孙丰涛, 任建平, 刘伟川
(珠海广通汽车有限公司, 广东 珠海 519090)
与传统的燃油车相比,电动汽车以电能驱动,具有节能环保、噪声低等优点,电动汽车的普及应用对能源持续性及环境生态优化具有一定作用[1-2]。而光伏太阳能汽车是一个相对较新的概念[3],一些车企已设计了光伏概念车,如奔驰、奥迪等。这些车企在天窗上方安置了光伏太阳能板,当车辆处于静止状态时,产生的能量带动鼓风机完成车舱内换气,同时能降低车舱温度[4-6]。商用车领域也有光伏应用,但极少将光伏系统与汽车动力、空调系统等有效结合,导致光伏产生的能量利用率不高。
本文提出一种基于高效电能管理系统的客车光伏技术,通过在电动客车顶部布置柔性薄膜光伏板(如图1所示),将太阳能转换为电能,并作为一种清洁补充能源提供给整车系统,既实现对整车负载的直接供电、对动力电池组充电,又降低对传统能量的消耗。
图1 客车顶部薄膜光伏
光伏太阳能系统设置有较多光伏组件,其中包括大量光伏阵列[7]。为了提高光伏阵列的输出功率和光伏发电的整体效率,适应于局部阴影下的全局最大功率点跟踪(GMPPT)算法已成为光伏发电系统发展的重要技术环节[8]。传统意义的最大功率点跟踪(MPPT)算法已无法满足当前技术发展,优化后的GMPPT算法采用电压环、电流环分频控制,可实现局部阴影下最大功率点快速跟踪。
1.1 优化后的GMPPT控制策略
局部遮挡、灰尘覆盖、电池老化等都易造成光伏系统失配,会直接导致光伏系统能量转化效率低下[9]。若出现局部遮挡的情况,光伏阵列的功率-电压特性曲线会出现多功率极值点现象,影响最大功率点的跟踪,造成光电系统功率损耗,间接损坏光伏组件[10]。国内外专家对光伏发电系统在局部阴影条件下光伏阵列的建模和GMPPT算法进行了大量研究,有学者通过采用实时数据测量、特殊电路配置及人工智能算法等方法来实现在局部遮挡情况下对光伏系统全局最大功率点的稳定输出[11-12]。但采用上述方法(如增加特殊电路、采用神经网络算法等)直接增加了控制系统的软、硬件成本,且对系统处理器要求较高,不适宜大批量生产。
光伏组件在复杂环境下(如局部阴影情况)往往使得光伏阵列功率-电压特性曲线呈现多个功率极值点D、C、E,如图2所示。此时,采用基于采样数据的传统MPPT 跟踪算法,光伏组件最终会稳定运行在局部峰值点C处,然而纵观全局,在局部阴影情况下最大功率点其实是D点,因而造成系统局部极值点失效,光伏阵列实际工作在不良状态,功率严重失配,既造成能量损失又容易损坏光伏组件。
图2 功率-电压特性曲线
对此,本文采用一种针对局部阴影现象的高效率、低成本优化GMPPT算法,实现局部阴影最大功率点的快速稳定跟踪,控制策略如图3所示。
图3 优化GMPPT算法的控制策略
获取当前采样周期与上一采样周期的输出功率与采样电流,并将两个采样周期的输出功率与采样电流进行对比分析,判断当前光伏发电系统工作环境是否为多功率极值点环境。若当前环境为多功率极值点环境,系统将以预设的第一步长改变脉冲调制信号的占空比,并计算出每一占空比对应的输出功率,查找出最大输出功率值对应的脉冲调制信号的占空比,将直流变换器输出的脉冲调制信号的占空比调节为目标占空比。
1.2 优化后的GMPPT控制方案
图4中基于GMPPT算法控制器接收输入参考电压以及输入电流,稳压电路内的电压调节器输出电压信号,该电压信号作为PI控制器的输入电压Up,控制器输出的信号作为PI控制器的输入电压U。PI控制器计算输出参考电流Ipv_ref*,并将参考电流Ipv_ref*与输入电流的信号差值输入至电流调节器,电流调节器根据PI控制器输出值计算第二步长,并将第二步长输出至脉冲调制信号产生电路,脉冲调制信号产生电路根据第二步长调节输出的脉冲调制信号的占空比,图4为电压环和电流环分频控制方案。
