CN117104084B - 一种氢燃料电池系统的管理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种氢燃料电池系统的管理方法及装置，方法包括：获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数并建立第一标准工作模型；获取动力电池系统的第二标准工作参数并建立第二标准工作模型；获取第一车辆的行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据、氢燃料电池系统的第一状态数据、动力电池系统的第二状态数据；根据行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据确定第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据；根据行驶需求数据、第一状态数据、第二状态数据、第一标准工作模型和第二标准工作模型对氢燃料电池系统进行管理。通过本发明方案能实现对氢燃料电池系统进行高效、智能、准确的管理。

Description

一种氢燃料电池系统的管理方法及装置

技术领域

本发明涉及燃料电池技术领域，具体涉及一种氢燃料电池系统的管理方法及装置。

背景技术

现有的燃料电池系统管理方法，大多根据当前动力电池的剩余电量占电池容量的比值(SOC)来控制燃料电池和动力电池的功率输出。比如在燃料电池汽车运行时，实时识别动力电池的SOC所处区段，控制燃料电池输出与该区段匹配的功率；每隔一段时间进行一次当前工况下重要参数的统计（如燃料电池在各输出功率下的运行时间、燃料电池开关机次数、燃料电池从一输出功率跳转至另一输出功率的跳转次数等），识别最长运行时间对应的燃料电池输出功率，根据燃料电池参数对该输出功率进行微调，以控制下一时间段内燃料电池的输出功率。

现有方案对燃料电池系统的管理不准确且效率低。

发明内容

本发明正是基于上述问题，提出了一种氢燃料电池系统的管理方法及装置，通过本发明方案能实现对氢燃料电池系统进行高效、智能、准确的管理。

有鉴于此，本发明的一方面提出了一种氢燃料电池系统的管理方法，包括：

获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数，并建立第一标准工作模型；

获取动力电池系统的第二标准工作参数，并建立第二标准工作模型；

获取第一车辆的行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据、所述氢燃料电池系统的第一状态数据、所述动力电池系统的第二状态数据；

根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据；

根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理。

可选地，所述获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数，并建立第一标准工作模型的步骤，包括：

从所述第一标准工作参数中提取所述氢燃料电池系统的单电池的双极板参数、质子交换膜参数、催化剂层参数、气体扩散层参数、氢气渗透速率、电化学反应动力学参数，以及所述氢燃料电池系统的氢气供给系统工作参数及其压缩机流量特征、所述氢燃料电池系统中各管道对应的管道阻力损失参数、冷却系统工作参数及其热交换效率和冷却液流动阻力参数、空气供给系统工作参数；

根据所述双极板参数、所述质子交换膜参数、所述催化剂层参数、所述气体扩散层参数、所述氢气渗透速率、所述电化学反应动力学参数、所述压缩机流量特征、所述管道阻力损失参数、所述冷却系统的热交换效率、所述冷却液流动阻力参数构建单电池管理模型；

根据所述单电池管理模型和所有单电池的第一串并联方式，建立所述氢燃料电池系统的电池堆的整体电压-电流特征模型；

根据所述氢气供给系统工作参数、所述空气供给系统工作参数、所述冷却系统工作参数分别建立氢气供给系统工作模型、冷却系统工作模型、空气供给系统工作模型；

获取所述氢燃料电池系统可适配的车辆的历史工况数据；

根据所述历史工况数据生成所述氢燃料电池系统的第一整体系统控制策略模型；

将所述单电池管理模型、所述整体电压-电流特征模型、所述氢气供给系统工作模型、所述冷却系统工作模型、所述空气供给系统工作模型和所述第一整体系统控制策略模型融合成所述第一标准工作模型。

可选地，所述获取动力电池系统的第二标准工作参数，并建立第二标准工作模型的步骤，包括：

从所述第二标准工作参数中提取所述动力电池系统的单体电池的第二电化学反应动力学参数、极片面积、液流专性、电池充电电压、放电截止电压、电池工作温度、充放电电流、电芯内阻、充电时间、电极溶液数据、电池管理系统参数、热管理系统参数；

根据所述第二电化学反应动力学参数、所述极片面积、所述液流专性、所述电池充电电压、所述放电截止电压、所述电池工作温度、所述充放电电流、所述电芯内阻、所述充电时间、所述电极溶液数据和所述热管理系统参数建立电池单体模型；

获取所述动力电池系统的所有所述单体电池的第二串并联连接方式；

根据所述第二串并联连接方式、所述电池管理系统参数和所述电池单体模型构建所述动力电池系统的整体内阻均衡模型、系统热管理模型、电池管理系统模型；

根据所述历史工况数据生成所述动力电池系统的第二整体系统控制策略模型；

将所述电池单体模型、所述整体内阻均衡模型、所述系统热管理模型、所述电池管理系统模型和所述第二整体系统控制策略模型融合成所述第二标准工作模型。

可选地，所述根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据的步骤，包括：

从所述行车路线数据中得到行驶路线、导航路径、路况信息，并根据所述行驶路线、所述导航路径和所述路况信息预测所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一行驶路线和第一行驶时间；

从所述行车环境数据中得到道路条件数据、交通状况数据、天气情况数据，并根据所述道路条件数据、所述交通状况数据、所述天气情况数据预测所述第一预设时间段内所述第一车辆将会遇到的第一行车环境；

从所述车辆状态数据中得到车辆健康状况数据、电量情况数据，并根据所述车辆健康状况数据、所述电量情况数据以及预设的第一能耗预测模型得到所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一电量需求；

从所述驾驶员状态数据中得到疲劳程度数据、注意力分散程度数据、视线数据，并根据所述疲劳程度数据、所述注意力分散程度数据和所述视线数据评估所述第一车辆的驾驶员在所述第一预设时间段内的第一驾驶能力；

根据所述第一行驶路线、所述第一行驶时间、所述第一行车环境、所述第一电量需求和所述第一驾驶能力和预设的需求评估模型，评估所述第一车辆在所述第一预设时间段内的行驶需求，获得所述行驶需求数据。

可选地，所述根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理的步骤，包括：

根据所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行分析，计算所述氢燃料电池系统可提供的第一功率；

根据所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行分析，计算所述动力电池系统可提供的第二功率；

根据所述行驶需求数据确定所述第一车辆需要的第三功率；

当所述第二功率小于所述第三功率时，计算二者的第一功率差值；

当所述第一功率不小于所述第一功率差值时，根据所述第一功率差值控制所述氢燃料电池系统进行功率输出；

当所述第一功率小于所述第一功率差值时，对所述行驶需求数据进行修改，得到第一行驶需求数据，使得根据所述第一行驶需求数据得到的所述第一车辆的第四功率减去所述第二功率的第二功率差值小于所述第一功率；

根据所述第一行驶需求数据、所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行管理；

根据所述第一行驶需求数据、所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行管理。

本发明的另一方面提供一种氢燃料电池系统的管理装置，包括：获取模块和控制处理模块；

所述获取模块被配置为：

获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数；

获取动力电池系统的第二标准工作参数；

获取第一车辆的行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据、所述氢燃料电池系统的第一状态数据、所述动力电池系统的第二状态数据；

所述控制处理模块被配置为：

根据所述第一标准工作参数建立第一标准工作模型；

根据所述第二标准工作参数建立第二标准工作模型；

根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据；

根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理。

可选地，所述根据所述第一标准工作参数建立第一标准工作模型的步骤，所述控制处理模块被配置为：

从所述第一标准工作参数中提取所述氢燃料电池系统的单电池的双极板参数、质子交换膜参数、催化剂层参数、气体扩散层参数、氢气渗透速率、电化学反应动力学参数，以及所述氢燃料电池系统的氢气供给系统工作参数及其压缩机流量特征、所述氢燃料电池系统中各管道对应的管道阻力损失参数、冷却系统工作参数及其热交换效率和冷却液流动阻力参数、空气供给系统工作参数；

根据所述双极板参数、所述质子交换膜参数、所述催化剂层参数、所述气体扩散层参数、所述氢气渗透速率、所述电化学反应动力学参数、所述压缩机流量特征、所述管道阻力损失参数、所述冷却系统的热交换效率、所述冷却液流动阻力参数构建单电池管理模型；

根据所述单电池管理模型和所有单电池的第一串并联方式，建立所述氢燃料电池系统的电池堆的整体电压-电流特征模型；

根据所述氢气供给系统工作参数、所述空气供给系统工作参数、所述冷却系统工作参数分别建立氢气供给系统工作模型、冷却系统工作模型、空气供给系统工作模型；

控制所述获取模块获取所述氢燃料电池系统可适配的车辆的历史工况数据；

根据所述历史工况数据生成所述氢燃料电池系统的第一整体系统控制策略模型；

将所述单电池管理模型、所述整体电压-电流特征模型、所述氢气供给系统工作模型、所述冷却系统工作模型、所述空气供给系统工作模型和所述第一整体系统控制策略模型融合成所述第一标准工作模型。

可选地，所述根据所述第二标准工作参数建立第二标准工作模型的步骤，包括：

从所述第二标准工作参数中提取所述动力电池系统的单体电池的第二电化学反应动力学参数、极片面积、液流专性、电池充电电压、放电截止电压、电池工作温度、充放电电流、电芯内阻、充电时间、电极溶液数据、电池管理系统参数、热管理系统参数；

根据所述第二电化学反应动力学参数、所述极片面积、所述液流专性、所述电池充电电压、所述放电截止电压、所述电池工作温度、所述充放电电流、所述电芯内阻、所述充电时间、所述电极溶液数据和所述热管理系统参数建立电池单体模型；

