郭　浩　王　輝　吳　軒　陳建文

1.湖南大學(xué)，長沙,410082　　2.中國兵器工業(yè)集團(tuán)江麓機(jī)電集團(tuán)有限公司，湘潭,411100

?

混合動(dòng)力挖掘機(jī)電回轉(zhuǎn)系統(tǒng)儲能容量的優(yōu)化配置

郭浩1王輝1吳軒1陳建文2

1.湖南大學(xué)，長沙,4100822.中國兵器工業(yè)集團(tuán)江麓機(jī)電集團(tuán)有限公司，湘潭,411100

摘要：為了解決混合動(dòng)力挖掘機(jī)電回轉(zhuǎn)系統(tǒng)中超級電容儲能容量配置較大、價(jià)格昂貴的問題，提高整個(gè)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的性價(jià)比，提出了一種將超級電容應(yīng)用于混合動(dòng)力挖掘機(jī)電回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的功率匹配策略，并在此基礎(chǔ)上將超級電容儲能系統(tǒng)的性價(jià)比作為儲能容量的優(yōu)化目標(biāo)。運(yùn)用遺傳算法對建立的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行容量優(yōu)化配置。最后通過搭建系統(tǒng)的MATLAB模型進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，并對優(yōu)化前后參數(shù)進(jìn)行了對比。結(jié)果表明，該優(yōu)化模型提高了混合動(dòng)力挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的性價(jià)比，對于混合動(dòng)力挖掘機(jī)電回轉(zhuǎn)系統(tǒng)中超級電容容量的配置有一定的參考作用。

關(guān)鍵詞：超級電容儲能系統(tǒng)；混合動(dòng)力挖掘機(jī)；遺傳算法；容量優(yōu)化配置

0引言

挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)裝置啟動(dòng)、制動(dòng)頻繁，傳統(tǒng)挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)裝置制動(dòng)通常采取機(jī)械制動(dòng)的辦法，這樣不僅造成了大量能量的浪費(fèi)，而且挖掘機(jī)排放的尾氣嚴(yán)重污染環(huán)境。因此挖掘機(jī)節(jié)能減排的研究[1-2]具有重要意義。將超級電容應(yīng)用于混合動(dòng)力挖掘機(jī)電回轉(zhuǎn)系統(tǒng)，可很好地解決挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)能耗大、排放差的問題。超級電容相比于其他儲能裝置具有充放電快速、充放電循環(huán)壽命長等優(yōu)點(diǎn)[3]，因此超級電容儲能系統(tǒng)能夠快速地補(bǔ)償電機(jī)加速啟動(dòng)時(shí)的峰值功率，而且對電機(jī)制動(dòng)時(shí)的制動(dòng)能量可進(jìn)行回收，提高了整體驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的運(yùn)行效率[4]。但是超級電容儲能系統(tǒng)價(jià)格昂貴、容量配置較大，裝備后也使得驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)變得更為復(fù)雜，因此進(jìn)一步提高超級電容儲能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，在綜合考慮能量回收效率的同時(shí)，盡可能地減小系統(tǒng)成本是十分必要的。

目前，為了提高超級電容等儲能系統(tǒng)應(yīng)用于混合動(dòng)力系統(tǒng)時(shí)的效率，國內(nèi)外研究主要側(cè)重于控制策略、能量管理、參數(shù)匹配等方面[5-8]。對于超級電容的優(yōu)化配置的研究則主要結(jié)合了蓄電池、燃料電池等混合儲能系統(tǒng)，其應(yīng)用范圍包括新能源發(fā)電系統(tǒng)、電動(dòng)汽車以及電梯、軌道交通等涉及頻繁啟制動(dòng)的工業(yè)領(lǐng)域[9-10]。文獻(xiàn)[11]以混合動(dòng)力挖掘機(jī)為應(yīng)用對象，對電容儲能系統(tǒng)對應(yīng)的充放電工況進(jìn)行了仿真和分析，并提出了基于超級電容的混合動(dòng)力挖掘機(jī)儲能系統(tǒng)的選型方法和應(yīng)用方案，但是文獻(xiàn)并沒有考慮到系統(tǒng)的成本以及能量回收效率，而且沒有建立詳細(xì)的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型和具體的選型參數(shù)優(yōu)化算法。文獻(xiàn)[12-14]提出將凸優(yōu)化方法應(yīng)用于超級電容或混合儲能系統(tǒng)配置，該方法同時(shí)優(yōu)化了儲能系統(tǒng)的尺寸和能量管理，在滿足動(dòng)力總成條件下使系統(tǒng)總成本最低，但是文獻(xiàn)沒有涉及能量回收的效率問題。Hasanzadeh等[15]將遺傳算法應(yīng)用到對串聯(lián)式混合電動(dòng)汽車的優(yōu)化問題中，取得了較好的效果。

