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電池SOC和負載大小利用模糊算法在應急供電系統中的應用

鉅大鋰電  |  點擊量:0  |  2020年03月19日  

本文提出一種利用pEM燃料動力電池鋰離子電池聯供的應急供電系統,儲氫容器更換時期間也可以保證持續供電,控制系統采用模糊算法,根據鋰離子電池SOC、燃料動力電池最佳工作狀態以及負載情況,進行能量動態分配與管理。研制了在應急場合使用的樣機,該系統持續供電時間長(是目前常用設備的2~3倍),無噪音、零排放,可取得良好的效果,是搶險救災應付突發事件的理想應急供電裝備。


1系統組成


燃料動力電池應急供電系統組成如圖1所示。


系統由120W質子膜燃料動力電池、燃料動力電池控制器、鋰離子電池及管理系統、能量管單元組成。鋰離子電池的指標為13.2V/10Ah,以保證燃料動力電池故障狀態下或燃料耗盡更換不及情況下應急滿功率支持1h的戰術要求。燃料動力電池電堆指標:功率為120W,輸出電壓為15V~28V。燃料動力電池控制器重要完成對電堆溫度、輸入氫氣和空氣壓力、流量、以及電堆異常情況進行控制和監測,并通過CAN總線將信息傳輸至系統控制器。系統控制器重要完成對負載大小、鋰離子電池SOC以及燃料動力電池電堆工況實時檢測并根據模糊算法動態進行能量管理,使應急供電系統個部件工作在最佳狀態,以提高整機效率和關鍵部件使用壽命。


2電路設計


2.1充電與電池管理電路


鋰離子電池充電電路如圖2所示。直流電壓經過隔離二極管D5加到MAX1873的15腳。Ql為充電驅動信號輸出開關管。R4為充電電流檢測電阻,用于檢測輸出電流的大小。R2為系統電流的檢測電阻。R5、R6為輸出充電電壓調整電阻。


燃料動力電池輸出的15V~28V電壓經過隔離二極管D5和總電流檢測電路,一路經過R2、DC/DC電路至輸出端,另一路通過Q1、電感L1、D6和R4向鋰離子電池充電。R4上的電壓與充電電流成正比,經電壓誤差放大器放大,轉換成直流分量輸人微處理器,微處理器將從MAX1873的14腳輸出反向控制電壓,使Ql的導通電流減小。假如流經R4上的電流過小,由MAX1873的14腳輸出控制電壓使Ql的電流相應新增,則會使電池組有一個恒定的電流值。當電流很小且達到充電電流最小值或0時,MAX1873從14腳輸出低電平的脈沖控制信號,關斷BGl,停止對電池充電。當控制輸入端為低電平時,BG2導通,充電控制腳6腳(ICHG/EN)為低電平,14腳輸出低電平,BG1關斷,停止充電,此時充電電流僅為1μA,處于關閉狀態(充電被禁止)。


2.2直流變換與控制電路


DC/DC變換電路采用XL4012集成變換器,輸入電壓3.6V~36V,2800kHz的開關頻率,輸出電壓可以從0.8V~28V可調,轉換效率高達95%,最大輸出電流12A,外圍電路簡單。


應急供電系統要檢測的參數比較多:燃料動力電池的輸出電壓、輸出電流;充電與BMS的充電電流、電池電壓和電池SOC;輸出端的輸出電流、輸出電壓。因此要擴展A/D接口,系統控制采用89S51CpU,A/D采用TLV2543芯片,該芯片有10路模擬電壓輸入,與單片機采用串行接口,占用口線資源較少,轉換速度比較快,顯示采用LCD1602液晶顯示,不采用背光時液晶動態電流不大于5mA,重要顯示燃料動力電池工作狀態,鋰離子電池SOC及充放電情況,輸出電壓、輸出電流信息,整機效率等供電信息。


3模糊控制算法


讓燃料動力電池處于最佳狀態,同時讓鋰離子電池荷電狀態在SOCmin以上。以分配給燃料動力電池的功率份額為約束條件,調節鋰離子電池的輸出功率。對鋰離子電池而言,當蓄電池SOC最小極限值(SOCmin)小于或等于30%時,鋰離子電池必須充電;當SOC在50%~70%時,視負載需求功率情況,可以充電也可以放電;當SOC大于90%時不充電。以負載功率pg和鋰離子電池荷電狀態SOC為模糊控制的輸入變量,以燃料動力電池分配輸出功率pfc和鋰離子電池輸出功率pb為模糊控制器的輸出變量。模糊輸入變量pg和SOC基本論域為[0,100]W和[30,90]%,將輸入變量模糊化,模糊子集為{ZO(零),pS(正小),pM(正中),pB(正大)};模糊輸出變量pb的論域為[-100,110]kW,模糊子集也為{NB(負大),NM(負中),NS(負小),ZO(零),pS(正小),pM(正中),pB(正大)},模糊輸出變量pfc的論域為[0,110]kW,模糊子集也為{ZO(零),pS(正小),pM(正中),pB(正大)}。


模糊控制器以負載功率pg和鋰離子電池的荷電狀選擇輸入、輸出模糊變量的隸屬度函數為三角形如圖3、圖4、圖5和圖6所示。


模糊控制規則由一系列關系詞連接而成,最常用的關系詞有if-then、also、or和and,確定各輸出量與輸入量的模糊控制規則,模糊控制算法給出的控制量需進行去模糊化處理,將其轉換到控制對象所能接受的基本論域中,去模糊化處理算法采用質心法。


4軟件設計


系統控制程序流程圖如圖7所示。


5系統仿真


在Matlab仿真系統中建立模糊控制器,取模糊控制的輸入變量目標功率pg和鋰離子電池的荷電狀態SOC的論域為[-100,110]W和[30,90]%,取模糊控制器的輸出變量燃料動力電池分配輸出功率pfc、鋰離子電池分配輸出功率pb的論域分別為[0,110]kW、[-100,110]W。鋰離子電池為10Ah/13.2V,電池初始荷電狀態SOC=60%。同時在Matlab/Simulink取時間為0~15min,其仿真波形如圖8所示。


6樣機測試與評估


根據電池SOC和負載大小利用模糊算法將pEM燃料動力電池和鋰離子電池能量進行動態分配和管理,研制了樣機,實際測試表明:整機供電效率在90%以上,比功率為120W/500g。在鋰離子電池初始SOC=80%時可為容量為600升的金屬儲氫罐持續供電時間16h左右。持續工作時間以及維護等方面比傳統應急供電裝備性能有極大提高,目前已經在進行產業化,極具推廣價值。


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