CN117922384B - 一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法及系统，属于船舶的推进控制技术领域。本发明以混合动力系统的综合成本最小为目标进行第一层优化，得到最优的燃料电池功率和锂电池功率，其中，所述综合成本为：第一层控制周期内氢气消耗成本、锂电池的能量损失成本、燃料电池输出功率造成的衰退成本以及荷电状态偏离惩罚函数的加权和；结合第一层优化得到的最优的燃料电池和锂电池功率，以第二层控制周期内混合动力系统的效率最大为目标进行第二层优化，得到更新后的燃料电池效率，以用于计算第一层优化中混合动力系统的氢气消耗成本；本发明兼顾了混合动力系统的运行经济性与运行效率，提高了能量控制精度。
Description
技术领域
本发明涉及船舶的推进控制技术领域，尤其涉及燃料电池混合动力纯电船舶技术领域，具体涉及一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法、一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制系统、一种计算机设备、一种计算机可读存储介质及一种计算机程序产品。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
太阳能发电和氢基燃料等零碳清洁能源等在海运中的应用受到了人们的广泛关注，这些技术引入船舶电力系统，为减小船舶碳排放、提高能源效率和革新船舶电力系统架构提供了一条新的途径。
燃料电池是通过离子转移将氢气的化学能转化为电能，反应产物只有水，平稳性能好，效率高，近年来在交通领域应用广泛，燃料电池在船舶中的应用是未来解决船舶零排放的重要技术储备之一。燃料电池的动态性能较差，如果作为供电系统的唯一能源，其输出功率无法迅速适应船舶功率负载需求的变化；燃料电池/锂电池的混合动力系统能够有效的改善这个问题，混合动力系统能够在不同的时间尺度上表现出不同的输出特性，能量管理策略对于发挥混动系统优势具有重要的作用。但是，发明人发现，现有的燃料电池/锂电池的混合动力系统大多应用在新能源汽车或者混合动力客车中，并不能直接的转移到具备双燃料电池系统的动力要求较高的船舶上进行应用。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法及系统，在第一层控制中以最小化系统综合成本对经济性问题进行建模，实现了燃料电池功率和锂电池功率的最优分配，结合第一层控制的优化结果在第二层控制中对混合动力系统的运行效率进行优化，将优化结果反馈至第一层优化中，兼顾了混合动力系统的运行经济性与运行效率，提高了能量控制精度。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法。
一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法，包括以下过程：
以混合动力系统的综合成本最小为目标进行第一层优化，得到最优的燃料电池功率和锂电池功率，其中，所述综合成本为：第一层控制周期内氢气消耗成本、锂电池的能量损失成本、燃料电池输出功率造成的衰退成本以及荷电状态偏离惩罚函数的加权和；
结合第一层优化得到的最优的燃料电池和锂电池功率，以第二层控制周期内混合动力系统的效率最大为目标进行第二层优化，得到更新后的燃料电池效率，以用于计算第一层优化中混合动力系统的氢气消耗成本。
作为本发明第一方面进一步的限定，混合动力系统的氢气消耗成本为：燃料电池和锂电池的瞬时氢耗、氢气成本以及第一层优化时间步长的乘积。
作为本发明第一方面进一步的限定，锂电池的能量损失成本为：第一层优化时间步长内锂电池的容量损耗与锂电池成本的乘积；燃料电池输出功率造成的衰退成本为：负荷波动带来的燃料电池成本、高负荷工况下的燃料电池成本以及低负荷工况下的燃料电池成本的加和。
作为本发明第一方面进一步的限定，荷电状态偏离惩罚函数为：当前荷电状态与荷电状态参考值的差值的绝对值的平方。
作为本发明第一方面进一步的限定，结合第一层优化得到的最优的燃料电池和锂电池功率，包括：第一层优化的燃料电池功率之和等于第二层优化的燃料电池功率之和，根据锂电池功率得到用于混合动力系统的效率计算的状态转化函数。