本文建立應(yīng)用超級電容儲能的混合動(dòng)力挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，構(gòu)造超級電容儲能系統(tǒng)的性價(jià)比目標(biāo)函數(shù)，在混合動(dòng)力挖掘機(jī)一個(gè)回轉(zhuǎn)運(yùn)行周期中，將啟動(dòng)、制動(dòng)整個(gè)過程的動(dòng)力性能指標(biāo)作為優(yōu)化模型的約束條件。通過遺傳優(yōu)化算法，對超級電容組的額定電容、最高工作電壓、放電深度進(jìn)行了優(yōu)化，優(yōu)化后的參數(shù)為超級電容的容量配置提供了參考。最后搭建MATLAB/Simulink仿真模型進(jìn)行驗(yàn)證，對比重載工況下優(yōu)化前后的參數(shù)及動(dòng)力性能，驗(yàn)證所提出方法的正確性和有效性。

1系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和性能指標(biāo)模型

1.1混合動(dòng)力挖掘機(jī)電回轉(zhuǎn)系統(tǒng)拓?fù)?/p>

本文研究的混合動(dòng)力挖掘機(jī)電回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的主電路拓?fù)淙鐖D1所示。其中，S為開關(guān)器件，C為電容，L為電感。挖掘機(jī)的發(fā)動(dòng)機(jī)通過機(jī)械方式連接于發(fā)電機(jī)，發(fā)電機(jī)通過一個(gè)背靠背的雙脈沖寬度調(diào)制(PWM)變流器經(jīng)過整流、逆變后控制回轉(zhuǎn)電機(jī)。高比功率的超級電容組和快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)的交錯(cuò)并聯(lián)Bi-DC/DC變換器[16]組成的儲能系統(tǒng)并聯(lián)在雙PWM變流器的直流母線上。在回轉(zhuǎn)電機(jī)啟動(dòng)運(yùn)行階段，超級電容進(jìn)行動(dòng)力補(bǔ)償，此時(shí)Bi-DC/DC工作于Boost模式，超級電容大電流放電；當(dāng)回轉(zhuǎn)電機(jī)制動(dòng)時(shí)，超級電容回收再生制動(dòng)的能量。Bi-DC/DC可以實(shí)現(xiàn)能量的雙向流動(dòng)、減小超級電容側(cè)的電流紋波?？紤]到系統(tǒng)的安全性以及經(jīng)濟(jì)性，在直流母線端并聯(lián)制動(dòng)電阻，通過合理的匹配可以在很大程度上減小儲能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)功率，提高系統(tǒng)的性價(jià)比。

