CN111159916A - 一种车载双电池复合储能系统及其参数优化设计方法 - Google Patents

一种车载双电池复合储能系统及其参数优化设计方法 Download PDF

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Abstract

本发明车载双电池复合储能系统的参数优化设计方法中车载双电池复合储能系统包括磷酸铁锂电池组、钛酸锂电池组、双向DC‑DC转换器、DC‑DC控制器、逆变器和电机，SOCLFP和SOCLTO分别为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池的荷电状态，电机发出总功率需求信号到达DC‑DC控制器，DC‑DC控制器根据功率分配策略向双向DC‑DC转换器发出钛酸锂电池功率信号实现功率分流，主副电池分别对电机进行功率输出。本发明以降低电池容量衰退和总成本为目标，同时为了减少复合储能系统的总质量和保证续航里程，将两者作为优化设计的约束考虑在内，推算出双电池复合储能系统中磷酸铁锂电池单体的串并联参数(Ns1和Np1)和钛酸锂电池单体的串并联参数(Ns2和Np2)，压缩系统的总成本并延长系统使用寿命。

Description

一种车载双电池复合储能系统及其参数优化设计方法
技术领域：
本发明涉及一种车载双电池复合储能系统及其参数优化设计方法，其属于新能源汽车的车载复合储能系统领域。
背景技术：
电动汽车的经济性问题是制约其推广和快速发展的核心问题，电动汽车的开发成本、续航里程以及动力性能等众多硬性指标无一不与其经济性息息相关。储能系统是电动汽车发展的关键性要素，储能系统的性能直接影响到电动汽车的续航能力，也是解决电动汽车经济性问题的突破口，因此面向电动汽车的复合电源系统应运而生。
车载双电池复合储能系统是复合电源系统的一种类型，指由两种不同的电池系统所组成的面向新能源汽车的储能系统，用来弥补单一电池系统的不足。
车载双电池复合储能系统的参数设计是其技术研究的重要环节，其难点在于两种不同电池的总容量与容量配比差异，会直接关系到整个复合储能系统的生产成本、使用寿命和输出效率，进而影响该技术在新能源汽车领域的应用和推广。
目前，关于车载双电池复合储能系统的参数设计方法相对匮乏，一方面多局限于单一设计目标，未能从全局出发兼顾综合性能，另一方面参数设计的依据和边界未形成标准，难以保证参数的可靠性。
发明内容：
本发明针对由磷酸铁锂电池和钛酸锂电池组成的车载双电池复合储能系统，目的在于充分考虑系统综合性能，提供一种新的车载双电池复合储能系统及其参数优化设计方法。该方法以降低电池容量衰退和总成本为目标，同时为了减少复合储能系统的总质量和保证续航里程，将两者作为优化设计的约束考虑在内，推算出双电池复合储能系统中磷酸铁锂电池单体的串并联参数(Ns1和Np1)和钛酸锂电池单体的串并联参数(Ns2和Np2)，压缩系统的总成本并延长系统使用寿命。
本发明采用如下技术方案：一种车载双电池复合储能系统的参数优化设计方法，步骤如下：
步骤1、根据电动汽车性能需求优先级从系统总成本、使用寿命、总质量、总体积和续航里程的性能目标中选择系统总成本和使用寿命作为优化目标，其余性能目标作为优化约束，基于系统总成本计算公式和容量衰退模型，建立参数优化数学模型，并以系统参数表征参数优化数学模型中目标函数和约束；
步骤2、车载双电池复合储能系统的参数优化设计需考虑容量约束、质量约束以及端电压约束，对系统参数集GHBS＝{Ns1,Ns2,Np1,Np2}中每一个参数的取值范围进行确定，即确定Ns1、Ns2、Np1和Np2的上下限值；
步骤3，根据电池组效率确定磷酸铁锂电池单体数目Ns1·Np1，具体方法如下：
引用磷酸铁锂电池组效率计算公式如下，
Figure BDA0002355942000000021
式中：ηLFP为磷酸铁锂电池组效率，RLFP_cell为磷酸铁锂电池单体等效内阻，PLFP为磷酸铁锂电池功率，VLFP_cell为磷酸铁锂电池单体电压。为确保电池组效率始终高于某期望值，可以推算磷酸铁锂电池单体数目(Ns1×Ns2)下限值，进而推算磷酸铁锂电池组储能下限值；
步骤4、根据峰值电流倍率确定钛酸锂电池并联数目Np2；
