CN113659178B - 多堆燃料电池发电系统协调控制方法、系统及车辆 - Google Patents

多堆燃料电池发电系统协调控制方法、系统及车辆 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法、系统及车辆，基于单堆燃料电池功率‑效率曲线，建立瞬时效率最高的多堆燃料电池数学优化模型；考虑燃料电池总需求功率范围，按照设定功率间隔，进行功率全范围优化，对所述多堆燃料电池数学优化模型进行寻优，计算最优解，根据最优解，进行瞬时效率最高的多堆协调控制；本公开在保证系统所需功率的同时，通过优化算法合理分配各电堆功率，保证多堆燃料电池系统每一时刻都具有高效特性，进而提高轨道交通车辆的整车运行经济性。

Description

多堆燃料电池发电系统协调控制方法、系统及车辆
技术领域
本公开属于电池控制技术领域，具体涉及一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法、系统及车辆。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
由于氢燃料电池的无污染、能量密度高等优点，氢燃料电池在作为轨道交通车辆用主动力或备用电源领域具有重大潜力。燃料电池以氢气和氧气为反应物，生成电与水。转换效率高且完全无污染、零排放，是未来车载能源的发展方向，多堆燃料电池系统集成是提升系统功率密度、能量密度的重要途径。
然而，在多堆燃料电池长期运行过程中，各电堆之间的差异性日益加剧，又或是某个电堆因为某种原因而采用新电堆替代，不同批次的电堆之间差异较大，目前的功率分配策略无法适应具有显著老化差异的多堆系统。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提出了一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法、系统及车辆，本公开在保证系统所需功率的同时，通过优化算法合理分配各电堆功率，保证多堆燃料电池系统每一时刻都具有高效特性，进而提高轨道交通车辆的整车运行经济性。
根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：
一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法，包括以下步骤：
基于单堆燃料电池功率-效率曲线，建立瞬时效率最高的多堆燃料电池数学优化模型；
考虑燃料电池总需求功率范围，按照设定功率间隔，进行功率全范围优化，对所述多堆燃料电池数学优化模型进行寻优，计算最优解，根据最优解，进行瞬时效率最高的多堆协调控制。
上述技术方案，在保证系统所需功率的同时，通过优化算法合理分配各电堆功率，适用于燃料电池总需求功率整个范围。
作为可选择的实施方式，建立瞬时效率最高的多堆燃料电池数学优化模型的具体方法包括：确定各个单堆燃料电池功率-效率曲线，多堆系统瞬时效率的量为各单堆燃料电池实时效率的平均数，构建多堆系统瞬时效率的量最大的目标函数。
作为可选择的实施方式，建立瞬时效率最高的多堆燃料电池数学优化模型时，还包括构建优化模型的约束条件，所述约束条件包括：
(1)满足当前燃料电池总需求功率等于各电堆输出功率之和；
(2)各个单堆电堆的输出功率须在限制范围内。
作为可选择的实施方式，对所述多堆燃料电池数学优化模型进行寻优时，利用粒子群算法进行寻优计算。
作为进一步的限定，寻优计算的具体步骤包括：
对多堆燃料电池效率建立粒子群优化模型，设置种群数、迭代次数和自变量个数；
粒子群算法参数初始化，利用随机数初始种群，均值为单堆燃料电池输出功率限制范围中心，利用随机数生成初始速度；
计算各粒子目标函数，找到当前个体最佳和全局最佳，以及个体最佳适应度值和全局最佳适应度值；
迭代更新速度和种群；
判断是否达到迭代的最大次数，如果是，则输出最优解。
作为可选择的实施方式，按照设定功率间隔，进行功率全范围优化的具体过程包括：根据当前燃料电池总需求功率的限定范围，在该限定范围内以设定功率为间隔，进行功率全范围优化，得到优化后的各电堆功率；
结合当前燃料电池总需求功率，计算当前燃料电池总需求功率与相应电堆输出功率差值之间的关系。
作为进一步的限定，根据当前燃料电池总需求功率与相应电堆输出功率差值之间的关系，进行瞬时效率最高的多堆协调控制。
一种多堆燃料电池发电系统协调控制系统，包括：
优化模型构建模块，被配置为基于单堆燃料电池功率-效率曲线，建立瞬时效率最高的多堆燃料电池数学优化模型；
寻优计算模块，被配置为考虑燃料电池总需求功率范围，按照设定功率间隔，进行功率全范围优化，对所述多堆燃料电池数学优化模型进行寻优，计算最优解；
协调控制模块，被配置为根据最优解，对各个电堆进行瞬时效率最高的多堆协调控制。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述方法中的步骤。
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述方法中的步骤。
一种轨道交通车辆，采用上述一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法或包括上述一种多堆燃料电池发电系统协调控制系统或包括上述电子设备。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
