汽车复合电源能量管理系统优化

针对电动汽车的混合式复合电源工作模式切换复杂、不利于不同工作模式的功率最优分配问题,提出基于模拟退火算法的复合电源能量管理优化方法。对混合式复合电源的工作模式进行分层讨论,建立能量管理系统的各部件损耗模型,基于不同层次设计能量管理策略。在分层能量管理策略的基础上,采用模拟退火算法降低系统的损耗。搭建混合式复合电源仿真模型和实验台进行仿真和实验。仿真和实验结果表明:在NYCC和EUDC路况下,混合式复合电源能量管理系统采用模拟退火算法优化比滞环逻辑控制的总损耗降低0.8%和1.1%。混合式复合电源能量管理系统采用模拟退火算法不仅能有效降低系统损耗,实现功率最优分配,而且能及时跟随功率需求,由超级电容提供或吸收峰值功率,保证电池安全。     

电动汽车复合电源控制策略及其实验研究

对电动汽车复合电源系统原理及其拓扑结构进行了分析和介绍;并依据实验室现有的电动汽车基本的性能指标对复合电源进行参数的匹配,制定了复合电源约束条件;在此基础上,设计了复合电源系统的基于逻辑门限值的控制策略。在Matlab/Simulink环境下对逻辑门限值控制策略进行仿真;并与单动力电池供能仿真做对比。仿真结果表明,在基于逻辑门限值控制策略下的复合电源系统中,超级电容的"削峰填谷"作用得到了有效发挥;且有效地减少了大电流充放电对动力电池的损害。最后在搭建的复合电源电动车试验平台对复合电源的控制策略进行了验证,验证了控制策略的可行性。     

复合电源系统电动汽车性能敏感度研究

为研究锂电池与超级电容复合电源系统配置和电动汽车性能的关系,提出了单因素变化敏感度分析方法.建立了基于功率跟随式能量控制策略的锂电池与超级电容复合电源系统仿真模型,研究复合电源系统配置变化对电动汽车性能的影响.仿真结果表明:锂电池串联数量对电动汽车性能影响很小,敏感度在-0.041~0.099之间;超级电容串、并联数量对电动汽车最高车速影响较大,敏感度在0.180~0.277之间;超级电容串联数量对电动汽车加速性能影响最大,敏感度在-0.862~-0.650之间;超级电容并联数量对加速性能影响较大,敏感度在-0.289~-0.154之间;复合电源系统配置对能耗影响很小,敏感度在-0.041~0.057之间.实验测试结果验证了结论的有效性,可为改善电动汽车性能提供设计依据.     

复合电源电动汽车动力系统建模与仿真

由于蓄电池的功率密度低、能量密度低,以蓄电池作为单一电源的纯电动汽车,动力性和续驶里程因此受到极大的限制.本文将超级电容引入到电动汽车的储能系统中,构建超级电容一蓄电池复合电源系统,利用超级电容高功率密度特性弥补蓄电池的不足.分析了在典型工况下的车辆需求功率对应的电流变化曲线,并根据储能系统的状态划分为单独驱动、共同驱动、预充电和再生制动共四种工作模式,在MATLAB/Simulink环境下建立了纯电动汽车动力系统的仿真模型,包括蓄电池模块、超级电容模块、功率分配模块和驱动模块,根据市区循环工况进行了仿真测试,结果表明采用超级电容一蓄电池储能系统能发挥其高能量密度和高功率密度特性,从而提高车辆的动力性能,使能量利用率提高了近17％.     

延长锂离子电池寿命的电动汽车复合电源设计

分析了锂离子电池作为新能源汽车单一电源的局限性和超级电容作为辅助动力源的优势,设计了锂离子电池与超级电容的复合电源系统拓扑结构.然后基于NEDC(欧洲3/4排放标准试验工况)循环工况,结合锂离子电池和超级电容的性能参数对锂离子电池-超级电容复合电源进行参数匹配,利用超级电容器"削峰填谷"的作用来提高锂离子电池的性能和使用寿命.其后,基于整车循环工况试验建立容量衰减模型.最后,采用速度跟随式多目标优化的逻辑门限值控制策略,利用Matlab/Simulink进行仿真计算,验证了复合电源系统拓扑结构设计、容量衰减模型和控制策略的合理性.仿真结果表明,该模型可以将电池的寿命提高50%,使电池避免大电流的冲击,降低了整车使用成本.     

