蔣欣源

廈門金龍聯(lián)合汽車工業(yè)有限公司，福建廈門，361000

0 引言

隨著全球氣候變化和環(huán)保壓力的加大，電動汽車尤其是燃料電池電動汽車（FCEVs）逐漸被視為未來可持續(xù)發(fā)展的重要選擇。然而，為了使其商業(yè)化和普及，需要在經(jīng)濟性和耐久性上對FCEVs進行優(yōu)化。經(jīng)濟性主要涉及燃料電池汽車的運行成本，包括燃料消耗和維護成本；耐久性則關(guān)乎燃料電池的壽命和穩(wěn)定性。由于這兩個因素與燃料電池汽車系統(tǒng)的整車能源管理密切相關(guān)，本文主要研究電電混合燃料電池汽車的能源管理策略，特別是動態(tài)規(guī)劃（DP）算法的改進，以提高其經(jīng)濟性和耐久性。

1 電電混合燃料電池汽車系統(tǒng)動力方案定義

電電混合燃料電池汽車是一種將燃料電池發(fā)電技術(shù)與混合動力技術(shù)相結(jié)合的新型汽車。這種汽車的主要特點是使用電電混合的燃料電池汽車能量管理控制策略，結(jié)合整車實際運行工況及動力電池狀態(tài)，實現(xiàn)整車能量管理的合理分配，在保證整車動力性需求的基礎(chǔ)上，避免燃料電池系統(tǒng)頻繁變載導致燃料電池系統(tǒng)壽命降低的風險，維持動力電池剩余電量SOC相對穩(wěn)定，在制動過程中，驅(qū)動電機可通過回收制動能量為電池組充電，從而實現(xiàn)更長的續(xù)航里程[1]。

2 電電混合燃料電池汽車的模型簡述

2.1 燃料電池的模型

燃料電池模型主要關(guān)注燃料電池堆的性能和效率。通常采用的燃料電池是質(zhì)子交換膜燃料電池（PEMFC），其主要特點是工作溫度較低（約80℃）、啟動速度快，且體積小和重量輕。（1）電化學反應：描述燃料電池中氫氣和氧氣的反應過程，以及生成的電流、電壓和熱量。（2）傳質(zhì)過程：包括氫氣、氧氣在燃料電池內(nèi)的擴散和輸送過程，以及水分的排放。（3）熱管理：燃料電池在工作過程中產(chǎn)生的熱量需要通過散熱系統(tǒng)進行控制，以保持燃料電池在合適的溫度范圍內(nèi)工作。

2.2 動力電池模型

動力電池模型主要關(guān)注電池組的性能和壽命。常見的動力電池類型有錳系三元鋰電池、磷酸鐵鋰電池等。（1）電池內(nèi)阻：電池在充放電過程中的內(nèi)阻會影響其性能和效率，通常使用等效電路模型（如Thevenin模型）來描述。（2）開路電壓：電池在不同荷電狀態(tài)下的開路電壓，通?？梢杂媒?jīng)驗公式進行擬合。（3）容量衰減：電池在使用過程中會出現(xiàn)容量衰減現(xiàn)象，影響壽命，可以通過經(jīng)驗公式或基于循環(huán)數(shù)的模型來描述。

2.3 汽車整體模型

汽車整體模型關(guān)注整車的動力性能和能耗特性，可以從以下幾個方面進行描述。燃料電池車輛電器系統(tǒng)的架構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 燃料電池車輛電器系統(tǒng)的架構(gòu)圖

（1）驅(qū)動力學：驅(qū)動電機、傳動系統(tǒng)和車輪之間的力學關(guān)系，以及電機的控制策略。

（2）制動能量回收：在制動過程中，通過驅(qū)動電機將機械能轉(zhuǎn)化為電能進行回收的過程和效率[2]。

（3）車輛動力需求：車輛在不同行駛工況下的動力需求，包括行駛阻力、加速度、爬坡能力等。

（4）能量管理策略：整車能源系統(tǒng)（燃料電池、動力電池等）之間的能量分配和控制，以實現(xiàn)高效、環(huán)保的駕駛體驗。

3 電電混合燃料電池汽車能量管理路徑開發(fā)

