Energy Management of Battery/Ultracapacitor Hybrid Energy Storage System for Electric Vehicles

摘要

伴随着环境污染、化石燃料不可再生等问题，电动汽车将会成为下一代交通工具的典型解决方案。所以，电动汽车成为了科研院校和工业界的研究热点。虽然电池技术在近些年得到了飞速的发展，它们依旧不能独立的完全满足电动汽车的需求。电池拥有足够大的能量密度，却也有过小的功率密度和动态响应。所以，超级电容作为另一个储能介质被引入来辅助电池工作，形成一个电池/超级电容混合能源系统。超级电容以大功率密度、高效和超长的寿命而闻名。这样一个混合能源系统可以充分利用电池和超级电容各自的优点。如何设计这个系统的能量控制系统以及能量系统的结构设计就变成了一个急需解决的问题。
　　一种基于自适应模糊控制的能量控制方法在本文中被提出。对于电动汽车能源系统这样一个高度非线性并且需要实时控制的系统而且而言，模糊控制是一个理想的方法。并且，模糊控制不需要提前预知整个行驶工况。本文中的控制方法的控制目标是使得：系统效率最大，电池电流的波动最小，超级电容尽量不提供或者吸收能量。一种多主体仿真工具被用来建立仿真模型。仿真结果显示本文提出的基于自适应模糊控制的能量流控制方法在和其他三种控制方法的比较中体现出了更好的综合性能。并且，这个结论在城市路况和高速路况都能成立。硬件在环实验被用来验证仿真模型及其结果。
　　本文针对这个系统进行了参数不确定型的研究。敏感度分析显示超级电容容量的不确定性比电池容量的不确定性对系统控制效果的影响更大。在不确定分析中，使用了蒙特卡洛仿真作为工具。仿真的结果表明在运用本文提出的控制方法的前提下，系统参数的不确定性对系统效率几乎没有影响；但是对电池电流波动和超级电容核电荷数的变化有明显影响。然而，本文发现，即便是变化较大的电池电流波动状态和电容核电荷数大多数也基本满足系统设计要求，或者比其他控制方法的结果要好。这个从另一方面印证本文所提出的控制方法的良好的鲁棒性。

目录

封面

英文摘要

声明

答辩决议书

中文摘要

致谢

目录

List of abbreviations

Chapter 1 Introduction

Chapter 2 Background

2.1 Batteries

2.2 Ultracapacitors

2.3 DC/DC Converters

2.4 HESS Topology

2.5 Vehicle Dynamics

2.6 Driving Cycles

Chapter 3 Energy management strategy of HESS

3.1 Vehicle Configuration

3.2 Component Sizing

3.3 Literature Review

3.4 Proposed Method

3.5 Simulation Results

3.6 Experimental Results

3.7 Conclusion

Chapter 4 Sensitivity and uncertainty analysis

4.1 Introduction

4.2 Sensitivity Analysis

4.3 Uncertainty Analysis

4.4 Conclusion

Chapter 5 Conclusion

5.1 Conclusions and Contributions

5.2 Future Work

Appendix

参考文献