基于多目标协调的混合储能功率自适应分配方法

混合储能具有良好的功率可控特性,在孤岛微网中常被用作功率缓冲器,补偿分布式电源和负荷多变的功率潮流.围绕储能的功率响应问题,本文设计了混合储能的功率控制方案,并提出了一种基于多目标协调的子单元功率自适应分配方法.首先基于对母线功率供求平衡关系的分析,设计了主从并联型储能功率控制方案.其次利用积分器的“时空调零”特性,实现了子单元的功率自主分配;基于此,考虑了不同荷电状态（SOC）下储能最大充放电功率的差异,设计了子单元的SOC分层管理和多目标功率协调策略.仿真结果表明,所提策略实现的功率分配效果满足子单元的功率响应特性;随着超级电容SOCscn偏移加深,所提策略对SOCscn的优化能力越强,初始SOCscn为97%时能提高10.10%的优化性能,这保障了超级电容作为电压源的功率输出能力;所提策略降低了超级电容常态下的蓄电池的输出深度,蓄电池的最大功率深度降低了46.70%,这提高了蓄电池的使用寿命.     

基于模糊在线识别的并联混合动力客车自适应控制策略

针对一款并联混合动力客车提出了一种基于模糊在线识别的自适应控制策略.基于自主研发的混合动力车数据采集监控系统构建符合本地车辆实际行驶道路特点的典型工况,设计模糊工况识别算法对车辆实际行驶的工况类型进行在线识别.根据最小等效燃油消耗控制算法和电池电量平衡控制方法,结合工况识别的结果调用相应最优控制参数,对发动机和电池的功率分配进行实时优化计算,实现对整车的控制.实验结果表明,所设计的模糊识别方法能够较好地完成行驶工况类型的识别.基于此所提出的自适应控制方法能够在满足车辆需求功率和电池SOC维持在有效工作区间内的前提下完成发动机和电池的最优功率分配,显著提高整车的燃油经济性.      

机电式飞轮车辆能量管理策略

为了有效提高车辆的动力性和经济性,针对电动车辆大功率加速工作电池负荷大,制动能量回收效率低的问题,本文提出了加装机电式飞轮系统的车辆。通过研究机电式飞轮系统在制动能量回收时功率分流和驱动汽车时扭矩耦合的工作原理,使用针对该系统工作特点的模糊控制策略,根据机电式飞轮系统高效率的优点,制定了使该系统回收、释放能量的逻辑策略;结合CRUISE搭建整车模型,MATLAB-Simulink设计整车模糊控制策略,并将CRUISE与MATLAB-Simulink通过Interface建立联合仿真平台进行仿真分析。结果表明,首先,搭载机电式飞轮系统的车辆精确地完成驾驶员的驾驶要求;其次,飞轮及控制电机的工作状态符合其工作原理;最后,搭载了机电式飞轮系统的四驱车辆相比较普通的四驱车辆,其NEDC工况电能消耗量下降了10.26%。     

并联混合动力汽车模糊多目标控制策略

针对并联混合动力汽车(PHEV),提出一种模糊多目标整车控制策略.通过应用电动机等效燃油消耗的概念,将整车燃油消耗与尾气排放同时作为优化目标.应用模糊逻辑和最小加权偏差法,并根据当前工况对优化目标的偏好情况,求得瞬时最优工作点.基于ADVISOR仿真平台的研究表明,模糊多目标控制策略(FMCS)相对基于规则的控制策略(RBCS)能够在不损失车辆动力性能的前提下有效降低燃油消耗和尾气排放,同时将电池荷电状态(SOC)维持在合理范围内.     

