CN114506250A - 一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法 - Google Patents

一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法 Download PDF

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Abstract

一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应能量控制方法，针对港口牵引车型、燃料电池公交车等，控制策略结合实际的运营数据分析计算，并对初始化程序标定值进行标定优化，在保障多能源动力系统的安全可靠性以及整车功率需求的前提下，将燃料电池功率和动力电池功率进行合理分配，实现两套能源的高效利用。功率分配控制算法核心为：根据车辆实际运行数据，自适应分析整车的需求功率，并计算整车需求功率的平均值，以所计算的功率需求的平均值标定以优化燃料电池和动力电池的功率输出配额，尽量利用燃料电池作为动力系统的能源供给，使燃料电池尽可能运行在其高效率输出的区域，避免了动力电池深层次的充放电的情况，延长动力电池的工作寿命。

Description

一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法
技术领域
本发明涉及新能源汽车控制领域，更为具体地说是指一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法。
背景技术
近年来，燃料电池汽车技术已经取得了重大进展，市场已陆续推出了各种燃料电池车型。由于“燃料电池+锂电池”的双动力源系统的众多优势，所以成为目前国内外应用最为广泛的燃料电池构型。燃料电池与动力电池的双动力源混合使用时，就必然存在一个各自承担的份额和流向管理问题,即所谓的能量控制问题，其核心是动力系统工作模式的选择和运行时功率的分配算法。
目前市面上比较常用的能量控制方法有两种：（1）开关式控制策略；（2）功率跟随控制策略。其中，开关控制式策略主要关注燃料电池的工作状态，让它时刻处在最佳的效率区间，它的优点在于便于实现、容易控制。但是燃料电池的频繁的启停也会导致系统不稳定，动力电池存在深层次的充放电的情况，也会影响动力电池的寿命，而且开关控制式策略不能时刻保证车辆的需求功率，当整车需求功率大于动力电池的最大放电功率，且当前的燃料电池处于关闭状态，就会导致汽车动力性下降。而功率跟随式控制策略主要核心在于优先考虑整车的功率要求并维持动力电池的SOC状态为某一目标值范围内，功率跟随模式的控制策略不存在开关控制模式的缺点，但它相对复杂，而且燃料电池系统输出功率一直在变化，效率较低。
公布号为CN 112926211A的中国发明专利公开一种基于工况预测的燃料电池汽车能量管理优化方法，包括工况预测和能量管理控制两部分，其中，能量管理优化控制包括内层动力电池能量优化控制和外层燃料电池能量优化控制。针对电-电混合燃料电池汽车，采用马尔可夫模型预测行驶工况，进而获得电机需求功率，内层控制采用动态规划算法获得动力电池参考目标功率和燃料电池参考目标功率，然后外层控制根据燃料电池系统电压衰退模型修正燃料电池参考目标功率，进而实现多动力源的能量分配。该专利虽然可以优化动力源的工作点，主动延长动力电池寿命，但其算法复杂，增加了控制器的开发难度。
发明内容
本发明提供一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法，以克服现有燃料电池的能量控制较为复杂，且燃料电池系统输出功率一直在变化，效率较低等缺点。
本发明采用如下技术方案：
一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法，其特征在于：包括初始化控制策略及自适应标定优化算法；其中：
所述初始化控制策略根据驾驶员油门踏板开度、刹车踏板开度以及当前的车速，判断整车需求功率，具体的控制策略如下：（1）、若整车的需求功率小于0，即为制动工况，当前的SOC若小于95%，则允许制动能量回收，电池的回充功率Pbat=Preq，电堆的功率PFC=0；若当前的SOC大于95%，则不允许制动能量回收，电池的回充功率Pbat=0，电堆的功率PFC=0；（2）、若整车的需求功率大于0，即为驱动状态，根据需求功率的大小将其划分为三个区间：重载区间、中载区间、轻载区间；
