CN112109594B - 用于混合动力车的能量管理控制方法和系统 - Google Patents

用于混合动力车的能量管理控制方法和系统 Download PDF

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CN112109594B CN202010894687.3A CN202010894687A CN112109594B CN 112109594 B CN112109594 B CN 112109594B CN 202010894687 A CN202010894687 A CN 202010894687A CN 112109594 B CN112109594 B CN 112109594B
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Abstract

本发明公开了一种用于混合动力车的能量管理控制方法，包括步骤：S100：整车控制器向燃料电池和蓄电池能量源控制器、储能系统控制器、驱动系统控制器发送访问信号并获取信号数据。S200：整车控制器根据信号数据使系统切换相应驱动模式：切换到经济性最优驱动模式时执行步骤S300；切换到最大电驱动模式时执行步骤S400；切换到行车充电驱动模式时执行步骤S500。S300、S400和S500可以根据工况调整混合动力系统工作模式，从而实现整个行驶工况范围内的系统经济性最优。相应地，本发明还公开了一种用于混合动力车的能量管理控制系统，其包括整车控制器、燃料电池能量源控制器、蓄电池能量源控制器、储能系统控制器和驱动系统控制器，该系统可以用于执行本发明上述方法。

Description

用于混合动力车的能量管理控制方法和系统
技术领域
本发明涉及一种能量管理控制方法和系统，尤其涉及一种用于车辆的能量管理控制方法和系统。
背景技术
近年来，随着环境污染问题的日益严重，人类开始关注清洁能源的开发与使用。在众多清洁能源中，氢能具有高效、清洁的特点，燃料电池是氢能利用的主要方式。
燃料电池是一种高效的发电系统，通过氢能的电化学反应，将氢气的化学能直接转变为电能，反应产物仅为水，无任何温室气体排放，实现了真正的零排放，对生态环境不会造成任何污染和破坏，具有有效的节能减排作用，是一种新型道路交通动力来源。
在现有技术中，众多科研人员已经对燃料电池的车用化做了许多探索并取得了一定成果，燃料电池车型引起世界范围内对燃料电池汽车的关注与研发。然而，随着燃料电池在实际生产应用中越来越广泛，制约燃料电池发展的因素也愈发明显。
在当前技术环境下，燃料电池材料十分昂贵，燃料电池汽车中电堆的成本占据了主要因素，使用成本很难降低；燃料电池系统需要借助辅助能源装置完成启动以维持系统运行。不同于锂电池等传统储能系统，燃料电池无法实现制动能量的回收，需要借助辅助能源装置如蓄电池系统吸收存储制动能量，以进一步提升系统的效率；客观上，燃料电池伏安特性较软且输出功率响应较迟缓，单独使用燃料电池作为唯一能量源驱动整车无法满足整车使用过程中的瞬时大功率请求。
在应用燃料电池这一能量源时，通常可以采用燃料电池与辅助动力源相结合的混合动力系统，例如：燃料电池蓄电池混合动力系统，其可以有效降低车辆使用成本，提升整车效率，满足动力性需求。
在现有技术中，已经开发出增程式燃料电池蓄电池混合动力汽车，其是在纯电动汽车基础上增加一个燃料电池增程器。该车辆可以由两种能量源提供动力，其中蓄电池为主要能量源，燃料电池以辅助能量装置增程器形式存在，增程器为备用能源。当混合动力汽车中的蓄电池电量充足时，汽车以纯电动模式行驶，燃料电池不参与工作；当混合动力汽车中的蓄电池能力不足时，燃料电池增程器开始工作，向蓄电池充电从而实现续驶里程的提升。
需要说明的是，双能量源间的能量分配简单，能量管理控制策略基于关键零部件特性的适应性控制即可实现，是目前应用最为广泛的燃料电池蓄电池混合动力汽车系统方案。
但增程式燃料电池汽车及其所普遍应用的能量分配方法仍然存在一些不足。例如：蓄电池系统充放电频繁，会影响其使用的寿命；又例如：燃料电池增程器的功率输出后需经二次能量转换，效率降低；再例如：燃料电池增程器的输出功率通常设置为燃料电池系统最优效率点附近，其工作范围固定，混合动力系统效率优化空间小，难以得到最大程度的提升，以当前燃料电池堆的技术，最优效率点的功率远低于系统最高能力，混合动力系统输出能力受限；还例如：燃料电池增程器的开启和关闭取决于蓄电池电量，燃料电池参与混合动力系统的工作模式固定，关键零部件间无法实现深度的相互配合，不能很好的适应不同的行驶工况。
基于此，针对上述缺陷，期望获得一种从系统层面协调优化整车经济性及动力性的能量管理方法，其能够实现更丰富的混合动力系统工作模式(即双能量工作协同方式)，可以有效适应不同的行驶工况，从而实现整个行驶工况范围内的系统经济性最优。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种用于混合动力车的能量管理控制方法，该能量管理控制方法实现了更丰富的混合动力系统工作模式(即双能量工作协同方式)，其可以有效适应不同的行驶工况，从而实现整个行驶工况范围内的系统经济性最优，具有良好的推广前景和应用价值。
为了实现上述目的，本发明提出了一种用于混合动力车的能量管理控制方法，其包括步骤：
S100：整车控制器向燃料电池能量源控制器、蓄电池能量源控制器、储能系统控制器、驱动系统控制器发送访问信号并获取相应的信号数据；
