重卡燃料电池系统能量管理控制优化

重卡燃料电池系统能量管理控制优化

李雯

贵州省梅岭电源有限公司，563000

摘要：燃料电池作为一种清洁、高效的能源利用方式，在重型卡车领域的应用前景广阔。能量管理控制系统是燃料电池系统的核心部分，其优化不仅关系到整车的燃料效率和续航能力，还直接影响燃料电池的寿命和经济性。本文针对重卡燃料电池系统，阐述其能量管理的关键技术及优化方法，探讨如何通过合理分配燃料电池、电池储能和电机驱动的能量，实现系统整体性能的提升，促进燃料电池在重卡领域的广泛应用。

关键词：燃料电池、重卡、能量管理、优化控制、能源效率

一、引言

随着全球对环境问题的重视和节能减排目标的提出，燃料电池技术因其高效、环保的特性，逐渐成为重型卡车领域的重要研究方向。与传统内燃机相比，燃料电池能够通过电化学反应直接将氢能转化为电能，具有更高的能源转化效率。然而，燃料电池在重卡应用中面临诸多挑战，如系统响应速度较慢、能量密度较低以及动态工况对电池寿命的影响等。

为了解决这些问题，燃料电池系统通常与动力电池或超级电容组合成混合动力系统，如图1所示，通过能量管理控制系统对能量进行合理分配。能量管理控制系统不仅需要在各种工况下满足重卡的动力需求，还需平衡燃料电池的效率与寿命。因此，如何优化燃料电池系统的能量管理控制策略，成为重卡燃料电池技术研究的关键。

图1 燃料电池+动力电池或超级电容 动力系统结构方案

二、燃料电池系统能量管理的基本要求

重卡燃料电池的动力系统由燃料电池、储能电池、电机驱动及控制系统等组成。其能量管理的目标是在燃料电池与储能电池之间合理分配功率输出，同时满足以下要求：

效率最大化： 提升燃料利用率，减少能源浪费。

动力需求满足： 确保车辆在不同工况下的动力输出。

寿命优化： 减少频繁启停及过大功率波动，延长其使用寿命。

经济性： 降低系统运行成本，优化加氢与储能成本。

能量管理控制系统需要实时监测燃料电池堆的输出功率、储能电池的电量状态（SOC）、车辆行驶工况及能量需求，并制定合适的功率分配策略。

三、能量管理控制的关键技术

3.1 功率分配策略

功率分配策略是燃料电池能量管理系统的核心技术，直接决定了燃料电池与储能电池的协同效率。常见的功率分配策略包括规则策略、优化策略和数据驱动策略。

规则策略依赖预设的逻辑规则和门限值进行功率分配。例如，在低功率需求下由燃料电池单独供电，而在高功率需求下则由燃料电池和储能电池共同供电。尽管规则策略简单易实现，但其局限在于未能优化系统效率。

优化策略则基于动态规划（DP）和模型预测控制（MPC）等算法，通过计算不同工况下的最佳功率分配，实现燃料经济性和设备寿命的双提升。这类方法需要精确的系统建模，适用于精细化的能量管理。

数据驱动策略依托深度学习和强化学习技术，通过对历史运行数据的挖掘与分析，自适应调整能量分配。此策略在面对复杂的动态工况时具有显著优势，但对数据量和计算能力要求较高。综合来看，现代能量管理系统多采用优化策略与数据驱动策略的结合，以平衡系统效率与实时性。

3.2 电池状态管理

储能电池的电量状态（SOC，State of Charge）是能量管理系统的关键参数之一，直接影响系统的性能与稳定性。SOC需要维持在合理范围（通常为30%-80%），以避免电池过充或过放导致的寿命缩短或故障风险。

能量管理系统需实时监测SOC，并依据其变化动态调整燃料电池与储能电池的功率分配。例如，在SOC较低时，系统将优先使用燃料电池供电，同时适度为储能电池充电；而在SOC较高时，系统则优先使用储能电池放电，以减少燃料电池的负担。

此外，SOC的管理还需考虑车辆工况的动态性。例如，在急加速或爬坡等高功率需求场景下，系统需充分利用储能电池的瞬时输出能力，而在匀速行驶时则以燃料电池为主，确保系统效率与电池寿命的平衡。

3.3 工况识别与预测

车辆行驶工况是影响能量需求的重要因素，能量管理系统需具备实时识别和预测工况的能力。工况识别是通过对车辆速度、加速度、道路坡度等参数的实时分析，判断车辆当前所处的运行模式（如城市工况、高速工况或坡道工况）。
工况预测则利用历史数据和机器学习模型（如马尔科夫链模型或LSTM神经网络）预测未来的能量需求。例如，通过分析车辆的历史运行路径和驾驶行为，预测下一时间段的动力需求，为能量分配策略提供依据。