所述自适应标定优化算法的具体方法如下：a、根据实际运营工况的电机扭矩与电机转速数据，计算电机的需求功率P电机；b、根据实际运营工况的空调电流、DCDC电流、打气泵电流、转向泵电流以及相应的电压数据，分别计算空调功率P空调、DCDC功率PDCDC、打气泵功率P打气泵、转向泵功率P转向泵；c、根据所计算的P电机、P电空调、PDCDC、P打气泵、P转向泵，计算T时刻内整车的平均功率Pave；d、整车控制程序设置了一个标定优化激活标志位，将标定位设置为1，即可将所计算的Pave赋值给PFCave，即Pave=PFCave，实现工况自适应标定优化。
一较佳实施方案中，上述初始化控制策略还包括相关参数的初始化标定：车辆出厂前根据中国工况计算整车行驶的平均需求功率PFCave，根据燃料电池系统的测试数据确定电堆的效率最优点功率PFCeff，根据电池的参数设定动力电池的充电上限SOCmax,动力电池的放电下限SOCmin，其中SOCmid=（SOCmax＋SOCmin）/2，根据动力电池的测试数据确定电机的最大放电功率Pbat_max。
一较佳实施方案中，上述初始化控制策略的步骤（2）中：
当Preq＞Pbat_max则为重载区间，此时动力电池的输出功率Pbat=Preq-PFC，燃料电池的输出功率PFC=PFCave+Padd1，其中Padd1为燃料电池补偿值；
当Pbat_max＞Preq＞PFCeff为中载区间，若SOC＞SOCmid，则PFC=PFCeff，Pbat=Preq-PFC；若SOCmid≥SOC＞SOCmid，则PFC=PFCave，Pbat=Preq-PFC；若SOC≤SOCmin，则PFC=PFCave+Padd2，Pbat=Preq-PFC，其中Padd2为燃料电池补偿值；
当Preq≤PFCeff为轻载区间，若SOC＞SOCmax，则PFC=0，Pbat=Preq；若SOCmax≥SOC＞SOCmin，则PFC=PFCeff，Pbat=Preq-PFC；若SOC≤SOCmin，则PFC=PFCave+Padd2，Pbat=Preq-PFC。
一较佳实施方案中，上述重载区间具体的补偿值Padd1根据Preq的大小区间制定了三个递增补偿值：Padd11，Padd12，Padd13，其中PFCave+Padd13等于电堆的最大输出功率。
一较佳实施方案中，上述中载区间和所述轻载区间具体的补偿值Padd2根据SOC的大小区间制定了三个递增补偿值：Padd21，Padd22，Padd23，其中PFCave+Padd23等于电堆的最大输出功率。
一较佳实施方案中，上述自适应标定优化算法步骤c中整车的平均功率Pave=
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
。
一较佳实施方案中，上述自适应标定优化算法是基于VCU所获取的整车运行can数据进行功率分析。
一较佳实施方案中，上述自适应标定优化算法中的实际运营工况数据还可以通过监控后台方式获取。
由上述对本发明的描述可知，和现有技术相比，本发明具有如下优点：
一、本发明主要针对港口牵引车型、燃料电池公交车等，由于运营场所为特定港口与特定的营运路线，运营工况已基本固定，控制策略结合实际的运营数据分析计算，并对初始化程序标定值进行标定优化，在保障多能源动力系统的安全可靠性以及整车功率需求的前提下，将燃料电池功率和动力电池功率进行合理分配，实现两套能源的高效利用。
二、本发明根据需求功率的大小将其划分为重载区间、中载区间、轻载区间的三个区间，并根据三个区间结合SOC的状态设定燃料电池的几个定值输出功率，时刻保障整车的需求功率。根据车辆实际运营数据，自适应分析整车的需求功率，并计算整车需求功率的平均值，以所计算的功率需求的平均值标定以优化燃料电池和动力电池的功率输出配额，尽量利用燃料电池作为动力系统的能源供给，并使燃料电池尽可能运行在其高效率输出的区域，且避免了动力电池深层次的充放电的情况，延长动力电池的工作寿命。
附图说明
图1为本发明初始化控制策略的流程图。
图2为本发明自适应标定优化算法的流程图。
具体实施方式
下面参照附图说明本发明的具体实施方式。为了全面理解本发明，下面描述到许多细节，但对于本领域技术人员来说，无需这些细节也可实现本发明。对于公知的组件、方法及过程，以下不再详细描述。
一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法，包括出厂前的初始化控制策略以及出厂后的自适应标定优化算法。
一、出厂前的初始化控制策略制定与标定。
