[发明专利]基于自适应等效因子的混合动力车辆多目标优化控制方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应等效因子的混合动力车辆多目标优化控制方法。建立混合动力车辆的氢气消耗模型、燃料电池系统老化模型和锂电池系统老化模型，获得氢气消耗量、燃料电池系统和锂电池系统的老化状态量，并转化为能量消耗代价；建立半经验燃料电池系统老化模型，设置老化参数，建立老化参数与燃料电池的电阻和限制电流的关系，求解获得老化参数，用老化参数计算自适应等效因子；建立由能量消耗代价组成包含自适应等效因子的多目标函数，最小化目标求解得到优化的功率分配来控制。本发明在当燃料电池系统性能衰减时依然能够通过设计的自适应等效因子合理地分配输出功率从而实现多目标优化控制，同时方法实时性好。

技术领域

本发明涉及一种混合动力车辆的多目标优化控制方法，在燃料电池系统性能衰减的情况下，通过基于燃料电池系统老化状态设计自适应等效因子保证多目标优化和锂电池系统荷电状态的稳定，同时确保该算法的实时性能。

背景技术

混合动力车辆具有零排放、高能量转换效率以及续航里程长等优势受到了工业界和学术界广泛的关注。目前混合动力车辆的能源系统主要由燃料电池系统和锂电池系统或超级电容组成。研究如何高效地分配两者能源系统的供能比，在满足动力性需求的基础上改善混合动力车辆的经济性是当前大多数能量控制方法的关注点。然而燃料电池系统代价高以及使用寿命短是限制混合动力车辆推广应用的主要原因之一。因此在能量控制方法中考虑混合动力车辆中燃料电池系统和锂电池系统的使用寿命也是必要的研究工作。此外，混合动力车辆的燃料电池系统频繁的启停会导致它的性能衰减，从而降低燃料电池系统的工作效率。这势必会增加锂电池系统的使用以满足需求的功率，从而造成锂电池系统荷电状态的波动影响混合动力车辆的性能。因此，研究改善混合动力车辆的经济性、耐久性以及保证锂电池系统荷电状态稳定的多目标优化是必要的。

发明内容

在燃料电池系统性能衰退的情况下，为了实现混合动力车辆经济性、耐久性以及锂电池系统荷电状态稳定的多目标优化，本发明的技术方案提供了基于自适应等效因子的混合动力车辆多目标优化控制方法，本发明在于当燃料电池系统性能衰减时依然能够通过设计的自适应等效因子合理地分配输出功率从而实现多目标优化控制，同时设计算法的实时性好。

本发明所采用的技术方案是：

步骤1、建立混合动力车辆的氢气消耗模型、燃料电池系统老化模型以及锂电池系统老化模型：

混合动力车辆的氢气消耗模型主要由燃料电池系统的氢气消耗和锂电池系统的等效氢气消耗组成；燃料电池系统老化模型是通过启动次数和输出功率描述燃料电池系统的老化状态的模型；锂电池系统老化模型是由放电速率和工作温度描述锂电池系统的老化状态的模型。

燃料电池系统的氢气消耗由燃料电池系统的输出功率决定，而锂电池系统的等效氢气消耗取决于锂电池系统的输出功率和等效因子。

燃料电池系统、锂电池系统的输出功率和等效因子输入到混合动力车辆的氢气消耗模型输出获得混合动力车辆的氢气消耗，燃料电池系统的输出功率和启停次数输入到燃料电池系统老化模型输出获得燃料电池系统老化状态，锂电池系统的放电速率和电池温度输入到锂电池系统老化模型输出获得锂电池系统老化状态。

步骤2、通过步骤1建立的模型获得混合动力车辆的氢气消耗量、燃料电池系统老化状态量和锂电池系统老化状态量，燃料电池系统老化状态和锂电池系统老化状态均为1-100％的量，从而将混合动力车辆的氢气消耗量、燃料电池系统老化状态量和锂电池系统老化状态量转化为对应的能量消耗代价；

步骤3、建立半经验燃料电池系统老化模型，并设置一个燃料电池系统的老化参数，建立老化参数与燃料电池的电阻和限制电流的关系，通过该老化参数能够更精确地反映燃料电池系统老化状态；采用无迹卡尔曼滤波算法处理半经验燃料电池系统老化模型求解估计获得老化参数，同时使用协方差匹配方法计算无迹卡尔曼滤波算法中过程噪声和测量噪声的方差，提高无迹卡尔曼滤波算法估计的准确性。最终用估计得到的老化参数计算自适应等效因子，自适应等效因子用以确保锂电池系统荷电状态的稳定；