新能源汽車的發(fā)展是未來汽車的發(fā)展方向，而燃料電池汽車的研究則是新能源汽車的重要組成部分，本文主要從電池能量管理方面闡述新能源汽車目前的研究現(xiàn)狀和問題。

1 使用優(yōu)化的能源管理策略提高燃料電池混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性和其他性能[1]

燃料電池系統(tǒng)（FCS）是燃料電池汽車（FCV）的主要能源供應(yīng)系統(tǒng)。電池或超級(jí)電容器（UC）作為輔助電源，配合著FCS使用，以改善FCV的能源功率分配。電池和UC作為燃料電池混合動(dòng)力電動(dòng)汽車（FCHEV）的混合動(dòng)力源，為FCV提供高能量密度和具有高動(dòng)態(tài)響應(yīng)的能量。但是混合動(dòng)力系的性能在很大程度上取決于如何分配能源供給。

常用的FCV配置主要包括FCS和電池作為其主要能量來源。圖1為燃料電池混合動(dòng)力汽車的動(dòng)力傳動(dòng)系配置圖。電機(jī)參數(shù)以及燃料電池系統(tǒng)（FCS）的參數(shù)的匹配是能量管理的重要組成部分，同時(shí)需要計(jì)算電池以及超級(jí)電容的功率。

圖1 燃料電池混合動(dòng)力汽車的動(dòng)力傳動(dòng)系配置圖[1]

UC在車輛性能和改善電池壽命方面起著至關(guān)重要的作用，因?yàn)樽鳛檩o助電源，它可以處理所需的電力，從而防止頻繁的電池充電/放電事件。雖然這種混合結(jié)構(gòu)主要改善FCHEV特性，但也應(yīng)考慮其經(jīng)濟(jì)方面。在未來的工作中，考慮到這種優(yōu)化的EMS，作者將使FCHEV動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)縮小規(guī)模。減少電池/UC模塊的數(shù)量，可以為FCHEV提供盡可能經(jīng)濟(jì)的機(jī)會(huì)，同時(shí)通過更輕的車輛滿足車輛目標(biāo)和功率要求。

作者Ahmadi提出的能量管理策略（EMS）是一種新型的功率共享方法和基于模糊邏輯控制（FLC）構(gòu)建的智能控制技術(shù)來實(shí)現(xiàn)的。并通過遺傳算法（GA）精確調(diào)整控制參數(shù)，同時(shí)在組合的城市/高速公路駕駛循環(huán)中考慮多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)內(nèi)的目標(biāo)和限定。這種優(yōu)化的監(jiān)控系統(tǒng)由先進(jìn)的車輛模擬器（ADVISOR）進(jìn)行檢測(cè)，以評(píng)估所提出的EMS在不同的駕駛環(huán)境和一些特定的測(cè)試中的性能。在等級(jí)和加速度測(cè)試中，應(yīng)用作者提出的管理策略的仿真結(jié)果分別改進(jìn)了18.8%和26.1%。

2 混合動(dòng)力汽車動(dòng)力管理的混合優(yōu)化理論與預(yù)測(cè)控制[2]

作者Uthaichana提出了一種基于非線性模型的混合優(yōu)化控制技術(shù)，用于計(jì)算并聯(lián)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車（PHEV）中功率/能量管理的次優(yōu)功率分配策略。能量管理分配策略作為PHEV的功率管理控制問題（PM?CP）的模型預(yù)測(cè)控制解決方案，比如決定內(nèi)燃機(jī)、電驅(qū)動(dòng)器和其它子系統(tǒng)之間的功率分配。在該研究中假設(shè)混合動(dòng)力車輛的分級(jí)控制結(jié)構(gòu)，即監(jiān)督級(jí)別和本地或子系統(tǒng)級(jí)別。PMCP由動(dòng)態(tài)非線性模型和性能指標(biāo)組成，兩者都是針對(duì)監(jiān)督級(jí)別的功率流量而制定的。該模型被描述為雙模式切換系統(tǒng)，與電動(dòng)ED的操作模式一致。監(jiān)督級(jí)的計(jì)算是基于子系統(tǒng)級(jí)實(shí)現(xiàn)所需功率級(jí)的假設(shè)來完成的。本地閉環(huán)控制器必須跟蹤相應(yīng)的參考功率需求，從而解除監(jiān)控和本地級(jí)控制問題。因此，監(jiān)督級(jí)別的建模應(yīng)反映子系統(tǒng)的閉環(huán)行為。