步骤5、根据实际工况平均驱动需求功率确定钛酸锂电池单体数目Ns2·Np2；
步骤6、基于步骤2到步骤5所确定的参数边界，筛选出符合条件的参数集，通过优化流程进一步筛选，得到的参数集代回参数优化数学模型，以系统总成本为横轴、系统容量衰退为纵轴绘制优化结果图，确定最终的优化参数集。
进一步地，步骤1中建立参数优化数学模型如下：
Figure BDA0002355942000000022
式中：CostHBS为系统总成本(千元)；Qloss_LFP为系统中磷酸铁锂电池容量衰退(％)；EHBS为系统总储能(kW·h)；Ereq为满足电动汽车续航里程所需电池能量(kW·h)；VLFP_cell和VLTO_cell分别为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池单体电压(V)；Vlevel为驱动电机电压等级(V)；
其中CostHBS、Ereq和mHBS与系统参数直接相关，计算公式如下，
Figure BDA0002355942000000031
Figure BDA0002355942000000032
Figure BDA0002355942000000033
式中：Ccap_LFP和Ccap_LTO为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池单体容量(Ah)；priceLFP和priceLTO为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池的单价(千元/(kW·h))；nDC为双向DC-DC转换器数量；CostDC为双向DC-DC转换器单价(千元)；E100为电动汽车百公里电耗(kW·h)；Lset为设定续航里程(km)；SOCupper和SOClower为电池工作SOC上限和下限；eLFP和eLTO为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池的比能量(Wh/kg)；mDC为双向DC-DC转换器质量(kg)。
进一步地，步骤2具体方法如下：
设定ULFP_min、ULTO_min、ULFP_max和ULTO_max分别为磷酸铁锂电池组和钛酸锂电池组最低、最高电压，下标中的数字“1”表示空电状态，数字“2”表示满电状态，两种电池单体构成电池组后的端电压范围应满足：
Figure BDA0002355942000000034
式中：VLFP_upper、VLFP_lower、VLTO_upper和VLTO_lower分别为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池的单体电压上下限值。
进一步地，步骤4方法如下：将钛酸锂电池组峰值放电倍率限定在10C以内，经统计获得实际工况下的峰值放电电流值，钛酸锂电池并联数目应不少于峰值放电电流值与放电倍率限定值之商并取整。
进一步地，步骤5方法如下：以行车工况中的平均驱动需求功率为限值，设定驱动需求功率中高于平均功率的电能全部由钛酸锂电池组提供，低于平均功率的部分全部由磷酸铁锂电池组提供，由此推算钛酸锂电池单体数目下限值。
进一步地，步骤6中优化流程进一步筛选，具体方法如下：首先对符合条件的参数集进行编号，初始编号为1，然后通过储能计算得到每一组参数集对应的电池组容量，判断电池组容量是否近似于期望容量，进一步计算每一组参数集对应的电池组质量，在两种不同控制策略和三种不同初始SOC条件下，将所有符合上述条件的参数集代回参数优化数学模型，以系统总成本和系统容量衰退为目标求解优化结果。
本发明具有如下有益效果：
1.明确了车载双电池复合储能系统参数设计的设计流程与设计依据，提高了系统参数设计的效率，一定程度上填补了这一领域的空白；
2.使车载双电池复合储能系统的年平均成本降低约7.5％，确保了系统在低成本、长寿命和高效率的状态下运行，有效提升电动汽车的经济性，有利于相关技术的应用和推广；
3.本发明为非车载复合储能系统的参数设计提供参考。
附图说明：
图1是车载双电池复合储能系统的结构示意图。
图2是车载双电池复合储能系统参数优化的求解流程图。