作为本发明第一方面更进一步的限定，对第二层控制周期内的任一时刻，以此时刻的第一燃料电池功率、第二燃料电池功率和锂电池功率的加和为第一计算结果，以此时刻第一燃料电池功率与第一燃料电池效率的比值、第二燃料电池功率与第二燃料电池效率的比值、状态转化函数与第一层优化得到锂电池功率的乘积三者的加和作为第二计算结果，以第一计算结果与第二计算结果的比值作为此时刻的混合动力系统的效率。
第二方面，本发明提供了一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制系统。
一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制系统，包括：
第一层控制单元，被配置为：以混合动力系统的综合成本最小为目标进行第一层优化，得到最优的燃料电池功率和锂电池功率，其中，所述综合成本为：第一层控制周期内氢气消耗成本、锂电池的能量损失成本、燃料电池输出功率造成的衰退成本以及荷电状态偏离惩罚函数的加权和；
第二层控制单元，被配置为：结合第一层优化得到的最优的燃料电池和锂电池功率，以第二层控制周期内混合动力系统的效率最大为目标进行第二层优化，得到更新后的燃料电池效率，以用于计算第一层优化中混合动力系统的氢气消耗成本。
第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：处理器和计算机可读存储介质；
处理器，适于执行计算机程序；
计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如本发明第一方面所述的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于被处理器加载并执行如本发明第一方面所述的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法。
第五方面，本发明提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如本发明第一方面所述的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明创新性的提出了一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制策略，在第一层控制中以最小化系统综合成本对经济性问题进行建模，实现了燃料电池功率和锂电池功率的最优分配，结合第一层控制的优化结果在第二层控制中对混合动力系统的运行效率进行优化，将优化结果反馈至第一层优化中，兼顾了混合动力系统的运行经济性与运行效率，提高了能量控制精度。
2、本发明创新性的提出了一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制策略，能够根据划分的船舶航行状态，对模型预测控制中的权重系数进行更新，细化船舶在不同状态下的优化侧重点，加强了策略的适应度。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明实施例1提供的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法的原理示意图；
图2为本发明实施例1提供的燃料电池混动船舶电力系统拓扑；
图3为本发明实施例1提供的燃料电池系统电堆功率、压缩机功率、泵功率和净输出功率情况；
图4为本发明实施例1提供的燃料电池效率与氢耗的关系；
图5为本发明实施例1提供的锂电池效率、SOC和功率的关系；
图6为本发明实施例1提供的锂电池内阻、开路电压和SOC的关系；
图7为本发明实施例1提供的某型燃料电池纯电船舶负荷与工况划分；
图8为本发明实施例1提供的某型船舶能量分配结果（a）、燃料电池压力（b）以及锂电池压力（c）的示意图；
图9为本发明实施例1提供的TMPC策略船舶能量分配结果（a）、燃料电池压力（b）以及锂电池压力（c）的示意图；
图10为本发明实施例1提供的TMPC策略与船舶策略的SOC图；
图11为本发明实施例1提供的TMPC策略与某型船舶氢耗对比（a）和电池容量损失对比（b）示意图；
图12为本发明实施例1提供的D-ECMS船舶能量分配结果（a）、燃料电池压力（b）和锂电池压力（c）的示意图；
图13为本发明实施例1提供的DP船舶能量分配结果（a）、燃料电池压力（b）和锂电池压力（c）的示意图；
图14为本发明实施例1提供的TMPC、D-ECMS和DP策略的SOC图；
图15为本发明实施例1提供的TMPC、D-ECMS和DP策略氢耗对比（a）、电池容量损失对比（b）以及燃料电池衰退对比（c）的示意图；
