[發明專利]一種混合動力汽車氫耗與負載變化的能源管理方法

有效

• 申請號: 201810107809.2
• 申請日: 2018-02-02
• 公開（公告）號: CN108312870B
• 公開（公告）日: 2020-08-21
• 發明（設計）人: 張日東;陶吉利
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: H01M8/04992
• 分類號: H01M8/04992;G06N3/12
• 代理公司: 杭州奧創知識產權代理有限公司 33272
• 代理人: 王佳健

本發明公開了一種混合動力汽車氫耗與負載變化的能源管理方法。本發明通過模型建立、模糊規則引入、能量管理控制器設計、優化等手段，建立了一個遺傳算法優化的模糊能量管理控制方法，提高了燃料電池汽車的運行效率。本發明定義了一個隸屬度函數及其模糊規則庫，專家知識可以用來把握主要的輸出規則。本發明的核心在于優化隸屬度函數的參數，對輸入，輸出及其模糊規則庫的模糊劃分進行優化。由于模糊規則的結構不能直接用數學表達，因此本發明使用遺傳算法來解決優化問題。

技術領域

本發明屬于自動化技術領域，涉及一種混合動力汽車氫耗與負載變化的能源管理方法。

背景技術

隨著能源危機和環境污染的加劇，燃料電池動力汽車受到了越來越多的關注。然而，由于動態響應緩慢，負載跟隨能力有限或在瞬態和波動功率需求下的氫氣不足，燃料電池通常與一個或兩個蓄電池或超級電容器混合。燃料電池與超級電容器的混合能夠滿足大的瞬時功率需求，吸收反饋能量并使燃料電池小型化。燃料電池和蓄電池或超級電容器的混合使用就必然存在兩電源配比以及能量流向管理和控制，這就需要一個能量管理方案。

針對混合動力汽車中的能量管理，已經提出了很多種控制方案，如模糊邏輯控制器，模糊邏輯控制器加哈爾小波能量管理系統，啟發式控制器，分布式電源管理控制器等，這些方法都是比較穩定的，可以實時使用，但是，這些控制策略的設計過程比較復雜，不適用于優化。動態規劃，神經網絡，遺傳算法和粒子群算法都已經被用來優化能量管理系統，但是，這些方法只考慮了減少燃料或能源消耗，而沒有考慮如驅動能力，排放等因素，而且大多數優化算法都過于復雜，不能夠實時操作。

發明內容

本發明針對現有技術的不足，提供了一種混合動力汽車氫耗與負載變化的能源管理方法。

本發明的技術方案是通過模型建立、模糊規則引入、能量管理控制器設計、優化等手段，建立了一個遺傳算法優化的模糊能量管理控制系統，提高了燃料電池汽車的運行效率。

本發明方法的步驟包括：

步驟1.設計燃料電池汽車相關模型。具體是：

1.1建立燃料電池模型

V_out＝N₀E_cell-V_act-V_ohm

V_act＝Bln(CI),V_ohm＝IR_ohm

式中，N₀是串聯的燃料電池的數量，B和C是計算被激活電壓的常數，R_ohm是燃料電池內阻，V_ohm是燃料電池內部歐姆電壓，I是燃料電池電流。P_H2和P_O2分別是氫和氧分壓。T是燃料電池堆的溫度，R是氣體常數。λ_e和τ_e均為恒定的常數。E_cell表示能斯特電池電壓，V_act表示激活電壓，是每個電池單元的標準參考電位，k_E是一個常系數，E_dcell通過一個一階傳遞函數計算。

1.2建立一個具有等效串聯電阻和等效電容的功率負載超級電容模型：