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基于预测的PHEV多层级智能能量管理优化
摘要
Prediction-based PHEV multi-level intelligent energy management optimization
ABSTRACT
引言
混合动力汽车同时具有燃油车与纯电动汽车的特点，其中插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle, PHEV)是目前降低燃油消耗的有效解决方案。由于混合动力汽车具有发动机和电机两个动力源，因此能量管理策略的优劣高度影响PHEV的油耗与排放。
当下在工业界使用最多的是能量管理策略有基于规则的控制算法、基于瞬时优化的控制算法和基于全局优化的控制算法。基于规则的控制算法主观性较强，规则的设计大都来自于工程师经验，对不同工况适应性差；基于瞬时优化的控制算法在每个控制周期内不断迭代计算，得到当前顺势最优解，从而具有较强的实时性，但是瞬时最优的累加并不意味着全局范围最优解；基于全局优化的控制算法需要计算全路径下的燃油消耗因此计算量较大，造成实时性不足。
为追求更好的控制效果，针对以上问题，本文提出一种基于预测控制的多层次智能能量管理优化策略，创新性的将基于局部优化的控制算法和基于全局规划的控制算法合理的结合，通过智能网联获取预测车速作为已知工况，预先进行全路段发动机燃油与电机电量消耗的分配，优化全局能量管理控制算法；并不断计算当前瞬时未来10s的行车数据以及扭矩能量分配，使得当前瞬时的能量消耗跟随计算获得的局部最优，优化局部能量管理的控制算法，形成完整的基于全局规划和局部优化的多层级只能能量管理策略。
本文采用AVL Cruise与MATLAB Simulink软件的联合仿真，Cruise软件搭建P2并联式混合动力汽车整车模型，Simulink软件搭建能量管理控制策略，分析PHEV在NEDC以及预测工况下的能量消耗。
1车辆结构及部件参数
插电式混合动力汽车是在混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle, HEV)的基础上，增加电池容量并且增加外界充电的功能，也是公认被认为是向纯电动汽车过渡的最佳方案。本文研究的混合动力车辆为同轴P2并联结构，前轮驱动，结构示意图如图1所示。该结构电机布置于发动机和自动变速器之间，发动机输出轴通过离合器与电机轴连接，电机轴通过离合器与自动变速器输入轴连接，电机与发动机同轴布置，结构紧凑，称这种布置方式P2构型。
基于这种布置方式，各种行驶模式的划分如下：
（1）纯电动模式
离合器看k0断开，发动机不工作，电机单独工作提供扭矩。
（2）纯发动机模式
离合器k0闭合，发动机扭矩经过电机和变速器传递至车轮进行驱动。、
（3）混动模式
离合器k0闭合，电机与发动机同时输出扭矩联合驱动车轮。
（4）制动能量回收模式
离合器k0断开，车轮动力经过变速器，拖动电机发电，对蓄电池组充电进行制动能量回收。
（5）行车充电模式
离合器k0闭合，发动机驱动，电机工作于发点模式，发动机提供车辆需求扭矩，并提供多余扭矩进行发电
（6）电机启动模式
离合器k0闭合，离合器k1断开，电机工作于驱动模式，电机拖动发动机进行启动。
本文研究的车辆以实际车辆为原型，加以修正的整车基本参数如表1所示。
部件
参数
数值
整车
整备质量m/kg
1450
风阻系数Cd
0.32
迎风面积A/m2
1.88
车轮半径r/m
0.305
发动机
最大转矩Te,max/kW
126.95
电机
最大转矩Tm,max/kW
130
变速器
传动比ig
4.32,2.69,1.75,1.25,0.94,0.72
2控制策略设计及参数匹配
2.1整车功率匹配
PHEV整车功率的大小由动力性决定，动力性指标主要包括最高车速、加速时间和最大爬坡度，PHEV的驱动功率可以按以下方程式计算：
其中， 为整车整备质量； 为传动系统总效率； 为重力加速度； 为道路坡度角； 为滚动阻尼系数； 为迎风面积； 为车辆行驶速度。
对于发动机和驱动电机，与能量消耗相关状态量功率（分别记为 ）和对应工作点能量转换效率（分别记为 ）；对于蓄电池，则有电压U、电流I、功率Pbat 。各部件功率关系为：
2.2发动机功率匹配
