插電式混合動力汽車復合電源系統(tǒng)集成優(yōu)化方法研究

【摘要】：面對能源和環(huán)境的嚴峻挑戰(zhàn),插電式混合動力汽車引起廣泛的關注。目前滿足純電動汽車使用的高比能量動力電池組和滿足混合動力汽車使用的高比功率動力電池組,均難以獨立滿足插電式混合動力汽車對動力電池組兼顧功率和能量的雙重需求。本論文研究將動力電池組和超級電容組成復合電源使用,獲得良好的比功率和比能量特性,延長電源系統(tǒng)的服務壽命。開展的具體研究工作包括:復合電源系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)的確定是以提高超級電容峰值助力和能量回收的響應能力以及降低動力電池的大電流沖擊和提高循環(huán)壽命為目標,系統(tǒng)分析、評價了常用幾類復合電源系統(tǒng)構(gòu)型和有無DC/DC變換器參與的控制模式,明確了動力電池系統(tǒng)和DC/DC變換器串聯(lián)后再與超級電容系統(tǒng)并聯(lián)并入母線的復合電源系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu),建立了復合電源系統(tǒng)數(shù)值仿真模型。搭建了性能測試試驗平臺,設計了復合電源系統(tǒng)部件的測試程序,建立了完整的動力電池和超級電容實驗數(shù)據(jù)庫。在此基礎上,建立了動力電池和超級電容的動態(tài)仿真模型,應用遺傳算法提出了模型的參數(shù)優(yōu)化方法。使用AVL-Cruise軟件,搭建了裝備有動力電池-超級電容組成的復合電源系統(tǒng)的插電式混合動力客車模型。首次提出了一種復合電源系統(tǒng)狀態(tài)估計的方法?；趶秃想娫聪到y(tǒng)能量特性和功率特性解耦的基礎上,提出了模糊優(yōu)化與擴展卡爾曼濾波算法相融合的動力電池荷電狀態(tài)估計方法和基于工作電壓實時預測超級電容狀態(tài)估計的方法,實現(xiàn)了復合電源系統(tǒng)狀態(tài)的高精確在線估計。針對不確定的操作條件、老化狀態(tài)以及不精確的SOC初值等影響因素下進行實驗驗證。結(jié)果表明,動力電池SOC的最大估計誤差限制在2%以內(nèi),為復合電源系統(tǒng)能量管理提供精確的決策因素。通過建立復合電源系統(tǒng)優(yōu)化模型的基礎上,提出基于動態(tài)規(guī)劃算法和粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合的集成優(yōu)化方法,應用粒子群優(yōu)化算法確定復合電源參數(shù)、動態(tài)規(guī)劃算法優(yōu)化不同參數(shù)配組下的最優(yōu)控制率,以復合電源系統(tǒng)能量損失、動力電池充/放電電流倍率的峰值和均值等的最小為優(yōu)化目標,系統(tǒng)評價確定復合電源系統(tǒng)的最優(yōu)參數(shù)組?；诜治鯬HEV工作模式的基礎上,推導了不同工作模式下的能量分配管理策略。進行了基于工況和基于動力性指標的能量和功率需求分析,并提出基于最優(yōu)參數(shù)匹配的復合電源系統(tǒng)能量管理優(yōu)化策略?；谥袊湫统鞘醒h(huán)工況和重型商用車輛瞬態(tài)循環(huán)工況確定的復合電源系統(tǒng)的電池組容量、超級電容容量和電壓等參數(shù),應用動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化算法確定動力電池和超級電容的最佳工作特性和最優(yōu)控制率,分析復合電源系統(tǒng)的節(jié)能機理并提取最優(yōu)控制規(guī)律,制定能量優(yōu)化管理策略。與傳統(tǒng)邏輯門限策略的對比仿真試驗結(jié)果表明,基于集成優(yōu)化方法提取的能量管理策略能夠有效降低復合電源系統(tǒng)能耗6.48%。同時,對單一動力電池系統(tǒng)和復合電源系統(tǒng)中動力電池的充放電倍率特性進行了仿真對比與分析。結(jié)果表明,單一電池系統(tǒng)中的電流會隨著負載功率的需求進行充放電,電流呈現(xiàn)出正負值交替的現(xiàn)象;對于復合電源系統(tǒng)中的動力電池,其電流變化范圍被限定在有限的范圍內(nèi)變化,減小了峰值電流對動力電池的沖擊。