肖哲 王宇寧 趙國強 黃斌

DOI： 10.3969/j.issn.1671-7775.2024.03.004

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

摘要：

為了分析燃料電池汽車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配設計以及能量管理方案對整車性能的影響，以某款燃料電池汽車為研究對象，對其主要動力系統(tǒng)部件進行了參數(shù)匹配.以提升整車經(jīng)濟性能為目標，提出了功率跟隨式能量管理策略和基于模糊控制的能量管理策略，并采用滑動平均濾波算法對模糊控制策略輸出量進行優(yōu)化.基于AVL-Cruise和Simulink建立了聯(lián)合仿真平臺，搭建整車及能量管理系統(tǒng)模型，驗證了整車動力性能，對比分析了3種控制策略下的整車經(jīng)濟性能.結果表明：經(jīng)過優(yōu)化后的能量管理策略燃料電池輸出功率曲線更加平滑，且一直處于高效率輸出區(qū)間內(nèi)，基于燃料電池優(yōu)先保護原則，經(jīng)過優(yōu)化后的能量管理策略性能最佳.

關鍵詞：? 燃料電池汽車； 動力匹配； 能量管理； 功率跟隨； 模糊控制

中圖分類號： U469.72? 文獻標志碼：? A? 文章編號：?? 1671-7775（2024）03-0273-08

引文格式：? 肖? 哲，王宇寧，趙國強，等. 燃料電池汽車動力系統(tǒng)匹配及能量管理［J］.江蘇大學學報（自然科學版），2024，45（3）：273-280.

收稿日期：?? 2022-04-20

基金項目：? 先進能源科學與技術廣東省實驗室佛山分中心（佛山仙湖實驗室）開放基金資助項目（XHD2020-003）

作者簡介：?? 肖? 哲（1994—），男，湖北孝感人，碩士研究生（whXiaozhe@163.com），主要從事汽車動力系統(tǒng)開發(fā)研究.

王宇寧（1976—），女，湖北武漢人，副教授（ynwang@whut.edu.cn），主要從事汽車預產(chǎn)品開發(fā)研究.

Power system matching and energy management of fuel cell vehicle

XIAO Zhe， WANG Yuning， ZHAO Guoqiang， HUANG Bin

（School of Automotive Engineering， Wuhan University of Technology， Wuhan， Hubei 430070， China）

Abstract： To analyze the impact of the power system parameter matching design and energy management scheme on the vehicle performance， taking a fuel cell vehicle as research object， the parameters of main power system components were matched. The power-following energy management strategy and the fuzzy control-based energy management strategy were proposed to improve the economic performance of the vehicle， and the sliding average filtering algorithm was used to optimize the output of the fuzzy control strategy. To model the vehicle and energy management system， the joint simulation platform was established based on AVL-Cruise and Simulink to verify the power performance of the vehicle， and the economic performance of the vehicle under three control strategies was comparatively analyzed. The results show that the fuel cell output power curve of the optimized energy management strategy is smoother and is always within the high-efficiency output interval. Based on the principle of fuel cell priority protection， the optimized energy management strategy has the best performance.

Key words：? fuel cell vehicle; power matching; energy management; power following; fuzzy control

氫燃料電池具有能量轉(zhuǎn)換效率高、廢氣排放低和噪聲低等優(yōu)點，是一種非常有前景的車用能源.氫燃料電池汽車是未來汽車可持續(xù)發(fā)展的重要研究方向之一，同時也是汽車領域治理全球環(huán)境污染和能源問題的重要方案之一［1］.但是，燃料電池也存在一些缺陷，比如冷啟動慢、動態(tài)特性差、無法進行制動能量回收等［2］.合理的燃料電池汽車動力系統(tǒng)參數(shù)匹配以及能量管理策略能夠使動力系統(tǒng)各關鍵部件協(xié)調(diào)工作，在滿足汽車動力性的前提下提升其經(jīng)濟性能［3］.劉世闖等［4］考慮了氫燃料電池保護優(yōu)先的控制策略，其動力系統(tǒng)采用燃料電池+動力電池的混合驅(qū)動形式，并以此為基礎完成了氫燃料電池重卡的動力系統(tǒng)主要零部件的參數(shù)匹配.楊坤等［5］從動力性、續(xù)駛里程、制動能量回收等方面考慮，確定了燃料電池汽車的動力系統(tǒng)選型. HU X.等［6］考慮了燃料電池衰退性能，提出了一種基于規(guī)則的模糊控制策略，利用遺傳算法對模糊控制器進行實時優(yōu)化，提升了燃料電池的壽命，但是，其實時計算量較大，難以應用于實際開發(fā)中.

