基于改进型等效氢耗的车用燃料电池混合动力系统能量管理方法研究

[目的]等效氢耗作为一种针对燃料经济性优化的方法,其在储能系统荷电状态跟随方面表现欠佳,故需对其进行改进以实现区间荷电状态的动态平衡。[方法]在传统等效氢耗算法基础上,对系统的氢耗函数进行了优化;通过加入电压平衡系数,以确保超级电容在车辆运行过程中不会出现过充或过放的情况,进而通过极小值求解,实现了对系统功率的实时分配。[结果及结论]基于数轨电车的运行数据,对所提出的方法在半实物仿真平台上进行了验证。实验结果表明,所提出的改进型等效氢耗算法能够实现复杂工况下的混合动力系统能量分配,所加入的电压平衡系数能够保证车辆区间末端超级电容的电压在合理的区间内。

氢燃料电池有轨电车混合供电系统设计

本文结合实际分析了氢燃料电池有轨电车对供电系统的要求。根据有轨电车在不同工况下的功率需求,氢燃料电池的工作特性以及锂电池、超级电容器的储能特性,设计了一种由氢燃料电池、锂电池及超级电容器组成的混合供电系统。本文对该供电系统的具体电路进行了设计,以实际有轨电车功率需求为基础,确定了各供电单元的主要技术参数,同时设计了该混合供电系统中每个供电单元的具体运行模式、控制策略以及保护措施,满足了氢燃料电池有轨电车供电系统的技术要求。

智轨电车氢能源混合动力系统及其控制策略

随着智能轨道快运系统在国内外的广泛运行,为了满足各种场景对智轨电车动力系统的不同需求以及不同运营模式对其续航能力的要求,针对不同的能量源特性和智轨电车的工况特性,文章提出了一套基于燃料电池和磷酸铁锂动力电池的混合动力系统。该系统将氢燃料电池作为车载主能量源,利用磷酸铁锂动力电池功率快速响应的特性,为车辆长续航提供能源保证;采用冗余的燃料电池能量系统架构,在不增加智轨电车顶部空间体积的前提下,满足整车的功率需求并极大增加了车辆的续航能力。针对混合动力系统的能量输出形式并结合智轨电车实际工况的特点,文章提出了一套适合智轨电车行驶工况的能量管理策略,以保证车辆在各种工况下平稳运行并使动力电池的荷电状态(SOC)控制在目标范围内。实车试验结果显示,该系统及其能量管理策略能够满足氢能智轨电车的设计要求,车辆续航里程在300 km以上,而以往的智轨电车续航里程为70 km,这表明,该控制策略能够在满足智轨电车不同工况需求的前提下提高车辆续航能力,并提升了智轨电车应对不同运营场景的能力。

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%.

燃料电池混合动力有轨电车动力系统设计

基于氢能的燃料电池混合动力有轨电车是现代有轨电车的研究热点.结合有轨电车的总体性能需求,对燃料电池混合动力有轨电车进行了系统设计,给出了燃料电池/超级电容混合动力系统的总体方案与拓扑结构,进行了混合动力系统配置和有轨电车牵引性能计算.结果表明,所配置的混合动力系统的输出功率分配可以很好地满足列车在0~35 km/h速度时加速度为1.2 m/s^2、最高车速70 km/h的动力性能要求.研制的混合动力系统样机在有轨电车模拟运行工况进行了试验,在试验过程中可以实现多套系统能量的分配管理.

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.

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%.

氢燃料电池有轨电车混合储能系统的节能运行优化

针对燃料电池/超级电容/锂电池混合储能有轨电车能量管理中存在的等效能耗受负载随机性影响较大,无法保证全局功率分配最优的问题,同时为进一步提升燃料经济性,提出一种基于外部能耗的运行优化策略。首先,将负载能量需求分为内部能源燃料电池的实时燃料消耗和外部电源锂电池/超级电容的电能消耗两部分;其次,旨在通过将等效能耗最小化策略的目标函数改写为最大化外部电源出力,以分担燃料电池的高功率负载压力,使其不需要评估等效能耗,从而达到增强对负载变载的鲁棒性,同时最小化实时氢耗的目的;最后,将所提优化策略与等效能耗最小化及状态机和功率解耦策略进行对比分析。结果表明:在整个循环工况中,所提方法相较于等效能耗最小化策略燃料电池氢气消耗降低17.68g,峰值电流降低21.81A;相较于状态机和功率解耦策略氢气消耗降低39.04g,峰值电流降低56.9A,且母线电压偏移范围和各能量源应力均有显著改善。

