CN112519596B - 基于规则的混合储能系统负载自适应实时能量管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于规则的混合储能系统负载自适应实时能量管理系统，包括混合储能系统模型模块(1)、基于规则的三模式功率分配策略模块(2)和负载工况自适应的参数确定模块(3)。其中混合储能系统模型模块(1)包括系统的拓扑结构、锂电池与超级电容的模型；基于规则的三模式功率分配策略模块(2)包括三种工作模式和保护机制；负载工况自适应的参数确定模块(3)是通过构造中间变量，然后确定参数与中间变量的关系并总结成经验公式表达，在在线使用中通过迭代优化实现在未知工况下高效率高品质的功率分配。

Description

基于规则的混合储能系统负载自适应实时能量管理系统
技术领域
本发明涉及纯电动汽车驱动与再生制动技术领域，具体涉及一种基于规则的混合储能系统负载自适应实时能量管理系统。
背景技术
近年来，我国电动汽车产业蓬勃发展。由于锂电池具有能量密度高、库伦效率高、无记忆效应等优点，其被广泛应用为电动汽车的动力电池。目前电动汽车的动力电池以锂电池为主，然而锂电池具有寿命有限、功率密度较低、响应时间长的缺点。而超级电容器具有快速充放电，高功率密度和长循环寿命的优点，可以弥补锂电池的弱点，因此锂电池-超级电容器混合储能系统已成为电动汽车未来的发展方向。
然而，为了充分利用混合储能系统的优势，需要设置合理的功率分配策略。为了实现实时控制的要求，算法应足够简单，并且能够适应复杂且未知的工况。然而现有的功率分配方法或者不能在未知负载情况下保持其良好性能，或者具有相对较高的计算成本，因此在实际使用中受限。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于规则的混合储能系统负载自适应实时能量管理系统。该系统控制策略足够简单，因此可以广泛地应用于低算力的混合储能系统管理系统主机上。该系统控制策略也应具有足够的适应性，可以适应各种不同的甚至未知的驾驶工况。
为实现上述技术目的，本发明提供一种基于规则的混合储能系统负载自适应实时能量管理系统，包括混合储能系统模型模块1、基于规则的三模式功率分配策略模块2与负载工况自适应的参数确定模块3，其中：
混合储能系统模型模块1使用的是电池通过DC-DC转换器与负载相连，超级电容器直接与负载相连的半主动式拓扑；电池采用内阻模型；超级电容器采用理想电容器与内阻串联的模型；
基于规则的三模式功率分配策略模块2通过设置合适的阈值参数根据负载功率将采取以下三种策略之一：超级电容器与电池共同供电；电池单独供电；电池供电的同时给超级电容器充电；
负载工况自适应的参数确定模块3首先计算中间变量，然后通过经验公式确定参数。
进一步地，所述的基于规则的三模式功率分配策略模块2中的待定参数为阈值与超级电容器与电池共同供电时的比例因数。
进一步地，所述的基于规则的三模式功率分配策略模块2，用于超级电容器与电池共同供电时按负载工况自适应的参数确定模块3所确定的比例因数供电；具有根据电压与荷电状态的保护机制。
进一步地，所述的负载工况自适应的参数确定模块3中，中间变量是与平均功率，放电过程的平均功率和充电过程的平均功率相关的功率参数。
本发明中混合储能系统模型模块1采用锂电池通过DC/DC转换器与负载相连、超级电容器直接与负载相连的半主动式拓扑。其中锂电池采用内阻模型，超级电容器采用等效电阻与等效理想电容器串联的模型。
基于规则的三模式功率分配策略模块2分为三种模式：
模式1：当负载功率PL大于电池功率阈值PB，thd时，电池与超级电容器同时供电，两部分分别承担固定比例的功率负载，超级电容器承担的比例即比例因数为α。
模式2：当PL小于PB，thd但大于超级电容器的额定充电功率PC，chg时，负载功率完全由电池提供。
模式3：当PL小于PC，chg时，电池部分按负载功率等于超级电容器额定充电功率的情况供电，多出的功率用于给超级电容器充电。
负载工况自适应的参数确定模块3中确定方法是一种经验方法，包括两部分：