图16为本发明实施例1提供的燃料电池效率与功率分配；
图17为本发明实施例1提供的三种策略燃料电池效率对比；
图18为本发明实施例1提供的三种策略下燃料电池输出功率直方图；
图19为本发明实施例1提供的三种策略下混动系统效率对比；
图20为本发明实施例2提供的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制系统的示意图；
图21为本发明实施例3提供的电子设备的示意图；1001、处理器；1002、通信接口；1003、计算机可读存储介质。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1：
在本实现方式中，提出了一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法，将混合动力系统能量管理问题分为经济问题和效率问题，建立燃料电池和锂电池的预测模型，分别确定经济问题和效率问题的目标函数；采用双层模型预测控制（TMPC，Two ModelPredictive Control）框架下的求解方式，将连续时间优化转化为离散时间优化问题，加入状态变量的反馈，以补偿预测模型的不确定性。
图1给出了双层能量管理策略的分层结构，上层和下层控制器的采样点分别为和/>，/>和/>为上层和下层的预测范围（Prediction Horizon），此处控制范围与预测范围（Control Horizon）相等，/>和/>上层和下层的优化步长（Optimization Step），求解两层相互关联的目标函数，得到每一步的控制动作。上层目标函数解算出控制步长内动作，传递至下层，影响其优化结果，在上层预测范围内计算得出的控制序列中，只有首个元素被用作下层的基准值参考，而其他元素则被丢弃，这种操作在下一个时间步长/>时重复执行。
本发明的优化过程中，根据船舶航行中的功率需求数据特征来划定船舶处于的具体工况，船舶运行工况，包括：
在定航速状态下，船舶以稳定速度巡航，螺旋桨推力与航行阻力平衡，负荷功率相对稳定，但在遇到航行条件变化（如航行阻力或水速变化）时，船舶需调整功率维持速度，这种情况下，船舶不需频繁加减速，良好航行条件下功率需求不高，但克服额外阻力以维持航速时需更高功率；
在定转矩航行状态下，船舶维持螺旋桨转矩恒定，实际航速因海况变化而异，不利条件下航速降低可能导致功率需求减少，而加速时阻力增加使负荷功率上升，功率需求受航行状况的影响波动较大；
在近港航行状态下，船舶密集，为留够功率裕度，船速较低，功率需求低，但频繁用舵和推进器导致能源设备需在低高功率间快速切换，船舶靠岸中，由于港口配备岸电设备，此航行状态将不再保持电池SOC，优先保证船舶的动力需求。
本发明细化了策略目标，根据船舶所处的工况，通过更新模型预测控制框架中目标函数的权重系数，提高策略的适应度，不同工况下策略的侧重点如下：
在定航速航行状态下，能量管理策略以氢气消耗经济性为主要目标；在定转矩航行状态下，能量管理策略以减少燃料电池衰退损失和锂电池容量损失为主要目标；在近港航行状态下，能量管理策略以减少燃料电池衰退损失和氢气消耗经济性为主要目标，通过控制总得目标函数的权重系数可实现控制的偏向。
如图2所示，为燃料电池混动船舶电力系统拓扑，该船采用燃料电池和锂电池构成的混合动力系统，其中，由两套燃料电池系统（包括燃料电池1和燃料电池2）构成多堆燃料电池系统作为主动力源，通过单向DC/DC变换器连接至直流母线；锂电池作为电池储能系统，通过双向DC/DC变换器接入直流母线。船舶的推进负载通过DC/AC转换后的交流电供电，船舶上还对应的连接有断路器、服务负荷以及EMS（Energy Management System，能量管理系统）。在不同模式下，电池可以向直流母线供电或从中接收电力，船舶左右舷分别配置有纵向母线，两侧母线跨越船体相连，形成环形供电系统，增强了电力系统的可靠性，同时使舷侧具备孤网运行能力。
燃料电池电堆作为系统的核心部件，其运行需要辅助设备的支持，在电堆内发生氧化还原反应产生电能，其中部分电能供给了冷却系统、水泵等辅助设备，而剩余的部分则为净输出功率/>，通过变换器输送至直流母线，本发明燃料电池功率关系如图3所示。燃料电池的系统效率有三方面的影响因素，首先是燃料电池的燃料利用效率/>，表示燃料热值转换为电能的情况；其次是电压效率/>，表示燃料电池极化过程的影响；最后是燃料电池系统的电效率/>，体现燃料电池系统净输出功率能力，如式（1）所示，燃料电池系统效率为三部分的相乘：/>（1）；
