电动客车复合储能系统功率控制的新方法，可有效回收制动能量

哈尔滨理工大学电气与电子工程学院、清华大学汽车安全与节能国家重点实验室的研究人员周美兰、冯继峰、张宇、杨明亮、吴晓刚，在2019年第23期《电工技术学报》上撰文（论文标题为“纯电动客车复合储能系统功率分配控制策略研究”），针对复合储能系统中电池承担功率过高的问题，分别制定了逻辑门限控制和模糊控制两种功率分配控制策略。

对锂电池单体进行不同倍率充放电和自放电实验，对超级电容进行恒流充放电和恒功率放电实验，基于所得实验数据采用最小二乘法进行参数辨识得到复合储能系统模型参数。在Matlab-Cruise联合仿真的环境下搭建整车模型，进而创建动态链接库，实现控制策略实时仿真。给出了锂电池单独供电、采用逻辑门限控制策略和采用模糊控制策略时的功率变化曲线、锂电池荷电状态（SOC）变化曲线以及储能系统的能量流图，并进行对比分析。

仿真实验结果表明，相对于逻辑门限控制策略，采用模糊控制策略时，在中国城市道路工况中锂电池SOC提高0.162%，节省电能0.4301kWh。为验证所提策略的有效性，搭建了复合储能客车驱动系统实验台架。仿真和实验结果表明，所提出的复合储能系统模糊控制策略能够降低锂电池电流，有效回收制动能量。

锂电池作为传统纯电动汽车的主要能量源，价格合理、比能量高。然而过大的放电电流和较长的充电时间严重影响了锂电池的寿命和基本特性，从而影响了车辆的加速性能、安全性能等。超级电容具有较高的功率密度和较快的充放电速率，内阻随电流的增大而减小，将其作为辅助能源可以承受大电流充放电，在一定程度上能够缓解电动汽车续驶里程短的问题，在能源和污染的问题上也具有重要的意义。

在对能量管理的分析中，基于规则的控制方法是最为经典的控制方法。

有学者利用逻辑门限控制策略降低了混合动力汽车油耗。

有学者利用逻辑门限控制策略对纯电动汽车行驶最大允许功率的阈值进行优化，经优化后整车的经济性得到了提高。

有学者设计了纯电动汽车复合储能系统逻辑门限控制策略，仿真和实验结果表明该控制策略能够避免蓄电池大电流冲击，提高蓄电池的使用寿命和汽车的续驶里程。

近年来，神经网络、遗传算法等智能控制方法被应用到车辆能量管理技术中。

有学者将神经网络用于整车能量管理中。

有学者采用改进的非支配排序遗传算法降低了增程式汽车的油耗。

有学者利用带精英策略的非支配遗传基因算法使整车系统能量损失得到有效降低。

有学者利用粒子群算法设计了双能源电动汽车的模糊能量控制器，实验结果表明整车具有更好的燃油经济性。

有学者制定了复合储能系统的复合模糊控制策略，与锂电池单独供电相比，百公里加速时间缩短了9.85%，纽约城市循环（New York City Cycle, NYCC）工况下总能耗降低了19.08%，动力电池温升降低了61.53%。

有学者提出一种混合动力电动汽车复合电源的非线性控制策略，该功率分配控制策略能充分发挥复合电源中蓄电池和超级电容器的优势。

目前，尽管复合储能系统被越来越多的研究人员所关注，且在降低功耗、制动能量回收、延长锂电池使用寿命等方面也取得了很多成绩，但在制动能量回收和功率分配方面的研究仍显不足。

本文主要对纯电动客车复合储能系统的拓扑结构进行分析，根据实验数据对复合储能系统进行模型构建和参数辨识。同时，针对电动客车复合储能系统的功率分配问题，制定了逻辑门限控制策略和模糊控制策略两种功率分配方法。

应用汽车仿真软件Cruise构建了电动客车整车模型，并将中国城市道路工况下的仿真结果与锂电池单独供电进行对比分析。搭建实验台架，通过实验来验证所提模糊控制策略在降低锂电池充放电电流、降低系统能耗等方面的有效性。

图1 复合储能系统拓扑结构

图11 整车仿真模型

图26 实验台架及拓扑结构

结论

本文以纯电动客车复合储能系统为研究对象，通过实验得到了锂电池与超级电容参数，进而在Cruise中搭建纯电动客车整车模型。以复合储能系统能量消耗最少为目标，制定了相应的逻辑门限控制策略和模糊控制策略，并搭建了带有复合储能系统的实验台架，对模糊控制策略进行了实验验证，得到以下结论：

1）仿真结果表明，在中国城市道路工况下相比锂电池单独供电，采用逻辑门限控制策略时锂电池SOC提高0.499%，能耗减少1.3493kW.h；采用模糊控制策略时锂电池SOC提高0.661%，能耗减少1.7794kW.h。

2）仿真结果表明，采用锂电池单独供电时，锂电池电流有很大一部分分布在60A以上；采用逻辑门限控制策略时，60A以上分布明显减少；采用模糊控制策略时，电流几乎全部分布在60A以下。

3）实验表明，所提出的模糊控制策略能够实现锂电池与超级电容之间功率的合理分配，降低锂电池工作电流，有效回收制动能量，从而延长了锂电池使用寿命和纯电动客车的续驶里程。