双参数优化的混合动力汽车能量管理策略研究.pdf

第8 期2023年8 月机械设计与制造Machinery Design&Manufacture253双参数优化的混合动力汽车能量管理策略研究严陈希,黄明宇,史定洪,邹晔1（1.无锡职业技术学院汽车与交通学院，江苏无锡2 1412 1；2.南通大学机械工程学院，江苏南通通2 2 6 0 19)摘要：为了挖掘新型功率分流式混合动力汽车能量管理策略的节能潜力，设计了一种双参数优化的等效油耗最低策略（A D-EC M S)。首先,提出并验证了发动机起停规则对整车经济性的影响。基于此，优化出一种改进型粒子群算法(IS-PSO）根据对等效油耗和电量的实时跟踪，实现对最优等效因子及发动机起停规则的双参数求解。随后，提出了一种双参数优化的等效油耗最低策略，利用模糊控制器识别当前工况特征，通过在线更新等效因子和发动机起停规则，实现经济性能量管理。最后,与ECMS策略、A-ECMS策略进行仿真对比及实验验证,结果表明：AD-ECMS策略在整车经济性和电量平衡性上，都具备更好的控制效果。关键词：混合动力汽车；能量管理；发动机起停规则；改进型粒子群算法；等效油耗最低策略中图分类号：TH16;U461.8Research on Energy Management Strategy of HEV Based onYAN Chen-xi,HUANG Ming-yu,SHI Ding-hong,ZOU Ye(1.School of Automobile and Transportation,Wuxi Institute of Technology,Jiangsu Wuxi 214121,China;2.School of Mechanical Engineering,Nantong University,Jiangsu Nantong 226019,China)Abstract:In order to tap the energy saving potential of the energy management strategy of a power split hybrid electric vehicle,an adaptive equivalent consumption minimum strategy based on dual parameter optimization(AD-ECMS)was designed.First ofall,pointed out that strategic economy is related to engine start-stop rules.Then,an improved particle swarm algorithm was opti-mized,which realizes the optimization ofthe equivalent factor and engine start-stop points based on real-time tracking ofequivalent fuel consumption and SOC.Subsequently,an adaptive equivalent consumption minimum strategy with dual parameter opti-mization was proposed.For this strategy,a fuzzy logic controller was developed to achieve driving pattern recognition,and thenachieved the goal of economic energy management by updating the equivalent factor and engine start-stop points online.Fi-nally,a comparative simulation and experimental verification on AD-ECMS were conducted against standard ECMS and A-ECMS strategy.The results show that the AD-ECMS strategy has better control effects in both fuel economy and SOC balance.Key Words:Hybrid Electric Vehicle;Energy Management;Engine Start-Stop Rules;Improved Particle SwarmAlgorithm;Equivalent Consumption Minimum Strategy文献标识码：ADual Parameter Optimization文章编号：10 0 1-3 9 9 7(2 0 2 3)0 8-0 2 53-0 61引言能量管理系统是一个典型的非线性多目标动态优化系统，其合理控制是提高混合动力汽车(HybridElectricVehicle,HEV)经济性、动力性等性能的关键。