S200：整车控制器基于接收到的信号数据根据驱动模式自动切换逻辑使得系统切换到下述相应的驱动模式：
若切换到经济性最优驱动模式，则继续执行下述步骤S300；
若切换到最大电驱动模式，则跳转至执行步骤S400；
若切换到行车充电驱动模式，则当跳转至执行步骤S500；
S300：基于步骤S100中的所述信号数据，通过能耗损失最小算法，遍历得到当前k时刻使系统效率最优的燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000031
实时采集汽车行驶的工况信息，获取时间窗长度为T的汽车行驶工况特征参数；
将所述汽车行驶工况特征参数输入神经网络工况识别模型中，以输出经过识别的行驶工况类型CT。
基于识别的行驶工况类型CT并结合双能量源能量消耗均衡，匹配自适应调整因子
Figure BDA0002658063470000032
以对所述使系统效率最优的燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000033
行修正，得到自适应调整因子修正后的燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000034
整车控制器向燃料电池能量源控制器发送所述自适应调整因子修正后的燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000035
S400：根据步骤S100中的所述信号数据，在当前k时刻下，若蓄电池最大放电功率
Figure BDA0002658063470000036
能够满足当前k时刻下的整车需求功率Preq(k)时，则第一燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000037
为0；若蓄电池最大放电能力
Figure BDA0002658063470000038
不能够满足整车需求Preq(k)时，则第一燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000039
为
Figure BDA00026580634700000310
其中，
Figure BDA00026580634700000311
为燃料电池最小怠速功率，
Figure BDA00026580634700000312
为当前k时刻下的燃料电池最大输出功率；整车控制器向燃料电池能量源控制器发送
Figure BDA00026580634700000313
S500：根据步骤S100中的所述信号数据，在当前k时刻下，若车辆处于制动工况，则第二燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000041
为最小怠速功率
Figure BDA0002658063470000042
若车辆处于驱动工况，则第二燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000043
为
Figure BDA0002658063470000044
其中，
Figure BDA0002658063470000045
为当前k时刻下的蓄电池最大充电功率；整车控制器向燃料电池能量源控制器发送
Figure BDA0002658063470000046
进一步地，在本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法中，所述信号数据包括：蓄电池最大放电功率
Figure BDA0002658063470000047
k时刻下的整车需求功率Preq(k)，燃料电池最小怠速功率
Figure BDA0002658063470000048
整车控制器向燃料电池能量源控制器发送
Figure BDA0002658063470000049
车辆是否处于制动工况或驱动工况；k时刻下的蓄电池最大充电功率
Figure BDA00026580634700000410
k时刻下的蓄电池剩余电量状态SOC(k)，k时刻下的燃料电池系统剩余储氢量
Figure BDA00026580634700000411
当前k时刻下的蓄电池可用电驱动功率
Figure BDA00026580634700000412
进一步地，在本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法中，在步骤S200中，所述驱动模式自动切换逻辑为：
当
Figure BDA00026580634700000413
且
Figure BDA00026580634700000414
且
Figure BDA00026580634700000415
Figure BDA00026580634700000416
时，切换到经济性最优驱动模式；
当
Figure BDA00026580634700000417
且
Figure BDA00026580634700000418
且
Figure BDA00026580634700000419
时，切换到最大电驱动模式；
当
Figure BDA00026580634700000420
且
Figure BDA00026580634700000421
时，切换到行车充电驱动模式；
其中，
Figure BDA00026580634700000422
表示混动模式下定义的蓄电池剩余电量的上限，
