【技术实现步骤摘要】
本公开总体上涉及燃料电池电动车辆的功率需求分配。在具体方面，本公开涉及基于车辆的循环性运行状态来确定燃料电池电动车辆的燃料电池和蓄电池的功率需求分配的系统和方法。
技术介绍
1、过去几年，抑制碳排放一直是汽车行业关注的主要领域。纯蓄电池电动车辆已被证明是零尾气排放推进形式的潜在解决方案。然而，为了满足大型机器的能量需求，需要重型蓄电池，从而导致更高的系统重量。使用氢燃料电池和蓄电池作为推进能量源的燃料电池电动车辆(fcev)是这些大型机器的潜在解决方案。
2、fcev由电动机驱动，所述电动机由电池组和燃料电池堆供电。燃料电池是一种电化学电池，其中，储存在氢中的化学能被转化为电力，并且储存在蓄电池中或被直接使用。取决于功率需求，fcev的电动机的动力可以由蓄电池或燃料电池或者二者的组合来供应。
3、许多fcev长期执行重复性的工作循环。例如，例如挖掘机之类的建筑机械可以具有与在建筑工地上挖掘、运输和存放材料有关的循环工作模式。在这些循环期间，确定应从燃料电池和蓄电池中的每一个供应多少功率来提供车辆所需的功率。这被称为功率分割或功率需求分配。
4、燃料电池是反应缓慢的装置，而某些fcev(例如，建筑机械)在运行中是瞬变的并且通常执行重复性的工作循环。这就需要一种高效的能源管理系统，以满足功率需求、满足系统约束、减少氢消耗量并限制燃料电池和蓄电池的劣化。如果车辆的功率需求未知并且所述分配是实时计算的，这可能导致蓄电池在高功率需求循环中被完全耗尽，并且导致燃料电池的供电出现大且快速的瞬变，这已被证明会
5、因此，希望开发一种解决或至少减轻了这些问题中的一些问题的、用于fcev的功率需求分配的解决方案。
技术实现思路
1、本公开尝试通过提供一种基于fcev的循环性运行状态来确定fcev的燃料电池和蓄电池的功率需求分配的系统和方法来解决上文讨论的问题。具体地，该系统和方法基于将fcev的当前运行状态和过去运行状态进行比较来预测fcev的未来运行状态，所述当前运行状态和过去运行状态均具有功率需求的循环性时间演变。然后，可以使用所预测的未来状态来确定最优功率需求分配，而不是随着功率需求的变化而实时进行。虽然以下公开提到功率需求和功率分配，但本领域技术人员将会理解，同样的构思以类似的方式适用于能量、电流、电压等。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种燃料电池电动车辆(fcev)的功率需求分配系统(pdas)，该fcev包括燃料电池和蓄电池，该系统包括：预测器，该预测器被配置为接收指示fcev的当前运行状态的信号并基于fcev的当前运行状态和过去运行状态来确定fcev的未来运行状态；以及优化器，该优化器被配置为基于未来运行状态来确定燃料电池和蓄电池的功率需求分配，其中，fcev的过去运行状态、当前运行状态和未来运行状态包括fcev的功率需求的相应时间演变，所述当前运行状态包括第一循环性时间演变(cyclicaltemporal evolution)，并且所述过去运行状态包括第二次循环性时间演变。
3、通过预测fcev的未来运行状态并因此确定燃料电池和蓄电池的功率需求分配，可以确定最优功率分割，而不会冒着电源耗尽或劣化的风险。可以确定满足fcev在未来时间区间内的功率需求的功率需求分配，从而减少实时确定所述分配的需要。功率需求分配可以优化，使得减少燃料电池上的瞬变负载，这意味着减少劣化并且可以延长燃料电池的寿命。功率需求分配可以进一步优化，使得使用蓄电池的soc的更窄窗口，从而确保蓄电池在其最高效的运行区域中运行，并且能够减小蓄电池尺寸，并因此减小车辆重量。
4、在一些示例中，所述预测器被配置为确定第一循环性时间演变与第二循环性时间演变之间的相关性，并且基于该相关性来确定未来运行状态。这可以使得能够确定过去运行状态与未来运行状态之间的最准确的对应关系，从而确保提供对未来运行状态的准确预测。
