燃料电池混合电动汽车智能能量管理

针对燃料电池混合电动汽车复杂的拓扑结构,提出一种改进软执行者-评论者(SAC)算法的能量管理策略。首先,利用自适应模糊滤波对需求功率进行频率解耦来实现功率分层,让超级电容来提供/吸收需求功率中的峰值功率。然后,通过采用基于等效消耗最小的思想构建SAC的奖励函数,以实现降低氢耗量和改善燃料电池工作效率的目标,并优化燃料电池和锂电池的功率分配。在训练过程中,引入启发式经验回放机制来提高SAC算法的收敛性能和优化效果。最后,在多种典型工况下仿真并进行平台试验。结果表明:所提策略在燃料经济性上与传统SAC策略相比平均提高6.4%,并且在面对极端工况时,依旧能够保证燃料电池的平稳运行,实现对3能量源燃料电池汽车的能量管理。

GB/T 26990-2023《燃料电池电动汽车车载氢系统技术条件》标准分析

近年来随着燃料电池电动汽车技术不断升级,与35 MPa车载氢系统相比,公称压力为70 MPa的车载氢系统具有储氢体积密度大可提高整车续驶里程的优点,在乘用车上得到广泛应用。而在GB/T 26990—2011《燃料电池电动汽车车载氢系统技术条件》及GB/T 29126—2012《燃料电池电动汽车车载氢系统试验方法》中仅适用于公称工作压力不超过35 MPa的车载氢系统,而且该版标准已实施十余年,已不能完全适应现阶段燃料电池电动汽车车载氢系统技术现状,因此2023年11月,我国发布了GB/T 26990—2023《燃料电池电动汽车车载氢系统技术条件》,该标准修改和增加了部分技术内容以适应当前燃料电池电动汽车行业发展水平。本文将阐述GB/T 26990—2023的主要技术内容及其与上一版标准的异同,并对新标准中相关技术内容和测试方法进行解析,供行业内企业参考。

基于工况识别的燃料电池电动汽车能量管理策略

为降低燃料电池电动汽车的氢气消耗、降低燃料电池输出功率波动率及维持电池系统的荷电状态,基于工况识别能量管理策略框架提出了一种新型转移过程工况识别方法,该方法相较于传统的工况识别方法具有识别率高、识别速度快等优点。与常见的学习向量量化神经网络工况识别方法进行对比,通过仿真分别验证了所提工况识别算法的优势,同时所提基于工况识别方法的能量管理策略在混合工况下具有更优的性能表现。

燃料电池电动汽车工作原理及发展趋势

目前,相对成熟的新能源汽车是混合动力(PHEV)和电动汽车(BEV)。相比较而言,具有发展潜力的汽车是氢能源燃料电池汽车(FCEV)。本文在介绍燃料电池汽车的部件组成、燃料电池的工作原理的基础上,以丰田Mirai和现代Nexo为例,介绍燃料电池汽车的基本架构和工作原理。

我国牵头修订的燃料电池电动汽车动力性国际标准正式发布

由我国牵头修订的国际标准ISO/TR 11954:2024《使用压缩氢气的燃料电池电动汽车动力性试验方法》(Fuel cell road vehicles Performance measurement Vehicles fuelled with compressed hydrogen)正式发布。近年来,燃料电池电动汽车因为零排放而成为各国汽车行业的发展重点,也是国际标准化组织的重要工作方向。

基于TD3-PER的氢燃料电池混合动力汽车能量管理策略研究

为优化氢燃料电池混合动力汽车的燃料经济性及辅助动力电池性能,提出了一种基于优先经验采样的双延迟深度确定性策略梯度(TD3-PER)能量管理策略。采用双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法,在防止训练过优估计的同时实现了更精准的连续控制;同时结合优先经验采样(PER)算法,在获得更好优化性能的基础上加速了策略的训练。仿真结果表明:相较于深度确定性策略梯度(DDPG)算法,所提出的TD3-PER能量管理策略的百公里氢耗量降低了7.56%,平均功率波动降低了6.49%。

燃料电池电动汽车事故处置措施初探

燃料电池电动汽车(FCEV)作为一种新兴的绿色交通工具,其安全性问题始终备受关注。在事故救援过程中,由于燃料电池系统的特殊性,传统的救援技术可能不适用。因此,深入研究燃料电池电动汽车事故救援技术对消防救援队伍日常处置能力的切实提升具有十分重要的意义。通过对燃料电池电动汽车的分类、工作原理以及在事故中可能出现的安全隐患问题进行逐一分析,提出了针对性处置措施,同时对消防救援人员在事故现场的安全防护措施进行了具体研判,以确保此类事故救援过程的顺利进行。

质子交换膜燃料电池在电动汽车中的应用

随着国家对清洁能源的大力倡导,以氢能为燃料的质子交换膜燃料电池(PEMFC)技术得到飞速发展,PEMFC的应用也越来越广泛。PEMFC技术的日益成熟,也为电动汽车动力系统提供了一种新的选择。对PEMFC发展现状及工作特性进行分析,探讨PEMFC在电动汽车中的应用情况,分析现有的氢电混合动力系统结构并提出一种基于规则的PEMFC汽车能量管理策略。