图3是车载双电池复合储能系统参数优化设计方法的原理示意图。
图4是车载双电池复合储能系统电池单体串联数与电压范围的关系示意图。
图5是WLTP工况下复合储能系统能量划分情况。
图6是车载双电池复合储能系统参数优化设计结果图。
具体实施方式：
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
本发明车载双电池复合储能系统结构如附图1所示，包括作为主电池的磷酸铁锂电池组、作为副电池的钛酸锂电池组、双向DC-DC转换器、DC-DC控制器、逆变器和电机。其中，SOCLFP和SOCLTO分别为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池的荷电状态(SOC)，电机发出总功率需求信号到达DC-DC控制器，然后DC-DC控制器根据功率分配策略向双向DC-DC转换器发出钛酸锂电池功率信号进行功率分流，最终主、副电池分别对电机进行功率输出。
附图3是该参数优化设计方法的原理示意图。电动汽车通过循环工况获取速度需求，将速度需求计算转化为功率需求并提交至复合储能系统，多目标优化器针对当前工况，以降低电池容量衰退和总成本为目标，同时为了减少系统总质量和保证续航里程，将两者作为优化设计的约束考虑在内，推算磷酸铁锂电池单体的串并联参数(Ns1和Np1)和钛酸锂电池单体的串并联参数(Ns2和Np2)并反馈至双电池复合储能系统中，复合储能系统则以优化参数配置对电动汽车驱动系统进行功率输出。
本发明车载双电池复合储能系统的参数优化设计方法，通过以下步骤实现：
步骤1、根据电动汽车性能需求优先级从系统总成本、使用寿命、总质量、总体积和续航里程等性能目标中选择系统总成本和使用寿命为优化目标，其余性能目标作为优化约束，基于系统总成本计算公式和容量衰退模型，建立参数优化数学模型如下：
Figure BDA0002355942000000051
式中：CostHBS为系统总成本(千元)；Qloss_LFP为系统中磷酸铁锂电池容量衰退(％)；EHBS为系统总储能(kW·h)；Ereq为满足电动汽车续航里程所需电池能量(kW·h)；VLFP_cell和VLTO_cell分别为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池单体电压(V)；Vlevel为驱动电机电压等级(V)。
上式表明该优化存在3个约束，首先是系统容量约束，要求复合储能系统总储能EHBS应不少于汽车行驶既定的续航里程所需的电池能量Ereq；其次是系统质量约束，将系统的总质量mHBS限定在汽车总质量mv的40％之内以确保动力学性能；最后是系统电压约束，要求复合储能系统中磷酸铁锂电池包和钛酸锂电池包的电压与电机的电压等级Vlevel保持一致。
其中CostHBS、Ereq和mHBS与系统参数直接相关，计算公式如下，
Figure BDA0002355942000000052
Figure BDA0002355942000000061
Figure BDA0002355942000000062
式中：Ccap_LFP和Ccap_LTO为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池单体容量(Ah)；priceLFP和priceLTO为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池的单价(千元/(kW·h))；nDC为双向DC-DC转换器数量；CostDC为双向DC-DC转换器单价(千元)；E100为电动汽车百公里电耗(kW·h)；Lset为设定续航里程(km)；SOCupper和SOClower为电池工作SOC上限和下限；eLFP和eLTO为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池的比能量(Wh/kg)；mDC为双向DC-DC转换器质量(kg)。
车载双电池复合储能系统的参数优化设计考虑了容量约束、质量约束以及端电压约束，为了进一步求解优化参数，需要集合以上三种约束和其他性能要求，对系统参数集GHBS＝{Ns1,Ns2,Np1,Np2}中每一个参数的取值范围进行确定，即确定Ns1、Ns2、Np1和Np2的上下限值。
