第七讲--串联混合动力系统设计

串联混合动力系统设计周维车辆工程系课时要点串联混合动力系统的几种典型构型串联混合动力汽车的基本工作模式串联混合动力系统能量管理策略串联混合动力系统匹配设计串联混合动力汽车增程式电动汽车串联混合动力系统增程式电动汽车纯电动汽车串联混合动力系统APU（増程器）和动力电池直连成本低，控制简单APU发电功率不可控APU工作点不可控三相桥式整流电路动力电池侧配置DC-DC变换器APU侧配置DC-DC变换器动力电池电压变动不影响DC总线电压动力电池中的能量可被充分利用可通过控制发动机转速和DC-DC电压/电流实现对APU输出功率的准确控制可应用低电压的动力电池，串联单元少，成本低APU给动力电池充电时，可准确调节充电电流电耦合装置的电路拓扑纯电动模式驱动系统APU车轮车轮电池功率流Pb电气连接机械连接串联混合动力汽车的工作模式混合动力模式串联混合动力汽车的工作模式驱动系统APU车轮车轮电池功率流Pb电气连接机械连接Papu制动能量回收模式串联混合动力汽车的工作模式驱动系统APU车轮车轮电池功率流Pb电气连接机械连接APU单独供电模式串联混合动力汽车的工作模式驱动系统APU车轮车轮电池功率流电气连接机械连接Papu停车充电模式串联混合动力汽车的工作模式驱动系统APU车轮车轮电池功率流电气连接机械连接PapuPapu发动机反拖启动模式串联混合动力汽车的工作模式驱动系统APU车轮车轮电池功率流电气连接机械连接Pb能量管理的提出电传动车辆的直流母线上存在多股能量流，由于产生这些能量流的部件物理特性差异很大（APU是机电耦合装置，电池是电化学装置），如果不对这些能量流进行合理的管理和控制，不仅有可能导致整车的性能下降，甚至会影响某些功能的正常实现能量管理控制器即是完成对直流母线上各能量流管理和控制的关键部件GICEAT+-BEMICE:发动机；G：发电机；EM：驱动电机；AT：自动变速箱；B：动力电池；AL：电动附件APUAL电气连接机械连接发动机发电机负载Vdc发动机控制器发电机控制器PWM信号下层动态协调控制目标转速电压、电流目标转矩喷油量APU目标功率发电机控制器上层稳态控制需求功率电池状态APU状态能量管理控制器附件控制输入和状态附件控制输出能量管理控制中最核心的功能是实现母线需求功率在APU和动力电池之间的分配，在保证整车动力性的前提下优化整个系统的工作效率，降低整车油耗，延长动力电池的使用寿命能量管理控制包括上层稳态控制和下层动态协调控制两个部分，上层控制通过一定的算法决定APU的目标输出功率（剩余功率由动力电池补充），下层控制通过动态协调发动机和发电机的工作来实现目标功率的输出母线需求功率变化较剧烈，能量管理控制器把变化剧烈的需求功率分解为变化缓慢的功率部分由APU提供，变化较快的部分由电池提供。并且控制APU工作在其最大效率区间附近，保证最低的燃油消耗APU转速/r/minAPU功率/Nm0.10.10.10.20.20.20.250.250.250.270.270.270.290.290.290.30.30.30.310.310.310.320.320.330.330.3350.335100012001400160018002000220024002600280001020304050607080最大功率曲线最大效率曲线3400360038004000420044004600-200-150-100-50050100150200250时间/s功率/kW母线需求功率APU功率电池功率整车控制；能量管理；APU动态协调控制串联混合动力系统控制层次制动踏板信号电池驱动电机系统发动机发电机APU机械连接电气连接变速箱发电机控制器整车控制器（能量管理；驾驶员意图解析；仪表控制；故障诊断）……电池荷电状态直流母线电压发动机目标转速发电机目标转矩控制信号驱动踏板信号发动机控制器车轮车轮APU动态控制器车速信号工作模式选择APU需求功率驱动电机目标转矩档位选择第一层第二层第三层换挡ECU电动化附件系统附件系统工作指令开关型/恒温器型控制策略能量管理策略0.10.10.10.20.20.20.250.250.250.30.30.30.310.310.310.320.320.320.330.330.330.340.340.340.350.350.350.360.360.370.370.3750.375转速/r/min功率/kW100012001400160018002000220024002600280001020304050607080最大效率点APU外特性曲线APU最大效率曲线开始Pdc=0S==1NPapu=Papu_minPapu=0NYSoCSoCLPdc=Papu_optPapu=Papu_maxPapu=Papu_optYYNSoCSoCUNPapu=0YNPapu=Papu_opt结束YS==0NPapu=0Y开关型/恒温器型控制策略能量管理策略APU效率MAP的生成方法方法1.分别测试发动机和发电机，然后数据合成APU效率MAP的生成方法方法2.