CN113928187A - 一种燃料电池汽车的能量管理控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种燃料电池汽车的能量管理控制方法，包括燃料电池、超级电容、电机和能量管理控制器，所述燃料电池和超级电容通过能量管理控制器给电机提供电能，所述燃料电池通过能量管理控制器给超级电容充电，所述能量管理控制器分别接收电机、燃料电池和超级电容的信号；能量管理控制器根据燃料电池内氢气剩余量和超级电容的剩余电量SOC值分为五个状态，且状态与状态之间状态转移，根据各个状态控制燃料电池和超级电容功率输出。有益效果：本发明可以有效降低燃料电池的功率变化，有效提升了燃料电池电动汽车的经济性；本发明的控制策略计算过程简单，可以嵌入控制器芯片中；本发明对车辆的经济性、动力性及部件的使用寿命进行了综合提升。

Description

一种燃料电池汽车的能量管理控制方法

技术领域

本发明涉及一种汽车能量管理控制方法，特别涉及一种由超级电容和燃料电池组成的燃料电池汽车的能量管理控制方法，属于燃料电池技术领域。

背景技术

为了解决汽车温室气体排放过多的问题，燃料电池电动汽车技术开始越来越受到大众的关注。在采用燃料电池与超级电容混合的汽车中，多电源的能量管理成为一个核心问题。现阶段的车载能量管理技术多采用基于确定规则的策略，该策略虽然不需要提前知道路况信息，但是很难使整车获得最佳的经济性并且部件的耐久性也难以得到保证。先进的控制策略如神经网络控制等人工智能控制算法代码复杂、交叉编译过程占用大量的计算资源，难以在车载芯片上应用。

燃料电池在使用过程中存在严重的寿命衰退问题。燃料电池在使用过程中频繁启停、变载、怠速运行、过载运行都会大大加速燃料电池寿命的衰退。燃料电池动汽车能量管理策略的制定应当重点考虑燃料电池性能衰退的问题。但是，延长能源部件使用寿命的同时必然会导致更高的能量消耗，因此必须平衡整车经济性和部件寿命问题。而现阶段燃料电池能量管理方面的专利还大多仅考虑整车经济性的问题，忽略了部件使用寿命的保护。

发明内容

发明目的：本发明的目的是针对现有技术中存在的问题，提出一种可以有效地减少燃料电池性能衰退并提高燃料电池运行效率的燃料电池汽车的能量管理控制方法。

技术方案：一种燃料电池汽车的能量管理控制方法，包括燃料电池、超级电容、电机和能量管理控制器，所述燃料电池和超级电容通过能量管理控制器给电机提供电能，所述燃料电池通过能量管理控制器给超级电容充电，所述能量管理控制器分别接收电机、燃料电池和超级电容的信号；能量管理控制器根据燃料电池内氢气剩余量和超级电容的剩余电量SOC值分为五个状态，且状态与状态之间根据燃料电池内氢气剩余量和超级电容的剩余电量SOC值进行状态转移，根据各个状态控制燃料电池和超级电容功率输出。

对于燃料电池而言，耐久性及经济性是主要考虑对象，即减少燃料电池的启停、变载、怠速、过载循环以及维持燃料电池在高效点输出。通过限制燃料电池的输出功率避免进入怠速及过载状态，设置车辆短时间制动时燃料电池不进入怠速循环或者关机状态，而是继续输出能量给超级电容充电。因此当燃料电池启动后仅需考虑变载对燃料电池寿命产生的影响。为了确保所设计的能量管理能够适应不同的驾驶条件，燃料电池能够在高效区域工作，所述能量管理控制器内部集成了一个根据氢气剩余量和超级电容剩余电量SOC制定的有限的状态机，有限状态机分为五个状态，且状态与状态之间根据触发条件进行状态转移。

本发明可以有效降低燃料电池的功率变化，同时避免燃料电池在过载、怠速循环下运行，燃料电池一旦启动后不会频繁起停；燃料电池性能衰退被大大降低；可以有效利用超级电容高功率密度的特点，保证燃料电池输出功率平稳的同时，又可以约束燃料电池的输出功率稳定在高效点附近，有效提升了燃料电池电动汽车的经济性；本发明首次对车辆的经济性、动力性及部件的使用寿命进行了综合提升。

优选项，所述五个状态以及状态之间的转移条件如下：

状态0：燃料电池内的氢气全部消耗完，且超级电容的剩余电量SOC≤10或者长时间停车，超级电容目标输出功率P_uc与燃料电池目标输出功率P_fc都为0，即P_uc＝0，P_fc＝0；

