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原文传递基于燃料电池/锂电池退化模型的混合动力汽车最优控制策略

专利名称：	基于燃料电池/锂电池退化模型的混合动力汽车最优控制策略
摘要：	本发明涉及一种基于燃料电池/锂电池退化模型的混合动力汽车最优控制策略，包括：步骤1)：建立基于电化学活性表面积衰减的燃料电池退化模型，并模拟该模型对极化曲线的影响；步骤2)：建立基于剩余容量的锂电池退化模型，将瞬时电池容量损失率描述为电流的函数；步骤3)：求解混合动力汽车最优控制策略，通过最小化燃料消耗量和最大化燃料电池/锂电池的循环寿命进行目标优化，最大限度地延长混合动力系统的总使用寿命。本发明的有益效果是：改进新模型的参数设置，计算不同电化学活性表面积衰减率和性能下降率条件下的燃料电池循环寿命，建立最优控制策略公式，延长整车使用寿命。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	浙江;33
申请人：	浙江大学城市学院
发明人：	汪秋婷;沃奇中;戚伟;肖铎
专利状态：	有效
申请日期：	2019-08-07T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-15T00:00:00+0800
申请号：	CN201910723606.0
公开号：	CN110450653A
代理机构：	杭州九洲专利事务所有限公司
代理人：	张羽振
分类号：	B60L50/75(2019.01);B;B60;B60L;B60L50
申请人地址：	310015浙江省杭州市湖州街50号
主权项：	1.基于燃料电池/锂电池退化模型的混合动力汽车最优控制策略，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：建立基于电化学活性表面积衰减的燃料电池退化模型，并模拟该模型对极化曲线的影响；步骤2：建立基于剩余容量的锂电池退化模型，将瞬时电池容量损失率描述为电流的函数；步骤3：求解混合动力汽车最优控制策略，通过最小化燃料消耗量和最大化燃料电池/锂电池的循环寿命进行目标优化，最大限度地延长混合动力系统的总使用寿命。 2.根据权利要求1所述的基于燃料电池/锂电池退化模型的混合动力汽车最优控制策略，其特征在于，步骤1具体包括如下步骤：步骤1.1：依据铂溶解模型，基于电化学活性表面积衰减的燃料电池退化模型将整套电化学方程简化为单一连续方程：上式中，f(θ,τ)为铂粒子半径分布函数，τ和θ为非维变量，满足公式(2)：上式中，t为时间变量，r为铂粒子半径，T为特征时间变量，R为特征半径；T和R的初始值T0和R0定义为：上式中，δt为传递系数，γPt为表面张力，δtγPt为有效的表面张力，为铂溶解的有效体积速率常数，为铂的平均摩尔体积，步骤1.2：估计燃料电池在0.60V-0.90V电位之间的δtγPt值：电动汽车的摩擦系数与燃料电池在0.60V-0.90V之间的电位成正比，假设有效表面张力与该段电位成线性关系，则参数δtγPt值是线性外推的；拟合得到铂溶解速率的公式：上式中，λ为包含所有潜在因子的参数；ω为相互作用能，ω＝24kJ/mol；κPtO为以百分比表示的动力输出功率覆盖率；对于燃料电池，电位在0.60V-0.90V范围之外时，满足：其中，UF为燃料电池电位值；控制方程(1)可以用以下两个方程求解： f(θ,τ)＝f0(θ0)exp(-(θ-θ0)) (5) 上式中，θ0为初始值，f0(θ0)为根据θ0参数化的初始粒子半径分布，Ei(1,θ)为θ的指数积分函数，Ei(1,θ0)为θ0的指数积分函数；通过求解方程(5)和(6)，得出燃料电池寿命期间的电化学活性表面积变化值；步骤1.3：用插值法计算δtγPt和假设δtγPt和κPtO在0.60V-0.90V电位间呈线性，其中κPtO为铂表面覆盖；对δtγPt和进行插值计算；从退化模型中提取电化学活性表面积衰减率：假设燃料电池大部分时间在相对稳定的功率水平下运行，则电化学活性表面积的衰减率符合电势函数的特征；假设铂溶解过程在任何给定时间段均能达到平衡状态，则电化学活性表面积衰减率符合燃料电池电压的函数；步骤1.4：计算基于电化学活性表面积衰减值的燃料电池电压和极化电阻。 3.