驱动工况下最佳效率的电力驱动系统控制分析

为实现电力驱动系统中电池和电机的优化匹配控制,针对混合动力电动汽车电力驱动系统在放电时的工作特性,以镍氢电池和永磁无刷直流电机为研究对象,在电池、电机性能实验研究的基础上,建立了驱动工况下的电池放电效率和电机效率数值模型,得到了电力驱动系统最佳效率和电机输出转矩的数学表达式。提出了提高电力驱动系统工作效率的控制策略,仿真结果表明,所设计的控制方法可有效提高电力驱动系统的工作效率,实现了整车动力性和燃油经济性的优化匹配。     

基于CRUISE的轻度ISG型HEV控制策略研究

控制策略是混合动力汽车(HEV)的关键技术,直接影响HEV整车性能。文章以整车动力性和燃油经济性为控制目标,分别设计了基于逻辑门限值的电力辅助控制策略和模糊逻辑控制策略,在CRUISE平台上搭建样车ISG混合动力汽车的模型,并分别在UDDS和NEDC 2种工况下进行仿真分析。仿真结果表明,与同类型传统燃油汽车相比,基于电力辅助控制策略和模糊逻辑控制策略的ISG型HEV的燃油经济性都有明显改善,模糊逻辑控制策略更为适合。     

HEV再生制动时电池快速充电模糊控制策略

为了提高混合动力汽车(HEV)再生制动时蓄电池的充电效率,保证蓄电池的使用安全,在分析蓄电池充电过程热交换模型的基础上,建立了电池开路电压-内阻模型与充电效率间的数学关系.然后,基于马斯定律,设计了适用于HEV再生制动时电池快速充电模糊控制算法.在Mat1ab环境下搭建了闭环控制系统仿真模型,通过建模与仿真计算出HEV在不同控制策略下的电能回收率.结果表明在相同制动情况下,设计的快速充电模糊控制策略与限流充电控制策略相比,电能回收率增加了8.41％.     

基于粒子群优化的混合动力汽车多目标能量管理策略

为了同时实现降低整车能耗和控制电池电量的能量管理目标,针对某功率分流式混合动力汽车,提出了基于粒子群优化(PSO)的多目标能量管理策略。该策略采用双层结构,内层采用考虑模式切换的等效燃油消耗最少策略(ECMS)对工作模式和工作点进行优化,实现降低整车能耗的目标;外层采用PSO对等效因子进行迭代优化,实现电池电量的控制目标。通过基于实车控制策略的整车仿真模型对优化效果进行了验证,结果表明,PSO与ECMS相结合的能量管理策略可实现降低整车能耗与控制电池电量的双重目标。     

混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略

以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性.     

基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制设计

针对车辆动力学控制系统所具有的强非线性特点提出了基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制方案.采用Michael等人提出的车辆系统动力学模型,通过模糊控制规则的量化划分对车辆在道路上的运动进行了仿真.仿真的结果 显示,本方案可以很好地解决空旷道路上的车辆自动驾驶问题,并且该控制方法 可以保证车辆快速准确地在道路上安全高速行驶,具有很好的鲁棒性.     

基于模糊控制的纯电动汽车再生制动策略

为了保证纯电动汽车在减速或制动时获得最大的制动能量回收效率,同时保证车辆行驶的安全,以前驱型电动汽车为研究对象,通过应用模糊控制理论,提出了以制动强度z、电池的荷电状态(SOC)、制动意图的识别K为输入,制动能量回馈比a为输出的模糊控制策略;并建立再生制动模型,将此模型嵌入到ADVISOR的整车模型中,在ADVISOR软件中的城市道路循环(urban dynamometer driving dchedule,UDDS)工况下进行仿真。研究结果表明,在频繁制动的UDDS工况下,制动能量回收率比ADVISOR整车控制策略时的回收率提高了6. 55%,同时又可延长纯电动汽车的续航里程。