燃料电池混合动力车整车能量管理研究

针对燃料电池混合动力系统的特点对整车能量管理策略进行优化,将锂离子电池的荷电状态、整车需求功率作为输入变量,将燃料电池提供的功率、锂离子电池提供的功率和制动能量回收功率作为输出变量,提出了基于模糊控制的混合动力系统能量实时控制算法,并将新算法应用于硬件平台进行仿真与实现,同时设计出基于模糊算法的燃料电池混合动力系统整车控制器样机.算法仿真及装载该控制器的样车道路行驶试验结果表明:该控制器使整车效率达到50％以上,在提高整车燃料利用率的同时使燃料电池、锂离子电池工作在最佳状态.     

并联式混合动力汽车的BP网络实时能量管理

为了提高并联式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,提出了一种基于BP神经网络的并联式混合动力汽车实时能量管理策略.采用瞬时优化能量管理策略结合多种路况离线仿真得到能量管理规则,利用模糊C-均值聚类对能量管理规则进行分类并提取部分规则作为神经网络的训练样本.训练得到的BP神经网络控制器根据车辆实时工况控制混合动力系统的转矩分配,以实现最优的能量分配.基于ADVISOR的仿真研究表明,与瞬时优化能量管理策略相比,该能量管理策略不仅能够保证车辆的燃油经济性,而且明显提高了能量管理的实时性.     

储能式有轨电车能量管理策略多目标优化

研究了以电网、动力电池和超级电容为动力电源的储能式混合动力有轨电车。首先介绍该类有轨电车的混合动力系统结构,提出一种基于系统工作模式的逻辑门限式能量管理策略,通过多个控制参数实现工作模式的切换。针对能量管理策略中控制参数的不确定性,将整车车载电源的最小配置成本以及列车运行的能耗、准时性、准地点停车作为优化目标,应用多目标遗传算法对影响列车动力性能的主要能量管理策略控制参数进行了优化分析。结果表明,优化后列车的牵引运行能耗减少了约6.8%,再生制动能量的回收率提高了约2.4%。同时,通过优化得到了电源的最小配置,为电源的冗余配置提供参考。     

模糊神经网络算法Plug in电动车能量管理控制器

针对Plug in混合动力汽车研究设计基于模糊神经网络算法的整车能量管理控制器.将驾驶行为用神经网络进行建模,驾驶模式、踏板(油门和刹车)位置以及当前车轮力矩作为神经网络输入,目标力矩作为输出;并将道路类型、目标力矩、电池SOC、当前车轮力矩为模糊输入变量,以满足整车动力性能、燃油经济型和极限边界极值为约束条件,对混合动力汽车的能量进行分配与管理,用advsior软件进行了仿真,基于该算法在DSP硬件平台设计实现能量管理控制器,通过算法仿真和样车测试表明:在行驶里程60 km等价燃油经济型最好,随着行驶里程增加燃油经济型下降,整个测试过程中样车动力性能以及各部件工况良好.     

用户侧微电网能量优化策略与工程实践

用户侧微电网是在用户侧实现多能互补、源荷协调的一种综合能源系统。针对光储型用户侧微电网能量管理轻量化、实用化的需求,提出了用户侧微电网能量管理策略结构和促进光伏就地消纳、促进光伏就地消纳+削峰填谷、联络线功率平滑等3种能量优化策略,并在嵌入式的微电网中央控制器中进行了实现,不同策略可根据需要在控制器上灵活配置。在示范工程中进行了不同能量管理策略的示范和应用,示范效果达到了设计的优化目标,验证了能量优化策略的有效性和可行性,为用户侧微电网的能量管理策略提供了多种选择参考和工程实践经验。     

混合动力整车控制系统开发

混合动力整车控制系统的开发是以某起动机/发电机一体化(ISG)并联混合动力汽车为例,开发整车控制系统,包括整车控制器硬件的设计、控制策略的制定、控制器软件的开发和基于VC++的混合动力汽车监控和标定软件的开发.实车验证实现了发电电源模式、纯电动模式、混合动力模式等多种工作模式,监控标定软件实时采集实验过程中CAN总线上...     

Plug-In并联式混合动力汽车实时优化能量管理策略

能量管理策略是混合动力汽车的核心技术之一,其品质直接影响车辆的动力性、经济性和排放性能。首先制定了基于确定性规则的Plug-In并联式混合动力汽车能量管理策略;然后,为了提高车辆的燃油经济性,设计了电池能量观测单元,并对等效燃油消耗最小策略进行改进,提出了适用于Plug-In混合动力汽车的实时优化能量管理策略。研究结果表明,该能量管理策略显著提高了Plug-In并联式混合动力汽车的燃油经济性。     

