燃料电池混合动力有轨电车动力性分析与设计

为解决燃料电池混合动力有轨电车中燃料电池(FC)动态响应慢、输出特性软,且无法回收制动能量的问题,提高整车的动力性能和经济性能,在Matlab平台下,以两动一拖编组型燃料电池混合动力有轨电车为例,分析了在最高运行速度、最大加速度和爬坡度这3种典型工况下分别由燃料电池、蓄电池(B)和超级电容(SC)供电的动力和能量需求特性.在此基础上,根据指定工况要求提出了不同的配置方案,并探究了混合动力方案的可行性.研究结果表明:为满足有轨电车以1 m/s^2的加速度加速到30 km/h并持续加速到70 km/h的动力性能要求,配置两套150 k W的燃料电池系统、800节蓄电池和108个超级电容模块的三混动力系统是一种可行且合理经济的方案,可为同类混合动力有轨电车的设计提供参考.

基于运行模式和动态混合度的燃料电池混合动力有轨电车等效氢耗最小化能量管理方法研究

清洁环保的燃料电池混合动力有轨电车近年来受到极大关注,其高效的能量管理方法对混合动力系统性能起到至关重要的作用。传统等效氢耗最小化方法的荷电状态(state of charge,SOC)平衡系数通常采用恒定值,而有轨电车在大功率峰值需求和减速制动过程中,恒定的SOC平衡系数不能满足瞬时等效氢耗最小的指标要求,并且在未知有轨电车工况条件下最优SOC平衡系数无法确定。针对上述问题,建立基于燃料电池/锂电池的混合动力有轨电车动力系统模型,并通过分析SOC平衡系数与氢耗特性,提出一种基于运行模式和动态混合度的等效氢耗最小化能量管理控制方法。该方法通过划分有轨电车运行模式,分析不同运行模式下SOC平衡系数与瞬时氢耗的关系,在此基础上提出基于运行模式和动态混合度的等效氢耗瞬时优化方法。结合有轨电车典型工况,搭建RT-LAB实时仿真平台,开展有轨电车能量管理系统实时仿真,并与传统等效氢耗最小化方法进行对比分析。结果表明,所提出的能量管理方法能够根据有轨电车工况的实时变化而自动分配需求功率,并在不同初始SOC的情况下,满足等效氢耗量最小的性能指标要求,提高整车燃料经济性。

基于动态规划的混合动力有轨电车能量管理方法

针对传统动态规划算法在燃料电池混合动力系统能量分配中存在的误差累积问题,以及为进一步提高燃料电池混合动力有轨电车的耐久性和燃料经济性,提出了一种基于改进动态规划算法的燃料电池混合动力有轨电车能量管理方法;改进动态规划算法在传统动态规划的基础上调整了状态转移方程,通过只对系统状态量进行离散从而避免计算过程中的插值计算导致的误差累积;同时将系统等效氢耗、动力电池充电状态(SOC)约束和燃料电池加、减载带来的耐久性问题作为优化目标构成加权惩罚函数,使系统在获得良好燃料经济性的同时兼顾耐久性;将所提管理方法与功率跟随和传统动态规划进行对比分析.研究结果表明:所提方法相较于功率跟随方法,使末态SOC值降低了13.3%,燃料经济性提高了78%;相较于基于传统动态规划算法的能量管理方法,使燃料经济性提高了3.5%,且SOC变化范围和燃料电池变载情况均具有显著改善.

增程式燃料电池混合动力有轨电车电源系统优化配置

为实现燃料电池混合动力有轨电车的经济运行,提出以燃料电池为增程式动力源的运行模式,并通过步进式枚举法对电源系统进行优化配置。首先,定义燃料电池混合动力有轨电车的运行模式及电源系统混合度,构建各电源系统模型;然后,建立电源系统全寿命周期综合成本函数,并考虑约束条件对电源系统进行优化配置;最后,以全寿命周期经济性、充电桩容量、配置燃料电池功率为评价指标,分析增程式运行模式相较于“一站一充”及贯通式运行模式的优势。研究结果表明,增程式运行模式与“一站一充”模式相比,充电桩容量需求可减少65.5%,全寿命周期成本降低7.68%;与贯通式模式相比,配置燃料电池功率减少100 kW,能量补给成本降低15.98%,全寿命周期成本降低10.88%。

