【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电池控制领域，尤其涉及一种燃料电池的发电控制方法和装置。
技术介绍
1、目前，环境污染和资源短缺的问题日益严重，开发清洁高效的新能源具有重要意义。燃料电池作为一种新型环保高效发电装置，发电效率高、污染物排放少，非常适合分布式发电应用。燃料电池系统的控制策略直接影响着其发电效率和稳定性。因此，研究燃料电池的发电控制方法，对提高其发电性能具有重要作用。
2、在相关技术中，已经提出了各种燃料电池的发电控制策略。例如，采用负载跟踪控制策略，根据负载变化情况动态调节燃料电池系统的输出电压和电流，从而提高发电效率。还有基于模型预测控制的策略，通过建立精确的燃料电池模型，预测电池的电压响应，实现系统状态的预测控制。
3、然而，相关技术中燃料电池的发电控制方法难以控制发电稳定性。在燃料电池应用于清扫车、重型卡车等设备时，对于一些启停频繁、功率梯度变化大的工况，电池需要进行负载变化的快速响应，这样会引起燃料电池的电压电流的大幅波动，降低发电稳定性的同时，影响电池健康。
技术实现思路
1、本申请提供了一种燃料电池的发电控制方法和装置，通过预测功率需求、进行优化拆解、协调控制燃料电池和锂离子电池两种电池的输出，能够提高燃料电池发电的效率和稳定性，在燃料电池应用于启停频繁场景中时，能够改善电压电流大幅波动的问题，实现稳定的发电控制，保障电池健康。
2、第一方面，本申请提供了一种燃料电池的发电控制方法，应用于控制装置，该方法包括：收集目标车辆的历史功率输出数据，
3、在上述实施例中，控制装置通过训练得到功率预测模型，对车辆的历史功率输出数据进行分析，可针对性地预测目标车辆的功率需求曲线，再进行曲线拆解算法，将功率需求合理分配给燃料电池和锂电池，使两种电池的功率输出协同合作、相互补充。这种方法充分利用了机器学习模型的预测功能，进行科学控制和优化配置，不仅能提高车载电池的综合效率，也能平滑电池之间的功率转换，有效减少功率变化带来的电压电流波动，保证稳定的电力供给，节约了资源、提升了发电质量、延长了电池使用寿命。
4、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，收集目标车辆的历史功率输出数据，并训练得到功率预测模型，具体包括：收集目标车辆的历史功率输出数据并进行预处理，去除其中的离散值；基于预设规则，划分历史功率输出数据为训练数据和验证数据；将训练数据输入到机器学习模型中训练，得到功率预测模型；使用验证数据验证功率预测模型，得到预测性能指数；在预测性能指数低于预设期望值时，调整机器学习模型的训练参数，再次训练得到改进后的功率预测模型。
5、在上述实施例中，控制装置通过收集车辆历史功率数据、进行数据预处理、划分训练和验证数据集、多次训练调参等步骤，可得到预测准确性较高的模型。这种训练流程符合机器学习的一般过程，能够充分利用算法自动学习和模型优化的优势，取得较好的预测性能。相比人工经验预测，这种数据驱动的预测方式更具科学性，也更适合不同车型、不同负载的功率曲线预测，进一步提升了整体控制策略的智能化、精准化水平。
6、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，基于预设约束条件对功率需求曲线进行算法拆解，分别得到目标车辆的燃料电池和锂离子电池在预设时间段内的燃料功率需求曲线和锂电功率需求曲线，具体包括：分析功率需求曲线，确定多个时间段的多个平均功率需求；分别确定燃料电池与平均功率需求相差不超过预设差值阈值的多个优化输出功率；规划曲率为零，数值为优化输出功率的曲线，为燃料电池在预设时间段内的燃料功率需求曲线；计算功率需求曲线与燃料功率需求曲线的功率差；拟合功率差中的正值为锂离子电池在预设时间段内的锂电功率需求曲线。
7、在上述实施例中，控制装置提供了具体的功率曲线拆解算法，通过分析平均功率、确定优化输出功率等技术手段，将复杂的功率需求合理分解为燃料电池需求曲线和锂电需求曲线，避免电池功率变化过急，也防止电池长期处于高负载状态，对电池进行保护。这种拆解逻辑设置了较为合理的约束条件，能够发挥两种电池的长处，提高它们的协同效率。这种模型预测与优化组合的拆解策略，可实现更高效稳定的电池协同控制，同时又保证了节能、安全、高效。
8、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在计算功率需求曲线与燃料功率需求曲线的功率差的步骤之后，该方法还包括：在功率差为负值时，使用功率差的绝对值作为锂离子电池的充电功率；在锂离子电池的当前电量低于或等于预设最高电量阈值时，使用充电功率对锂离子电池进行充电。
