基于复合电源的电动船能量管理策略
2018-10-16张泽辉高海波林治国宫文峰
张泽辉， 高海波， 陈 辉， 林治国, 宫文峰
(武汉理工大学 a. 高性能舰船技术教育部重点实验室； b. 能源与动力工程学院， 武汉 430063)
随着电力电子技术和新能源技术不断发展,越来越多的船舶使用电力推进系统[1]，而频繁的负载波动会对船舶电力推进系统造成恶劣影响[2]。使用储能装置可使船舶的电网柔性化，降低负载波动对电网的影响。近年来，储能技术快速发展，以复合电源为动力源的电动船逐步得到应用，对推进绿色水运的发展具有重要意义。[3]
2010年东京海洋大学研发出采用速充锂电池的电池推进船“雷鸟1”号[4]；2015年西门子公司与挪威造船厂合作建造世界第一艘以动力电池为能量源的电动渡船[5]；2017年湖州市港航管理局、上海瑞华(集团)有限公司和武汉理工大学等联合研发出全国首艘500吨级新能源电动货船；当前广州发展瑞华新能源电动船有限公司正在建设世界上第一艘千吨级电动船。
本文以基于复合电源的电动船为研究对象，设计能量管理策略，创新性地将支持向量机(Support Vector Machine，SVM)与滤波器功率控制相结合，建立能量管理策略评价模型，对滤波器时间常数进行优化。
1 纯电动船电力推进系统
将超级电容和动力电池组合成复合电源，结合两者的优势，以满足船舶运营的能量需求和船舶瞬时功率需求。超级电容在高负载时迅速释放能量，从而延长电池使用寿命并提高电能质量。复合电源拓扑结构主要分为被动式、主动式和半主动式等3种。被动式为超级电容与电池直接并联，主动式为超级电容与电池经直流-直流(DC/DC)变换器之后并联。被动式不可控，能量效率高；主动式控制设计复杂，能量效率较低。半主动式为超级电容经DC/DC升压之后与电池并联，该结构结合前两种复合电源拓扑结构的优点，能提高超级电容的使用率，对负载波动的响应能力好，系统成本较低。[13]
“Alsterwasser”号是一艘燃料电池客船，设计参数：船长25.5 m,船宽5 m,吃水1.3 m,额定载客100名，最高时速15 km/h，每天运营约8 h。分析该船在阿尔斯特湖上的典型工况可知，该船平均功率需求为41.6 kW,峰值功率为112 kW。[14]图1为电动船动力系统，将该船的燃料电池系统模拟改装为半主动式复合电源动力系统，采用该船的典型工况数据进行能量管理策略设计，并对该策略进行仿真验证。
2 能量管理策略的设计与实现
能量管理策略由支持向量机、低通滤波器和阈值规则等3部分构成。能量管理策略控制见图2，功率需求Pload先通过低通滤波器得到低频功率需求PLload，PLload通过规则控制器分解出动力电池承担的功率Pbat，总的功率需求Pload减去电池承担的功率得到超级电容承担的功率Puc。
2.1 基于支持向量机的船舶工况识别
支持向量机最早由VAPNIK等依据统计学习理论提出，该技术依靠严谨的数学理论，使用少量的样本训练便可获得优异的性能[15]。船舶航行主要有定速航行和机动航行2种工况。在定速航行工况下，功率需求较为稳定，但存在辅机设备启动造成的脉冲性负载。在机动航行工况下，功率需求有较大波动。采用一个固定的滤波器难以满足全工况需求，故采用支持向量机选择相应的滤波器控制。
支持向量机输入参数为Pload(t-1),Pload(t),(Pload(t)-Pload(t-1))/Ts,输出参数Gt={1,2}(1为定速航行，2为机动航行)。从标记的典型工况点中随机选取80%作为训练集，剩下的20%作为验证集。在标准化处理之后，采用RBF核函数进行训练。对向量机进行验证，训练集错误率为0.011 8，验证集错误率为0.012 5。2个集合的错误率结果相近，可知该算法具有良好的泛化能力。引入随机噪声(均值为0，方差为0.01)，支持向量机在随机噪声干扰下的识别结果见图3。由图3可知，支持向量机对船舶工况的判别有很高的准确性。
2.2 低通滤波器设计
滤波器时间常数T可控制船舶动力系统的功率分配。在定速航行和机动航行工况下选择的低通滤波器分别为
(1)
式(1)中：T1和T2为滤波器时间常数。
2.2.1评价模型的建立
在满足工况要求的前提下，Ibat的波动越小越好，VDC的波动越小越好，复合电源的能量损失JE越小越好，设计的评价公式如下。
(1) 动力电池损耗评价公式为
(2)
(2) 母线电压波动评价公式为
(3)
(3) 系统能量损失评价公式为
(1-ηDC)PDC(i)]}
(4)
式(2)～式(4)中：Ibat(i)为i时刻的电池电流；VDC(i)为i时刻的直流母线电压；t为仿真时间步长；Ruc为超级电容内阻；Iuc(i)为i时刻的超级电容电流；Rbat为电池内阻；ηDC为DC/DC变换器效率;PDC(i)为DC/DC变换器i时刻功率。