圖2說明了主要子系統(tǒng)之間的功率分布。其中，主電源是1.9升ICE，通過無級(jí)變速器（CVT）和變速器后配置的離合器連接到傳動(dòng)軸。30個(gè)13 Ah 12 V、串聯(lián)的鉛酸電池與30 kW感應(yīng)ED接口。負(fù)載由傳統(tǒng)的基于發(fā)動(dòng)機(jī)的充電系統(tǒng)處理。耦合裝置和差速裝置（CDD）充當(dāng)動(dòng)力匯聚點(diǎn)，用于重新引導(dǎo)ICE-CVT、電池、ED和車輪之間的功率流。

圖2 PHEV的功率流圖[2]

在這項(xiàng)研究中，通過使用直接配置技術(shù)將原始無限維問題轉(zhuǎn)換為有限維非線性規(guī)劃問題（NLP）來獲得數(shù)值解。然后，通過順序二次規(guī)劃算法求解得到NLP。需要一個(gè)簡(jiǎn)短的預(yù)測(cè)窗口，NMPC策略適用于解決EPA高速公路和US06補(bǔ)充FTP驅(qū)動(dòng)配置文件的PMCP。模擬顯示NMPC可以非常好地跟蹤駕駛概況，必須有足夠的可用功率來實(shí)現(xiàn)跟蹤。在實(shí)踐中，車輛控制策略通常采用PID和基于地圖/查表法（Look-up tables）。生成的NMPC配置文件可以幫助提供有關(guān)如何改進(jìn)現(xiàn)有查表法或調(diào)整基于PID的控制器中的增益調(diào)度圖。

3 燃料電池混合動(dòng)力汽車能量管理系統(tǒng)的優(yōu)化：?jiǎn)栴}與建議[3]

開發(fā)用于FCHEV（燃料電池混合動(dòng)力汽車）能量管理系統(tǒng)（EMS）的高級(jí)優(yōu)化算法，能夠有效地提高FCHEV的性能效率。作者Sulaiman對(duì)不同類型的FCHEV EMS及其優(yōu)化算法進(jìn)行了回顧，以解決現(xiàn)有限制并提高未來FCHEV的性能。已經(jīng)有很多學(xué)者對(duì)FCHEV的能量管理策略進(jìn)行了大量研究。通常，能量管理可以分為幾個(gè)主要類別，包括比例-積分-微分（PID）控制器（如圖3所示）、操作或狀態(tài)模式、基于規(guī)則或模糊邏輯（FL）、等效消耗最小化策略（ECMS）、模型預(yù)測(cè)控制和優(yōu)化控制等。

圖3 EMS中PID控制器原理圖[3]

有很多學(xué)者對(duì)優(yōu)化算法進(jìn)行了研究，然而，優(yōu)化算法具有許多問題。例如，改進(jìn)的PI或PI與LP優(yōu)化，ACO和DP優(yōu)化組合僅限于模擬，有些研究甚至沒有提到模擬工具?；赑MP和GA優(yōu)化的EMS已擴(kuò)展到硬件或?qū)嶒?yàn)設(shè)置，但未考慮電池衰減或壽命。還執(zhí)行了基于FL優(yōu)化，監(jiān)督控制規(guī)則和其他各種優(yōu)化方法的EMS，但僅限于模擬級(jí)別。一些研究甚至只關(guān)注尺寸，并沒有考慮電池壽命問題。因此，優(yōu)化研究必須包括優(yōu)化算法的實(shí)驗(yàn)或?qū)崟r(shí)應(yīng)用，以驗(yàn)證模擬結(jié)果。