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%。

有轨电车燃料电池混合动力多目标匹配优化

有轨电车燃料电池混合动力系统配置对整车动力性能、系统效率及经济效益具有重要影响,但是目前缺乏有效的优化匹配方法.基于有轨电车沿线动态工况下的牵引功率计算,提出了面向服役周期成本最低的燃料电池有轨电车混合动力系统匹配优化方法.以混合动力系统整车服役周期成本最低、体积/重量最小为目标函数,以动力性能、直流母线电压、电源输出功率、功率/能量实时平衡、储能系统充放电倍率及其充放电深度和SOC(state of charge)为约束条件,建立了多目标多约束配置优化模型.采用多目标优化方法获取Pareto前沿,同时给出了体积/重量可接受、经济性最优的推荐方案确定方法.仿真结果表明,多目标匹配优化方法配置的有轨电车燃料电池混合动力系统满足了所有设计指标,混合动力系统全寿命周期成本从7000万元降为1500万元.

燃料电池混合动力100%低地板有轨电车设计

设计了一种基于"燃料电池+超级电容+动力电池"的新型混合动力100%低地板有轨电车。针对燃料电池混合动力系统的特点,进行了新型有轨电车混合动力系统能量管理策略,牵引系统的参数匹配设计,以及余热利用方案设计。在此基础上,确定了有轨电车的主要技术规格和设计参数,并对燃料电池混合动力系统、牵引、制动、列车网络等系统主要特点进行了介绍。车辆经过型式试验验证,各项性能指标完全满足设计要求,此新型有轨电车已成功投入运营。

氢能有轨电车应用综述

现代有轨电车的去网化趋势和大功率燃料电池技术的重大进步,使得氢能有轨电车应用成为可能。氢燃料电池是将氢气和氧气的化学能直接转化成电能的装置,其具有零排放、转化效率高、设备功率密度高等优点,与蓄电池搭配组成最优混合动力模式,实现车辆无网运行,以及对需求功率的快速响应。论述了氢燃料电池技术特点,氢能有轨电车动力性分析,及其应用现状、发展瓶颈和潜力。

基于DP优化的有轨电车用燃料电池混合电源系统协调控制

为了降低有轨电车用燃料电池/锂电池混合电源系统的氢气消耗、改善燃料电池功率变化速率以及避免锂电池荷电状态(state of charge,SOC)出现积累式缺电或供电过剩,文章提出了一种基于动态规划(Dynamic Programming,DP)优化的有轨电车用燃料电池混合电源系统协调控制策略。基于燃料电池混合电源系统模型,建立燃料电池混合电源系统氢气消耗量与燃料电池功率变化率的目标函数,引入荷电状态惩罚函数以约束SOC始末值相等,通过DP全局优化寻找燃料电池与锂电池功率最佳分配序列,实现燃料电池混合电源系统协调控制。基于燃料电池混合电源仿真系统进行试验验证,结果表明:相较于有限状态机控制方法,燃料经济性提高了44.8%,燃料电池输出功率在20~60 kW的概率为64.16%,并且变化率明显改善,锂电池SOC始末值基本保持一致,验证了本文所提策略的有效性和优越性。

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。

基于鱼群优化算法的有轨电车用燃料电池混合动力系统参数配置

为满足燃料电池混合动力有轨电车的动力性能和容载性能需求,提出了一种基于鱼群优化算法的参数配置方法。基于有轨电车动力学模型,完成了3种行驶状态下的牵引力计算。选择了燃料电池/锂电池/超级电容混合动力系统,建立了以系统体积和质量最小为目标的多目标函数,通过鱼群优化算法求解燃料电池、锂电池和超级电容的配置数量,进行了参数配置结果分析和动力性能验证。结果表明:本文方法与粒子群方法相比,收敛速度更快、体积和质量更小、功率密度和能量密度更高,充分利用了各动力源的传输优点,能够保证有轨电车动力充足地行驶。