CN105416077B - 一种电动汽车的能量管理系统及管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电动汽车的能量管理领域。为降低混合动力电动汽车的行驶成本，本发明提出一种电动汽车的能量管理方法，采集电动汽车的车速信息并进行汇总分析，通过电动汽车的平均车速V_a或/和最高车速V_max辨识出电动汽车行驶的工况类型；根据工况类型选择相应的马尔科夫概率转移矩得出电动汽车的预测车速根据预测车速利用贝尔曼动态规划理论优化后的复合电源的控制策略对APU控制器及复合电源控制器发送控制命令，使APU系统和复合电源的放电功率等于驱动电机的需求功率P_ND且复合电源的耗电量最小。采用本发明能量管理方法对电动汽车的复合电源的能量进行管理，增大了超级电容的使用次数，减少了APU系统的工作时间，提高了电动汽车的燃油经济性。

Description

一种电动汽车的能量管理系统及管理方法

技术领域

本发明涉及电动汽车的能量管理领域，尤其涉及一种电动汽车的能量管理系统及管理方法。

背景技术

随着城市空气污染的日益严重，节能环保的电动汽车越来越受到重视，并逐渐作为汽车企业发展的重点。现有的纯电动汽车在行驶过程中虽然能够实现空气污染物的零排放，但是，纯电动汽车的续驶里程少以及动力电池充电耗费的时间长，严重制约着纯电动汽车的推广。

为提高电动汽车的续驶里程，降低污染，市场上推出了一种插电式混合动力汽车。在行驶过程中，当处于交通拥堵路段时，该插电式混合动力汽车可工作在纯电动模式，从而避免在拥堵路段排放空气污染物；当电池的电量不足或者是车速较高时，该插电式混合动力汽车可启动辅助动力系统(Auxiliary Power Unit，简称APU)即发动机-发电机组为驱动电机提供需求功率，或者同时为电池充电。但是，插电式混合动力汽车的电池和纯电动汽车的动力电池相比容量较小，且电池的使用寿命易因受到插电式混合动力汽车在加速、爬坡及制动时产生的大电流的冲击而缩短。为减小电流对电池的冲击，延长电池的使用寿命，本领域的技术人员将电池与超级电容结合作为复合电源为插电式混合动力汽车供电，减小经过电池的电流，从而提高电池的使用寿命。另外，由电池与超级电容结合形成的复合电源的充放电能力相较于电池的充放电能力较强，从而延长了插电式混合动力汽车在纯电动工作模式下的续驶里程。但是，现有的插电式混合动力汽车的能量管理系统无法根据其行驶工况对电池和超级电容的放电功率分配进行合理的控制，进而导致复合电源的使用效率低下。

发明内容

为合理分配插电式混合动力电动汽车的电池和超级电容的放电功率，提高能量利用率，降低复合电源在混合动力电动汽车行驶过程中耗费的经济成本，本发明提出一种电动汽车的能量管理方法，该方法包括如下步骤：

步骤1、采集所述电动汽车的车速信息，并对所述车速信息进行汇总分析，计算出所述电动汽车在最近的一个工况块内的最高车速V_max或/和平均车速V_a，并根据所述最高车速V_max或/和平均车速V_a辨识出所述电动汽车行驶的工况类型；

步骤2、根据所述电动汽车行驶的工况类型选择相应的马尔科夫概率转移矩阵对所述电动汽车的车速进行预测，且预测车速

其中，

Mn表示所述电动汽车的车速区间[0,V_max]离散形成的车速点的数量，

表示当所述电动汽车在k+n-2时刻的车速V_k+n-2为离散形成的第i₁个车速点且在k+n-1时刻的车速V_k+n-1为离散形成的第i₂个车速点时，该电动汽车在k+n时刻的车速V_k+n为离散形成的第j个车速点V_j的概率，

i₁＝1、2、3、…Mn，i₂＝1、2、3、…Mn，j＝1、2、3、…Mn，

H_F表示预测的时长；

步骤3、根据预测车速利用贝尔曼动态规划理论对所述电动汽车的复合电源的控制策略进行优化，且优化后的复合电源的控制策略根据所述电动汽车的当前车速、加速信息、制动信息、所述电动汽车的APU系统的放电功率、复合电源中的电池的荷电状态以及所述电动汽车的驱动电机的需求功率P_ND对所述电动汽车的APU控制器及复合电源控制器发送控制命令，使所述APU系统和所述复合电源的放电功率等于所述驱动电机的需求功率P_ND，并使所述复合电源在所述电动汽车行驶过程中消耗的电量最小。