该策略的主要原则是尽量利用燃料电池作为动力系统的能源供给，动力电池起到削峰填谷的作用，整车行驶的平均功率对燃料电池的输出功率的标定具体重要的意义。
相关参数初始化标定如下：车辆出厂前根据中国工况计算整车行驶的平均需求功率PFCave，根据燃料电池系统的测试数据确定电堆的效率最优点功率PFCeff，根据电池的参数设定动力电池的充电上限SOCmax，动力电池的放电下限SOCmin，其中SOCmid=（SOCmax＋SOCmin）/2，根据动力电池的测试数据确定电机的最大放电功率Pbat_max。
整车正常行驶过程包括驱动与制动两种工作模式，参照图1，整车控制策略根据驾驶员油门踏板开度、刹车踏板开度以及当前的车速，判断整车需求功率，具体的控制策略如下：
（1）、若整车的需求功率小于0，即为制动工况，当前的SOC若小于95%，则允许制动能量回收，电池的回充功率Pbat=Preq，电堆的功率PFC=0；若当前的SOC大于95%，则不允许制动能量回收，电池的回充功率Pbat=0，电堆的功率PFC=0；
（2）、若整车的需求功率大于0，即为驱动状态，根据需求功率的大小将其划分为三个区间：重载区间、中载区间、轻载区间。
当Preq＞Pbat_max则为重载区间，此时动力电池的输出功率Pbat=Preq-PFC，燃料电池的输出功率PFC=PFCave+Padd1，其中Padd1为燃料电池补偿值，具体的补偿值根据Preq的大小区间制定了三个递增补偿值：Padd11，Padd12，Padd13，其中PFCave+Padd13等于电堆的最大输出功率。
当Pbat_max＞Preq＞PFCeff为中载区间，若SOC＞SOCmid，则PFC=PFCeff，Pbat=Preq-PFC；若SOCmid≥SOC＞SOCmid，则PFC=PFCave，Pbat=Preq-PFC；若SOC≤SOCmin，则PFC=PFCave+Padd2，Pbat=Preq-PFC，其中Padd2为燃料电池补偿值，具体的补偿值根据SOC的大小区间制定了三个递增补偿值：Padd21，Padd22，Padd23，其中PFCave+Padd23等于电堆的最大输出功率。
当Preq≤PFCeff为轻载区间，若SOC＞SOCmax，则PFC=0，Pbat=Preq；若SOCmax≥SOC＞SOCmin，则PFC=PFCeff，Pbat=Preq-PFC；若SOC≤SOCmin，则PFC=PFCave+Padd2，Pbat=Preq-PFC，其中Padd2为燃料电池补偿值，具体的补偿值根据SOC的大小区间制定了三个递增补偿值：Padd21，Padd22，Padd23，其中PFCave+Padd23等于电堆的最大输出功率。
二、出厂后的自适应标定优化算法。
车辆出厂后，将被派送至市场进行试运营，特别针对港口牵引重卡车型，由于运营场所为特定港口，运营工况已基本固定，基于VCU所获取的整车运行can数据进行功率分析，可实现工况自适应标定优化。参照图2，具体方法如下：
a、整车的需求功率主要包括两大部分，一部分为电机功率P电机，根据VCU与电机控制器交互所获的电机扭矩T与电机转速n的数据进行计算， P电机=T*n/9550。
b、另一部分为电附件的需求功率，其中电附件包含：电空调、DCDC、打气泵、转向泵等。对应的附件功率计算具体如下：根据实际运营工况所获取的电空调电压数据U空调与空调的电流数据I空调计算空调的功率，P电空调= U空调*I空调；根据实际运营工况所获取的DCDC电压数据UDCDC与DCDC的电流数据IDCDC计算DCDC的功率，PDCDC=UDCDC*IDCDC；根据实际运营工况所获取的打气泵电压数据U打气泵与电流数据I打气泵计算打气泵的功率，P打气泵= U打气泵*I打气泵；根据实际运营工况所获取的转向泵电压数据U转向泵与电流数据I转向泵计算转向泵的功率，P转向泵=U转向泵*I转向泵。
c、根据所计算的P电机、P电空调、PDCDC、P打气泵、P转向泵，计算T时刻内整车的平均功率Pave=
Figure 414135DEST_PATH_IMAGE002
。
d、整车控制程序设置了一个标定优化激活标志位，将标定位设置为1，即可将所计算的Pave赋值给PFCave，即Pave=PFCave，实现工况自适应标定优化。
上述实施例中自适应标定优化算法中的实际运营工况数据是基于VCU所获取的整车运行can数据进行功率分析。当然，在其它实施例中，实际运营工况数据还可以通过监控后台方式获取。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。