对于燃料电池单体而言，其瞬时氢耗公式为：/>（2）；
式中，为电堆中单体电池的数量；/>为氢气的摩尔质量；/>为燃料电池电流；为燃料电池氢气消耗质量；/>为法拉第系数；/>表示燃料电池电压；/>为燃料电池能斯特电压；/>为燃料电池净输出功率；/>为燃料电池电堆功率。燃料电池氢耗与燃料电池系统效率的关系曲线如图4所示。
船舶航行工况复杂，燃料电池易受到剧烈的功率载荷变化，因此需要着重考虑燃料电池运行中的退化现象，燃料电池退化率见表1，其中高负荷工况为燃料电池输出功率大于额定功率的80%，临界值用表示；低负荷工况为燃料电池输出功率小于额定功率的5%，临界值用/>表示。
表1：燃料电池退化系数。
电池充放电机理模型复杂，采用简化的电池等效电路模型。根据项目供应商提供的数据，来体现电池充放电特性，电池电压和荷电状态（SOC）模型如下式：（3）；
锂电池的充放电效率，记为：（4）；
式中，为锂电池功率；/>为锂电池开路电压；/>为锂电池荷电状态；/>为锂电池最大容量；/>为锂电池充放电内阻，分为充电内阻/>和放电内阻/>；锂电池效率与SOC和功率的关系如图5所示，锂电池SOC、开路电压/>、充放电内阻的关系如图6所示。
考虑充放电效率的锂电池输出功率为：（5）；
式中：为锂电池的输出功率；/>和/>是放电和充电的效率。
锂电池的等效氢耗通过以下公式计算：（6）；
式中：为锂电池的瞬时等效氢耗；/>为氢气的能量密度。
电池老化包括循环老化和日历老化，由于本发明重点关注电池的循环老化，考虑到SOC状态对电池损耗的影响，电池容量损失模型为：
；
（8）；
式中：为电池的损耗容量；/>为活化能；/>为气体常数；/>为绝对温度；z为电荷量的关系指数；/>和/>为SOC增益，如表2所示。
表2：SOC参数表。
本实施例中上层能量管理策略的目标为混动系统综合成本最小，状态变量为，目标函数考虑了两个方面：一部分是混合动力系统等效氢气消耗的经济性，反映混动船舶的短期运行成本；另一部分是燃料电池和锂电池的寿命衰减，反应船舶的长期维护成本。
上层策略中采样时刻时，混合动力系统的氢气消耗成本/>表示为：
（9）；
式中，为氢气成本，/>和/>分别为燃料电池和锂电池的瞬时氢耗，/>为上层策略的优化步长（Optimization Step）。
锂电池的能量损失成本表示为：/>（10）；
式中，为锂电池成本，/>为步长/>内电池的容量损耗。
将燃料电池性能衰退，体现到燃料电池的功率输出能力上，做出下式的变换：
（11）；
式中，表示高负荷燃料电池衰退率；/>表示低负荷燃料电池衰退率；/>表示负荷波动燃料电池衰退率；/>表示燃料电池最大电压退化值；/>，/>和/>分别为表1中燃料电池变载、高负荷和低负荷工况下的衰退速率；/>表示燃料电池在/>时的输出功率；/>为在/>时燃料电池分配的总功率；/>表示一个优化步长中燃料电池输出功率的变化量。
对燃料电池输出功率情况在预测周期之后才可以确定，借助定义的辅助函数，表示燃料电池在高负荷与低负荷之间的状态转换：
（12）；
式中，和/>分别两个燃料电池高、低负荷工况临界值的和；/>和分别为两个燃料电池输出功率的上限值和下限值的和。
因此，由燃料电池输出功率造成的衰退成本为：（13）；（14）；
式中，为燃料电池功率变化造成的衰退成本；/>为燃料电池高负荷与低负荷造成的衰退成本；/>为燃料电池价格；/>为燃料电池使用寿命内功率衰退最大值。
此外，在每个预测周期结束的末尾，锂电池荷电状态SOC应尽可能保持在SOC参考值附近，保证其在下一周期能继续发挥作用，因此加入SOC偏离惩罚函数，表示如下：
（15）；
对于上层能量管理策略，等式约束条件是混动系统的功率平衡：
（16）；
式中，为/>时刻的系统负载功率；/>为/>时刻锂电池功率。
不等式约束条件包括对设备输出功率的限制和设备状态的约束：（17）；/>（18）；/>（19）；
式中，和/>为锂电池SOC的上限和下限值；/>和/>为锂电池的功率上限和下限值。
综合上述，燃料电池和锂电池的退化问题为非线性函数，目标函数表示为：
（20）；
式中，，/>，/>，/>和/>为成本权重系数。对上层管理策略的目标函数，对应船舶不同的运行工况，来更新权重系数，达到不同的控制效果，使全工况运行最优。
本实施例中下层能量管理策略的目标为混动系统效率最优，状态变量为，根据上层策略的优化结果作为参考，根据设备的动态效率，以混动系统效率最高为目标，给出每台设备的功率指令。
