CN112677956A - 一种考虑电池寿命的行星混联式混动车实时优化控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种考虑电池寿命的行星混联式混动车实时优化控制方法，包括以下步骤：根据插电式混动车的工作模式和使用特性，建立均衡考虑汽车等效燃油消耗与电池寿命损失成本的多目标优化控制策略，以动力电池的荷电状态(SOC)为状态变量，以电池功率为控制变量，通过引入权重系数，将汽车的等效燃油消耗与电池寿命损失之和作为目标函数，形成多目标优化问题；根据车载互联设备获取行驶里程信息，规划参考SOC曲线，运用PI控制算法对等效因子进行修正，进而利用自适应等效燃油消耗最小策略(ECMS)进行求解，实现每一瞬时最优的需求转矩分配。本发明在保证燃油经济性的基础上，能有效减缓电池寿命衰减，降低汽车使用总成本，并可实现在线实时优化。

Description

一种考虑电池寿命的行星混联式混动车实时优化控制方法

技术领域

本发明属于混合动力汽车能量管理技术领域，特别涉及一种考虑电池寿命的行星混联式混动车实时优化控制方法。

背景技术

汽车产量和保有量的增加极大地加重了能源和环境的负担，限制汽车的消耗和排放，发展新能源汽车成为了世界共识。其中，插电式混合动力汽车既具有低排放、低能耗的优势，又能满足汽车较长行驶里程的需求，受到了越来越多的关注。

混合动力汽车由多个能量源组成，如何通过合理的能量管理控制策略，对多能量源的工作进行协调，充分发挥各自优势以实现整车性能最优是当前混合动力汽车控制的重点和难点。目前已有的研究多通过设计控制策略来协调各能量源之间的能量分配来达到燃油消耗最小的目标，通常忽略了电池寿命衰减在其中产生的影响。对于插电式混合动力汽车，动力电池是重要的储能和辅助供能单元，在使用过程中，其性能的不断衰减会对整车能量管理策略中相关参数产生影响，进而影响到车辆的动力性和燃油经济性。电池性能的衰减主要表现为容量的衰减、内阻的增加以及效率的降低，其中容量的衰减对于要保证纯电动续驶里程的插电式混合动力汽车的性能有着尤为重要的影响。

目前混合动力汽车的控制策略主要包括基于规则的控制策略，基于全局优化的控制策略和基于瞬时优化的控制策略。动态规划策略是可以最优地解决混合动力汽车的动力分配问题的全局优化方法，但其逆向计算的特点使得其计算量巨大，且需要已知行驶工况，很难进行在线实时应用。而基于瞬时优化的等效燃油消耗最小化控制策略可实现实时求解，并且可通过对其参数的调整达到接近全局最优解的目标。

发明内容

为解决上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种考虑电池寿命的混合动力汽车实时优化控制方法，通过建立电池容量衰减模型，将电池寿命衰减程度进行量化，加入到目标函数中形成多目标优化控制问题，实现电池寿命与整车油耗的综合控制。进而采用等效燃油消耗最小化控制策略(ECMS)求解瞬时最佳工作点，实现车辆运行过程中的实时控制。

为实现上述目的，本发明提出的一种考虑电池寿命的混合动力汽车实时优化控制方法主要包括以下步骤：

(1)建立综合考虑车辆燃油消耗和电池寿命衰减的多目标控制模型，该模型包括目标函数和约束条件，采用等效燃油消耗最小化控制策略进行在线实时优化；

(2)根据车载互联设备获取行驶里程信息，规划参考电池荷电状态(SOC)曲线，使得动力电池SOC在运行终点达到电量保持模式的电池SOC目标值，即整车始终在电量消耗模式下工作，充分利用电能且使发动机始终工作在高效区。随着行驶里程的增加，SOC呈线性下降，参考SOC轨迹如下：

式中，SOC_ref为车辆当前时刻的参考SOC；SOC₀为行程之初电池的SOC；x为当前车辆已经行驶的里程；x_t为行驶的总里程；SOC_cs为车辆进入电量保持模式时的SOC门限值；