圖1　混合動(dòng)力電回轉(zhuǎn)系統(tǒng)電路拓?fù)鋱D

1.2動(dòng)力性能指標(biāo)模型

圖2　回轉(zhuǎn)電機(jī)的功率曲線

圖2所示為回轉(zhuǎn)電機(jī)的工作功率曲線，為了使系統(tǒng)能夠更加高效地運(yùn)行，提出了一種超級電容優(yōu)先放電的功率匹配方案。在回轉(zhuǎn)電機(jī)處于停機(jī)狀態(tài)時(shí)，檢測超級電容的荷電狀態(tài)，根據(jù)超級電容的荷電狀態(tài)(stage of charge,SOC)，決定發(fā)電機(jī)是否對超級電容進(jìn)行預(yù)充電；回轉(zhuǎn)電機(jī)在加速啟動(dòng)過程中首先由超級電容提供功率，當(dāng)超級電容提供的功率不足以平衡回轉(zhuǎn)電機(jī)所需功率時(shí)，發(fā)電機(jī)開始工作，在加速階段，超級電容可以補(bǔ)償回轉(zhuǎn)電機(jī)所需的峰值功率，使發(fā)電機(jī)工作在額定功率范圍內(nèi)；回轉(zhuǎn)電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，超級電容根據(jù)其SOC值決定是否放電；當(dāng)回轉(zhuǎn)裝置制動(dòng)時(shí)，回轉(zhuǎn)電機(jī)運(yùn)行在發(fā)電機(jī)狀態(tài)，此時(shí)回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)的動(dòng)能轉(zhuǎn)化為電能回饋到直流母線，通過雙向DC/DC儲存在超級電容的儲能裝置中。

1.2.1發(fā)電機(jī)、回轉(zhuǎn)電機(jī)模型

本文中，發(fā)電機(jī)和回轉(zhuǎn)電動(dòng)機(jī)均為永磁同步電機(jī)(PMSM)，靜止坐標(biāo)下的PMSM是一個(gè)多變量的強(qiáng)耦合、非線性系統(tǒng)，PMSM的線性控制一般在同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系d-q坐標(biāo)系下進(jìn)行。

在永磁同步電機(jī)中，普遍采用轉(zhuǎn)子磁鏈定向的方式控制電機(jī)，即定子電流的d軸分量isd=0控制方式。所以永磁同步電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩方程為

Te=npψmisq

(1)

式中，ψm為轉(zhuǎn)子永磁體磁鏈幅值；isq為定子電流q軸分量；np為電機(jī)的極對數(shù)。

永磁同步電機(jī)的機(jī)械運(yùn)動(dòng)方程為

(2)

式中,J為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和挖掘機(jī)上車回轉(zhuǎn)裝置折算過來的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量之和；Ω為電機(jī)角速度；ωr為轉(zhuǎn)子機(jī)械角速度；TL為挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)裝置的負(fù)載轉(zhuǎn)矩；RΩ為阻力系數(shù)。

回轉(zhuǎn)電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的機(jī)械功率方程式為

(3)

式中，Pm為回轉(zhuǎn)電機(jī)的功率,kW；n為電機(jī)轉(zhuǎn)速，r/min;Te為電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩，N·m。

1.2.2直流環(huán)節(jié)數(shù)學(xué)模型

雙PWM變流器不具備能量儲存功能，能量只能實(shí)時(shí)從交流側(cè)傳到另一交流側(cè)，能量(功率)瞬時(shí)平衡。直流環(huán)節(jié)的能量流向如圖3所示。

圖3　直流母線環(huán)節(jié)的能量流圖

假設(shè)不考慮變流器的功率損耗,則有以下關(guān)系式:

(4)

式中,Pg(t)、Pdc,g(t)分別為t時(shí)刻發(fā)電機(jī)側(cè)的輸出功率和直流輸出功率；Pdc(t)、Pdc,m(t)分別為t時(shí)刻回轉(zhuǎn)電機(jī)側(cè)變流器的直流輸入功率和DC/DC側(cè)直流輸入功率；Psc(t)為超級電容吸收功率;U(t)為超級電容側(cè)電壓；I為超級電容的充放電電流；Pc(t)、Pr(t)分別為制動(dòng)時(shí)直流母線電容吸收功率和制動(dòng)電阻消耗的功率。

1.2.3超級電容模型

文獻(xiàn)[17]詳細(xì)討論了超級電容的等效模型，本文采用經(jīng)典等效電路，忽略串聯(lián)的等效電阻。超級電容充放電工作狀態(tài)主要由SOC值決定，SOC值的表達(dá)式為

(5)

式中，SSOC(t)為t時(shí)刻超級電容的荷電狀態(tài)；β為超級電容的放電深度；Q(t)為t時(shí)刻超級的電容的電荷數(shù)；Qmax為最大電荷數(shù)；U0為超級電容的初始電壓；C為超級電容的額定電容值；Umax為超級電容組的最高工作電壓。