对燃料电池系统效率曲线拟合，得到下层策略中时刻燃料电池系统效率关于燃料电池输出功率/>的多项式：
（21）；
锂电池有两种功率流方向，因此引入状态转化函数，来改变锂电池的充放电效率：
（22）；
对于下层能量管理策略，等式约束与上层中的(16)相同,同时还需要上层优化结果对燃料电池的功率平衡：（23）；
不等式约束为设备的输出功率限制：（24）；（25）；
综合上述，下层能量管理策略的优化目标及其约束表示为：
（26）；
本实施例中，上层策略目标函数（20）进行求解得出燃料电池和锂电池功率/>，并传递给下层策略作为参量，影响下层优化结果；下层策略通过求解目标函数（26），得出每台电源的输出功率，之后根据燃料电池效率的拟合式（21），通过下层策略得出的/>和/>更新燃料电池系统效率/>，并传递到上层策略的燃料电池氢耗式（2），影响上层策略优化。燃料电池和锂电池的退化特性表现为非线性，因此采用非线性模型来准确预测被控对象的输出，本发明基于非线性模型预测控制，利用序列二次规划（SQP）算法求解预测时域内的目标函数。
对本实施例所提方法的仿真案例为国内某型燃料电池/锂电池混合动力船舶的6小时功率需求数据，如图7所示，在上层中，采样时间为，预测范围与控制范围相等/>，锂电池SOC的参考值/>。燃料电池氢耗与衰退参考值为/>和；锂电池衰退参考值/>。下层中，采样时间为/>，下层预测范围与控制范围同样相等/>。上层策略中根据船舶的航行状态更新的权重见表3，下层中式（21）燃料电池效率的拟合参数见表4。
表3：燃料电池退化系数。
表4：燃料电池效率拟合参数。
采用本发明提出的双层多目标能量管理策略方法进行模型搭建，并采用实时仿真测试系统进行验证，首先与上述某型船舶所使用的状态机策略的实测数据进行了压力分析、SOC和衰退损失的对比，对比结果为图8和图9，电源压力分析主要考察各电源在混合动力系统中满足系统功率需求时输出电能变化的频率，该频率通过Haar变换（哈尔变换）计算得出，电源压力越小，其使用寿命越长。
在船舶所用状态机策略中，燃料电池和电池的应力分别为28.77和42.47，本发明所提TMPC策略燃料电池和电池的应力分别为15.43和14.32，相对于船舶所用策略可以更好地平衡电池和燃料电池之间的能量分配。从图10中可以观察到，相对于TMPC策略，船舶中实行的策略对于SOC的保持效果较差，工况结束后SOC接近于下限值，并且SOC经历了较大波动，电池承受了较多的功率，这对于电池寿命会产生不利的影响。
本文提出的TMPC策略与船舶所用策略在氢耗和电池容量衰退对比，如图11中的（a）和图11中的（b）所示，可以看出相比实测数据，TMPC策略的氢耗略高，结合图10的SOC的波形分析，这一差异主要是因为船舶所用策略没有保持电池SOC在参考值附近，没有保持电量，通过增加电池输出功率比例以减少燃料电池的输出功率；在短期内，这种方式确实可以降低燃料消耗，实现较低运行成本。然而，从船舶能源设备整个服役周期来看，此策略会导致电池过度损耗，缩短使用寿命，进而增加整个服役周期的成本。这一点从图11中的（b）的电池容量损失情况中可以明显看出。
为进一步验证本发明策略性能，将TMPC策略与D-ECMS和DP策略进行对比。D-ECMS策略在目标函数中综合考虑燃料消耗和燃料电池衰退，以最小化成本函数来确定多个电源之间的功率分配。测试基于某型燃料电池混合动力船舶，根据图7的船舶运行负荷需求，保持燃料电池、锂电池功率和电池SOC约束一致（初始SOC为60%），D-ECMS策略与DP策略功率分配结果，如图12和图13所示，D-ECMS策略燃料电池和电池的应力分别为31.07和29.55，DP策略燃料电池和电池的应力分别为30.58和29.25，根据图9可以看出所提TMPC策略更好衡了能源之间的分配。
本发明从两个方面讨论了电池SOC的情况。首先，关于电池SOC的波动，如图14所示，发现相比其他两种策略，TMPC策略能最大限度地减少SOC波动，其最大波动率仅为7%。这主要是因为该策略考虑了电池循环次数的衰退，从而有效抑制了SOC的波动。其次，在电池SOC的维持方面，TMPC策略与DP策略表现出较好的性能。
如图15中的（a）所示，TMPC、D-ECMS和DP策略的氢耗分别为4.77kg、5.03kg和5.37kg。由此可见，TMPC可以降低氢耗。设备的衰退情况如图15中的（b）和14中的（c）所示，TMPC、D-ECMS和DP策略电池的容量损耗分别为0.12Ah、5.89Ah和3.89Ah，燃料电池系统总损耗分别为0.19kW、0.17kW和0.20kW。