采用本发明能量管理方法对电动汽车的复合电源的能量进行管理时，根据电动汽车的实时车速辨识出其所处实时工况，从而得出电动汽车的预测车速，并根据预测车速利用贝尔曼动态规划理论对电动汽车的复合电源原有的控制策略进行优化，从而减小复合电源中的电池的放电时长，有效减少电池在制动能量回收时的充电次数，既减小了电池的电阻能量消耗，减少了能量浪费，提高了电动汽车的燃油经济性，又减小了电池的充放电次数，提高了电池的使用寿命；增大了复合电源中的超级电容的放电电流及放电时间，有效提高了超级电容的利用效率，进而提高了电动汽车的燃油经济性。

优选地，所述工况类型包括高速工况、中速工况及低速工况，并通过逻辑门限方法或模糊控制策略辨识得出，辨识过程中计算量较小，辨识方便。

优选地，采用逻辑门限方法对所述电动汽车的工况类型进行辨识时，当所述电动汽车的最高车速V_max≤4m/s时，所述电动汽车的工况类型为低速工况；当所述电动汽车的最高车速4m/s＜V_max≤12m/s时，所述电动汽车的工况类型为中速工况；当所述电动汽车的最高车速12m/s＜V_max时，所述电动汽车的工况类型为高速工况。

优选地，采用模糊控制策略对所述电动汽车的工况类型进行辨识时，

所述平均车速的低速工况隶属度函数

所述平均车速的中速工况隶属度函数

所述平均车速的高速工况隶属度函数

所述最高车速的低速工况隶属度函数所述最高车速的中速工况隶属度函数

所述最高车速的高速工况隶属度函数

优选地，所述马尔科夫概率转移矩阵为二阶马尔科夫概率矩阵，且该二阶马尔科夫概率矩阵中的矩阵元素

其中，

表示所述电动汽车的车速从k-1时刻车速V_k-1为离散车速点到k时刻车速V_k为离散车速点再到k+1时刻车速V_k+1为离散车速点V_j出现的次数；

表示所述电动汽车的车速从k-1时刻车速V_k-1为离散车速点到k时刻车速V_k为离散车速点出现的次数。

优选地，所述马尔科夫概率转移矩阵通过离线计算得出。这样，马尔科夫概率转移矩阵在计算完成后可先行存储在车速预测模块中，方便调用，且大大减小了在线数据的计算量。

优选地，在所述步骤3中，根据贝尔曼动态规划理论对所述电动汽车的复合电源的控制策略进行优化时，使所述电动汽车的复合电源的代价函数J_DP的值最小，且

其中，

N表示预测的未来车速的时长，

L表示所述复合电源在所述电动汽车行驶过程中消耗电量产生的成本，

x(k)表示动态规划过程中所述复合电源在k时刻的状态变量，包括所述复合电源中电池的荷电状态、极化电压以及超级电容的荷电状态，

u(k)表示动态规划过程中所述复合电源在k时刻的控制量，包括所述复合电源中的电池的放电电流i_L(k)，

U_t(k)表示所述复合电源中的电池在k时刻的端电压，

R_i(k)表示所述复合电源中的电池在k时刻的直流电阻，

U_D(k)表示所述复合电源中的电池在k时刻的极化电压，

R_D(k)表示所述复合电源中的电池在k时刻的极化电阻，

U_co(k)表示所述复合电源中的超级电容在k时刻的开路电压，

i_c(k)表示所述复合电源中的超级电容在k时刻的充放电电流，

M_e表示用电价格。

优选地，所述电动汽车加速行驶时，

当P_A+P_E＞P_ND时，所述复合电源中的超级电容被动充电，

当P_A+P_E＜P_ND时，所述复合电源中的超级电容放电，

其中，

P_A为所述APU系统的放电功率，

P_E为所述复合电源中的电池的放电功率。

本发明还提出一种应用上述任意一项电动汽车的能量管理方法对电动汽车的复合电源的能量进行管理的能量管理系统。

优选地，该能量管理系统包括车速采集分析模块、车速预测模块和控制策略计算模块，

所述车速采集分析模块与车速传感器连接并实时接收所述车速传感器检测到的车速信息，所述车速采集分析模块对接收到的车速信息进行汇总分析，并将辨识得出的所述电动汽车的工况类型传输到所述车速预测模块中；

所述车速预测模块根据所述电动汽车的工况类型选择相应的马尔科夫概率转移矩阵对所述电动汽车的车速进行预测，并将预测得出所述电动汽车的预测车速传输到所述策略控制计算模块中；

所述策略控制计算模块根据所述预测车速利用贝尔曼动态规划理论对所述电动汽车的复合电源的控制策略进行优化，且优化后的复合电源的控制策略根据所述电动汽车的当前车速、制动信息、加速信息、所述电动汽车的APU系统的放电功率、复合电源的电池的荷电状态及所述电动汽车的驱动电机的需求功率P_ND向所述电动汽车的APU控制器、复合电源控制器发送控制命令，使所述APU系统和所述复合电源的放电功率等于所述驱动电机的需求功率P_ND，并使所述复合电源在所述电动汽车行驶过程中消耗的电量最小。