(1)在线部分：PB，thd与α有近似的线性关系α＝ka×PB，thd+ba，其中参数PB，thd，ka，b可以通过离线部分确定的经验公式确定。在在线使用中，PB，thd将定期更新，以实现对未知工况的适用性。
(2)离线部分：通过构建功率参数p1，p2，p3作为中间变量，分析典型工况下阈值PB，thd等参数与中间变量的关系，可以得到通过多项式拟合的经验公式：
Figure BDA0002808940950000031
Figure BDA0002808940950000032
Figure BDA0002808940950000033
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)本发明通过对多种典型工况进行分析，提取出了具有普适性的三段式控制规则，有较好的鲁棒性，可以适应各种不同的甚至未知的驾驶工况；同时该控制规则足够简单，可以广泛地应用于低算力的混合储能系统管理系统主机上。
(2)本发明通过在遗传算法的寻优结果中提取经验公式，得到了简单但有效的控制规则参数自适应确定方法，可以满足在低算力的混合储能系统管理系统主机进行实时管理的需要。
(3)本发明通过对有限时间窗口内的历史功率数据进行统计，并定期更新，实现了在未知负载工况下参数的自适应优化，并减少了对混合储能系统管理系统主机存储空间和计算能力的要求。
附图说明
图1是本发明基于规则的混合储能系统负载自适应实时能量管理系统的整体结构图。
图2是本发明所使用的混合储能系统模型模块示意图。
图3是本发明所使用的三模式功率分配策略模块控制策略流程图。
图4是本发明所使用负载工况自适应的参数确定模块中自适应控制策略流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明：
如图1所示，本发明所提供的一种基于动态规划算法的混合储能系统负载自适应实时能量管理系统，包括混合储能系统模型模块1、基于规则的三模式功率分配策略模块2与负载工况自适应的参数确定模块3，其具体实施方式如下：
在给定典型工况或UDDS、HWFET、WLTP、US06等标准工况下的中间变量，其计算公式为：
Figure BDA0002808940950000034
p2＝Pavg-Pavgd
Figure BDA0002808940950000041
其中，p1，p2，p3为中间变量，Pavg为工况的平均功率，Pavgd为工况中放电部分的平均功率，Pavgc为工况中充电部分的平均功率，Ttol为工况的时长，Td为工况中放电部分的时长，Tc为工况中充电部分的时长。
通过遗传算法可以得到各工况下最优的PB，thd与α，并可据此得到对应的ka与ba，与各工况下的中间变量进行二次拟合即可得到经验公式。这里以UDDS、HWFET、WLTP高速部分与低速部分、US06共5种标准工况为例进行拟合得到了以下的经验公式：
Figure BDA0002808940950000042
Figure BDA0002808940950000043
Figure BDA0002808940950000044
α＝ka×PB，thd+ba，
其中，PB，thd为电池功率阈值，α为比例因数，kα，bα为参数。
基于图2所示的混合储能系统模型模块1可以得到如图3所示的基于规则的三模式功率分配策略模块2的具体数量关系：
模式1：PL＞PB，thd，超级电容器以功率PC＝α(PL-PB，thd)放电，电池组以功率PB＝(PL-PC)/ηDC放电。
模式2：PC，chg≤PL≤PB，thd，超级电容器断开，PC＝0，电池组以功率PB＝PL/ηDC放电。
模式3：PL≤PC，chg，电池组以功率PB＝PC，chg/ηDC放电，超级电容器以功率PC＝PC，chg-PL充电。
需要注意的是，当电动汽车处于充电或能量回收状态时，负载功率PL为负值。而且基于规则的三模式功率分配策略模块2设置了电量与电压保护机制，其保护机制为：
(1)若超级电容器的电压UC小于低电压保护值UC，low且电池组的荷电状态SOCB小于低电量保护值SOCB，low，则电池组与超级电容器均断开，PC＝PB＝0。