目前,能量管理系统中基于优化的策略研究较为广泛，可分为全局优化和瞬时优化。全局优化理论上能实现车辆性能最佳，但须满足工况预知的前提,难以实时应用,因此近年来其与工况预测等技术相结合成为研究的热点。文献 利用两个神经网络模块建立了一款在线能源管理控制器，并根据动态规划算法对动力电池电流的优化结果，实现了控制器实时控制。文献2 以能量价格比为优化目标，提来稿日期：2 0 2 2-0 6-2 5基金项目：江苏省高校自然科学研究项目（17 KJD470004）作者简介：严陈希，（1995-），女，江苏南通人，硕士研究生，助教，主要研究方向：混合动力技术；黄明宇，（196 2-），男，江苏南通人，教授，主要研究方向：新能源汽车技术出了一种根据约束条件及部件物理特性确定未来可达状态序列的改进型动态规划算法，从而实现能量管理。文献3 以电池和燃料能量损失为导向，运用动态规划算法实现能量管理策略开发，并结合驾驶模式识别提出了基于规则的多模式切换策略。由以上研究可见，全局优化已不单只能用作评价指标，在实时应用上也大有成就。但相比而言,以等效油耗最低策略(Equivalent Con-sumptionMinimizationStrategy，ECM S)为代表的瞬时优化能在更好的实现实时优化基础上得到近似全局最优解。目前，ECMS策略的研究主要以等效因子和工况为主。文献4首先设计了一种等效因子快速计算法，通过在线更新等效因子，提出一种基于电池254荷电状态(State of Charge,SOC)线性下降的自适应等效燃油消耗最低策略；文献5采用遗传算法进行隶属函数参数和规则的调整，对不同道路工况下实车控制策略进行实时切换，以实现等效油耗最低优化目标。文献6 针对不同工作模式采用基于规则的控制进行划分,并控制等效因子随功率需求和电池充电状态的变化来实现ECMS策略的能源管理优化。这些研究中仅考虑了不同等效因子下的动力源功率分配与SOC平衡控制，而发动机起停规则对于策略的节能潜力也具有重要影响。面对以上问题，这里以挖掘策略的节能潜力为目标，以发动机起停规则、等效因子、工况类型三个参数作为策略优化对象,设计了一种基于改进型粒子群算法的双参数优化等效燃油消耗最低策略（AD-ECMS）,从而实现最优等效因子和发动机起停规则随工况类型实时更新，进一步提升整车经济性。最后，经仿真对比分析和实验验证，证明策略在经济性和SOC平衡性上的优势。2ECMS策略及节能潜力2.1混合动力系统方案为了研究ECMS策略的节能潜力，选择混合动力汽车中新型功率分流式混合动力系统7 作为研究对象，其系统结构,如图1所示。整车及动力系统主要参数，如表1所示。电池MCUE1发动机主减速器差速器图1HEV动力系统Fig.1 Powertrain of HEV表1整车及动力系统主要参数Tab.1Vehicle andPowertrain Main Parameters部件参数整车整车整备质量/kg1750电机E1最大扭矩/Nm仿真参数质量/kg1850风阻系数0.35电机E2最大扭矩/Nm246迎风面积/m2.3滚阻系数0.00855发动机最大转矩/Nm220轮胎半径/m0.342主减3.8轴荷比/%542.2ECMS策略这里采用MATLAB/Simulink与AMESim联合仿真平台搭建严陈希等：双参数优化的混合动力汽车能量管理策略研究P.BSFC+PBin SE=PHo式中：P一发动机功率;PHo整车需求功率;PBmPBm一充、放电下的电池功率；BSFC一ENG比油耗；S一等效因子。2.3ECMS策略节能潜力的探究因ECMS节能效果有限,大量研究者对ECMS策略进行了优化改进，目前的优化研究主要集中在工况和等效因子9两方面。然而，就经济性提升而言，是否存在除这两者之外的其他参数能够实现优化效果，还有待探究。从控制原理分析，整车控制是根据实车反馈的瞬时需求功率来实现对动力部件功率分配的在线插值。当等效因子确定，车辆各需求功率下动力源功率分配规则随之确定；当工况确定，车辆实时行驶需求功率确定。可见，等效因子和工况决定了车辆每瞬时时刻的油电分配，理论上可得到最终油电消耗比例。然而，1从控制策略优化的角度讨论，发动机的起停会导致动力部件工作E2C1P1P2CO数值部件最高转速/rpm最高转速/rpm最高转速/rpm5500电池额定容量/Ah初始输出电压/V316第8 期整车模型，并建立ECMS策略将其应用到控制模型中，进行车辆动力部件的能量管理，为这里后续研究提供基础。ECMS策略的原理旨在利用等效因子将油、电消耗等效为综合油耗8,以当量比油耗E最低为优化目标，从而确定动力部件功率分配。E可以理解为将变速箱与发动机ENG整体当作虚拟发动机，输入燃油，输出有效功率，具体表达如下式：当电池充电时：E=PBSFCPHo+PBom当电池放电时：在不同状态，也易对整车油电消耗产生影响。为探究发动机起停规则对整车经济性的影响，对不同起停规则下策略的油电消耗进行了分析。