我国牵头修订的燃料电池电动汽车动力性国际标准正式发布

近日,由我国牵头修订的国际标准ISO/TR 11954:2024《使用压缩氢气的燃料电池电动汽车动力性试验方法》(Fuel cell road vehicles Performance measurement Vehicles fuelled with compressed h ydrogen)正式发布。

基于模型预测框架的燃料电池汽车混合动力系统能量管理

混合动力系统作为燃料电池汽车的关键组成部分,系统的能耗与寿命优化是推动其进一步商业化发展的关键,而能量管理策略(EMS)在提高燃料电池汽车混合动力系统的效率和燃料经济性方面发挥着重要作用。为有效降低混合动力系统的内部损耗,进一步提高系统经济性,提出了一种基于模型预测框架的混合动力系统能耗优化能量管理控制方法。首先构建包含动力系统内部损耗与氢气消耗的目标函数,然后利用模型预测架构求解目标函数来控制燃料电池的输出电流,以实现合理的能量分配,最后在Matlab中进行仿真,验证所制定方法的合理性和有效性。与应用较为广泛的等效氢耗最小策略(ECMS)相比,结果表明所提方法可以显著降低动力系统的内部损耗和氢气消耗。此外,该策略还可以有效保持蓄电池的荷电状态(SOC),延长动力系统的使用寿命。

燃料电池混合动力汽车深度强化学习能量管理优化

针对配备有锂电池与超级电容的燃料电池混合动力汽车,为降低车辆总体运行成本,延长能量源寿命,本文提出一种基于深度强化学习的能量管理策略.首先,依据超级电容高功率密度特性,建立基于模糊自适应滤波的功率分层结构,并依据燃料电池与锂电池的经验退化模型,建立能量源退化的成本函数,采用等效消耗最小策略平衡氢耗成本与能量源退化成本,以最小化总体运行成本为目标来优化能量源功率分配;然后,引入优先经验回放与软更新以提高深度强化学习的离线训练效率;最后,在多种工况下进行仿真,结果表明,与未考虑退化的策略相比,本文所提出策略在全球统一轻型车辆测试循环下可使氢耗量降低11.8%,并可有效减缓燃料电池与锂电池的退化速率,降低燃料电池混合动力汽车的总体运行成本.

基于Stackelberg博弈的燃料电池混合动力汽车跟车能量管理

跟车场景下燃料电池混合动力汽车(FCHEV)的速度与能量管理协同优化是实现车辆节能的重要有效手段,针对现有策略中双能量源退化与能耗耦合关系不明,且难以兼顾全局优化与实时性能的问题,提出一种基于Stackelberg博弈的FCHEV跟车能量管理策略。首先,建立了燃料电池/锂电池的能耗与性能退化模型,并纳入到统一量纲的整车综合使用成本函数中;其次,提出了基于分层解耦的跟车能量管理策略,实现跟车速度与功率分配的解耦控制;最后,综合考虑跟车安全性、舒适性、燃料经济性和能源耐久性,建立跟车控制层与能量管理层对应的双层规划模型,并基于Stackelberg博弈思想设计了双层差分遗传算法对策略核心参数进行离线优化。仿真和实验结果表明:相较于模型预测控制方法,该方法可降低平均车间距误差37.7%、平均冲击度2.4%、等效氢气消耗9.3%和能源退化成本13.9%,实现了优化性能与实时性的兼顾。

氢燃料电池混合动力汽车能量管理策略研究综述

氢燃料电池混合动力汽车的能量管理是整车控制的核心与关键,尤其是在提高燃料经济性和电池耐久性方面有重要作用。文中梳理了国内外基于规则、基于优化、基于学习和混合能量管理策略的研究进展,分析了各种策略的优势和局限。结果发现:规则型的策略易于实现,但适应性差;优化型的策略灵活性好,但计算复杂;学习型的策略自适应强,但需要大量数据支持;而国内外学者所提出的混合策略在氢燃料电池汽车氢耗量和电池寿命等方面更有优势。未来的研究会聚焦于结合不同策略的优势,将优化算法和机器算法引入基于规则和基于优化的策略,以及优化强化学习中的智能算法以提升整车性能。

燃料电池混合动力汽车能量管理策略研究进展

随着能源与环境问题日益凸显,混合动力汽车 (Hybrid Electric Vehicle,HEV) 成为目前汽车行业的一个重要发展方向。燃料电池混合动力汽车 (Fuel Cell Hybrid Electric Vehicle,FCHEV) 由于其具有零排放、绿色环保、运行噪音低等优点,也被认为是汽车行业中极具吸引力的技术之一。FCHEV 作为一种混合动力系统汽车,能量管理策略也是 FCHEV 混合动力系统控制策略的核心,使汽车在保证动力性和经济性的前提下实现能量高效且合理分配。就目前而言,FCHEV 的能量管理策略仍有很多挑战。本文从此着手,先从多个角度概述能量管理的策略,并分析不同类型策略的优缺点以及不足,最后结合分析对 FCHEV 能量管理策略的研究方向进行展望。