混合动力有轨电车电制动功率控制方法研究

介绍了一种混合动力有轨电车电制动功率控制方法,解决了储能系统无法完全吸收电制动功率的问题,在保证列车电制动减速度的前提下,通过与制动电阻串联的IGBT斩波电路,实时调节消耗在制动电阻上的功率,将电制动功率最大程度地回馈给车载储能系统,同时又不超过储能系统的功率限值,保护储能系统,提高了能量利用效率,增加了车辆续航里程,同时解决了氢燃料电池系统、内燃机发电系统等单向供电系统和车载储能装置混合供电时输出功率响应速度无法满足牵引系统对功率响应速度的需求问题。该方案在氢能源有轨电车项目上得到验证,取得了良好的控制效果。

基于改进动态规划算法的混合动力有轨电车能量管理策略

针对混合动力有轨电车的能量管理,文章在建立电池和超级电容混合储能系统的能量流动模型的基础上,以电池和超级电容的荷电状态为状态变量,提出了一种基于改进动态规划算法的能量管理策略,并以某实际线路的有轨电车为例对该能量管理策略进行了仿真验证。仿真结果证实了该能量管理策略的有效性。

计及驾驶风格的氢燃料电池有轨电车自适应能量管理策略

半独立路权运行模式下,氢燃料电池混合动力有轨电车驾驶员的驾驶风格影响锂电池荷电状态,从而对整车运行经济性有较大影响。提出一种结合驾驶员驾驶风格的自适应能量管理策略,以提高能量管理策略对工况和驾驶风格的适应性。首先,考虑不同的道路工况对驾驶员驾驶风格的影响,通过K-均值聚类算法对行驶工况进行识别,将行驶工况分为低速、中速、高速3类;引入冲击度和加速度标准差构建基于模糊逻辑的算法,对驾驶风格进行识别,将驾驶风格分为迟钝型、标准型、激进型3类。其次,建立系统瞬时氢耗量最优的目标函数,在满足约束条件的前提下,引入锂电池荷电状态等效因子修正系数,针对不同驾驶风格调整传统等效氢耗最小策略中相应的等效因子,以实现等效因子随驾驶风格的改变实时变化。最后,将该策略与传统等效氢耗最小策略、庞特里亚金极小值策略进行仿真对比分析,结果表明:该策略能实现3个动力源功率分配最优;锂电池和超级电容荷电状态波动曲线相较于其他2种策略最为平滑;在续驶里程结束时混合动力系统氢耗量为1.39 kg,具有最为优越的燃油经济性;母线电压最大偏移率最小;能使3个动力源平稳出力,具有较强的系统稳定性。研究结果为进一步提高有轨电车实际运行中对驾驶风格的适应性提供参考。

全局与瞬时特性兼优的燃料电池有轨电车能量管理策略

传统庞特里亚金极小值原理在应用到燃料电池混合动力有轨电车的能量管理时,由于需要已知未来工况条件,存在实时性与工况适应性差的问题。为此,该文提出一种全局优化与实时工况构建相结合的应对策略。首先,基于极小值原理,以氢耗量最小为目标,在保证负载需求与避免超级电容SOC大范围波动的约束下,求取燃料电池全局最优参考输出功率;其次,将电车运行过程划分为怠速牵引、加速启动、稳速行驶、减速制动和再生制动五种模式,并分别根据各自运行特性构建状态转移概率矩阵,进而以燃料电池效率为判据确定工作模式并更新瞬时最优功率;最后,分别在有轨电车典型和非典型行驶工况中,对该文所提策略、传统极小值原理策略及等效氢耗最小策略进行在线运行对比分析。结果表明,该文所提策略能够提升混合动力系统应对高功率负载突变鲁棒性,有效降低燃料电池启停次数,实现全局和实时最优功率分配。

燃料电池混合动力100%低地板有轨电车制动系统研发

通过介绍中车唐山机车车辆有限公司燃料电池/超级电容混合动力100%低地板有轨电车,详细阐述了制动系统的功能。文中介绍了燃料电池混合动力100%低地板现代有轨电车采用的液压制动系统。

燃料电池有轨电车能量管理Pareto多目标优化

节能环保的出行方式得到政府的大力推广,其中燃料电池混合动力有轨电车由于可无网运行且节能环保而备受关注.为了改善燃料电池/超级电容/动力电池大功率有轨电车的燃料经济性与系统耐久性,提出一种有轨电车能量管理策略(Energy management strategy,EMS)的多目标优化方法.首先以氢燃料消耗量和能量源性能衰减率作为评价指标,建立多目标成本函数.由于两个指标很难在同一个等式中评价,设计了基于状态机与非支配排序的能量管理Pareto多目标优化方法,获得了有轨电车能量管理策略Pareto非劣解集,并分析了能量管理策略的目标功率参数对性能指标的影响规律,进而遴选出兼顾燃料经济性与系统耐久性的综合最优解.结果表明,与功率跟随策略和基于遗传算法优化策略相比,该能量管理优化方法的燃料经济性分别提高了29.4%和2.4%.