对式(2)～式(4)进行组合，得到评价函数为
minJ=αJbat+βJDC+λJE
(5)
该函数的目标是减小电池的电流波动，从而延长其使用寿命，提升电网电能质量，提高复合电源的能量效率。该能量管理策略为纯电动船设计，电池损伤权重α与电网波动权重β为最重要的因素，采用半主动式拓扑结构，系统能量效率较高,因此经济型权重λ取值最小，故设权重系数依次为0.5、0.4、0.1。约束条件为
(6)
式(6)中：第1个约束条件为超级电容与动力电池的输出功率等于船舶需求功率；第2个约束条件为超级电容的电压不得低于最大电压的1/2，若超级电容电压太低，电压变换器便不能稳定工作；第3个约束条件和第4个约束条件为超级电容与电池都不能过电流充放电。
2.2.2滤波器时间常数优化
优化过程分为参数设定、仿真运行、计算性能函数和选取最优值等4部分，流程说明：
(1) 设定电动船的动力系统模型的低通滤波器参数；
(2) 进行仿真，若仿真结果不满足边界条件，则退出，重新设定低通滤波器参数；
(3) 使仿真结果数据无量纲化，用式(5)计算；
(4) 设定低通滤波器的时间范围和时间步长，依次代入模型进行计算，选取最优时间常数值。
针对机动航行工况，优化结果为T2=16.8 s。船舶在定速航行中,设定较小的时间常数既能满足船舶工况需求，又可减少使用超级电容，提高能量效率，同时动力电池的输出电流有细微的波动，有助于活化电池，延长电池的使用寿命。考虑到小型船舶副机启动时间为数秒，经过反复调试，T1=5 s能较好地满足定速工况要求。
2.3 阈值规则
规则的输入是功率需求的低频部分，输出为动力电池设定功率和超级电容设定功率。该规则设计的目的：控制超级电容的荷电状态(State Of Charge，SOC)在合理范围内，并防止动力电池瞬时大功率充放电。控制规则见表1，其中：PLload为低频负载功率；Pbmin为电池输出功率最低值；Pbmax为电池输出功率最大值；Pbat为电池输出功率；Puc2为超级电容在规则控制部分的输出功率；Pcharge_uc1为超级电容在充电模式1下的充电功率；Pcharge_uc2为超级电容在充电模式(2)下的充电功率。
1)当超级电容SOC>90%，PLload
2)当超级电容70%≤SOC≤90%，PLload
3)当超级电容SOC<70%，PLload
表1 阈值规则
3 仿真试验分析
3.1 电动船仿真模型
图4为电动船仿真模型，在SIMULINK环境下建立电动船动力系统仿真模型。系统包括复合电源模块、负载模块和能量管理模块等3部分，其中：动力电池容量为500 A·h，额定电压为600 V;超级电容容量为23.6 F,额定电压为336 V。
3.2 脉冲负载仿真
在0.5 s时，对半主动式和被动式复合电源模型施加10 kW负载，持续时间为0.5 s。被动式的电池参数设置与半主动式的相同，超级电容容量为11.8 F。图5脉冲负载下的功率分配，在施加负载期间，被动式的电池输出功率为6～7 kW，超级电容输出功率为3～4 kW，电压瞬间下降近0.9 V。半主动式复合电源的超级电容近乎承担全部负载，电压略微下降，有效减轻瞬态负载对电池和电网的冲击，延长电池的使用寿命，提高电网的稳定性。
3.3 船舶典型工况仿真
对电动船模型进行典型工况仿真，与被动式拓扑结构复合电源相对比，船舶典型工况负载如图5所示,仿真结果见图6。
由图6a)和图6b)可知：在90～140 s期间，半主动式复合电池的超级电容有效抑制了电池的功率输出波动；在140～260 s期间，被动式复合电源的电池输出功率为103.8 kW，而半主动式复合电源的电池最大输出功率仅为73.88 kW，降低29%。由图6c)可知：在90～140 s期间，被动式结构的母线电压剧烈波动，波动幅度最大达到14 V；半主动式结构的最大电压波动仅为被动式结构的15.7%。
仿真结果表明，在能量管理策略控制下，半主动式复合电源中的超级电容承担较大的功率波动，减小动力电池的电流变化，从而延长电池的使用寿命，同时抑制船舶机动航行工况下母线电压的波动，提高电网的供电品质。
4 结束语
本文对某型采用燃料电池和动力电池做动力源的游船进行模拟改装，采用以动力电池、超级电容和DC/DC变换器为核心设备的半主动式复合电源做动力源。针对其典型工况负载，设计能量管理系统。仿真结果表明：所提出的半主动式复合电源拓扑结构，匹配以支持向量机、滤波器和阈值规则控制为核心的能量管理策略，能很好地适应脉冲性负载和典型工况负载，能有效减缓动力电池电流突变、延长其使用寿命；同时，能降低直流母线电压波动，提高供电品质。
