CN116101130A - 一种燃料电池汽车能量管理的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及燃料电池技术领域，具体为一种燃料电池汽车能量管理的方法及系统，本方法包括根据车辆起点至终点间各路段预计的信息，得出起点至终点间车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量和时间，再进行积分，得出能量消耗与运行时间之间的预测曲线，通过可用电量上下限得出随时间的最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线，通过路径遍历算法计算起点至终点间的最优能量累积曲线，得出该路径燃料电池的期望运行工况曲线，通过所述该路径燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率；通过本方法实现在满足整体运行工况能量需求的前提下，实现燃料电池系统的功率需求低，同时因为该运行功率变化平缓，将获得更优的氢耗和更长的系统寿命。

Description

一种燃料电池汽车能量管理的方法及系统
技术领域
本发明涉及燃料电池技术领域，具体为一种燃料电池汽车能量管理的方法及系统。
背景技术
燃料电池汽车目前主要为燃料电池系统和动力电池系统构成的电-电混合的混合动力系统。根据整车功率平衡的关系，整车需求功率=燃料电池系统功率+动力电池功率。能量管理策略如何分配燃料电池系统的功率和动力电池的功率，对于车辆的动力性、经济性、寿命等影响很大。
车辆运行时的瞬时需求功率变化范围很宽，且变化非常频繁。通过整车能量管理策略分配给燃料电池系统的功率需求如果频繁变化会对燃料电池的寿命有较大负面影响。在满足寿命的前提下，同时又能改善燃料经济性对车辆的全生命周期成本影响很大。
现有的能量管理方法，有功率跟随模式，该模式存在着燃料电池系统功率变化过于频繁，严重影响燃料电池系统寿命；整车有大功率请求时，燃料电池经常工作到高功率低效率区，未能很好的利用动力电池的储能特性，经济性方面不够理想。还有根据动力电池的荷电状态SOC来调节燃料电池系统输出功率的模式，该模式下燃料电池的功率输出变化较为平缓，改善了燃料电池系统的寿命，但是因为和整车需求功率没有较强的相关性，导致经济性不佳。而且上述这些能量管理方法，都属于瞬时能量管理的方法，难以从整段驾驶工况的全程功率需求上来实现经济性的全局优化。且车辆的实际运行情况，随时都在变化，受影响因素非常多，难以准确预测。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明旨在提供一种燃料电池汽车能量管理的方法及系统，以解决目前燃料电池功率控制不精准的问题。
为了解决上述问题，本发明采用了如下的技术方案：
一方面，本发明提供一种燃料电池汽车能量管理的方法，包括：
根据车辆起点至终点间各路段预计的平均车速信息、车重信息、滚阻系数、风阻特性、风力及风向信息和海拔变化信息，得出起点至终点间车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量和时间；
通过对起点至终点间各路段长度所需要消耗的能量进行积分，得出起点至终点间整条路径的能量消耗与运行时间之间的预测曲线；
在所述预测曲线的基础上，通过可用电量上下限得出随时间的最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线；
通过路径遍历算法计算起点至终点间的最优能量累积曲线，所述最优能量累积曲线符合在最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线之间，且长度最短；
对所述最优能量累积曲线进行求导得曲线，并将该曲线各时刻的斜率进行连接，得出该路径燃料电池的期望运行工况曲线；
通过所述该路径燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。
作为一种可实施方式，还包括间歇获取车辆的实时位置，计算实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线，通过所述实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。
作为一种可实施方式，还包括根据车辆的加速和减速的效率，对所述车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量进行修正。
作为一种可实施方式，还包括采用动力电池损耗能量对所述预测曲线进行修正，包括：
通过得出的所述最优能量累积曲线，计算动力电池功率，并根据动力电池的内阻计算得出动力电池损耗，将动力电池损耗基于时间进行累积，得出动力电池损耗曲线，将所述动力电池损耗曲线叠加至所述预测曲线，得出修正后的预测曲线。
作为一种可实施方式，在所述得出起点至终点间整条路径的能量消耗与运行时间之间的预测曲线中，若车辆在路径间进行了充电，则该路径终点的能量消耗将减去动力电池的电量变化量。
另一方面，本发明提供一种燃料电池汽车能量管理的系统，包括能量和时间消耗预测模块、预测曲线生成模块、最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线生成模块、最优能量累积曲线生成模块、燃料电池的期望运行工况曲线生成模块和燃料电池调节模块；
