燃料电池混合动力列车建模与运行控制研究.doc

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1、燃料电池混合动力列车建模与运行控制研究摘要：为提高燃料电池混合动力列车的燃料经济性，实现混合动力系统功率的合理分配，对以燃料电池、超级电容和动力电池为动力源的混合动力轻轨列车进行研究。通过分析混合动力系统结构，建立各动力源模型和基于列车自动运行（ATO）模式的系统仿真模型。在保证列车动力性能和燃料电池平稳运行的前提下，以合理分配功率为目标，提出一种基于10个工作模式的能量管理策略，以供能量管理系统根据需求进行选择。仿真结果表明：燃料电池在其高效运行区域内平稳工作，建立的系统模型满足列车运行仿真的需求；相比燃料电池两档式工作策略，所提出的能量管理策略耗氢量减少约17.4；相比动力电池优先回收制动

2、能量策略，回收的再生制动能量增加约8。轨道交通中应用混合动力技术，可以减少架设电网或第三轨的成本，同时回收列车制动时产生的大量能量，提高能源的利用效率1-4。目前，混合动力技术在轨道交通中已得到初步的研究与应用4-11。质子交换膜燃料电池（PEMFC）具有清洁、环保、低噪声、比功率高、效率高且运行温度低的优点11，应用于交通运输行业具有很大的潜力，储能设备作为PEMFC的辅助电源，可以满足高功率的需求并最大限度地回收再生制动能量8-9。在车辆研发的进程中，系统的复杂性要求通过计算机建立系统的仿真模型，以进行不同设计方案的比较、控制策略的开发和验证，从而降低研发成本和实车试验风险12-14。目前

3、混合动力系统仿真建模方法主要有后向仿真建模、前向仿真建模和前后向仿真混合建模14，其中前向仿真方法考虑了速度控制器模型，更符合车辆的真实运行情况。本文基于该仿真方法，同时考虑列车运行的特点，将基于ATO系统的速度控制模型应用到混合动力仿真系统中15，建立燃料电池混合动力列车的仿真系统模型。能量管理是多能源动力系统协调工作的核心，近年来对能量管理的研究与应用主要有基于规则的控制策略和基于优化的控制策略6-11,16。基于规则的能量管理策略从工程实际出发，结合工程经验和相应的离线优化结果，算法相对简单，能够快速地开发和验证。本文通过图解分析混合电源的功率分配关系，提出基于10种工作模式的规则式能量

4、管理策略。为验证模型和控制算法的有效性，以某在研国产混合动力列车为原型车，对整车的性能进行仿真分析。1混合动力系统结构及模型本文研究的混合动力列车动力系统结构见图1。系统主要由PEMFC系统、动力电池组、超级电池组、牵引电机以及1个单向DC-DC直流变换器、2个双向DC-DC直流变换器和1个DC-AC逆变器组成。PEMFC通过单向DC-DC直流变换器接人直流母线，为列车提供主要的能源。动力电池组和超级电容组作为辅助电源通过双向DC-DC直流变换器接人直流母线，为列车提供辅助能量并回收制动能量。该混合动力系统的主要特点是：通过直流变换器，可实时控制各动力源的输入输出功率，可控性较好；辅助电源可进

5、行大电流的放电，提高列车的起动、加速和爬坡性能，增加列车的行驶里程；在保证列车运行性能的前提下，可最大限度地回收制动能量。1.1PEMFC模型为分析PEMFC系统在列车运行过程中的特性，需要建立适合列车运行仿真的PEMFC系统动态数学模型。以Ballard 150kw级PEMFC的测试数据为依据，基于MATLAB/Simulink仿真软件建立150kw级PEMFC半经验动态数学模型12,17-18，PEMFC基本参数见表1。根据仿真需求对系统部分部件和工作过程进行简化。1.2辅助电源模型列车长时间运行需要较多的储存能量，起动、爬坡、加速时需要较高的功率，因此，将锂离子电池和超级电容作为燃料电池

6、混合动力列车的辅助电源11。本文根据文献17，19中应用的模型，对某型号单体锂离子电池和MAXWELL BCAP3000 P270单体超级电容的性能进行仿真计算，并在储能设备测试平台上对其进行充放电试验，其主要参数见表2。单体动力电池和超级电容仿真模型的计算结果与试验结果对比曲线见图3、图4，图中SOC表示电池的荷电状态，“1C”和“2C”表示动力电池充、放电的倍率。由图3和图4可见，仿真模型能够很好地模拟动力电池和超级电容的充放电特性。2列车运行控制列车自动运行控制系统根据线路运行的条件和实际情况，对列车运行速度进行实时监控。其中，列车自动运行（ATO）子系统自动控制列车的行驶状态，确保列车

7、安全驾驶。本文建立了基于ATO系统的混合动力列车仿真模型，其结构见图5。基于ATO系统的列车运行仿真流程为：Stepl 列车启动信号发出后，ATO系统载人区间的目标速度曲线，控制列车速度跟踪目标速度，并将逐级计算的需求指令发送给能量管理系统，由能量管理系统控制各动力源输出功率为列车提供能源。Step2 当列车接收到停车指令后，ATO速度控制器将控制列车制动停车，同时将逐级计算的需求指令发送给能量管理系统，能量管理系统控制各动力源回收制动能量。Step3 列车停车时触发计时器记录停车时间，当达到停车时间后触发ATO系统载入下一个区间的目标速度曲线并启动列车，直至检测到的位置达到终点站并停车。2.

