[发明专利]一种考虑电池老化抑制的燃料电池混动汽车能量管理方法有效
申请号: | 202110985027.0 | 申请日: | 2021-08-26 |
公开(公告)号: | CN113428049B | 公开(公告)日: | 2021-11-09 |
发明(设计)人: | 李建威;罗磊;何洪文;李高鹏;王薛超;汪伟;杨青青 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | B60L58/16 | 分类号: | B60L58/16;B60L58/12;B60L58/40 |
代理公司: | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人: | 王悦 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 考虑 电池 老化 抑制 燃料电池 汽车 能量 管理 方法 | ||
1.一种考虑电池老化抑制的燃料电池混动汽车能量管理方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)生成预测模型:基于马尔科夫链-蒙特卡洛法进行车辆运行状态的预测,得到车辆每个时刻在未来一段预测时域内的速度、加速度预测结果;
(2)获取参考轨迹:集成降维-电池寿命模型,基于动态规划算法求解出一条使得整车系统的总消耗成本最小的电池荷电状态SOC轨迹;
所述的降维-电池寿命模型:
(1)
式中,表示电池寿命衰退量;是修正系数;是时间步长;是电池SOC和充/放电速率对电池寿命衰退的影响;是电池SOH为时的寿命循环数,n的取值范围介于0.8至1.0;
结合经验公式,能够被确定为:
(2)
(3)
(4)
式中,表示电池放电倍率;分别为SOC、Crate对电池循环寿命的修正系数,a,b,c,d为常系数;是SOC和Crate对电池循环寿命的综合影响;
(3)滚动优化,实时控制:基于预测模型,求得车辆在未来一段预测时域内的运行工况信息,形成了一个短期全局工况;基于降维-电池寿命模型,采用动态规划算法求解的能量管理方法,在状态变量和控制变量可行域约束下求得在短期全局工况下的最优控制序列;将最优控制序列的第一个控制量作为控制器的输出施加给被控系统,使用电池寿命衰退量化模型对电池的健康状态SOH进行实时更新;
所述的电池寿命衰退量化模型:
(5)
式中,表示归一化的电池容量损失;是前系数因子;是电池绝对温度,K;是补偿因子;R是气体常数,J/(mol·K);代表电池激活能量,J;表示电池放电倍率;代表电池安时吞吐量;z是指数因子;
针对动态过程任一时间段[t, t+1],恒定,此时,在该时间段内电池容量衰退量表示为:
(6)
式中,代表从到的安时吞吐量,定义为:
(7)
式中,表示电池电流;
则,电池健康状态SOH由下式计算:
(8)
式中,代表电池在初始新状态时额定容量;代表电池在时刻t时的实际容量;
所述的滚动优化实时控制:
选取系统的状态变量为电池SOC,另选取驱动电机转矩、驱动电机功率、燃料电池功率、制动系统功率、电池功率为系统的控制变量;
系统状态变量初值:
(9)
设置考虑等效氢耗和电池老化损耗的系统性能泛函为:
(10)
(11)
(12)
(13)
式中,是考虑等效氢耗和电池老化损耗的系统总成本;车辆运行过程中燃料电池和电池的等效氢耗成本;是电池运行过程中的老化成本;是动力电池组的单价,¥/kWh;是电池的额定能量,kWh;表示电池寿命衰退量;
确定系统状态变量和各个控制变量的可行域为模型求解提供控制约束:
(14)
式中,和分别是电池运行时SOC的最小值和最大值:和分别是驱动电机运行时转速的最小值和最大值;和分别是驱动电机运行时转矩的最小值和最大值;分别是燃料电池混动汽车运行时的需求功率、电机功率和制动系统功率;分别是燃料电池、动力电池的功率;和分别是燃料电池功率的最小值和最大值;和分别是动力电池功率的最小值和最大值;
系统运行后,采样电池寿命衰退特征参数,基于电池寿命衰退量化模型,完成电池寿命衰退的量化,更新电池SOH;
(4)反馈校正:将SOH反馈给滚动优化的降维-电池寿命模型,对降维-电池寿命模型在下一步的计算开始反馈校正过程,从而调整功率分配控制结果。
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