通過現(xiàn)有研究成果的定性分析,討論了充放電倍率對動力電池循環(huán)壽命的影響。針對復合電源系統(tǒng)能量策略驗證的問題,基于xPC Target實時仿真系統(tǒng)搭建復合電源系統(tǒng)在環(huán)仿真實驗平臺,將插電式混合動力汽車仿真模型下載至目標機,解析驅(qū)動電機的實時需求功率并發(fā)送至索英電子負載儀實施動力電源系統(tǒng)的實時充放電操作,驗證復合電源系統(tǒng)狀態(tài)估計算法和能量管理策略。臺架試驗結(jié)果表明,本文所提出的復合電源系統(tǒng)狀態(tài)估計方法具有較高的估計精度,能量管理策略高效可行。本論文研究提出的復合電源系統(tǒng)的狀態(tài)估計方法,針對不同部件工作特性差異將功率特性和能量特性進行解耦的基礎上,提出基于模糊優(yōu)化與擴展卡爾曼濾波算法相融合的動力電池荷電狀態(tài)估計方法,解決了動力電池在不同老化程度下狀態(tài)初值難以預測估計的問題,實現(xiàn)了動力電池系統(tǒng)狀態(tài)的精確估計,為插電式混合動力汽車的能量管理提供了理論支撐;提出的基于粒子群優(yōu)化算法和動態(tài)規(guī)劃算法的集成優(yōu)化算法,解決了復合電源系統(tǒng)參數(shù)匹配和能量管理策略協(xié)同優(yōu)化、更新與標定問題,研究成果具有一定的理論研究指導意義和工程推廣應用價值。 【關鍵詞】：動力電池 荷電狀態(tài)估計 復合電源系統(tǒng) 集成優(yōu)化 能量管理 動態(tài)規(guī)劃 電動汽車
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U469.7
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-15
• 第1章 緒論15-37
• 1.1 本論文研究的背景和意義15-18
• 1.1.1 論文研究的背景15-16
• 1.1.2 PHEV電源系統(tǒng)特征16-17
• 1.1.3 PHEV復合電源系統(tǒng)研究的意義17-18
• 1.2 PHEV復合電源系統(tǒng)的方案18-21
• 1.3 復合電源系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀21-33
• 1.3.1 動力電池技術現(xiàn)狀21-27
• 1.3.2 超級電容技術現(xiàn)狀27-28
• 1.3.3 復合電源技術現(xiàn)狀28-33
• 1.4 現(xiàn)有研究的不足與難點33-34
• 1.5 本論文的主要研究內(nèi)容34-37
• 第2章 復合電源系統(tǒng)性能分析與動態(tài)建模研究37-61
• 2.1 問題描述37-38
• 2.2 復合電源系統(tǒng)構(gòu)型分析38-42
• 2.2.1 整車技術指標38-39
• 2.2.2 復合電源系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)39-42
• 2.3 復合電源系統(tǒng)部件測試程序和數(shù)據(jù)庫42-47
• 2.3.1 電池測試系統(tǒng)及其工作特性42-43
• 2.3.2 動力電池測試程序和數(shù)據(jù)庫43-45
• 2.3.3 超級電容性能測試45-46
• 2.3.4 超級電容的內(nèi)阻試驗46-47
• 2.4 復合電源系統(tǒng)部件的建模47-58
• 2.4.1 動力電池建模47-52
• 2.4.2 超級電容建模52-55
• 2.4.3 DC/DC變換器建模55-58
• 2.5 復合電源系統(tǒng)仿真模型58-60
• 2.6 本章小結(jié)60-61
• 第3章 復合電源系統(tǒng)的狀態(tài)估計方法研究61-79
• 3.1 復合電源系統(tǒng)的狀態(tài)61-63
• 3.2 基于模糊卡爾曼濾波的動力電池狀態(tài)估計63-73
• 3.2.1 卡爾曼濾波算法63-64
• 3.2.2 模糊控制算法64-66
• 3.2.3 基于模糊卡爾曼混合算法的SOC估計66-73
• 3.3 算法驗證與結(jié)果分析73-76
• 3.3.1 算法驗證73-74
• 3.3.2 兩種方法的SOC估計74-75
• 3.3.3 結(jié)果分析與討論75-76