Figure BDA00026580634700000423
为混动模式下定义的蓄电池剩余电量的下限，SOC(k)为当前k时刻下的蓄电池剩余电量状态，
Figure BDA00026580634700000424
为当前时刻k下的燃料电池系统剩余储氢量，
Figure BDA00026580634700000425
为混动模式下定义的燃料电池系统最低剩余储氢量，
Figure BDA00026580634700000426
为当前时刻k下的蓄电池可用电驱动功率，
Figure BDA00026580634700000427
为定义的最低蓄电池可用电驱动功率。
进一步地，在本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法中，在步骤S300中，能耗损失最小算法中的能耗通过下述公式计算获得：
当蓄电池放电时：
Figure BDA0002658063470000051
当蓄电池充电时：
Figure BDA0002658063470000052
其中，Ploss为混合动力系统损耗，Pfc为燃料电池输出功率，Pb为蓄电池输出功率，ηfc为燃料电池工作效率，
Figure BDA0002658063470000053
为燃料电池峰值工作效率，EffDCF为DCF(即燃料电池升压变压器)效率，
Figure BDA0002658063470000054
为蓄电池放电电流，
Figure BDA0002658063470000055
为蓄电池放电内阻，
Figure BDA0002658063470000056
为蓄电池充电电流，
Figure BDA0002658063470000057
为蓄电池充电内阻，Effbat为蓄电池平均放电效率。
进一步地，在本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法中，在步骤S300中，在当前k时刻下，遍历能够满足整车需求功率Preq(k)的燃料电池输出功率Pfc和蓄电池输出功率Pb的双能量源功率组合，根据能耗损失最小算法的计算公式，计算所有功率组合的系统损耗Ploss，以获取当前时刻k下整车需求功率为Preq(k)时的系统损耗最小值
Figure BDA0002658063470000058
对应的燃料电池输出功率
Figure BDA0002658063470000059
进一步地，在本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法中，在步骤S300中，所述汽车行驶工况特征参数包括下述各项的至少其中之一：最高车速、平均车速、最大加速度、最大减速度、平均加速度、平均减速度、怠速时间比例、加速时间比例、减速时间比例、匀速时间比例、速度标准差、加速度标准差、行驶距离、加速度标准差、减速度标准差。
进一步地，在本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法中，在步骤S300中，所述神经网络工况识别模型采用BP神经网络。
进一步地，在本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法中，在步骤S300中，所述自适应调整因子
Figure BDA0002658063470000061
通过下式获得：
Figure BDA0002658063470000062
Figure BDA0002658063470000063
其中，
Figure BDA0002658063470000064
表示混动模式下定义的蓄电池剩余电量的上限，
Figure BDA0002658063470000065
为混动模式下定义的蓄电池剩余电量的下限，SOC(k)为当前k时刻下的蓄电池剩余电量状态，
Figure BDA0002658063470000066
为当前k时刻下的燃料电池系统剩余储氢量，
Figure BDA0002658063470000067
表示混动模式下定义的燃料电池系统最高剩余储氢量，
Figure BDA0002658063470000068
为与工况类型CT相关的系数，
Figure BDA0002658063470000069
为与工况类型CT及能量源热值及能量源转换效率相关的系数。
进一步地，在本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法中，在步骤S300中，自适应调整因子修正后的燃料电池功率请求
Figure BDA00026580634700000610
基于下式获得：
Figure BDA00026580634700000611
相应地，本发明的另一目的在于提供一种用于混合动力车的能量管理控制系统，该系统可以实现更丰富的混合动力系统工作模式(即双能量工作协同方式)，其能够有效适应不同的行驶工况，从而实现整个行驶工况范围内的系统经济性最优，具有良好的推广前景和应用价值。
为了实现上述目的，本发明提出了一种用于混合动力车的能量管理控制系统，其包括整车控制器、燃料电池能量源控制器、蓄电池能量源控制器、储能系统控制器和驱动系统控制器，所述用于混合动力车的能量管理控制系统执行上述的用于混合动力车的能量管理控制方法。
本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法和系统相较于现有技术具有如下所述的优点和有益效果：