获取所述动力电池系统的所有所述单体电池的第二串并联连接方式；

根据所述第二串并联连接方式、所述电池管理系统参数和所述电池单体模型构建所述动力电池系统的整体内阻均衡模型、系统热管理模型、电池管理系统模型；

根据所述历史工况数据生成所述动力电池系统的第二整体系统控制策略模型；

将所述电池单体模型、所述整体内阻均衡模型、所述系统热管理模型、所述电池管理系统模型和所述第二整体系统控制策略模型融合成所述第二标准工作模型。

可选地，所述根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据的步骤，所述控制处理模块被配置为：

从所述行车路线数据中得到行驶路线、导航路径、路况信息，并根据所述行驶路线、所述导航路径和所述路况信息预测所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一行驶路线和第一行驶时间；

从所述行车环境数据中得到道路条件数据、交通状况数据、天气情况数据，并根据所述道路条件数据、所述交通状况数据、所述天气情况数据预测所述第一预设时间段内所述第一车辆将会遇到的第一行车环境；

从所述车辆状态数据中得到车辆健康状况数据、电量情况数据，并根据所述车辆健康状况数据、所述电量情况数据以及预设的第一能耗预测模型得到所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一电量需求；

从所述驾驶员状态数据中得到疲劳程度数据、注意力分散程度数据、视线数据，并根据所述疲劳程度数据、所述注意力分散程度数据和所述视线数据评估所述第一车辆的驾驶员在所述第一预设时间段内的第一驾驶能力；

根据所述第一行驶路线、所述第一行驶时间、所述第一行车环境、所述第一电量需求和所述第一驾驶能力和预设的需求评估模型，评估所述第一车辆在所述第一预设时间段内的行驶需求，获得所述行驶需求数据。

可选地，所述根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理的步骤，所述控制处理模块被配置为：

根据所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行分析，计算所述氢燃料电池系统可提供的第一功率；

根据所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行分析，计算所述动力电池系统可提供的第二功率；

根据所述行驶需求数据确定所述第一车辆需要的第三功率；

当所述第二功率小于所述第三功率时，计算二者的第一功率差值；

当所述第一功率不小于所述第一功率差值时，根据所述第一功率差值控制所述氢燃料电池系统进行功率输出；

当所述第一功率小于所述第一功率差值时，对所述行驶需求数据进行修改，得到第一行驶需求数据，使得根据所述第一行驶需求数据得到的所述第一车辆的第四功率减去所述第二功率的第二功率差值小于所述第一功率；

根据所述第一行驶需求数据、所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行管理；

根据所述第一行驶需求数据、所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行管理。

采用本发明的技术方案，氢燃料电池系统的管理方法包括：获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数并建立第一标准工作模型；获取动力电池系统的第二标准工作参数并建立第二标准工作模型；获取第一车辆的行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据、氢燃料电池系统的第一状态数据、动力电池系统的第二状态数据；根据行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据确定第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据；根据行驶需求数据、第一状态数据、第二状态数据、第一标准工作模型和第二标准工作模型对氢燃料电池系统进行管理。通过本发明方案能实现对氢燃料电池系统进行高效、智能、准确的管理。

附图说明

图1是本发明一个实施例提供的氢燃料电池系统的管理方法的流程图；

图2是本发明一个实施例提供的氢燃料电池系统的管理装置的示意框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。另外，虽然附图中显示了本公开的实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”仅用于描述目的或区别不同对象，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量（或描述特定顺序）。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

下面参照图1至图2来描述根据本发明一些实施方式提供的一种氢燃料电池系统的管理方法及装置。

如图1所示，本发明一个实施例提供一种氢燃料电池系统的管理方法，包括：

获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数，并建立第一标准工作模型；

获取动力电池系统的第二标准工作参数，并建立第二标准工作模型；

获取第一车辆的行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据、所述氢燃料电池系统的第一状态数据、所述动力电池系统的第二状态数据；

根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据；

根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理。

在本实施例中，氢燃料电池系统的第一标准工作参数包括但不限于：电池工作电压，如普通的氢燃料电池的单电池工作电压约在0.6-0.7V，整个电池堆的工作电压取决于串联的单电池数量，一般为几十到上百伏；电池工作温度，如氢燃料电池的正常工作温度为50-90°C，温度会影响电池的效率和寿命；氢气利用率，指进入电池的氢气实际参与反应生成电流的百分比，一般要求保持在70%以上；空气利用率，即进入电池的空气中氧气实际参与反应生成电流的百分比，要求保持在30-40%；氢气净化纯度，即进入燃料电池的氢气的纯度，需要提纯到99.999%以上；氢气工作压力，一般要求在0.45-0.55MPa，压力太大会导致氢泄漏，太小影响反应过程；冷却系统工作参数，如冷却液流量参数（包括进出液流量、流速分布、泵送参数等）、冷却液温度参数（包括进出液温度、最大温差、平均温升等）、系统压力参数（包括进出液压力、泵压头、管路压降等）、传热效率参数（包括热交换器效率、综合传热系数等）、气液分离效果（包括气液夹带量、分离器性能等）、流动稳定性（包括温度和流量稳定性）、铺管分布（包括流路长度、局部流速分布等）、防腐蚀（包括冷却液pH值、电池腐蚀程度等）等；氢气供给系统工作参数，如氢气压力参数（包括氢罐储气压力、供气压力、回气压力等）、氢气流量参数（包括供气流量、系统泄漏率、阀门开度等）、氢气纯度（包括氢浓度、杂质含量等）、氢气温度（包括氢气温度、管路和设备的温升等）、安全性参数（包括氢泄漏检测、防爆设施完整性等）、能量消耗参数（包括压缩机功率、管路压降等）、系统稳定性参数（包括压力波动范围、流量稳定性等）；空气供给系统工作参数，如空气压力参数（包括进气压力、出气压力、压缩机压力比等）、空气流量参数（包括进气流量、出气流量、泄漏率等）、空气成分（包括氧气浓度、氮气浓度、湿度等）、空气温度（包括空气进气温度、压缩后空气温度等）、压缩机效率（包括进气与出气参数、压缩功率等）、管路阻力（包括压力损失、流量分布等）、过滤系统效果（如过滤前后颗粒物质含量）、稳定性（如压力和流量波动范围）等；质子交换膜的工作参数，如水合数（影响质子在膜中的迁移速率）、温度、活性面积、电化学活性、质子传导率（反映膜中质子传导的效率）、电化学稳定性（评价膜在电池运行条件下的稳定性能）、机械强度（反映膜的力学韧性）、膨胀率（描述水合后膜的尺寸变化率）、膜厚度（影响质子的传导距离）、耐酸碱性（反映其耐受酸碱环境的能力）、氢气渗透率（评价其阻挡氢气分子渗透的效果）、触湿角（影响气体扩散层与膜的结合性能）、热稳定性（反映其承受高温的能力）等；气体扩散层的工作参数，如平均孔径、气体渗透系数、电阻率反射率（影响扩散层的水分子排出效果）、气体接触角（影响气体进入扩散层的效果）、表面处理（不同处理会改变扩散层的润湿性能）、厚度（决定气体从流道到电极的扩散距离）、撕裂强度（评价扩散层的机械强度）、热导率（影响热量在扩散层中的传导效果）等；催化剂层的工作参数，如负载量、利用率、动力学参数等；双极板的工作参数，如电阻、导电性、气密性、气体流道截面积、气体流速分布、气体压降等。按照第一标准工作参数进行调整、调节和控制，可以使燃料电池系统达到最佳状态。可以理解的是，氢燃料电池系统的状态数据也可以包括如前述的第一标准工作参数的内容，只是各数据的数值存在差异。

动力电池系统的第二标准工作参数包括但不限于：电池组电压，动力电池一般由数百个电芯串联组成，整个电池组的电压根据设计要求不同而定，普通电动汽车动力电池电压在300-400V；电极溶液数据；电池充电电压，充电时单体电芯的充电电压一般在3.6-4.2V，充电电压会影响电池的充电速度和充满电量；放电截止电压，放电过程中单体电芯放电到多低电压时停止放电，一般在2.5-3V，防止电池过放；电池工作温度，动力电池正常工作温度在15-35°C，过热或过冷会降低电池性能；充放电电流，充放电电流大小会影响电池的充放电效率和速度，一般要控制在1C以下；电芯内阻，反映电池的新鲜度和健康状态，内阻越小则电池性能越好；充电时间，根据电池容量设定合适的充电时间，快充电池充电时间通常在0.5-1小时；热管理温度，通过冷却系统控制电池温度在最佳工作温度范围内。按照第二标准参数进行监控、调整、调节和控制，可保证动力电池工作在最佳状态，发挥应有性能。可以理解的是，动力电池系统的状态数据也可以包括如前述的第二标准工作参数的内容，只是各数据的数值存在差异。

第一车辆的行车路线数据包括但不限于：时间数据，如出发时间、到达时间、驶总时间等；位置数据，如出发地点、途经地点、目的地点、轨迹数据等；速度数据，如平均车速、瞬时车速、最高车速、超速持续时间等；加速度数据，如加速度大小、急加速次数等；行驶距离数据，如行驶总距离、直线行驶距离、弯道行驶距离等；道路信息，如高速公路、城市道路、山路信息等；路况信息，如停车时间、拥堵情况等；能量消耗数据，如电池消耗、油耗消耗等；综合分析这些数据，可以评估所述第一车辆的能量消耗、安全性、舒适性、经济性等方面的表现，对车辆进行能源管理与控制。

第一车辆的行车环境数据包括但不限于：天气数据，如温度、湿度、风力风向、降水量、 大气压强等数据；道路数据，如道路类型（高速、城市道路等）、道路湿润程度、道路陡坡度等数据；流量数据，如交通流量大小、交通拥堵状态等数据；路况数据，如冰雪、水渍、坑洼等；噪音数据，如环境噪音大小、车内噪音大小等；照明数据，如环境光照条件、车外车内照明等；排放数据，如汽车尾气排放、道路扬尘程度等；信号数据，如交通信号灯、路标识别等；综合分析这些环境数据，可以评估道路的安全性、车辆的实际工况，并据此调整车辆的动力控制和能量管理，实现更安全和智能的驾驶。