发动机在工作时，当前的工作状态主要由扭矩、转速、进气和器件温度等参数决定当前的工作状态，因此系统具有较强的非线性特性。能量管理策略需要在宏观层面上分配能量流动，尽可能减少模型复杂度，忽略发动机瞬态特性前提下发动机能耗模型函数为：
其中，mfuel为发动机瞬时燃油消耗率，单位为g/s，f为发动机油耗map。给定一组任意的发动机转速和扭矩，可以通过油耗map图唯一确定当前的瞬时燃油消耗率，因此此类发动机模型被称为准静态模型。
发动机热效率可由实验数据标定可得，计算公式为：
其中，ne为发动机热效率，HL为燃料的低热值，单位为kJ/g。
油耗map和热效率map
根据发动机热效率map和燃油消耗map，对发动机热效率在每一个转速下取最大值得到发动机最优工作曲线：
其中，lwopt为发动机最优工作曲线，lpopt为发动机最优工作曲线下的最优功率曲线。
2.3 电机功率匹配
驱动电机的作用可以分为发电和电动两种。在车辆处于纯电动或电机辅助驱动时，电机工作在电动模式，为车辆提供驱动力；在车辆处于行车充电或者制动模式时，电机工作在发电模式，为电池充电。本文建立驱动电机的稳态模型，不考虑电机的瞬态特性。通过驱动电机的扭矩和整车动力学模型反馈的驱动电机转速查询map图可以获取电机效率，如公式所示：
驱动电机的机械功率如公式所示：
其中，P为驱动电机机械功率，kW；n为驱动电机转速，r/min；T为驱动电机扭矩，Nm；yita为驱动电机效率；f为效率查表函数。
2.4电池功率匹配
本文研究的模型均使用一阶等效电路来模拟电池运行过程中的动态和静态特性，因此电池功率电流函数关系为：
其中，Ibat为电池组电流，Uoc为电池组开路电压，Rin为电池组内阻。若以Qbat作为电池电容，则SOCx计算公式如下：
2.4 整车及控制策略建模
利用AVL Cruise对整车建模，首先搭建各个部分模型，包括各动力系统及传动系统部件等，并输入各个部件的基本参数，建立各部件之间的机械连接、电气连接与信号连接，完成整车模型的搭建，整车模型如图2所示。
在插电式混合动力汽车运行期间，由于车辆当前状态实时变化，因此发动机和电机的输出扭矩也在不断随之改变，因此提出能量管理策略使得发动机始终保持在高效区域工作，并提高制动能量回收的效率。制定策略时应当使电池组的SOC保持在一定的范围内，在低负荷低速工况下尽量采用纯电动驱动以及尽量避免不同能量类型之间的转换从而降低能量的损耗。本文搭建的simulink整体控制模型如图3所示，主要包括功率扭矩计算模块、行驶模式切换模块和局部优化控制模块，在常用的能量管理策略的基础上加入一个局部优化策略，获取Cruise软件中的工况数据对未来短时间内的功率扭矩进行优化，采用遗传算法寻找发动机和电机扭矩的最优分配，获得能量消耗最少的目标，局部优化的控制策略如图4 所示。
3.基于动态规划算法的能量全局优化
插电式混合动力汽车的发动机、电机、动力电池间有着较强的耦合关系，并且互相制约，因此属于非线性强耦合系统，因此PHEV的能量分配优化问题是求解在一定约束条件下非线性强耦合系统最优控制的复杂问题。本文研究的PHEV能量分配优化问题是在满足约束条件下如何分配两个能量源的功率使得整车的性能达到最优状态。
动态规划是一种数学优化方法，常用来解决多阶段决策优化问题，通过对每一时刻下所有可能决策量的求解，从而寻找到问题的最佳解。
3.1面向动态规划算法的车辆模型
面向动态规划算法的车辆模型依旧使用前文所搭建的动力学模型和发动机、电机等各部件参数。算法的输入为驾驶循环工况，也就是车速信息，需要通过车速以及加速度信息却计算和预测每个时刻下的驱动需求功率，从而再进行需求功率在驱动电机、动力电池和发动机三者之间分配的动态求解。因此，面向动态规划算法的车辆模型是后向仿真模型，能量流从车轮出发，通过传动系统传递到动力源，如图所示。
3.2 能量分配全局优化求解
在驾驶循环已知的情况下，可以将决策问题按时间顺序分为N个阶段，选取适当的状态变量和决策变量，定义优化目标函数，采用后向仿真记录每个阶段的最优控制变量，完成状态变量从初始状态到结束状态的状态转移。状态变量反应的是容易测量的系统状态，对于PHEV而言，可用动力电池SOC作为状态变量：
控制变量则是状态变量相邻两个状态转移时所施加的控制量，发动机和电机的输出功率决定了状态变量的迁移速度，因此选择输出功率作为控制变量：