本公开在保证系统所需功率的同时，通过优化算法合理分配各电堆功率，保证多堆燃料电池系统每一时刻都具有高效特性，进而提高轨道交通车辆的整车运行经济性。
本公开采用粒子群算法进行寻优计算，计算速度快，且计算结果准确。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本实施例的多堆燃料电池控制结构示意图；
图2是本实施例的粒子群优化算法流程图；
图3是本实施例的多堆燃料电池高效协调控制整体流程图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在本公开中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，只是为了便于叙述本公开各部件或元件结构关系而确定的关系词，并非特指本公开中任一部件或元件，不能理解为对本公开的限制。
本公开中，术语如“固接”、“相连”、“连接”等应做广义理解，表示可以是固定连接，也可以是一体地连接或可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的相关科研或技术人员，可以根据具体情况确定上述术语在本公开中的具体含义，不能理解为对本公开的限制。
本实施例适用的多堆燃料电池控制结构，如图1所示，各电堆之间并联。在本实施例中，各电堆均和ECU电子控制单元连接。
一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法，如图3所示，包括以下步骤：
1、建立瞬时效率最高多堆燃料电池数学优化模型：
(1-1)确定单堆燃料电池功率-效率曲线。
η＝aP5+bP4+cP3+dP2+eP+f
其中，a、b、c、d、e、f表示功率-效率曲线多项式拟合系数，η为效率，P为功率。
(1-2)建立优化目标：多堆燃料电池系统瞬时效率最高定义1#燃料电池、2#燃料电池和3#燃料电池的实时效率为η1、η2、η3，单堆燃料电池输出功率分别P1、P2、P3，则表征多堆系统瞬时效率的量为H＝(η1+η2+η3)/3，即为目标函数。
Figure GDA0003256049290000061
(1-3)构建约束条件：
(1)等式约束：满足当前燃料电池总需求功率PFCj等于各电堆输出功率之和，即：
P1+P2+P3＝PFCj
(2)不等式约束：每个电堆的输出功率须在限制范围内[Pmin,Pmax]，即
Pmin≤P1≤Pmax
Pmin≤P2≤Pmax
Pmin≤P3≤Pmax
(1-4)确定待优化变量：各电堆的输出功率，即P1、P2、P3。
2、模型求解
本实施例将采用粒子群算法进行寻优计算。当然，在其他实施例中，可以采用遗传算法、灰色预测算法、模拟退火算法和神经网络算法等方法进行替换。
本实施例中，该模型的求解步骤如下：
对多堆燃料电池效率建立粒子群优化模型，本次模型设置种群数为m，迭代n次，自变量个数为D，建立模型的基础数据。
(2-1)粒子群算法参数初始化，利用随机数初始种群，均值为单堆燃料电池输出功率限制范围中心，同样利用随机数生成初始速度。
粒子i种群：xi＝(xi1,xi2,...xiD)
粒子i速度：Vi＝(Vi1,Vi2,...ViD),1≤i≤m,1≤D≤3；
(2-2)通过计算各粒子目标函数，找到当前个体最佳和全局最佳，以及个体最佳适应度值和全局最佳适应度值。
个体粒子i最佳种群：pi＝(pi1,pi2,...piD)
全局粒子最佳种群：pg＝(pg1,pg2,...pgD)；
(2-3)迭代更新速度和种群。
更新速度：
Figure GDA0003256049290000071
更新种群：
Figure GDA0003256049290000072
其中：c1、c2为学习因子或加速系数，一般为正常数，这里设置为1.49445。r1、r2取值范围是[0,1]，是该区间均匀分布的伪随机数。
(2-4)判断是否达到迭代的最大次数，如果是，则输出最优解；如果否，回到(2-3)。整个算法流程如图2所示。
3、多堆燃料电池系统全范围优化及在线功率分配
(3-1)多堆燃料电池功率全范围寻优
当前燃料电池总需求功率PFC的范围为[PFCmin,PFCmax],在该范围内以10kW功率为间隔或步长，当然，在其他实施例中，可以以其他设定功率为间隔，进行功率全范围优化，即将PFCj(j＝1,2,3,…,n)，这里n为存在间隔的总个数，代入数学模型并进行模型求解，可得到相对应的各堆燃料电池的优化后的P1j、P2j、P3j(j＝1,2,3,…,n)。
PFC＝[PFC1,PFC2,PFC3,…,PFCn]，其中PFCj+1-PFCj＝10kW(j＝1,2,3,…,n-1)，PFC1无限逼近PFCmin，PFCn无限逼近PFCmax，则P1＝[P11,P12,P13,…,P1n]，P2＝[P21,P22,P23,…,P2n]，P3＝[P31,P32,P33,…,P3n]，最终可得到PFC-P1、PFC-P2、PFC-P3之间的关系。
(3-2)准在线多堆燃料电池高效协调控制
整车使用时可根据PFC-P1、PFC-P2、PFC-P3之间的关系进行瞬时效率最高的多堆协调控制。
在进行控制时，还需要考虑整车需求功率，利用混动能量控制策略，确定燃料电池总输出功率，结合PFC-P1、PFC-P2、PFC-P3之间的关系，确定各堆燃料电池的当前功率P1now，P2now，P3now，进行多堆燃料电池的功率分配。