车辆状态数据包括但不限于：车速数据，如瞬时车速、平均车速等；加速度数据，如线性加速度、转向加速度、横向加速度等；位置和姿态数据，如绝对位置（经纬度）、相对位置（车道内位置）、横滚角、俯仰角、航向角等；驱动系统数据，如发动机转速、电机转速、电池SOC等；制动系统数据，如制动踏板力、制动压力、ABS和ESP系统状态等；转向系统数据，如方向盘转角、前轮转角等；悬架系统数据，如悬架高度、减震器状态等；车载设备状态，如照明状态、空调状态、多媒体状态等；根据这些车辆状态数据，可以实现对整车情况的监测和判断，辅助驾驶器智能决策。

驾驶员状态数据包括但不限于：生理数据，如心率、心率变异性、脉搏、呼吸率、皮肤电活动等；行为数据，如眼动、头部姿态、驾驶操作、语音等；心理状态，如疲劳程度、注意力状态、情绪状态等；健康状况，如身体状况、疾病史、用药情况等；个人信息，如年龄、 驾龄、驾驶习惯等；环境适应能力，如适应车内环境的能力、适应外界环境变化的能力等；根据这些驾驶员状态数据，可以判断驾驶员的疲劳、注意力、情绪等状态，预测驾驶行为，从而提升车辆的智能化和安全性。

车辆的行驶需求数据包含但不限于：目的地信息，如目的地位置、预计到达时间以及途径点等；行驶路线，如推荐路线、备选路线等；时间预算，如最短时间路线、舒适时间路线等；能源需求，如预计油耗/电量消耗、充电站位置等；舒适性需求，如温度要求、噪音要求、 车内设备使用需求等；安全性需求，如避开事故多发路段、优选道路条件好的路线等；交通状况预测，如预计路况拥堵情况、交通信号灯预测等；驾驶风格，如稳定/激进、追求舒适/追求刺激等；综合考虑这些行驶需求，可以规划出车辆最优路线和行驶策略，实现更智能化的路径规划和舒适驾驶。

氢燃料电池系统的第一标准工作模型包括但不限于：氢气供给系统工作模型，如氢气压缩机管理模型、氢气流量控制阀管理模型、氢气浓度监测模型等；空气供给系统工作模型，如空气压缩机管理模型、空气流量控制阀管理模型等；燃料电池堆模型，如单电池管理模型、电池堆排列方式模型、电池电压-电流特征模型等；冷却系统工作模型，如冷却水泵控制模型、第一风扇控制模型、热交换器控制模型等；电力转换与逆变系统模型，如升压电路调节模型、逆变电路调节模型等；系统控制策略模型，如氢气利用率优化模型、功率平衡模型、系统效率优化模型等。通过建立这些子系统的标准工作模型，可以模拟燃料电池系统在不同工况下的工作情况，实现对整个氢燃料电池系统的数字化管理和优化控制。

动力电池系统的第二标准工作模型包括但不限于：电池单体模型，如等效电路调节模型、电化学控制模型、年份影响模型等；电池管理系统模型，如充电器控制模型、电池均衡电路控制模型、接触电阻调节模型等；电池散热系统模型，如冷却片控制模型、冷却液循环控制模型、第二风扇控制模型等；电池机械安全模型，如电池锁定机构控制模型、电池防挤压和防撞控制模型等；电池热运行模型，如单体电池热管理模型、电池组热传导控制模型、界面热传递控制模型等；电池健康管理模型，如单体健康评估模型、电池剩余寿命预测模型等；电池控制策略模型，如SOC控制模型、SOH控制模型、充放电优化模型等。通过建立这些子系统的标准工作模型，可以实现对动力电池性能、安全性、健康状态等方面的数字化监控和控制，对动力电池进行精确管理。

采用该实施例的技术方案，包括：获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数并建立第一标准工作模型；获取动力电池系统的第二标准工作参数并建立第二标准工作模型；获取第一车辆的行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据、氢燃料电池系统的第一状态数据、动力电池系统的第二状态数据；根据行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据确定第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据；根据行驶需求数据、第一状态数据、第二状态数据、第一标准工作模型和第二标准工作模型对氢燃料电池系统进行管理。通过本发明方案能实现对氢燃料电池系统进行高效、智能、准确的管理。

在本发明一些可能的实施方式中，所述获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数，并建立第一标准工作模型的步骤，包括：

从所述第一标准工作参数中提取所述氢燃料电池系统的单电池的双极板参数（包括但不限于：电阻，如电流导电电阻、电流分布均匀性等；导电性数据，如板材电导率、电流集流性能等；气密性数据，如气体孔隙率、气体泄漏率等；力学强度数据，如抗压强度、抗震动强度等；腐蚀电化学性能数据，如耐酸碱腐蚀性、电化学稳定性等；热学性能数据，如热导率、热膨胀系数等；流体动力学性能数据，如气体流通性能、流体压降等；寿命和稳定性数据，如长期稳定性、使用寿命等；流道数据，如类型数据、形状数据、宽度数据、深度数据、长度数据等）、质子交换膜参数、催化剂层参数、气体扩散层参数、氢气渗透速率、电化学反应动力学参数（包括但不限于：表示电极反应动力学活性的指标的交换电流密度；控制氧化反应速率的氧化速率常数；反映电子和质子在电极中的传导速率的电子/质子传递速率常数；表征反应过程中的欧姆电阻损失的扰动电阻；反应中涉及的电子转移数的转移系数；反应的能量障碍/活化能量的反应活化能；反应物吸附在催化剂表面的吸附强度的吸附常数；反映气体分子在电极中的渗透速率的渗透因子；反映催化剂表面覆盖反应中间体的程度的覆盖度；可以建立包含这些参数的动力学模型，定量描述电极反应过程，指导燃料电池运行与控制的优化），以及所述氢燃料电池系统的氢气供给系统的氢气供给系统工作参数及其压缩机流量特征（包括但不限于：供气量与转速的关系，即在不同转速下的供气量大小；供气量与进气压力的关系，即在不同进气压力下的供气量变化；供气量与出气压力的关系，即在不同出气压力下的供气量变化；压缩机效率与流量的关系，即在不同流量下的压缩效率；压缩机功率与流量的关系，即在不同流量下的功率消耗；流量与压缩比的关系，即在不同压缩比下的流量变化；流量的稳定性，即流量波动范围；流量的动态响应，即流量对控制信号变化的响应时间等；建立这些流量特性模型，可以预测压缩机在不同工况下的工作状况，指导氢气供给系统的控制与优化设计）、所述氢燃料电池系统中各管道对应的管道阻力损失参数（包括但不限于：管道粗糙度，反映管道内壁的粗糙程度，与壁面摩擦损失相关；管道内径，决定了气体流动的截面积；管道弯头数，管道的弯头会增加二次流损失；管道长度，管道越长，摩擦损失越大；氢气密度，影响管道内的质量流量；氢气动粘性，影响管道内部的黏性损失；氢气流速，速度越高，动量损失越大；流量改变系数，反映管道截面变化引起的动量损失；局部阻力系数，反映管道组件引起的局部损失；确定这些参数，可以建立管道的数学模型，指导管道系统的优化设计）、冷却系统的冷却系统工作参数及其热交换效率和冷却液流动阻力参数、空气供给系统工作参数；

根据所述双极板参数、所述质子交换膜参数、所述催化剂层参数、所述气体扩散层参数、所述氢气渗透速率、所述电化学反应动力学参数、所述压缩机流量特征、所述管道阻力损失参数、所述冷却系统的热交换效率、所述冷却液流动阻力参数构建单电池管理模型（包括气体传质模型、电极的电荷平衡和电子/离子传导模型等）；

根据所述单电池管理模型和所有单电池的第一串并联方式，建立所述氢燃料电池系统的电池堆的整体电压-电流特征模型；

根据所述氢气供给系统工作参数、所述空气供给系统工作参数、所述冷却系统工作参数分别建立氢气供给系统工作模型（如氢气传输管道流体动力学模型）、冷却系统工作模型（如传热与流体动力学偶合模型）、空气供给系统工作模型（如空气压缩机和阀门流量模型）；

获取所述氢燃料电池系统可适配的车辆（即在型号、动力、结构、电连接、安全性、系统管控等方面匹配、能使用此氢燃料电池系统的车辆）的历史工况数据；

根据所述历史工况数据生成所述氢燃料电池系统的第一整体系统控制策略模型（如供氢量和功率控制模型、针对效率和寿命的优化策略模型等）；

将所述单电池管理模型、所述整体电压-电流特征模型、所述氢气供给系统工作模型、所述冷却系统工作模型、所述空气供给系统工作模型和所述第一整体系统控制策略模型融合成所述第一标准工作模型。

在本实施例中，通过参数化建模，可以实现对氢燃料电池系统的精确数字化仿真，进行各种控制策略的评估和优化。

在本实施例中，冷却系统的热交换效率通常包括：换热器效率，反映热交换器在设计工况下的换热性能，定义为实际换热量与理论最大可换热量的比值；综合效率，考虑了传热面积、运行工况、流量分布等多方面因素对换热效果的影响，可以更全面地评价换热器的实际工作性能。影响热交换效率的主要因素有：传热面积与换热需求的匹配程度；流体流动的对流换热系数；流体流速分布的均匀性；换热器结垢与污染的程度；换热器材料的导热性；换热过程中的压降损失等。通过测试获得换热器在不同工况下的换热效率，可以建立精确的数学模型，指导冷却系统的设计与控制优化。

