CN109849694A - 一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法 - Google Patents

一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法，包括步骤：S100,获取混合储能式有轨电车系统工况；S200,根据时刻点对工况进行分段处理；S300,对每个工况段根据在线凸规划模型求解，获得混合储能式有轨电车系统每一时刻的最优输出功率比；S400,根据所获得的最优输出功率比，对混合储能式有轨电车系统进行能量分配。本发明基于储能元件当前状态的进行动力源输出功率最优分配，从而实现混合储能式有轨电车高能量效率和低运行成本。

Description

一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法
技术领域
本发明属于有轨电车技术领域，特别是涉及一种基于在线凸规划的混合储能 式有轨电车能量管理方法。
背景技术
在现代社会的日常出行中，汽车仍是人们的主要选择，但由于汽车具有污染 大、运量小且易造成交通拥堵等缺点，故大力发展城市轨道交通势在必行。面对 日益增长的交通压力，混合储能式有轨电车具有零排放、无污染、低噪声、能源 可再生、转化效率高等优势，正成为城市公共交通车辆的优选。我国在原有的现 代有轨电车的基础上，通过技术引进、消化吸收、自主创新，在新型供电制式与 车载储能技术等关键领域取得突破，形成了目前的新型储能式轨道车辆。选择具 有长寿命、宽温度、高倍率等特性的车载储能混合储能式有轨电车系统，不仅能 响应节能环保的号召，还可以降低混合储能式有轨电车系统成本。
目前，储能技术在有轨电车领域已经开展了深入的研究，在诸多储能元件中， 锂电池具有能量密度和综合循环效率最高，且重量轻、体积小、无污染和温度适 应范围广等优点，超级电容具有功率密度高，循环寿命长，充放电效率高及响应 速度较快等优点，将具有快速响应特性的超级电容和具有大容量储能特性的锂电 池联合使用、协调控制，能够最大限度地发挥储能技术的性能，实现功率型和能 量型储能元件的特性互补，也能匹配列车对功率和能量的综合需求。
然而，对于锂电池/超级电容混合储能式有轨电车存在着一个问题，由于成 本、体积等诸多因素限制，混合储能式有轨电车所携带的能量是有限的，有限的 能量限制了有轨电车的行驶里程。如何提高混合储能式有轨电车系统效率，使得 有轨电车行驶更远的里程，这就需要对能量进行管理和合理分配。传统的能量管 理策略仅仅是将超级电容用于“削峰填谷”或回收制动能量，无法根据储能元件 当前的状态对超级电容和锂电池的最优输出功率进行分配。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电 车能量管理方法，基于储能元件当前状态的进行动力源输出功率最优分配，从而 实现混合储能式有轨电车高能量效率和低运行成本。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于在线凸规划的混合储 能式有轨电车能量管理方法，包括步骤：
S100，获取混合储能式有轨电车系统工况；
S200，根据时刻点对工况进行分段处理；
S300，对每个工况段根据在线凸规划模型求解，获得混合储能式有轨电车系 统每一时刻的最优输出功率比；
S400，根据所获得的最优输出功率比，对混合储能式有轨电车系统进行能量 分配。
进一步的是，在所述步骤S200中，根据时刻点对工况进行分段处理时，将 有轨电车运行工况以时刻点离散为N个阶段，并且每个阶段等距分布。
进一步的是，所述在线凸规划模型的处理方法，包括步骤：
S301，采集k时刻的锂离子电池和超级电容的SOC参数；
S302，以k时刻SOC参数求解，得到k+1时刻优化目标函数所需要的状态参 数；
S303，根据目标函数求解得到k+1时刻下使得混合储能式有轨电车系统效率 η(k+1)最大的最优输出功率比h(k+1)；
S204，混合储能式有轨电车系统根据求解得到的最优输出功率比h(k+1)进 行能量分配。
进一步的是，结合约束条件、目标函数和优化变量获得混合储能式有轨电车 系统的在线凸规划模型为：
minC＝(h Preq(t) SOCbat(t) SOCsc(t))；
其中：所述优化变量包括最优输出功率比h、锂离子电池的荷电状态SOCbat和超级电容的荷电状态SOCsc；
h∈[hmin，hmax]，
SOCbat(t)∈[SOCbat_min，SOCbat_max]
SOCsc(t)∈[SOCsc_min，SOCsc_max]；
Pbat(t)＝Preq(t)/(1+h)
Psc(t)＝Preq(t)·h/(1+h)；
式中：Preq为有轨电车的负载功率，Pbat是锂离子电池的输出功率，Psc是超 级电容的输出功率；SOCbat_min是锂离子电池最小荷电状态值，SOCbat_max是锂离 子电池最大荷电状态值，SOCsc_min是超级电容最小荷电状态值，SOCsc_max是超级 电容最大荷电状态值。
进一步的是，以混合储能式有轨电车系统的每一时刻的系统效率η(t)为所 述凸规划模型的优化目标，即：
进一步的是，所述约束条件根据混合储能式有轨电车系统拓扑、锂离子电池 以及超级电容的参数得到约束方程：
