一种电池/超级电容器混合能源的监控能量管理控制策略外文翻译资料

 2022-01-11 10:01

一种电池/超级电容器混合能源的监控能量管理控制策略

存储系统

沈俊义，IEEE高级成员Alireza Khaligh

电池/超级电容混合储能系统(HESS)的主要挑战之一是设计一个实时实现的监控控制器，以获得良好的功率分配性能。本文提出了一种最优解决这一问题的监控能量管理策略。本文提出了一个多目标优化问题来优化电池的功率分配，以延长电池的使用寿命，降低电池的HESS功率损耗。在这个HESS能量管理问题中，一个详细的dc-dc变换器模型考虑了传导损耗和开关损耗。利用动态规划(DP)方法对不同驱动周期数据集的优化问题进行了数值求解。利用DP结果进行训练，实现了一种基于神经网络(NNs)的在线优化功率分配方法。将所提出的在线智能能量管理控制器应用于某中型电动汽车。本研究亦实施了一套基于规则的控制策略，并与所建议的能源管理策略作比较。提出的在线能源管理控制器有效地划分了负荷需求，取得了良好的节能效果。同时，该在线能量管理控制器可将电池寿命延长60%以上，大大优于基于规则的控制策略。

指标术语电动汽车(EV)，混合动力储能系统(HESS)，多目标优化，神经网络(NNs)，超电容器(UC)。

  1. 介绍

B

电池是电动汽车(EV)中主要的储能元件，其大小可同时满足汽车所需的电力和能源需求。这导致电池尺寸过大，以提供高功率，并避免不必要的退化，由于加速和刹车。为了提高电池的使用寿命，提出了一种基于超电容器(UC)的混合储能系统(HESS)，并引入了[1]-[3]。HESS具有高能量、高功率密度的互补特性，可同时具有较大的储能能力和良好的功率性能。此外，电池寿命可通过峰值显著延长

剃须由加州大学。

2015年5月22日收到稿件;2015年7月2日修订;接受8月

2015年01。2015年8月4日出版;2015年10月15日这项工作得到了国家科学基金会1307228奖和Genovation Cars公司的部分支持。

作者就职于美国马里兰大学电子与计算机工程系电力电子、能源收集与可再生能源实验室(PEHREL)(电子邮件:jshen128@umd.edu;khaligh@ece.umd.edu)。

本文中一个或多个图形的彩色版本可以在http://ieeexplore.ieee.org网站上找到。

数字对象标识符10.1109/TTE.2015.2464690

利用这两个独立的储能元件，可以获得一定的负荷需求分布自由度。有效地在UC包和电池组之间分配负载需求是一个主要的挑战。针对HESSs[3] -[19]的功率解耦问题，文献中提出了不同的能量管理策略。先前的大部分工作是针对与UC和/或电池杂交的燃料电池系统。电池/UC杂化也可以采用类似的能量管理技术。基于启发式或经验的控制策略可以通过基于规则的控制算法[4]-[6]或模糊逻辑方法[7]-[10]轻松实现。在[11]和[12]中实现了简单的基于滤波器或基于频率的功率分割策略。然而，基于过滤的策略有几个不足之处。简单的基于过滤器的方法的一个关键缺点是，它引入了如[12]中所述的大相移。由于这种相移，使用UC系统降低电池电流和损耗的有效性降低。此外，在滤波器的设计中，需要根据不同的负载需求调整截止频率或其他参数，以获得不同情况下的有效功率分割结果。基于频率的方法虽然简单、有效，但属于启发式控制器，而非最优功率分配解。这些启发式控制器不能保证在不同的驾驶情况下有效控制。为了找到全局最优解，采用了基于优化的方法，如线性规划明(LP)[13]和动态规划(DP)[14]、[15]，假设整个驱动周期和负载需求曲线已知。因此，这些全球opti- mization技术不能提供实时或在线的解决方案。DP所解决的问题可以作为其他策略性能的基准。为了提供在线能源管理，[16]制定了一个瞬时成本函数，并利用凸优化的方法在每个瞬间解决了这一问题。为了保证UC在每一时刻都能提供足够的电能，根据经验设置了UC参考电压，并不能保证是最优的。另一种在线简化策略是模型预测控制(MPC)策略[17]，其中优化问题设置在一个预测层上。然而，对于复杂结构的问题，计算量较大，可能会影响能量管理的响应时间。

本文提出了一种精确的dc-dc变换器模型，对HESS潮流控制进行了深入研究，避免了低效率运行。赫斯的力量

2332-7782copy;2015 IEEE。允许个人使用，但重新发布/重新分发需要IEEE许可。

更多信息请参见http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/index.html。

图1所示。HESS中的双向dc-dc转换器。

流量优化有两个目标:1)最大限度地降低HESS功率损耗;2)通过最小化电池电流大小和变化来延长电池寿命。虽然这两个目标在HESS能源管理问题中很重要，但之前的工作并没有同时考虑这两个目标，也没有为这两个目标[3]-[19]提供最优的功率分配。