同時(shí)氫氣的儲(chǔ)存也是另外一個(gè)亟待解決的問題。為了增加體積能量密度，氫氣必須在極高的壓力和極低的溫度下儲(chǔ)存，這是不合邏輯和不切實(shí)際的。需要進(jìn)行大量研究以提高FC的效率，減少氫氣消耗，并實(shí)現(xiàn)嵌入FCHEV的氫氣罐的尺寸減小。氫氣罐也是另一個(gè)問題，因?yàn)闅錃庑枰?50和700 bar之間的壓力下壓縮，從而為FCHEV提供合適的罐尺寸。此外，氫氣生產(chǎn)應(yīng)轉(zhuǎn)移到可再生資源，如水電解，以減少溫室氣體排放。在大量FCHEV出現(xiàn)之前，還必須在各自的國家規(guī)劃和發(fā)展加氫基礎(chǔ)設(shè)施。

4 應(yīng)用遺傳算法的氫燃料電池的能量?jī)?yōu)化策略[4]

西班牙Nebrija大學(xué)學(xué)者Fernández提出了一種基于當(dāng)前化石燃料增程器的動(dòng)力總成結(jié)構(gòu)新概念，但將其作為增程器改為氫燃料電池堆系統(tǒng)。目的是探討在規(guī)劃燃料消耗/選擇時(shí)，通過融入遺傳算法的優(yōu)化技術(shù)有助于改進(jìn)氫燃料電池的能量?jī)?yōu)化策略。

作者介紹了動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)的建模、仿真和能耗優(yōu)化，改進(jìn)了當(dāng)前的不足。該車輛結(jié)合了動(dòng)力系統(tǒng)的行駛里程和環(huán)境優(yōu)勢(shì)，由兩個(gè)系統(tǒng)組成（如圖4所示），第一個(gè)包括發(fā)動(dòng)機(jī)、電力轉(zhuǎn)換器和電池組；它還有第二個(gè)系統(tǒng)，燃料電池增程系統(tǒng)（FCRES）、由燃料電池組和氫氣罐組成，它用作發(fā)電機(jī)，用于給電池充電。它仍然是一種雙能量插入式電池電動(dòng)汽車，其續(xù)航里程為100公里。而一個(gè)燃料電池增程系統(tǒng)，可以將車輛續(xù)航里程增加到600公里。

圖4 燃料電池供給系統(tǒng)圖[4]

其中能量?jī)?yōu)化策略中的控制模型主要包括：電源模型、燃料電池模型、電機(jī)模型以及燃料管理系統(tǒng)模型。燃料管理系統(tǒng)（FMS）模型包括管理電池中存儲(chǔ)的電力和燃料電池堆的氫消耗的系統(tǒng)。開發(fā)的FMS基本上如下工作：電力需求來自電動(dòng)機(jī)模型，轉(zhuǎn)換器根據(jù)電池瞬時(shí)工作電壓調(diào)整需求并將其轉(zhuǎn)換為電流需求；FMS決定電池的能量衰減是否需要來自燃料電池堆系統(tǒng)的能量?？刂撇呗缘膶?shí)際使用仍然是存在問題的，因?yàn)槊咳招谐趟w的距離未知，并且未充分定義充電/加油站網(wǎng)絡(luò)等一些其他因素。因此，可以假設(shè)車輛將以電荷耗盡模式操作，直到達(dá)到SOC的低值，然后繼續(xù)維持FCRES的模式，直到行程或存儲(chǔ)在罐中的氫氣量也耗盡。同時(shí)本文應(yīng)用遺傳算法對(duì)燃料電池的能量管理策略進(jìn)行優(yōu)化，仿真結(jié)果顯示出應(yīng)用算法后對(duì)于電池的能量?jī)?yōu)化改善了21%。

5 基于互聯(lián)阻尼分配無源控制的混合動(dòng)力汽車新型能量管理技術(shù)[5]