选取NEDC工况，取等效因子值为2 8 0 g/kWh，改变发动机起停时机，得到仿真结果，如图2 所示。2450ENG起停策略121002002450ENG起停策略221002002450ENG起停策略321002002450ENG起停策略4参数数值95900090006(1)(2)40060040060040060021002002450ENG起停策略5210006055450-ENG起停策路140ENG起停策路2-ENG起停策略335ENG起停策略4ENG起停策略5300800800800400600200400(a）五种发动机起停规则2004001000100010008001000600800时间/600时间/s(b)Soc12001200120012001000120080010001200No.8Aug.2023108Fig.2 Simulation Results of SOC and Fuel Consumption Under如图ENG起停策略1、2、5，当发动机起停规则发生变化时，车辆运行在每一瞬时的动力系统状态改变，导致瞬时时刻动力部件的能量分配不同,因此，油电消耗比例也会不同。ENG起停策略2、3、4,最终能保持电量SOC平衡，但随着ENG起停规则的变化，车辆在每一瞬时的油电分配发生改变，电量变动存在差异，消耗的燃油也各不相同。可见,基于同工况类型和同等效因子下的ECMS策略，即使策略控制电量SOC平衡，不同的起停条件也会导致电量变动及油耗的差异,最终对整车经济性造成影响。3基于IS-PSO算法的参数优化基于上述探究结果，为实现策略更好的节油效果，提出一种针对不同工况类型对最优等效因子参数及发动机起停规则参数同时进行优化的改进型粒子群算法IS-PSO。3.1 IS-PSO算法粒子群算法（Particle SwarmOptimization,PSO)10-1属于进化算法的一种,其将每个优化问题的潜在解均视为一个粒子，每个粒子追随目标函数按下式不断搜索并更新在解空间中飞行的速度和位置，此过程称为迭代，最终找到最优解。Dia=w Du+Ciri(Pleu-xu)+Car2(gheu-xa)lXi=Xia+UidW=m-M(m-mn)/mma式中:uavxi一第i个粒子更新的速度和位置;cvC2一学习因子，一般取值范围在1,2.5,c,=c,=2;rivf201之间均匀分布的随机数；一惯性权重，mx=0.9,m=0.4;M一当前选代步数；Mmax一最大送代次数。IS-PSO算法流程，如图3 所示。算法由内外层嵌套而成，内层以等效燃油消耗最低为优化目标，用于计算当前等效因子下，各档位随整车需求功率变化时对应的发动机工作点的优化，以及最优发动机起停规则；外层加载内层计算得到的规则表，并运行当前工况，反馈SOC，通过迭代优化，控制SOC平衡。3.2参数优化实现步骤IS-PSO算法的基本步骤如下：(1)初始化种群及算法参数，包括迭代次数M、粒子数NL,粒子初始随机位置与速度，速度更新的限制等。(2)依次选择第M代的粒子群，M=M+1,若M0.1且MMm时，跳转至步骤（2)调用粒子X+，继续跟踪最优值；当SOCMmx时，结束循环，输出当前粒子即为该工况下最优等效因子，此时的ENG起停规则表即为最优起停规则。3.3参数优化结果利用IS-PSO算法对几种涵盖不同交通状况的典型工况进行等效因子和发动机起停规则优化。首先选取的六种工况类型：城市工况、郊区工况、高速工况，和中国乘用车行驶工况CLTC_P的低、中、高速段三部分，如图4所示。经IS-PSO算法的求解,得到的等效因子优化结果,如表2 所示。发动机起停优化结果为以功率分配为横纵坐标的表格，篇幅过大，这里不作具体展示。11min档位状态时下ENG起停mal加载运行工况反馈SOCend，得ASOC=SOCend-SOC更新个体最优、全局最优更新粒子速度与位置支NoA.SOC0.1Yesk输出S为当前工况最优等效因子结束图3 IS-PSO算法流程Fig.3 Flow of IS-PSO加载matNo.8256机械设计与制造AD-ECMS策略。该策略同时调用当前识别工况的最优等效因子和发动机起停规则，以实现动力源间的最优分配。AD-ECMS0100200300400500600700800时间/s(a)城市工况100r50100150,200250300350时间/s(c)郊区工况100r0100200300,400500600700800时间山s(e)高速工况图4六种典型工况Fig.4 Six Typical Driving Cycles表2 六种典型工况在IS-PSO算法下求解结果Tab.2 The Solution Results of Typical DrivingCycles Under the IS-PSO工况类型等效因子S城市工况2.99郊区工况2.96高速工况2.9475CLTC_P_L3.0796CLTC_P_M2.9828CLTC_P_H2.929464基于工况识别的双参数优化AD-ECMS策略基于IS-PSO算法优化结果,在识别工况后调用最优等效因子，并不断更新最优发动机起停参数，以使得能量管理的实际控制效果达到预期。