3.1 常用能量管理路徑介紹

在常用的能量管理路徑中，電電混合燃料電池汽車的能量管理控制主要考慮如何平衡燃料電池系統(tǒng)和動力電池的能量分配。當汽車處于滿足燃料電池系統(tǒng)開堆條件下，首先通過整車控制器根據(jù)動力電池的剩余電量、當前的駕駛需求以及附加電器的功率需求，綜合計算燃料電池系統(tǒng)當前的需求功率。然后，根據(jù)動態(tài)比例因子進行權(quán)重計算，確定當前允許的最小功率值 。燃料電池系統(tǒng)運行功率被劃分為六個定點功率運行點，當運行到設(shè)定的功率濾波時間t1時，通過定點插值查詢確定燃料電池系統(tǒng)的定點需求功率。當燃料電池系統(tǒng)功率達到需求功率時，設(shè)定功率持續(xù)運行的濾波時間t2后更新下一個需求功率。

3.2 能耗最優(yōu)管理理論路徑

本方案在能耗最優(yōu)的管理理論路徑中，基于能源效率最優(yōu)化的原則，對整個燃料電池汽車的能量管理進行了全面優(yōu)化。方案不僅考慮了動力電池的剩余電量和駕駛需求，還結(jié)合了燃料電池系統(tǒng)的實際運行狀態(tài)和燃料電池的健康狀況。這種路徑的實現(xiàn)，需先依據(jù)動力電池、駕駛需求以及附加電器功率需求計算燃料電池系統(tǒng)的需求功率，接著根據(jù)動態(tài)比例因子計算權(quán)重比和當前許可的最小功率值。定點功率運行點由燃料電池系統(tǒng)功率需求和燃料電池的健康狀況決定，滿足設(shè)定的功率濾波時間后，使用插值查詢方式確定燃料電池系統(tǒng)的定點需求功率[3]。在燃料電池系統(tǒng)功率達到需求功率后，通過設(shè)定的濾波時間更新下一個需求功率。這種路徑在保證燃料電池系統(tǒng)穩(wěn)定運行的同時，有效減少燃料電池功率的頻繁變化，延長了燃料電池系統(tǒng)的壽命。能量管理的實施流程如圖2所示。

圖2 能量管理的實施流程圖

4 燃料電池汽車經(jīng)濟性與耐久性優(yōu)化控制改進策略

4.1 改進DP優(yōu)化狀態(tài)變量設(shè)置

在動態(tài)規(guī)劃（DP）算法中，狀態(tài)變量的設(shè)置直接影響著燃料電池汽車的能量管理效率和優(yōu)化結(jié)果。對于燃料電池汽車來說，改進狀態(tài)變量的設(shè)置能更好地平衡車輛的經(jīng)濟性和耐久性。

（1）對燃料電池系統(tǒng)的狀態(tài)變量進行優(yōu)化。傳統(tǒng)的DP算法中，狀態(tài)變量通常為動力電池的剩余電量SOC，而在實際情況中，燃料電池系統(tǒng)的功率需求和燃料電池的健康狀況也應納入狀態(tài)變量中。例如，當整車當前附件高壓電器的需求功率為Pac（這里的附件高壓電器包括低壓DC/DC變換器、電空調(diào)、電動打氣泵、電動油泵等）時，可將Pac作為狀態(tài)變量之一，以更好地模擬燃料電池系統(tǒng)的實際工作狀態(tài)。

（2）調(diào)整權(quán)重比的計算方法。在傳統(tǒng)的DP算法中，權(quán)重比通常是由動態(tài)比例因子K計算得出的。但在實際應用中，根據(jù)燃料電池系統(tǒng)的實際需求和健康狀況，我們可能需要調(diào)整K值。例如，當整車需求驅(qū)動功率為Pd時，可將K設(shè)為Pac/Pd，這樣就可以根據(jù)附件高壓電器的需求功率和整車的駕駛需求，動態(tài)調(diào)整權(quán)重比。