(3)基于遗传算法优化等效因子,通过实验获得不同初始SOC及行驶距离条件下的初始等效因子,通过插值拟合得到MAP图,即根据初始SOC和行驶距离查找使得适应度函数取值最小的初始等效因子.以燃油消耗最低为优化目标,适应度函数设置如下:

(4)将等效因子作为控制变量，实际SOC与参考SOC的差值为控制偏差，利用PI控制算法对等效因子进行控制，保证SOC能够跟随理论SOC参考轨迹。等效因子的修正如下：

s(t)＝s_i+s_a(t)

式中，s_a(t)为t时刻算得的等效因子的增量；K_P和K_I是PI调节器的参数；SOC(t)为当前时刻实际的电池SOC值；s_i为初始等效因子，通过查表获得；s(t)是修正后t时刻的等效因子，当SOC相比于参考值下降太快时s(t)增大，使燃油系统更多地参与工作，当SOC相比于参考值下降太慢时s(t)减小，使电能更多地被消耗；

(5)建立汉密尔顿函数求解每一瞬时最优的控制变量的取值；

所述目标函数为：

式中，

为等效燃油消耗率；x(t)为状态变量，为动力电池SOC；u(t)为控制变量，此处为电池的功率；P_req(t)为车辆需求的总功率；ε为调节燃油经济性和电池寿命的权重系数，取值为0～1，取0时为只考虑燃油经济性的控制策略，取1时为只考虑电池寿命的控制策略；C_a电池容量衰减的代价转换因子，保证燃油消耗成本与电池寿命损失成本的量纲相统一；C_H为电池寿命损失成本；

所述每一时刻的燃油消耗率

由下式求得：

式中，

为单位时间内发动机的燃油消耗量，根据发动机工作点来确定；

为根据电池电能的消耗等效得到的燃油消耗量；s(t)为电能和燃油之间的等效因子；P_b为电池功率；Q_lhv为燃油的平均低热值；

所述发动机燃油消耗量，首先根据确定的发动机需求功率查找发动机最优工作曲线，可获得相应的发动机工作点，进而可以求得其燃油消耗量。单位时间发动机需求功率与电池功率的关系如下：

P_req(t)＝P_e(t)+P_b(t)

式中，P_req(t)为t时刻整车需求功率；P_e(t)为t时刻发动机需求功率；

所述系统状态转移方程为：

式中，V_oc为电池的开路电压；R_b为电池的等效内阻；Q_b为电池额定容量；

所述电池寿命损失，采用的是电池容量损失模型，损失成本的求取如下：

τ＝[20/(α·SOC_nom+β)·exp(-E_a+η·I_c,nom/R·θ_nom)]

式中，τ为电池额定寿命，即电池在额定工作条件下运行时，直到寿命终止时流过的电量；γ为电池在实际运行条件下，直到寿命终止时流过电池的电量；σ为严重程度影响因子，用来量化电池实际运行条件相对于额定运行条件的老化效应；I_b为流经电池的电流；I_c为电池的充放电倍率；α和β为基于电池恒流充放电工况实验所测数据，利用最小二乘法拟合得到的系数；E_a为电池的活化能；η为电池寿命与充放电倍率之间的依存度，通过数据拟合得到；R为气体常数；θ为每一时刻对应的电池温度；

所述约束条件为：

SOC_min≤SOC(t)≤SOC_max

P_bmin≤P_b(t)≤P_bmax

所述汉密尔顿函数如下式：

通过求解汉密尔顿函数的最小值，得到每一瞬时的最优控制变量，即为电池应提供的功率，通过等效燃油消耗最小化策略求得每一瞬时电池应该提供的功率，进而根据整车需求总功率求得发动机的需求功率，实现电机和发动机的最优转矩分配。