采用本发明电动汽车的能量管理系统对电动汽车的复合电源的能量进行管理时，根据电动汽车的实时车速辨识出其所处的实时工况类型，从而预测得出电动汽车的预测车速，并根据预测车速利用贝尔曼动态规划理论对电动汽车原有的复合电源的控制策略进行优化，从而增加超级电容的使用次数，即增加超级电容的充放电电流和充放电时间，有效提高了超级电容的利用效率，减小电池的放电次数，既减小了电池的充放电时间，提高了电池的使用寿命，又减小了电池的电阻能量消耗，减少了能量浪费，提高了电动汽车的燃油经济性；减少了APU系统的工作时间，从而减少APU系统工作产生的燃油消耗，进而提高了电动汽车的燃油经济性。

附图说明

图1为本发明电动汽车的系统结构图；

图2为采用模糊控制策略辨识电动汽车所处工况类型的流程框图；

图3为电动汽车的复合电源中的电池的相关参数随该电池的荷电状态SOC的变化情况图，其中，图3(a)为电池的直流电阻R₀随其荷电状态SOC变化的曲线，图3(b)为电池的极化电阻R_D随其荷电状态SOC变化的曲线，图3(c)为电池的开路电压U_OC随其荷电状态SOC变化的曲线，图3(d)为电池的极化电容C_D随其荷电状态SOC变化的曲线；

图4为计算马尔科夫概率转移矩阵用的原始工况数据汇总图；

图5为图4所示原始工况数据的分类图，其中，图5(a)为低速工况块分类图，图5(b)为中速工况块分类图，图5(c)为高速工况块分类图；

图6为实验电动汽车进行仿真测试的工况数据图；

图7为实验电动汽车与对比电动汽车在循环工况下进行仿真测试的仿真结果，其中，图7(a1)为对比电动汽车电池的放电电流i_L(k)的变化曲线，图7(a2)为试验电动汽车电池的放电电流i_L(k)的变化曲线；图7(b1)为对比电动汽车超级电容的放电电流i_c(k)的变化曲线，图7(b2)为试验电动汽车超级电容的放电电流i_c(k)的变化曲线；图7(c1)为对比电动汽车APU系统的放电功率P_A的变化曲线，图7(c2)为试验电动汽车APU系统的放电功率P_A的变化曲线。

具体实施方式

下面结合附图1-7对本发明电动汽车的能量管理系统及管理方法进行详细说明。

如图1所示，本发明电动汽车的能量管理系统1包括车速采集分析模块11、车速预测模块12及策略控制计算模块13。优选的，车速采集分析模块11、车速预测模块12及策略控制计算模块13集成在同一个控制器中，以便于数据的传输及处理。

车速采集分析模块11与车速传感器2连接并接收车速传感器2实时检测到的电动汽车的车速信息，车速采集分析模块11对接收到的电动汽车的车速信息进行记录并存储到该车速采集分析模块11的存储单元中，且车速采集分析模块11在记录车速信息时，每一段记录的时间长度GL为接收到的一个完整的工况块的时间长度，且记录频率为1次/秒。工况块指的是：电动汽车的车速从零开始加速并在达到一定车速后再减速到零的时间段内形成的车速变化曲线。当一个完整的工况块的时间长度大于车速采集分析模块11能够记录的最大的时间长度SL时，车速采集分析模块11针对该工况块进行记录的时间长度GL等于车速采集分析模块11能够记录的最大的时间长度SL，并存储到存储单元中。比如，当车速采集分析模块11能够记录的最大的时间长度SL为100秒(s)，而电动汽车在循环工况中的一个完整的工况块的时间长度为128s时，车速采集分析模块11针对该工况块记录并存储的时间长度GL为100s。车速采集分析模块11对记录存储的车速信息进行汇总分析，计算出电动汽车在工况块Q_a内的平均车速V_a和最高车速V_max，并根据电动汽车在工况块Q_a内的最高车速V_max或者根据平均车速V_a和最高车速V_max辨识出电动汽车所处的工况类型，该工况类型包括低速工况、中速工况和高速工况三种，并将电动汽车在该工况块Q_a内所处的工况类型传输到车速预测模块12中，且，

V_max＝max(V₁,V₂...V_k...VH_B)，

其中，

V_k表示电动汽车在工况块Q_a内k时刻的速度，

H_B表示工况块Q_a的时间长度。

车速采集分析模块11在对电动汽车所处的工况类型进行辨识时，可采用逻辑门限值法或模糊控制策略进行辨识。

当采用逻辑门限值法对电动汽车所处的工况类型进行辨识时，以电动汽车的最高车速V_max为例：当电动汽车的最高车速V_max≤4m/s时，电动汽车的工况类型为低速工况；当电动汽车的最高车速4m/s＜V_max≤12m/s时，电动汽车的工况类型为中速工况；当电动汽车的最高车速12m/s＜V_max时，电动汽车的工况类型为高速工况。

