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申请/专利权人：温州大学

摘要：本发明公开了一种增程式氢燃料电池混合动力汽车拓扑结构及能量分配方法。本发明通过确定该汽车拓扑结构并介绍工作模式，然后建立增程式氢燃料电池混合动力汽车模型，包括对氢燃料电池、锂电池、超级电容以及整车运动学模型的搭建，最后根据所公布的能量管理策略对整车模型的不同模式进行单独训练，利用所训练智能体在不同工况下进行能量分配。本发明所公开以燃料电池为增程器的新型拓扑结构和工作模式能够解决短距离行驶功率和长距离里程担忧问题；本发明能够提升锂电池和燃料电池寿命以及燃料电池系统效率。

主权项：1.增程式氢燃料电池混合动力汽车拓扑结构的能量分配方法，其特征在于：所述的增程式氢燃料电池混合动力汽车拓扑结构，包括氢燃料电池、锂电池和超级电容；所述氢燃料电池通过单向DC-DC转换器与直流母线相连，所述锂电池通过双向DC-DC转换器与直流母线相连，所述超级电容作为辅助能源通过双向DC-DC转换器与直流母线相连；能量分配方法包括以下步骤：步骤1、确定工作模式，所述工作模式包括纯电模式和增程模式，所述纯电模式是当锂电池的SoC大于30％时，汽车使用锂电池电量；所述增程模式是当锂电池的SoC小于30％时，氢燃料电池作为增程器介入为汽车提供电量；步骤2、建立氢燃料电池动态模型、锂电池模型、超级电容等效电路模型以及整车运动学模型；步骤3、建立基于确定性策略梯度的算法模型，针对不同工作模式，将能量源产生的费用作为重要评定标准设置奖励值，将能量源功率输出的比例作为动作输出；步骤4：使用先前输出动作来对智能体进行经验引导，得到输出动作引导的奖励函数；步骤5：对两种不同的工作模式分别训练，确定策略梯度算法智能体后获取两个智能体的网络策略，再根据不同工作模式的使用相应的网络策略进行能量管理；步骤2中，所述氢燃料电池动态模型的单体电压计算公式为：Vcell＝ENernst-Vact-Vohm-Vconc；式中：Vcell为氢燃料电池单体电压，ENernst为能彻斯特电压，Vact为活化极化损耗电压，Vohm为欧姆极化损耗电压，Vconc为浓度极化损耗电压；氢燃料电池的净输出功率计算如下：PFCt＝nstVcellIst-Pcompt-PFC_auxt-PFC_lossest；式中：PFC是氢燃料电池的净输出功率，Pcomp为空气压缩机消耗功率，PFC_aux为水循环泵辅助设备的消耗功率，PFC_losses是燃料电池损耗功率，t是时间，nst氢燃料电池数量，Ist为堆电流，所述锂电池模型通过内阻模型来表征电池的动态特性，关系公式如下： 式中：VBT_OC表示开路电压，RBT表示锂电池总内阻，PBT表示锂电池输出功率，IBT表示锂电池电流，锂电池的SoC是关于VBT_oC、RBT、PBT和时间的函数，通过安时积分法求得，计算公式如下： 式中，SoC0为锂电池初始SoC，ηBT为锂电池充放电效率，CBT为锂电池标称容量；所述超级电容等效电路模型的SoC通过超级电容器电压VSC和超级电容器电流ISC的关系得到，计算公式如下： 式中，VSC_max为超级电容最大电压，RSC为超级电容内阻；所述整车运动学模型如下所示： 式中，Pdem是总功率需求，ηall是总转换效率，Fgra为非水平道路上行驶时的重力，Faero为空气阻力，Froll为滚动摩擦力，v为车辆速度，δ表示车辆旋转质量系数，m表示车辆总质量；步骤3中，建立基于确定性策略梯度的算法模型的状态在纯电模式下和增程模式下分别是：st1＝{SoCBT，SoCSC，Pdem，at1}；st2＝{SoCBT，SoCSC，Pdem，PFC，EffFCS，at2}；式中：St1，St2分别表示纯电模式的输入状态和增程模式的输入状态，SoCBT、SoCSC分别表示锂电池SoC和超级电容SoC，Pdem，PFC分别代表总需求功率和氢燃料电池的净输出功率，EffFCS代表氢燃料电池的系统效率；动作变量为能量源输出功率占总需求功率的比例，纯电模式和增程模式的输出动作分别是：at1＝{pBT}；at2＝{pFC、pSC}；其中，at1和at2分别表示纯电模式和增程模式的输出动作，pBT，pFC和pSC分别代表锂电池输出功率在总需求功率上的比值、氢燃料电池输出功率在总需求功率上的比值和超级电容输出功率在总需求功率上的比值；纯电模式和增程模式的奖励函数定义如下： rt2＝-α2mH2×PriceH2-σΔPFC＜300+C2；式中：rt1、rt2分别表示纯电模式和增程模式的奖励函数，Qbat代表锂电池总容量，ΔSoCBT表示锂电池荷电状态的变化量，Priceelectric表示单价电费，mH2表示消耗的氢气量，PriceH2表示单价氢气费用，C1和C2都为常数。

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