筆者以某款燃料電池汽車為例，根據(jù)其動力性指標，對其動力系統(tǒng)進行匹配設計，并綜合考慮動力電池荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）和燃料電池輸出功率的變化.為了維持蓄電池SOC值的穩(wěn)定，并保證燃料電池能夠工作在其高效工作區(qū)間內(nèi)，制定功率跟隨式能量管理策略和基于模糊控制的能量管理策略，并采用滑動平均濾波算法對模糊控制策略輸出量進行優(yōu)化.同時，運用AVL-Cruise軟件建立整車模型，采用Simulink搭建功率跟隨式能量管理策略、基于模糊控制的能量管理策略以及滑動平均濾波算法模型，將兩款軟件進行聯(lián)合仿真，驗證匹配結果.

1? 燃料電池汽車動力系統(tǒng)及設計目標

1.1? 整車動力系統(tǒng)基本構成

燃料電池汽車是指由電動機驅(qū)動，由燃料電池提供部分或全部電能的新能源汽車.動力系統(tǒng)是燃料電池汽車的核心部分，也是區(qū)別于傳統(tǒng)汽車和其他車輛的重要標志［7］.目前，在燃料電池汽車中運用較多的動力系統(tǒng)形式主要有2種：單燃料電池驅(qū)動形式和燃料電池加輔助能源的混合驅(qū)動形式［8］.由于單燃料電池驅(qū)動的結構存在動態(tài)響應能力差、功率密度低、啟動時間長等缺點，本研究采用燃料電池+動力蓄電池并聯(lián)的結構為汽車動力系統(tǒng)供能.在該燃料電池汽車中，燃料電池作為增程器充當備用能源的角色，在動力電池難以滿足行駛需求時開始工作，提供額外的能量驅(qū)動汽車行駛［9］.該燃料電池的動力系統(tǒng)主要包括氫燃料電池、動力電池、驅(qū)動電動機、減速箱和車輪等部件，其動力系統(tǒng)如圖1所示.

1.2? 整車參數(shù)與設計目標

所設計的燃料電池汽車整車參數(shù)如下：整備質(zhì)量為1 890 kg；半載質(zhì)量為2 130 kg；滿載質(zhì)量為2 370 kg；輪胎半徑為0.306 m；空氣阻力系數(shù)為0.32；迎風面積為3.12 m2；主減速比為8.03；滾動阻力系數(shù)為0.012；重力加速度為9.8 m/s2；傳動系統(tǒng)機械效率為0.95.

整車的設計目標如下：最高車速為140 km/h；最大爬坡度≥30%；0～100 km/h加速時間≤13 s；常用巡航車速為80 km/h；純電動續(xù)駛里程≥60 km.

2? 動力系統(tǒng)參數(shù)匹配

2.1? 驅(qū)動電動機參數(shù)設計

電動機峰值功率Pm_max由最高車速、最大爬坡度以及加速能力來確定［10］，計算式為

P1=va_max3 600ηTm2gf+CDA21.15v2a_max，（1）

P2=va_climb3 600ηTm3gfcos α+m3gsin α+CDA21.15v2a_climb，（2）

P3=13 600ηTm2δ7.2ta（v2f+v2e）+23m2gfvf+164.8ρCDAv3f，（3）

ve=va_maxk，（4）

Pm_max≥max{P1，P2，P3}，（5）

式中： P1為滿足汽車最高車速時的需求功率；va_max為最高車速；m2為汽車半載質(zhì)量；g為重力加速度；f為道路滾動阻力系數(shù)；CD為汽車的空氣阻力系數(shù)；A為汽車的迎風面積；ηT為傳動系統(tǒng)效率；P2為滿足汽車最大爬坡度時的需求功率；va_climb為爬坡時的車速；m3為汽車滿載質(zhì)量；α為汽車可克服的最大坡度角；P3為滿足汽車加速性能時的需求功率；δ為旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)；vf為車輛加速時間的末速度；ve為電動機額定轉(zhuǎn)速所對應的車速；ta為車輛加速時間；ρ為空氣密度，取1.225 8 N·s2/m4； k為電動機擴大恒功率區(qū)系數(shù)，取3.

在選取電動機額定功率Pm_e時，一般主要考慮汽車的長時運行工況，本研究的設計目標為乘用燃料電池汽車，選取電動機額定功率為最高車速勻速行駛時的需求功率，即

Pm_e≥P1.（6）

設定電動機最高轉(zhuǎn)速對應車輛最高車速，在求得電動機的峰值轉(zhuǎn)速以后，由設定的電動機擴大恒功率區(qū)系數(shù)，可求得電動機的額定轉(zhuǎn)速，計算式為

nmax≥30va_maxig3.6πrd，（7）

ne=nmaxk，（8）

式中： nmax為電動機峰值轉(zhuǎn)速；ig為主減速器傳動比；rd為汽車輪胎半徑；ne為電動機額定轉(zhuǎn)速.