步骤2，根据复合储能系统电压确定Ns1和Ns2的范围，具体方法如下：
电机及DC-DC控制器必须能在电源电压为120％额定电压值下安全承受最大电流，另外，电机在电源电压降为75％额定电压时，应能在最大电流下运行(不要求连续运行)。一般情况下为了保证电机的正常运行，将电压下限值定为额定电压的80％。附图4是系统电池单体串联数与电压范围的关系示意图，图中ULFP_min、ULTO_min、ULFP_max和ULTO_max分别为磷酸铁锂电池组和钛酸锂电池组最低、最高电压，下标中的数字“1”表示空电状态，数字“2”表示满电状态。因此两种电池单体构成电池组后的端电压范围应满足：
Figure BDA0002355942000000063
式中：VLFP_upper、VLFP_lower、VLTO_upper和VLTO_lower分别为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池的单体电压上下限值。由此可以确定Ns1和Ns2的范围。
步骤3，根据电池组效率确定磷酸铁锂电池单体数目Ns1·Np1，具体方法如下：
引用磷酸铁锂电池组效率计算公式如下，
Figure BDA0002355942000000071
式中：ηLFP为磷酸铁锂电池组效率，RLFP_cell为磷酸铁锂电池单体等效内阻，PLFP为磷酸铁锂电池功率，VLFP_cell为磷酸铁锂电池单体电压。为确保电池组效率始终高于某期望值，可以推算磷酸铁锂电池单体数目(Ns1×Ns2)下限值，进而推算磷酸铁锂电池组储能下限值。
步骤4，根据峰值电流倍率确定钛酸锂电池并联数目Np2，具体方法如下：
将钛酸锂电池组峰值放电倍率限定在10C以内，经统计获得实际工况下的峰值放电电流值，钛酸锂电池并联数目应不少于峰值放电电流值与放电倍率限定值之商并取整。
步骤5，根据实际工况平均驱动需求功率确定钛酸锂电池单体数目Ns2·Np2。以WLTP工况为例(该方法不仅适用于WLTP工况，同样适用于其他行车工况)，附图5是WLTP工况下复合储能系统能量划分情况，平均功率线以上的阴影面积部分为钛酸锂电池需要提供的能量，由此推算出钛酸锂电池组储能下限值，进而得到钛酸锂电池单体数目下限值。
步骤6，基于步骤2到步骤5所确定的参数边界，筛选出符合条件的参数集，通过附图2所示的优化流程进一步筛选，首先对符合条件的参数集进行编号，初始编号为1，然后通过储能计算得到每一组参数集对应的电池组容量，判断电池组容量是否近似于期望容量，进一步计算每一组参数集对应的电池组质量，在两种不同控制策略和三种不同初始SOC条件下，将所有符合上述条件的参数集代回参数优化数学模型，以系统总成本为横轴、系统容量衰退为纵轴绘制优化结果图如附图6示，从图中确定最终的优化参数集，由附图6可以看出，使系统容量衰退和总成本均最小的参数集位于图片的最左侧。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种车载双电池复合储能系统的参数优化设计方法，其特征在于：步骤如下：
步骤1、根据电动汽车性能需求优先级从系统总成本、使用寿命、总质量、总体积和续航里程的性能目标中选择系统总成本和使用寿命作为优化目标，其余性能目标作为优化约束，基于系统总成本计算公式和容量衰退模型，建立参数优化数学模型，并以系统参数表征参数优化数学模型中目标函数和约束；
步骤2、车载双电池复合储能系统的参数优化设计需考虑容量约束、质量约束以及端电压约束，对系统参数集GHBS＝{Ns1,Ns2,Np1,Np2}中每一个参数的取值范围进行确定，即确定Ns1、Ns2、Np1和Np2的上下限值；
步骤3，根据电池组效率确定磷酸铁锂电池单体数目Ns1·Np1，具体方法如下：
引用磷酸铁锂电池组效率计算公式如下，
Figure FDA0002355941990000011
式中：ηLFP为磷酸铁锂电池组效率，RLFP_cell为磷酸铁锂电池单体等效内阻，PLFP为磷酸铁锂电池功率，VLFP_cell为磷酸铁锂电池单体电压。为确保电池组效率始终高于某期望值，可以推算磷酸铁锂电池单体数目(Ns1×Ns2)下限值，进而推算磷酸铁锂电池组储能下限值；
