芮執(zhí)臣 傅健 馬龍
摘 要:為降低有軌電車的運(yùn)行能耗,基于列車牽引計(jì)算模型,對(duì)無線傳能/儲(chǔ)能混合動(dòng)力有軌電車在不同運(yùn)行工況下的能耗進(jìn)行分析。首先通過機(jī)車動(dòng)力學(xué)模型和線路數(shù)據(jù)建立列車牽引計(jì)算模型,然后分析不同最大加/減速度、最大運(yùn)行速度(勻速運(yùn)行時(shí)的速度)和載客量對(duì)每公里能耗和平均功率的影響,最后討論不同充電倍率下的能量回收率。仿真結(jié)果表明:最大運(yùn)行速度對(duì)車輛每公里能耗和平均功率影響最大,載客量次之,而最大加速度的影響最小;鋰電池在20C充電時(shí)能夠回收所有制動(dòng)能量。
關(guān)鍵詞:有軌電車;無線傳能;儲(chǔ)能;能耗;制動(dòng)能量
中圖分類號(hào):TM 921
隨著城市化進(jìn)程的快速發(fā)展,地鐵、有軌電車等公共交通得到快速發(fā)展[1-3]。與傳統(tǒng)有軌電車相比,以車載儲(chǔ)能為動(dòng)力源的有軌電車供電方式簡單可靠,無線電能傳輸技術(shù)(以下簡稱“無線傳能”)不僅可在無電纜連接情況下直接給有軌電車充電,使用時(shí)無接觸磨損,而且可減小車載儲(chǔ)能裝置的體積和質(zhì)量[4]。因此,以無線傳能和車載儲(chǔ)能構(gòu)成混合動(dòng)力作為動(dòng)力源,已成為有軌電車發(fā)展的方向之一[5]。
1 研究背景
在混合動(dòng)力有軌電車方面,已有的研究多集中于能量管理[6-7]和容量配置優(yōu)化[8-10]。能量管理策略分為基于規(guī)則的能量管理策略[11-15]和基于優(yōu)化的能量管理策略[16-17]。容量配置是研究既能滿足車輛正常行駛又能滿足空間限制的儲(chǔ)能參數(shù)計(jì)算方式,而結(jié)合能量管理對(duì)容量配置進(jìn)行優(yōu)化已成為人們研究的方向。文獻(xiàn)[18]引入電池主動(dòng)狀態(tài)下的能量交互,對(duì)儲(chǔ)能容量進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[19]基于加速時(shí)間預(yù)測的能量管理策略,優(yōu)化超級(jí)電容容量。
能量管理策略是將車輛的需求功率作為已知條件研究如何分配多動(dòng)力源功率,然而車輛的需求功率與加 (減)速度、最大運(yùn)行速度、載客量以及運(yùn)行線路有關(guān);同時(shí),需求功率決定了車輛的運(yùn)行能耗。盡管已有的研究在優(yōu)化容量匹配時(shí)考慮到有軌電車的運(yùn)行狀態(tài),但幾乎鮮有考慮整條線路的損耗。因此,為提高系統(tǒng)能量效率、降低車輛運(yùn)行能耗,有必要研究整條線路上車輛的運(yùn)行狀態(tài)與能耗的關(guān)系。為此,本文通過建立有軌電車牽引計(jì)算模型,在既定線路上,研究無線傳能/儲(chǔ)能有軌電車在不同運(yùn)營方式下的需求能耗及能量回收率,為車輛高效、穩(wěn)定的運(yùn)行提供技術(shù)支撐。
2 動(dòng)力系統(tǒng)
本文研究的無線傳能/儲(chǔ)能混合動(dòng)力有軌電車為2 動(dòng)2拖,車輛最大載客量為394人。其動(dòng)力系統(tǒng)由混合動(dòng)力源、牽引逆變器和牽引電機(jī)組成;而混合動(dòng)力源由無線傳能和動(dòng)力電池組成。牽引工況時(shí),動(dòng)力源發(fā)出的功率經(jīng)牽引逆變器驅(qū)動(dòng)牽引電機(jī)工作,車輛向前運(yùn)動(dòng);制動(dòng)工況時(shí),車輪帶動(dòng)牽引電機(jī)旋轉(zhuǎn),電機(jī)處于發(fā)電狀態(tài),發(fā)電功率經(jīng)牽引逆變器回饋給鋰電池,鋰電池吸收制動(dòng)能量。有軌電車傳動(dòng)功率流向如圖1所示。無線傳能系統(tǒng)的最大輸出功率為500 kW,車輛輔助系統(tǒng)的功率為97 kW;動(dòng)力電池為鈦酸鋰電池,其參數(shù)為60A · h / 740 V。車輛的主要參數(shù)如表1所示。
3 牽引計(jì)算
3.1 機(jī)車動(dòng)力學(xué)模型
以1節(jié)車輛為例,車輛的前后輪軸在同一個(gè)平面上且與地面平行,假設(shè)有軌電車行駛在一個(gè)坡度角為β的坡道上,其動(dòng)力學(xué)受力示意圖如圖2所示。