確定電動機峰值功率和額定轉(zhuǎn)速后，由電動機轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速及輸出功率關系可求得峰值轉(zhuǎn)矩. 考慮車輛以一定車速駛上最大坡度時的工況需求，對電動機峰值轉(zhuǎn)矩Tmax進行校核，計算式為

Tmax=30×1 000×Pm_maxπne，（9）

Tmax≥m2gfcos α+m2gsin α+CDA21.15v2a_climbrdigηT.（10）

綜合考慮系統(tǒng)效率以及實際運用中的意外能量損耗，選取的驅(qū)動電動機技術參數(shù)如下：額定電壓為360 V；峰值功率為150 kW；額定功率為50 kW；峰值轉(zhuǎn)速為9 800 r/min；額定轉(zhuǎn)速為3 300 r/min；峰值轉(zhuǎn)矩為420 N·m.

2.2? 動力蓄電池參數(shù)確定

對于燃料電池汽車而言，動力蓄電池是其主要動力源，在純電動模式下，只有動力蓄電池為汽車提供能量，在進行動力電池選型時，在滿足續(xù)駛里程的前提下，也要滿足整車的功率需求.

車輛以常用車速等速巡航時，所需動力電池組的功率為

Pb=v3 600ηTηmηbm2gf+CDAv221.15，（11）

式中： v為車輛巡航時的車速；ηm為電動機工作效率；ηb為電池放電效率.

等速巡航時，車輛純電動續(xù)駛里程與動力電池組輸出能量之間的關系為

Wb1=PbS1vΔSOC，（12）

式中： Wb1為滿足車輛等速巡航續(xù)駛里程要求時蓄電池組所需提供的能量；S1為車輛純電動等速巡航時的續(xù)駛里程；ΔSOC為電池可用放電深度.

滿足續(xù)駛里程的電池容量為

Cb1=1 000Wb1U，（13）

式中： U為電池組母線電壓，其值保持與電動機電壓一致.

滿足電動機最大輸出功率的電池容量為

Cb2=1 000Pm_maxkbUηmηb，（14）

式中： kb為電池的最大放電倍率.

綜上所述，根據(jù)滿足最大容量需求的原則，選取的動力蓄電池參數(shù)如下：單體電池電壓為3.2 V；額定電壓為360 V；單體電池數(shù)量為113塊；電池容量為58 A·h.

2.3? 燃料電池參數(shù)設計

燃料電池增程器應能夠在動力電池電量不足或者動力電池出現(xiàn)故障的情況下保持車輛穩(wěn)定行駛，并能滿足一定的爬坡度需求，增程器額定功率為

PRE_e=vRE3 600ηTηmm2gf+CDA21.15v2RE+PAux，（15）

式中： vRE為行駛車速，其取值要根據(jù)車輛的動力性需求確定，一般在最高車速與巡航車速之間；PAux為非驅(qū)動負載消耗功率.

增程器的峰值功率PRE_max可比額定功率稍大，以便降低系統(tǒng)成本，也可以兼顧動力電池組最大充電能力的限制，即

PRE_max≤Pch_max，（16）

式中： Pch_max為動力電池組最大充電功率.

燃料電池的額定功率和峰值功率分別為

Pfc_e=PRE_eηDC_DC，（17）

Pfc_max=PRE_maxηDC_DC，（18）

式中： ηDC_DC為DC/DC轉(zhuǎn)換器的工作效率.

綜合考慮整車動力性和續(xù)駛里程的要求，選取的燃料電池參數(shù)如下：額定功率為50 kW；峰值功率為52 kW；氫氣氣源壓力為35 MPa；氫氣罐容積為120 L.

3? 燃料電池汽車能量管理策略

常用的燃料電池汽車能量管理策略主要分為基于規(guī)則和基于優(yōu)化2種類型，其中，基于規(guī)則的能量管理策略控制簡單、工作可靠，在實際應用中較為廣泛.筆者主要研究2種基于規(guī)則的能量管理策略，分別為功率跟隨式能量管理策略和基于模糊控制的能量管理策略［11-13］.

3.1? 控制目標分析

所研究的燃料電池汽車為燃料電池+動力蓄電池的混合驅(qū)動結構，在制定能量管理策略之前，需要對這2種動力源的工作特性進行分析，充分發(fā)揮其性能，提高汽車的經(jīng)濟性能.

