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( 五 )
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表2 项目用车的整车基本参数
考虑到动态规划算法的离线计算过程需要很长的计算时间,本文中以一个标准NEDC工况为已知工况信息来求取最优的能量管理控制策略?
根据文献中的研究成果,燃料电池功率的离散精度对所取得燃油经济性有一定的影响,本文中将对比将燃料电池功率的离散精度为500和1000W时所获得燃油经济性?
用MATLAB编程进行动态规划算法的离线计算过程,将获得的能量管理控制策略带入ADVISOR仿真分析软件进行经济性仿真,结果如表3?图9和图10所示?
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表3 仿真结果
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图9 两种离散精度下燃料电池的仿真数据
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图10 两种离散精度下蓄电池的仿真数据
从仿真结果可以看出,采用此方法来处理离散动态规划连续状态变量的误差累积现象,所获得的燃油经济性与逆向计算的标准燃油经济性的误差小于等于0.5%,几乎可以忽略不计,因此该方法是一种有效的解决办法?
同时,两种燃料电池离散精度下所得的燃油经济性误差小于0.05%,完全可以忽略,而理论上离散精度为500W时的离线计算时间为精度为1000W时的两倍,因此1000W的离散精度已符合要求?
对比分析燃料电池功率输出的规律不难发现:(1)在动态规划能量管理控制策略中,燃料电池的输出功率相对集中于高效率区,以获得更高的燃油经济性,由于燃料电池可用工作点更多,所以燃料电池功率离散精度为500W时工作点更多;(2)每当需求功率上升到20kW时,燃料电池总能在峰值功率附近以20kW左右的功率输出一段时间;(3)当燃料电池汽车需要长时间提供较高功率时,为了维持蓄电池的SOC平衡,燃料电池会提前输出较多的功率给蓄电池充电,当需求功率变大时,燃料电池还是以高效率的工作点工作,其余的功率由蓄电池提供,当行程结束时蓄电池的SOC总能维持在初始SOC值的附近;(4)在两种离散精度下,燃料电池的工作规律基本相同,只是因为可用工作点的不同而在某些时刻输出功率略有差别;(5)蓄电池在需求功率较大时配合燃料电池输出一定的功率,共同驱动,在需求功率较小或制动能量回收时,燃料电池关闭,蓄电池单独工作?
5 结论
将动态规划算法用于求取电动汽车能量管理控制策略时存在状态变量误差累积的现象,采用根据实际SOC值自动搜索最优决策序列的方法能得到次优的能量管理控制策略?这种方法虽不能得到理论意义上的最优能量管理控制结果,但两者之间的差别非常小?同时该方法不依赖于SOC估算精度,计算时间较短,并能在行程结束时将状态变量的值控制在离散精度以内?
仿真结果中,燃料电池能在瞬时输出效率较高的功率,这与燃料电池较慢的动态响应特性不符,为了更好地指导其他能量管理控制策略的制定,同时作更加准确的经济性评判标准,需要在动态规划算法中考虑燃料电池的动态响应特性?另外,蓄电池的充放电电流也不能超过其实际的能力范围,这些都是在下一步的工作中需要解决的问题?
本文中发现的状态变量误差累积的现象,在所有状态变量为连续量的离散动态规划算法中都存在,运用时可供参考?
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