根据权利要求2所述的基于燃料电池/锂电池退化模型的混合动力汽车最优控制策略，其特征在于，步骤1.4具体包括如下步骤：步骤1.4.1：建立燃料电池电位模型：燃料电池总能量公式E为： E＝Ev+Eact+Eohm+Emass (7) 上式中：Ev为标准状态可逆电能，Eoct为活化损失，Eohm为欧姆损失，Emass为质量转移损失；根据Tafel方程的活化损失能量计算公式为：式中，αt为电荷转移系数，满足αt＝0.5；ne为反应过程中转移的电子数，满足ne＝2；F为法拉第常数，j为电流密度，jo为交换电流密度；交换电流密度jo计算公式为：式中，为单位催化剂表面积的参考交换电流密度，催化剂表面积的计量单位是A/cm2；Spt为有效催化剂表面积，有效催化剂表面积的计量单位是[m2/m2]；Pr为铂反应物分压，为铂粒子的参考分压，γ为压力系数，Er为铂粒子的氧气还原活化能，T为温度，满足Tref＝298.15K，其中Tref为参考温度值；在静态工作条件下，变量值不会随着时间变化而变化且为常量，因此公式(9)中的所有项都可以假定为常量，公式(9)中的所有项的绝对值不相关； jo与Spt成比例关系： jo∞Spt (10) 电化学活性表面积衰减导致的活化损失的计算公式为：式中，表示初始时刻的Spt值，表示当前时刻的Spt值；电化学活性表面积的衰减项导致整个电流范围内的激活损耗持续增加，apt为剩余电化学活性表面积，apt表示为质量转移损失的表达式为：式中，jlim为极限电流密度，jlim与通道中氧气浓度co和总氧气传输电阻有关；βe为经验参数，βe的取值范围为5-10；该参数考虑理想燃料电池和实际燃料电池的差异条件，jlim的计算公式如下：式中，为总传输电阻，的定义式为：式中，为催化剂层的传输电阻，为扩散层的传输电阻，ci为局部氧摩尔浓度，No为氧通量，Δc为氧气浓度差值；的值受电化学活性表面积的影响；的计算公式为：式中，C1，C2为氧传输速率，C1，C2为常数值，两个参数反映电化学活性表面积衰减率对传输电阻的影响程度；计算公式为：老化后的极限电流密度计算公式为：为初始极化曲线的极限电流；由于受电化学活性表面积衰减值的影响，的相对值随着时间的增加而增加，欧姆电阻Rohm也随时间增加而增大；步骤1.4.2：建立燃料电池电压计算公式：利用欧姆内阻值的增加率代替面积比电阻，燃料电池的电压表示为：式中，r为衰减率，Rohm为欧姆内阻，Eocv为开路电压；开路电压等于可逆电压减去与漏电流jleak相关的激活损耗，因此，jleak在等式(18)中没有明确出现，利用实际燃料电池/锂电池混合动力汽车的实验数据得出j0和Rohm的拟合值。 4.根据权利要求1所述的基于燃料电池/锂电池退化模型的混合动力汽车最优控制策略，其特征在于，步骤2具体包括如下步骤：步骤2.1：对锂电池进行退化模拟，公式如下：式中，ΔQbat为瞬时电池容量损失率，c为放电倍率，z为幂系数，ε(c)为指数因子，变量A为基于放电倍率的放电吞吐量；ε(c)为倍率c的函数；活化能Ea计算公式为： Ea(c)＝31700-370.3c (20) 步骤2.2：计算总放电吞吐量Atotal和相应的循环数N： EOL为终止寿命，定义为：在电动汽车应用过程中，锂电池的可用容量下降到额定容量的20％；则基于放电倍率c和放电时长Tc的总放电吞吐量Atotal(c,Tc)和循环数N(c,Tc)的计算公式为：式中，Tc为总放电时长，与c有关；Cbat为电池的额定容量，单位为Ah；步骤2.3：计算锂电池剩余容量： Qrem(t)为锂电池剩余容量，其计算公式为：式中，Q(t0)为初始容量，\|I(t)\|为电流绝对值；为基于剩余容量的锂电池退化率，将公式(23)进行微分得出基于剩余容量的锂电池退化率为：求解公式(24)得出锂电池健康状态衰减率与充放电倍率的关系曲线。 5.根据权利要求1所述的基于燃料电池/锂电池退化模型的混合动力汽车最优控制策略，其特征在于，步骤3具体包括如下步骤：步骤3.1：利用锂电池终止寿命得出锂电池健康状态值：公式(25)-公式(28)为目标函数的定义式：式中，J为混合动力系统总能量消耗量，α为燃料电池消耗量系数，β为锂电池消耗量系数，为氧气消耗速率，为电化学活性表面积衰减速率，为燃料电池功率变化率，cbat为电池的额定容量，为锂电池健康状态衰减率，C为锂电池放电倍率；步骤3.2：利用锂电池终止寿命得出锂电池容量的衰减程度和总能量消耗量：式中，Xk为状态变量，Xk包括当前荷电状态值SOCk和上一时刻燃料电池功率式中，u(k)为控制变量，指燃料电池当前功率，为目标函数； SOCk∈(SOCmin,SOCmax) (28) 式中，SOCk指当前电荷状态，为目标函数，Pmin、Pmax分别代表功率最大值和最小值，SOCmin、SOCmax分别指当前锂电池电荷状态的最大值、最小值；锂电池的荷电状态值被限制在设定的区域值之间：(SOCmin，SOCmax)；用于限制燃料电池功率衰减速率，取值范围为(Pmin，Pmax)，控制变量由最优状态轨迹计算得出；利用公式(24)计算总能量消耗量，并将该总能量消耗量控制在有效范围内。
所属类别：	发明专利