選取動力蓄電池的SOC-UOCV曲線如圖2所示，其中UOCV為開路電壓.

從圖2可以看出：當SOC過高或者過低時，電池開路電壓會發(fā)生突變，為防止電池瞬間的過放電和過充電，通常需要維持電池SOC在穩(wěn)定區(qū)間內(nèi);當SOC在曲線的中段時，曲線的斜率接近于0，此時，動力電池工作較為穩(wěn)定，且效率較高.根據(jù)這一特性，設定動力蓄電池SOC的理想工作區(qū)間為0.2～0.8，SOC理想的期望值為0.5.

選取的燃料電池電壓、功率與電流的關系曲線如圖3所示，功率與效率的關系曲線如圖4所示.從圖3、4可以看出：隨著燃料電池工作電流的增加，電池輸出功率增加，工作電壓在降低，將燃料電池的工作電流控制在電流范圍的中段可以獲取較高的工作效率.設定燃料電池的理想輸出功率區(qū)間為5～45 kW.

3.2? 基于模糊控制的能量管理策略

模糊控制策略是一種基于規(guī)則的能量管理控制策略，其與傳統(tǒng)的功率跟隨式能量管理策略相比，具有更好的工況適應性.以整車需求功率Pvehicle以及動力電池實時SOC作為模糊控制器的輸入，并以燃料電池輸出功率Pfc為輸出設計模糊控制器，所搭建的模糊控制器如圖5所示.

將整車需求功率Pvehicle隸屬度函數(shù)論域設置為［0，150］，將Pvehicle的隸屬度函數(shù)劃分為{VS，S，M，B，VB}，其中：VS為很?。籗為??；M為中等；B為大；VB為很大.動力電池的實時SOC隸屬度函數(shù)論域設置為［0.2，0.8］，將動力電池的實時SOC的隸屬度函數(shù)劃分為{VS，S，M，B，VB}.燃料電池輸出功率Pfc隸屬度函數(shù)論域設置為［5，45］，將Pfc的隸屬度函數(shù)劃分為{VS，S，M，B，VB}.上述變量的隸屬度函數(shù)曲線分別如圖6-8所示.模糊控制的結果是否能夠達到預期，與模糊規(guī)則的制定有很大關系.本研究模糊規(guī)則的制定主要依據(jù)如下：當SOC較大時，主要由動力蓄電池輸出功率；當SOC較低時，主要由燃料電池輸出功率，并能給動力電池充電；當SOC在期望值附近時，燃料電池可實現(xiàn)一定的功率跟隨. Pfc的模糊控制規(guī)則如表1所示.

3.3? 功率跟隨式能量管理策略

功率跟隨式能量管理策略的基本控制思想是整車所需功率優(yōu)先由燃料電池提供，不足部分由動力蓄電池進行補充.功率跟隨式能量管理策略原理如圖9所示，其中：Pvehicle為整車需求功率；Pfc為燃料電池輸出功率；Pfc_max為燃料電池最大放電功率；Pfc_eff為燃料電池最佳放電功率；Pbat為動力蓄電池功率；Pbat_max為動力蓄電池最大充放電功率； SOCmax為動力蓄電池SOC上限；SOCmin為動力蓄電池SOC下限；SOCexp為動力蓄電池期望SOC.首先判斷汽車是否處于制動狀態(tài)，若處于制動狀態(tài)，燃料電池處于關閉狀態(tài).之后根據(jù)動力蓄電池SOC來決定燃料電池的輸出功率，將SOC值劃分為4個區(qū)間，分別為SOC

根據(jù)圖2所示的動力蓄電池SOC-UOCV曲線，當電池的SOC在曲線中段時，曲線的工作狀態(tài)較為穩(wěn)定，可認為此狀態(tài)為動力蓄電池的高效工作區(qū).

3.4? 優(yōu)化的模糊控制能量管理策略

模糊控制輸出功率雖然能夠跟隨整車需求功率，但是，在實際駕駛過程中路況較為復雜，整車需求功率會產(chǎn)生頻繁且大幅度的變化，燃料電池的輸出功率也會受到相應影響而導致燃料電池壽命急速降低，嚴重影響整車經(jīng)濟性能.

利用滑動平均濾波算法可以使燃料電池輸出功率更加平滑，基本上不會在瞬間產(chǎn)生急劇的變化［14］.滑動平均濾波算法的基本思想是設定一個寬度固定的滑動窗口，該窗口沿著時間序列滑動，同時取窗內(nèi)數(shù)據(jù)的算術平均值作為輸出值，而由輸出值組成另一個數(shù)字序列，也就是濾波后的序列，其計算式為

Pfc=1N∑n-1t=0PT（T-t），（19）

式中： N為滑動窗口中數(shù)據(jù)的個數(shù)；PT為T時刻燃料電池的輸出功率；T為采樣時間；t為時間軸的時間.