(1)本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，通过建立神经网络工况识别模型，结合工况及双能量源的储能情况，并合理设计自适应调整因子，以应用于燃料电池蓄电池混合动力系统中，其可以结合双能源工作原理及特性，修正混合动力系统中燃料电池能量源的输出功率。
(2)采用本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，可以有效减少混合动力系统中蓄电池能量源的充放电次数，从而提高其使用寿命。
(3)采用本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，能够有效降低混合动力系统中燃料电池的二次能量转换频率，从而大大提升系统效率。
(4)本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，增加了算法的预见性，混合动力系统的能量管理办法工况适应性更好，可以实现整个行驶工况范围内的系统经济性最优。
(5)采用本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，可以有效监控蓄电池能量源的充放电能力，保证混合动力系统的持续高能力输出及能量回收能力。其中，蓄电池能量源能够作为辅助能量源按需启动燃料电池能量源，避免某一能量源提前消耗殆尽或者是不充分的问题。
相应地，本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制可以用于执行上述的用于混合动力车的能量管理控制方法，其同样具有上述的优点以及有益效果。
附图说明
图1为本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法在一种实施方式下的流程图。
具体实施方式
下面将结合说明书附图和具体的实施例对本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法和系统做进一步的解释和说明，然而该解释和说明并不对本发明的技术方案构成不当限定。
在本发明中，本发明提出了一种用于混合动力车的能量管理控制系统，其包括整车控制器、燃料电池能量源控制器、蓄电池能量源控制器、储能系统控制器和驱动系统控制器。
本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制系统能够执行下述的用于混合动力车的能量管理控制方法。
图1为本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法在一种实施方式下的流程图。
如图1所示，在本实施方式中，本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，包括如下步骤：
S100：整车控制器向燃料电池能量源控制器、蓄电池能量源控制器、储能系统控制器、驱动系统控制器发送访问信号并获取相应的信号数据。
S200：整车控制器基于接收到的信号数据根据驱动模式自动切换逻辑使得系统切换到下述相应的驱动模式：
若切换到经济性最优驱动模式，则继续执行下述步骤S300；
若切换到最大电驱动模式，则跳转至执行步骤S400；
若切换到行车充电驱动模式，则当跳转至执行步骤S500。
S300：基于步骤S100中的信号数据，通过能耗损失最小算法，遍历得到当前k时刻使系统效率最优的燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000081
实时采集汽车行驶的工况信息，获取时间窗长度为T的汽车行驶工况特征参数；
将所述汽车行驶工况特征参数输入神经网络工况识别模型中，以输出经过识别的行驶工况类型CT。
基于识别的行驶工况类型CT并结合双能量源能量消耗均衡，匹配自适应调整因子
Figure BDA0002658063470000082
以对所述使系统效率最优的燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000083
进行修正，得到自适应调整因子修正后的燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000084
整车控制器向燃料电池能量源控制器发送所述自适应调整因子修正后的燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000085
S400：根据步骤S100中的所述信号数据，在当前k时刻下，若蓄电池最大放电功率
Figure BDA0002658063470000086
能够满足当前k时刻下的整车需求功率Preq(k)时，则第一燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000087
为0；若蓄电池最大放电能力
Figure BDA0002658063470000088
不能够满足整车需求Preq(k)时，则第一燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000089
为
Figure BDA00026580634700000810
其中，
Figure BDA00026580634700000811
为燃料电池最小怠速功率，
Figure BDA0002658063470000091
为当前k时刻下的燃料电池最大输出功率；整车控制器向燃料电池能量源控制器发送