与现有技术相比，本发明有以下优点：

(1)本发明综合考虑了车辆燃油消耗和动力电池的寿命衰减，通过引入权重因子，将电池寿命衰减带来的成本损失加入目标函数，建立多目标优化模型，在保证燃油消耗变化不大的情况下减缓电池寿命衰减，以降低车辆使用总成本。

(2)本发明基于等效燃油消耗最小化策略(ECMS)对插电式混合动力汽车进行控制，通过等效因子将电能消耗等效为燃油消耗，从而得到各动力源的总耗能，并通过对等效因子的修正达到在线实时优化的控制效果，可应用于实车。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

图2为本发明的控制策略实施流程图。

图3为本发明中等效因子修正流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。

(1)建立综合考虑车辆燃油消耗和电池寿命衰减的多目标控制模型，该模型包括目标函数和约束条件，采用等效燃油消耗最小化控制策略进行在线实时优化；

(2)根据车载互联设备获取行驶里程信息，规划参考电池荷电状态(SOC)曲线，使得动力电池SOC在运行终点达到电量保持模式的电池SOC目标值，即整车始终在电量消耗模式下工作，充分利用电能且使发动机始终工作在高效区。随着行驶里程的增加，SOC呈线性下降，参考SOC轨迹如下：

式中，SOC_ref为车辆当前时刻的参考SOC；SOC₀为行程之初电池的SOC；x为当前车辆已经行驶的里程；x_t为行驶的总里程；SOC_cs为车辆进入电量保持模式时的SOC门限值；

(3)基于遗传算法优化等效因子,通过实验获得不同初始SOC及行驶距离条件下的初始等效因子,通过插值拟合得到MAP图,即根据初始SOC和行驶距离查找使得适应度函数取值最小的初始等效因子.以燃油消耗最低为优化目标,适应度函数设置如下:

(4)将等效因子作为控制变量，实际SOC与参考SOC的差值为控制偏差，利用PI控制算法对等效因子进行控制，保证SOC能够跟随理论SOC参考轨迹。等效因子的修正如下：

s(t)＝s_i+s_a(t)

式中，s_a(t)为t时刻算得的等效因子的增量；K_P和K_I是PI调节器的参数；SOC(t)为当前时刻实际的电池SOC值；s_i为初始等效因子；s(t)是修正后t时刻的等效因子，当SOC相比于参考值下降太快时s(t)增大，使燃油系统更多地参与工作，当SOC相比于参考值下降太慢时s(t)减小，使电能更多地被消耗；

(5)建立汉密尔顿函数求解每一瞬时最优的控制变量的取值；

所述目标函数为：

式中，

为等效燃油消耗率；x(t)为状态变量，为动力电池SOC；u(t)为控制变量，此处为电池的功率；P_req(t)为车辆需求的总功率；ε为调节燃油经济性和电池寿命的权重系数，取值为0～1，取0时为只考虑燃油经济性的控制策略，取1时为只考虑电池寿命的控制策略；C_a电池容量衰减的代价转换因子，保证燃油消耗成本与电池寿命损失成本的量纲相统一；C_H为电池寿命损失成本；

所述每一时刻的燃油消耗率

由下式求得：

式中，

为单位时间内发动机的燃油消耗量，根据发动机工作点来确定；

为根据电池电能的消耗等效得到的燃油消耗量；s(t)为电能和燃油之间的等效因子；P_b为电池功率；Q_lhv为燃油的平均低热值；

所述发动机燃油消耗量，首先根据确定的发动机需求功率查找发动机最优工作曲线，可获得相应的发动机工作点，进而可以求得其燃油消耗量，如下式所示：

式中，b_e为燃油消耗率，通过查表函数根据发动机转矩和转速确定；P_e(t)为发动机功率；T_e为发动机输出转矩；n_e为发动机转速；

所述电池功率的变化受电机的影响，电机在驱动或发电模式下，电池消耗或补充的功率计算如下：

P_b(t)＝P_m·(η_m·η_inv)^k

式中，P_m为电机输出功率；η_m为电机功率；η_inv为逆变器功率；k为充放电系数，当电池放电时k为1，当电池充电时，k为-1；

单位时间发动机需求功率与电池功率的关系如下：

P_req(t)＝P_e(t)+P_b(t)