1.2.4制動(dòng)能量關(guān)系模型

回轉(zhuǎn)電機(jī)制動(dòng)通常采用恒轉(zhuǎn)矩制動(dòng)方式[18]，在制動(dòng)瞬間，轉(zhuǎn)矩反方向最大，由式(3)可知，功率瞬間達(dá)到最大值，isq為一穩(wěn)定的負(fù)值，電機(jī)處于發(fā)電狀態(tài)；但是由于超級電容充電電流I受Bi-DC/DC電感的限制，導(dǎo)致在制動(dòng)前期，超級電容吸收的功率Psc和電機(jī)機(jī)械功率Pm不能完全匹配，所以會(huì)造成直流母線上電容吸收的能量ΔECbus上升。

制動(dòng)階段系統(tǒng)的能量關(guān)系如圖4所示，P為制動(dòng)階段電回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的功率。

圖4　系統(tǒng)的制動(dòng)能量關(guān)系圖

制動(dòng)階段，不考慮制動(dòng)電阻時(shí)，直流母線上電容吸收的能量ΔECbus的表達(dá)式為

(6)

式中，Cdc為直流母線端的電容；Uc為直流母線電壓；Udc為制動(dòng)前直流母線的恒電壓值。

由式(1)、式(2)、式(5)、式(6)可得，忽略摩擦轉(zhuǎn)矩，制動(dòng)階段直流母線電壓方程為

(7)

在式(7)中，對直流母線電壓Uc求導(dǎo)，可以求得在t3a時(shí)刻，即Psc(t)=Pm(t)時(shí)，直流母線電容上的電壓達(dá)到的最高電壓Uc,max為

(8)

考慮直流母線電容的安全和整個(gè)系統(tǒng)的性價(jià)比，在直流母線側(cè)并聯(lián)一個(gè)制動(dòng)單元。忽略機(jī)械損耗、變流器的功率損耗，聯(lián)立式(6)、式(8)，超級電容吸收能量的表達(dá)式為

(9)

式中，ω為回轉(zhuǎn)電機(jī)的機(jī)械角速度；Unom為直流母線側(cè)啟動(dòng)制動(dòng)電阻的閾值電壓；Wm為電機(jī)制動(dòng)時(shí)的機(jī)械能；Wdc為制動(dòng)電阻消耗的能量。

2參數(shù)優(yōu)化問題描述

2.1目標(biāo)函數(shù)

優(yōu)化設(shè)計(jì)的目標(biāo)是在混合動(dòng)力挖掘機(jī)一個(gè)工況周期中，超級電容組儲能系統(tǒng)的性價(jià)比達(dá)到最高。超級電容組的儲能系統(tǒng)成本包括超級電容模塊成本和附屬的雙向DC/DC設(shè)備成本。超級電容的價(jià)格與其儲能量相關(guān)，價(jià)格為每單位psc，雙向DC/DC的價(jià)格和其功率相關(guān)，價(jià)格為每單位pDC/DC，據(jù)調(diào)查，市場上超級電容的價(jià)格psc為40元/kJ，雙向DC/DC成本pDC/DC為375元/kW。超級電容組以恒流I充放電。超級電容組儲能系統(tǒng)的成本函數(shù)為

(10)

式中，Q為超級電容儲能系統(tǒng)的總成本，元。

聯(lián)立式(9)、式(10)，混合動(dòng)力挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)儲能系統(tǒng)的性價(jià)比函數(shù)可以表示為

maxε(C,Umax)=Wsc/Q=

(11)

式中，ε為儲能系統(tǒng)的性價(jià)比函數(shù)；k為能量回收系數(shù)。

2.2約束條件

混合動(dòng)力挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)儲能系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行必須滿足以下約束條件。

(1)忽略損耗，回轉(zhuǎn)電機(jī)在運(yùn)行的整個(gè)過程中發(fā)電機(jī)和超級電容組的輸出功率之和應(yīng)完全滿足回轉(zhuǎn)電機(jī)機(jī)械功率。功率平衡約束條件表達(dá)式如下：