• 3.4 超級電容的狀態(tài)估計76
• 3.5 復合電源系統(tǒng)的狀態(tài)估計76-77
• 3.6 本章小結(jié)77-79
• 第4章 基于最優(yōu)控制策略的復合電源集成優(yōu)化方法研究79-107
• 4.1 問題描述79-80
• 4.2 復合電源系統(tǒng)集成優(yōu)化方法80-90
• 4.2.1 粒子群優(yōu)化算法80-82
• 4.2.2 動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化算法82-86
• 4.2.3 集成優(yōu)化方法的建模和求解框架86-90
• 4.3 基于工況的能量和功率需求分析90-102
• 4.3.1 工況特性分析90-91
• 4.3.2 基于工況的能量和功率需求分析91
• 4.3.3 中國典型城市公交工況91-99
• 4.3.4 重型商用車輛瞬態(tài)循環(huán)工況99-101
• 4.3.5 勻速行駛里程驗證101-102
• 4.4 基于動力性指標的能量和功率需求分析102-103
• 4.4.1 平均功率計算102-103
• 4.4.2 峰值功率計算103
• 4.4.3 性能需求總結(jié)103
• 4.5 集成優(yōu)化結(jié)果與仿真分析103-106
• 4.5.1 復合電源系統(tǒng)優(yōu)化計算結(jié)果104-105
• 4.5.2 仿真與結(jié)果分析105-106
• 4.6 本章小結(jié)106-107
• 第5章 基于最優(yōu)參數(shù)匹配的復合電源控制策略研究107-137
• 5.1 問題描述107-108
• 5.2 復合電源系統(tǒng)功率分配策略108-118
• 5.2.1 復合電源系統(tǒng)工作模式分解109-110
• 5.2.2 不同模式下功率分配控制算法110-118
• 5.3 基于規(guī)則的邏輯門限控制策略118-123
• 5.3.1 邏輯門限控制策略119-122
• 5.3.2 仿真與結(jié)果分析122-123
• 5.4 基于集成優(yōu)化算法的控制策略123-132
• 5.4.1 基于集成優(yōu)化算法的控制規(guī)則124-126
• 5.4.2 集成優(yōu)化算法的控制策略提取126-128
• 5.4.3 仿真分析與討論128-132
• 5.5 單一電池系統(tǒng)與復合電源系統(tǒng)比較與討論132-135
• 5.5.1 兩種系統(tǒng)的電流與電壓特性132-134
• 5.5.2 電池放電倍率對循環(huán)壽命的影響134-135
• 5.6 本章小結(jié)135-137
• 第6章 復合電源系統(tǒng)的硬件在環(huán)仿真與實驗研究137-149
• 6.1 xPC Target仿真工具及特點137-139
• 6.2 復合電源測試系統(tǒng)與接.定義139-142
• 6.2.1 仿真軟件及操作系統(tǒng)139-140
• 6.2.2 硬件系統(tǒng)的選擇140
• 6.2.3 I/O接.定義140-142
• 6.3 xPC Target硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)平臺的搭建142-145
• 6.3.1 硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)142-143
• 6.3.2 仿真實驗平臺的搭建143-145
• 6.4 硬件在環(huán)仿真實驗及結(jié)果分析145-148
• 6.4.1 仿真實驗與驗證145-146
• 6.4.2 仿真結(jié)果分析146-148
• 6.5 本章小結(jié)148-149
• 第7章 結(jié)論與展望149-153
• 7.1 論文的主要研究工作149-151
• 7.2 論文的主要創(chuàng)新點151-152
• 7.3 研究展望152-153
• 參考文獻153-165
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單165-166
• 攻讀學位期間參與的科研項目與參加的學術活動166-167
• 致謝167

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