5、在一些示例中，所述预测器被配置为使用自相关方法来确定所述相关性。自相关方法相对容易实现，并且不是数值密集型的，这意味着需要较少的处理能力和内存分配。
6、在一些示例中，所述预测器被配置为确定所述相关性的置信值。这可以使得能够评估所述相关性的准确度，从而可以做出关于“未来状态的预测是否足够可靠”的决定。
7、在一些示例中，所述预测器被配置为：如果该置信值高于阈值，则基于所述过去运行状态来确定未来运行状态。这可以使得能够仅选择具有足够准确度的相关性，从而仅确定具有足够可靠性的未来状态的预测。
8、在一些示例中，所述预测器被配置为基于所述过去运行状态的在第二循环性时间演变之后发生的部分来确定未来运行状态。可以基于过去状态的紧随所述相关性之后的部分或者基于过去状态的偏离所述相关性且在所述相关性之后的部分来确定未来运行状态。这使得能够预测未来运行状态，无论其是否是持续的循环性演变。
9、在一些示例中，所述预测器被配置为确定第一循环性时间演变中的时刻与第二循环性时间演变中的对应时刻之间的偏离。这在运行期中存在空闲期的情况下可能是有利的。例如，在操作员进行长时间午休的情况下，所述偏离可以用于为午休后发生的情况做好准备。
10、在一些示例中，所述未来运行状态包括第三循环性时间演变。这可以提供对进一步的运行状态的准确预测，因为循环性行为存在于过去状态、当前状态和未来状态中。
11、在一些示例中，所述优化器被配置为基于成本函数来确定燃料电池和蓄电池的功率需求分配，其中，该成本函数被配置为使燃料电池的氢消耗量最小化并且使燃料电池上的瞬变负载的发生率最小化。成本函数的使用可以使得能够基于燃料电池的特定运行参数来客观地优化功率需求，从而降低了燃料电池劣化或故障的风险。
12、在一些示例中，所述优化器被配置为基于蓄电池soc、燃料电池功率和/或氢消耗量的上限和/或下限来确定燃料电池和蓄电池的功率需求分配。这可以确保将所确定的功率需求分配维持在燃料电池或蓄电池的一个或多个参数的安全或优选运行范围内，从而确保高效的运行和资源利用，并且降低劣化或故障的风险。在一些示例中，认为相关性越准确，各种运行范围就可以越宽。该运行范围还可以取决于运行状态，例如，如果蓄电池充满电并且是健康的，则可以使用更宽的运行范围。
13、在一些示例中，所述优化器包括模型预测控制(mpc)模块。mpc模块在未来的特定时间区间内生成最优控制策略，并通过在每个采样时刻重新规划此最优轨迹来提供反馈，从而解决系统建模中的任何错误和干扰。这不需要预先提供整个行驶循环信息。mpc也被证明适于在线实施并且在处理系统约束方面是有效的。当与预测的未来状态相结合时，使mpc模块真正具有预测性。
14、在一些示例中，所述pdas还包括被配置为确定fcev的当前运行状态的行驶数据处理器。在一些示例中，该行驶数据处理器被配置为实时确定fcev的当前运行状态。这可以确保最相关的功率需求信息被过去状态相关联，以便可靠本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种燃料电池电动车辆“FCEV”(100)的功率需求分配系统“PDAS”(108，200)，所述FCEV包括燃料电池(208)和蓄电池(210)，所述PDAS包括：
2.根据权利要求1所述的PDAS(108，200)，其中，所述预测器(204)被配置为确定所述第一循环性时间演变与所述第二循环性时间演变之间的相关性，并基于所述相关性来确定所述未来运行状态。
3.根据权利要求2所述的PDAS(108，200)，其中，所述预测器(204)被配置为使用自相关方法来确定所述相关性。
4.根据权利要求2或3所述的PDAS(108，200)，其中，所述预测器(204)被配置为确定所述相关性的置信值。
5.根据权利要求4所述的PDAS(108，200)，其中，所述预测器(204)被配置为：如果所述置信值高于阈值，则基于所述过去运行状态来确定所述未来运行状态。
6.根据权利要求1-3中的任一项所述的PDAS(108，200)，其中，所述预测器(204)被配置为基于所述过去运行状态的在所述第二循环性时间演变之后发生的部分来确定所述未来运