在HESS能量管理问题中，如何设计出能够实时实现最优性能的因果控制器是一个非常重要的问题。在我们的工作中，我们结合DP的方法和神经网络(NN)来解决这个问题，以开发一个有效的实时能源管理策略。在HESS中，DP用于获得全局最优流。在此基础上，利用DP优化结果对神经网络进行训练，实现了在线智能能量管理控制器。该方法将动态规划与神经网络相结合，可以在实时的[18]、[19]中逼近最优控制策略。在这项工作中，我们结合并应用这些方法在电动汽车应用与电池/UC HESS的功率分配问题，首次。

本文组织如下。第二部分给出了HESS的系统级模型，包括连接UC包和电池组的双向dc-dc变换器的效率模型。第三节提出了一个多目标优化问题，并用DP算法求解。第四部分提出了一种用于在线能源管理的神经网络。第五节对离线和在线优化结果的电池寿命改进进行了评估。最后，第六节给出了本工作的结论。

  1. 赫斯模型

本节介绍了用于电池/UC和双向dc-dc变换器的模型。将推进电机和逆变器组建模为与其直流母线相连的电流源，直流母线绘制由驱动周期曲线确定的电流。在HESS中，采用了一种双向dc - dc转换器将UC与dc总线连接起来。不同的HESS拓扑结构已经被广泛地讨论

[1]和[2]。本文采用图1的拓扑结构。

该双向dc-dc变换器由一个工业电机L、两个功率MOSFETs组成1 和S2和两个体二极管D1 和D2。dc-dc变换器的低压侧电压等于UC端电压Vuc;而高侧电压年龄是电池端电压Vb。与直流母线解耦后，UC电压可以在更大范围内振荡;从而提高UC利用率。

HESS器件的电路模型如图2所示。下面的部分描述了基于这些电路模型的HESS建模。

图2所示。型号:(a)电池/UC;(b)电感器;MOSFET (c);(d)体二极管。

表我

电池和UC电池特性

  1. 电池/ UC模型

电池/UC电路模型如图2(a)所示。电压源Vj,oc 表示bat- tery/UC和R的开路电压j 为内阻，j = b, uc。在本工作中，蓄电池开路电压为Vb,oc 假设在一个驱动周期内为常数。这是因为领养的LiFePO4 电池在90% SoC到30% SoC的可用充放电范围内具有平坦的放电曲线。本工作采用K2能源高容量26650块蓄电池组[20]封装，储能34kw h。马克斯韦尔技术公司[21]生产的100块BCAP 2000 UC电池串联为203-W h储能的UC封装。这款34千瓦h电池组重324公斤，UC电池组重36公斤。电池组体积为145 L, UC电池组为29.2 L, dc-dc转换器重量估计为30 kg。在采用1.4的填料时，电池- uc HESS的总质量和体积分别为546公斤和244升。电池和UC电池特性列于表I。

·

{ }

· ·

  1. 双向DC-DC变换器模型

双向dc-dc变换器工作在两种不同的工作模式，即升压模式和降压模式。升压降压运行方式如图3所示，电流方向如图所示。

在升压模式下，双向dc - dc变换器通过触发功率MOSFET S将能量从UC传输到dc总线2;在Buck模式下，UC包通过触发功率MOSFET S，从直流母线通过双向dc - dc变换器捕获再生制动能量1。

各元件的等效电路模型如图2所示。电感的电感值用L表示，电感线圈电阻用R表示L。电感电流为IL，等于UC电流Iuc。MOSFET由导通电阻R建模SW 如图2(c)所示。对体二极管进行建模

图3所示。DC-DC变换器工作模式。(a)和(b)处于升压模式。

(c)和(d)处于Buck模式。(一)2 是 ON和D1 是 OFF。(b)年代2 是OFF

P

表二世

DC-DC转换器参数

dc-dc变换器的开关损耗为

= f。1v |I | 1 2 Sigma;。

和D1 是 ON。(c)年代1 是 ON和D2 是 OFF。(d)年代2 是 ON和D2 是 ON。

so失去

年代 2c

L (tr tf )

2

Vc输出电容 QtVg VcQrr

(7)

通过电阻RD 和一个电压源VD 表示正向偏置二极管在其导电状态下的电压降，如图2(d)所示。dc-dc变换器的输出电容为C和Vc 为通过电压。考虑了这些cir- cuit寄生，分析了[22]的状态空间平均模型。因此，占空比Dboost 和Dbuck 的dc-dc转换器，在(0,1)的范围内，推导了升压和降压模式为

Vb,oc VDminus;ldmdRb lL (RDminus;Rsw 2 rb)minus;radic;Delta;1

开关频率fs 是50千赫。tr 和tf 表示开关期间mosfet的上升-时间和下降-时间跃迁。Coss 为MOSFET的输出电容。问t 是由栅极电压对栅极电容充电而产生的栅极电荷。问rr 为反向回收费用。dc-dc变换器的部分参数如表二所示。

同时考虑导通损耗和开关损耗，对两种工作模式的dc-dc变换器效率进行了评估

Dboost =

(1)

2lLRb

2

⎧⎪ Vc (1minus;Dboost)luc

eta; =

c

boost

uc

dc,loss

sw,loss

Delta;1 = (Vb,oc VDminus;ldmdRb lL (右Dminus;Rsw 2 rb)minus;4lLRb

(IL (RD RL Ruc Rb) Vuc, oc Vb,

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资料编号：[1609]

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