一种多堆燃料电池混合动力系统分层能量管理方法技术方案

本发明专利技术公开一种多堆燃料电池混合动力系统分层能量管理方法，包括步骤：获取系统各燃料电池、各锂电池与各超级电容衰退状态与实时最大效率；利用解耦式特征聚类神经网络，将相似衰退程度与最大效率的燃料电池、锂电池与超级电容划分至一个区域，从而将系统整体划分为若干区域；以燃料电池瞬时效率、系统等效氢耗、各动力单元瞬时衰退速率、锂电池与超级电容SOC和燃料电池运行温度构建嵌套型深度强化学习控制器，实现各区域最优能量管理；对所有区域的能量管理结果进行系统级协调调度，通过中央功率协调模块实现跨区域功率平衡与边界条件约束。本发明专利技术实现多堆混合动力系统系统在轨道交通车辆等大功率、高可靠性应用场景下的高效运行与寿命保护。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于多堆燃料电池混合动力系统能量管理，特别是涉及一种多堆燃料电池混合动力系统分层能量管理方法。

技术介绍

1、随着可再生能源的大规模接入与燃料电池技术的逐渐发展，燃料电池混合动力系统在轨道交通等高载能、高可靠性场景中的应用日益广泛，逐渐成为推动绿色交通发展的重要途径。相较于传统单堆燃料电池系统，多堆燃料电池混合动力系统在功率冗余性、系统可靠性与功率等级调控方面具备显著优势，更适用于轨道机车等大功率应用场景，但其也存在能量管理与协同控制策略设计困难等挑战。

2、多堆燃料电池系统中，各燃料电池堆存在制造工差、运行老化、冷却系统配置等方面的差异，导致其在电-热耦合特性、性能衰退行为与效率特性曲线方面呈现显著差异性，使得传统集中式或平均功率分配策略难以同时优化各堆运行状态与系统整体效率。此外，燃料电池堆的输出响应与老化过程具有显著非线性特征，使得基于线性模型或固定规则的能量管理方法缺乏复杂运行场景下的鲁棒性与泛化能力。

3、为应对上述挑战，近年来，深度学习与强化学习等智能方法逐步被引入多堆燃料电池系统的能量管理中，但传统的深度强化本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多堆燃料电池混合动力系统分层能量管理方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种多堆燃料电池混合动力系统分层能量管理方法，其特征在于，所述多堆燃料电池混合动力系统包括：多燃料电池发电单元(100)、多锂电池储能单元(200)、多超级电容储能单元(300)、机车负荷(400)、Boost变换器单元(500)、Buck/Boost变换器单元(600)、Buck变换器单元(700)和逆变器单元(800)，所述多燃料电池发电单元(100)通过Boost变换器单元(500)连接至直流母线，所述多锂电池储能单元(200)与多超级电容储能单元(300)通过Buck/B...

【技术特征摘要】

1.一种多堆燃料电池混合动力系统分层能量管理方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种多堆燃料电池混合动力系统分层能量管理方法，其特征在于，所述多堆燃料电池混合动力系统包括：多燃料电池发电单元(100)、多锂电池储能单元(200)、多超级电容储能单元(300)、机车负荷(400)、boost变换器单元(500)、buck/boost变换器单元(600)、buck变换器单元(700)和逆变器单元(800)，所述多燃料电池发电单元(100)通过boost变换器单元(500)连接至直流母线，所述多锂电池储能单元(200)与多超级电容储能单元(300)通过buck/boost变换器单元(600)连接至直流母线，所述直流母线通过buck变换器单元(700)与逆变器单元(800)为机车负荷(400)提供能量；所述直流母线采用环形母线架构，具备双向供电路径。

3.根据权利要求1所述的一种多堆燃料电池混合动力系统分层能量管理方法，其特征在于，所述步骤2中解耦式特征聚类神经网络基于静-动态解耦与并行通道协同提取机制，挖掘燃料电池、锂电池与超级电容运行状态中的稳态属性与动态响应特征，输入向量经过解耦模块划分为：

4.根据权利要求3所述的一种多堆燃料电池混合动力系统分层能量管理方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：王世凡，李奇，王天宏，尹良震，何乐山，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：