Pg(t)+Psc(t)=Pm(t)?t

(12)

(2)混合動(dòng)力挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)裝置在最大負(fù)載情況下，超級電容提供的功率能夠保證回轉(zhuǎn)電機(jī)啟動(dòng)加速(圖2中t2時(shí)刻)過程的完成，同時(shí)發(fā)電機(jī)工作在額定功率運(yùn)行范圍內(nèi)。發(fā)電機(jī)、超級電容組的出力約束條件為

(13)

(3)為了盡可能利用超級電容儲存的能量，使超級電容有較高的充放電效率，超級電容組的約束條件為

β≤SSOC(t)≤EES?t

(14)

式中，SES為超級電容的最大電荷狀態(tài)即超級電容容量。

(4)其他約束條件。超級電容組工作電壓U(t)的邊界約束條件為

(15)

2.3遺傳優(yōu)化算法

遺傳算法(geneticalgorithm,GA)是一種將生物系統(tǒng)進(jìn)化過程中的適者生存規(guī)則與內(nèi)部染色體的隨機(jī)信息交換機(jī)制相結(jié)合的全局高效的尋優(yōu)算法。采用GA優(yōu)化算法對超級電容容量的優(yōu)化配置的過程如下。

(1)染色體編碼與解碼。本文應(yīng)用GA算法求解儲能系統(tǒng)的優(yōu)化問題，采用固定長度的二進(jìn)制整數(shù)編碼，確定種群的大小M，初始種群為P(0)。取超級電容組最高工作電壓Umax、超級電容的額定電容值C、放電深度β作為控制變量，用整數(shù)表示。其染色體表示為X={Umax，C,β}，如控制變量Umax、C、β用m位二進(jìn)制數(shù)b1表示，則有：

(16)

(2)個(gè)體適應(yīng)度值的檢測評估。適應(yīng)度函數(shù)表明了個(gè)體或解的優(yōu)劣性。為了使適應(yīng)度值在合適范圍內(nèi)，取能量回收系數(shù)k=18。本文將性價(jià)比目標(biāo)函數(shù)ε轉(zhuǎn)換為性價(jià)比函數(shù)的倒數(shù)1/ε為適應(yīng)度函數(shù)，即：

e(Xk)=1/f(Umax,C,β)

(17)

群體的適應(yīng)度值總和為

(18)

式中，g為初始種群的大小。

(3)遺傳算子。遺傳操作選擇運(yùn)算使用了一種基于種群的按個(gè)體適應(yīng)度大小排序的選擇算法，與傳統(tǒng)的遺傳算法相比，可以避免算法過早收斂到局部最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)全局尋優(yōu)。對應(yīng)的每個(gè)染色體Xk={Umax,k,Ck,βk}的選擇概率Pk的表達(dá)式為

(19)

交叉運(yùn)算使用二進(jìn)制單點(diǎn)交叉運(yùn)算，依設(shè)定的交叉概率Pc確定染色體Xk交叉的父輩，隨機(jī)選擇染色體位置作為交叉點(diǎn)；變異算子使用基本位變異算子，依據(jù)設(shè)定的變異概率Pb確定種群內(nèi)變異基因的個(gè)數(shù)，且每個(gè)基因變異的概率是相等的。

(4)終止條件判斷。若達(dá)到最大迭代次數(shù)T，在進(jìn)化過程中以具有最優(yōu)適應(yīng)度函數(shù)值的個(gè)體作為最優(yōu)解輸出，終止運(yùn)算。

基于GA對混合動(dòng)力挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置的實(shí)施步驟如圖5所示。其中，ΔW(t)表示時(shí)刻t制動(dòng)電阻消耗的能量。

圖5　儲能系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)流程圖

3優(yōu)化結(jié)果與驗(yàn)證

3.1基于GA的優(yōu)化結(jié)果

本文以20t混合動(dòng)力挖掘機(jī)綜合實(shí)驗(yàn)樣機(jī),平地重載180°回轉(zhuǎn)為例,對超級電容儲能系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。表1為混合動(dòng)力挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的基本參數(shù)。

