[发明专利]一种基于工况预测的燃料电池汽车能量管理优化方法

权利要求书

1.一种基于工况预测的燃料电池汽车能量管理优化方法，其特征在于包括下列步骤：

(1)工况预测

定义电机的需求功率区间为[U_min,U_max]，U_min为电机最大需求功率，U_max为电机最小需求功率，以单位功率将电机的需求功率区间划分成m个状态区间，即以单位功率作为每个状态区间的长度；

基于历史工况的电机需求功率计算第i个状态区间转移到第j个状态区间的频数除以第i个状态区间转移到任意状态区间频数之和，即为第i个状态区间转移到第j个状态区间的状态转移概率，所有的状态转移概率组成了状态转移概率矩阵；

在电机需求功率的状态转移概率矩阵的基础上，对未来电机需求功率进行预测，假设当前时刻的电机需求功率为U₀，下一时刻的电机需求功率P_m(1)的条件分布列为

在[0,1]区间内满足均匀分布的条件下取随机数r₁，若：

式中，U₁为下一时刻预测的电机需求功率，即P_m(1)＝U₁；以此类推，分别取r₂,...,r_k随机数，得到第k时刻预测的电机需求功率U_k；

(2)能量管理控制

第一步，进行内层动力电池优化能量优化控制，包括以下内容；

①建立多目标优化控制模型，包括：优化目标函数和动力电池寿命衰减模型，采用动态规划算法获得满足优化目标的最优控制量；

优化目标函数为：

式中，μ为权重系数，取值范围为0～1；C_H2(x_k,u_k)为燃氢消耗成本，包括燃料电池燃氢消耗和动力电池等效燃氢消耗；C_H(x_k,u_k)为动力电池寿命衰减成本；C_a为转化系数；x_k为状态变量，即动力电池荷电状态(SOC)；u_k为决策变量，即动力电池功率；

状态转移方程S_g[x_k,u_k]为：

式中，SOC_k为k时刻动力电池SOC，I_k+1为k+1时刻流经动力电池的电流，Q_bat为动力电池容量；

k时刻燃氢消耗成本C_E(x_k,u_k)为：

C_H2(x_k,u_k)＝W_fc(k)+αP_bat(k)

式中，W_fc(k)为k时刻燃料电池燃氢消耗量，P_bat(k)为k时刻动力电池功率，α为等效燃氢系数；

k时刻动力电池寿命衰减成本C_H(x_k,u_k)通过下式求取：

C_H(x_k,u_k)＝σ·|I_c(k)|

式中，σ为动力电池寿命衰减影响因子，I_c(k)为k时刻的动力电池充放电倍率；

动力电池寿命衰减影响因子σ通过下式求取：

式中，τ为动力电池额定寿命，即通过额定运行条件下寿命终止(End of Life,EOL)时流过动力电池的总电量；γ是实际运行条件下动力电池寿命终止时流过动力电池的总电量；I_c,nom为动力电池额定充放电倍率；I_c为动力电池实际充放电倍率；

②基于上述所建立的多优化目标控制模型，采用动态规划算法，由时刻k＝N开始从后向前计算，逐步求得各阶段的最优决策轨迹、最优状态轨迹和最优成本值，直至k＝1时求解结束；

③基于逆向计算保存的结果，正向计算，即从第一时刻到N时刻结束，已知动力电池SOC的初始值，通过插值获得每一时刻的最优控制量，进而得到燃料电池参考目标功率和动力电池参考目标功率；

第二步，进行外层燃料电池能量优化控制，包括以下内容；

建立燃料电池电压衰退模型，工况的变化程度通过相邻5个时刻的燃料电池系统输出功率的标准差来表征，燃料电池系统的电压衰退率通过下式表示：

式中，u_decay为燃料电池衰退的电压，为相邻5个时刻的燃料电池功率，μ_u1为燃料电池输出功率单位标准差下的燃料电池衰退率，μ_u2为稳态工况下燃料电池衰退率；

燃料电池系统输出功率限制变化值ΔP_f根据下式获得：

式中，ΔP_fmax为初始的最大功率限制变化值；

第三步，根据所建立的燃料电池电压衰退模型，通过反馈的燃料电池电压衰退速率对燃料电池系统输出功率限制变化值ΔP_f进行动态调整，当燃料电池电压衰退速率较大时ΔP_f减小，使功率变化标准差减小，降低燃料电池电压衰退速率，进而修正上述内层动力电池能量优化控制获得的燃料电池参考目标功率，实现燃料电池汽车系统动力源的最优能量分配。