在考慮電池充電狀態(tài)受限的情況下，存在燃料電池（FC）級(jí)故障時(shí)HEV中的能量管理問題。為了提出具有靈活性和耐久性的能量管理方案，法國UTBM大學(xué)學(xué)者Amel Benmouna提出了使用端口控制（PCH）方法的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型方案，開發(fā)了基于互聯(lián)和阻尼分配無源控制（IDA-PBC）器用于智能能量管理。

圖5 混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖[5]

在這項(xiàng)研究中，F(xiàn)C是主要來源；電池和超級(jí)電容（SC）是次要來源，系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖5所示。該結(jié)構(gòu)包括將每個(gè)能量源與DC-DC轉(zhuǎn)換器連接。轉(zhuǎn)換器的作用在于調(diào)配能量源和負(fù)載之間的電參數(shù)（電壓/電流）。對(duì)施加到每個(gè)轉(zhuǎn)換器控制動(dòng)態(tài)命令可以實(shí)現(xiàn)功率共享。FC轉(zhuǎn)換器是單向的，是一個(gè)升壓器。其他轉(zhuǎn)換器專用于SC和電池。這些轉(zhuǎn)換器是雙向的，并且根據(jù)工作模式（能量再生/供應(yīng)）選擇電壓的轉(zhuǎn)換器（降壓/升壓器）。從控制的角度來看，這種結(jié)構(gòu)很新穎，因?yàn)樗軌蛟谪?fù)載的情況下快速分配功率，但需要對(duì)存儲(chǔ)源的充電狀態(tài)和輸送到負(fù)載的電壓從調(diào)節(jié)角度對(duì)所有組件進(jìn)行全面控制。

這項(xiàng)研究中由FC、電池和SC推進(jìn)器組成了混合系統(tǒng)，開發(fā)了一種容錯(cuò)控制的能量管理策略，考慮了電池SOC在不同狀況。作者采用了IDA-PBC用于設(shè)計(jì)優(yōu)雅、智能和能源管理方案，來保證容錯(cuò)控制和能源管理系統(tǒng)的應(yīng)用表現(xiàn)良好。由于電池SOC提供了故障的FC損失功率，因此結(jié)果令人滿意。獲得的結(jié)果完全反映了模擬的情景。從此項(xiàng)研究的前景看，HEV能源管理效率可以通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。根據(jù)仿真結(jié)果，IDA-PBC是一種適當(dāng)?shù)姆蔷€性控制方法，可以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

6 插電式混合動(dòng)力汽車能耗模型：模型開發(fā)與驗(yàn)證[6]

意大利學(xué)者Chiara Fiori開發(fā)了一種簡(jiǎn)單的PHEV能耗模型，可用于實(shí)時(shí)車載和智能手機(jī)生態(tài)駕駛應(yīng)用，生態(tài)路線導(dǎo)航系統(tǒng)和/或微小交通仿真軟件。大多數(shù)PHEV研究都集中在能耗評(píng)估上，以便分析車輛控制策略或電池系統(tǒng)的行為。假設(shè)再生制動(dòng)能效或再生制動(dòng)系數(shù)的平均恒定值主要取決于車輛的平均速度。所提出的系列PHEV能量消耗模型使用車輛速度、加速度和道路坡度數(shù)據(jù)來估計(jì)PHEV的瞬時(shí)能量消耗，使用瞬時(shí)車輛參數(shù)作為輸入變量去解釋再生制動(dòng)效率。圖6顯示出了不同電氣化車輛中動(dòng)力流，在圖中ICE是內(nèi)燃機(jī)，其中EM是電機(jī)，用作電機(jī)將能量傳遞到車輪，同時(shí)作為發(fā)電機(jī)在制動(dòng)時(shí)能量再生，EG是發(fā)電機(jī)，僅用于傳遞來自ICE到電池系統(tǒng)的能量。

圖6 不同電氣化車輛動(dòng)力系統(tǒng)動(dòng)力流[6]