在本实施例中，氢燃料电池系统中的冷却液流动会产生阻力，主要的冷却液流动阻力参数包括但不限于：冷却液的密度和动力学粘度（决定了流体的流动阻力特征）、流道截面积（反映了流体流过管道或流场板流道的截面）、流道表面粗糙度（影响流道的摩擦阻力）、流道曲率半径（影响流道的二次流损失）、流量和流速（速度越高，动量损失越大）、管件数目与结构（管件的转弯会产生局部流动损失）、流道长度（影响流道摩擦损失）、介质温度（会改变冷却液性质，进而影响流动阻力）、气液夹带（会增加流动阻力）等。获得这些参数数据，建立数学模型，可以评估不同工况下的流动阻力，指导冷却系统的优化设计。

在本实施例中，所述氢燃料电池系统中的气体传质模型包括但不限于：扩散层气体传质模型（描述氢气和空气在气体扩散层中的扩散机理，计算气体有效传质系数）、双极板气体传质模型（计算气体在流场板气体流道中的对流传质）、负载变化动态模型（计算瞬态工况下气体浓度的动态变化）、积水影响模型（评估电极面积减少对气体扩散的影响）、二元混合气体模型（考虑氢气、氧气、水蒸气等多组分气体混合效应）、稀疏性模型（反映低浓度气体状态下的非连续相传质规律）、膜透过模型（描述氢气和氧气在质子交换膜的透过机理）、温度场耦合模型（计算温度分布对气体扩散的影响）、多尺度模型（连接分子运动和连续体两种传质机理）等；建立这些模型，可以计算气体在燃料电池各部件中的传质运动，指导系统优化设计。

在本发明一些可能的实施方式中，所述获取动力电池系统的第二标准工作参数，并建立第二标准工作模型的步骤，包括：

从所述第二标准工作参数中提取所述动力电池系统的单体电池的第二电化学反应动力学参数、极片面积、液流专性、电池充电电压、放电截止电压、电池工作温度、充放电电流、电芯内阻、充电时间、电极溶液数据、电池管理系统参数（如电流采样精度、温度采样误差等）、热管理系统参数（如冷却介质类型及流量、风扇型号及转速等）；

根据所述第二电化学反应动力学参数、所述极片面积、所述液流专性、所述电池充电电压、所述放电截止电压、所述电池工作温度、所述充放电电流、所述电芯内阻、所述充电时间、所述电极溶液数据和所述热管理系统参数建立电池单体模型（包括：包含内阻、开路电压、极化电压-电流关系的等效电路模型；电极溶液的激发和扩散模型；充放电过程的热管理模型等）；

获取所述动力电池系统的所有所述单体电池的第二串并联连接方式；

根据所述第二串并联连接方式、所述电池管理系统参数和所述电池单体模型构建所述动力电池系统的整体内阻均衡模型、系统热管理模型（如冷却液流动和热交换模型、风扇流体力学模型等）、电池管理系统模型（如电流/电压检测误差控制模型、充放电管理模型、平衡电路控制模型等）；可以理解的是，在本发明实施例中，串并联连接方式是指单体电池/单电池间的连接方式（包括串联、并联或者串并联混合等）。

根据所述历史工况数据生成所述动力电池系统的第二整体系统控制策略模型；

将所述电池单体模型、所述整体内阻均衡模型、所述系统热管理模型、所述电池管理系统模型和所述第二整体系统控制策略模型融合成所述第二标准工作模型。

在本实施例中，通过参数化建模，可以实现对动力电池系统的精确数字化仿真，进行系统控制和优化。

在本实施例中，动力电池系统的极片面积指电池正极和负极活性材料覆盖在集流体上的总表面积，它是评估电池功率性能的一个重要参数。极片面积与电池容量和输出功率有直接关系：极片面积越大，在同一载荷密度下可以提供更高的电池容量；极片面积越大，在同一电流条件下单位面积的载流密度越小，电池的功率性能会更好；增大极片面积可以提高电池的倍率充放电性能；极片利用率是实际参与反应的有效面积与几何面积之比，要尽量提高利用率；极片面积要匹配电解质体积，保证足够的渗透和扩散；考虑到成本，要优化电池中极片面积与容积比，提高单位体积的能量密度。

动力电池系统的电化学反应动力学参数包括但不限于：电极反应的交换电流密度（反应动力学活性的指标）、电子/离子传输速率常数（电子和离子在电极中的传导速率）、转移系数（反应中涉及的电子转移数）、反应活化能（反应的能量障碍）、电极表面覆盖度（电极表面覆盖反应中间体的程度）、扩散系数（反应物在电极内部的扩散速率）、吸附平衡常数（反应物吸附在电极表面的吸附强度）、电极孔隙度（影响反应物传质的参数）、渗透率（反应物在电极中的渗透速率）、电荷转移抵抗（反应过程中的欧姆电阻损失）等；建立包含这些参数的动力学模型，可以定量描述电极反应过程，作为电池的优化设计和运行控制的参考数据。

动力电池系统的液流专性是评价电解质溶液在电池内部流动情况的一个参数，反映了电解质流过电极孔隙时，流体流动的均匀性。液流专性的值介于0到1之间，值越接近1，表示液体流动越均匀；值越小，表示流动越不均匀。影响液流专性的主要因素包括：电极的孔隙率和迂回系数（孔隙率是指电极内部为空隙的体积分数，孔隙率越高，表示电极中有更多的空间可以让电解质通过，因此有利于获得更高的液流专性；迂回系数表示电解质在电极内部传输时路径迂回程度的指标，迂回系数越小，表示电解质的流动路径越直，液流更均匀；迂回系数越大，路径越迂回曲折，流动越不均匀。通常需要优化电极的组成和结构，使其具有高孔隙率和低迂回系数，这样可以获得更好的液流专性，提升电池性能）、进出口的设计和分布；极板和隔膜的导流性能；流道结构的合理性；电解质流体的性质。优化液流专性，可以提高电池的效率，改善热管理和寿命。

在本发明一些可能的实施方式中，所述根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据的步骤，包括：

从所述行车路线数据中得到行驶路线、导航路径、路况信息，并根据所述行驶路线、所述导航路径和所述路况信息预测所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一行驶路线和第一行驶时间；

从所述行车环境数据中得到道路条件数据、交通状况数据、天气情况数据，并根据所述道路条件数据、所述交通状况数据、所述天气情况数据预测所述第一预设时间段内所述第一车辆将会遇到的第一行车环境；

从所述车辆状态数据中得到车辆健康状况数据、电量情况数据，并根据所述车辆健康状况数据、所述电量情况数据以及预设的第一能耗预测模型得到所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一电量需求；

从所述驾驶员状态数据中得到疲劳程度数据、注意力分散程度数据、视线数据，并根据所述疲劳程度数据、所述注意力分散程度数据和所述视线数据评估所述第一车辆的驾驶员在所述第一预设时间段内的第一驾驶能力；

根据所述第一行驶路线、所述第一行驶时间、所述第一行车环境、所述第一电量需求和所述第一驾驶能力，和预设的需求评估模型，评估所述第一车辆在所述第一预设时间段内的行驶需求（包括预计行驶路线、行驶时间、充电/加油需要、休息需要等），获得所述行驶需求数据。

在本实施例中，可以考虑采用机器学习算法训练模型，使预测结果更加准确，并可以通过与实际行驶数据反馈校准，持续优化模型。

本实施例的方案可以比较全面地分析车辆自身数据和外部环境数据，来预测未来一段时间的行驶需求，为智能汽车的自主决策提供支持。

在本发明一些可能的实施例中，所述根据所述第一行驶路线、所述第一行驶时间、所述第一行车环境、所述第一电量需求和所述第一驾驶能力和预设的需求评估模型，评估所述第一车辆在所述第一预设时间段内的行驶需求（包括预计行驶路线、行驶时间、充电/加油需要、休息需要等），获得所述行驶需求数据的步骤，包括：

收集和分析历史行车数据（包括历史行车路线数据、历史行车环境数据、历史行车车辆状态数据、历史行车驾驶员数据等）和历史行车需求数据，建立行车数据与行驶需求之间的关系模型，即需求评估模型；

利用所述第一行驶路线、所述第一行车环境，结合所述需求评估模型，评估该路线的交通状况、路况、能耗等，确定路线的安全性和舒适性需求；

根据所述第一行驶时间、所述第一电量需求、需求评估模型等评估第一车辆的充电需求等；

根据所述所述第一驾驶能力评估驾驶员状态，预测驾驶员的疲劳状况、注意力分配情况，确定行驶期间的休息需要；

另外，还可以根据车辆健康状况数据分析所述第一车辆的车辆状态数据，判断第一车辆的技术状况是否适合当前的行驶目标，预测第一车辆的维护保养需求；

综合考虑安全性、舒适性、经济性等因素，确定车辆的速度方案、行驶路线、充电/加油策略等方面的需求；

根据数据变化实时更新车辆行驶需求，进行闭环反馈控制；

应用机器学习算法持续优化行驶需求预测，提高决策的智能化水平；

提供多种行驶需求方案供驾驶员选择，兼顾驾驶员主观偏好。

通过上述方法，可以实现对车辆未来一段时间的行驶需求进行预测和规划，使车辆得到更智能化的运动控制。

在本发明一些可能的实施方式中，所述根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理的步骤，包括：

根据所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行分析，计算所述氢燃料电池系统可提供的第一功率（如可输出的最大功率）；

根据所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行分析，计算所述动力电池系统可提供的第二功率（如可输出的最大功率）；

根据所述行驶需求数据确定所述第一车辆需要的第三功率；

当所述第二功率小于所述第三功率时，计算二者的第一功率差值；

当所述第一功率不小于所述第一功率差值时，根据所述第一功率差值控制所述氢燃料电池系统进行功率输出；

当所述第一功率小于所述第一功率差值时，对所述行驶需求数据进行修改，得到第一行驶需求数据，使得根据所述第一行驶需求数据得到的所述第一车辆的第四功率减去所述第二功率的第二功率差值小于所述第一功率；