本发明讨论的船舶电力系统装备有多台燃料电池系统，对效率的讨论分为燃料电池系统效率和船舶电力系统效率两个方面。对于本文所提的TMPC策略根据燃料电池的效率分别给出燃料电池系统的功率指令，如图16所示。对于D-ECMS策略和DP策略采用平均功率分配方式，平均分配每个燃料电池的需求功率来验证TMPC策略在提高效率方面的有效性。不同算法下燃料电池系统效率情况如图17所示。TMPC策略相较于D-ECMS策略燃料电池系统效率有一定提高。通过燃料电池系统输出功率的直方图18所示，可以较为直观的观察出不同策略对燃料电池系统效率的控制效果。所提TMPC策略燃料电池系统输出功率较多集中在燃料电池的高效区域。
图19为混合动力系统效率的对比图，可以看出所提TMPC策略在某些情况下瞬时效率具有明显的优势，系统平均效率63.26%，DP策略和D-ECMS策略系统效率分别为56.18%和54.63%。对实验结果进行了汇总，这些结果如表5所示。TMPC算法在燃油经济性、延长动力源寿命和提升混动系统效率方面具有更好的优化性能。
表5：不同算法EMS性能对比。
| 测试项目 | TMPC | D-ECMS | DP |
| 氢气消耗/kg | 4.77 | 5.03 | 5.37 |
| 锂电池容量损失/Ah | 0.11 | 5.89 | 3.89 |
| 燃料电池退化/kW | 0.19 | 0.17 | 0.20 |
| 锂电池压力 | 14.32 | 29.55 | 29.25 |
| 燃料电池压力 | 15.43 | 31.07 | 30.58 |
| 混动系统平均效率/% | 63.26 | 54.63 | 56.18 |
| 燃料电池平均效率/% | 51.9 | 51.2 | 52.8 |
实施例2：
如图20所示，本实现方式提供了一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制系统，包括：
第一层控制单元，被配置为：以混合动力系统的综合成本最小为目标进行第一层优化，得到最优的燃料电池功率和锂电池功率，其中，所述综合成本为：第一层控制周期内氢气消耗成本、锂电池的能量损失成本、燃料电池输出功率造成的衰退成本以及荷电状态偏离惩罚函数的加权和；
第二层控制单元，被配置为：结合第一层优化得到的最优的燃料电池和锂电池功率，以第二层控制周期内混合动力系统的效率最大为目标进行第二层优化，得到更新后的燃料电池效率，以用于计算第一层优化中混合动力系统的氢气消耗成本。
可以理解的，上述各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个（些）单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本申请的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本申请的其它实施例中，该图像处理装置也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。
根据本申请的另一个实施例，可以通过在包括中央处理单元（CentralProcessing Unit，CPU）、存取存储介质（Random Access Memory，RAM）、只读存储介质（ReadOnly Memory，ROM）等处理元件和存储元件的例如计算机的通用计算设备上运行能够执行实施例1所述的相应方法所涉及的各步骤的计算机程序（包括程序代码），来构造本实施例所述的系统，以及来实现本申请实施例的图像处理方法，计算机程序可以记载于例如计算机可读记录介质上，并通过计算机可读记录介质装载于上述计算设备中，并在其中运行。
实施例3：
如图21所示，本实现方式提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器1001、通信接口1002以及计算机可读存储介质1003。其中，处理器1001、通信接口1002以及计算机可读存储介质1003可通过总线或者其它方式连接。
其中，通信接口1002用于接收和发送数据，计算机可读存储介质1003可以存储在电子设备的存储器中，计算机可读存储介质1003用于存储计算机程序，计算机程序包括程序指令，处理器1001用于执行计算机可读存储介质1003存储的程序指令。