Figure BDA0002658063470000092
S500：根据步骤S100中的所述信号数据，在当前k时刻下，若车辆处于制动工况，则第二燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000093
为最小怠速功率
Figure BDA0002658063470000094
若车辆处于驱动工况，则第二燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000095
为
Figure BDA0002658063470000096
其中，
Figure BDA0002658063470000097
为当前k时刻下的蓄电池最大充电功率；整车控制器向燃料电池能量源控制器发送
Figure BDA0002658063470000098
在本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法中，在步骤S100中，整车控制器获取的信号数据可以包括：蓄电池最大放电功率
Figure BDA0002658063470000099
k时刻下的整车需求功率Preq(k)，燃料电池最小怠速功率
Figure BDA00026580634700000910
整车控制器向燃料电池能量源控制器发送
Figure BDA00026580634700000911
车辆是否处于制动工况或驱动工况；k时刻下的蓄电池最大充电功率
Figure BDA00026580634700000912
k时刻下的蓄电池剩余电量状态SOC(k)，k时刻下的燃料电池系统剩余储氢量
Figure BDA00026580634700000913
当前k时刻下的蓄电池可用电驱动功率
Figure BDA00026580634700000914
此外，需要说明的是，在本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法中，在步骤S200中，驱动模式的自动切换逻辑可以为：
当
Figure BDA00026580634700000915
且
Figure BDA00026580634700000916
且
Figure BDA00026580634700000917
Figure BDA00026580634700000918
时，切换到经济性最优驱动模式；
当
Figure BDA00026580634700000919
且
Figure BDA00026580634700000920
且
Figure BDA00026580634700000921
时，切换到最大电驱动模式；
当
Figure BDA00026580634700000922
且
Figure BDA00026580634700000923
时，切换到行车充电驱动模式；
其中，
Figure BDA00026580634700000924
表示混动模式下定义的蓄电池剩余电量的上限，
Figure BDA0002658063470000101
为混动模式下定义的蓄电池剩余电量的下限，SOC(k)为当前k时刻下的蓄电池剩余电量状态，
Figure BDA0002658063470000102
为当前时刻k下的燃料电池系统剩余储氢量，
Figure BDA0002658063470000103
为混动模式下定义的燃料电池系统最低剩余储氢量，
Figure BDA0002658063470000104
为当前时刻k下的蓄电池可用电驱动功率，
Figure BDA0002658063470000105
为定义的最低蓄电池可用电驱动功率。
另外，在本发明所述方法的步骤S300中，能耗损失最小算法中的能耗可以通过下述公式计算获得：
当蓄电池放电时：
Figure BDA0002658063470000106
当蓄电池充电时：
Figure BDA0002658063470000107
其中，Ploss为混合动力系统损耗，Pfc为燃料电池输出功率，Pb为蓄电池输出功率，ηfc为燃料电池工作效率，
Figure BDA0002658063470000108
为燃料电池峰值工作效率，EffDCF为DCF(燃料电池升压变压器)效率，
Figure BDA0002658063470000109
为蓄电池放电电流，
Figure BDA00026580634700001010
为蓄电池放电内阻，
Figure BDA00026580634700001011
为蓄电池充电电流，
Figure BDA00026580634700001012
为蓄电池充电内阻，Effbat为蓄电池平均放电效率。
相应地，在步骤S300中，通过上述的能耗损失最小算法，可以遍历得到当前k时刻使系统效率最优的燃料电池功率请求
Figure BDA00026580634700001013
即在当前k时刻下，遍历能够满足整车需求功率Preq(k)的燃料电池输出功率Pfc和蓄电池输出功率Pb的双能量源功率组合，根据能耗损失最小算法的计算公式，计算所有功率组合的系统损耗Ploss，以获取当前时刻k下整车需求功率为Preq(k)时的系统损耗最小值
Figure BDA0002658063470000111
对应的燃料电池输出功率
Figure BDA0002658063470000112