根据所述第一行驶需求数据、所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行管理；

根据所述第一行驶需求数据、所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行管理（如确定满足需求所需的系统供氢量、功率输出等参数；根据行驶需求和系统状态，制定氢燃料电池的供氢量调节方案、冷却策略等控制指令；实时调整氢燃料电池系统输出功率，实现与动力电池的协调配合；在保证行驶需求的前提下，优化氢燃料电池系统的效率和寿命等）。

在本实施例中，还包括：利用闭环控制、在线优化等策略，实现氢燃料电池系统的智能化管理；记录运行数据、更新模型参数，持续改进系统管理策略。

本实施例，通过运用系统模型和多源数据，可以实现对复杂氢燃料电池系统的精确数字化管理和控制。

请参见图2，本发明的另一实施例提供一种氢燃料电池系统的管理装置，包括：获取模块和控制处理模块；

所述获取模块被配置为：

获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数；

获取动力电池系统的第二标准工作参数；

获取第一车辆的行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据、所述氢燃料电池系统的第一状态数据、所述动力电池系统的第二状态数据；

所述控制处理模块被配置为：

根据所述第一标准工作参数建立第一标准工作模型；

根据所述第二标准工作参数建立第二标准工作模型；

根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据；

根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理。

在本实施例中，氢燃料电池系统的第一标准工作参数（或氢燃料电池系统的状态数据）包括但不限于：电池工作电压，如普通的氢燃料电池的单电池工作电压约在0.6-0.7V，整个电池堆的工作电压取决于串联的单电池数量，一般为几十到上百伏；电池工作温度，如氢燃料电池的正常工作温度为50-90°C，温度会影响电池的效率和寿命；氢气利用率，指进入电池的氢气实际参与反应生成电流的百分比，一般要求保持在70%以上；空气利用率，即进入电池的空气中氧气实际参与反应生成电流的百分比，要求保持在30-40%；氢气净化纯度，即进入燃料电池的氢气的纯度，需要提纯到99.999%以上；氢气工作压力，一般要求在0.45-0.55MPa，压力太大会导致氢泄漏，太小影响反应过程；冷却系统工作参数，如冷却液流量参数（包括进出液流量、流速分布、泵送参数等）、冷却液温度参数（包括进出液温度、最大温差、平均温升等）、系统压力参数（包括进出液压力、泵压头、管路压降等）、传热效率参数（包括热交换器效率、综合传热系数等）、气液分离效果（包括气液夹带量、分离器性能等）、流动稳定性（包括温度和流量稳定性）、铺管分布（包括流路长度、局部流速分布等）、防腐蚀（包括冷却液pH值、电池腐蚀程度等）等；氢气供给系统工作参数，如氢气压力参数（包括氢罐储气压力、供气压力、回气压力等）、氢气流量参数（包括供气流量、系统泄漏率、阀门开度等）、氢气纯度（包括氢浓度、杂质含量等）、氢气温度（包括氢气温度、管路和设备的温升等）、安全性参数（包括氢泄漏检测、防爆设施完整性等）、能量消耗参数（包括压缩机功率、管路压降等）、系统稳定性参数（包括压力波动范围、流量稳定性等）；空气供给系统工作参数，如空气压力参数（包括进气压力、出气压力、压缩机压力比等）、空气流量参数（包括进气流量、出气流量、泄漏率等）、空气成分（包括氧气浓度、氮气浓度、湿度等）、空气温度（包括空气进气温度、压缩后空气温度等）、压缩机效率（包括进气与出气参数、压缩功率等）、管路阻力（包括压力损失、流量分布等）、过滤系统效果（如过滤前后颗粒物质含量）、稳定性（如压力和流量波动范围）等；质子交换膜的工作参数，如水合数（影响质子在膜中的迁移速率）、温度、活性面积、电化学活性、质子传导率（反映膜中质子传导的效率）、电化学稳定性（评价膜在电池运行条件下的稳定性能）、机械强度（反映膜的力学韧性）、膨胀率（描述水合后膜的尺寸变化率）、膜厚度（影响质子的传导距离）、耐酸碱性（反映其耐受酸碱环境的能力）、氢气渗透率（评价其阻挡氢气分子渗透的效果）、触湿角（影响气体扩散层与膜的结合性能）、热稳定性（反映其承受高温的能力）等；气体扩散层的工作参数，如平均孔径、气体渗透系数、电阻率反射率（影响扩散层的水分子排出效果）、气体接触角（影响气体进入扩散层的效果）、表面处理（不同处理会改变扩散层的润湿性能）、厚度（决定气体从流道到电极的扩散距离）、撕裂强度（评价扩散层的机械强度）、热导率（影响热量在扩散层中的传导效果）等；催化剂层的工作参数，如负载量、利用率、动力学参数等；双极板的工作参数，如电阻、导电性、气密性、气体流道截面积、气体流速分布、气体压降等。按照第一标准工作参数进行调整、调节和控制，可以使燃料电池系统达到最佳状态。可以理解的是，氢燃料电池系统的状态数据也可以包括如前述的第一标准工作参数的内容，只是各数据的数值存在差异。

动力电池系统的第二标准工作参数包括但不限于：电池组电压，动力电池一般由数百个电芯串联组成，整个电池组的电压根据设计要求不同而定，普通电动汽车动力电池电压在300-400V；电极溶液数据；电池充电电压，充电时单体电芯的充电电压一般在3.6-4.2V，充电电压会影响电池的充电速度和充满电量；放电截止电压，放电过程中单体电芯放电到多低电压时停止放电，一般在2.5-3V，防止电池过放；电池工作温度，动力电池正常工作温度在15-35°C，过热或过冷会降低电池性能；充放电电流，充放电电流大小会影响电池的充放电效率和速度，一般要控制在1C以下；电芯内阻，反映电池的新鲜度和健康状态，内阻越小则电池性能越好；充电时间，根据电池容量设定合适的充电时间，快充电池充电时间通常在0.5-1小时；热管理温度，通过冷却系统控制电池温度在最佳工作温度范围内。按照第二标准参数进行监控、调整、调节和控制，可保证动力电池工作在最佳状态，发挥应有性能。可以理解的是，动力电池系统的状态数据也可以包括如前述的第二标准工作参数的内容，只是各数据的数值存在差异。

第一车辆的行车路线数据包括但不限于：时间数据，如出发时间、到达时间、驶总时间等；位置数据，如出发地点、途经地点、目的地点、轨迹数据等；速度数据，如平均车速、瞬时车速、最高车速、超速持续时间等；加速度数据，如加速度大小、急加速次数等；行驶距离数据，如行驶总距离、直线行驶距离、弯道行驶距离等；道路信息，如高速公路、城市道路、山路信息等；路况信息，如停车时间、拥堵情况等；能量消耗数据，如电池消耗、油耗消耗等；综合分析这些数据，可以评估所述第一车辆的能量消耗、安全性、舒适性、经济性等方面的表现，对车辆进行能源管理与控制。

第一车辆的行车环境数据包括但不限于：天气数据，如温度、湿度、风力风向、降水量、 大气压强等数据；道路数据，如道路类型（高速、城市道路等）、道路湿润程度、道路陡坡度等数据；流量数据，如交通流量大小、交通拥堵状态等数据；路况数据，如冰雪、水渍、坑洼等；噪音数据，如环境噪音大小、车内噪音大小等；照明数据，如环境光照条件、车外车内照明等；排放数据，如汽车尾气排放、道路扬尘程度等；信号数据，如交通信号灯、路标识别等；综合分析这些环境数据，可以评估道路的安全性、车辆的实际工况，并据此调整车辆的动力控制和能量管理，实现更安全和智能的驾驶。

车辆状态数据包括但不限于：车速数据，如瞬时车速、平均车速等；加速度数据，如线性加速度、转向加速度、横向加速度等；位置和姿态数据，如绝对位置（经纬度）、相对位置（车道内位置）、横滚角、俯仰角、航向角等；驱动系统数据，如发动机转速、电机转速、电池SOC等；制动系统数据，如制动踏板力、制动压力、ABS和ESP系统状态等；转向系统数据，如方向盘转角、前轮转角等；悬架系统数据，如悬架高度、减震器状态等；车载设备状态，如照明状态、空调状态、多媒体状态等；根据这些车辆状态数据，可以实现对整车情况的监测和判断，辅助驾驶器智能决策。

驾驶员状态数据包括但不限于：生理数据，如心率、心率变异性、脉搏、呼吸率、皮肤电活动等；行为数据，如眼动、头部姿态、驾驶操作、语音等；心理状态，如疲劳程度、注意力状态、情绪状态等；健康状况，如身体状况、疾病史、用药情况等；个人信息，如年龄、 驾龄、驾驶习惯等；环境适应能力，如适应车内环境的能力、适应外界环境变化的能力等；根据这些驾驶员状态数据，可以判断驾驶员的疲劳、注意力、情绪等状态，预测驾驶行为，从而提升车辆的智能化和安全性。

车辆的行驶需求数据包含但不限于：目的地信息，如目的地位置、预计到达时间以及途径点等；行驶路线，如推荐路线、备选路线等；时间预算，如最短时间路线、舒适时间路线等；能源需求，如预计油耗/电量消耗、充电站位置等；舒适性需求，如温度要求、噪音要求、 车内设备使用需求等；安全性需求，如避开事故多发路段、优选道路条件好的路线等；交通状况预测，如预计路况拥堵情况、交通信号灯预测等；驾驶风格，如稳定/激进、追求舒适/追求刺激等；综合考虑这些行驶需求，可以规划出车辆最优路线和行驶策略，实现更智能化的路径规划和舒适驾驶。