当采用模糊控制策略对电动汽车所处的工况类型进行辨识时，以电动汽车的平均车速V_a和最高车速V_max为例：

首先，针对电动汽车的平均车速V_a和最高车速V_max设定其模糊论域(0，M)，并根据电动汽车的平均车速V_a的最大值以及最高车速V_max的最大值确定相应的量化因子。

然后，如图2所示，通过电动汽车的平均车速V_a的隶属度函数μ(V_a)对电动汽车的平均车速V_a进行模糊化处理得到模糊结果A¹，通过电动汽车的最高车速V_max的隶属度函数β(V_max)对电动汽车的最高车速V_max进行模糊化处理得到模糊结果B¹。其中，平均车速V_a的低速工况隶属度函数为μ_A(V_a)、中速工况隶属度函数为μ_B(V_a)、高速工况隶属度函数为μ_C(V_a)，且

最高车速V_max的低速工况隶属度函数为β_A(V_max)、中速工况隶属度函数为β_B(V_max)、高速工况隶属度函数为β_C(V_max)，且

接着基于表1所示的模糊规则进行模糊推理，可得出电动汽车所处工况类型的模糊值C¹，且

其中，

表示合成运算；

R表示模糊关系矩阵，并由按照表1所示的模糊规则计算出的模糊关系矩阵R_m进行并运算得出，即R＝R₁∨R₂...∨R_m...∨R₉，且R_m＝(A_e×B_f)^T1×C_ef；

A_e表示平均车速V_a的模糊子集，e＝1、2或3，且当e＝1时，A_e表示平均车速V_a处于低速状态；当e＝2时，A_e表示平均车速V_a处于中速状态；当e＝3时，A_e表示平均车速V_a处于高速状态；

B_f表示最高车速V_max的模糊子集，f＝1、2或3，且当f＝1时，B_f表示最高车速V_max处于低速状态；当f＝2时，B_f表示最高车速V_max处于中速状态；当f＝3时，B_f表示最高车速V_max处于高速状态；

C_ef表示以A_e和B_f作为模糊输入对应的模糊输出；

T1表示将括号中的矩阵转换成一维向量。

表1模糊规则

	Va-低速	Va-中速	Va-高速
				Vmax-低速	低速	低速	低速
Vmax-中速	中速	中速	中速
				Vmax-高速	高速	高速	高速

通过模糊推理得出电动汽车所处工况类型的模糊值C¹后，运用最大隶属度法对电动汽车所处工况类型的模糊值C¹进行去模糊化处理，从而得出电动汽车当前所处的工况类型。

车速预测模块12与策略控制计算模块13连接。车速预测模块12根据电动汽车所处的工况类型调用通过离线计算得出并存储在车速预测模块12中的相应的二阶马尔科夫概率转移矩阵M_z对电动汽车的车速进行预测。定义该马尔科夫概率转移矩阵M_z中的矩阵元素即是说，该马尔科夫概率转移矩阵M_z中的矩阵元素表示当电动汽车在时刻k时的车速V_k为离散车速点且在时刻k-1时的车速V_k-1为离散车速点时，该电动汽车在时刻k+1时的车速V_k+1为离散车速点V_j的概率，进而可将马尔科夫概率转移矩阵M_z中的矩阵元素表示为：

其中，

表示电动汽车的车速从第i₁个离散车速点到第i₂个离散车速点再到第j个离散车速点V_j的概率，且

表示电动汽车的车速从第i₁个离散车速点到第i₂个离散车速点再到第j个离散车速点V_j出现的次数，

表示电动汽车的车速从第i₁个离散车速点到第i₂个离散车速点出现的次数。

在预测的未来车速时，当当前车速为V_k且上一时刻车速为V_k-1时，则电动汽车在未来H_F时间段内的每一秒的车速计算方法为

其中，

Mn表示电动汽车的车速区间[0,V_max]离散形成的离散车速点的数量，表示当所述电动汽车的k+n-2时刻的车速V_k+n-2为第i₁个离散车速点且k+n-1时刻的车速V_k+n-1为第i₂个离散车速点时，该电动汽车的k+n时刻的车速V_k+n为第j个离散车速点V_j的概率，i₁＝1、2、3、…Mn，i₂＝1、2、3、…Mn，j＝1、2、3、…Mn，