8、1 ATO速度控制ATO速度控制器基于ATO目标速度曲线，根据线路信息，列车自动防护系统（ATP）I临时限速信息，列车实时速度信息等，实时控制列车安全平稳运行并准时准地点停车，见图6。3能量管理策略能量管理策略是保证列车性能和燃料电池的平稳运行、提高燃油经济性的关键。通过直流变换器间接控制燃料电池、超级电容和动力电池的输出功率，从而使电源系统总输出功率Ph尽可能满足需求功率Ph。本文设计的能量管理策略功率分配见图8，Pfc、Puc和Pb分别为由能量管理策略得到的燃料电池、超级电容和动力电池的输出功率。其中，燃料电池能量流为单向，Pfc为正值；Puc和Pb为正值时，对超级电容和动力电池进行放电；

9、Puc和Pb为负值时，对超级电容和动力电池进行充电。在牵引工况下，当需求功率小于燃料电池最大功率，且辅助电源不需要充电时，混合动力系统选择工作模式A；当需求功率较大，超级电容可提供辅助功率时，选择工作模式13；当需求功率很大，需超级电容和动力电池共同提供辅助功率时，选择工作模式C；当需求功率小于燃料电池最大功率，超级电容需要充电时，选择工作模式D；当动力电池需要充电时，选择工作模式E。在惰行或中问站停车时，只有辅助设备耗能，若超级电容需要充电，选择工作模式F，若动力电池需要充电，选择工作模式G；否则燃料电池以最低功率输出。在制动工况下，燃料电池以最低功率输出，当制动功率大于最大再生制动功率时，

10、选择工作模式H；当制动功率大于超级电容的最大回收能力时，选择工作模式I；当制动功率较小时，优先给超级电容充电，选择工作模式J。该能量管理策略的控制流程见图9，系统根据不同工况的牵引需求功率自适应选择对应的工作模式。图9中，辅助电源的输入输出功率由其能级SOC和SOE值决定，SOEH、SOEL分别为超级电容充电和放电截止值，SOCH、SOCL分别为动力电池充电和放电截止值。4仿真计算与分析以某在研国产“两动一拖”混合动力轻轨车为原型，对本文模型和控制算法进行仿真分析。列车主要参数见表3，以某线路数据为仿真线路条件，该仿真线路区段总长约9km，设6个站台，各站台的长度为72m，停车时间为30s；同

11、时假设线路为平直轨道。根据表1、表2以及表3中的列车动力性能指标，进行混合动力电源的参数配置10。整车配置2套动力系统，每套动力系统的辅助电源配置参数及仿真设定阈值见表4，每套燃料电池配置氢气3kg，电堆额定效率为50。图10为列车运行仿真的ATO目标速度曲线，对应的超级电容组SOE曲线和动力电池组S0C曲线。由图10可知，列车在6个区间内运行时，ATO系统能够控制列车跟随ATO目标速度曲线运行并准地点安全停车，列车无超速。在第一个区间0700m的位置，列车牵引加速，混合动力系统工作模式顺序为：A、B、C，其中，超级电容SOE到达放电截止阈值时，由燃料电池和动力电池提供牵引功率。在945113

12、6m的位置，列车进行停车制动，混合动力系统工作模式顺序为：H、I、J。在站内停车时，混合动力系统工作在模式F和G，超级电容达到充电截止值后，燃料电池为动力电池充电。图11为ATO速度曲线对应的牵引需求功率和混合电源的实际输出功率，由图可知，为满足需求功率混合电源按照本文提出的能量管理策略来输出功率。图12为单套燃料电池的输出电压、电流、功率和效率曲线，在列车运行过程中，燃料电池启动后的效率维持在46.556的运行区内。整车燃料电池耗能约57.7kWh，耗氢约2.9kg。仿真中增加2种能量管理策略（策略1和策略2），与本文提出的能量管理策略进行对比分析。本文策略在所有模式的充电工况下优先给超级电

13、容充电，而策略1优先给动力电池充电，策略2增加燃料电池在高效点的工作时间，即牵引功率需求较小时工作在高效点，需求功率较大时工作在最大净输出功率点，是一种燃料电池两档工作策略，其超级电容和动力电池的工作模式与本文策略相同。在相同列车和工况下进行仿真计算，仿真结果见表5。由表5可以看出，3种策略中超级电容和动力电池的总输出能耗基本相同，相比策略1，本文策略回收的再生制动能量增加约8；相比策略2，本文策略耗氢量减少约17.4。策略2中，虽然燃料电池在高效点的工作时间更长，但其耗氢量较高，燃料经济性差。本文策略耗氢量较低，回收的再生制动能量较高，燃料电池工作在46.556的高效区域内，同时满足了列车的

14、动力性能指标。5结束语本文通过分析燃料电池混合动力系统结构，建立了动力系统模型，应用前向仿真建模方法，将基于ATO控制系统的列车运行仿真模型应用到混合动力仿真系统中，分析了速度控制与能量流中各变量间的关系，并提出了基于10个工作模式的规则式能量管理策略。通过仿真得到，列车无超速且安全制动停车，验证了列车ATO系统模型的有效性；燃料电池启动后的工作效率维持在其高效运行区内，燃料经济性较好，超级电容和动力电池回收了大量能量，能量管理策略能够根据需求功率自适应选择给出的工作模式，工况适应能力较强，实现了混合动力系统功率的合理分配，满足了列车的动力性能要求，为列车样车的研发和验证提供理论技术支持。18