4.1 A-ECMS策略采用模糊控制器工况识别研究，建立在线识别模型，如图5所示。取识别周期tp为2 0 0 s，目的在于既能满足该周期内车辆的实时识别具备一定可信度，又不会因路段过长而产生干扰。a_veloUntDeiny30Fig.5 Diagram of Working Condition Recognition在在线识别模型中，模块DiscreteMeanValue中基频设置为1/200,采样时间设置为0.0 1s。将工况识别器与IS-PSO算法优化得到的各典型工况下等效因子相结合,应用到ECMS策略中，提出一种单参数优化的A-ECMS策略。4.2 AD-ECMS策略为进一步提高策略节油潜能，并实现在随机工况下调整档位调度控制SOC平衡，提出一种基于工况自适应的双参数优化Aug.2023100200300400500600700策略流程图，如图6 所示。时间t/s(b)CLTC_P_L0100200300400500600700时间/s(d)CLTC_P_M100L050100150200.250300350400450时间/s(f)CLTCP_HASOC/%油耗/(10 0 kmL-I)-2.094543.502354-0.139795.075155+4.779165.641273+0.03224.730195+0.5170284.662132+1.093625.251892(discrete)MeanDiscreteMean value3Mean(discrete)DiscreteMen value4Diite图5工况识别控制示意图nHo、T H o 赋值混合动力汽车ECMS策略-TVM()=TVM_min:AT:TVM_maxnVM()=nVMmin:n:nVM max由杠杆原理求解TE1()、工况识别+:IS-PSO算法-工况1工况2工况3模糊控制器工况4起停On/off工况5工况6特征参数提取行驶路况图6 AD-ECMS能量管理策略流程Fig.6 Flow of AD-ECMS Energy Management StrategyAD-ECMS策略根据当前识别工况类型，由实车反馈的需求转速与扭矩查表插值输出对应的档位状态；随后,在控制模型中控制发动机起停；根据ECMS策略进行发动机及电机的功率分配，实时控制车辆行驶。4.3仿真对比分析为评价所提策略的经济性和电量平衡性，主要从油电消耗、发动机及电机工作点三方面分别对基于规则的实车控制策略、ECMS策略、A-ECMS策略和AD-ECMS策略进行对比分析。随机组合6 种典型工况形成综合测试工况，初始电池电量设置为50%，得到四种策略下的油电消耗变化曲线，如图7 所示。80Experiment70-ECMS60-A-ECMSAD-ECMS30200ddMea(discrete)DiscreteMean valuesTE2()和nE1()、n E2()Pe()、Pe 1(i)、Pe 2()SECMS目标函数求解s(ijEsys最优NoLYesEsys_最优=Esys(uN-N+1若N*iNoEsys最优为瞬时等效燃油最低值Pe(i)PE1()PE2()为最优功率分配5001000(a)Soc变化曲线35838395Experiment-ECMS-A-ECMSAD-ECMS00Fig.7 Simulation Results Under Four Strategies由图7(a)可知，AD-ECMS策略下的车辆行驶完每段工况后电量与初始值的差值分别为1.8 6 6%、3.58 6%、4.3 92%、4.92 7%、4.713%，能大致恢复至SOC初始值附近。对比其他三种策略，AD-ECMS策略更能自行调整SOC平衡。WAuWALYes15002000时间/s5001000（b）发动机百公里油耗图7 四种策略下的油耗与SOC250015002000时间t/s3000250030003500350040004000No.8Aug.2023因不同控制策略下的末态SOC不一样，无法直接对车辆的油耗进行客观合理的评价。为公平地评价几种策略燃油经济性的优劣，根据式5将电量等效为发动机油耗得到总油耗。并计算得到四种策略下车辆行驶完全程的总油耗，如表3 所示。PBm=me+S-=发动机油耗Q.h100ASOC.C.UQ.hu式中：S一等效因子（无量纲参数）,单位换算公式为S=S(g/kWh)Qm/3600/1000;P一电池功率，单位是wh;C一电池包额定容量，C=6Ah;U一额定电压，U=316V；发动机油耗一单位为L/100km;L一车辆总行程；P汽油一汽油密度，P汽油=0.725g/mL。表3 四种策略下的仿真结果Tab.3 Simulation Results Under Four Strategies机械设计与制造=24.6，大气压力P=102.8kPa，相对湿度%RH=30.7%，汽油密度p=0.7591g/ml,测功机当量惯量为147 0 kg。