式中，Preq为有轨电车的负载功率，Pbat是锂离子电池的输出功率，Psc是超 级电容的输出功率；Pbat_min是锂离子电池最小输出功率，Pbat_max是锂离子电池最大 输出功率，Psc_min是超级电容最小输出功率，Psc_max是超级电容最小输出功率； SOCbat_min是锂离子电池最小荷电状态值，SOCbat_max是锂离子电池最大荷电状态 值，SOCsc_min是超级电容最小荷电状态值，SOCsc_max是超级电容最大荷电状态值。
进一步的是，在所述步骤S400中，对混合储能式有轨电车系统进行能量分 配，包括步骤：混合储能式有轨电车系统按照在线凸规划模型求解得到的最优动 力源输出功率比，对每一时刻计算出的最优输出功率比在线进行分配。
采用本技术方案的有益效果：
本发明中运用在线凸规划算法在线计算出有轨电车每一运行时刻的锂电池 与超级电容的最优输出功率比，使储能混合储能式有轨电车系统能量分配效率在 列车在线运行的每一时刻都保持最优，以提高混合储能式有轨电车的混合储能式 有轨电车系统效率和运行经济性；
本发明结合混合储能式有轨电车系统运行工况，考虑储能元件能量分配和自 身状态参数，通过建立在线凸规划模型，使锂离子电池和超级电容的输出功率比 满足在线凸规划法求解的得到的动力源输出功率比，使有轨电车在保持平稳高效 运行的同时，提高整车的混合储能式有轨电车系统效率以及有轨电车运行的经济 性。
附图说明
图1为本发明的一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法 的流程示意图；
图2为本发明实施例中在线凸规划模型的处理方法的流程示意图；
图3为本发明实施例实施结果中锂离子电池和超级电容SOC变化对比图；
图4为本发明实施例实施结果中在线凸规划优化管理与传统功率跟随管理 的效果对比图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作 进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种基于在线凸规划的混合储 能式有轨电车能量管理方法，包括步骤：
S100,获取混合储能式有轨电车系统工况；
S200,根据时刻点对工况进行分段处理；
S300,对每个工况段根据在线凸规划模型求解，获得混合储能式有轨电车系 统每一时刻的最优输出功率比；
S400,根据所获得的最优输出功率比，对混合储能式有轨电车系统进行能量 分配。
作为上述实施例的优化方案，在所述步骤S200中，根据时刻点对工况进行 分段处理时，将有轨电车运行工况以时刻点离散为N个阶段，并且每个阶段等距 分布。
作为上述实施例的优化方案，如图2所示，所述在线凸规划模型的处理方法， 包括步骤：
S301，采集k时刻的锂离子电池和超级电容的SOC参数；
S302，以k时刻SOC参数求解，得到k+1时刻优化目标函数所需要的状态参 数；
S303，根据目标函数求解得到k+1时刻下使得混合储能式有轨电车系统效率 η(k+1)最大的最优输出功率比h(k+1)；
S204，混合储能式有轨电车系统根据求解得到的最优输出功率比h(k+1)进 行能量分配。
结合约束条件、目标函数和优化变量获得混合储能式有轨电车系统的在线凸 规划模型为：
minC＝(h Preq(t) SOCbat(t) SOCsc(t))；
其中：所述优化变量包括最优输出功率比h、锂离子电池的荷电状态SOCbat和超级电容的荷电状态SOCsc；
h∈[hmin，hmax]；
SOCbat(t)∈[SOCbat_min，SOCbat_max]
SOCsc(t)∈[SOCsc_min，SOCsc_max]；
Pbat(t)＝Preq(t)/(1+h)
Psc(t)＝Preq(t)·h/(1+h)；
式中：Preq为有轨电车的负载功率，Pbat是锂离子电池的输出功率，Psc是超 级电容的输出功率；SOCbat_min是锂离子电池最小荷电状态值，SOCbat_max是锂离 子电池最大荷电状态值，SOCsc_min是超级电容最小荷电状态值，SOCsc_max是超级 电容最大荷电状态值。
以混合储能式有轨电车系统的每一时刻的系统效率η(t)为所述凸规划模型 的优化目标，即：
其中，所述约束条件根据混合储能式有轨电车系统拓扑、锂离子电池以及超 级电容的参数得到约束方程：
式中，Preq为有轨电车的负载功率，Pbat是锂离子电池的输出功率，Psc是超 级电容的输出功率；Pbat_min是锂离子电池最小输出功率，Pbat_max是锂离子电池最大 输出功率，Psc_min是超级电容最小输出功率，Psc_max是超级电容最小输出功率； SOCbat_min是锂离子电池最小荷电状态值，SOCbat_max是锂离子电池最大荷电状态 值，SOCsc_min是超级电容最小荷电状态值，SOCsc_max是超级电容最大荷电状态值。
作为上述实施例的优化方案，在所述步骤S400中，对混合储能式有轨电车 系统进行能量分配，包括步骤：混合储能式有轨电车系统按照在线凸规划模型求 解得到的最优动力源输出功率比，对每一时刻计算出的最优输出功率比在线进行 分配。
如图3所示，为本发明实施例的锂离子电池和超级电容SOC变化对比图， 可以看出，对于锂离子电池而言，相比于功率跟随式能量管理方式，在线凸规划 算法优化后的SOC波动变化更为平整，而对于超级电容而言，前种控制方式超 级电容仅是有一个削峰填谷的作用，而后者则根据凸规划进行能量分配，其系统 效率和容量利用率都要高于前者。