H_F表示预测的时长。

车速预测模块12在预测出电动汽车在未来H_F时刻的预测车速 后，将该预测车速传输到策略控制计算模块13中。

策略控制计算模块13与车速传感器2、加速踏板位置传感器3、制动踏板位置传感器4、复合电源控制器5、APU控制器6及驱动电机控制器7连接，实时接收车速信息、加速踏板位置信息、制动踏板位置信息、电池的荷电状态(State-of-Charge，简称SOC)、APU系统61的发电功率以及驱动电机控制器7驱动驱动电机71的需求功率P_ND，并根据电动汽车的预测车速、当前车速、加速信息、制动信息、复合电源51中电池511的荷电状态SOC、APU系统61的发电功率P_A以及驱动驱动电机所需的需求功率P_ND分别向复合电源控制器5和APU控制器6发送控制命令，使驱动电机71的输出转矩能够满足电动汽车的车轮转动需要，即使APU系统的放电功率和复合电源的放电功率的和等于驱动电机的需求功率P_ND，并使复合电源在电动汽车行驶过程中消耗的电量最小，即耗费的经济成本最小。驱动驱动电机71所需的需求功率P_ND可根据下式计算得出，

其中，

M_C表示电动汽车加载后的重量，

g表示重力加速度，

α表示电动汽车行驶道路的坡度，

C_ar表示电动汽车的风阻系数，

S表示电动汽车的迎风面面积，

V_k表示电动汽车的行驶速度，

η_T表示电动汽车的主减速器和差速器的效率，

f_F表示电动汽车的车轮的滚动阻力系数，

δ表示电动汽车的转动部件的等效系数。

另外，复合电源51中的超级电容512根据电动汽车在行驶过程中的实际需要被动的充电或放电。

由于电动汽车在行驶过程中，P_nd＝T_w*N_w/9549,且N_w＝60V/2πr_w，

其中，

T_w表示电动汽车的车轮转动时的需求转矩，单位为N.m，

N_w表示电动汽车的车轮的转速，单位为r/min，

P_nd表示电动汽车的车轮转动时的需求功率，单位为kW，

V表示电动汽车的行驶车速，单位为m/s，

r_w表示电动汽车的车轮的半径，单位为m。

策略控制计算模块13根据预测车速利用贝尔曼动态规划理论对复合电源的控制策略进行优化，即对复合电源中的电池的放电功率和超级电容的放电功率的分配比例进行优化，同时根据电池的荷电状态SOC，超级电容的荷电状态SOC和驱动电机的需求功率P_ND按照电动汽车的整车控制策略对复合电源控制器和APU控制器发送控制命令，使APU系统61和复合电源51的放电功率等于驱动电机71的需求功率，且驱动电机控制器7控制驱动电机71发出的驱动或制动转矩T_e，满足电动汽车的车轮9转动所需，即使T_w(k)＝ηR(k)T_e(k)，其中，

T_w(k)表示电动汽车的车轮在k时刻转动所需的转矩，

T_e(k)表示驱动电机71在k时刻输出的转矩，

η表示电动汽车的传动系统8的传动效率，

R(k)表示电动汽车的传动系统8在k时刻的变速比；

在动态规划优化过程中，复合电源的代价函数为J_DP，且：

其中，

N表示预测的未来车速的时长，

L表示电动汽车的复合电源在电动汽车行驶过程中消耗电量产生的成本，

x(k)表示动态规划过程中复合电源在k时刻的状态变量，包括复合电源中电池的荷电状态、极化电压以及超级电容的荷电状态，

u(k)表示动态规划过程中复合电源在k时刻的控制量，包括复合电源中的电池的放电电流i_L(k)，

U_t(k)表示复合电源中的电池在k时刻的端电压，

R_i(k)表示复合电源中的电池在k时刻的直流电阻，

U_D(k)表示复合电源中的电池在k时刻的极化电压，

R_D(k)表示复合电源中的电池在k时刻的极化电阻，

U_co(k)表示复合电源中的超级电容在k时刻的开路电压，

i_c(k)表示复合电源中的超级电容在k时刻的充放电电流，

M_e表示用电价格。

在电动汽车行驶过程中，当P_A+P_E＞P_ND时，其中，P_E为复合电源51中的电池511的放电功率，复合电源51中的超级电容512吸收APU系统61及电池511放出的多余的电量，即被动充电，且超级电容512的充电功率P_C＝P_A+P_E-P_ND；当P_A+P_E＜P_ND时，超级电容512放电以满足驱动驱动电机71所需的需求功率P_ND，且超级电容512的放电功率P_F＝P_ND-(P_A+P_E)。