為了實(shí)現(xiàn)基于GA的回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)儲能系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化，遺傳算法的參數(shù)取值如表2所示。

在確定所有的基本參數(shù)以及各項(xiàng)約束指標(biāo)之后，運(yùn)用遺傳算法在MATLAB環(huán)境中編程求解，執(zhí)行優(yōu)化過程。圖6描述了運(yùn)用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化求解的迭代過程，經(jīng)過100次的迭代運(yùn)算之后，趨于穩(wěn)定，最終得到了適應(yīng)度函數(shù)的全局最優(yōu)值。

表1　回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的基本參數(shù)

表2　遺傳算法基本參數(shù)

圖6　適應(yīng)度函數(shù)的迭代趨勢圖

采用GA進(jìn)行優(yōu)化后，最終的優(yōu)化結(jié)果如表3所示。

表3　優(yōu)化計(jì)算結(jié)果

3.2仿真分析驗(yàn)證

將表3所示的優(yōu)化參數(shù)結(jié)果代入搭建的MATLAB/Simulink的仿真模型中，驗(yàn)證混合動(dòng)力挖掘機(jī)電回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)儲能系統(tǒng)的動(dòng)力性能指標(biāo)。如圖7～圖9所示，在t=0～0.4s，回轉(zhuǎn)電機(jī)轉(zhuǎn)速加速到2000r/min并穩(wěn)定運(yùn)行，在加速階段電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩Te大于負(fù)載轉(zhuǎn)矩Tf，回轉(zhuǎn)電機(jī)恒加速上升；當(dāng)回轉(zhuǎn)電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，Te=Tf=477N·m，超級電容在前段時(shí)間以維持回轉(zhuǎn)電機(jī)功率方式放電，當(dāng)不能滿足回轉(zhuǎn)電機(jī)功率時(shí)，超級電容恒流方式放電，最后放電到220V附近，滿足放電深度。t≥0.4s時(shí)電機(jī)開始制動(dòng)，電磁轉(zhuǎn)矩為負(fù)，在電磁轉(zhuǎn)矩作用下，電機(jī)轉(zhuǎn)速恒加速下降，超級電容以恒流方式開始充電，直到直流母線電壓達(dá)到整流恒定電壓Udc時(shí)停止充電。

圖7　回轉(zhuǎn)電機(jī)轉(zhuǎn)速波形

圖8　回轉(zhuǎn)電機(jī)轉(zhuǎn)矩波形

圖9　超級電容電壓波形

混合動(dòng)力挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)儲能系統(tǒng)的功率曲線如圖10所示。超級電容已經(jīng)預(yù)先充電完成，回轉(zhuǎn)電機(jī)啟動(dòng)時(shí)，超級電容優(yōu)先放電，當(dāng)回轉(zhuǎn)電機(jī)需求功率不足以由超級電容來提供時(shí)，發(fā)電機(jī)開始工作；當(dāng)t=0.2s時(shí)，回轉(zhuǎn)電機(jī)的峰值功率超過100kW，發(fā)電機(jī)的功率在額定功率范圍內(nèi)，由超級電容補(bǔ)償瞬時(shí)峰值功率；t=0.4s時(shí)回轉(zhuǎn)電機(jī)開始制動(dòng)，超級電容以恒流方式充電，當(dāng)直流母線電壓差值ΔUd≥75V時(shí)，啟動(dòng)制動(dòng)電阻，消耗部分能量。仿真分析滿足了混合動(dòng)力挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)儲能系統(tǒng)的動(dòng)力性能指標(biāo)，驗(yàn)證了優(yōu)化方法的有效性和可靠性。

圖10　系統(tǒng)功率波形

基于遺傳算法對混合動(dòng)力挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)儲能系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，優(yōu)化后超級電容的放電深度比優(yōu)化前提高了33.8%，超級電容的放電效率得到了明顯的提高。優(yōu)化之后的儲能系統(tǒng)，雖然系統(tǒng)的能量回收效率降低了7.03%，但是經(jīng)濟(jì)性提高12.1%，儲能單元的額定功率降低了11.3%，系統(tǒng)的性價(jià)比提高了13.6%，驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的性價(jià)比有了明顯的改善。優(yōu)化前后系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力性、能量回收效率的結(jié)果對比見表4。