所述能量和时间消耗预测模块，用于根据车辆起点至终点间各路段预计的平均车速信息、车重信息、滚阻系数、风阻特性、风力及风向信息和海拔变化信息，得出起点至终点间车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量和时间；
所述预测曲线生成模块，用于通过对起点至终点间各路段长度所需要消耗的能量进行积分，得出起点至终点间整条路径的能量消耗与运行时间之间的预测曲线；
所述最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线生成模块，用于在所述预测曲线的基础上，通过可用电量上下限得出随时间的最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线；
所述最优能量累积曲线生成模块，用于通过路径遍历算法计算起点至终点间的最优能量累积曲线，所述最优能量累积曲线符合在最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线之间，且长度最短；
所述燃料电池的期望运行工况曲线生成模块，用于对所述最优能量累积曲线进行求导得曲线，并将该曲线各时刻的斜率进行连接，得出该路径燃料电池的期望运行工况曲线；
所述燃料电池调节模块，用于通过所述该路径燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。
作为一种可实施方式，还包括间歇计算模块；所述间歇计算模块用于间歇获取车辆的实时位置，计算实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线，通过所述实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。
作为一种可实施方式，所述能量和时间消耗预测模块包括能量修正单元；所述能量修正单元用于根据车辆的加速和减速的效率，对所述车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量进行修正。
作为一种可实施方式，所述最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线生成模块包括预测曲线修正单元；所述预测曲线修正单元用于采用动力电池损耗能量对所述预测曲线进行修正，包括：
通过得出的所述最优能量累积曲线，计算动力电池功率，并根据动力电池的内阻计算得出动力电池损耗，将动力电池损耗基于时间进行累积，得出动力电池损耗曲线，将所述动力电池损耗曲线叠加至所述预测曲线，得出修正后的预测曲线。
作为一种可实施方式，在所述得出起点至终点间整条路径的能量消耗与运行时间之间的预测曲线中，若车辆在路径间进行了充电，则该路径终点的能量消耗将减去动力电池的电量变化量。
本发明的有益效果在于：本发明提供的一种燃料电池汽车能量管理的方法及系统，获取燃料电池车辆的预测能量消耗，实现在满足整体运行工况能量需求的前提下，实现燃料电池系统的功率需求最低，同时因为该运行功率变化非常平缓，按照该优化曲线运行燃料电池系统，将同时获得更优的氢耗和更长的系统寿命。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为本发明实施例一种燃料电池汽车能量管理的方法流程示意图。
图2为本发明实施例最大能量累积曲线及最小能量累积曲线示意图。
图3为本发明实施例得出的未充电情况下的最优能量累积曲线示意图。
图4为本发明实施例得出的充电情况下的最优能量累积曲线示意图。
图5为本发明实施例一种燃料电池汽车能量管理的系统示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
需要说明的是，这些实施例仅用于说明本发明，而不是对本发明的限制，在本发明的构思前提下本方法的简单改进，都属于本发明要求保护的范围。
参见图1，为一种燃料电池汽车能量管理的方法，包括：
S100、根据车辆起点至终点间各路段预计的平均车速信息、车重信息、滚阻系数、风阻特性、风力及风向信息和海拔变化信息，得出起点至终点间车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量和时间。
具体的，根据整车功率平衡关系，可以得到：
任意车辆运行时刻t：
整车需求功率Preq(t)=动力电池功率Pbat(t)+燃料电池系统功率Pfcs(t)；
整段驾驶工况，整车运行所需要的总能量E_total为：
E_total=Σ(Preq(t)*Δt)；（t从0到T_end；当制动能量回馈时 Preq(t)为负值；）
其中t为从整段运行工况的起始时刻0开始计时到整段工况的终止时刻T_end；t为车辆运行工况时的连续计时（不包括停止运行的时间）。
通过车辆的导航地图或者运输公司的调度系统的服务器，可以获取车辆的目的地信息以及车辆行驶路径信息；通过车辆的卫星定位系统，可以得到车辆当前的坐标信息；通过导航地图的实时路况信息可以获得，在通往目的地的预定路径上各路段的拥堵及平均车速信息；
通过车辆上的控制器，结合车辆的电机输出功率、车速、高精度地图的海拔坡度信息，通过车辆动力学，可以获取车辆的车重M信息（也可以通过运输公司的调度信息来获取车重信息）；