步骤4、根据峰值电流倍率确定钛酸锂电池并联数目Np2；
步骤5、根据实际工况平均驱动需求功率确定钛酸锂电池单体数目Ns2·Np2；
步骤6、基于步骤2到步骤5所确定的参数边界，筛选出符合条件的参数集，通过优化流程进一步筛选，得到的参数集代回参数优化数学模型，以系统总成本为横轴、系统容量衰退为纵轴绘制优化结果图，确定最终的优化参数集。
2.如权利要求1所述的车载双电池复合储能系统的参数优化设计方法，其特征在于：步骤1中建立参数优化数学模型如下：
min{CostHBS,Qloss_LFP}
s.t.EHBS≥Ereq
mHBS≤0.4mv
Ns1VLFP_cell≈Ns2VLTO_cell≈Vlevel
式中：CostHBS为系统总成本(千元)；Qloss_LFP为系统中磷酸铁锂电池容量衰退(％)；EHBS为系统总储能(kW·h)；Ereq为满足电动汽车续航里程所需电池能量(kW·h)；VLFP_cell和VLTO_cell分别为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池单体电压(V)；Vlevel为驱动电机电压等级(V)；
其中CostHBS、Ereq和mHBS与系统参数直接相关，计算公式如下，
Figure FDA0002355941990000021
Figure FDA0002355941990000022
Figure FDA0002355941990000023
式中：Ccap_LFP和Ccap_LTO为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池单体容量(Ah)；priceLFP和priceLTO为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池的单价(千元/(kW·h))；nDC为双向DC-DC转换器数量；CostDC为双向DC-DC转换器单价(千元)；E100为电动汽车百公里电耗(kW·h)；Lset为设定续航里程(km)；SOCupper和SOClower为电池工作SOC上限和下限；eLFP和eLTO为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池的比能量(Wh/kg)；mDC为双向DC-DC转换器质量(kg)。
3.如权利要求2所述的车载双电池复合储能系统的参数优化设计方法，其特征在于：步骤2具体方法如下：
设定ULFP_min、ULTO_min、ULFP_max和ULTO_max分别为磷酸铁锂电池组和钛酸锂电池组最低、最高电压，下标中的数字“1”表示空电状态，数字“2”表示满电状态，两种电池单体构成电池组后的端电压范围应满足：
Figure FDA0002355941990000024
式中：VLFP_upper、VLFP_lower、VLTO_upper和VLTO_lower分别为磷酸铁锂电池和钛酸锂电池的单体电压上下限值。
4.如权利要求3所述的车载双电池复合储能系统的参数优化设计方法，其特征在于：步骤4方法如下：将钛酸锂电池组峰值放电倍率限定在10C以内，经统计获得实际工况下的峰值放电电流值，钛酸锂电池并联数目应不少于峰值放电电流值与放电倍率限定值之商并取整。
5.如权利要求4所述的车载双电池复合储能系统的参数优化设计方法，其特征在于：步骤5方法如下：以行车工况中的平均驱动需求功率为限值，设定驱动需求功率中高于平均功率的电能全部由钛酸锂电池组提供，低于平均功率的部分全部由磷酸铁锂电池组提供，由此推算钛酸锂电池单体数目下限值。
6.如权利要求5所述的车载双电池复合储能系统的参数优化设计方法，其特征在于：步骤6中优化流程进一步筛选，具体方法如下：首先对符合条件的参数集进行编号，初始编号为1，然后通过储能计算得到每一组参数集对应的电池组容量，判断电池组容量是否近似于期望容量，进一步计算每一组参数集对应的电池组质量，在两种不同控制策略和三种不同初始SOC条件下，将所有符合上述条件的参数集代回参数优化数学模型，以系统总成本和系统容量衰退为目标求解优化结果。
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