4.2 燃料電池自適應啟動停止間隔控制

自適應啟動停止間隔控制是一種有效的能源管理策略，它能夠根據(jù)燃料電池系統(tǒng)的工作狀態(tài)和環(huán)境條件，動態(tài)地調(diào)整燃料電池系統(tǒng)的啟動和停止時間，從而優(yōu)化燃料電池汽車的運行性能。

（1）假設(shè)在初始狀態(tài)下，燃料電池系統(tǒng)啟動后，燃料電池系統(tǒng)功率運行在最小定點功率點Pfc_1，比如20kW。啟動后的燃料電池系統(tǒng)會逐漸升溫，直到達到一個設(shè)定閾值T1，假設(shè)是60℃。當燃料電池系統(tǒng)溫度達到T1時，系統(tǒng)可以根據(jù)當前的駕駛需求和動力電池的SOC，動態(tài)地調(diào)整燃料電池系統(tǒng)的功率輸出。

（2）在運行過程中，如果燃料電池系統(tǒng)的溫度超過了另一個設(shè)定閾值T2（比如80℃），或者動力電池的SOC達到了另一個設(shè)定閾值SOC2（比如80%），則燃料電池系統(tǒng)將進入停止狀態(tài)[4]。這個停止狀態(tài)將持續(xù)一段時間，比如5分鐘，以保證燃料電池系統(tǒng)的溫度能夠降下來，并且動力電池的SOC能夠得到合理的利用。

（3）在停止狀態(tài)結(jié)束后，燃料電池系統(tǒng)將再次啟動，重新運行在最小定點功率點。這個啟動-停止的過程將循環(huán)進行，以保證燃料電池系統(tǒng)能夠在一個安全和高效的狀態(tài)下運行。

4.3 經(jīng)濟性與耐久性結(jié)合改進

在改進燃料電池汽車的經(jīng)濟性和耐久性方面，需要結(jié)合車輛的實際工況和使用環(huán)境，建立一個準確的經(jīng)濟性仿真模型。同時，還需要對燃料電池系統(tǒng)的工作狀態(tài)進行實時監(jiān)控和智能控制，以優(yōu)化系統(tǒng)的能源管理策略，提高系統(tǒng)的運行效率和穩(wěn)定性。

（1）建立等速40km/h的等速工況任務。根據(jù)仿真結(jié)果，當車輛在等速40km/h的工況下運行時，其氫耗為3.81kg/100km。這個數(shù)據(jù)為改進提供了基線，在改進時根據(jù)這個基線，調(diào)整燃料電池系統(tǒng)的能源管理策略，以降低氫耗，提高等速巡航續(xù)駛里程。

（2）建立CHTC-C循環(huán)工況任務。在這個任務中，假設(shè)車輛滿載，但不開空調(diào)。根據(jù)仿真結(jié)果，當車輛在這個工況下運行時，其氫耗為6.8kg/100km。這個數(shù)據(jù)顯示，滿載和不開空調(diào)的工況對燃料電池汽車的經(jīng)濟性有顯著的影響。

（3）動態(tài)調(diào)整燃料電池系統(tǒng)的功率輸出：這一步驟的關(guān)鍵在于，如何準確地感知并預測車輛的載荷和環(huán)境溫度。例如，可以使用高精度的負載傳感器和溫度傳感器，以及先進的機器學習算法，對車輛的載荷和環(huán)境溫度開展實時監(jiān)測和預測。據(jù)此，當車輛的載荷增加，例如從空載增加到滿載，可能需要將燃料電池系統(tǒng)的功率輸出從20kW增加到30kW，以滿足增加的駕駛需求[5]。同時，如果環(huán)境溫度升高，可能需要將燃料電池系統(tǒng)的功率輸出降低，以避免過熱。