表4　優(yōu)化前后參數(shù)結(jié)果對比

4結(jié)論

傳統(tǒng)的混合動(dòng)力挖掘機(jī)回轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)儲能系統(tǒng)的儲能容量配置較大、價(jià)格昂貴，嚴(yán)重降低了儲能系統(tǒng)的性價(jià)比。本文提出了一種基于遺傳算法的儲能系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，建立了以滿足混合動(dòng)力挖掘機(jī)驅(qū)動(dòng)高效運(yùn)行指標(biāo)為約束條件的儲能容量優(yōu)化模型，對比了優(yōu)化前后參數(shù)、經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力性，提高了整個(gè)儲能系統(tǒng)性價(jià)比。最后通過搭建的MATLAB/Simulink模型對仿真結(jié)果進(jìn)行對比，驗(yàn)證了優(yōu)化設(shè)計(jì)的正確性和有效性。

對于混合動(dòng)力系統(tǒng)儲能容量的優(yōu)化配置的進(jìn)一步研究，可以綜合考慮整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行、維護(hù)成本，結(jié)合能量回收效率，對系統(tǒng)的總成本和能量管理同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化。雖然增加了建模的復(fù)雜性，但是會(huì)進(jìn)一步提高整個(gè)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。本文所提出的儲能系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法可以廣泛推廣到軋機(jī)、礦井提升機(jī)、軌道交通、電梯、電動(dòng)汽車等領(lǐng)域，可為其儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置提供重要的參考。

參考文獻(xiàn)：

[1]Wang Tao,Wang Qingfeng,Lin Tianliang.Improvement of Boom Control Performance for Hybrid Hydraulic Excavator with Potential Energy Recovery[J].Automation in Construction, 2013,30: 161-169.

[2]王慶豐.油電混合動(dòng)力挖掘機(jī)的關(guān)鍵技術(shù)研究[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2013，49(20)：123-129.

Wang Qingfeng.Research on Key Technology of Oil-electric Hybrid Excavator[J].Chinese Journal of Mechanical En gineering, 2013,49(20): 123-129.

[3]王司博，韋統(tǒng)振，齊智平.超級電容器儲能的節(jié)能系統(tǒng)研究[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2010，30(9)：105-110.

Wang Sibo,Wei Tongzhen,Qi Zhiping.Energy Saving System Based on Supercapacitor[J].Proceedings of the CSEE,2010,30(9):105-110.

[4]韋統(tǒng)振，吳理心，韓立博，等.基于超級電容器儲能的交直交變頻驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)制動(dòng)能量綜合回收利用方法研究[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2014, 34(24): 4076-4083.

Wei Tongzhen,Wu Lixin,Han Libo,et al.Research on the Integrated Braking Energy Recovery Strategy Based on Supercapacitor Energy Storage for AC-DC-AC Variable-frequency Drive[J].Proceedings of the CSEE, 2014, 34(24): 4076-4083.

[5]Kwon T S，Sul S K. Power Control Algorithm for Hybrid Excavator with Super Capacitor[C]//IEEE-IAS Annu. Meeting. Edmonton, 2008:1-8.

[6]Lee H J, Sul S K, Kwak S Y. SystemConfiguration and Control Strategy for Compound Type Hybrid Excavator with Ultra Capacitor[C]// The 2010 International Power Electronics Conference. Sapporo, 2010:820-826.

[7]Bilbao E, Barrade P. Optimal Energy Management Strategy of an Improved Elevator with Energy Storage Capacity Based on Dynamic Programming[J]. IEEE Transactions on Industry Application, 2014, 50(2): 1233-1242.

[8]肖清, 王慶豐.液壓挖掘機(jī)混合動(dòng)力系統(tǒng)的參數(shù)匹配方法[J].中國公路學(xué)報(bào)，2008，21(1): 121-126.