將模糊控制器所輸出的燃料電池功率作為滑動平均濾波算法的輸入，得到更為平滑的燃料電池輸出功率，可以避免燃料電池產(chǎn)生高頻輸出功率，大幅度增加了燃料電池的壽命.

4? 整車建模及仿真分析

在選定好動力系統(tǒng)各部件參數(shù)以及整車能量管理策略以后，通過AVL-Cruise和Simulink搭建聯(lián)合仿真平臺.

4.1? 整車模型建立

選用AVL-Cruise搭建整車模型框架，根據(jù)設計的車輛結構將所需要的模塊放入主界面；然后根據(jù)前文匹配結果依次輸入各部件對應的參數(shù)，按實際情況連接各部件之間的機械信號與電信號；最后在數(shù)據(jù)總線中將各部件之間的數(shù)據(jù)信號進行連接.搭建的整車結構模型如圖10所示. 在Simulink中搭建整車控制策略，將其編譯成dll文件在AVL-Cruise中進行聯(lián)合仿真分析.

4.2? 動力性仿真結果

汽車動力性主要考慮滿載爬坡性能、滿載最高車速和滿載加速性能，汽車爬坡性能曲線、汽車加速性能曲線分別如圖11、12所示，可以看出：汽車在車速為30 km/h時，爬坡度能夠達到40.40%，滿足設計需求；汽車在加速時，最高車速能夠達到146.36 km/h，滿足設計需求；0～100 km/h的加速時間為7.71 s，滿足設計需求.

4.3? 純電動續(xù)駛里程仿真結果

汽車在純電動狀態(tài)下行駛時，燃料電池關閉，此時，整車全部能量都由動力蓄電池提供，純電動模式下的續(xù)駛里程是考察汽車經(jīng)濟性能的主要指標之一.選取仿真初始SOC為0.8，直到SOC降為0.2時停止仿真，選取新歐洲汽車法規(guī)循環(huán)工況（new Europe driving cycle，NEDC）和汽車常用巡航車速進行仿真，純電動模式下的續(xù)駛里程曲線如圖13所示，NEDC下的純電動續(xù)駛里程為68.65 km，等速巡航下的續(xù)駛里程為65.11 km，滿足設計需求.

4.4? 不同控制策略下的仿真結果

仿真設置的初始SOC為0.5，采用NEDC工況進行仿真分析，仿真結果如圖14-17所示.從圖14可以看出，實時車速基本與期望車速保持一致，表明整車輸出功率基本能夠滿足行駛時的功率需求.從圖15可以看出，功率跟隨式能量管理策略的SOC最為穩(wěn)定.從圖16可以看出，優(yōu)化后的模糊控制器輸出功率最為穩(wěn)定.從圖17可以看出，基于模糊控制的能量管理策略氫氣消耗量最少.

綜上所述，3種能量管理策略的輸出功率均能滿足整車需求功率；功率跟隨式能量管理策略能夠有效維持動力蓄電池SOC穩(wěn)定，但燃料電池輸出功率波動非常大，會大幅度降低燃料電池壽命；基于模糊控制的能量管理策略氫氣消耗量最小且燃料電池輸出功率較為平緩，但在仿真結束時，其動力電池SOC值最低；優(yōu)化后的能量管理策略其燃料電池輸出功率最為平緩且輸出功率都在燃料電池高效輸出區(qū)間內(nèi)，基于燃料電池優(yōu)先保護原則，優(yōu)化后的能量管理策略綜合性能最為突出.

5? 結? 論

1） 所設計的燃料電池汽車能夠滿足最高車速、最大爬坡度以及100 km加速性能的需求.

2） 基于滑動平均濾波算法優(yōu)化后的能量管理策略對于動力蓄電池SOC有一定的調(diào)節(jié)能力，能夠保證動力蓄電池工作在舒適的SOC區(qū)間內(nèi).

3） 基于滑動平均濾波算法優(yōu)化后的能量管理策略能夠保證燃料電池輸出功率保持平穩(wěn)，即便在NEDC工況下，車速變化較快，仍然能維持燃料電池輸出功率曲線的平滑性，能夠避免燃料電池輸出功率大幅度波動，可以有效提升燃料電池的壽命，基于燃料電池優(yōu)先保護原則，此方案效果最佳.

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