式中，P_req(t)为t时刻整车需求功率；

所述系统状态转移方程为：

式中，I_b为电池电流；V_oc为电池的开路电压；R_b为电池的等效内阻；Q_b为电池额定容量；所述电池寿命损失，采用的是电池容量损失模型，损失成本的求取如下：

τ＝[20/(α·SOC_nom+β)·exp(-E_a+η·I_c,nom/R·θ_nom)]

式中，τ为电池额定寿命，即电池在额定工作条件下运行时，直到寿命终止时流过的电量；γ为电池在实际运行条件下，直到寿命终止时流过电池的电量；σ为严重程度影响因子，用来量化电池实际运行条件相对于额定运行条件的老化效应；I_b为流经电池的电流；I_c为电池的充放电倍率；α和β为基于电池恒流充放电工况实验所测数据，利用最小二乘法拟合得到的系数；E_a为电池的活化能；η为电池寿命与充放电倍率之间的依存度，通过数据拟合得到；R为气体常数；θ为每一时刻对应的电池温度；

等效燃油消耗最小化策略基于庞特里亚金极小值原理(PMP)，目标函数的最小值问题可转化为汉密尔顿函数的最小值问题，通过建立汉密尔顿函数求解每一瞬时最优的发动机和电机需求转矩的分配，如下式所示：

式中，f(x(t),P_b,t)为电池SOC瞬时变化，即状态转移方程；λ(t)为协状态变量，其实质为燃油与电能之间的等效系数；

则汉密尔顿函数可以变换为：

所述约束条件为：

SOC_min≤SOC(t)≤SOC_max

P_bmin≤P_b(t)≤P_bmax

T_{e_min}≤T_e(t)≤T_{e_max}

T_{m_min}≤T_m(t)≤T_{m_max}

在每一个瞬时，求取令汉密尔顿函数最小的控制变量，如下式：

u^*＝argminH(x(t),u(t),s(t),θ(t),t)

所求最优控制变量为电池应提供的功率，通过汉密尔顿函数求得每一瞬时电池应该提供的功率，进而根据整车需求总功率求得发动机的需求功率，实现电机和发动机的最优转矩分配。

Claims (3)

1.一种考虑电池寿命的行星混联式混动车实时优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)建立综合考虑车辆燃油消耗和电池寿命衰减的多目标控制模型，该模型包括目标函数和约束条件，采用等效燃油消耗最小化控制策略进行在线实时优化；

(2)根据车载互联设备获取行驶里程信息，规划参考电池荷电状态(SOC)曲线，使得动力电池SOC在运行终点达到电量保持模式的电池SOC目标值，即整车始终在电量消耗模式下工作，充分利用电能且使发动机始终工作在高效区；随着行驶里程的增加，SOC呈线性下降，参考SOC轨迹如下：

式中，SOC_ref为车辆当前时刻的参考SOC；SOC₀为行程之初电池的SOC；x为当前车辆已经行驶的里程；x_t为行驶的总里程；SOC_cs为车辆进入电量保持模式时的SOC门限值；

(3)基于遗传算法优化等效因子,通过实验获得不同初始SOC及行驶距离条件下的初始等效因子,通过插值拟合得到MAP图,即根据初始SOC和行驶距离查找使得适应度函数取值最小的初始等效因子.以燃油消耗最低为优化目标,适应度函数设置如下:

(4)将等效因子作为控制变量，实际SOC与参考SOC的差值为控制偏差，利用PI控制算法对等效因子进行控制，保证SOC能够跟随理论SOC参考轨迹；等效因子的修正如下：

s(t)＝s_i+s_a(t)