电动汽车维修基础——混合动力和纯电动汽车的结构

一、混合动力汽车1.混合动力汽车总体结构“混合动力”这个概念有两个发展方向,其一是双燃料动力,其二是驱动混合动力,电动混合动力汽车属于后者。驱动混合动力技术是指将两种不同的动力装置组合在一起使用,且两种动力装置的工作原理是不同的。

燃料电池电动汽车改进深度强化学习能量管理

针对配置有燃料电池、锂电池和超级电容3能量源的混合动力汽车,提出一种基于改进深度确定性策略梯度(DDPG)算法的分层能量管理策略,以降低氢耗、提高燃料电池工作效率及维持锂电池荷电状态(SoC)。首先,采用基于模糊规则的自适应低通滤波器对功率进行分层处理,由超级电容承担峰值功率。其次,设计基于DDPG的能量管理框架,利用等效消耗最小策略的计算思想构建优化函数,并加入与燃料电池效率和锂电池SoC偏差有关的惩罚因子,优化燃料电池和锂电池的功率分配。此外,为避免噪声探索导致极端动作值的频繁出现,利用动态规划最优解辅助策略训练,提升优化效果。最后,在不同工况下进行仿真,并搭建试验平台进行验证。结果表明:与基于传统DDPG策略相比,所提策略可以有效减少锂电池SoC消耗,更好确保燃料电池工作在高效率区间,并且显著降低氢消耗,在燃料经济性方面平均可提升19%。

基于近端策略优化算法的燃料电池混合动力系统综合价值损耗最小能量管理方法

为了降低市域动车组燃料电池混合动力系统运行燃料经济成本,提升燃料电池耐久性,该文提出一种基于近端策略优化算法的能量管理方法。该方法将混合动力系统能量管理问题建模为马尔可夫决策过程,以综合考虑燃料经济性和燃料电池耐久性的综合价值损耗最小为优化目标设置奖励函数,采用一种收敛速度较快的深度强化学习算法—近端策略优化算法求解,实现负载功率在燃料电池和锂电池间的合理有效分配,最后,采用市域动车组实际运行工况进行实验验证。实验结果表明,在训练工况下,所提方法相较基于等效氢耗最小能量管理方法和基于Q-learning能量管理方法,综合价值损耗分别降低19.71%和5.87%;在未知工况下,综合价值损耗分别降低18.05%和13.52%。结果表明,所提方法能够有效降低综合价值损耗,并具有较好的工况适应性。

燃料电池船舶混合动力系统能量管理研究综述

在“双碳”目标下,发展燃料电池船舶是实现航运业转型升级和低碳化的重要发展方向之一。面对当前燃料电池上船的诸多问题,混合动力系统成为燃料电池船舶应用的有效解决方案,其能量管理的研究也成为核心研究方向之一。系统梳理燃料电池船舶的发展概况,针对燃料电池船舶多类型能源能量管理中涉及的能量调度问题以及变换器功率分配问题进行综述;分析各类方法的优缺点及其在实船上应用的可能性;探讨燃料电池船舶推广可行性和发展方向,以期能为技术创新和工程应用提供参考。

电动汽车质子膜燃料电池的制备及导电性能研究

为探索更高效能、更稳定的电池体系,提高电池的能量密度、工作温度范围和循环寿命,准备制备电池各组成结构所需的试剂与原料.采用组合制备的方法分别制备质子交换膜单体、交换膜聚合物及其薄膜、膜电极和电解质溶液,并将几种组成部件按照固定的结构组合到一起,完成质子膜燃料电池制备.通过模拟实验分析制备得到电动汽车用质子膜燃料电池的导电性能.测试结果表明:该方法制备出的质子膜燃料电池导电率为96.7%,且其能够输出的最大开路电压值为2.2 V,证明了该质子膜燃料电池具备良好的导电性.

电动汽车、混合动力汽车和燃料电池汽车的发展前景(英文)

由于汽车排放和燃油经济性的法规越来越严格,因此电动汽车、混合动力汽车和燃料电池汽车引起了汽车制造企业、政府和用户的关注。本文综述电动汽车、混合动力汽车和燃料电池汽车的技术发展水平,焦距其技术特点和产业化路线。归纳电动汽车、混合动力汽车和燃料电池汽车的基本特点。提出应用工程哲学指导研究和开发的重要性。分析动力系统的各类结构及其功能。揭示能量管理的挑战、整车宏观控制和子系统局部控制的功能和关系、以及建议可才用的适当控制模型。由于电动汽车产业是革命性的产业,因此必须采用综合系统的创新,做到三好,即好的产品、好的基础设施和好的商业模式。