状态1：燃料电池内的氢气全部消耗完，且超级电容SOC>10，燃料电池停机，超级电容单独满足整车需求功率P_dem，即P_uc＝P_dem，P_fc＝0；

当超级电容放电至剩余电量SOC≤10时，状态1会转移到状态0，燃料电池和超级电容将按照状态0的规则进行输出；

状态2：燃料电池内的氢气还有剩余，且超级电容剩余电量SOC>90，燃料电池停机，超级电容单独满足整车需求功率，即P_uc＝P_dem,P_fc＝0；

当超级电容SOC>10，且燃料电池内的氢气消耗完，状态2会转移到状态1，燃料电池和超级电容将按照状态1的规则进行输出；

当超级电容60≥SOC>10，且燃料电池内的氢气还有剩余，状态2会转移到状态3，燃料电池和超级电容将按照状态3的规则进行输出；

状态3：燃料电池内的氢气还有剩余，且超级电容剩余电量90≥SOC>10，燃料电池与超级电容共同给整车供电；

当超级电容剩余电量SOC>90，且氢气还有剩余，状态3会转移到状态2，燃料电池和超级电容将按照状态2的规则进行输出；

当超级电容剩余电量SOC>10，且氢气没有剩余，状态3会转移到状态1，燃料电池和超级电容将按照状态1的规则进行输出；

当超级电容剩余电量SOC≤10，且氢气有剩余，状态3会转移到状态4，燃料电池和超级电容将按照状态4的规则进行输出；

状态4：燃料电池内的氢气还有剩余，且超级电容剩余电量SOC≤10，燃料电池以最大功率P_fcmax输出，燃料电池一方面满足整车需求功率，一方面给超级电容充电，此时超级电容只充电不供电，即P_fc＝P_fcmax,P_uc＝P_fcmax–P_dem；

当超级电容剩余电量SOC＞60，且：燃料电池内的氢气还有剩余，状态4会转移到状态 3，燃料电池和超级电容将按照状态3的规则进行输出；

当超级电容剩余电量SOC＞10，且氢气没有剩余，状态4会转移到状态1，燃料电池和超级电容将按照状态1的规则进行输出。

优选项，状态3时燃料电池与超级电容具体输出功率按照以下步骤进行计算：

步骤一、构建燃料电池的效用函数形式：

式中，U_fc为燃料电池总效用函数；U_{fc_dua}为燃料电池耐久性效用函数；U_{fc_eco}为燃料电池经济性效用函数；ω_dua ^*、ω_eco ^*为权重系数；P_fc为燃料电池目标输出功率；P_fc,l为燃料电池上一秒输出功率；P_fc,top为燃料电池在最高效率点的输出功率；a₁，a₂为系数，

该系数用于当P_fc达到最大值时，约束U_{fc_dua}和U_{fc_eco}小于等于0，a₁，a₂计算公式如下：

式中P_fcmax为燃料电池最大目标输出功率值；

步骤二、构建超级电容的效用函数：

式中，U_uc为超级电容总效用函数；U_sus为超级电容考虑SOC维持的效用函数；P_uc为超级电容目标输出功率；P_uc,fit为超级电容最佳输出功率；P_ucmax为超级电容最大目标输出功率；ω_sus ^*为权重系数；a₃为系数用于约束U_{uc_dua}小于0；

步骤三、燃料电池和超级电容效用函数最大化形式：

步骤四、修订目标函数，采用加权和方法将该双目标优化问题转化为单目标优化问题，通过对权重系数进行重新整理，新目标函数改下为：

min f(P_fc，P_uc)＝-w_dua·U_{fc_dua}-w_eco·U_{fc_eco}-w_sus·U_sus

式中ω_dua、ω_eco、ω_sus为修订后的权重系数；

步骤五、添加燃料电池与超级电容的约束条件，燃料电池与超级电容需要满足权重系数和为1，燃料电池输出功率与超级电容输出功率之和等于整车需求功率，且燃料电池和超级电容输出功率都在其自身最大范围内：

式中，P_fcmin为燃料电池最小输出功率；P_ucmax为超级电容最大输出功率；P_dem为整车需求功率；

步骤六、利用KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions)和拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)将等式约束和目标函数组合成为新函数，最终形式如下：

L(P_fc,P_uc)＝-w_dua·U_{fc_dua}-w_eco·U_{fc_eco}-w_sus·U_sus+h(P_fc+P_uc-P_dem)

