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一种基于设计燃料电池混合动力客车的新型离线优化方法

Joatilde;o Ribau , Rita Viegas, Ana Angelino, Alexandra Moutinho, Carla Silva

IDMEC/LAETA, Instituto Superior Teacute;cnico, Universidade de Lisboa, Av. Rovisco Pais, 1, 1049-001 Lisbon, Portugal

1. 引言

在葡萄牙，对化石燃料的依赖占不可再生能源总量的79.8％左右。2012年，与石油相关的能源需求占葡萄牙不可再生能源消耗的43.4％，公路运输所排放的二氧化碳量占排放总量的30％左右，约占总能耗的37％（DGEG，2012）。目前葡萄牙计划减少碳排放，国家石油公司（APA，2012），发表了要在2050年碳排放量相对于1990年减少50-60％。更具体地说，相对于1990年，运输部门必须在2050年达到64-85％的温室气体减排。同样的，这些政策和措施正在全球范围内应用。因此为了减少公路运输对化石燃料的依赖性，同时减少碳排放，对汽车技术的研究以及可替代燃料的引入变得极为重要。

关于提高车辆的运行效率，有两种主要方法：物理层面的“硬件”方法，包括尺寸适当的新部件安装，轻型材料的研发，以及车辆配置参数的修改，例如采用混合动力系统；其次采用“软件”层面的方法，包括实施改进的能量管理战略（EMS）和其他控制方法。

多家汽车制造商已经开始研发可以替代传统内燃机车两的混合动力电动汽车（HEV）。混合动力汽车可以让公路运输行业更加具有未来。最基本形式的HEV仅仅意味着使用两个或多个不同动力源的车辆，通常是像内燃机（ICE）或燃料电池（FC）这样的燃料转换器，同时配备一个动力电池来驱动汽车。

在1999年，Wipke等人使用最常用的车辆模拟器ADVISOR，模拟特定驾驶条件下不同类型的传统系统。Ribau等人，在2012年使用相同的软件，对更加广泛的混合动力汽车进行了几种可替代燃料转换器的比较，并对实际的行驾驶况进行模拟。混合动力汽车中几种电池的性能也非常重要，因为它是替代动力系统的主要组成部分。Burke、Marshall和Sharma等人也提到了在特定驾驶条件下传统汽车，混合动力汽车和电动乘用车的经济性和动力性。

关于燃料电池混合动力车辆（FC-HEV），Ribau等人正在研究不同种类的车辆，即摩托车，公交车和轻型车辆。非个人车辆也正在研究中，例如Baptista 等人研究的出租车和Goncalves和Vultures等人研究的公交车。 除了专注于技术分析，Lajune还对车量运营中的混合动力和电动城市公交车进行了成本效益分析。

动力总成部件和能源管理系统在混合动力汽车中都至关重要。混合动力电动车辆中EMS的控制优化通常旨在改善车辆在部件之间的动力流并提高其效率，以便最小化发动机排放和燃料消耗，并改善驾驶性能。因此，对HEV中EMS影响效应的研究越来越多，并强调其在车辆能量消耗方面的潜在能力。

用于控制动力系能量流的优化算法可以潜在地利用诸如车辆状态，驾驶习惯，GPS坐标之类的信息，并且可以使用诸如交通数据、施工警告和天气预报之类的网络信息来实时改变EMS，从而改善车辆的整体能耗。然而，此技术仍在研究中。Styler和Manzie等人的预测性EMS优化算法的研究也在进行中，例如He和Gao 等人根据推进功率需求确定燃料电池系统，电池和超级电容器的期望输出功率， 使用模糊逻辑方法用于对燃料电池总线EMS优化。

一些EMS全局优化技术依赖于参数化设计或“基本规则型”策略。与在线策略不同，全局策略（通常称为离线优化技术）的实现必须具有循环驾驶的前提基础。Baptista 等人分析了伦敦出租车不同燃料电池离线“基本规则”的EMS。Rousseau 等人使用DIRECT（DIviding REC Tangles）算法，通过优化若干控制参数，来最小化插电式混合动力汽车的燃料消耗：燃料转换器ON / OFF功率水平阈值和电池荷电状态（SOC）水平范围。Zhang 等人尽管也使用了DIRECT优化了相似的参数，但是他们是对HEV进行的。Wu 等人应用粒子群优化调整了以下参数：电池SOC水平，燃料转换器扭矩控制，以及与插入式HEV的车辆速度和纯电动操作的关系。Brahma 和 Peacute;rez 等人 使用动态编程（DP）优化了燃料转换器、电池和车辆需求之间的功率分配，目的是在Brahma等人指定的驾驶循环中最小化燃料消耗。