氢燃料电池系统的第一标准工作模型包括但不限于：氢气供给系统工作模型，如氢气压缩机管理模型、氢气流量控制阀管理模型、氢气浓度监测模型等；空气供给系统工作模型，如空气压缩机管理模型、空气流量控制阀管理模型等；燃料电池堆模型，如单电池管理模型、电池堆排列方式模型、电池电压-电流特征模型等；冷却系统工作模型，如冷却水泵控制模型、第一风扇控制模型、热交换器控制模型等；电力转换与逆变系统模型，如升压电路调节模型、逆变电路调节模型等；系统控制策略模型，如氢气利用率优化模型、功率平衡模型、系统效率优化模型等。通过建立这些子系统的标准工作模型，可以模拟燃料电池系统在不同工况下的工作情况，实现对整个氢燃料电池系统的数字化管理和优化控制。

动力电池系统的第二标准工作模型包括但不限于：电池单体模型，如等效电路调节模型、电化学控制模型、年份影响模型等；电池管理系统模型，如充电器控制模型、电池均衡电路控制模型、接触电阻调节模型等；电池散热系统模型，如冷却片控制模型、冷却液循环控制模型、第二风扇控制模型等；电池机械安全模型，如电池锁定机构控制模型、电池防挤压和防撞控制模型等；电池热运行模型，如单体电池热管理模型、电池组热传导控制模型、界面热传递控制模型等；电池健康管理模型，如单体健康评估模型、电池剩余寿命预测模型等；电池控制策略模型，如SOC控制模型、SOH控制模型、充放电优化模型等。通过建立这些子系统的标准工作模型，可以实现对动力电池性能、安全性、健康状态等方面的数字化监控和控制，对动力电池进行精确管理。

应当知道的是，图2所示的氢燃料电池系统的管理装置的框图仅作示意，其所示出的各模块的数量并不对本发明的保护范围进行限定。

在本发明一些可能的实施方式中，所述根据所述第一标准工作参数建立第一标准工作模型的步骤，所述控制处理模块被配置为：

从所述第一标准工作参数中提取所述氢燃料电池系统的单电池的双极板参数（包括但不限于：电阻，如电流导电电阻、电流分布均匀性等；导电性数据，如板材电导率、电流集流性能等；气密性数据，如气体孔隙率、气体泄漏率等；力学强度数据，如抗压强度、抗震动强度等；腐蚀电化学性能数据，如耐酸碱腐蚀性、电化学稳定性等；热学性能数据，如热导率、热膨胀系数等；流体动力学性能数据，如气体流通性能、流体压降等；寿命和稳定性数据，如长期稳定性、使用寿命等；流道数据，如类型数据、形状数据、宽度数据、深度数据、长度数据等）、质子交换膜参数、催化剂层参数、气体扩散层参数、氢气渗透速率、电化学反应动力学参数（包括但不限于：表示电极反应动力学活性的指标的交换电流密度；控制氧化反应速率的氧化速率常数；反映电子和质子在电极中的传导速率的电子/质子传递速率常数；表征反应过程中的欧姆电阻损失的扰动电阻；反应中涉及的电子转移数的转移系数；反应的能量障碍/活化能量的反应活化能；反应物吸附在催化剂表面的吸附强度的吸附常数；反映气体分子在电极中的渗透速率的渗透因子；反映催化剂表面覆盖反应中间体的程度的覆盖度；可以建立包含这些参数的动力学模型，定量描述电极反应过程，指导燃料电池运行与控制的优化），以及所述氢燃料电池系统的氢气供给系统的氢气供给系统工作参数及其压缩机流量特征（包括但不限于：供气量与转速的关系，即在不同转速下的供气量大小；供气量与进气压力的关系，即在不同进气压力下的供气量变化；供气量与出气压力的关系，即在不同出气压力下的供气量变化；压缩机效率与流量的关系，即在不同流量下的压缩效率；压缩机功率与流量的关系，即在不同流量下的功率消耗；流量与压缩比的关系，即在不同压缩比下的流量变化；流量的稳定性，即流量波动范围；流量的动态响应，即流量对控制信号变化的响应时间等；建立这些流量特性模型，可以预测压缩机在不同工况下的工作状况，指导氢气供给系统的控制与优化设计）、所述氢燃料电池系统中各管道对应的管道阻力损失参数（包括但不限于：管道粗糙度，反映管道内壁的粗糙程度，与壁面摩擦损失相关；管道内径，决定了气体流动的截面积；管道弯头数，管道的弯头会增加二次流损失；管道长度，管道越长，摩擦损失越大；氢气密度，影响管道内的质量流量；氢气动粘性，影响管道内部的黏性损失；氢气流速，速度越高，动量损失越大；流量改变系数，反映管道截面变化引起的动量损失；局部阻力系数，反映管道组件引起的局部损失；确定这些参数，可以建立管道的数学模型，指导管道系统的优化设计）、冷却系统的冷却系统工作参数及其热交换效率和冷却液流动阻力参数、空气供给系统工作参数；

根据所述双极板参数、所述质子交换膜参数、所述催化剂层参数、所述气体扩散层参数、所述氢气渗透速率、所述电化学反应动力学参数、所述压缩机流量特征、所述管道阻力损失参数、所述冷却系统的热交换效率、所述冷却液流动阻力参数构建单电池管理模型（包括气体传质模型、电极的电荷平衡和电子/离子传导模型等）；

根据所述单电池管理模型和所有单电池的第一串并联方式，建立所述氢燃料电池系统的电池堆的整体电压-电流特征模型；

根据所述氢气供给系统工作参数、所述空气供给系统工作参数、所述冷却系统工作参数分别建立氢气供给系统工作模型（如氢气传输管道流体动力学模型）、冷却系统工作模型（如传热与流体动力学偶合模型）、空气供给系统工作模型（如空气压缩机和阀门流量模型）；

控制所述获取模块获取所述氢燃料电池系统可适配的车辆（即在型号、动力、结构、电连接、安全性、系统管控等方面匹配、能使用此氢燃料电池系统的车辆）的历史工况数据；

根据所述历史工况数据生成所述氢燃料电池系统的第一整体系统控制策略模型（如供氢量和功率控制模型、针对效率和寿命的优化策略模型等）；

将所述单电池管理模型、所述整体电压-电流特征模型、所述氢气供给系统工作模型、所述冷却系统工作模型、所述空气供给系统工作模型和所述第一整体系统控制策略模型融合成所述第一标准工作模型。

在本实施例中，通过参数化建模，可以实现对氢燃料电池系统的精确数字化仿真，进行各种控制策略的评估和优化。

在本实施例中，冷却系统的热交换效率通常包括：换热器效率，反映热交换器在设计工况下的换热性能，定义为实际换热量与理论最大可换热量的比值；综合效率，考虑了传热面积、运行工况、流量分布等多方面因素对换热效果的影响，可以更全面地评价换热器的实际工作性能。影响热交换效率的主要因素有：传热面积与换热需求的匹配程度；流体流动的对流换热系数；流体流速分布的均匀性；换热器结垢与污染的程度；换热器材料的导热性；换热过程中的压降损失等。通过测试获得换热器在不同工况下的换热效率，可以建立精确的数学模型，指导冷却系统的设计与控制优化。

在本实施例中，氢燃料电池系统中的冷却液流动会产生阻力，主要的冷却液流动阻力参数包括但不限于：冷却液的密度和动力学粘度（决定了流体的流动阻力特征）、流道截面积（反映了流体流过管道或流场板流道的截面）、流道表面粗糙度（影响流道的摩擦阻力）、流道曲率半径（影响流道的二次流损失）、流量和流速（速度越高，动量损失越大）、管件数目与结构（管件的转弯会产生局部流动损失）、流道长度（影响流道摩擦损失）、介质温度（会改变冷却液性质，进而影响流动阻力）、气液夹带（会增加流动阻力）等。获得这些参数数据，建立数学模型，可以评估不同工况下的流动阻力，指导冷却系统的优化设计。

在本实施例中，所述氢燃料电池系统中的气体传质模型包括但不限于：扩散层气体传质模型（描述氢气和空气在气体扩散层中的扩散机理，计算气体有效传质系数）、双极板气体传质模型（计算气体在流场板气体流道中的对流传质）、负载变化动态模型（计算瞬态工况下气体浓度的动态变化）、积水影响模型（评估电极面积减少对气体扩散的影响）、二元混合气体模型（考虑氢气、氧气、水蒸气等多组分气体混合效应）、稀疏性模型（反映低浓度气体状态下的非连续相传质规律）、膜透过模型（描述氢气和氧气在质子交换膜的透过机理）、温度场耦合模型（计算温度分布对气体扩散的影响）、多尺度模型（连接分子运动和连续体两种传质机理）等；建立这些模型，可以计算气体在燃料电池各部件中的传质运动，指导系统优化设计。

在本发明一些可能的实施方式中，所述根据所述第二标准工作参数建立第二标准工作模型的步骤，包括：

从所述第二标准工作参数中提取所述动力电池系统的单体电池的第二电化学反应动力学参数、极片面积、液流专性、电池充电电压、放电截止电压、电池工作温度、充放电电流、电芯内阻、充电时间、电极溶液数据、电池管理系统参数（如电流采样精度、温度采样误差等）、热管理系统参数（如冷却介质类型及流量、风扇型号及转速等）；

根据所述第二电化学反应动力学参数、所述极片面积、所述液流专性、所述电池充电电压、所述放电截止电压、所述电池工作温度、所述充放电电流、所述电芯内阻、所述充电时间、所述电极溶液数据和所述热管理系统参数建立电池单体模型（包括包含内阻、开路电压、极化电压-电流关系的等效电路模型；电极溶液的激发和扩散模型；充放电过程的热管理模型等）；