Xiao Qing, Wang Qingfeng.Parameter Matching Method for Hybrid Power System of Hydraulic Excavator[J].China Journal of Highway and Transport, 2008, 21(1): 121-126.

[9]Carter R, Cruden A, Hall P J. Optimizing for Efficiency or Battery Life in Abattery/Supercapacitor Electric Vehicle[J]. IEEE Trans. Veh. Techno., 2012, 61(4): 1526-1533.

[10]許愛國，謝少軍.城市軌道交通再生制動(dòng)能量利用技術(shù)研究[D].南京：南京航空航天大學(xué)，2009.

[11]曾晶，郭勇.基于超級電容的混合動(dòng)力液壓挖掘機(jī)儲能系統(tǒng)研究[D].長沙：中南大學(xué)，2011.

[12]Hu Xiaosong, Murgovski N, Johannesson L M,et al. Comparison of Three Electrochemical Energy Buffers Applied to a Hybrid Bus Powertrain with Simultaneous Optimal Sizing and Energy Management[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2014,15(3):1193-1205.

[13]Hu Xiaosong, Johannesson L, Murgovski N, et al. Longevity- conscious Dimensioning and Power Management of the Hybrid Energy Storage System in a Fuel Cell Hybrid Electric Bus[J].Applied Energy， 2015,137:913-924.

[14]Hu Xiaosong, Murgovski N, Johannesson L M, et al.Optimal Dimensioning and Power Management of a Fuel Cell/Battery Hybrid Bus via Convex Programming[J].IEEE/Asmetransactions on mechatronics, 2015,20(1):457-468.

[15]Hasanzadeh A, Shen J. Optimal Power Split and Sizing of Hybrid Energy Storage System for Electric Vehicles[C]// Transportation Electrification Conference and Expo. Dearborn, 2014:1-6.

[16]孫文. 用于電動(dòng)汽車的交錯(cuò)并聯(lián)雙向 DC-DC變換器設(shè)計(jì)[D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2012.

[17]Zhang Lei, Wang Zhenpo, Hu Xiaosong, et al. A Comparative Study of Equivalent Circuit Models of Ultracapacitors for Electric Vehicles[J]. Journal of Power Sources, 2015，274: 899-906.

[18]陳榮. 永磁同步電機(jī)控制系統(tǒng)[M]. 北京: 中國水利水電出版社, 2009.

(編輯袁興玲)

收稿日期：2015-08-24

基金項(xiàng)目：湖南省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)科技攻關(guān)項(xiàng)目(2012GK4080)

中圖分類號：TM46

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2016.12.003

作者簡介：郭浩，男，1990年生。湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院碩士研究生。研究方向?yàn)殡娏﹄娮优c電力傳動(dòng)系統(tǒng)。王輝，男，1960年生。湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院教授。吳軒，男，1983年生。湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院博士研究生。陳建文，男，1966年生。中國兵器工業(yè)集團(tuán)江麓機(jī)電集團(tuán)有限公司高級工程師。

Optimal Configuration of the Storage Capacity in Hybrid Excavator Motoring System

Guo Hao1Wang Hui1Wu Xuan1Chen Jianwen2

1.Hunan University,Changsha，410082 2.China North Industries Group Jianglu Electrical Group Co.,Ltd.,Xiangtan,Hunan,411100

Abstract:In order to solve the problems of large storage capacity, high cost, and improve the performances of the whole drive system, a power matching strategy was proposed based on super capacitor energy storage system applied to hybrid excavator rotary system. And then the performance price ratio of the super capacitor energy storage system was used as the optimal target of the storage capacity. The genetic algorithm was used to optimize the mathematics model established and simulation validation was made in the MATLAB model of the hybrid electric drive system, the parameters were compared before and after optimization. The results show that the optimized model may improve the performance price ratio of the hybrid excavator rotary drive system, the optimization of the storage capacity in hybrid excavator motoring system has some theoretical and practical guidances.

Key words:supercapacitor energy storage system; hybrid excavator; genetic algorithm; capacity optimal configuration