表 1：几个燃料电池公交车项目

a HYFLEET:CUTE (2009)

c SunLine(2013).

d TUuml;V SUuml;D, Toyota FCHV-Bus new (2010)

e VanHool (2013).

f TUuml;V SUuml;D, Winnipeg FC bus (2006).

带着相同的优化目的，Desai和Williamson对一辆混合动力公交车进行了优化。除了EMS之外，还进行了部件尺寸优化，旨在最小化燃料消耗。除EMS优化外，几位作者还对混合动力系统的电池尺寸进行了测量。Montazeri-Gh和Poursamad旨在使用启发式算法最小化燃料消耗和排放。同时Moura等人也致力于最小化使用DP操作车辆的成本。对于插入式混合动力汽车，Shankar等人使用ECM（等效能耗最小化）算法来优化EMS，迭代地结合Nelder-Mead单工方法来确定电池，电动机和ICE的尺寸，以便最小化动力系统的成本。

关于FC-HEV，Ravey等人采用与DP相关的遗传算法（GA）以控制功率分配并调整燃料电池和动力电池的大小，进行整体性燃料优化，。关于FC-HEV，Kwon等人使用模式搜索算法优化了电池和燃料电池的尺寸以及EMS的参数，即电池SOC和燃料电池功率阈值。但其目标是最小化NPV（净现值）,包括燃料和车辆成本。

关于动力传动系统的尺寸，作者先前的研究同时考虑了FC-HEV和FC-PHEV动力系统。Melo和Ribau等人分别使用单目标和多目标的元启发式算法来优化公交车和出租车，从而实现成本和燃料消耗最小化。

与其他类型的优化目一样，Corteacute;s和Bielli等人解决了应用于公交线路网络的演化算法问题。对公交车的位置和轨迹进行评估，以改善公交服务交付系统。 虽然网络评估非常重要，但在本论文中不会涉及。

本文提出了一种FC-HEV城市公交车的EMS和动力总成部件设计的离线优化方法，旨在最大限度地降低车辆成本和燃料消耗。 在实际和标准的驾驶循环中模拟车辆性能。遗传算法用于获得较优化的解决方案。与先前的研究不同，此次EMS优化选择的主要变量是驾驶循环性能的电池的瞬时荷电状态（SOC）。对于动力总成设计，优化变量是不同部件的类型及其各自的尺寸。

这里提出的解决方案与以前研究中使用的方法有很大的不同，本文方法的主要目标是找到效率最高的区域或实现参数化规则，因此可以为这一领域的研究带来新的视角。离线策略在车辆设计阶段之外是不太现实的，但它们是非常重要的，因为它们可以被用来作为实施的在线战略的一个参考，从而让他们有更好的表现。

2. 方法论

在本项研究中，除了对FC-HEV公交车进行了优化之外，还与传统的柴油公交车进行了比较（第2.1节）。FC-HEV首先设计为在标准的驾驶循环中最小化动力总成部件的成本（第2.3节），然后在实际驾驶循环和标准驾驶循环中对其EMS进行优化，以提高其效率（第2.4节）。

为了评估设计的混合动力汽车的性能，考虑到优化目标，由美国能源部国家可再生能源实验室（National Renewable Energy Laboratoryrsquo;s）Wipke等人创建的车辆模拟软件Advisor（Advanced Vehicle Simulator）是对优化算法的补充。实现了一种元启发式算法（第2.5节）来执行这两种优化。并对算法参数整定和优化域进行了分析，以改进整个优化过程。

2.1. 参考车辆——内燃机公交柴油车

为了比较优化结果，将内燃机动力客车（ICEV）作为参考车。该参考车辆基于一辆真正的客车，其主要规格可在制造商数据库中找到（Mercedes Citaro，2013）（表2）。在表2中，动力总成成本与I

资料编号：[3454]