需要说明的是，在步骤S300中，需要实时采集汽车行驶的工况信息，获取时间窗长度为T的汽车行驶工况特征参数。其中上述汽车行驶工况特征参数包括下述各项的至少其中之一：最高车速、平均车速、最大加速度、最大减速度、平均加速度、平均减速度、怠速时间比例、加速时间比例、减速时间比例、匀速时间比例、速度标准差、加速度标准差、行驶距离、加速度标准差、减速度标准差。
将上述汽车行驶工况特征参数输入神经网络工况识别模型中，可以有效输出经过识别的行驶工况类型CT。其中，在本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法中，神经网络工况识别模型可以采用BP神经网络。需要说明的是，由于采用BP神经网络进行模式识别是本领域内已知的现有技术，因此本文在此不再赘述。
获得神经网络工况识别模型后，在本发明所述能量管理控制方法的步骤S300中，将汽车行驶工况特征参数输入神经网络工况识别模型中，时间窗长度为T，识别周期为Tr，预测时间为Tf，可以输出经过识别的行驶工况类型CT，如下所述：
在t0时刻，对[t0-T，t0]内的实际工况进行识别，识别结果为[t0，t0+Tf]内时长为Tf的工况类型。在t0+Tr时刻，对[t0–T+Tr，t0+Tr]内的实际工况进行识别，工况识别结果为下一个识别周期的工况类型。汽车行驶工况实时迭代更新，在步骤S300中持续获取的时间窗长度为T的汽车行驶工况特征参数，时间窗沿着时间轴正方向以Tr为步长不间断的进行工况识别，实现对整车工况的实时识别。其中，工况类型CT可以由K-MEANS聚类分析定义。在某些实施方式下，识别出的工况类型CT可以包括
Figure BDA0002658063470000113
(低速工况)、
Figure BDA0002658063470000114
(中速工况)和
Figure BDA0002658063470000115
(高速工况)。
相应地，在步骤S300中，基于识别的行驶工况类型CT并结合双能量源能量消耗均衡，匹配自适应调整因子
Figure BDA0002658063470000116
可以对所述使系统效率最优的燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000121
行修正，得到自适应调整因子修正后的燃料电池功率请求
Figure BDA0002658063470000122
其中，上述的自适应调整因子
Figure BDA0002658063470000123
通过下式计算获得：
Figure BDA0002658063470000124
Figure BDA0002658063470000125
上式中，
Figure BDA0002658063470000126
表示混动模式下定义的蓄电池剩余电量的上限，
Figure BDA0002658063470000127
为混动模式下定义的蓄电池剩余电量的下限，SOC(k)为当前k时刻下的蓄电池剩余电量状态，
Figure BDA0002658063470000128
为当前k时刻下的燃料电池系统剩余储氢量，
Figure BDA0002658063470000129
表示混动模式下定义的燃料电池系统最高剩余储氢量，
Figure BDA00026580634700001210
与工况类型CT直接相关，
Figure BDA00026580634700001211
与工况类型CT及能量源热值及能量源转换效率有关。其中：当工况类型为
Figure BDA00026580634700001212
时：
Figure BDA00026580634700001213
当工况类型为
Figure BDA00026580634700001214
时：
Figure BDA00026580634700001215
当工况类型为
Figure BDA00026580634700001216
时：
Figure BDA00026580634700001217
在步骤S300中，自适应调整因子修正后的燃料电池功率请求
Figure BDA00026580634700001218
基于下式获得：
Figure BDA00026580634700001219
综上所述可以看出，本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，通过建立神经网络工况识别模型，结合工况及双能量源的储能情况，并合理设计自适应调整因子，以应用于燃料电池蓄电池混合动力系统中，其可以结合双能源工作原理及特性，修正混合动力系统中燃料电池能量源的输出功率。
相应地，本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，增加了算法的预见性，混合动力系统的能量管理办法工况适应性更好，可以实现整个行驶工况范围内的系统经济性最优。
采用本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，可以有效减少混合动力系统中蓄电池能量源的充放电次数，从而提高其使用寿命。此外，本发明所述方法还能够有效降低混合动力系统中燃料电池的二次能量转换频率，从而大大提升系统效率。
另外，本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，可以有效监控蓄电池能量源的充放电能力，保证混合动力系统的持续高能力输出及能量回收能力。其中，蓄电池能量源能够作为辅助能量源按需启动燃料电池能量源，避免某一能量源提前消耗殆尽或者是不充分的问题。