处理器1001（或称CPU（Central Processing Unit，中央处理器））是电子设备的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或多条指令，具体适于加载并执行一条或多条指令从而实现相应方法流程或相应功能。
所述处理器1001被配置为执行如下过程：
以混合动力系统的综合成本最小为目标进行第一层优化，得到最优的燃料电池功率和锂电池功率，其中，所述综合成本为：第一层控制周期内氢气消耗成本、锂电池的能量损失成本、燃料电池输出功率造成的衰退成本以及荷电状态偏离惩罚函数的加权和；
结合第一层优化得到的最优的燃料电池和锂电池功率，以第二层控制周期内混合动力系统的效率最大为目标进行第二层优化，得到更新后的燃料电池效率，以用于计算第一层优化中混合动力系统的氢气消耗成本。
实施例4：
本实施例提供了一种计算机可读存储介质（Memory），计算机可读存储介质是电子设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括电子设备中的内置存储介质，当然也可以包括电子设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了电子设备的处理系统。
并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或多条的指令，这些指令可以是一个或多个的计算机程序（包括程序代码）。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器（non-volatilememory），例如至少一个磁盘存储器；可选的，还可以是至少一个位于远离前述处理器的计算机可读存储介质。
在一个实施例中，该计算机可读存储介质中存储有一条或多条指令；由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或多条指令，以实现上述实施例1所述方法实施例中的相应步骤；
具体实现中，计算机可读存储介质中的一条或多条指令由处理器加载并执行如下过程：
以混合动力系统的综合成本最小为目标进行第一层优化，得到最优的燃料电池功率和锂电池功率，其中，所述综合成本为：第一层控制周期内氢气消耗成本、锂电池的能量损失成本、燃料电池输出功率造成的衰退成本以及荷电状态偏离惩罚函数的加权和；
结合第一层优化得到的最优的燃料电池和锂电池功率，以第二层控制周期内混合动力系统的效率最大为目标进行第二层优化，得到更新后的燃料电池效率，以用于计算第一层优化中混合动力系统的氢气消耗成本。
实施例5：
本实现方式提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该电子设备执行如下过程：
以混合动力系统的综合成本最小为目标进行第一层优化，得到最优的燃料电池功率和锂电池功率，其中，所述综合成本为：第一层控制周期内氢气消耗成本、锂电池的能量损失成本、燃料电池输出功率造成的衰退成本以及荷电状态偏离惩罚函数的加权和；
结合第一层优化得到的最优的燃料电池和锂电池功率，以第二层控制周期内混合动力系统的效率最大为目标进行第二层优化，得到更新后的燃料电池效率，以用于计算第一层优化中混合动力系统的氢气消耗成本。
本领域普通技术对象可以意识到，结合本申请中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术对象可以对每个特定的应用，使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程设备。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过计算机可读存储介质进行传输。计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如，同轴电缆、光纤、数字线（DSL））或无线（例如，红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据处理设备。可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质（例如，DVD）、或者半导体介质（例如，固态硬盘（Solid State Disk，SSD））等。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法，其特征在于，包括以下过程：