使用各路段的预测平均车速v，结合车辆的车重M、滚阻系数fRolling、风阻特性fAir（风阻为车速的函数）、天气信息的风力及风向信息、高精度地图的海拔变化信息ΔH，可以得到车辆通过该路段长度ΔS时，所需要消耗的能量ΔE_total和时间Δt；
其中：
ΔE_total=（M*g*fRolling+fAir（v-风速在车辆行驶方向的矢量分量））*ΔS +M*g*ΔH，
Δt=ΔS/v；
进一步，考虑到汽车附件耗电，可以得到车辆通过该路段长度ΔS时，所需要消耗的能量ΔE_total和时间Δt；
ΔE_total=(（M*g*fRolling+fAir（v-风速在车辆行驶方向的矢量分量））*ΔS +M*g*ΔH )/η + Δt*Paux， Paux为整车附件功率（该附件功率，可以用环境温度、气压等信息进行修正），
其中，η 当（M*g*fRolling+fAir（v-风速在车辆行驶方向的矢量分量））*ΔS +M*g*ΔH 为正数时，η = η_drive，η_drive为车辆电驱动系统的总体效率；当（M*g*fRolling+fAir（v-风速在车辆行驶方向的矢量分量））*ΔS +M*g* ΔH 为负数时，η = 1/η_drive；
S200、通过对起点至终点间各路段长度所需要消耗的能量ΔE_total进行积分，得出起点至终点间整条路径的能量消耗ΔE_total与运行时间t之间的预测曲线。
如图2所示，在x轴为运行时间t（s），y轴为能量消耗E_total（kwh）的坐标图上，从t为0开始，画出车辆运行的预测的总能量累积值E_total随运行时间t的变化曲线，直到运行的终止时刻T_end。
S300、在所述预测曲线的基础上，通过可用电量上下限得出随时间的最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线。
结合起始时刻的动力电池初始电量SOC_ini，考虑到动力电池的可用电量上限SOC_max和可用电量下限 SOC_min，可以分别得到随运行时间t变化的最大总能量累积值E_totalMAX=E_total+E_battery * (SOC_max-SOC_ini)/100 和 最小总能量累积值 E_totalMIN=E_total-E_battery * (SOC_ini-SOC_min)/100 二者的变化曲线。
S400、通过路径遍历算法计算起点至终点间的最优能量累积曲线，所述最优能量累积曲线符合在最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线之间，且长度最短。
起始时刻点0为，运行时间为0，能量累积值为0的点，也就是x，y坐标的原点。
连接起始时刻点0和终止时刻END，也就是附图中的斜虚线 E_ave_Pfcs，这条斜线的斜率就是满足整个运行工况的燃料电池系统所需要提供的平均功率，也就是在总运行时间T_end内能够输出车辆所需的总运行能量累积值E_total的最低燃料电池可能的功率；因为车辆任意时刻的实际运行功率并不一定和平均功率保持一致，如果燃料电池功率按照平均功率运行，其累积输出的能量E_ave_Pfcs在部分时刻可能会越过系统的上边界E_totalMAX或者下边界E_totalMIN（附图中的上下两条曲线）；越过边界 表示此时动力电池的电量SOC已经超过SOC_max或者低于SOC_min；这说明用该平均功率无法满足车辆实际运行的能量需求。
如图3，所通过路径遍历算法（或者作图的方法）在满足图中上边界和下边界约束的前提下，寻求连接起始时刻点0和终止时刻点END的任意曲线中，曲线总长度最短的那条曲线即为要寻找的最优能量累积曲线。
S500、对所述最优能量累积曲线进行求导得曲线，并将该曲线各时刻的斜率进行连接，得出该路径燃料电池的期望运行工况曲线。
对该最优能量累积曲线进行求导得到曲线在t从0到T_end任意时刻的斜率，将各时刻的斜率连接起来，就构成了该预测路程燃料电池期望运行的工况曲线。
S600、通过所述该路径燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。
作为一种可实施方式，还包括间歇获取车辆的实时位置，计算实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线，通过所述实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。车辆运行过程中，通过对车辆最新坐标位置和目的地之间的运行道路，重复进行上述能量消耗预测，可以及时更新后续的燃料电池运行功率，以更好的适应各种变化的因素影响。
作为一种可实施方式，还包括根据车辆的加速和减速的效率，对所述车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量进行修正。考虑到激烈驾驶对车辆动力系统加速和减速时效率的影响，结合系统对驾驶员驾驶习惯的学习和识别，对上述各路段的能量消耗结合拥堵状况进行适当的修正（比如，较为拥堵的路段，喜欢激烈驾驶的驾驶员，将有更多的急加速和急减速，这将导致能量的额外消耗）。
作为一种可实施方式，还包括采用动力电池损耗能量对所述预测曲线进行修正。
具体包括：