实验数据通过ETAS公司的软件INCA和硬件ES592进行采集。250一发动机外特性发动机比油.LP光迪+200,150100(5)501000150020002500300035004000450050005500（a）A D-EC M S发动机工作点250200100502572502002，150联0501000150020002500_300035004000450050005500（b）A-ECM S发动机工作点发动机油耗总等效油耗(g)能量管理策略SOC变化值(%)Experiment-9.099ECMS-19.177A-ECMS+28.871AD-ECMS-4.713可以看出，AD-ECMS策略下的总油耗相比于基于规则的实车控制策略和标准ECMS策略分别降低了2 4.2 6 5%和14.6 8 4%，经济性有较大提升。对于已进行等效因子优化的A-ECMS策略而言，AD-ECMS策略进一步将发动机起停规则调用至整车控制策略中，总等效油耗相对降低2.157%，SOC平衡能力上升24.158%。这里AD-ECMS策略的总等效油耗相比A-ECMS策略仅有较小降低，原因在于：AD-ECMS策略通过调用的发动机起停规则表在控制档位调用时，需同时衡量最低等效油耗与电量平衡，而为了配合电量平衡，调用档位时会牲经济性，因此相比A-ECMS策略,AD-ECMS策略燃油经济性有小幅度上升,但却能兼顾电量平衡。ECMS、A-ECM S和AD-ECMS策略下的发动机工作点对比图,如图8 所示。统计得这三种策略下的燃油消耗量在2 55g/(kWh)以内的占比分别达到3 9.6 3%、49.8 8%和56.19%，可见AD-ECMS策略的发动机工作点更有效的集中在高效区域,对油耗和排放均有所改善。三种策略下的电机工作点分布，如图9所示。电机工作点在四个象限均有分布，存在电动和发电工况。除去为保持杠杆平衡电机锁止或空转的工作分布点以外，统计得ECMS、A-EC M S和AD-ECMS策略下电机E1效率达到百分之八十以上的工作点分别占2 4.9 8%、3 5.2 4%和3 7.57%；电机E2效率达到百分之八十以上的工作点分别占6 9.2 1%、7 1.6 9%和7 2.19%。可见，AD-ECMS策略下的电机能工作在更高的效率区间。5整车转毂实验为进一步验证AD-ECMS策略的有效性，进行了整车转毂油耗实验，如图10 所示。因试验条件限制，选取天津城郊路谱进行三种策略下的实验验证。实验条件为，初始SOC=0.5,大气温度T1000150020002500300035004000450050005500(L/100km)（c）ECM S发动机工作点5.3921649.6314.6091463.7714.6141276.8944.2091249.354图8 发动机工作点Fig.8Working Points of Engine100一电机外特性80电机效率60UN4020-20-40-60-80-100-9000-6000-3000转速g/pm(a)AD-ECMS电机E1工作点100电机外特性80?电机效率60R0-20-40-60-80-100-9000-6000-3000。30006000 9000转速g/pm(c)A-ECMS电机E1工作点100电机外特性80电机效率6040200-20-40-60-80-100-9000(eECMS电机E1工作点Fig.9WorkingPointsof Motor实验结果，实验车速总体跟随良好，如图11所示。实验所得改进型策略下的SOC轨迹及油耗与基于本研究仿真趋势基本一致,验证了模型的可行性。同时，实验测得的ECMS策略的发动机油耗为4.6 6 4L/100km，电量减少10.2%；A-ECMS策略油耗为4.423L/100km，电量上升5.57%；AD-ECMS策略油耗为4.13 3 L/100km，电量减少2%。可见，AD-ECMS策略试验下的经济性相比另两种策略均有所提升，并有更好的电量平衡性。250200电机效率150100UINVZ8500-50-100-150-200-25003000 60009000(b)AD-ECMS电机E2工作点250一电机外特性200?电机效率150100UIN50092-50-100-150-200-250-8000-6000-4000-200002(d)A-ECMS电机E2工作点250电机外特性200电机效率150100LUIN500联-5095-100-150-200-6000-300。30006000转速川g/pm图9电机工作点95939293-8000-6000-4000-200002000400060008000转速g/0m9495200040060008000转速 s/pmBO94952929000-250-8000-6000-4000-200002000400060008000(f)ECMS电机E2工作点953转速gz/rpmNo.8258机械设计与制造较小的阶段。因此,进一步证明了AD-ECMS能更有效的提高整车经济性，以及控制电池电量平衡能力。