[发明专利]一种应用于混合动力汽车车载复合电源

说明书

技术领域

本发明涉及一种混合动力汽车车载复合电源的能量存储装置，动力电池为主要能源，超级电容器为辅助能源，控制策略采用自适应模糊神经网络控制，实现能量的合理分配。 

背景技术

随着全球环境的恶化，能源日益紧缺，混合动力汽车成为新型汽车开发的热点。混合动力汽车电源装置性能和成本是其发挥节能减排作用的重要基础和前提条件。目前，混合动力汽车使用的高比能量动力电池和满足混合动力汽车使用的高比功率动力电池均难以独立满足混合动力汽车对动力电池兼顾功率和能量的双重需求，而将动力电池和超级电容器组成复合电源使用，可以使动力电池和超级电容器的优势互补，获得良好的比能量和比功率特性，成为有效的解决途径。

混合动力汽车复合电源的控制拓扑结构和控制策略是目前研究的热点，文献：Jesse Park, Besty Raju, Ali Emadi. Effects of an Ultracapacitor and Battery Energy Storage System in a Hybrid Electric Vehicle[J]. SAE 2005-01-3452和文献：J. N. Marie-Francoise. 42V Power Net with supercapacitor and battery for automotive applications[J]. Journal of Power Sources 143 (2005) : 275-283，均采用了逻辑门限控制策略对复合电源进行了研究，同时对控制效果进行评价，但是由于逻辑门限控制策略中控制规则固定，不能很好地解决动力电池和超级电容器在助力放电时的功率分配问题，因此采用逻辑门限控制策略，动力电池的充放电电流仍然很大，电源效率提高幅度有限，整车的燃油经济性改善程度不佳，达不到超级电容器对动力电池的“削峰填谷”的作用；文献：Yingming L v, Haiwen Yuan, Yingyi Liu, Qiusheng Wang. Fuzzy logic based energy management strategy of battery-ultracapacitor composite power supply of HEV[C]. First International Conference on Pervasive Computing, 2010: 1209-1214和文献：Guiping Wang, Panpan Yang, Jinjin Zhang. Fuzzy optimal control and simulation of battery-ultracapacitor dual-energy source storage system for pure electric vehicle[C]. International Conference on Intelligent Control and Information Processing, Dalian China 2010: 555-560，都采用了模糊逻辑控制算法作为复合电源的控制策略，所不同的就是前者采用两个模糊控制器分别对电机需求正功率和电机需求负功率进行模糊化控制，而后者将电机正功率需求和负功率需求作为一个整体，采用一个模糊控制器实现模糊化控制。模糊控制策略相比于逻辑门限控制策略，进一步实现了功率的合理配置，优化了动力电池的充放电过程，电源利用率有所提高。但是，模糊逻辑控制策略在确立模糊化和解模糊的方法时，缺乏系统的方法，主要靠经验和试凑；总结模糊控制规则比较困难；控制规则一旦确定，不能在线调整，不能很好地适应工况的变化。

逻辑门限控制和模糊逻辑控制都是基于规则的控制策略，只是模糊逻辑控制策略中的门限值被模糊化了，规则的制定往往是靠人工经验和不断地试凑来获得，难于自动获取，缺乏系统的学习方法。

发明内容

为了克服以上两种控制策略的不足，这里我们提出一种应用于车载复合电源的自适应模糊神经网络控制策略，它将模糊逻辑算法丰富的人工控制经验和神经网络自学习、自适应的优点相结合，充分发挥两者的长处。自适应模糊神经网络控制更好地发挥了超级电容器的主动性和高比功率特性，优化了蓄电池的充放电过程，提高了混合动力汽车的启动和加速性能，改善了再生能量的回收效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：