基于多分类相关向量机和模糊C均值聚类的有轨电车用燃料电池系统故障诊断方法

为解决有轨电车用燃料电池电堆系统（fuelcellstack system,FCSS）故障分类问题,提出基于多分类相关向量机（multi-class relevance vector machine,m RVM）和模糊C均值聚类（fuzzy C means clustering,FCM）的有轨电车用FCSS故障诊断新方法。该方法利用FCM形成标准聚类中心,采用m RVM对测试样本实现多分类,能有效剔除奇异数据并提高模型分类正确率。实例分析表明,所提方法可快速识别氢气泄漏、去离子水加湿泵低压、空气压力过低和正常共4种健康状态,分类准确率可达96.67%,为有轨电车用FCSS在线故障诊断研究提供参考。

基于制动速度优化策略的新型供电方式有轨电车再生制动能量回收方法

该文提出一种基于车辆动力源为燃料电池与超级电容的新型供电方式的混合动力有轨电车制动能量回收方法,该方法中在制动阶段综合考虑车辆电机制动特性曲线、最大减速度要求、制动距离、超级电容吸收能力以及舒适度等系统指标,优化得到一条车辆制动速度线,车辆在该速度曲线运行时燃料电池消耗能量减少7.45%,制动电阻消耗能量减少7.93%,而且超级电容回收制动能量提高7.83%。该方法通过改变制动速度从而改变制动功率,进而减少了制动电阻上的功率消耗,提高了超级电容的回收能量。同时,该方法中车辆在牵引阶段采用基于庞特里压金极小值原理的能量管理方法不仅使系统瞬时氢耗量达到最低,同时保证了超级电容始末时刻So C保持一致,达到了对运行过程中超级电容So C调控的目的。

有轨电车储能部件新型热控制方案研究

储能部件热控制技术是混合动力有轨电车稳定运行的保证之一。为了保证新型储能部件的温度均匀性,并使其工作在最佳的温度范围内,设计了两种新型储能部件相变材料——空气耦合热控制方案。通过制备石蜡/泡沫铜复合材料,搭建试验台,将内嵌式方案和外贴式方案进行不同放电倍率和不同工况的试验测试,为新型储能部件热管理系统的实际开发提供一定的借鉴。

燃料电池混合动力系统参数匹配与多目标优化

在满足机车动力性能需求的条件下,运用参数匹配方法对燃料电池系统的重量、体积指标进行了优化.首先,搭建了机车动力学模型,针对列车运行的加速启动、匀速爬坡、最大时速运行3种关键工况,分别得到3个需求功率峰值;其次,基于传统方法,以最大需求功率峰值为目标,分析了超级电容-动力电池配比;然后,在传统方法基础上,采用改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO),进行了基于系统重量和体积的多目标优化参数匹配计算,得到了最优解;最后,对传统方法和多目标优化方法进行了对比分析.研究结果表明:两种方法均能满足列车动力需求;采用多目标优化方法,为同型燃料电池混合动力有轨电车配置2套150 kW燃料电池,124个超级电容(48 V,165 F)和337个动力电池(3.7 V,9 A h).车辆经32.24 s加速可达时速70 km/h,最大爬坡能力为85.5‰,持续爬坡能力为732.5 m;相比较传统方法,重量和体积优化率分别达到83.075%和86.696%.

燃料电池有轨电车能量管理策略多目标优化

为研究一类以质子交换膜燃料电池、超级电容和动力电池为动力源的混合动力有轨电车能量管理问题,首先介绍该类有轨电车的混合动力系统结构和工作特点,提出一种基于系统工作模式的逻辑门限式能量管理策略,工作模式的切换通过多个控制参数来实现。针对该能量管理策略中控制参数的不确定性,应用多目标遗传算法,将整车超级电容和动力电池的最小配置成本以及有轨电车运行的能耗、准时性、准地点停车作为优化目标,对影响列车动力性能的主要能量管理策略控制参数进行优化。以国内某规划线路为实例,在已通过实车试验数据验证的系统仿真模型中进行优化分析,优化结果表明,在保证列车动力性能的前提下,优化后列车的总牵引能耗减少了约12.5%,回收的再生制动能量增加了约14.5%,燃料电池的平均效率提高了约0.83%;同时通过优化得到了超级电容和动力电池的最小容量配置,为整车车载储能系统的冗余配置提供参考。