6结束语(1)这里针对一款双行星排式的新型功率分流系统，进行ECMS策略节能潜力的探究，得到策略在等效因子、工况类型和图10 整车转毂油耗试验发动机起停规则均可进一步研究以实现更高整车经济性。Fig.10 Fuel Consumption Test for Vehicle Hub120目标车速-.-A-ECMS试验车速-ECMS试验车速-AD-ECMS试验车速8040%(-(100)T/4%12005045%Os403530060.-A-ECMS试验SOCA-ECMS仿真SOC555045055504540-AD-ECMS仿真SOC2004000(c)SOC变化曲线图11实验结果Fig.11 Experimental Results三种策略试验下的发动机转速扭矩变化图，如图12 所示。240-ECMSi试验180A-ECMS试验WNNAL联转12060060-120%5000ECMS试验4000-A-ECMS试验ud/NAu转-AD-ECMS试验300020001000相比ECMS和A-ECMS策略，AD-ECMS策略减少了发动机在低速低扭矩的工作点，使其工作在更优区间，对发动机排放也有一定改善。同时减少了发动机起停次数，避免其工作在整车需求功率Aug.2023(2)提出一种改进型粒子群算法IS-PSO,算法以功率分配、发动机起停和SOC收敛为内外三层嵌套而成。最终实现在不同工况下对最优等效因子及发动机起停规则进行内外层求取的优化目标。200400(a)目标与试验车速200400(b)发动机油耗变化曲线ECMS试验SOC200400200400-AD-ECMS试验SOCAD-ECMS试验200200图12 发动机转速扭矩变化曲线Fig.12 Engine Speed and Torque600时间/s600800时间/s600800时间/s600800时间/s600800时间/400600时间/s400600时间山8008008001000-ECMS试验A-ECMS试验-A-ECMS仿真-AD-ECMS试验AD-ECMS仿真10001200100012001000120010001200100012001000120012001400140014001400140014001400(3)根据在线工况识别类型，提取IS-PSO算法求解到的最优等效因子和发动机起停规则，与ECMS结合，提出一种双参数优化的AD-ECMS能量管理策略。并对策略进行仿真分析和试验验证，仿真结果表明了模型和策略的有效性，及不论在整车经济性还是电量平衡性方面，所提策略均备更好的效果。参考文献1 Chen Z,Mi C C,Xu J.Energy management for a power-split plug-in hy-brid electric vehicle based on dynamic programming and neural net-works J.IEEE Transactions on Vehicular Technology,2014,63(4):1567-1580.2席利贺,张欣,耿聪.基于动态规划算法的增程式电动汽车能量管理策略优化J.交通运输工程学报,2 0 18,18（3)：148-156.(Xi Li-he,Zhang Xin,Geng Cong.Energy management strategy optimi-zation of extended-range electric vehicle based on dynamic program-mingJJ.Journal of Traffic and Transportation Engineering,2018,18(3):148-156.)3 Chen B C,Wu Y Y,Tsai H C.Design and analysis of power managementstrategy for range extended electric vehicle using dynamic programmingJJ.Applied Energy,2014,113(1):1764-1774.4杨业，张幽彤,张彪.基于等效因子优化的插电式混合动力客车自适应能量管理策略J.汽车工程，2 0 2 0,42(3：2 92-2 98.(Yang Ye,Zhang You-tong.Adaptive energy management strategy forplug-in hybrid electric bus based on equivalent factor optimization J.Automotive Engineering,2020,42(3):292-298.)5 Montazeri-Gh M,Mahmoodi-K M.Optimized predictive energy manage-ment of plug-in hybrid electric vehicle based on traffic condition J.Journal of Cleaner Production,2016(139):935-948.6 Li Y,Jiao X,Jing Y.A real-time energy management strategy combiningrule-based control and ECMS with optimization equivalent factor forHEVsC.2017 Chinese Automation Congress(CAC).IEEE,2017:5988-5992.7 韩兵，钟发平，张彤.