圖2中,C為車輛重心,g為重力加速度,m為有軌電車的質(zhì)量,v為有軌電車的速度,F(xiàn)f與Fr分別為前后輪的輪周與地面接觸點(diǎn)處的牽引力,F(xiàn)d為阻力。有軌電車的運(yùn)動(dòng)是因其受到力與轉(zhuǎn)矩作用的結(jié)果,其中輪周的牽引力使其前進(jìn)或者后退。車輛的動(dòng)力學(xué)方程為:
3.2 線路工況計(jì)算模型
線路工況計(jì)算是指當(dāng)有軌電車在一條線路上運(yùn)行時(shí),如何獲得有軌電車的牽引功率曲線。這主要由車輛位置判斷和一站運(yùn)行計(jì)算組成。
一條運(yùn)行線路由多個(gè)站點(diǎn)、車站站長、站間距離、線路坡度等描述。車輛位置判斷部分是確定車輛當(dāng)前位置處于哪兩站之間或是在哪個(gè)停車站,通過站點(diǎn)號(hào)n和站間位移Δs確定。當(dāng)車輛到站處于停車狀態(tài)時(shí),車速 v為0,電源功率Ps為0。車輛位置判斷流程如圖3所示,t為運(yùn)行時(shí)間,ln為第n個(gè)站點(diǎn)與起始站點(diǎn)的距離;Δτ為時(shí)間步長,N為總站點(diǎn)數(shù)。
在兩站點(diǎn)之間,有軌電車均選取以最大加速度加速至最大速度,然后勻速運(yùn)行,接著以最大減速度運(yùn)行到終點(diǎn)。運(yùn)行采用加速(牽引區(qū)間)、勻速和減速(制動(dòng)區(qū)間)3種模式。為滿足行駛里程為站間距離以及及時(shí)減速制動(dòng)停車,仿真采用相對(duì)運(yùn)行方式,即從起點(diǎn)和終點(diǎn)同時(shí)向中間運(yùn)行,起點(diǎn)以最大加速度加速到最大運(yùn)行速度,然后勻速運(yùn)行;終點(diǎn)以最大減速度加速到最大運(yùn)行速度,當(dāng)運(yùn)行里程與站間距離之差小于0.02 m時(shí)運(yùn)行結(jié)束。為使車輛到達(dá)終點(diǎn)時(shí)能夠及時(shí)減速停車,需要根據(jù)從起點(diǎn)加速的車速va(牽引區(qū)間速度)、由終點(diǎn)加速的速度vb(制動(dòng)區(qū)間速度)與最大運(yùn)行速度vmax之間的關(guān)系,判斷下一步進(jìn)行哪個(gè)區(qū)間的牽引計(jì)算。若速度va >vb(均 一條線路有多個(gè)站點(diǎn),運(yùn)行每一站時(shí)都需根據(jù)圖4所示的流程進(jìn)行計(jì)算,然后存儲(chǔ)該區(qū)間的運(yùn)行數(shù)據(jù)。在每站停車時(shí),車輛的輔助設(shè)備(照明和空調(diào)等)需要消耗97 kW的功率,將每站的停車時(shí)間和輔助設(shè)備消耗的功率添加到存儲(chǔ)數(shù)據(jù)中后,運(yùn)行下一站直至終點(diǎn)停車。 4 運(yùn)行能耗分析 有軌電車運(yùn)行時(shí),不同加、減速度,最大運(yùn)行速度和客流均影響有軌電車運(yùn)行能耗,而有軌電車的制動(dòng)能耗能否及時(shí)吸收與鋰電池的充電倍率有關(guān)。下面基于上述牽引計(jì)算模型和車輛主要參數(shù),分析無線傳能/儲(chǔ)能有軌電車的運(yùn)營能耗。
分析線路選用國內(nèi)某實(shí)際有軌電車線路,線路全長7km,共8個(gè)站點(diǎn),坡度為-7‰~1.7‰,每站停車30 s。有軌電車的加、減速度為0.4~1.1m/s2,運(yùn)行速度為20~70 km/h,最大載客量為394人(按每人體重60kg計(jì)算),傳遞效率η取90%。
4.1 不同加、減速度
設(shè)最大運(yùn)行速度為50 km/h,最大減速度為1.0 m/s2;當(dāng)加速度從0.4 m/s2增加到1.1 m/s2,步長為0.1 m/s2,車輛的運(yùn)行時(shí)間、能耗和平均功率分別如表2所示。再生制動(dòng)能耗指再生能量中去掉車輛的輔機(jī)和空調(diào)耗能(97kW)后的50%能量。從表2中可以看出,最大加速度改變時(shí)再生制動(dòng)能量不變,這是由于最大運(yùn)行速度和最大減速度保持不變。隨著最大加速度0.4m/s2增加到1.1 m/s2,車輛的運(yùn)行時(shí)間從852.3 s減少到767.3 s,減少了9.97%;牽引能耗從46.78 kW · h降低到45.21kW · h,降低了3.35%;每公里能耗從6.96kW · h降低到6.69kW · h,降低了3.88%;而平均功率從169.05kW提高到180.49kW,提高了6.77%。