（4）自適應啟動停止間隔控制：這一步驟的關(guān)鍵在于，如何準確地感知并預測燃料電池系統(tǒng)的工作狀態(tài)和環(huán)境條件。例如，可以使用高精度的燃料電池溫度傳感器和SOC傳感器，以及先進的控制算法，對燃料電池系統(tǒng)的工作狀態(tài)和環(huán)境條件進行實時監(jiān)測和控制。據(jù)此，當燃料電池系統(tǒng)的溫度達到80℃或者動力電池的SOC達到80%，可以將燃料電池系統(tǒng)從運行狀態(tài)切換到停止狀態(tài)，并保持停止狀態(tài)5分鐘，以保護燃料電池，延長其使用壽命。

（5）為了驗證這些技術(shù)措施的有效性，還需對燃料電池汽車進行實際測試。這些測試不僅包括在實驗室的模擬工況下進行的測試，還包括在實際路況下進行的測試。通過這些測試，可進一步優(yōu)化技術(shù)措施，使燃料電池汽車更好地適應各種工況和使用環(huán)境，從而提高其經(jīng)濟性和耐久性。

4.4 革新DP算法結(jié)構(gòu)

改進燃料電池汽車的經(jīng)濟性與耐久性控制策略，首要任務是革新DP算法結(jié)構(gòu)。DP算法在能源管理系統(tǒng)中起著關(guān)鍵作用，它能夠確定最優(yōu)的能量分配，以實現(xiàn)最佳的經(jīng)濟性和耐久性。

（1）狀態(tài)變量和控制變量的選擇：在現(xiàn)有DP算法中，狀態(tài)變量通常包括燃料電池的電壓、電流等，控制變量則包括電力分配、燃料電池啟動/停止等。為了提高經(jīng)濟性和耐久性，還需進一步擴展狀態(tài)變量和控制變量，例如引入附件高壓電器的需求功率，這些電器包括低壓DC/DC變換器、電空調(diào)、電動打氣泵、電動油泵等。當整車需求驅(qū)動功率P為50kW時，可動態(tài)地調(diào)整燃料電池系統(tǒng)的功率輸出PFC。

（2）優(yōu)化目標和約束條件：在現(xiàn)有DP算法中，優(yōu)化目標通常是最小化燃料消耗，約束條件則包括燃料電池的功率限制、電池的SOC限制等。為了提高經(jīng)濟性和耐久性，可將優(yōu)化目標擴展為最小化總體運行成本，其中包括燃料成本、維護成本、更換燃料電池的成本等。同時，還需引入更多的約束條件，例如燃料電池的溫度限制≤80℃、啟動/停止的間隔時間限制t間隔≥5分鐘等。

（3）改進DP算法：現(xiàn)有的DP算法可能需要很大的計算資源和計算時間，這對于實時的能源管理系統(tǒng)來說影響較大。為了解決這個問題，可以采用近似DP（ADP）算法，例如用函數(shù)逼近方法替代傳統(tǒng)的表查找方法，用有效策略替代傳統(tǒng)的全局優(yōu)化策略[6]。據(jù)此，實現(xiàn)實時的能源管理，同時保證經(jīng)濟性和耐久性。

（4）仿真和實驗驗證：為了驗證新的DP算法，針對氫燃料電池公路車型在CHTC-C循環(huán)工況下進行仿真。氫燃料電池公路車型整車參數(shù)如表1所示。

表1 整車參數(shù)

利用Cruise軟件搭建整車仿真模型，如圖3所示。

圖3 Cruise 仿真模型

建立CHTC-C循環(huán)工況任務如圖4所示。

圖4 CHTC-C 工況路譜

將經(jīng)濟性仿真結(jié)果進行匯總，其仿真結(jié)果如下：新的DP算法可以將CHTC工況下的氫耗降低到6.8kg/100km。這些結(jié)果表明，新的DP算法可以顯著提高燃料電池汽車的經(jīng)濟性和耐久性。

5 結(jié)語

綜上，在優(yōu)化電電混合燃料電池汽車的能源管理時，需提高其經(jīng)濟性和耐久性。這包括選擇合適的狀態(tài)變量和控制變量，設(shè)定實際可行的優(yōu)化目標和約束條件，以及采用近似DP算法（ADP）以適應實時能源管理的需求，而這些成果不僅為燃料電池汽車的能源管理提供了新的思路和方法，也對推動燃料電池汽車的商業(yè)化具有積極的作用。