测试发动机发电机组整体功率跟随型控制策略串联混合动力系统能量管理策略APU转速/r/minAPU功率/Nm0.10.10.10.20.20.20.250.250.250.270.270.270.290.290.290.30.30.30.310.310.310.320.320.330.330.3350.335100012001400160018002000220024002600280001020304050607080功率跟随型控制策略串联混合动力系统能量管理策略开始SoCSoCLYPapu=Pdc结束NSoCSoCUNPapu=0YPapu=Papu_maxSoC=SoCmNSoC=SoCmNYYPdcPapu_maxPapu=Papu_maxYN多点转速切换的控制策略能量管理策略0.10.10.10.20.20.20.250.250.250.30.30.30.310.310.310.320.320.320.330.330.330.340.340.340.350.350.350.360.360.370.370.3750.375转速/r/min功率/kW100012001400160018002000220024002600280001020304050607080最大效率点APU外特性曲线APU最大效率曲线峰值电源最大荷电状态控制策略能量管理策略峰值电源最大荷电状态控制策略能量管理策略基于规则的控制策略恒温器功率跟随多点转速切换最大荷电状态保持优点：规则事先设定，系统行为可预测，具有较高的鲁棒性；易于在车载控制系统中实现缺点：基于简单规则，无法保证系统效率最优；控制参数多，标定工作量大能量管理策略等效燃油消耗最小法（ECMS）能量管理策略_feqfbmmsP等效燃油消耗最小法（ECMS）能量管理策略_min()min()apuapufeqapufbPPmPmspsocPminmax_max_min_max_min_max()0()()()()(+)()apuapubbbapusapuapuapusSoCSoCtSoCPtPPtPtPtPtTPtPPT_()()()apubDCdPtPtPt(,,)xfxut最优控制问题的一般描述𝒙𝟎𝒙𝒇0min(,)min(,,)ftuutJxugxutdtxXxU贝尔曼最优性原理：一个多步决策过程的最优策略具有这样的性质：即无论前一步的状态和决策如何，以后的决策对于前一步决策所导致的状态而言，必定构成一个最优策略根据该原理，一个N步决策问题的最优策略可以通过将这个问题分解为N个单步决策问题从后往前求解获得，从而能大大减少求解最优决策问题的计算量，为多步决策问题的寻优提供了一个简单可行的方法动态规划动态规划应用简例动态规划应用简例动态规划最优能量管理控制问题最优能量管理策略0=(())ftfaputJmPtdt*__0()()3.6(())；停止时；运行时；启动时apuflhvapuapufstartfpenalAPUPkmkAPUQPkmmAPU*()()=()()()()(())apuapuapustacmdapufapuapulhvPkTPkPTapukTapukPkmkPkQ2(0)0.3o(1)0.3:(0)0(1)0(0)0(1)0；；；stastaapuapuSoCSCNapuapuNPPN状态方程初始和终端条件目标函数系统约束minmax_max():0()()0,1apuapustaSoCSoCkSoCPkPapuk_min_max_min_max_()(())()(()):()0,1()()()apuapuapubbbcmdapubDCdAPPkPPSoCkPkPSoCkapukPkPkPkP最优能量管理策略N-1时刻k时刻0时刻初始状态A终端状态X(k,i)状态平面u(k,i)*60.30;(1)00(1,(1))0.310;(1)00xNJNxNxN**(2,)argmin(1,(1,))((2,),(2),2)xuuNiJNxNjLxNiuNN**(,)argmin(1,(1,))((,),(),)xuukiJkxkjLxkiukk动态规划算法实现*(P,SoC)japujJ1*1(P,SoC)apuJ1*2(P,SoC)apuJ2*1(P,SoC)apuJ2*2(P,SoC)apuJ*1J*2J12211221***111***22212***21(,)(,)(,)(,)(,)jjjjapuapuapuapuapuapuapuapuapuapuapuapujjjapujPPPPJJPSoCJPSoCmmPPPPJJPSoCJPSoCmmSoCSoCSoCSoCJPSoCJJnn插值遗漏（interpolationleakage）N-1时刻k时刻0时刻终端状态状态空间逆向可达空间有效转移无效转移可行域动态规划算法1.21.221.241.261.281.31.321.341.361.381.4x104-150-100-50050100150时间/s功率/kWAPU功率驱动电机功率电池功率60006100620063006400650066006700680069007000-300-200-1000100200300时间/s功率/kW驱动电机功率APU功率电池功率(,(),(),())(())()(,(),())apufapuapuHtPtSoCttmPttftPtSoCt极小值原理求解汉密尔顿函数***()argmin(,(),(),())apuapuapuPPtHtPtSoCtt**********(,(),(),())()()(,(),(),())()()apuapuHtPtSoCttSoCttHtPtSoCtttSoCt()()()()()=()()beqvfelecflhvPtmtmtstmtmtstQ()()()()()bnomeqvflhvSoCtVtQmtmtstQ()()=()bnomlhvVtQtstQ猜测初始协态变量值计算:所有e都为正或者为负?找到对应于最小的正e和最大的负e的初始伴随状态二分法找到满足的初始伴随状态是否*012()::t***()argmin(,(),(),())apuapuapuPPtHtPtSoCt