基于内点法的氢燃料电池混合动力汽车分层能量管理方法技术

基于内点法的氢燃料电池混合动力汽车分层能量管理方法，通过建立氢燃料混合动力汽车能量管理系统模型，构造基于内点法凸优化混合动力汽车能量管理学习策略，根据燃料电池、锂电池和超级电容，优化氢燃料电池混合动力汽车的能量管理。本发明专利技术的方法对不同的工况具有更强的普适性和实时性，保证了储能系统SOC在合理区间平稳波动，延长使用寿命，加强整个系统的自适应能力。的自适应能力。的自适应能力。

【技术实现步骤摘要】
基于内点法的氢燃料电池混合动力汽车分层能量管理方法


[0001]本专利技术涉及混合动力汽车
，具体涉及基于内点法的氢燃料电池混合动力汽车分层能量管理方法。

技术介绍

[0002]随着国家越来越重视环境问题能源问题，混合动力汽车得到了广泛的关注，近十年来混合动力汽车是国内外研究的热点。由于油电混合动力汽车仍未摆脱尾气排放及纯电动汽车续航能力不足，氢燃料电池混合动力汽车脱颖而出。氢燃料电池混合动力车可以通过燃料电池系统为驱动混合燃料电池汽车的电动机提供电能，氢燃料电池混合动力车一般是指采用传统的内燃机和电动机作为动力源。此类新能源混合动力汽车的能量管理研究在国内尚未成熟，仍处于探索阶段，且大部分以结构简单、工况固定、控制简单的能量管理系统为主。要从根本上改善混合动力汽车的能源利用率，应提高汽车的动力系统混合度，但这往往会增加混合动力汽车能量管理的复杂度。当出现两个或多个能量源协同驱动汽车时，必须综合考虑电动机、储能系统SOC、驾驶工况等多方面信息判断各能源的工作状态，使整车的能量管理系统性能达到最佳。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为解决上述技术问题，提供基于内点法的氢燃料电池混合动力汽车分层能量管理方法，考虑了电机负载需求功率的大小及其变化率，同时调节储能系统SOC在合理区间内，最大限度地延长储能系统及燃料电池系统的使用寿命，将负载需求功率在燃料电池和储能系统之间进行实时分配。
[0004]本专利技术为解决上述技术问题，所提供的技术方案是：基于内点法的氢燃料电池混合动力汽车分层能量管理方法，通过建立氢燃料混合动力汽车能量管理系统模型，构造基于内点法凸优化混合动力汽车能量管理学习策略，根据燃料电池、锂电池和超级电容，优化氢燃料电池混合动力汽车的能量管理。
[0005]优选的，包括如下步骤：
[0006]步骤一：采集燃料电池、锂电池和超级电容的各个影响因素的数据，建立氢燃料混合动力汽车能量管理系统模型；
[0007]步骤二：采集不同工况下燃料电池、锂电池和超级电容的各个影响因素的数据并对数据进行处理，编写相应的凸优化内点法CVX程序，构造基于内点法的凸优化混合动力汽车能量管理学习策略；
[0008]步骤三：基于步骤一和步骤二构建混合动力汽车能量管理系统模型，根据需求功率的变化率、锂电池和超级电容SOC的，对氢燃料电池混合动力汽车进行能量管理优化。
[0009]优选的，所述步骤一具体如下：
[0010]步骤1：通过获取燃料电池堆中燃料电池片数、单片燃料电池电压、单片燃料电池的活化损失电压和单片燃料电池的内阻损失电压，建立燃料电池电压模型；
[0011]步骤2：通过获取锂电池的初始SOC、额定容量和电功率，并且通过获取锂电池SOC为某定值时锂电池的开路电压和内阻，建立锂电池电压模型；
[0012]步骤3：通过获取超级电容的最大和最小输出电压、等效内阻以及电功率，建立超级电容电压模型；
[0013]步骤4：通过获取是燃料电池功率、锂电池功率和超级电容功率，建立三能量源的氢燃料电池混合动力汽车能量管理系统模型。
[0014]优选的，所述步骤一的步骤1中燃料电池电压模型为：V
FC
＝n
cell
×
(E
c
‑
V
act.loss
‑
V
ohm.loss
)
[0015]其中，V
FC
是燃料电池输出电压，n
cell
是燃料电池堆中燃料电池片数，E
c
是单片燃料电池电压，V
act.loss
是单片燃料电池的活化损失电压，V
ohm.loss
是单片燃料电池的内阻损失电压；
[0016]所述步骤一的步骤2中锂电池电压模型为:所述步骤一的步骤2中锂电池电压模型为:
[0017]其中，SOC
BAT
是锂电池的SOC，SOC
BAT.ini
是锂电池初始SOC，V
BAT
是锂电池的电压，β＝
±
1是锂电池充放电状态选择系数，充电时为负、放电时为正，C
nom
是锂电池额定容量，V(SOC
BAT
)
BAT.oc
和r(SOC
BAT
)分别是当锂电池SOC为SOC
BAT
时锂电池的开路电压和内阻，P
BAT
是锂电池的电功率；
[0018]所述步骤一的步骤3中超级电容电压模型为：V
UC.oc
＝SOC
UC
·
(V
UC.max
‑
V
UC.min
)+V
UC.min
[0019]其中，V
UC.oc
是超级电容的输出电压，SOC