图4 电压环和电流环分频控制方案
通过将输入电压的波动控制在一个极小的变化范围内,直流调节器输出的脉冲调制信号的占空比将会较小幅度的调节。实现光伏发电系统稳定控制的效果,保证光伏发电系统较稳定地工作于最大功率点位置,使得光伏发电系统高效工作。图5为MPPT和优化GMPPT算法程序执行时间。
电压调节器与电流调节器将输入的电压、电流信号分频调节控制,从而调节输出脉冲信号占空比。采用上述方案可大幅缩减程序时间,突破常规固定应用场合局限,适应天气变化及场景转换,实现移动快速跟踪。
1.3 优化后的GMPPT算法试验验证
本文通过桥洞阴影跟踪试验(图6),将传统的MPPT算法与优化后的GMPPT算法相对比,以验证上述策略方案的优势。
由图6、图7及表1可知:采用优化后的GMPPT算法的光伏发电系统,可实现局部阴影情况下最大功率点的快速跟踪。
表1 MPPT和GMPPT极值点及效率
图7 实测波形图
优化的GMPPT控制算法采用电压环、电流环分频控制策略,根据电池电压的不同将光伏电能以不同的电压输出,保证光伏组件始终在最佳状态工作,实现光伏发电系统高效工作。
光伏客车的驱动能量主要由动力电池组与光伏供能两种方式组成,由驱动控制系统实施切换。驱动能方式的切换策略决定汽车动力输出的连续性、稳定性、经济性。
2.1 光伏客车驱动控制切换策略
目前,汽车动力切换系统主要采用功率跟随策略,系统的输出功率增加至阈值时,与另一个系统进行切换。采用这种切换系统会使得供能系统频繁切换,从而导致系统能量丢失,造成车辆能量损耗高,影响汽车的行驶里程;同时这种单阈值切换会造成系统切换的不连续性,使车辆在行驶途中易出现动力阶跃现象,降低汽车行驶的稳定性。避免汽车动力系统频繁切换是目前混合动力系统切换所要解决的主要问题。
本文采用博弈方式的动力系统切换策略。整车驱动控制模块通过信号接收获知系统功率切换需求,采集系统状态信息,对数据进行预处理,完成动力切换。驱动系统控制切换示意图如图8所示。
图8 驱动系统控制切换示意图
驱动控制切换策略:将车辆动力系统切换需求指令作为系统切换的基础,将获取到切换指令时刻的行驶参数作为博弈的前瞻条件,预测计算系统功率变化率和切出点功率;将系统功率变化率作为系统切换的导向,使切出系统的功率缓慢减少,切入系统的功率增加;当切出系统的输出功率接近切出点功率时,系统功率切换完成。驱动控制切换策略如图9所示,图中A、B系统可代表动力电池组与光伏系统,Po代表系统总功率,Px代表切换功率点值,ΔP表示功率变化率,Pa表示A系统功率,Pb表示B系统功率,Pup表示功率增加量,Pdown表示功率减少量,ΔPb表示A系统输出功率停止减少后B系统输出功率的增量,ΔPa表示B系统输出功率停止减少后A系统输出功率的增量。
图9 驱动控制切换策略
2.2 光伏客车驱动控制方案
本文主要采用光伏系统与动力电池组双能源动力驱动方式。采用滤波器对光伏转换不平稳信号进行过滤;采用驱动芯片实现光伏系统电压、电流的逆变转换;通过隔离DC/DC电源、DSP及整车控制信号需求等,实现双能源动力切换驱动。图10为光伏驱动控制方案。
图10 光伏驱动控制方案
2.3 光伏客车驱动控制运行模式