式中，s_a(t)为t时刻算得的等效因子的增量；K_P和K_I是PI调节器的参数；SOC(t)为当前时刻实际的电池SOC值；s_i为初始等效因子，通过查表获得；s(t)是修正后t时刻的等效因子，当SOC相比于参考值下降太快时s(t)增大，使燃油系统更多地参与工作，当SOC相比于参考值下降太慢时s(t)减小，使电能更多地被消耗；

(5)建立汉密尔顿函数求解每一瞬时最优的控制变量的取值；

所述目标函数为：

式中，

为等效燃油消耗率；x(t)为状态变量，为动力电池SOC；u(t)为控制变量，此处为电池的功率；P_req(t)为车辆需求的总功率；ε为调节燃油经济性和电池寿命的权重系数，取值为0～1，取0时为只考虑燃油经济性的控制策略，取1时为只考虑电池寿命的控制策略；C_a电池容量衰减的代价转换因子，保证燃油消耗成本与电池寿命损失成本的量纲相统一；C_H为电池寿命损失成本；

所述每一时刻的燃油消耗率

由下式求得：

式中，

为单位时间内发动机的燃油消耗量，根据发动机工作点来确定；

为根据电池电能的消耗等效得到的燃油消耗量；s(t)为电能和燃油之间的等效因子；P_b为电池功率；Q_lhv为燃油的平均低热值；

所述系统状态转移方程为：

式中，V_oc为电池的开路电压；R_b为电池的等效内阻；Q_b为电池额定容量；

所述电池寿命损失，采用的是电池容量损失模型，损失成本的求取如下：

τ＝[20/(α·SOC_nom+β)·exp(-E_a+η·I_c,nom/R·θ_nom)]

式中，τ为电池额定寿命，即电池在额定工作条件下运行时，直到寿命终止时流过的电量；γ为电池在实际运行条件下，直到寿命终止时流过电池的电量；σ为严重程度影响因子，用来量化电池实际运行条件相对于额定运行条件的老化效应；I_b为流经电池的电流；I_c为电池的充放电倍率；α和β为基于电池恒流充放电工况实验所测数据，利用最小二乘法拟合得到的系数；E_a为电池的活化能；η为电池寿命与充放电倍率之间的依存度，通过数据拟合得到；R为气体常数；θ为每一时刻对应的电池温度；

所述约束条件为：

SOC_min≤SOC(t)≤SOC_max

P_bmin≤P_b(t)≤P_bmax。

2.根据权利要求1所述的一种考虑电池寿命的行星混联式混动车实时优化控制方法，其特征在于，采用基于庞特里亚金极小值原理(PMP)的等效燃油消耗最小化策略，将目标函数的最小值问题转化为汉密尔顿函数的最小值问题，汉密尔顿函数如下式所示：

式中，f(x(t),P_b,t)为电池SOC瞬时变化，即状态转移方程；λ(t)为协状态变量，其实质为燃油与电能之间的等效系数；

则汉密尔顿函数可以变换为：

所述约束条件为：

SOC_min≤SOC(t)≤SOC_max

P_bmin≤P_b(t)≤P_bmax

T_{e_min}≤T_e(t)≤T_{e_max}

T_{m_min}≤T_m(t)≤T_{m_max}

在每一个瞬时，求取令汉密尔顿函数最小的控制变量，如下式：

u^*＝argminH(x(t),u(t),s(t),θ(t),t)。

3.根据权利要求2所述的一种考虑电池寿命的行星混联式混动车实时优化控制方法，其特征在于，求解汉密尔顿函数最小值的方法，发动机燃油消耗量，首先根据确定的发动机需求功率查找发动机最优工作曲线，获得相应的发动机工作点，进而可以求得其燃油消耗量；单位时间发动机需求功率与电池功率的关系如下：

P_req(t)＝P_e(t)+P_b(t)

式中，P_req(t)为t时刻整车需求功率；P_e(t)为t时刻发动机需求功率；通过求解汉密尔顿函数的最小值，得到每一瞬时的最优控制变量，即为电池应提供的功率，进而根据整车需求总功率求得发动机的需求功率，实现电机和发动机的最优转矩分配。

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