Claims (8)

1.一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法，其特征在于：包括初始化控制策略及自适应标定优化算法；其中：
所述初始化控制策略根据驾驶员油门踏板开度、刹车踏板开度以及当前的车速，判断整车需求功率，具体的控制策略如下：
（1）、若整车的需求功率小于0，即为制动工况，当前的SOC若小于95%，则允许制动能量回收，电池的回充功率Pbat=Preq，电堆的功率PFC=0；若当前的SOC大于95%，则不允许制动能量回收，电池的回充功率Pbat=0，电堆的功率PFC=0；
（2）、若整车的需求功率大于0，即为驱动状态，根据需求功率的大小将其划分为三个区间：重载区间、中载区间、轻载区间；
所述自适应标定优化算法的具体方法如下：
a、根据实际运营工况的电机扭矩与电机转速数据，计算电机的需求功率P电机；
b、根据实际运营工况的空调电流、DCDC电流、打气泵电流、转向泵电流以及相应的电压数据，分别计算空调功率P空调、DCDC功率PDCDC、打气泵功率P打气泵、转向泵功率P转向泵；
c、根据所计算的P电机、P电空调、PDCDC、P打气泵、P转向泵，计算T时刻内整车的平均功率Pave；
d、整车控制程序设置了一个标定优化激活标志位，将标定位设置为1，即可将所计算的Pave赋值给PFCave，即Pave=PFCave，实现工况自适应标定优化。
2.如权利要求1所述的一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法，其特征在于，所述初始化控制策略还包括相关参数的初始化标定：车辆出厂前根据中国工况计算整车行驶的平均需求功率PFCave，根据燃料电池系统的测试数据确定电堆的效率最优点功率PFCeff，根据电池的参数设定动力电池的充电上限SOCmax,动力电池的放电下限SOCmin，其中SOCmid=（SOCmax＋SOCmin）/2，根据动力电池的测试数据确定电机的最大放电功率Pbat_max。
3.如权利要求2所述的一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法，其特征在于，所述初始化控制策略的步骤（2）中：
当Preq＞Pbat_max则为重载区间，此时动力电池的输出功率Pbat=Preq-PFC，燃料电池的输出功率PFC=PFCave+Padd1，其中Padd1为燃料电池补偿值；
当Pbat_max＞Preq＞PFCeff为中载区间，若SOC＞SOCmid，则PFC=PFCeff，Pbat=Preq-PFC；若SOCmid≥SOC＞SOCmid，则PFC=PFCave，Pbat=Preq-PFC；若SOC≤SOCmin，则PFC=PFCave+Padd2，Pbat=Preq-PFC，其中Padd2为燃料电池补偿值；
当Preq≤PFCeff为轻载区间，若SOC＞SOCmax，则PFC=0，Pbat=Preq；若SOCmax≥SOC＞SOCmin，则PFC=PFCeff，Pbat=Preq-PFC；若SOC≤SOCmin，则PFC=PFCave+Padd2，Pbat=Preq-PFC。
4.如权利要求3所述的一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法，其特征在于：所述重载区间具体的补偿值Padd1根据Preq的大小区间制定了三个递增补偿值：Padd11，Padd12，Padd13，其中PFCave+Padd13等于电堆的最大输出功率。
5.如权利要求3所述的一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法，其特征在于：所述中载区间和所述轻载区间具体的补偿值Padd2根据SOC的大小区间制定了三个递增补偿值：Padd21，Padd22，Padd23，其中PFCave+Padd23等于电堆的最大输出功率。
6.如权利要求1所述的一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法，其特征在于：所述自适应标定优化算法步骤c中整车的平均功率
Pave=
Figure DEST_PATH_IMAGE002
。
7.如权利要求1所述的一种基于运营数据的燃料电池汽车工况自适应控制方法，其特征在于：所述自适应标定优化算法是基于VCU所获取的整车运行can数据进行功率分析。
8.如权利要求1所述的，其特征在于：所述自适应标定优化算法中的实际运营工况数据是通过监控后台方式获取。
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