令：

联立上式可得极值点：

P_uc＝P_dem-P_fc

上式中除了ω_dua、ω_eco、ω_sus外其他均为常数，确定这三个权重系数即可确定燃料电池和超级电容的最终输出功率；

当超级电容SOC＝SOC_max时，优先使用超级电容，燃料电池输出功率为0，此时ω_sus＝1；当超级电容SOC＝SOC_min时，超级电容采用最大功率进行充电，ω_sus＝-1；当超级电容SOC等于初始SOC_ini时，ω_sus＝0，超级电容不参与充电或者放电，ω_sus可以确定为：

ω_dua，ω_eco满足以下公式：

式中，k为分配因子。

优选项，所述分配因子k采用了离线仿真迭代寻优的方法确定，方法如下：

构造多目标优化函数如下：

min g(k)＝{-s,D_fc}

式中，s为一次补充能源车辆最远行驶距离，D_fc为燃料电池性能衰退百分比；

采用人工蜂群算法与Pareto解集相结合，通过迭代仿真获得最优解k，具体流程如下：

步骤1.建立整车仿真模型，选择仿真工况，初始化算法参数如：优化对象k，迭代次数，种群数量；

步骤2.将k代入整车仿真模型，计算适应度值：-s、D_fc，并保存记录；

步骤3.与历史适应度记录相对比，根据Pareto解集原理判断适应度是否存在支配情况，若是，用新适应度取代被支配的适应度后进入步骤4；若否，直接进入步骤4；

步骤4.根据人工蜂群算法逻辑更新k；

步骤5.判断是否满足终止条件，若是进入步骤6；若否，返回步骤2。

有益效果：本发明可以有效降低燃料电池的功率变化，同时避免燃料电池在过载、怠速循环下运行，同时避免燃料电池频繁起停，避免燃料电池性能衰退被降低；本发明可以有效利用超级电容高功率密度的特点，保证燃料电池输出功率平稳的同时，又可以约束燃料电池的输出功率稳定在高效点附近，有效提升了燃料电池电动汽车的经济性；本发明的控制策略计算过程简单，微分过程仅需离线推导，无需复杂的在线识别、学习、进化过程，可以很好的嵌入控制器芯片中，其中参数优化结果也可以给整车标定提供很好的参考价值；本发明首次对车辆的经济性、动力性及部件的使用寿命进行了综合提升；本发明能适用于多种发电场合，如孤岛发电场景，不局限于车辆领域。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本发明提出的燃料电池电动汽车动力总成原理图；

图2是本发明控制流程图；

图3是本发明提出的k值寻优流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”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，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

如图1所示，一种燃料电池汽车的能量管理控制方法，动力总成系统及能量管理控制方法；所述动力总成系统包括：超级电容，燃料电池，电机控制器，电机，能量管理控制器。所述超级电容和燃料电池并联接入电机控制器，并给电机控制器提供电能；所述电机控制器与电机相串联，并控制电机的转速和转矩从而达到控制整车车速的目的；所述能量管理控制方法集成在能量管理控制器内部，能量管理控制器接收电机控制器的需求功率信号，超级电容以及燃料电池的信号，并按照既定的控制方法控制超级电容和燃料电池的输出功率；所述超级电容作为辅助能源，燃料电池作为主要能源。

对于燃料电池而言，耐久性及经济性是主要考虑对象，即减少燃料电池的启停、变载、怠速、过载循环以及维持燃料电池在高效点输出。通过限制燃料电池的输出功率避免进入怠速及过载状态，设置车辆短时间制动时燃料电池不进入怠速循环或者关机状态，而是继续输出能量给超级电容充电。因此当燃料电池启动后仅需考虑变载对燃料电池寿命产生的影响。为了确保所设计的能量管理能够适应不同的驾驶条件，燃料电池能够在高效区域工作，所述能量管理控制器内部集成了一个根据氢气剩余量和超级电容剩余电量SOC制定的有限的状态机，有限状态机分为五个状态，且状态与状态之间根据触发条件进行状态转移。

