【摘 要】
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随着氢能技术的快速发展,质子交换膜燃料电池（PEMFC）作为一种环境友好型技术,以氢气为燃料与氧气发生电化学反应,给车辆提供电能的同时生成唯一反应产物水,整个PEMFC系统具有高效率、无污染、低噪声等优点,可以构成高效、零温室气体排放的增程式燃料电池汽车（FCV）。对于增程式FCV来说,由于动力电池可以由电网或燃料电池进行充电,电池和燃料电池也可以直接为驱动电机提供电能,因此车辆可工作在不同的工作
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随着氢能技术的快速发展,质子交换膜燃料电池（PEMFC）作为一种环境友好型技术,以氢气为燃料与氧气发生电化学反应,给车辆提供电能的同时生成唯一反应产物水,整个PEMFC系统具有高效率、无污染、低噪声等优点,可以构成高效、零温室气体排放的增程式燃料电池汽车（FCV）。对于增程式FCV来说,由于动力电池可以由电网或燃料电池进行充电,电池和燃料电池也可以直接为驱动电机提供电能,因此车辆可工作在不同的工作模式,导致了其工作模式选择和能量分配控制的复杂性。高效的能量管理策略（EMS）是增程式FCV整车控制的核心内容。为了提高增程式FCV的EMS的实时性与节能效果,本文开展了增程式FCV实时多目标预测EMS研究,主要研究内容如下:（1）分析了增程式燃料电池汽车的动力系统构型,确定了动力系统的基本参数,并建立了动力系统关键部件的模型。对增程式FCV多目标优化能量管理问题进行分析,建立了该最优控制问题的数学模型。在此基础上,基于动态规划（DP）算法建立了全局优化的多目标EMS,并对其经济性进行了仿真分析,验证了多目标EMS的巨大节能潜力。同时,为了实现实时控制,根据模型预测控制（MPC）的基本原理,建立了基于MPC的FCV多目标EMS,进行了基于MPC的多目标EMS的仿真分析,从中确立了后续主要研究方向和目标。（2）提出了基于直接配点法与序列二次规划算法的新型能量管理优化算法。针对传统间接法求解能量管理问题的缺点,确定了以直接法解决多目标能量管理最优化问题的思路。利用直接配点法将预测域内的全局优化问题转化非线性规划问题,并采用序列二次规划算法进行求解。将所提新型优化算法应用于基于MPC的多目标EMS中,在标准工况下对该EMS进行仿真。然后将仿真结果与使用DP算法作为MPC滚动优化模块求解算法的仿真结果进行对比分析,证明了所提方法可以显著减少计算时间,提高了基于MPC的多目标EMS实时性能。（3）提出了基于交通信息的全局电池荷电状态（SOC）参考轨迹快速规划方法,设计了基于长短时记忆网络的SOC变化量预测器。利用人工神经网络拟合非线性系统优势,以多种标准工况下的最优SOC轨迹作为训练样本,通过神经网络学习SOC的变化规律。并在标准工况下将所提方法与常用的基于行驶里程的全局SOC参考轨迹规划方法进行分析和比较。结果表明所提方法比常用方法更接近于DP算法计算出的最优SOC轨迹,且计算时间短,证明所提方法提升了全局SOC参考轨迹规划的精确度并满足基于MPC的实时多目标EMS的应用需求。（4）在对基于MPC的FCV多目标EMS的滚动优化算法与SOC参考轨迹规划方法进行优化的基础上,提出了基于交通信息的实时多目标预测EMS。通过在综合驾驶工况下对所提策略与原策略进行对比仿真分析,验证了所提策略的节能效果与实时性的提升。开展了基于虚拟交通场景的实时EMS联合仿真实验研究,利用Vissim软件根据真实的交通道路建立交通环境模型模拟实际工况。联合仿真实验结果表明该策略能同时考虑燃料电池的寿命经济性与整车能耗经济性进行综合优化,并且具有较好的实时效果。证明了所提基于交通信息的实时多目标预测EMS在实际工况应用中的有效性。
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