考虑空调系统的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法技术方案

本发明专利技术涉及一种考虑空调系统的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法，属于新能源汽车领域。该方法包括：S1：获取燃料电池汽车的车辆状态参数信息、燃料电池参数信息、动力电池参数信息以及空调系统参数信息；S2：建立燃料电池汽车协同能量管理模型；S3：建立考虑空调系统的燃料电池汽车协同能量管理优化控制策略，并结合SAC算法求解包含燃氢经济性和舱室温度舒适性的多目标优化问题，在进行能量流优化控制的同时，控制空调制冷/制热容量的变化以维持舱室温度处于舒适区间。本发明专利技术能有效解决氢能消耗和舱室温度舒适性之间的折中问题，优化燃料电池汽车的燃氢经济性以及舱室温度舒适性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
考虑空调系统的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法


[0001]本专利技术属于新能源汽车领域，涉及一种考虑空调系统的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法。

技术介绍

[0002]面对日益严峻的生态环境污染和化石燃料匮乏等问题，各大汽车厂商争相开始研发新能源汽车。随着燃料电池技术的发展，燃料电池汽车充分发挥着零排放、低能耗、强续航的优势，被认为是实现未来汽车可持续发展的重要研究方向之一。能量管理策略是燃料电池汽车多动力源系统的核心控制技术，其性能的优劣直接决定了整车的经济性能。当前研究中，能量管理方法主要分为三种类型：基于规则、基于优化与基于学习的能量管理策略。然而，基于规则和基于优化的能量管理方法面临着无法同时满足实时性和最优性的困境；对于传统深度强化学习算法而言，虽然能同时实现能量流优化的实时性和最优性，但在训练数据以及超参数设置方面存在一定不足。为此，软约束演员评论家算法的提出为解决以上难题提供了一种方法。
[0003]另一方面，空调系统作为燃料电池汽车必不可少的辅助设备，有助于为车内乘员提供舒适的乘坐环境。然而，空调系统的使用必然会增本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑空调系统的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：获取燃料电池汽车的车辆状态参数信息、燃料电池参数信息、动力电池参数信息以及空调系统参数信息；S2：建立燃料电池汽车协同能量管理模型，包括：整车纵向动力学模型、燃料电池模型、动力电池模型、电机模型、空调系统模型和车舱热负荷模型；S3：建立考虑空调系统的燃料电池汽车协同能量管理优化控制策略，并结合SAC算法求解包含燃氢经济性和舱室温度舒适性的多目标优化问题，在进行能量流优化控制的同时，控制空调制冷/制热容量的变化以维持舱室温度处于舒适区间；所述SAC算法是软约束演员评论家算法。2.根据权利要求1所述的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法，其特征在于，步骤S1中，所述车辆状态参数信息包括：车速、车舱热负荷参数、电机运行效率以及传动系统特性参数；所述燃料电池参数信息包括：燃料电池的功率、效率以及氢能消耗量；所述动力电池参数信息包括：动力电池的荷电状态、内阻以及开路电压；所述空调系统参数信息包括：空调系统冷却容量/制热容量以及相应的功率。3.根据权利要求1所述的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法，其特征在于，步骤S2中，建立的整车纵向动力学模型为：P
drive
＝(F
air
+F
f
+F
i
+m0a)
·
vP
dem
＝P
b
+P
fc
·
η
DC/DC
其中，m0表示整车质量；v表示为整车车速；a表示车辆加速度；F
air
表示为空气阻力；F
f
表示为滚动阻力；F
i
表示为加速阻力；η
m
、η
DC/AC
、η
DC/DC
以及η
motor
分别表示传动效率、DC/AC转换器效率、DC/DC转换器效率以及电机效率；P
drive
、P
dem
、P
b
以及P
fc
分别表示车辆车轮处驱动功率、需求功率以及电池输出功率、燃料电池输出功率。4.根据权利要求3所述的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法，其特征在于，步骤S2中，建立的燃料电池模型为：η
fc
＝f
η
(P
fc
)其中，f
η
(
·
)和分别表示为效率和氢能消耗量的拟合函数，通过插值法计算效率与氢耗。5.根据权利要求3所述的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法，其特征在于，步骤S2中，建立的动力电池模型为：模型为：
其中，I
L
表示为动力电池电流；V
oc
表示为动力电池开路电压；R
in
表示为动力电池等效内阻；SOC0表示为初始SOC；Q
t
表示为动力电池最大容量；t0表示为初始时刻；t
f
表示为最终时刻。6.根据权利要求3所述的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法，其特征在于，步骤S2中，建立的电机模型为：η
m
＝f
m
(ω
m
,T
m
)其中，ω
m
和T
m
分别表示电机转速和转矩；P
m
表示为电机输出功率，f
m
(
·
)表示电机工作效率的拟合函数，通过插值法得到电机的工作效率。7.根据权利要求1所述的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法，其特征在于，步骤S2中，建立的空调系统模型为：其中，Q
ac
表示为空调系统的制冷容量或制热容量；P
ac
表示为空调系统相应功耗；η
cop
表示为空调系统性能系数。8.根据权利要求1所述的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法，其特征在于，步骤S2中，建立的车舱热负荷模型为：Q
c
＝∑KF(T
out
‑
T
in
)Q
h
＝145+116nQ
n
＝m
e
ξCp
air
(T
out
‑
T
in
)其中，Q
c
、Q
r
、Q
h
以及Q
n
分别表示热传导负荷、辐射热负荷、车内人员产生热量以及通风系统热负荷；K表示为传热系数；F表示为相应外壳的传热面积；T
out
表示为环境温度；T
in
表示为舱内空气温度；η表示为渗透率；I表示为太阳光光强大小；A
i
表示为挡风玻璃、左右侧窗以及后窗面积；θ
i
表示为...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐小林，邓磊，甘炯鹏，朱和龙，胡晓松，李佳承，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：