如图2所示，燃料电池与超级电容根据5个状态的规则确定自身的输出功率：

状态0：氢气全部消耗完且超级电容SOC≤10或者长时间停车，此时超级电容目标输出功率P_uc与燃料电池目标输出功率P_fc都为0，即P_uc＝0,P_fc＝0。

状态1：氢气全部消耗完且超级电容SOC>10，燃料电池停机，超级电容单独满足整车需求功率P_dem，即P_uc＝P_dem，P_fc＝0。

当超级电容放电至SOC≤10时，状态1会转移到状态0，燃料电池和超级电容将按照状态0的规则进行输出。

状态2：氢气还有剩余且超级电容SOC>90，燃料电池停机，超级电容单独满足整车需求功率，即P_uc＝P_dem,P_fc＝0。

当超级电容SOC>10且氢气消耗完，状态2会转移到状态1，燃料电池和超级电容将按照状态1的规则进行输出。

当超级电容60≥SOC>10且氢气还有剩余，状态2会转移到状态3，燃料电池和超级电容将按照状态3的规则进行输出。

状态3：氢气还有剩余且超级电容90≥SOC>10，燃料电池与超级电容一起给整车供电。

当超级电容SOC>90且氢气还有剩余，状态3会转移到状态2，燃料电池和超级电容将按照状态2的规则进行输出。

当超级电容SOC>10且氢气没有剩余，状态3会转移到状态1，燃料电池和超级电容将按照状态1的规则进行输出。

当超级电容SOC≤10且氢气有剩余，状态3会转移到状态4，燃料电池和超级电容将按照状态4的规则进行输出。

状态4：氢气还有剩余且超级电容10≥SOC，燃料电池以最大功率P_fcmax输出，该功率大于整车最大需求功率，此时燃料电池一方面满足整车需求功率，一方面给超级电容充电，此时超级电容只充电不供电，即P_fc＝P_fcmax,P_uc＝P_fcmax–P_dem。

当超级电容SOC＞60且氢气还有剩余，状态4会转移到状态3，燃料电池和超级电容将按照状态3的规则进行输出。

当超级电容SOC＞10且氢气没有剩余，状态4会转移到状态1，燃料电池和超级电容将按照状态1的规则进行输出。

状态3时燃料电池与超级电容具体输出功率按照以下步骤进行计算，当燃料电池输出功率变化越小，且维持在高效点附近时，其效用函数值越大。燃料电池的效用函数形式如下：

式中，U_fc为燃料电池总效用函数；U_{fc_dua}为燃料电池耐久性效用函数；U_{fc_eco}为燃料电池经济性效用函数；ω_dua ^*、ω_eco ^*为权重系数；P_fc为燃料电池目标输出功率；P_fc,l为燃料电池上一秒输出功率；P_fc,top为燃料电池在最高效率点的输出功率；a₁，a₂为系数，该系数主要是用当P_fc达到最大值时，约束U_{fc_dua}和U_{fc_eco}小于等于0，a₁，a₂计算公式如下：

式中P_fcmax为燃料电池最大目标输出功率值。

对于超级电容而言，其不存在高效点，也不用考虑频繁充放电对其寿命的影响，仅需要考虑超级电容可用电量的维持即可，超级电容的效用函数如下：

式中，U_uc为超级电容总效用函数；U_sus为超级电容考虑SOC维持的效用函数；P_uc为超级电容目标输出功率；P_uc,fit为超级电容最佳输出功率；P_ucmax为超级电容最大目标输出功率；ω_sus ^*为权重系数；a₃为系数用于约束U_{uc_dua}小于0。

当燃料电池和超级容效用函数最大时，燃料电池的经济型和耐久性可以得到最大程度保障，同时超级电容SOC也能得到最好的维持效果。燃料电池和超级电容效用函数最大化形式如下：

为了简化控制器运算过程，采用加权和方法将该双目标优化问题转化为单目标优化问题，通过对权重系数进行重新整理，新目标函数改下为如下：

min f(P_fc，P_uc)＝-w_dua·U_{fc_dua}-w_eco·U_{fc_eco}-w_sus·U_sus

式中ω_dua、ω_eco、ω_sus为改写后的权重系数。

燃料电池与超级电容还需满足权重系数和为1，燃料电池输出功率与超级电容输出功率之和等于整车需求功率，且燃料电池和超级电容输出功率都在其自身最大范围内：

式中，P_fcmin为燃料电池最小输出功率；P_ucmax为超级电容最大输出功率；P_dem为整车需求功率。

利用KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions)和拉格朗日乘子法(LagrangeMultiplier) 将等式约束和目标函数组合成为新函数，最终形式如下：

L(P_fc,P_uc)＝-w_dua·U_{fc_dua}-w_eco·U_{fc_eco}-w_sus·U_sus+h(P_fc+P_uc-P_dem)