车辆行驶时的主要动力来源于光伏系统与动力电池组。本文采用混合动力汽车控制模式,通过对光伏能源与动力电池组电能的合理利用,可实现不同形式的供电方式,保证车辆高效、平顺地运行。目前,按车辆行驶需求及外在天气、环境等因素,将客车光伏运行模式分为4类:光伏储能混动模式、纯电动模式、光伏储能模式、光伏运行模式。光伏客车工作模式原理如图11所示。
图11 光伏客车工作模式原理
1) 光伏储能混动模式。光伏储能混动模式需要光伏系统与动力电池组共同为负载提供动力能源。根据行驶天气、行驶环境决定光伏系统是否参与系统供能。当有太阳光照射时,判断光伏发电系统转换的电能是否满足当前车辆行驶的全部需求,若经过系统判断,光伏系统转换能源不足以提供车辆负载运行,则其所发电能全部供给客车运行,不足部分由动力电池组实时补充,从而保证车辆运行。光伏储能混动模式原理如图12所示。
图12 光伏储能混动模式原理
2) 纯电动模式。纯电动模式即单纯采用车辆动力电池能源为车辆负载供电。当车辆行驶受到外界条件影响(如阴天、车辆夜间行驶、经过长隧道)时,车辆光伏系统无法采集光束,光伏发电系统无法提供电能,此时,光伏客车负载所需能量均由动力电池组提供。纯电动模式原理如图13所示。
图13 纯电动模式原理
3) 光伏储能模式。光伏系统将转化的电能都用于系统储能。判断车辆的行驶状态,当光伏客车处于停止状态时,检查储能系统电池电量,若储能系统电池电量低于满电状态(SOC<95%),判定储能系统有充电需求,此时光伏发电系统所发电能全部用于储能电池充电。光伏储能模式原理如图14所示。
图14 光伏储能模式原理
4) 光伏运行模式。车辆负载所需的能量全部由光伏系统提供,这是一种短暂的临界模式。由于车顶面积小,光伏发电系统转化的电能通常无法完全满足整车用电需求,当光伏发电系统转化的电能与光伏客车所耗电能匹配时,整车无需储能系统输出电能,这种模式通常为临界或过渡模式。光伏运行模式原理如图15所示。
图15 光伏运行模式原理
2.4 高效电能管理系统
高效电能管理系统在整车动力源与高压动力模块之间起到关键作用,实现光伏系统与动力电池的能量协调控制,提升各个工作模式及模式间切换的能量管理效率。
2.4.1 模式能量管理
传统光伏系统与电池组系统工作组合的简单模式是直接通过并联方式接入直流母线供能,其优点是成本低;缺点是难以控制动力电池组与光伏系统的功率分配,会使动力电池频繁地充放电,影响动力电池寿命。相对复杂的模式是以动力电池或者光伏系统为主控的半主动结构,此结构将主控单元与DC-DC转换器串联,再与次控单元并联接入直流母线。这种模式的优点是可有效地控制主控单元的输出;缺点是次控单元长期处于工作状态,不能有效地控制其能量输出。
例如,对于将动力电池系统作为主控单元、光伏控制系统作为次控单元的半主动结构,光伏供能系统将长期处于工作状态,光伏电能会很快耗完,从而无法调节主控单元动力电池系统的能量输出,进而会出现动力电池组大电流放电现象,最终导致电池衰退。相反,对于将光伏系统作为主控单元、动力电池组作为次控单元的半主动结构,当车辆在启动、急加速等状态功率急速需求时,可通过控制光伏系统提供部分能量辅助动力电池组工作,这既减少了动力电池组系统大电流放电频次,又延长了动力电池组寿命,同时也能增加光伏客车的续驶里程。虽然这种结构可以延缓动力电池组的衰退,但是动力电池组直接并联到直流母线处于常供电状态,不能控制其供电的输出比例,难以实现对动力电池与光伏能源的合理分配。