下面，以基本参数如表2所示的电动汽车Q作为实验对象，该电动汽车Q的复合电源中电池为额定容量为77Ah的锂离子电池，在充放电过程中，该电池的相关参数随该电池的荷电状态SOC的变化情况如图3所示。在计算对该电动汽车车速进行预测用的马尔科夫概率转移矩阵时，所使用的原始工况数据如图4所示，且对该原始工况数据中的车速工况进行分类形成的三种工况类型的工况块如图5所示。在该电动汽车Q行驶过程中，采用本发明能量管理方法对该电动汽车Q中APU系统的发电功率、复合电源中的电池的放电电流i_L进行管理，并对该电动汽车Q的行驶工况进行测试，以验证本发明能量管理方法对电动汽车的复合电源的能量进行管理相较于现有的电动汽车的能量管理方法存在的优势。

表2电动汽车的基本参数

首先，在电动汽车的行驶过程中，用车速传感器实时检测电动汽车的车速，并对检测的车速信息进行记录，如图6所示，且在对电动汽车的车速信息进行记录时，每一次记录的时间长度为一个完整的工况块Q_a的时间长度。分别计算出电动汽车在该工况块Q_a内的平均车速V_a和最高车速V_max，并根据电动汽车在该工况块Q_a内的平均车速V_a和最高车速V_max利用模糊控制策略得出电动汽车Q所处的工况类型。

接着，根据电动汽车Q所处的工况类型调用相应的马尔科夫概率转移矩阵对电动汽车的未来的车速进行预测并得到预测车速 且预测的时长H_F为10s。

然后，将根据预测车速利用贝尔曼动态规划理论对电动汽车复合电源的控制策略进行优化，然后根据电动汽车的当前车速、加速信息、制动信息、电池的荷电状态、APU系统的发电功率P_A以及驱动驱动电机所需的需求功率P_ND对电动汽车的APU系统和复合电源进行控制，且控制规则如下：

1、对APU系统的控制：

1)当需求功率P_ND大于75千瓦且复合电源中的电池的荷电状态SOC小于0.35时，APU系统启动并维持放电功率75千瓦，其余能量由复合电源提供；

2)当需求功率P_ND小于75千瓦且电池的荷电状态SOC大于0.25时，APU系统中的发动机不工作，复合电源单独工作；

3)当需求功率P_ND小于75千瓦且复合电源中的电池的荷电状态SOC小于0.25时，APU系统开始工作且放电功率维持在75千瓦，复合电源中电池开始充电，直到复合电源中电池的荷电状态SOC大于0.35，APU系统停止工作；

4)当复合电源中的电池的荷电状态SOC大于0.35时，APU系统中的发动机不工作，复合电源单独工作。

2、对复合电源的控制：

1)当复合电源的放电功率大于38.16千瓦时，能量管理系统通过复合电源的控制策略对复合电源控制器发出的电池放电电流命令由动态规划原理根据预测车速计算得出；

2)当复合电源的放电功率小于38.16千瓦且大于零时，复合电源控制器控制电池提供全部复合电源放出的能量，超级电容不放电；

3)当复合电源放电功率小于零时，超级电容优先吸收制动能量，当超级电容的荷电状态超过95％时，电动汽车的DC/DC变换器开始工作，使复合电源中的电池开始代替超级电容吸收制动能量。

当该电动汽车未使用本发明能量管理方法对其复合电源的能量进行管理时，该电动汽车的整车控制器对APU系统和复合电源进行控制时的控制规则如下：

(1)当车辆需求功率为负，即制动踏板动作时：

APU系统停止工作，制动能量部分由车轮上的传统摩擦制动机构消耗，部分经驱动电机和驱动电机控制器储存到复合电源中，当制动能量可以完全被复合电源吸收时，车轮上的摩擦制动机构不工作；当制动功率超过复合电源能够吸收的最大功率时，车轮上的摩擦制动机构才进行工作。复合电源吸收制动能量遵从超级电容优先吸收的原则，且当超级电容荷电状态超过95％时，DC/DC变换器才开始工作，由电池开始代替超级电容吸收制动能量。

(2)当车辆需求功率为正，即加速踏板动作时：

当电池的荷电状态SOC大于0.35时，发动机不工作，复合电源提供所需全部能量，且复合电源的工作过程如下：

1)当复合电源放电功率小于38.16千瓦时，电池提供能量，超级电容不放电；

2)当复合电源放电功率大于38.16千瓦时，电池的放电功率为38.16千瓦，其余能量由超级电容被动补充；

3)当复合电源放电功率小于零时，超级电容优先吸收制动能量，且当超级电容荷电状态超过95％时，DC/DC变换器开始工作，电池开始代替超级电容吸收制动能量。

当电池SOC小于3.5时，发动机可以工作，复合电源的控制规则不变，且APU系统的控制规则如下：

1)当需求功率大约75千瓦时，APU系统启动且其放电功率维持在75千瓦，其余能量由复合电源提供；

2)当需求功率小于75千瓦且电池的荷电状态SOC大于0.25时，发动机不工作，复合电源单独工作；

3)当需求功率小于75千瓦且电池的荷电状态SOC小于0.25时，APU系统开始工作且放电功率维持在75千瓦，电池开始充电，直到电池的荷电状态SOC大于0.35，APU系统停止工作。