获取所述动力电池系统的所有所述单体电池的第二串并联连接方式；

根据所述第二串并联连接方式、所述电池管理系统参数和所述电池单体模型构建所述动力电池系统的整体内阻均衡模型、系统热管理模型（如冷却液流动和热交换模型、风扇流体力学模型等）、电池管理系统模型（如电流/电压检测误差控制模型、充放电管理模型、平衡电路控制模型等）；可以理解的是，在本发明实施例中，串并联连接方式是指单体电池/单电池间的连接方式（包括串联、并联或者串并联混合等）。

根据所述历史工况数据生成所述动力电池系统的第二整体系统控制策略模型；

将所述电池单体模型、所述整体内阻均衡模型、所述系统热管理模型、所述电池管理系统模型和所述第二整体系统控制策略模型融合成所述第二标准工作模型。

在本实施例中，通过参数化建模，可以实现对动力电池系统的精确数字化仿真，进行系统控制和优化。

在本实施例中，动力电池系统的极片面积指电池正极和负极活性材料覆盖在集流体上的总表面积，它是评估电池功率性能的一个重要参数。极片面积与电池容量和输出功率有直接关系：极片面积越大，在同一载荷密度下可以提供更高的电池容量；极片面积越大，在同一电流条件下单位面积的载流密度越小，电池的功率性能会更好；增大极片面积可以提高电池的倍率充放电性能；极片利用率是实际参与反应的有效面积与几何面积之比，要尽量提高利用率；极片面积要匹配电解质体积，保证足够的渗透和扩散；考虑到成本，要优化电池中极片面积与容积比，提高单位体积的能量密度。

动力电池系统的电化学反应动力学参数包括但不限于：电极反应的交换电流密度（反应动力学活性的指标）、电子/离子传输速率常数（电子和离子在电极中的传导速率）、转移系数（反应中涉及的电子转移数）、反应活化能（反应的能量障碍）、电极表面覆盖度（电极表面覆盖反应中间体的程度）、扩散系数（反应物在电极内部的扩散速率）、吸附平衡常数（反应物吸附在电极表面的吸附强度）、电极孔隙度（影响反应物传质的参数）、渗透率（反应物在电极中的渗透速率）、电荷转移抵抗（反应过程中的欧姆电阻损失）等；建立包含这些参数的动力学模型，可以定量描述电极反应过程，作为电池的优化设计和运行控制的参考数据。

动力电池系统的液流专性是评价电解质溶液在电池内部流动情况的一个参数，反映了电解质流过电极孔隙时，流体流动的均匀性。液流专性的值介于0到1之间，值越接近1，表示液体流动越均匀；值越小，表示流动越不均匀。影响液流专性的主要因素包括：电极的孔隙率和迂回系数（孔隙率是指电极内部为空隙的体积分数，孔隙率越高，表示电极中有更多的空间可以让电解质通过，因此有利于获得更高的液流专性；迂回系数表示电解质在电极内部传输时路径迂回程度的指标，迂回系数越小，表示电解质的流动路径越直，液流更均匀；迂回系数越大，路径越迂回曲折，流动越不均匀。通常需要优化电极的组成和结构，使其具有高孔隙率和低迂回系数，这样可以获得更好的液流专性，提升电池性能）、进出口的设计和分布；极板和隔膜的导流性能；流道结构的合理性；电解质流体的性质。优化液流专性，可以提高电池的效率，改善热管理和寿命。

在本发明一些可能的实施方式中，所述根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据的步骤，所述控制处理模块被配置为：

从所述行车路线数据中得到行驶路线、导航路径、路况信息，并根据所述行驶路线、所述导航路径和所述路况信息预测所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一行驶路线和第一行驶时间；

从所述行车环境数据中得到道路条件数据、交通状况数据、天气情况数据，并根据所述道路条件数据、所述交通状况数据、所述天气情况数据预测所述第一预设时间段内所述第一车辆将会遇到的第一行车环境；

从所述车辆状态数据中得到车辆健康状况数据、电量情况数据，并根据所述车辆健康状况数据、所述电量情况数据以及预设的第一能耗预测模型得到所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一电量需求；

从所述驾驶员状态数据中得到疲劳程度数据、注意力分散程度数据、视线数据，并根据所述疲劳程度数据、所述注意力分散程度数据和所述视线数据评估所述第一车辆的驾驶员在所述第一预设时间段内的第一驾驶能力；

根据所述第一行驶路线、所述第一行驶时间、所述第一行车环境、所述第一电量需求和所述第一驾驶能力和预设的需求评估模型，评估所述第一车辆在所述第一预设时间段内的行驶需求（包括预计行驶路线、行驶时间、充电/加油需要、休息需要等），获得所述行驶需求数据。

在本实施例中，可以考虑采用机器学习算法训练模型，使预测结果更加准确，并可以通过与实际行驶数据反馈校准，持续优化模型。

本实施例的方案可以比较全面地分析车辆自身数据和外部环境数据，来预测未来一段时间的行驶需求，为智能汽车的自主决策提供支持。

在本发明一些可能的实施例中，所述根据所述第一行驶路线、所述第一行驶时间、所述第一行车环境、所述第一电量需求和所述第一驾驶能力和预设的需求评估模型，评估所述第一车辆在所述第一预设时间段内的行驶需求（包括预计行驶路线、行驶时间、充电/加油需要、休息需要等），获得所述行驶需求数据的步骤，包括：

收集和分析历史行车数据（包括历史行车路线数据、历史行车环境数据、历史行车车辆状态数据、历史行车驾驶员数据等）和历史行车需求数据，建立行车数据与行驶需求之间的关系模型，即需求评估模型；

利用所述第一行驶路线、所述第一行车环境，结合所述需求评估模型，评估该路线的交通状况、路况、能耗等，确定路线的安全性和舒适性需求；

根据所述第一行驶时间、所述第一电量需求、需求评估模型等评估第一车辆的充电需求等；

根据所述所述第一驾驶能力评估驾驶员状态，预测驾驶员的疲劳状况、注意力分配情况，确定行驶期间的休息需要；

另外，还可以根据车辆健康状况数据分析所述第一车辆的车辆状态数据，判断第一车辆的技术状况是否适合当前的行驶目标，预测第一车辆的维护保养需求；

综合考虑安全性、舒适性、经济性等因素，确定车辆的速度方案、行驶路线、充电/加油策略等方面的需求；

根据数据变化实时更新车辆行驶需求，进行闭环反馈控制；

应用机器学习算法持续优化行驶需求预测，提高决策的智能化水平；

提供多种行驶需求方案供驾驶员选择，兼顾驾驶员主观偏好。

通过上述方法，可以实现对车辆未来一段时间的行驶需求进行预测和规划，使车辆得到更智能化的运动控制。

在本发明一些可能的实施方式中，所述根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理的步骤，所述控制处理模块被配置为：

根据所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行分析，计算所述氢燃料电池系统可提供的第一功率（如可输出的最大功率）；

根据所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行分析，计算所述动力电池系统可提供的第二功率（如可输出的最大功率）；

根据所述行驶需求数据确定所述第一车辆需要的第三功率；

当所述第二功率小于所述第三功率时，计算二者的第一功率差值；

当所述第一功率不小于所述第一功率差值时，根据所述第一功率差值控制所述氢燃料电池系统进行功率输出；

当所述第一功率小于所述第一功率差值时，对所述行驶需求数据进行修改，得到第一行驶需求数据，使得根据所述第一行驶需求数据得到的所述第一车辆的第四功率减去所述第二功率的第二功率差值小于所述第一功率；

根据所述第一行驶需求数据、所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行管理；

根据所述第一行驶需求数据、所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行管理（如确定满足需求所需的系统供氢量、功率输出等参数；根据行驶需求和系统状态，制定氢燃料电池的供氢量调节方案、冷却策略等控制指令；实时调整氢燃料电池系统输出功率，实现与动力电池的协调配合；在保证行驶需求的前提下，优化氢燃料电池系统的效率和寿命等）。

在本实施例中，还包括：利用闭环控制、在线优化等策略，实现氢燃料电池系统的智能化管理；记录运行数据、更新模型参数，持续改进系统管理策略。

本实施例，通过运用系统模型和多源数据，可以实现对复杂氢燃料电池系统的精确数字化管理和控制。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不是必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，可轻易想到变化或替换，均可作各种更动与修改，包含上述不同功能、实施步骤的组合，包含软件和硬件的实施方式，均在本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种氢燃料电池系统的管理方法，其特征在于，包括：

获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数，并建立第一标准工作模型；

获取动力电池系统的第二标准工作参数，并建立第二标准工作模型；

获取第一车辆的行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据、所述氢燃料电池系统的第一状态数据、所述动力电池系统的第二状态数据；

根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据；

根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理；

所述获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数，并建立第一标准工作模型的步骤，包括：

从所述第一标准工作参数中提取所述氢燃料电池系统的单电池的双极板参数、质子交换膜参数、催化剂层参数、气体扩散层参数、氢气渗透速率、电化学反应动力学参数，以及所述氢燃料电池系统的氢气供给系统工作参数及其压缩机流量特征、所述氢燃料电池系统中各管道对应的管道阻力损失参数、冷却系统工作参数及其热交换效率和冷却液流动阻力参数、空气供给系统工作参数；

根据所述双极板参数、所述质子交换膜参数、所述催化剂层参数、所述气体扩散层参数、所述氢气渗透速率、所述电化学反应动力学参数、所述压缩机流量特征、所述管道阻力损失参数、所述冷却系统的热交换效率、所述冷却液流动阻力参数构建单电池管理模型；