令：

联立上式可得极值点：

P_uc＝P_dem-P_fc

上式中除了ω_dua、ω_eco、ω_sus外其他均可视为常数，只要确定这三个权重系数即可确定燃料电池和超级电容的最终输出功率。

当超级电容SOC＝SOC_max时，应优先使用超级电容，燃料电池输出功率为0，此时ω_sus＝1；当超级电容SOC＝SOC_min时，超级电容应采用最大功率进行充电，ω_sus＝-1；当超级电容SOC 等于初始SOC_ini时，ω_sus＝0，超级电容不参与充电或者放电。因此ω_sus可以确定为：

ω_dua，ω_eco满足以下公式：

如图3所示，所述分配因子k，采用了离线仿真迭代寻优的方法确定k值，主要方法如下：

构造多目标优化函数如下：

min g(k)＝{-s,D_fc}

式中，s为一次补充能源车辆最远行驶距离，D_fc为燃料电池性能衰退百分比。

采用人工蜂群算法与Pareto解集相结合，通过迭代仿真获得最优解k，具体流程如下：

步骤1.建立整车仿真模型，选择仿真工况，初始化算法参数如：优化对象k，迭代次数，种群数量等。

步骤2.将k代入整车仿真模型，计算适应度值：-s、D_fc，并保存记录。

步骤3.与历史适应度记录相对比，根据Pareto解集原理判断适应度是否存在支配情况，若是，用新适应度取代被支配的适应度后进入步骤4；若否，直接进入步骤4。

步骤4.根据人工蜂群算法逻辑更新k。

步骤5.判断是否满足终止条件，若是进入步骤6；若否，返回步骤2。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (4)

1.一种燃料电池汽车的能量管理控制方法，包括燃料电池、超级电容、电机和能量管理控制器，所述燃料电池和超级电容通过能量管理控制器给电机提供电能，所述燃料电池通过能量管理控制器给超级电容充电，所述能量管理控制器分别接收电机、燃料电池和超级电容的信号；其特征在于：能量管理控制器根据燃料电池内氢气剩余量和超级电容的剩余电量SOC值分为五个状态，且状态与状态之间根据燃料电池内氢气剩余量和超级电容的剩余电量SOC值进行状态转移，根据各个状态控制燃料电池和超级电容功率输出。

2.根据权利要求1所述的燃料电池汽车的能量管理控制方法，其特征在于，所述五个状态以及状态之间的转移条件如下：

状态0：燃料电池内的氢气全部消耗完，且超级电容的剩余电量SOC≤10或者长时间停车，超级电容目标输出功率P_uc与燃料电池目标输出功率P_fc都为0，即P_uc＝0，P_fc＝0；

状态1：燃料电池内的氢气全部消耗完，且超级电容SOC>10，燃料电池停机，超级电容单独满足整车需求功率P_dem，即P_uc＝P_dem，P_fc＝0；

当超级电容放电至剩余电量SOC≤10时，状态1会转移到状态0，燃料电池和超级电容将按照状态0的规则进行输出；

状态2：燃料电池内的氢气还有剩余，且超级电容剩余电量SOC>90，燃料电池停机，超级电容单独满足整车需求功率，即P_uc＝P_dem,P_fc＝0；

当超级电容SOC>10，且燃料电池内的氢气消耗完，状态2会转移到状态1，燃料电池和超级电容将按照状态1的规则进行输出；

当超级电容60≥SOC>10，且燃料电池内的氢气还有剩余，状态2会转移到状态3，燃料电池和超级电容将按照状态3的规则进行输出；

状态3：燃料电池内的氢气还有剩余，且超级电容剩余电量90≥SOC>10，燃料电池与超级电容共同给整车供电；

当超级电容剩余电量SOC>90，且氢气还有剩余，状态3会转移到状态2，燃料电池和超级电容将按照状态2的规则进行输出；

当超级电容剩余电量SOC>10，且氢气没有剩余，状态3会转移到状态1，燃料电池和超级电容将按照状态1的规则进行输出；

当超级电容剩余电量SOC≤10，且氢气有剩余，状态3会转移到状态4，燃料电池和超级电容将按照状态4的规则进行输出；

状态4：燃料电池内的氢气还有剩余，且超级电容剩余电量SOC≤10，燃料电池以最大功率P_fcmax输出，燃料电池一方面满足整车需求功率，一方面给超级电容充电，此时超级电容只充电不供电，即P_fc＝P_fcmax,P_uc＝P_fcmax–P_dem；