如图4所示，为本发明实施例在线凸规划优化管理与传统功率跟随管理的瞬 时效率对比图，从图中可以看出与功率跟随式的能量管理策略相比，在线凸规划 能量管理策略下系统的瞬时效率全都优于前者。当系统需求大于零时，在线凸规 划能量管理策略根据系统瞬时效率最优的原则，能给出系统每一时刻效率最高的 能量分配方案；当系统功率小于零时，能由超级电容回收制动能量。相较于功率 跟随系统瞬时效率，本发明提出的基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管 理策略较最高提升9.6％；有轨电车整条线路运行可节省电量288.62kJ，运行经济 性提高约3.29％。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的 技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述 的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有 各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求 保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法，其特征在于，包括步骤：
S100，获取混合储能式有轨电车系统工况；
S200，根据时刻点对工况进行分段处理；
S300，对每个工况段根据在线凸规划模型求解，获得混合储能式有轨电车系统每一时刻的最优输出功率比；
S400，根据所获得的最优输出功率比，对混合储能式有轨电车系统进行能量分配。
2.根据权利要求1所述的一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法，其特征在于，在所述步骤S200中，根据时刻点对工况进行分段处理时，将有轨电车运行工况以时刻点离散为N个阶段，并且每个阶段等距分布。
3.根据权利要求1所述的一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法，其特征在于，所述在线凸规划模型的处理方法，包括步骤：
S301，采集k时刻的锂离子电池和超级电容的SOC参数；
S302，以k时刻SOC参数求解，得到k+1时刻优化目标函数所需要的状态参数；
S303，根据目标函数求解得到k+1时刻下使得混合储能式有轨电车系统效率η(k+1)最大的最优输出功率比h(k+1)；
S204，混合储能式有轨电车系统根据求解得到的最优输出功率比h(k+1)进行能量分配。
4.根据权利要求3所述的一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法，其特征在于，结合约束条件、目标函数和优化变量获得混合储能式有轨电车系统的在线凸规划模型为：
minC＝(h Preq(t) SOCbat(t) SOCsc(t))；
其中：所述优化变量包括最优输出功率比h、锂离子电池的荷电状态SOCbat和超级电容的荷电状态SOCsc；
h∈[hmin，hmax]，
SOCbat(t)∈[SOCbat_min，SOCbat_max]
SOCsc(t)∈[SOCsc_min，SOCsc_max]；
Pbat(t)＝Preq(t)/(1+h)
Psc(t)＝Preq(t)·h/(1+h)；
式中：Preq为有轨电车的负载功率，Pbat是锂离子电池的输出功率，Psc是超级电容的输出功率；SOCbat_min是锂离子电池最小荷电状态值，SOCbat_max是锂离子电池最大荷电状态值，SOCsc_min是超级电容最小荷电状态值，SOCsc_max是超级电容最大荷电状态值。
5.根据权利要求4所述的一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法，其特征在于，以混合储能式有轨电车系统的每一时刻的系统效率η(t)为所述凸规划模型的优化目标，即：
6.根据权利要求5所述的一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法，其特征在于，所述约束条件根据混合储能式有轨电车系统拓扑、锂离子电池以及超级电容的参数得到约束方程：
式中，Preq为有轨电车的负载功率，Pbat是锂离子电池的输出功率，Psc是超级电容的输出功率；Pbat_min是锂离子电池最小输出功率，Pbat_max是锂离子电池最大输出功率，Psc_min是超级电容最小输出功率，Psc_max是超级电容最小输出功率；SOCbat_min是锂离子电池最小荷电状态值，SOCbat_max是锂离子电池最大荷电状态值，SOCsc_min是超级电容最小荷电状态值，SOCsc_max是超级电容最大荷电状态值。
7.根据权利要求1所述的一种基于在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理方法，其特征在于，在所述步骤S400中，对混合储能式有轨电车系统进行能量分配，包括步骤：混合储能式有轨电车系统按照在线凸规划模型求解得到的最优动力源输出功率比，对每一时刻计算出的最优输出功率比在线进行分配。
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