一种混合动力传动装置P.中国：CN109203967A.20190115.(Han Bing,Zhong Fa-ping,Zhang Tong.Hybrid power transmission de-viceP.China,CN109203967A.20190115.)8朱东彬，王喜洋，李艳文.混合动力电动汽车能量管理策略研究进展J.机械设计与制造，2 0 2 0(3:2 93-2 96.(下转第2 6 4页）No.8264机械设计与制造量协同控制下，由于储能系统的存在，当风机虚拟惯量不足时，启in microgrid based on virtual synchronous generator technology J.动储能系统继续向电网补偿惯量，由图1 6 可以看出，在电网频率IEEEAccess,2018(6):27949-27957.发生二次跌落时，储能为电网提供了一定的有功补偿，分担了电5代林旺，李少林，秦世耀，等.含阻尼环节的电流源型风电虚拟同步发电机控制与分析 J.电力系统保护与控制,2 0 1 9,47(1 4)：2 0-2 7.网侧突增的负荷，使得系统频率变化明显得到改善，由虚拟惯量(Dai Lin-wang,Li Shao-lin,Qin Shi-yao,et al.Control and analysis of控制下的49.6 8 Hz提升到虚拟惯量协同控制下的49.8 1 Hz，频率current-source wind turbine virtual synchronous generator with damp-幅值下跌减少了约40.6%因此，双馈风机采用虚拟惯量协同控ing coefficientJJ.Power System Protection and Control,2019,47(14):制策略时调频效果更好，整个系统更加稳定。20-27.)5结论6张祥宇,付媛，王毅.含虚拟惯量与阻尼控制的变速风电机组综合PSS这里提出了双馈风机系统虚拟惯量协同控制策略。该策略控制器 J.电工技术学报，2 0 1 5,30(1)：1 59-1 6 9.利用模糊逻辑控制下的储能系统和虚拟同步机控制下的双馈风(Zhang Xiang-yu,Fu Yuan,Wang Yi.Integrated PSS controller of vari-机系统协调配合来提供电力系统惯量支撑，相比于传统控制有如able speed wind turbine with virtual inertia and damping control J.下的优势：Transactions of China Electrotechnical Society,2015,30(1):159-169.)7王树军,刘健，赵国良，等.用于提高双馈风力机低电压穿越能力的超(1)当电力系统频率下跌，转子动能释放完毕，储能装置的级电容储能容量配置及控制策略研究 J.电器与能效管理技术，利用可以有效地避免风机被迫脱网情况的出现。2019(9):65-70.(2)储能系统输出能量的大小可以随电力系统需求来调节，(Wang Shu-jun,Liu Jian,Zhao Guo-liang,et al.Research on the siz-确保储能系统实时与电网进行能量补偿。ing and control scheme of super capacitor system for LVRT of double-(3)在负荷突变的情况下,能够有效的抑制电力系统频率波fed wind generatorJ.Electrical and Energy Management Technology,动，较长时间地提供惯量，改善系统频率暂态稳定性。2019(9):65-70.)因此，对于将来新能源并网占比不断上升的“低惯量”系统，8梁云峰，谷凤民，虎恩典，等.双闭环模糊PI控制的双馈发电机矢量控此控制策略具有重要的价值和意义。制系统 J.机械设计与制造，2 0 1 6(6)：1 39-1 42.参考文献(Liang Yun-feng,Gu Feng-min,Hu En-dian,et al.Double-close-loop1卜祥宇,刘万康，朱鹏艳，等.清洁能源开发利用对实现可持续发展的fuzzy PI controller in vector control system of doublyfed induction gen-研究 J.能源与环保，2 0 1 8,40(2)：38-42.erat