(2)若UC＜UC，low，但SOCB＞SOCB，low，则将超级电容器断开，PC＝0，电池组以功率PB＝PL/ηDC放电。
(3)若UC小大于高电压保护值UC，high，且PL＜0，则超级电容器断开，PC＝0，电池组以功率PB＝ηDCPL充电。
(4)若UC小大于高电压保护值UC，high，且PL＞0，则电池组断开，PB＝0，超级电容器以功率PC＝PL放电。
在实际使用中，负载工况自适应的参数确定模块3的工作方式如图4所示。首先加载初始的参数，在初始时间1200s内不更新参数。在初始时间后，每50s统计过去1200s内的工况情况，利用负载工况自适应的参数确定模块3进行参数α，PB，thd，ka，ba的更新。
本发明提出了一种基于规则的混合储能系统负载自适应实时能量管理系统，该系统对负载变化具有很好的适应性，并且具有计算成本低、实时性好的优点。比起纯电池系统，基于本方法的混合储能系统可以将电池组的峰值电流降低一半左右，均方根电流也可以降低30％。此外，本系统管理方法在在电池保护和节能方面与传统基于规则的控制相比也有优势。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于规则的混合储能系统负载自适应实时能量管理系统，其特征在于：包括混合储能系统模型模块(1)、基于规则的三模式功率分配策略模块(2)和负载工况自适应的两阶段参数确定模块(3)，其中：
混合储能系统模型模块(1)使用的是电池通过DC-DC转换器与负载相连，超级电容器直接与负载相连的半主动式拓扑；电池采用内阻模型；超级电容器采用理想电容器与内阻串联的模型；
基于规则的三模式功率分配策略模块(2)根据阈值与负载功率的关系采取以下三种策略之一：超级电容器与电池共同供电；电池单独供电；电池供电的同时为超级电容器充电；
负载工况自适应的两阶段参数确定模块(3)在第一阶段根据工况的充放电功率与比例特征计算中间变量，在第二阶段通过经验公式确定参数；
所述的基于规则的三模式功率分配策略模块(2)中的待定参数为阈值与超级电容器与电池共同供电时的比例因数；
所述的基于规则的三模式功率分配策略模块(2)，用于超级电容器与电池共同供电时按负载工况自适应的两阶段参数确定模块(3)所确定的比例因数供电；具有根据电压与荷电状态的保护机制；
所述的负载工况自适应的两阶段参数确定模块(3)中，中间变量是由混合储能系统的平均功率、放电过程平均功率、充电过程平均充电功率、放电过程总时长、充电过程总时长参数决定的功率参数；
其中混合储能系统模型模块(1)采用锂电池通过DC/DC转换器与负载相连、超级电容器直接与负载相连的半主动式拓扑，其中锂电池采用内阻模型，超级电容器采用等效电阻与等效理想电容器串联的模型；
基于规则的三模式功率分配策略模块(2)分为三种模式：
模式1：当负载功率PL大于电池功率阈值PB,thd时，电池与超级电容器同时供电，两部分分别承担固定比例的功率负载，超级电容器承担的比例即比例因数为α；
模式2：当PL小于PB,thd但大于超级电容器的额定充电功率PC,chg时，负载功率完全由电池提供；
模式3：当PL小于PC,chg时，电池部分按负载功率等于超级电容器额定充电功率的情况供电，多出的功率用于给超级电容器充电；
负载工况自适应的两阶段参数确定模块(3)中确定方法包括两部分：
(1)在线部分：PB,thd与α有线性关系α＝ka×PB,thd+ba，其中参数PB,thd，ka，ba通过离线部分确定的经验公式确定，在在线使用中，PB,thd将定期更新，以实现对未知工况的适用性；
(2)离线部分：通过构建功率参数p1，p2，p3作为中间变量，分析典型工况下阈值PB,thd参数与中间变量的关系，得到通过多项式拟合的经验公式：
Figure FDA0003549543710000021
Figure FDA0003549543710000022
Figure FDA0003549543710000023
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