当然，在本实施例中，可以将PFC-P1、PFC-P2、PFC-P3之间的关系用曲线表示，再各曲线拟合为表格，查表确定各堆燃料电池的当前功率P1now，P2now，P3now。
本发明还提供以下产品实施例：
一种多堆燃料电池发电系统协调控制系统，包括：
优化模型构建模块，被配置为基于单堆燃料电池功率-效率曲线，建立瞬时效率最高的多堆燃料电池数学优化模型；
寻优计算模块，被配置为考虑燃料电池总需求功率范围，按照设定功率间隔，进行功率全范围优化，对所述多堆燃料电池数学优化模型进行寻优，计算最优解；
协调控制模块，被配置为根据最优解，对各个电堆进行瞬时效率最高的多堆协调控制。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述方法中的步骤。
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述方法中的步骤。
一种轨道交通车辆，采用上述一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法或包括上述一种多堆燃料电池发电系统协调控制系统或包括上述电子设备。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (9)

1.一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法，其特征是：包括以下步骤：
基于单堆燃料电池功率-效率曲线，建立瞬时效率最高的多堆燃料电池数学优化模型；
考虑燃料电池总需求功率范围，按照设定功率间隔，进行功率全范围优化，对所述多堆燃料电池数学优化模型进行寻优，计算最优解，根据最优解，进行瞬时效率最高的多堆协调控制；
按照设定功率间隔，进行功率全范围优化的具体过程包括：根据当前燃料电池总需求功率的限定范围，在该限定范围内以设定功率为间隔，进行功率全范围优化，得到优化后的各电堆功率；
结合当前燃料电池总需求功率，计算当前燃料电池总需求功率与相应电堆输出功率差值之间的关系；
根据当前燃料电池总需求功率与相应电堆输出功率差值之间的关系，进行瞬时效率最高的多堆协调控制。
2.如权利要求1所述的一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法，其特征是：建立瞬时效率最高的多堆燃料电池数学优化模型的具体方法包括：确定各个单堆燃料电池功率-效率曲线，多堆系统瞬时效率的量为各单堆燃料电池实时效率的平均数，构建多堆系统瞬时效率的量最大的目标函数。
3.如权利要求1所述的一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法，其特征是：建立瞬时效率最高的多堆燃料电池数学优化模型时，还包括构建优化模型的约束条件，所述约束条件包括：
(1)满足当前燃料电池总需求功率等于各电堆输出功率之和；
(2)各个单堆电堆的输出功率须在限制范围内。
4.如权利要求1所述的一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法，其特征是：对所述多堆燃料电池数学优化模型进行寻优时，利用粒子群算法进行寻优计算。
5.如权利要求4所述的一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法，其特征是：寻优计算的具体步骤包括：
对多堆燃料电池效率建立粒子群优化模型，设置种群数、迭代次数和自变量个数；
粒子群算法参数初始化，利用随机数初始种群，均值为单堆燃料电池输出功率限制范围中心，利用随机数生成初始速度；
计算各粒子目标函数，找到当前个体最佳和全局最佳，以及个体最佳适应度值和全局最佳适应度值；
迭代更新速度和种群；
判断是否达到迭代的最大次数，如果是，则输出最优解。
6.一种多堆燃料电池发电系统协调控制系统，其特征是：包括：
优化模型构建模块，被配置为基于单堆燃料电池功率-效率曲线，建立瞬时效率最高的多堆燃料电池数学优化模型；
寻优计算模块，被配置为考虑燃料电池总需求功率范围，按照设定功率间隔，进行功率全范围优化，对所述多堆燃料电池数学优化模型进行寻优，计算最优解；
协调控制模块，被配置为根据最优解，对各个电堆进行瞬时效率最高的多堆协调控制；
按照设定功率间隔，进行功率全范围优化的具体过程包括：根据当前燃料电池总需求功率的限定范围，在该限定范围内以设定功率为间隔，进行功率全范围优化，得到优化后的各电堆功率；
结合当前燃料电池总需求功率，计算当前燃料电池总需求功率与相应电堆输出功率差值之间的关系；
根据当前燃料电池总需求功率与相应电堆输出功率差值之间的关系，进行瞬时效率最高的多堆协调控制。
7.一种计算机可读存储介质，其特征是：用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-5中任一项所述的方法中的步骤。
8.一种电子设备，其特征是：包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-5中任一项所述的方法中的步骤。
9.一种轨道交通车辆，其特征是：采用权利要求1-5中任一项所述的一种多堆燃料电池发电系统协调控制方法或包括如权利要求6所述的一种多堆燃料电池发电系统协调控制系统或包括如权利要求8所述的电子设备。
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