以混合动力系统的综合成本最小为目标进行第一层优化，得到最优的燃料电池功率和锂电池功率，其中，所述综合成本为：第一层控制周期内氢气消耗成本、锂电池的能量损失成本、燃料电池输出功率造成的衰退成本以及荷电状态偏离惩罚函数的加权和；
结合第一层优化得到的最优的燃料电池和锂电池功率，以第二层控制周期内混合动力系统的效率最大为目标进行第二层优化，得到更新后的燃料电池效率，以用于计算第一层优化中混合动力系统的氢气消耗成本；
结合第一层优化得到的最优的燃料电池和锂电池功率，包括：第一层优化的燃料电池功率之和等于第二层优化的燃料电池功率之和，根据锂电池功率得到用于混合动力系统的效率计算的状态转化函数；
对第二层控制周期内的任一时刻，以此时刻的第一燃料电池功率、第二燃料电池功率和锂电池功率的加和为第一计算结果，以此时刻第一燃料电池功率与第一燃料电池效率的比值、第二燃料电池功率与第二燃料电池效率的比值、状态转化函数与第一层优化得到锂电池功率的乘积三者的加和作为第二计算结果，以第一计算结果与第二计算结果的比值作为此时刻的混合动力系统的效率。
2.如权利要求1所述的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法，其特征在于，
混合动力系统的氢气消耗成本为：燃料电池和锂电池的瞬时氢耗、氢气成本以及第一层优化时间步长的乘积。
3.如权利要求1所述的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法，其特征在于，
锂电池的能量损失成本为：第一层优化时间步长内锂电池的容量损耗与锂电池成本的乘积；燃料电池输出功率造成的衰退成本为：负荷波动带来的燃料电池成本、高负荷工况下的燃料电池成本以及低负荷工况下的燃料电池成本的加和。
4.如权利要求1所述的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法，其特征在于，
荷电状态偏离惩罚函数为：当前荷电状态与荷电状态参考值的差值的绝对值的平方。
5.一种基于如权利要求1-4任一项所述方法的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制系统，其特征在于，包括：
第一层控制单元，被配置为：以混合动力系统的综合成本最小为目标进行第一层优化，得到最优的燃料电池功率和锂电池功率，其中，所述综合成本为：第一层控制周期内氢气消耗成本、锂电池的能量损失成本、燃料电池输出功率造成的衰退成本以及荷电状态偏离惩罚函数的加权和；
第二层控制单元，被配置为：结合第一层优化得到的最优的燃料电池和锂电池功率，以第二层控制周期内混合动力系统的效率最大为目标进行第二层优化，得到更新后的燃料电池效率，以用于计算第一层优化中混合动力系统的氢气消耗成本。
6.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器和计算机可读存储介质；
处理器，适于执行计算机程序；
计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-4任一项所述的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于被处理器加载并执行如权利要求1-4任一项所述的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法。
8.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-4任一项所述的燃料电池混合动力纯电船舶的能量控制方法。
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| 考虑燃料电池衰退的FCHEV反馈优化控制策略;林歆悠;李雪凡;林海波;;中国公路学报;20190531;32(5);153-159 * |
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| Publication number | Publication date |
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| CN117922384A (zh) | 2024-04-26 |
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