HEV车载复合电源系统控制策略优化研究

HEV车载复合电源是将高比功率的超级电容与高比能量的蓄电池复合使用,通过合理的能量管理策略,以提高HEV汽车能源系统性能的技术。在分析车载复合电源系统的结构、功率需求及电源约束条件的基础上,建立了以车辆燃油消耗率和再生制动能量回收率为优化目标函数的能量管理问题数学模型。然后,根据复合电源系统的工作模式设计了基于模糊逻辑的能量管理控制器,利用遗传算法对功率分配因子的隶属度函数参数进行优化。基于ADVISOR的仿真研究表明,与未优化的模糊能量管理策略相比,经过优化的模糊能量管理策略能够更有效地降低混合动力汽车的燃油消耗,提高了制动能量回收率。     

电池SOC和道路预测的混合动力最优能量管理

混合动力电动车能量控制策略是提高车辆性能的关键技术之一,重点研究基于部分道路预测的混合动力电动车(HEV)能量管理策略。通过预测电动车的行驶轨迹优化电池的充电和放电性能,结合不同路段电池的实时荷电状态(SOC)值估算燃油消耗量,从而达到提高混合动力整车能量利用效率的目的。新方法将电动车整段行驶轨迹分割成连续相连的部分路段,动态估算每段轨迹的车辆参数值,利用动态编程工具验证可用道路信息的优越性。NEDC工况仿真结果和实际电动车实验结果显示,新算法可动态模拟电动车电池在每个路段的电量消耗情况,在相同路段条件下燃油节省率达到10.8%和12.5%。     

基于混合系统理论的再生制动系统控制策略研究

再生制动是提高混合动力客车(hybridel ectricbus,HEB)经济性的重要手段。以后轮驱动的HEB为研究对象,提出了电机再生制动力和摩擦制动力以及整车前、后轮制动力协调控制的再生制动系统控制策略。基于混合系统理论描述了HEB再生制动系统,采用MATLAB/Simulink/Stateflow混合建模方法,建立了制动力协调控制的HEB再生制动系统控制策略仿真模型,并基于Advisor软件平台对实例HEB分别在中国典型城市循环工况和UDDS循环工况下进行仿真分析,结果表明,采用制动力协调控制策略制动能量回收率分别达到48.7%和50.9%,整车燃油经济性分别提高14.3%和12.8%。     

考虑坡度工况的FCHEV队列分层优化控制策略研究

在面对坡度工况时，如何开发同时兼顾车辆间协同控制与能耗经济性的控制策略是提高交通效率与发挥车辆节能潜力的关键技术之一。以燃料电池混合动力汽车队列为研究对象，以安全行驶及优化能耗为目标，提出了一种基于改进粒子群优化算法与Q学习的燃料电池混合动力汽车队列分层优化控制策略。该策略中上层控制器在保证满足与前车距离或速度限制等安全约束的前提下，利用改进的粒子群优化算法获取节能速度轨迹，并使用模型预测控制框架实时调整主车速度遵循节能速度轨迹行驶。下层控制器根据上层求解的车速和需求功率等信息建立Q学习控制器，实现燃料电池混合动力汽车动力电池与燃料电池之间的最优能量分配。仿真结果表明，本文所提出的分层控制策略在坡度工况下，表现出良好的跟踪性能和安全性能，且优化结果与动态规划策略相似，表明该策略的能耗经济性及可行性。     

一种应用于直流微电网并网变换器的双电流反馈控制策略

针对弱电网时谐振频率发生变化导致LCL型并网变换器稳定裕度降低的问题,提出一种应用于直流微电网并网变换器的双电流反馈控制策略.根据变换器交直流两侧功率守恒以及传统下垂控制方程,建立直流母线电压与变换器侧电流的二次函数关系,简化直流母线电压控制方式,减少控制器参数设计;在变换器侧电流反馈控制内环加入并网电流反馈有源阻尼,分析其阻尼等效特性,提高弱电网下的谐振抑制效果.仿真与实验结果表明该控制策略能够实现直流侧母线电压的稳定控制以及交流侧并网电流的谐波优化.     

基于模糊的氢燃料电池时序采样能量控制方法

氢燃料电池汽车的能量管理系统对燃料电池寿命、耐久、经济性等性能起着重要作用。 在对经典模糊控制策略的改进 基础上,解决控制策略存在的燃料电池输出功率变载频繁的问题,以时序规则进行优化设计,根据燃料电池运行特性、工作效率 点以及道路工况具备的特点提出了一种基于时序周期采样的控制策略,通过对车辆搭载燃料电池和动力电池输出功率的控制, 完成能量管理策略优化。 针对一款实际运营的燃料电池公交车在等速工况和中国典型城市公交循环工况下,使用不同控制策 略时的氢耗、燃料电池输出功率状态、动力电池荷电状态变化等数据进行分析,发现设计的控制策略能有效降低燃料电池变载 次数,提高燃料电池使用寿命,在氢耗方面比功率跟随策略、开关控制策略有明显优势,在初始动力电池荷电状态为 60%条件 下,后两者策略氢耗分别增加了 3. 98%和 27. 88%。     