当超级电容剩余电量SOC＞60，且燃料电池内的氢气还有剩余，状态4会转移到状态3，燃料电池和超级电容将按照状态3的规则进行输出；

当超级电容剩余电量SOC＞10，且氢气没有剩余，状态4会转移到状态1，燃料电池和超级电容将按照状态1的规则进行输出。

3.根据权利要求2所述的燃料电池汽车的能量管理控制方法，其特征在于，状态3时燃料电池与超级电容具体输出功率按照以下步骤进行计算：

步骤一、构建燃料电池的效用函数形式：

式中，U_fc为燃料电池总效用函数；U_{fc_dua}为燃料电池耐久性效用函数；U_{fc_eco}为燃料电池经济性效用函数；ω_dua ^*、ω_eco ^*为权重系数；P_fc为燃料电池目标输出功率；P_fc,l为燃料电池上一秒输出功率；P_fc,top为燃料电池在最高效率点的输出功率；a₁，a₂为系数，该系数用于当P_fc达到最大值时，约束U_{fc_dua}和U_{fc_eco}小于等于0，a₁，a₂计算公式如下：

式中P_fcmax为燃料电池最大目标输出功率值；

步骤二、构建超级电容的效用函数：

式中，U_uc为超级电容总效用函数；U_sus为超级电容考虑SOC维持的效用函数；P_uc为超级电容目标输出功率；P_uc,fit为超级电容最佳输出功率；P_ucmax为超级电容最大目标输出功率；ω_sus ^*为权重系数；a₃为系数用于约束U_{uc_dua}小于0；

步骤三、燃料电池和超级电容效用函数最大化形式：

步骤四、修订目标函数，采用加权和方法将该双目标优化问题转化为单目标优化问题，通过对权重系数进行重新整理，新目标函数改下为：

min f(P_fc，P_uc)＝-w_dua·U_{fc_dua}-w_eco·U_{fc_eco}-w_sus·U_sus

式中ω_dua、ω_eco、ω_sus为修订后的权重系数；

步骤五、添加燃料电池与超级电容的约束条件，燃料电池与超级电容需要满足权重系数和为1，燃料电池输出功率与超级电容输出功率之和等于整车需求功率，且燃料电池和超级电容输出功率都在其自身最大范围内：

式中，P_fcmin为燃料电池最小输出功率；P_ucmax为超级电容最大输出功率；P_dem为整车需求功率；

步骤六、利用KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions)和拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)将等式约束和目标函数组合成为新函数，最终形式如下：

L(P_fc,P_uc)＝-w_dua·U_{fc_dua}-w_eco·U_{fc_eco}-w_sus·U_sus+h(P_fc+P_uc-P_dem)

令：

联立上式可得极值点：

P_uc＝P_dem-P_fc

上式中除了ω_dua、ω_eco、ω_sus外其他均为常数，确定这三个权重系数即可确定燃料电池和超级电容的最终输出功率；

当超级电容SOC＝SOC_max时，优先使用超级电容，燃料电池输出功率为0，此时ω_sus＝1；当超级电容SOC＝SOC_min时，超级电容采用最大功率进行充电，ω_sus＝-1；当超级电容SOC等于初始SOC_ini时，ω_sus＝0，超级电容不参与充电或者放电，ω_sus可以确定为：

ω_dua，ω_eco满足以下公式：

式中，k为分配因子。

4.根据权利要求3所述的燃料电池汽车的能量管理控制方法，其特征在于：所述分配因子k采用了离线仿真迭代寻优的方法确定，方法如下：

构造多目标优化函数如下：

min g(k)＝{-s,D_fc}

式中，s为一次补充能源车辆最远行驶距离，D_fc为燃料电池性能衰退百分比；

采用人工蜂群算法与Pareto解集相结合，通过迭代仿真获得最优解k，具体流程如下：

步骤1.建立整车仿真模型，选择仿真工况，初始化算法参数如：优化对象k，迭代次数，种群数量；

步骤2.将k代入整车仿真模型，计算适应度值：-s、D_fc，并保存记录；

步骤3.与历史适应度记录相对比，根据Pareto解集原理判断适应度是否存在支配情况，若是，用新适应度取代被支配的适应度后进入步骤4；若否，直接进入步骤4；

步骤4.根据人工蜂群算法逻辑更新k；

步骤5.判断是否满足终止条件，若是进入步骤6；若否，返回步骤2。

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