这种预判能力可以使系统提前调整燃料电池和储能电池的功率输出，减少动态工况切换对燃料电池的冲击，提高系统的响应速度和能量利用效率。

3.4 温度管理与热能回收

燃料电池的性能和寿命受其工作温度的显著影响。温度过高会加速燃料电池的老化，降低其输出效率；温度过低则可能导致启动困难。因此，温度管理是燃料电池能量管理系统的重要组成部分。温度管理系统需通过冷却液循环、风冷等方式将燃料电池维持在最佳工作温度范围内（通常为65℃-85℃）。在寒冷气候条件下，还需引入预加热装置，确保燃料电池的正常启动和运行。

同时，热能回收技术在提升整体系统效率方面也起到重要作用。例如，将燃料电池运行时产生的余热用于车内供暖或加热储能电池，减少外部能源的消耗。此外，通过热泵技术或热电转换设备，部分余热可转化为电能，进一步提高系统的综合能效。

四、能量管理控制的优化策略

4.1 动态功率分配算法

动态功率分配算法是能量管理控制优化的重要技术，通过引入动态规划（Dynamic Programming, DP）算法，能够有效实现燃料电池与储能电池之间的功率分配优化。DP算法根据燃料电池和储能电池的实时状态（如SOC、电压、温度）及车辆的工况需求，动态调整功率输出。研究表明，DP算法可以平滑燃料电池的功率输出，减少频繁的功率波动对燃料电池性能的影响，从而延长其使用寿命。此外，DP算法能够在优化过程中综合考虑燃料经济性和系统效率，实现燃料利用的最大化。例如，在重卡运输的长距离工况下，通过DP算法优化，燃料消耗可降低约8%-12%。然而，由于DP算法对计算资源的需求较高，实际应用中需通过算法简化或分段优化技术，提升其实时性和适用性。

4.2 模型预测控制（MPC）

模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种通过滚动优化策略进行动态功率分配的先进控制方法。在能量管理控制中，MPC以车辆运行工况和系统实时状态为输入，预测未来一定时间内的能量需求，并实时优化燃料电池和储能电池的功率分配。MPC能够处理复杂的工况变化，如坡道行驶、急加速和频繁停车等，确保能量系统的高效运行。实验结果显示，MPC可将燃料利用率提高约10%，同时显著减少储能电池的SOC波动，延长其循环寿命。此外，MPC的多变量预测能力能够同时优化多个目标，如燃料经济性、储能电池寿命及系统温度稳定性。尽管MPC的计算复杂度较高，但通过引入快速求解算法或分布式计算技术，其在实际应用中的响应速度已显著提升。

4.3 人工智能驱动的能量管理

人工智能（AI）技术的快速发展为能量管理控制优化提供了全新路径。通过强化学习算法（如深度Q网络，DQN），能量管理系统能够基于历史运行数据和实时反馈，自适应调整燃料电池与储能电池的功率分配，而无需依赖精确的系统模型。例如，通过DQN算法对重卡的历史运行数据进行学习，能量管理系统可以智能预测动态工况需求，并优化燃料电池的输出功率，最大化燃料经济性。相比传统方法，AI驱动的能量管理系统更具灵活性和适应性，尤其在复杂多变的工况下表现出显著优势。此外，人工智能算法还可以在能量管理中融入实时工况预测和环境信息，如交通流量、道路坡度和天气条件，从而进一步提高系统的整体效率和可靠性。然而，为确保AI技术的广泛应用，需解决其对高质量数据和计算资源的依赖问题，同时加强算法透明性和鲁棒性，以保证能量管理系统的稳定性和可解释性。

六、结论与展望

燃料电池重卡的能量管理控制优化是推动氢能交通发展的关键。通过采用动态规划、模型预测控制和人工智能技术，可以实现燃料电池与储能电池的高效协同，提高系统效率，延长设备寿命。在未来，随着氢能技术和人工智能技术的进一步发展，燃料电池重卡的能量管理控制系统将更加智能化、自主化，为清洁能源交通提供更可靠的解决方案。

参考文献

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[4]陈准,张瑞亮,徐乐鹏.燃料电池重卡动力系统参数匹配与能量管理策略仿真分析[J].机械设计与制造,2024,(01):14-19.DOI:10.19356/j.cnki.1001-3997.20230719.007.