利用采用本发明能量管理方法对电动汽车的复合电源的能量进行管理的实验电动汽车和未采用本发明能量管理方法对电动汽车的复合电路的能量进行管理的对比电动汽车进行对比仿真测试，仿真结果如图7所示。比较图7(a1)和7(a2)可知：在充放电过程中，尤其是回收制动能量时，相较于对比电动汽车的电池，实验电动汽车的电池充放电的断点更多，即充放电次数更少，充放累计时长更短，因此，大大减小了电池的能量消耗，且根据表3所示的DC/DC变换器输出不同电流及功率时的效率表可知，当DC/DC工作时，DC/DC会损失一定的能量，当电池的工作次数减少时，DC/DC的损耗也会相应的减少，从而提高电动汽车的燃油经济性；比较图7(b1)和7(b2)可知：实验电动汽车的复合电源中的超级电容的放电电流及放电时间明显大于对比电动汽车的复合电源中的超级电容的放电电流和放电时间，由此可见，本发明能量管理方法能够更加有效地利用超级电容，从而提高电动汽车地燃油经济性；比较图7(c1)和7(c2)可知：实验电动汽车中的APU系统的工作时间相较对比电动汽车中的APU系统的工作时间较少，减少了APU系统的工作时间，进而减少电动汽车的燃油消耗，提高了电动汽车的燃油经济性。

表3、DC/DC变换器输出不同电流和功率时的效率表

ξ(iDC,PDC)	10kW	20kW	30kW	40kW	50kW
						10A	92％	95％	97％	95％	94％
50A	91％	93％	96％	93％	92％
						100A	88％	91％	95％	92％	91％
150A	82％	89％	92％	91％	90％

Claims (10)

1.一种电动汽车的能量管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1、采集所述电动汽车的车速信息，并对所述车速信息进行汇总分析，计算出所述电动汽车在最近的一个工况块内的最高车速V_max或/和平均车速V_a，并根据所述最高车速V_max或/和平均车速V_a辨识出所述电动汽车行驶的工况类型；

步骤2、根据所述电动汽车行驶的工况类型选择相应的马尔科夫概率转移矩阵对所述电动汽车的车速进行预测，且预测车速其中，

Mn表示所述电动汽车的车速区间[0,V_max]离散形成的车速点的数量，

表示当所述电动汽车在k+n-2时刻的车速V_k+n-2为离散形成的第i₁个车速点且在k+n-1时刻的车速V_k+n-1为离散形成的第i₂个车速点时，该电动汽车在k+n时刻的车速V_k+n为离散形成的第j个车速点V_j的概率，

k表示当前时刻；

i₁＝1、2、3、…Mn，i₂＝1、2、3、…Mn，j＝1、2、3、…Mn，

H_F表示预测的时长；

步骤3、根据预测车速利用贝尔曼动态规划理论对所述电动汽车的复合电源的控制策略进行优化，且优化后的复合电源的控制策略根据所述电动汽车的当前车速、加速信息、制动信息、所述电动汽车的APU系统的放电功率、复合电源中的电池的荷电状态以及所述电动汽车的驱动电机的需求功率P_ND对所述电动汽车的APU控制器及复合电源控制器发送控制命令，使所述APU系统和所述复合电源的放电功率等于所述驱动电机的需求功率P_ND，并使所述复合电源在所述电动汽车行驶过程中消耗的电量最小。

2.根据权利要求1所述的电动汽车的能量管理方法，其特征在于，所述工况类型包括高速工况、中速工况及低速工况，并通过逻辑门限方法或模糊控制策略辨识得出。

3.根据权利要求2所述的电动汽车的能量管理方法，其特征在于，采用逻辑门限方法对所述电动汽车的工况类型进行辨识时，当所述电动汽车的最高车速V_max≤4m/s时，所述电动汽车的工况类型为低速工况；当所述电动汽车的最高车速4m/s＜V_max≤12m/s时，所述电动汽车的工况类型为中速工况；当所述电动汽车的最高车速12m/s＜V_max时，所述电动汽车的工况类型为高速工况。

4.根据权利要求2所述的电动汽车的能量管理方法，其特征在于，采用模糊控制策略对所述电动汽车的工况类型进行辨识时，

所述平均车速的低速工况隶属度函数

所述平均车速的中速工况隶属度函数

所述平均车速的高速工况隶属度函数

所述最高车速的低速工况隶属度函数

所述最高车速的中速工况隶属度函数

$\mathrm{\&beta;}B\left(V_{max}\right)=\left\{\begin{array}{c}0(V_{max}\&le;5Km/h)\\ \frac{24-V_{\max }}{24-5}(5Km/h<V_{max}<24Km/h)\\ 1(24Km/h<V_{\max }<34Km/h)\\ \frac{53-V_{max}}{53-34}(34Km/h<V_{max}<53Km/h)\\ 0(V_{\max }\&GreaterEqual;53Km/h)\end{array}\right.,$