通过得出的所述最优能量累积曲线，计算动力电池功率，并根据动力电池的内阻计算得出动力电池损耗，将动力电池损耗基于时间进行累积，得出动力电池损耗曲线，将所述动力电池损耗曲线叠加至所述预测曲线，得出修正后的预测曲线；
之后利用修正后的预测曲线计算新的最优能量累积曲线。
采用动力电池损耗能量对所述预测曲线进行修正；先用预测方法得到基准的预测曲线，增加0~10%幅度的电池损耗能量（损耗能量不低于0，设置增加0~10%幅度的电池损耗能量的目的是为了后续迭代计算过程能够快速收敛到最终值），在所述最优能量累积曲线得出后，根据（所述基准预测曲线-所述最优能量累积曲线）的斜率，两条曲线斜率的差，即是整车功率和燃料电池系统功率的差，就是动力电池的功率；得到动力电池的功率，利用电池的内阻计算得出电池的损耗并进行累积，得到所述电池损耗曲线；并利用更新后的电池损耗曲线，得到新的所述最优能量累积曲线。
作为一种可实施方式，所述得出起点至终点间整条路径的能量消耗与运行时间之间的预测曲线，若车辆在路段间进行了充电，则该路段终点的能量消耗将减去动力电池的电量变化量。
如图4，在下次工况起始时刻前进行外接充电，且终止时刻的电量为SOC_end（SOC_end低于SOC_ini），则END点为 E_total_end=E_total(T_end)-E_battery * (SOC_ini-SOC_end)/100在T_end时刻的位置。
动力电池的电量变化量= E_battery * (SOC_ini-SOC_end)/100；E_battery为电池SOC从100%到0时的可用电量。
参见图5，为一种燃料电池汽车能量管理的系统，包括能量和时间消耗预测模块10、预测曲线生成模块20、最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线生成模块30、最优能量累积曲线生成模块40、燃料电池的期望运行工况曲线生成模块50和燃料电池调节模块60；
所述能量和时间消耗预测模块10，用于根据车辆起点至终点间各路段预计的平均车速信息、车重信息、滚阻系数、风阻特性、风力及风向信息和海拔变化信息，得出起点至终点间车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量和时间；
所述预测曲线生成模块20，用于通过对起点至终点间各路段长度所需要消耗的能量进行积分，得出起点至终点间整条路径的能量消耗与运行时间之间的预测曲线；
所述最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线生成模块30，用于在所述预测曲线的基础上，通过可用电量上下限得出随时间的最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线；
所述最优能量累积曲线生成模块40，用于通过路径遍历算法计算起点至终点间的最优能量累积曲线，所述最优能量累积曲线符合在最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线之间，且长度最短；
所述燃料电池的期望运行工况曲线生成模块50，用于对所述最优能量累积曲线进行求导得曲线，并将该曲线各时刻的斜率进行连接，得出该路径燃料电池的期望运行工况曲线；
所述燃料电池调节模块60，用于通过所述该路径燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。
作为一种可实施方式，还包括间歇计算模块70；所述间歇计算模块用于间歇获取车辆的实时位置，计算实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线，通过所述实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。
作为一种可实施方式，所述能量和时间消耗预测模块10包括能量修正单元11；所述能量修正单元11用于根据车辆的加速和减速的效率，对所述车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量进行修正。
作为一种可实施方式，所述最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线生成模块30包括预测曲线修正单元31；预测曲线修正单元31用于采用动力电池损耗能量对所述预测曲线进行修正，包括：
通过得出的所述最优能量累积曲线，计算动力电池功率，并根据动力电池的内阻计算得出动力电池损耗，将动力电池损耗基于时间进行累积，得出动力电池损耗曲线，将所述动力电池损耗曲线叠加至所述预测曲线，得出修正后的预测曲线。
作为一种可实施方式，所述得出起点至终点间整条路径的能量消耗与运行时间之间的预测曲线，若车辆在路段间进行了充电，则该路段终点的能量消耗将减去动力电池的电量变化量。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种燃料电池汽车能量管理的方法，其特征在于，包括：
根据车辆起点至终点间各路段预计的平均车速信息、车重信息、滚阻系数、风阻特性、风力及风向信息和海拔变化信息，得出起点至终点间车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量和时间；
通过对起点至终点间各路段长度所需要消耗的能量进行积分，得出起点至终点间整条路径的能量消耗与运行时间之间的预测曲线；