相应地，本发明所述的用于混合动力车的能量管理控制可以用于执行上述的用于混合动力车的能量管理控制方法，其同样具有上述的优点以及有益效果
需要说明的是，本案中各技术特征的组合方式并不限本案权利要求中所记载的组合方式或是具体实施例所记载的组合方式，本案记载的所有技术特征可以以任何方式进行自由组合或结合，除非相互之间产生矛盾。
还需要注意的是，以上所列举的实施例仅为本发明的具体实施例。显然本发明不局限于以上实施例，随之做出的类似变化或变形是本领域技术人员能从本发明公开的内容直接得出或者很容易便联想到的，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种用于混合动力车的能量管理控制方法，其特征在于，包括步骤：
S100：整车控制器向燃料电池能量源控制器、蓄电池能量源控制器、储能系统控制器、驱动系统控制器发送访问信号并获取相应的信号数据；
S200：整车控制器基于接收到的信号数据根据驱动模式自动切换逻辑使得系统切换到下述相应的驱动模式：
若切换到经济性最优驱动模式，则继续执行下述步骤S300；
若切换到最大电驱动模式，则跳转至执行步骤S400；
若切换到行车充电驱动模式，则当跳转至执行步骤S500；
S300：基于步骤S100中的所述信号数据，通过能耗损失最小算法，遍历得到当前k时刻使系统效率最优的燃料电池功率请求
Figure FDA0003184679140000011
实时采集汽车行驶的工况信息，获取时间窗长度为T的汽车行驶工况特征参数；
将所述汽车行驶工况特征参数输入神经网络工况识别模型中，以输出经过识别的行驶工况类型CT；
基于识别的行驶工况类型CT并结合双能量源能量消耗均衡，匹配自适应调整因子
Figure FDA0003184679140000012
以对所述使系统效率最优的燃料电池功率请求
Figure FDA0003184679140000013
行修正，得到自适应调整因子修正后的燃料电池功率请求
Figure FDA0003184679140000014
整车控制器向燃料电池能量源控制器发送所述自适应调整因子修正后的燃料电池功率请求
Figure FDA0003184679140000015
S400：根据步骤S100中的所述信号数据，在当前k时刻下，若蓄电池最大放电功率
Figure FDA0003184679140000016
能够满足当前k时刻下的整车需求功率Preq(k)时，则第一燃料电池功率请求
Figure FDA0003184679140000017
为0；若蓄电池最大放电能力
Figure FDA0003184679140000018
不能够满足整车需求Preq(k)时，则第一燃料电池功率请求
Figure FDA0003184679140000019
为
Figure FDA0003184679140000021
其中，
Figure FDA0003184679140000022
为燃料电池最小怠速功率，
Figure FDA0003184679140000023
为当前k时刻下的燃料电池最大输出功率；整车控制器向燃料电池能量源控制器发送
Figure FDA0003184679140000024
S500：根据步骤S100中的所述信号数据，在当前k时刻下，若车辆处于制动工况，则第二燃料电池功率请求
Figure FDA0003184679140000025
为最小怠速功率
Figure FDA0003184679140000026
若车辆处于驱动工况，则第二燃料电池功率请求
Figure FDA0003184679140000027
为
Figure FDA0003184679140000028
其中，
Figure FDA0003184679140000029
为当前k时刻下的蓄电池最大充电功率；整车控制器向燃料电池能量源控制器发送
Figure FDA00031846791400000210
2.如权利要求1所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，其特征在于，所述信号数据包括：蓄电池最大放电功率
Figure FDA00031846791400000211
k时刻下的整车需求功率Preq(k)，燃料电池最小怠速功率
Figure FDA00031846791400000212
整车控制器向燃料电池能量源控制器发送
Figure FDA00031846791400000213
车辆是否处于制动工况或驱动工况；
k时刻下的蓄电池最大充电功率
Figure FDA00031846791400000214
k时刻下的蓄电池剩余电量状态SOC(k)，k时刻下的燃料电池系统剩余储氢量
Figure FDA00031846791400000215
当前k时刻下的蓄电池可用电驱动功率
Figure FDA00031846791400000216
3.如权利要求2所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，其特征在于，在步骤S200中，所述驱动模式自动切换逻辑为：
当
Figure FDA00031846791400000217
且
Figure FDA00031846791400000218
且
Figure FDA00031846791400000219
Figure FDA00031846791400000220
时，切换到经济性最优驱动模式；
当
Figure FDA00031846791400000221
且