所述最高车速的高速工况隶属度函数

${\mathrm{\&beta;}}_C\left(V_{max}\right)=\left\{\begin{array}{c}0(V_{max}\&le;34Km/h)\\ \frac{53-V_{max}}{53-34}(34Km/h<V_{max}<53Km/h)\\ 1(V_{max}\&GreaterEqual;53Km/h)\end{array}\right..$

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的电动汽车的能量管理方法，其特征在于，所述马尔科夫概率转移矩阵为二阶马尔科夫概率矩阵，且该二阶马尔科夫概率矩阵中的矩阵元素

其中，

表示所述电动汽车的车速从k-1时刻车速V_k-1为离散车速点到k时刻车速V_k为离散车速点再到k+1时刻车速V_k+1为离散车速点V_j出现的次数；

表示所述电动汽车的车速从k-1时刻车速V_k-1为离散车速点到k时刻车速V_k为离散车速点出现的次数。

6.根据权利要求5所述的电动汽车的能量管理方法，其特征在于，所述马尔科夫概率转移矩阵通过离线计算得出。

7.根据权利要求1-4中任意一项所述的电动汽车的能量管理方法，其特征在于，在所述步骤3中，根据贝尔曼动态规划理论对所述电动汽车的复合电源的控制策略进行优化时，使所述电动汽车的复合电源的代价函数J_DP的值最小，且

$\left\{\begin{array}{c}{J}_{DP}=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}L\left(x\right(k),u(k\left)\right)\\ L\left(x\right(k),u(k\left)\right)=\left(i_L\right(k\left)U_t\right(k)+i_c(k\left)U_{co}\right(k)+i_L{\left(k\right)}^2{R}_i(k)+{U_D}^2(k)/R_D)M_e\end{array}\right.$

其中，

N表示预测的未来车速的时长，

L表示所述复合电源在所述电动汽车行驶过程中消耗电量产生的成本，

x(k)表示动态规划过程中所述复合电源在k时刻的状态变量，包括所述复合电源中电池的荷电状态、极化电压以及超级电容的荷电状态，

u(k)表示动态规划过程中所述复合电源在k时刻的控制量，包括所述复合电源中的电池的放电电流i_L(k)，

U_t(k)表示所述复合电源中的电池在k时刻的端电压，

R_i(k)表示所述复合电源中的电池在k时刻的直流电阻，

U_D(k)表示所述复合电源中的电池在k时刻的极化电压，

R_D(k)表示所述复合电源中的电池在k时刻的极化电阻，

U_co(k)表示所述复合电源中的超级电容在k时刻的开路电压，

i_c(k)表示所述复合电源中的超级电容在k时刻的充放电电流，

M_e表示用电价格。

8.根据权利要求1-4中任意一项所述的电动汽车的能量管理方法，其特征在于，所述电动汽车加速行驶时，

当P_A+P_E＞P_ND时，所述复合电源中的超级电容被动充电，

当P_A+P_E＜P_ND时，所述复合电源中的超级电容放电，

其中，

P_A为所述APU系统的放电功率，

P_E为所述复合电源中的电池的放电功率。

9.一种应用权利要求1-8中任意一项所述的电动汽车的能量管理方法对电动汽车的复合电源的能量进行管理的能量管理系统。

10.根据权利要求9所述的电动汽车的能量管理系统，其特征在于，该能量管理系统包括车速采集分析模块、车速预测模块和控制策略计算模块，

所述车速采集分析模块与车速传感器连接并实时接收所述车速传感器检测到的车速信息，所述车速采集分析模块对接收到的车速信息进行汇总分析，并将辨识得出的所述电动汽车的工况类型传输到所述车速预测模块中；

所述车速预测模块根据所述电动汽车的工况类型选择相应的马尔科夫概率转移矩阵对所述电动汽车的车速进行预测，并将预测得出所述电动汽车的预测车速传输到所述策略控制计算模块中；

所述策略控制计算模块根据所述预测车速利用贝尔曼动态规划理论对所述电动汽车的复合电源的控制策略进行优化，且优化后的复合电源的控制策略根据所述电动汽车的当前车速、制动信息、加速信息、所述电动汽车的APU系统的放电功率、复合电源的电池的荷电状态及所述电动汽车的驱动电机的需求功率P_ND向所述电动汽车的APU控制器、复合电源控制器发送控制命令，使所述APU系统和所述复合电源的放电功率等于所述驱动电机的需求功率P_ND，并使所述复合电源在所述电动汽车行驶过程中消耗的电量最小。