在所述预测曲线的基础上，通过可用电量上下限得出随时间的最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线；
通过路径遍历算法计算起点至终点间的最优能量累积曲线，所述最优能量累积曲线符合在最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线之间，且长度最短；
对所述最优能量累积曲线进行求导得曲线，并将该曲线各时刻的斜率进行连接，得出该路径燃料电池的期望运行工况曲线；
通过所述该路径燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括间歇获取车辆的实时位置，计算实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线，通过所述实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括根据车辆的加速和减速的效率，对所述车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量进行修正。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括采用动力电池损耗能量对所述预测曲线进行修正，包括：
通过得出的所述最优能量累积曲线，计算动力电池功率，并根据动力电池的内阻计算得出动力电池损耗，将动力电池损耗基于时间进行累积，得出动力电池损耗曲线，将所述动力电池损耗曲线叠加至所述预测曲线，得出修正后的预测曲线。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得出起点至终点间整条路径的能量消耗与运行时间之间的预测曲线中，若车辆在路径间进行了充电，则该路径终点的能量消耗将减去动力电池的电量变化量。
6.一种燃料电池汽车能量管理的系统，其特征在于，包括能量和时间消耗预测模块、预测曲线生成模块、最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线生成模块、最优能量累积曲线生成模块、燃料电池的期望运行工况曲线生成模块和燃料电池调节模块；
所述能量和时间消耗预测模块，用于根据车辆起点至终点间各路段预计的平均车速信息、车重信息、滚阻系数、风阻特性、风力及风向信息和海拔变化信息，得出起点至终点间车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量和时间；
所述预测曲线生成模块，用于通过对起点至终点间各路段长度所需要消耗的能量进行积分，得出起点至终点间整条路径的能量消耗与运行时间之间的预测曲线；
所述最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线生成模块，用于在所述预测曲线的基础上，通过可用电量上下限得出随时间的最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线；
所述最优能量累积曲线生成模块，用于通过路径遍历算法计算起点至终点间的最优能量累积曲线，所述最优能量累积曲线符合在最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线之间，且长度最短；
所述燃料电池的期望运行工况曲线生成模块，用于对所述最优能量累积曲线进行求导得曲线，并将该曲线各时刻的斜率进行连接，得出该路径燃料电池的期望运行工况曲线；
所述燃料电池调节模块，用于通过所述该路径燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括间歇计算模块；所述间歇计算模块用于间歇获取车辆的实时位置，计算实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线，通过所述实时位置与终点间的燃料电池的期望运行工况曲线调节燃料电池的运行功率。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述能量和时间消耗预测模块包括能量修正单元；所述能量修正单元用于根据车辆的加速和减速的效率，对所述车辆通过某路段长度时所需要消耗的能量进行修正。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述最大总能量累积曲线和最小总能量累积曲线生成模块包括预测曲线修正单元；所述预测曲线修正单元用于采用动力电池损耗能量对所述预测曲线进行修正，包括：
通过得出的所述最优能量累积曲线，计算动力电池功率，并根据动力电池的内阻计算得出动力电池损耗，将动力电池损耗基于时间进行累积，得出动力电池损耗曲线，将所述动力电池损耗曲线叠加至所述预测曲线，得出修正后的预测曲线。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，在所述得出起点至终点间整条路径的能量消耗与运行时间之间的预测曲线中，若车辆在路径间进行了充电，则该路径终点的能量消耗将减去动力电池的电量变化量。
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