9、在上述实施例中，控制装置针对功率差值为负的情况，提出了使用该负值对锂离子电池充电的技术方案。在车辆起步加速时，燃料电池常有功率溢出的情况，这时可以对锂离子电池进行充电。合理利用了燃料电池的功率冗余，对电池进行智能充放电管理，既提高了电池充电效率，也实现了车辆的节能减排。同时，该方案还设置电量阈值条件，防止过充，保护电池。能够合理调配各类电源，发挥其应有功能，节约了资源、延长了使用寿命。
10、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在计算功率需求曲线与燃料功率需求曲线的功率差的步骤之后，该方法还包括：计算功率差为负值的差值区间内，燃料电池的溢出功率产能；基于锂离子充电效率，确定溢出功率产能对应的锂电充电电量；若锂电充电电量大于锂离子电池的剩余电量空间，则修正燃料功率需求曲线，降低燃料电池的功率输出。
11、在上述实施例中，控制装置针对燃料电池功率溢出的情况，提供了确定溢出功率、计算对应锂电充电电量的技术手段。与直接对锂电池充电不同，该方案计算充电上限，防止溢出功率过度充电。充分考虑了锂电池的剩余空间、充电效率等因素，可以避免电池过充过放、产生安全隐患。通过修正燃料电池输出曲线来实现可控的合理充电，不仅提高电池使用安全性，也实现资源的合理利用和节能目标。
12、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在收集目标车辆的历史功率输出数据，并训练得到功率预测模型的步骤之前，该方法还包括：获取目标车辆在过去预设时间段内的行驶里程信息；根据行驶里程信息，确定目标车辆的用车类型；基于不同的用车类型，确定不同的车辆运行的数据采集频率和功率预测频率。
13、在上述实施例中，控制装置采用不同的数据采集和预测频率的技术方案。这种区本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种燃料电池的发电控制方法，应用于控制装置，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述收集目标车辆的历史功率输出数据，并训练得到功率预测模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设约束条件对所述功率需求曲线进行算法拆解，分别得到所述目标车辆的燃料电池和锂离子电池在所述预设时间段内的燃料功率需求曲线和锂电功率需求曲线，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述计算所述功率需求曲线与所述燃料功率需求曲线的功率差的步骤之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述计算所述功率需求曲线与所述燃料功率需求曲线的功率差的步骤之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述收集目标车辆的历史功率输出数据，并训练得到功率预测模型的步骤之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述燃料功率需求曲线和所述锂电功率需求曲线，分别控制所述燃料电池和所述锂离子电池在所述预
8.一种控制装置，其特征在于，包括：
9.一种控制装置，其特征在于，包括：一个或多个处理器和存储器；
10.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在控制装置上运行时，使得所述控制装置执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种燃料电池的发电控制方法，应用于控制装置，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述收集目标车辆的历史功率输出数据，并训练得到功率预测模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设约束条件对所述功率需求曲线进行算法拆解，分别得到所述目标车辆的燃料电池和锂离子电池在所述预设时间段内的燃料功率需求曲线和锂电功率需求曲线，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述计算所述功率需求曲线与所述燃料功率需求曲线的功率差的步骤之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述计算所述功率需求曲线与所述燃料功率需求曲线...
【专利技术属性】
技术研发人员：华青松，吴伟，左琳琳，张杨，魏建新，
申请(专利权)人：北京稳力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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