4.2 最大運(yùn)行速度
設(shè)最大加、減速度均為1.1m/s2,車輛最大運(yùn)行速度從30km/h增加到70km/h,步長為10km/h,則車輛的運(yùn)行時(shí)間、能耗和平均功率分別如表3所示。最大運(yùn)行速度從30km/h增加到70km/h時(shí),運(yùn)行時(shí)間從994.4s減少到698.4s,減少了29.8%;牽引能耗從37.86kW · h增加到61.90kW · h,增加了63.50%;再生制動(dòng)能量從4.50 kW · h增加到27.17kW · h,增加了5.04倍;每公里能耗從6.19 kW · h提高到8.41 kW · h,提高了35.86%;平均功率從128.93 kW提高到249.04 kW,提高了93.16%。
4.3 不同客流量
設(shè)最大加、減速度均為1.1 m/s2,車輛最大運(yùn)行速度為50 km/h,載客量從94人增加到394人,步長為100人,則車輛的能耗和平均功率分別如表4所示。由表4可知,隨著載客量的增加,牽引能耗從39.13 kW · h增加到45.31 kW · h,增加了15.79%;再生制動(dòng)能耗從10.07 kW · h增加到13.76 kW · h,增加了36.6%;每公里能耗從5.93 kW · h增加到6.69 kW · h,增加了12.82%;平均功率從161.58 kW增加到181.51 kW,增加了12.33%。
4.4 再生制動(dòng)能量回收
設(shè)最大加、減速度均為1.1 m/s2,車輛最大運(yùn)行速度為65 km/h時(shí),車輛的速度v和動(dòng)力源處的需求功率Preg波形如圖5所示。當(dāng)需求功率大于零時(shí),表示牽引;當(dāng)需求功率小于零時(shí),表示制動(dòng)。在制動(dòng)工況時(shí),鋰電池吸收再生能量。針對(duì)鋰電池充放電倍率(電池在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)放出其額定容量時(shí)所需要的電流值,在數(shù)值上等于電池額定容量的倍數(shù),通常用字母C表示)的限制是通過限制其最大電流實(shí)現(xiàn)的,而未吸收的再生制動(dòng)能量由制動(dòng)電阻消耗掉。
由圖5可得出,最大的牽引功率為0.939 4 MW,最大的制動(dòng)功率為1.051 MW。對(duì)制動(dòng)功率積分得到線路的制動(dòng)能量為23.57 kW · h。無線傳能的最大功率為500 kW,動(dòng)力電池的最大輸出功率為439.4 kW,若母線電壓為740 V,則動(dòng)力電池的最大放電電流為593.8A。由于最大的制動(dòng)功率為1.051MW,母線電壓最高為900V,故最大的充電電流約為1167.8A。
設(shè)鋰電池的荷電狀態(tài)(SOC)為10%,開路電壓初值為764.5 V。用圖5b的制動(dòng)功率給鋰電池充電,當(dāng)鋰電池的充電倍率為5C、10C、15C和20C時(shí)回收的能量、鋰電池?fù)p耗如表5所示?;厥章适侵富厥盏闹苿?dòng)能量減去動(dòng)力電池?fù)p耗后與總制動(dòng)能量的比例。由表5可知,隨著充電倍率的增加,鋰電池的損耗增加,20C時(shí)的損耗是5C時(shí)的7.52倍。5C充電時(shí)僅能回收36.77%的能量,而20C充電時(shí)能夠回收幾乎所有制動(dòng)能量,但由于電池充電時(shí)損耗達(dá)到1.755 kW · h,能量回收率為92.47%,達(dá)到5C回收率的2.51倍。
5 結(jié)語
基于列車牽引計(jì)算模型,本文討論了不同加速度、最大運(yùn)行速度、客流量時(shí)的列車運(yùn)營能耗。由分析可知,最大運(yùn)行速度對(duì)車輛每公里能耗和平均功率影響最大,載客量次之,而最大加速度的影響最小。在再生制動(dòng)能量回收方面,鋰電池以20C充電時(shí)幾乎能夠回收所有制動(dòng)能量。該分析結(jié)果對(duì)于有軌電車在實(shí)際線路上的運(yùn)行方式及鋰電池最大充電倍率的選取可提供指導(dǎo)意義。
參考文獻(xiàn)
[1]黎冬平. 執(zhí)著與希望,乘著有軌電車不斷前行[J]. 城市軌道交通,2020(3):59-60.