通过上述分析,本文设计主动型的并联结构,将动力电池系统与光伏系统及DC-DC转换器连接后再接入直流母线,实现了光伏系统与动力电池组灵活组合,可根据系统功率需求,主动、准确地对光伏及动力电池的能源进行合理分配,具体设计了2.3节所述的4种工作模式。通过采用多种工作模式,实现了光伏发电与动力电池系统的高效匹配,将两种能源协调控制运行,为客车增加了一定的续驶里程,相较于传统的电能管理系统具有较大优势。
2.4.2 工作模式切换能量管理
传统的系统动力切换方式一般为:第一系统输出功率抬升至一个定值与第二系统进行切换,模式切换时随着功率抬升“硬”切换,切换时间一般为3～5 ms。这种方式存在以下不足:在频繁的模式切换中损失较多的能量,造成系统能量损失;切换过程不平滑,会造成汽车稳定性下降;同时这种值对值的切换方式会使工作模式系统切换频繁,造成混合系统混合深度较低。
本文采用的高效切换方式,模式间切换时间为2 ms,相较于传统的电能管理系统具有模式切换稳定、切换迅速的特点,既能保证经济高效地利用系统能量,又能保证车辆模式间的平滑切换,实现车辆的高效平稳运行。
3.1 道路测试
对搭载光伏发电系统的客车进行道路验证。测试道路为市公共交通道路,主要包括市区、郊区大道、小道。道路测试在有树荫、隧道等场景下进行,实现测试的全面性、均匀性,保证测试结果的公平性、准确性。道路测试时间与车辆实际运营时间一致。图16为光伏客车实际道路运行图。
图16 光伏客车实际道路运行
为验证不同季节条件下的光伏发电性能,文中选取较为典型的1月与6月数据进行分析。如图17所示,对1月与6月光伏系统发电量进行实测统计,1月实测日平均发电量约为11.43 kW·h,6月实测日平均发电量约为16.45 kW·h。并对全年光伏发电量进行分析统计,其日平均发电量约为13.87 kW·h。
图17 冬季和夏季实际发电量对比
3.2 实验室测试
光伏客车能量消耗与续驶里程测试要求按照GB/T 18386—2017《电动汽车 能量消耗率和续驶里程试验方法》[13]中的规定执行。具体测试标准为:车辆行驶车速为40 km/h,行驶时间为10 h,每天行驶400 km,实验室室温为20～30 ℃。光伏客车实验室测试场景如图18所示。
图18 光伏客车实验室测试场景
通过在实验室采用GB/T 18386—2017《电动汽车 能量消耗率和续驶里程试验方法》对车辆的续驶里程及能量消耗测试可知:当需要提供相同的电量时,锂电池组与薄膜光伏在成本、质量及日耗电量的对比见表2。表明采用薄膜光伏的成本更低、重量更轻,相较于车辆动力电池组来说,具有较大优势。
表2 光伏成本与增程效果
但搭载薄膜光伏发电系统,其自身也会产生一定的耗电量,去除光伏系统自身耗能,用于客车负载供能的日平均发电量约为15.78 kW·h,可增加光伏客车日续驶里程10 km以上。光伏系统发电量如图19所示。
图19 光伏系统发电量
客车采用的薄膜光伏组件具有美观轻便、可弯曲、易安装、高可靠性、长寿命等优点,既能实现整车轻量化,又能增加行驶里程。
本文提出一种高效电能管理的客车光伏技术,采用车载光伏优化的全局最大功率点跟踪自适应扫描方法,通过电压环、电流环分频控制,程序时间由原来的5 μs大幅缩减到0.5 μs。采用优化后的GMPPT算法在重度遮挡的情况下,效率由31%提高到了91.8%,大大提高了移动阴影遮挡下的功率追踪速度,解决了严重遮挡时无法追踪全局最大功率点的问题。同时设计了多模式动力供能,搭配高效电能管理系统,实现了光伏系统与动力电池的能量协调控制,提升了各个工作模式及模式之间切换时的能量管理效率,实现了车辆高效平稳运行。
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