UC
是超级电容的SOC，V
UC.max
和V
UC.min
分别是超级电容最大和最小输出电压，R
UC
是超级电容等效内阻，P
UC
是超级电容电功率；
[0020]所述步骤一的步骤4中三能量源的氢燃料电池混合动力汽车能量管理系统模型为：P
demand
＝P
FC
+P
BAT
+P
UC
[0021]其中，P
demand
是负载需求功率，P
FC
是燃料电池功率，P
BAT
是锂电池功率，P
UC
是超级电容功率；当锂电池和超级电容放电时，P
BAT
和P
UC
为正；当锂电池和超级电容充电时，P
BAT
和P
UC
为负。
[0022]优选的，所述步骤二具体如下：
[0023]步骤1：采集大量不同工况的数据，以获得更具普适性混合动力汽车能量管理策略；
[0024]步骤2：利用最近邻方法，对上一步的数据进行处理，获得具有普适性的需求功率
转移概率矩阵；
[0025]步骤3：根据混合动力汽车能量管理策略的最优性和实时性，以储能系统SOC和总氢耗ECMS为优化目标，通过编写相应的凸优化内点法CVX程序，来获取最优混合动力汽车能量管理策略。
[0026]优选的，所述步骤三具体如下：
[0027]步骤1：根据车辆加速踏板的变化幅值，得到驱动电机负载需求功率；
[0028]步骤2：根据步骤1得到的驱动电机负载需求功率，利用饱和器件实现正负功率分流，其中负功率由超级电容负责，正功率则由燃料电池、锂电池和超级电容共同负责；
[0029]步骤3：计算得到储能系统的SOC，超级电容SOC计算和锂电池SOC计算原理相同，均采用积分法求得；
[0030]步骤4：将步骤2得到的正功率和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于内点法的氢燃料电池混合动力汽车分层能量管理方法，其特征在于：通过建立氢燃料混合动力汽车能量管理系统模型，构造基于内点法凸优化混合动力汽车能量管理学习策略，根据燃料电池、锂电池和超级电容，优化氢燃料电池混合动力汽车的能量管理。2.如权利要求1所述基于内点法的氢燃料电池混合动力汽车分层能量管理方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：采集燃料电池、锂电池和超级电容的各个影响因素的数据，建立氢燃料混合动力汽车能量管理系统模型；步骤二：采集不同工况下燃料电池、锂电池和超级电容的各个影响因素的数据并对数据进行处理，编写相应的凸优化内点法CVX程序，构造基于内点法的凸优化混合动力汽车能量管理学习策略；步骤三：基于步骤一和步骤二构建混合动力汽车能量管理系统模型，根据需求功率的变化率、锂电池和超级电容SOC的各项影响因素，对氢燃料电池混合动力汽车进行能量管理优化。3.如权利要求2所述基于内点法的氢燃料电池混合动力汽车分层能量管理方法，其特征在于：所述步骤一具体如下：步骤1：通过获取燃料电池堆中燃料电池片数、单片燃料电池电压、单片燃料电池的活化损失电压和单片燃料电池的内阻损失电压，建立燃料电池电压模型；步骤2：通过获取锂电池的初始SOC、额定容量和电功率，并且通过获取锂电池SOC为某定值时锂电池的开路电压和内阻，建立锂电池电压模型；步骤3：通过获取超级电容的最大和最小输出电压、等效内阻以及电功率，建立超级电容电压模型；步骤4：通过获取是燃料电池功率、锂电池功率和超级电容功率，建立三能量源的氢燃料电池混合动力汽车能量管理系统模型。4.如权利要求3所述基于内点法的氢燃料电池混合动力汽车分层能量管理方法，其特征在于：所述步骤一的步骤1中燃料电池电压模型为：V
FC
＝n
cell
×
(E
c
‑
V
act.loss
‑
V
ohm.loss
)其中，V
FC
是燃料电池输出电压，n
cell
是燃料电池堆中燃料电池片数，E
c
是单片燃料电池电压，V
act.loss
是单片燃料电池的活化损失电压，V
ohm.loss
是单片燃料电池的内阻损失电压；所述步骤一的步骤2中锂电池电压模型为：所述步骤一的步骤2中锂电池电压模型为：其中，SOC
BAT
是锂电池的SOC，SOC
BAT.ini
是锂电池的初始SOC，V
BAT
是锂电池的电压，i
BAT
是锂电池电流，β＝
±
1是锂电池充放电状态选择系数，充电时为负、放电时为正，C
nom
是锂电池额定容量，V(SOC
BAT
)
BAT.oc
和r(SOC
BAT
)分别是当锂电池SOC为SOC
BAT
时锂电池的开路电压和内
阻，P
BAT
是锂电池的电功率；所述步骤一的步骤3中超级电容电压模型为：V
UC.oc
＝SOC
UC
·
(V
UC.max
‑
V
UC.min
)+V
UC...

【专利技术属性】
技术研发人员：高爱云，刘锦鹏，付主木，陶发展，王子清，陈启宏，宋书中，张冬凯，焦龙吟，张平，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：