专利汇可以提供一种混合动力汽车氢耗与负载变化的能源管理方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种混合动 力 汽车 氢耗与负载变化的 能源 管理方法。本发明通过模型建立、模糊规则引入、 能量 管理 控制器 设计、优化等手段,建立了一个遗传 算法 优化的模糊能量管理控制方法,提高了 燃料 电池 汽车的运行效率。本发明定义了一个隶属度函数及其模糊规则库,专家知识可以用来把握主要的输出规则。本发明的核心在于优化隶属度函数的参数,对输入,输出及其模糊规则库的模糊划分进行优化。由于模糊规则的结构不能直接用数学表达,因此本发明使用 遗传算法 来解决优化问题。,下面是一种混合动力汽车氢耗与负载变化的能源管理方法专利的具体信息内容。
1.一种混合动力汽车氢耗与负载变化的能源管理方法,其特征在于该方法具体是:
步骤1.设计燃料电池汽车模型;具体是:
1.1 建立燃料电池模型
Vout=N0Ecell-Vact-Vohm
Vact=B ln(CI),Vohm=IRohm
式中,N0是串联的燃料电池的数量,B和C是计算被激活电压的常数,Rohm是燃料电池内阻,Vohm是燃料电池内部欧姆电压,I是燃料电池电流;PH2和PO2分别是氢和氧分压;T是燃料电池堆的温度,R是气体常数;λe和τe均为恒定的常数;Ecell表示能斯特电池电压,Vact表示激活电压, 是每个电池单元的标准参考电位,kE是一个常系数,Edcell通过一个一阶传递函数计算;
1.2 建立一个具有等效串联电阻和等效电容的功率负载超级电容模型:
式中,SOC表示超级电容器的充电状态,Vmax表示超级电容器的最大电压,v表示超级电容器的端电压,i表示超级电容器的端电流,R表示超级电容器的等效串联电阻,Ploss表示等效串联电阻的损耗功率,P表示等效串联电阻的输出功率,ηP表示等效串联电阻的功率效率,n1表示串联电容器的数量,n2表示并联超级电容器分支的数量,C1表示额定电容,R1表示等效串联电阻;C表示超级电容器的总电容,Rs表示超级电容器的总电阻;
1.3.能量管理控制的目的是最大限度地减少燃料消耗,延长电池的寿命,用数学表达式表示为:
s.t.PFC+PSC=Pdem
0
-30≤PSC≤30
-150≤ISC≤150
60≤VSC≤188
0.5≤SOC≤0.9
式中:ΔIj(j=1,2,...,K)表示整个驾驶过程中燃料电池的电流方差,J1表示电池的寿命,J2表示燃料消耗,K表示采集的样本个数;PFC表示为燃料电池分配的功率,PSC表示为超级电容器分配的功率,IFC表示燃料电池的电流,ΔPFC表示燃料电池功率变化大小,VSC表示燃料电池的电压;Pdem表示燃料电池和超级电容器的功率之和;mH2表示燃料电池反应中消耗的氢气量;
1.3.引入模糊逻辑控制器,根据以下模糊化方程,Pdem和SOC分别变为模糊域[0,1],[0,
1];
式中,In1表示所需要的功率,Pmax表示最大功率,In2表示超级电容器的充电状态,SOCmin表示燃料电池状态最小值,SOCmax表示燃料电池状态的最大值;
1.4.使用质心去模糊化,模糊逻辑控制器的输出表述为:
式中,r1和r2分别是模糊域分割的数目, 是Pdem的隶属函数的程度, 是
SOC的隶属函数的程度;
1.5 采用低通滤波器来限制燃料电池在启动或突然加速过程中的功率输出的瞬态峰值,将燃料电池的功率输出修正为:
PFC(k)=k1PFC(k-1)+(1-k1)ufPdem
式中,k1是影响输出平滑度的时间常数;
步骤2:采用遗传算法对步骤1中的模糊规则进行优化;
2.1.初始化最大代数G,种群大小N,算子概率Pc,Pm和权重系数ω1,在搜索空间随机生成染色体;使用十进制编码的第i个染色体来描述步骤1中的模糊逻辑控制系统:
Ci=[c1,i,…,c19,i]
式中,i=1,2,…,N,N表示种群大小;
2.2.将步骤2.1公式中的元素在[min,max]之间随机初始化:
Cj,i=min+δ·(max-min)1≤j≤19
式中,δ在(0,1)之间生成;
2.3.计算每一代的性能J,构造N个模糊能量管理控制器;为了延长燃料电池的使用寿命并满足所需的驱动功率,采用加权目标法将步骤1.3中的两个目标变为一个目标;
Min J(Ci)=J1+ω1J2
式中,ω1表示影响优化结果的权重系数,通过实验确定;
2.4.将SOC不等式约束和幂等约束作为惩罚因子处理,加入到J惩罚因子,计算如下:
2.5 步骤2.3中的等式重写为:
2.6.使用轮盘选择法计算每个Ci被选中的概率:
式中, 因此,满足约束条件且输出电流和氢气消耗平稳变化的个体被挑
选出来的可能性比较大;
2.7.以概率Pc执行交叉算子,以概率Pm实现变异算子;
C′i=αCi+(1-α)Ci+1
C′i+1=αCi+1+(1-α)Ci
式中,交叉位置α是随机生成的,α∈(0,1)
2.8.重复步骤2.2到2.7,直到达到最大的演化代。
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