Figure FDA00031846791400000222
且
Figure FDA00031846791400000223
时，切换到最大电驱动模式；
当
Figure FDA00031846791400000224
且
Figure FDA00031846791400000225
时，切换到行车充电驱动模式；其中，
Figure FDA0003184679140000031
表示混动模式下定义的蓄电池剩余电量的上限，
Figure FDA0003184679140000032
为混动模式下定义的蓄电池剩余电量的下限，SOC(k)为当前k时刻下的蓄电池剩余电量状态，
Figure FDA0003184679140000033
为当前时刻k下的燃料电池系统剩余储氢量，
Figure FDA0003184679140000034
为混动模式下定义的燃料电池系统最低剩余储氢量，
Figure FDA0003184679140000035
为当前时刻k下的蓄电池可用电驱动功率，
Figure FDA0003184679140000036
为定义的最低蓄电池可用电驱动功率。
4.如权利要求1所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，其特征在于，在步骤S300中，能耗损失最小算法中的能耗通过下述公式计算获得：
当蓄电池放电时：
Figure FDA0003184679140000037
当蓄电池充电时：
Figure FDA0003184679140000038
其中，Ploss为混合动力系统损耗，Pfc为燃料电池输出功率，Pb为蓄电池输出功率，ηfc为燃料电池工作效率，
Figure FDA0003184679140000039
为燃料电池峰值工作效率，EffDCF为燃料电池升压变压器效率，
Figure FDA00031846791400000310
为蓄电池放电电流，
Figure FDA00031846791400000311
为蓄电池放电内阻，
Figure FDA00031846791400000312
为蓄电池充电电流，
Figure FDA00031846791400000313
为蓄电池充电内阻，Effbat为蓄电池平均放电效率。
5.如权利要求4所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，其特征在于，在步骤S300中，在当前k时刻下，遍历能够满足整车需求功率Preq(k)的燃料电池输出功率Pfc和蓄电池输出功率Pb的双能量源功率组合，根据能耗损失最小算法的计算公式，计算所有功率组合的系统损耗Ploss，以获取当前时刻k下整车需求功率为Preq(k)时的系统损耗最小值
Figure FDA00031846791400000314
对应的燃料电池输出功率
Figure FDA00031846791400000315
6.如权利要求1所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，其特征在于，在步骤S300中，所述汽车行驶工况特征参数包括下述各项的至少其中之一：最高车速、平均车速、最大加速度、最大减速度、平均加速度、平均减速度、怠速时间比例、加速时间比例、减速时间比例、匀速时间比例、速度标准差、行驶距离、加速度标准差、减速度标准差。
7.如权利要求1所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，其特征在于，在步骤S300中，所述神经网络工况识别模型采用BP神经网络。
8.如权利要求1所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，其特征在于，在步骤S300中，所述自适应调整因子
Figure FDA00031846791400000410
通过下式获得：
Figure FDA0003184679140000041
其中，
Figure FDA0003184679140000042
表示混动模式下定义的蓄电池剩余电量的上限，
Figure FDA0003184679140000043
为混动模式下定义的蓄电池剩余电量的下限，SOC(k)为当前k时刻下的蓄电池剩余电量状态，
Figure FDA0003184679140000044
为当前k时刻下的燃料电池系统剩余储氢量，
Figure FDA0003184679140000045
表示混动模式下定义的燃料电池系统最高剩余储氢量，
Figure FDA0003184679140000046
为与工况类型CT相关的系数，
Figure FDA0003184679140000047
为与工况类型CT及能量源热值及能量源转换效率相关的系数。
9.如权利要求8所述的用于混合动力车的能量管理控制方法，其特征在于，在步骤S300中，自适应调整因子修正后的燃料电池功率请求
Figure FDA0003184679140000048
基于下式获得：
Figure FDA0003184679140000049
10.一种用于混合动力车的能量管理控制系统，其包括整车控制器、燃料电池能量源控制器、蓄电池能量源控制器、储能系统控制器和驱动系统控制器，其特征在于，所述用于混合动力车的能量管理控制系统执行如权利要求1-9中任意一项所述的用于混合动力车的能量管理控制方法。
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