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汽车|燃料电池汽车能量管理动态规划算法的误差累积问题及解决方法


来源 | CEA氢氢子衿
摘要:针对动态规划算法在燃料电池汽车能量管理控制的应用中计算过程存在蓄电池荷电状态误差累积的问题,设计了一个5阶段决策过程,以详细分析误差累积的原因和结果?在此基础上提出一种误差累积解决方法,即在正向生成阶段根据实际SOC值自动搜索出离其最近的标准离散值,获得对应的最优决策?采用ADVISOR软件对此法所得的策略进行仿真,结果表明,此方法能得到一个次优的能量管理控制策略,所得耗氢量相对理论最优耗氢量的误差小于0.5%?
前言
在提前已知行驶工况的条件下,动态规划算法常常用于制定混合动力汽车的能量管理控制策略,以取得全局最优的燃油经济性?然而,动态规划算法在实际运用中存在许多问题:(1)要求提前已知全程工况信息;(2)所生成的最优策略仅针对已知路线,对于其它路线需要重新生成;(3)生成动态规划控制策略往往需要大量的计算时间(数小时),随着控制参数和表征状态的参数的增多,计算时间呈指数形式增加,对车载微处理器的要求很高?
虽然动态规划在燃料电池汽车能量管理控制策略中的运用受到种种限制,但其结果仍作为基准来评判其他策略的优劣?
针对行驶工况信息难以获取的情况,文献中提出基于马尔科夫链的驾驶员需求功率预测模型和基于随机动态规划算法的能量管理策略?文献中提出自适应动态规划算法,摆脱了动态规划需提前预知工况信息的限制条件,可仅根据动力系统当前运行状态来决定控制策略?
针对动态规划算法计算量大,计算时间长的缺点,文献中就如何减少动态规划计算量及系统变量离散化问题进行了研究,指出减小系统的状态变量和控制变量的取值范围以及减少计算控制变量的个数能减少计算量?文献中以PRIUS为研究对象,指出蓄电池功率离散步长越小,计算时间越长,对应的燃油经济性越好?文献中提出改进动态规划算法用于减少计算时间,文献中提出一种迭代动态规划算法,通过在一个多维的自适应搜索空间迭代收敛最优控制策略,以缩短计算时间?
由此可见,现阶段针对动态规划算法用于获取能量管理控制策略的研究主要集中于如何让动态规划算法更为实用?然而经过研究发现,当系统状态变量为连续值时,动态规划算法在计算过程中存在误差累积的现象,若处理不当,会造成动态规划算法结果不准确?本文中将分析动态规划算法计算过程中存在误差累积的原因,并提出一种解决方法?
1 燃料电池汽车动力系统建模
燃料电池混合动力汽车动力系统结构图如图1所示,包括燃料电池?DC/DC变换器?蓄电池?电机及其控制器和传动系统?
汽车|燃料电池汽车能量管理动态规划算法的误差累积问题及解决方法
本文插图

图1 燃料电池混合动力汽车动力系统结构图
1.1 燃料电池
本文中所采用的燃料电池种类为质子交换膜燃料电池(proton exchang emembrane fuel cell,PEMFC),最大净输出功率为60kW,储氢系统储氢质量为3.6kg,储氢压力为35MPa?其模型主要包括效率模型和氢耗量模型?燃料电池堆的效率通过实验获取,某一燃料电池的效率和净输出功率的关系曲线如图2(a)所示?由图可见,燃料电池在净输出功率为18.83kW时取得最高的效率为49.1%?
燃料电池的氢耗量由燃料电池的功率和对应的效率确定:
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本文插图

式中:M fc 为耗氢量;E low,H2 为氢气低热值,E low,H2 =120kJ/g;P fc 为燃料电池的输出功率;η fc (P fc )为燃料电池输出功率为P fc 时的效率?以1s为时间间隔来计算对应的耗氢量,得到耗氢量与输出功率的关系曲线,如图2(b)所示?
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本文插图

图2 燃料电池性能相关曲线
1.2 蓄电池


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