动态规划算法只针对离散系统，因此需要对状态变量、控制变量和时间序列进行离散化。由于普遍驾驶循环都是采用1s作为时间间隔，因此时间序列采样频率设置为1Hz，状态量SOC的上下限则由实车电池组的高效工作区间确定，在本文中，SOC上限限定为0.8，下限设置为0.3；SOC的采样间隔根据实车上的SOC精度确定，本文确定为0.01%。控制量输出功率则根据发动机和电机的功率点进行变化，间隔取5kW。
对状态迁移过程的优劣采用目标函数衡量，一般为成本或者资源消耗等。目标函数由瞬时转移代价累加而得，本文主要关注PHEV在行驶过程中的燃油消耗，同时最优化电池利用率避免电池效率较低。因此瞬时转移代价函数可以表示为：
其中，mfuel为瞬时燃油消耗；Qfuel为汽车燃油热值，P为发动机功率，β为权重因子，I为电池放电电流，R0为动力电池内阻。
考虑到电池充放电过程的损失，引入SOC误差惩罚项：
3.3 状态方程约束条件
根据上文所确定的状态量动力电池SOC和控制量发动机输出功率，可以得出系统的状态转移方程：
同时，PHEV在行驶时满足动力系统功率与整车需求功率相平衡：
Preq = Pem + Peng
联立上式可以求解系统状态转移方程：
在求解过程中，动力系统各部件运行状态应该符合实际情况，通过添加约束条件加以限制：
其中，Pchgmax为电池最大充电功率；Pdismax为电池最大放电功率；Pmin为发动机功率最小值，Pmax为发动机功率最大值；SOCmin为电池荷电状态下限值；SOCmax为电池荷电状态上限值。
3.1.4 动态规划求解
对PHEV进行动态规划的计算步骤如下：
（1）计算给定驾驶循环工况下的整车需求功率；
（2）将时间域、状态变量和控制变量进行离散化处理，生成状态空间；
（3）后向求解：采用逆序方式，求解当前时刻下目标函数最优值，并将瞬时代价函数最小值的控制量推导至初始时刻；
（4）正向复原：从初始时刻开始正向复原最优控制轨迹。
4.基于行驶工况信息的多层级智能能量切换策略
导航信息可以获取的行驶工况信息影响能量管理策略的最优性和适应性，因此是设计智能能量管理策略设计时的重要考虑因素。车辆在行驶过程中会受到天气交通状况的影响，基于固定规则和固定工况信息的能量优化策略都存在难以达到期望最优控制效果的问题，因此提高能量管理策略对行驶工况信息的利用程度，进而提升策略的适应性和最优性。
基于行驶工况导航信息的多层级智能能量切换策略，重点是运用优化算法和自适应控制，将历史工况信息和未来预测工况信息相结合，从全局规划和局部优化对能量管理策略进行改进，并且提高能量管理策略的最各种复杂工况的适应能力。
5.优化结果及仿真分析
3.2.1硬件在环仿真
基于AVL Cruise与MATLAB Simulink硬件在环仿真平台，选择NEDC和WLTC两种工况验证本文所设计的只能能量管理策略及其优化方法的可行性与有效性。控制策略与整车模型之间的接口交互关系如图4所示。
3.2.2 NEDC工况仿真结果分析
NEDC车速跟随与燃油消耗样如图5所示。优化后的能量管理策略，通过测试五次NEDC循环工况，电机、发动机转矩与荷电状态如图6所示。
由图5可知，在单次NEDC工况测试中，车速跟随情况较好，车速最大偏差值为1.548km/h，符合误差需求。由图6可以看出，动力电池荷电状态刚好在五次循环工况结束时，降至电池所允许的最低荷电状态27%左右，这是在全局工况已知的情况下，预测能量管略根据全局已知工况调整工作转矩，发动机和电机的转矩全程在高效率工作区运转，说明经过优化后的能量管理策略具有较好的有效性。
3.2.3 WLTC工况仿真结果分析
WLTC工况全称为全球统一轻型车辆测试循环（Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle），总长度为23.25km，由低速、中速、高速和超高速四个部分组成。相比于NEDC工况，WLTC工况车速波动较大，规律性较低，更加符合车辆实际运行过程中的行驶状态。单次WLTC工况车速与燃油消耗量如图7所示，多次WLTC工况循环测试下动力电池SOC和发动机、电机转矩如图8所示。
由图7可知，在更加激烈的WLTC工况下，当前车速能够较好跟随需求车速，初速最大偏差值为1.6414km/h,说明该控制策略对于不同的工况都具有良好的控制效果，燃油消耗量是NEDC工况下燃油消耗量的四倍，这是因为WLTC工况高速工况较多，因此发动机参与做功的比例更高。由图8可以看出，在五次WLTC工况循环测试的情况下，动力电池荷电状态从初始值80%降至允许的最小值20%，在整个行驶里程内恰好使用完动力电池电能，也说明在不同的循环工况下，本文的控制策略能够对全程的电能消耗进行合理的规划。