根据所述单电池管理模型和所有单电池的第一串并联方式，建立所述氢燃料电池系统的电池堆的整体电压-电流特征模型；

根据所述氢气供给系统工作参数、所述空气供给系统工作参数、所述冷却系统工作参数分别建立氢气供给系统工作模型、冷却系统工作模型、空气供给系统工作模型；

获取所述氢燃料电池系统可适配的车辆的历史工况数据；

根据所述历史工况数据生成所述氢燃料电池系统的第一整体系统控制策略模型；

将所述单电池管理模型、所述整体电压-电流特征模型、所述氢气供给系统工作模型、所述冷却系统工作模型、所述空气供给系统工作模型和所述第一整体系统控制策略模型融合成所述第一标准工作模型；

所述获取动力电池系统的第二标准工作参数，并建立第二标准工作模型的步骤，包括：

从所述第二标准工作参数中提取所述动力电池系统的单体电池的第二电化学反应动力学参数、极片面积、液流专性、电池充电电压、放电截止电压、电池工作温度、充放电电流、电芯内阻、充电时间、电极溶液数据、电池管理系统参数、热管理系统参数；

根据所述第二电化学反应动力学参数、所述极片面积、所述液流专性、所述电池充电电压、所述放电截止电压、所述电池工作温度、所述充放电电流、所述电芯内阻、所述充电时间、所述电极溶液数据和所述热管理系统参数建立电池单体模型；

获取所述动力电池系统的所有所述单体电池的第二串并联连接方式；

根据所述第二串并联连接方式、所述电池管理系统参数和所述电池单体模型构建所述动力电池系统的整体内阻均衡模型、系统热管理模型、电池管理系统模型；

根据所述历史工况数据生成所述动力电池系统的第二整体系统控制策略模型；

将所述电池单体模型、所述整体内阻均衡模型、所述系统热管理模型、所述电池管理系统模型和所述第二整体系统控制策略模型融合成所述第二标准工作模型。

2.根据权利要求1所述的氢燃料电池系统的管理方法，其特征在于，所述根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据的步骤，包括：

从所述行车路线数据中得到行驶路线、导航路径、路况信息，并根据所述行驶路线、所述导航路径和所述路况信息预测所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一行驶路线和第一行驶时间；

从所述行车环境数据中得到道路条件数据、交通状况数据、天气情况数据，并根据所述道路条件数据、所述交通状况数据、所述天气情况数据预测所述第一预设时间段内所述第一车辆将会遇到的第一行车环境；

从所述车辆状态数据中得到车辆健康状况数据、电量情况数据，并根据所述车辆健康状况数据、所述电量情况数据以及预设的第一能耗预测模型得到所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一电量需求；

从所述驾驶员状态数据中得到疲劳程度数据、注意力分散程度数据、视线数据，并根据所述疲劳程度数据、所述注意力分散程度数据和所述视线数据评估所述第一车辆的驾驶员在所述第一预设时间段内的第一驾驶能力；

根据所述第一行驶路线、所述第一行驶时间、所述第一行车环境、所述第一电量需求和所述第一驾驶能力和预设的需求评估模型，评估所述第一车辆在所述第一预设时间段内的行驶需求，获得所述行驶需求数据。

3.根据权利要求2所述的氢燃料电池系统的管理方法，其特征在于，所述根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理的步骤，包括：

根据所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行分析，计算所述氢燃料电池系统可提供的第一功率；

根据所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行分析，计算所述动力电池系统可提供的第二功率；

根据所述行驶需求数据确定所述第一车辆需要的第三功率；

当所述第二功率小于所述第三功率时，计算二者的第一功率差值；

当所述第一功率不小于所述第一功率差值时，根据所述第一功率差值控制所述氢燃料电池系统进行功率输出；

当所述第一功率小于所述第一功率差值时，对所述行驶需求数据进行修改，得到第一行驶需求数据，使得根据所述第一行驶需求数据得到的所述第一车辆的第四功率减去所述第二功率的第二功率差值小于所述第一功率；

根据所述第一行驶需求数据、所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行管理；

根据所述第一行驶需求数据、所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行管理。

4.一种氢燃料电池系统的管理装置，其特征在于，包括：获取模块和控制处理模块；

所述获取模块被配置为：

获取氢燃料电池系统的第一标准工作参数；

获取动力电池系统的第二标准工作参数；

获取第一车辆的行车路线数据、行车环境数据、车辆状态数据、驾驶员状态数据、所述氢燃料电池系统的第一状态数据、所述动力电池系统的第二状态数据；

所述控制处理模块被配置为：

根据所述第一标准工作参数建立第一标准工作模型；

根据所述第二标准工作参数建立第二标准工作模型；

根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据；

根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理；

所述根据所述第一标准工作参数建立第一标准工作模型的步骤，所述控制处理模块被配置为：

从所述第一标准工作参数中提取所述氢燃料电池系统的单电池的双极板参数、质子交换膜参数、催化剂层参数、气体扩散层参数、氢气渗透速率、电化学反应动力学参数，以及所述氢燃料电池系统的氢气供给系统工作参数及其压缩机流量特征、所述氢燃料电池系统中各管道对应的管道阻力损失参数、冷却系统工作参数及其热交换效率和冷却液流动阻力参数、空气供给系统工作参数；

根据所述双极板参数、所述质子交换膜参数、所述催化剂层参数、所述气体扩散层参数、所述氢气渗透速率、所述电化学反应动力学参数、所述压缩机流量特征、所述管道阻力损失参数、所述冷却系统的热交换效率、所述冷却液流动阻力参数构建单电池管理模型；

根据所述单电池管理模型和所有单电池的第一串并联方式，建立所述氢燃料电池系统的电池堆的整体电压-电流特征模型；

根据所述氢气供给系统工作参数、所述空气供给系统工作参数、所述冷却系统工作参数分别建立氢气供给系统工作模型、冷却系统工作模型、空气供给系统工作模型；

控制所述获取模块获取所述氢燃料电池系统可适配的车辆的历史工况数据；

根据所述历史工况数据生成所述氢燃料电池系统的第一整体系统控制策略模型；

将所述单电池管理模型、所述整体电压-电流特征模型、所述氢气供给系统工作模型、所述冷却系统工作模型、所述空气供给系统工作模型和所述第一整体系统控制策略模型融合成所述第一标准工作模型；

所述根据所述第二标准工作参数建立第二标准工作模型的步骤，包括：

从所述第二标准工作参数中提取所述动力电池系统的单体电池的第二电化学反应动力学参数、极片面积、液流专性、电池充电电压、放电截止电压、电池工作温度、充放电电流、电芯内阻、充电时间、电极溶液数据、电池管理系统参数、热管理系统参数；

根据所述第二电化学反应动力学参数、所述极片面积、所述液流专性、所述电池充电电压、所述放电截止电压、所述电池工作温度、所述充放电电流、所述电芯内阻、所述充电时间、所述电极溶液数据和所述热管理系统参数建立电池单体模型；

获取所述动力电池系统的所有所述单体电池的第二串并联连接方式；

根据所述第二串并联连接方式、所述电池管理系统参数和所述电池单体模型构建所述动力电池系统的整体内阻均衡模型、系统热管理模型、电池管理系统模型；

根据所述历史工况数据生成所述动力电池系统的第二整体系统控制策略模型；

将所述电池单体模型、所述整体内阻均衡模型、所述系统热管理模型、所述电池管理系统模型和所述第二整体系统控制策略模型融合成所述第二标准工作模型。

5.根据权利要求4所述的氢燃料电池系统的管理装置，其特征在于，所述根据所述行车路线数据、所述行车环境数据、所述车辆状态数据、所述驾驶员状态数据确定所述第一车辆在未来的第一预设时间段内的行驶需求数据的步骤，所述控制处理模块被配置为：

从所述行车路线数据中得到行驶路线、导航路径、路况信息，并根据所述行驶路线、所述导航路径和所述路况信息预测所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一行驶路线和第一行驶时间；

从所述行车环境数据中得到道路条件数据、交通状况数据、天气情况数据，并根据所述道路条件数据、所述交通状况数据、所述天气情况数据预测所述第一预设时间段内所述第一车辆将会遇到的第一行车环境；

从所述车辆状态数据中得到车辆健康状况数据、电量情况数据，并根据所述车辆健康状况数据、所述电量情况数据以及预设的第一能耗预测模型得到所述第一车辆在所述第一预设时间段内的第一电量需求；

从所述驾驶员状态数据中得到疲劳程度数据、注意力分散程度数据、视线数据，并根据所述疲劳程度数据、所述注意力分散程度数据和所述视线数据评估所述第一车辆的驾驶员在所述第一预设时间段内的第一驾驶能力；

根据所述第一行驶路线、所述第一行驶时间、所述第一行车环境、所述第一电量需求和所述第一驾驶能力和预设的需求评估模型，评估所述第一车辆在所述第一预设时间段内的行驶需求，获得所述行驶需求数据。

6.根据权利要求5所述的氢燃料电池系统的管理装置，其特征在于，所述根据所述行驶需求数据、所述第一状态数据、所述第二状态数据、所述第一标准工作模型和所述第二标准工作模型对所述氢燃料电池系统进行管理的步骤，所述控制处理模块被配置为：

根据所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行分析，计算所述氢燃料电池系统可提供的第一功率；

根据所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行分析，计算所述动力电池系统可提供的第二功率；

根据所述行驶需求数据确定所述第一车辆需要的第三功率；

当所述第二功率小于所述第三功率时，计算二者的第一功率差值；

当所述第一功率不小于所述第一功率差值时，根据所述第一功率差值控制所述氢燃料电池系统进行功率输出；

当所述第一功率小于所述第一功率差值时，对所述行驶需求数据进行修改，得到第一行驶需求数据，使得根据所述第一行驶需求数据得到的所述第一车辆的第四功率减去所述第二功率的第二功率差值小于所述第一功率；

根据所述第一行驶需求数据、所述第二标准工作模型和所述第二状态数据对所述动力电池系统进行管理；

根据所述第一行驶需求数据、所述第一标准工作模型和所述第一状态数据对所述氢燃料电池系统进行管理。