中低压直流配电系统的分散式统一控制策略

中低压直流配电系统由中压直流母线、低压直流母线、直流变压器等组成,具有多电压等级、多直流母线、多变换器的特点,系统的运行方式与协调控制策略更加复杂。文中以中低压直流配电系统为研究对象,提出了一种基于直流母线电压信号的分散式统一控制策略。直流母线上的光伏发电单元、储能单元、燃料电池单元均采用分散式控制策略,根据直流母线电压调整各自的工作模式。直流变压器采用统一控制策略,集功率控制、中压与低压直流母线电压调节功能于一身,直流变压器根据中压与低压直流母线电压偏差的标幺值,自动调节传输功率的大小与方向,从而实现系统的全局功率均衡。最后,在MATLAB/Simulink中搭建了中低压直流配电系统的仿真模型,并对多种运行状态和场景进行了仿真分析,验证了所提控制策略的有效性。     

独立直流微网能量管理控制策略

在直流微网控制系统中,维持母线电压稳定以及能量的合理分配对系统可靠运行具有重要的指导意义。针对基于光伏发电的独立直流微网系统,提出一种新的能量管理控制策略,根据光伏DC/DC变换器在不同光照条件下的控制策略,利用蓄电池储能单元作为支撑,通过蓄电池充放电时不同的能量管理控制策略,维持母线电压稳定,为直流负载提供电能,其核心是使光伏电池与蓄电池储能单元协调工作,确保直流微网的高效稳定运行,最后通过实验结果验证了所提出控制策略的正确有效性。     

基于CAN总线的电传动试验平台分布式控制

针对电传动车辆中涉及到的控制部件多,系统的控制结构复杂等问题,以某轻型车辆电传动试验平台为研究对象,根据电传动系统各部分的控制功能,分别设计了发动机控制器、发电机控制器、牵引电动机控制器、动力电池管理控制器和显示控制终端等。在此基础上,设计综合控制器,并采用CAN总线实现与上述各子控制器的信息交互,构建设计了基于CAN总线的分布式控制系统,有效地优化了系统控制体系结构,提高了系统的控制性能和可靠性。     

考虑多储能系统功率分配的独立直流微电网协调控制策略

针对多源储结构的独立直流微电网,提出考虑多储能系统功率分配的独立直流微电网协调控制策略,以实现源储能源利用率最大化与多储能系统间功率合理分配两方面的平衡控制,提升微网持续供电能力。根据直流母线电压信号将微网系统运行划分为5种工作模式,以协调源储运行,保证光伏能源利用率最大化及储能系统出力充足。同时,直流微电网工作模式切换过程中源储控制器保持不变,并根据当前运行状态自动调节自身运行曲线,维持系统功率平衡和母线电压稳定。其中,基于自适应功率控制的光伏系统控制方法根据母线电压自动调节光伏系统运行点追踪或偏离最大功率点,实现最大功率点跟踪(maximum power point tracking ,MPPT)模式与降功率模式间的平滑切换。其次,基于荷电状态(state of charge,SOC)的自适应功率下垂控制器根据储能单元自身SOC调节其下垂曲线,实现系统功率在多储能单元间的动态分配,避免过充过放。最后,通过搭建Matlab /Simulink 仿真模型,验证了所提方法的有效性。     

低惯量直流微电网并网变换器的预测电流分区补偿控制策略

低惯性直流微电网在负荷频繁投切、新能源出力波动等情况下易发生直流母线电容两侧功率不匹配的问题.通过分析直流微电网接口并网变换器输入、输出侧功率失衡机理,依据母线电压变化水平计算母线电压恢复至指令值所需能量和单位采样周期内母线电容能量变化信息,得到线性处理后的母线电容瞬时输出功率、母线电压波动等效负荷信息,最终确定电流指令补偿全值.同时考虑到电压外环的影响,提出一种电流指令快速分区补偿策略,通过调节系数实现分区的平滑过渡,并通过模型预测电流控制实现电流指令的快速跟踪,提升并网变换器的补偿响应速度,抑制母线电压波动.最后,通过仿真和实验验证了所提控制策略的有效性与可行性.     

计及行车计划编制的电动公交车有序充电策略

为了提高电动公交车的经济性并兼顾公交车和电网的利益,需综合考虑电动公交车的充电策略和行车计划编制问题.首先,生成满足时间接续关系和电池电量约束的可行车次链,建立以充电成本最低为优化目标的可行车次链有序充电阶段1模型和以总运营成本最低为优化目标的最优车次链选择模型;然后,分别以白天和夜间充电负荷波动最小为优化目标,建立最优车次链有序充电阶段2模型和夜间充电二次规划模型;最后,以一条公交车线路为例对所提模型进行验证,结果表明所提模型和方法能满足公交车公司制定行车计划的需求,实现了电动公交车总运营成本最低的目标,同时通过有序充电达到了减少充电成本和平抑充电负荷波动的目的,对指导电动公交车制定充电策略和行车计划具有重要的参考价值.