在能量消耗模型中，估計(jì)的SOC具有比實(shí)際值更高的偏差，因?yàn)樵谀Ｐ椭写嬖谝恍┤毕?，即在駕駛循環(huán)的某些部分中低估了能量消耗。一旦電池充電水平小于或等于最小SOC，PHEV的操作類似于混合動(dòng)力車輛，開始使用ICE和電動(dòng)機(jī)。作者比較了SOC水平接近SOC最小值時(shí)估算的SOC和現(xiàn)場(chǎng)采集的SOC數(shù)據(jù)，將該測(cè)試設(shè)定為20.4%。同時(shí)根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)收集的模型預(yù)測(cè)SOC值，證明了當(dāng)SOC水平低時(shí)，估計(jì)PHEV的再生制動(dòng)能量的模型是唯一的。

在該研究中開發(fā)的模型計(jì)算車輛的能量消耗，相對(duì)于獨(dú)立收集的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生4%的平均誤差。結(jié)果表明，與高速公路駕駛相比，PHEV可以在城市駕駛中可以再生更多的能量。最后，重要的是要強(qiáng)調(diào)這個(gè)模型是靈活和通用的，在不需要電動(dòng)機(jī)或內(nèi)燃機(jī)的效率圖的情況下，可以模擬不同的PHEV。

7 混合動(dòng)力電動(dòng)客車能量管理策略的試驗(yàn)比較[7]

改進(jìn)運(yùn)營績(jī)效和滿足運(yùn)輸行業(yè)所規(guī)定的效率目標(biāo)是混合動(dòng)力汽車和電動(dòng)汽車能源管理的關(guān)鍵因素。因此，優(yōu)化的能源管理策略（EMS）在集成到目前實(shí)際系統(tǒng)之前，需要在規(guī)模化的測(cè)試平臺(tái)中進(jìn)行驗(yàn)證，以便從所希望的基于模擬的蛛絲馬跡中早發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的偏差，從而節(jié)省時(shí)間。驗(yàn)證這些策略即經(jīng)濟(jì)又靈活的方法就是采用硬件在環(huán)（HIL）仿真。

在此框架中，這項(xiàng)工作旨在比較應(yīng)用于混合電動(dòng)城市公交車（HEB）的兩個(gè)優(yōu)化（基于仿真）的EMS，比較在實(shí)時(shí)操作性能方面的兩個(gè)EMS實(shí)驗(yàn)結(jié)果。兩個(gè)EMS都可以處理位于發(fā)電機(jī)組（內(nèi)燃機(jī)連接到電動(dòng)發(fā)電機(jī)）和混合動(dòng)力能量存儲(chǔ)系統(tǒng)（鋰-離子蓄電池與超級(jí)電容組合）之間車輛所需求的適當(dāng)功率分配。測(cè)試平臺(tái)中的硬件由HEB的比例縮放直流電網(wǎng)組成。該硬件平臺(tái)與軟件模型組合，可以模擬發(fā)電機(jī)組、電池、超級(jí)電容器、牽引和輔助負(fù)載的真實(shí)行為。圖7顯示了臺(tái)架測(cè)試中的軟硬件布置。

西班牙研究人員Sierra提出的控制策略的主要思想是利用模糊理論和前移窗口方法對(duì)功率進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化。模糊邏輯控制器是基于傳統(tǒng)的規(guī)則控制器的擴(kuò)展，能夠處理更復(fù)雜的問題，避免在問題確定過程中出現(xiàn)大部分報(bào)錯(cuò)。前移窗口（FW）法是基于預(yù)期的路線輪廓，通過前瞻預(yù)測(cè)來估計(jì)未來的能量狀態(tài)。在RB-EMS的情況下，預(yù)測(cè)電池組的老化速度較快。另一方面，發(fā)電機(jī)組運(yùn)行導(dǎo)致了更多的燃料消耗和排放。同時(shí)，A-EMS可以更有效地利用車載能源，為電池（BT）組件提供了平穩(wěn)的功率分配（期望更長(zhǎng)的使用壽命），大量使用超級(jí)電容（SC）組件降低功率峰值，使得發(fā)電機(jī)組要求的能量減少，從而減少燃料消耗。

圖7 臺(tái)架試驗(yàn)的軟硬件布置[7]