7.根据权利要求1-3中的任一项所述的PDAS(108，200)，其中，所述未来运行状态包括第三循环性时间演变。
8.根据权利要求1-3中的任一项所述的PDAS(108，200)，其中，所述优化器(206)被配置为基于成本函数来确定所述燃料电池(208)和所述蓄电池(210)的功率需求分配，其中，所述成本函数被配置为使所述燃料电池的氢消耗量最小化并且使所述燃料电池上的瞬变负载的发生率最小化。
9.根据权利要求1-3中的任一项所述的PDAS(108，200)，其中，所述优化器(206)被配置为基于蓄电池荷电状态、燃料电池功率和/或氢消耗量的上限和/或下限来确定所述燃料电池(208)和所述蓄电池(210)的功率需求分配。
10.根据权利要求1-3中的任一项所述的PDAS(108，200)，其中，所述优化器(206)包括模型预测控制模块。
11.根据权利要求1-3中的任一项所述的PDAS(108，200)，还包括行驶数据处理器(202)，所述行驶数据处理器(202)被配置为确定所述FCEV(100)的所述当前运行状态。
12.根据权利要求11所述的PDAS(108，200)，其中，所述行驶数据处理器(202)被配置为实时确定所述FCEV(100)的所述当前运行状态。
13.根据权利要求11所述的PDAS(108，200)，其中，所述行驶数据处理器(202)被配置为：
14.根据权利要求1-3中的任一项所述的PDAS(108，200)，其中，所述FCEV(100)是建筑车辆。
15.根据权利要求14所述的PDAS(108，200)，其中，所述建筑车辆是挖掘机、轮式装载机或铰接式运输车。
16.一种燃料电池电动车辆“FCEV”(100)的功率需求分配的方法(500，600)，所述FCEV包括燃料电池(208)和蓄电池(210)，所述方法包括：
17.一种非暂时性计算机可读存储介质，其包括当由处理器设备执行时使所述处理器设备执行根据权利要求16所述的方法(500，600)的指令。
...【技术特征摘要】
1.一种燃料电池电动车辆“fcev”(100)的功率需求分配系统“pdas”(108，200)，所述fcev包括燃料电池(208)和蓄电池(210)，所述pdas包括：
2.根据权利要求1所述的pdas(108，200)，其中，所述预测器(204)被配置为确定所述第一循环性时间演变与所述第二循环性时间演变之间的相关性，并基于所述相关性来确定所述未来运行状态。
3.根据权利要求2所述的pdas(108，200)，其中，所述预测器(204)被配置为使用自相关方法来确定所述相关性。
4.根据权利要求2或3所述的pdas(108，200)，其中，所述预测器(204)被配置为确定所述相关性的置信值。
5.根据权利要求4所述的pdas(108，200)，其中，所述预测器(204)被配置为：如果所述置信值高于阈值，则基于所述过去运行状态来确定所述未来运行状态。
6.根据权利要求1-3中的任一项所述的pdas(108，200)，其中，所述预测器(204)被配置为基于所述过去运行状态的在所述第二循环性时间演变之后发生的部分来确定所述未来运行状态。
7.根据权利要求1-3中的任一项所述的pdas(108，200)，其中，所述未来运行状态包括第三循环性时间演变。
8.根据权利要求1-3中的任一项所述的pdas(108，200)，其中，所述优化器(206)被配置为基于成本函数来确定所述燃料电池(208)和所述蓄电池(210)的功率需求分配，其中，所述成本函数被配置为使所述燃料电池的氢消耗量最小化并且使所述燃料电池上的瞬变负载的发生率最...
【专利技术属性】
技术研发人员：阿尼鲁德·库马拉斯瓦米，阿布舍克·卡提凯扬，约翰·阿斯克，安东·阿克斯林，
申请(专利权)人：沃尔沃建筑设备公司，
类型：发明
国别省市：
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