[2]蔡波, 李鯤鵬. 現(xiàn)代有軌電車無接觸網(wǎng)牽引供電方式研究[J]. 城市軌道交通研究,2015,18(1):72-77.
[3]王昊, 李昌澤. 考慮轉(zhuǎn)向有軌電車線路的干線綠波優(yōu)化[J]. 交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào),2020,20(1):204-214.
[4]耿宇宇. 混合儲(chǔ)能式現(xiàn)代有軌電車無線電能傳輸系統(tǒng)能效優(yōu)化研究[D].北京:北京交通大學(xué),2019.
[5]李彬. 有軌電車無線電能傳輸系統(tǒng)諧振補(bǔ)償器設(shè)計(jì)及效率優(yōu)化研究[D].北京:北京交通大學(xué),2017.
[6]H. Li, A. Ravey, A. N'Diaye, et al. A Review of Energy Management Strategy for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicle[C]//2017 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC). Belfort, France:IEEE,2017:1-6.
[7]楊繼斌,徐曉惠,張繼業(yè),等. 燃料電池有軌電車能量管理策略多目標(biāo)優(yōu)化[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2018,54(22):153-159.
[8]李奇,孟翔,陳維榮,等. 燃料電池混合動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配與多目標(biāo)優(yōu)化[J].西南交通大學(xué)學(xué)報(bào),2019,54(5):1079-1086.
[9]宋大鳳,雷宗坤,曾小華,等. 燃料電池混合動(dòng)力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2019(10):46-53.
[10] 韓曉娟,程成,籍天明,等. 計(jì)及電池使用壽命的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量優(yōu)化模型[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2013,33(34):91-97,16.
[11] V. A. Gorelov, D. O. Butarovich, A. A.Staduhin, etal. Simulation-Based Identification of the Parameters of a Minibus Hybrid Powertrain[C]//International Automobile Scientific Forum (IASF-2018). Moscow, Russian Federation: IOP Conference Series-Materials Science and Engineering,2019:1-12.
[12] Mohsen Aryan Nezhad, Hassan Bevrani. Real-Time Ac Voltage Control and Power-Following of a Combined Proton Exchange Membrane Fuel Cell, and Ultracapacitor Bank with Nonlinear Loads[J].International Journal of Hydrogen Energy,2017,42(33):21279-21293.
[13] J. P. Torreglosa, F. Jurado, P. García, et al. Application of Cascade and Fuzzy Logic Based Control in a Model of a Fuel-Cell Hybrid Tramway[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence,2011,24(1):1-11.
[14] He Yin, Wenhao Zhou, Mian Li, et al. An Adaptive Fuzzy Logic-Based Energy Management Strategy on Battery/Ultracapacitor Hybrid Electric Vehicles[J]. IEEE Transactions On Transportation Electrification,2016,2(3):300-311.
[15] 陳維榮,燕雨,李奇. 基于狀態(tài)機(jī)的燃料電池混合動(dòng)力系統(tǒng)控制策略[J].西南交通大學(xué)學(xué)報(bào),2019,54(4):663-670.
[16] Pedro M. Mu?oz, Gabriel Correa, Marcos E. Gaudiano, et al. Energy Management Control Design for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles Using Neural Networks[J].International Journal of Hydrogen Energy,2017,42(48):28932-28944.
[17] Songlin Wei, Hongzheng Chen. Energy Management of a Fuel Cell/Ultracapacitor Hybrid Power System Using an Adaptive Optimal-Control Method[J]. Journal of Power Sources,2011,196(6):3280-3289.
[18] 王玙,楊中平,李峰,等. 有軌電車混合動(dòng)力系統(tǒng)能量交互型管理策略與容量配置協(xié)同優(yōu)化研究[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2019,34(8):1780-1788.
[19] 諸斐琴,楊中平,林飛,等. 基于加速時(shí)間預(yù)測的現(xiàn)代有軌電車儲(chǔ)能系統(tǒng)能量管理與容量配置優(yōu)化研究[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2017,32(23):158-166.
[20] 劉昕,盧怡,張繼業(yè). 混合動(dòng)力有軌電車運(yùn)行能耗研究[J].現(xiàn)代城市軌道交通,2019(2):29-33.
收稿日期 2020-04-26
責(zé)任編輯 黨選麗