太阳能电动汽车储能系统的优化配置

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1、万方数据第29卷第10期2008年10月太阳能学报栅AENERGIAESOLARISSINICAV01．29，No．10Oct．，2008太阳能电动汽车储能系统的优化配置：周世琼1，康龙云1’2，曹秉刚1，程苗苗1(1．西安交通大学机械工程学院机电系，710049西安；2．华南理工大学汽车工程学院，510640广州)摘要：在太阳能电动汽车(SEEV)系统中，储能系统的优化配置是一个重要且具挑战性任务。太阳能电动汽车储能系统的优化配置可以看成一个具有约束的优化问题：以储能系统的成本最小为优化目标，以表达系统可靠性指标的负载失电率为约束。决策变量不仅包含传统方法中

2、的蓄电池充电电流而且还包含储能飞轮的质量。优化算法是采用基于遗传算法和神经网络的组合优化方法，即把机会约束遗传算法中比较耗时的个体检验部分交给神经网络处理。研究结果表明，基于遗传算法和神经网络的组合优化算法在被应用于太阳能电动汽车储能系统的优化配置时，算法收敛良好，计算时间少且可行。关键词：太阳能电动汽车；蓄电池；飞轮；遗传算法；人工神经网络；优化中图分类号：TK8文献标识码：A0引言太阳能电动汽车(solarEnergyElectricVehicle，简称sEEv)是一种节约石油资源、无污染的理想“零排放”汽车。由于太阳光的随机性和不连续性，太阳能电动汽车中

3、储能系统是必不可少的。蓄电池作为储能装置之一，具有比能量大、便于电能的长期存储等特点，从而增加了太阳能电动汽车发电系统的能量调节范围。飞轮作为另外一个储能装置，具有比功率大、可以有效地抑制系统中的短时能量波动和平滑系统中的瞬时能量的作用。可以看出，蓄电池储能和飞轮储能具有互补性，将蓄电池和飞轮同时作为储能装置，对于太阳能电动车系统的优化设计有着积极的作用。目前，在电动汽车的储能系统中，国内外学者关于蓄电池容量和飞轮容量的确定分别进行了大量研究，但均未考虑到飞轮储能对蓄电池容量设计的影响。由于飞轮较大的储能容量和在太阳能电动车发电系统中频繁的充放电对系统能量流动

4、的影响是不可以忽略的，蓄电池和飞轮同时作为储能装置进行容量的组合优化设计，是本文的研究重点。文献[1]是应用基于随机模拟的遗传算法，对风光互补发电系统中蓄电池和飞轮的最佳容量进行了求解计算。但由于遗传算法中存在运算量太大，优化效率不高的缺点，尤其是对于可行性检验比较复杂的系统来说，更是如此，使得程序的运行时间太长。本文针对此问题应用人工神经网络和遗传算法的组合优化算法对太阳能电动汽车系统中的储能装置——蓄电池和飞轮的容量进行优化配置。这种组合优化的思想就是把遗传算法中比较耗时间的可行性检验部分交给神经网络来处理。即，利用事先训练好的网络来进行遗传算法种群中个体

5、的检验，完成遗传算法中约束条件的处理环节，从而减少遗传算法的运算量。需要注意的是，蓄电池模型以小时为步长，飞轮模型以分钟为步长进行仿真计算，这是由蓄电池和飞轮各自不同的特性所决定的。1数学模型太阳能电动车发电系统由太阳电池阵列、太阳能最大功率追踪控制器、储能电池、电机驱动控制器和电动机组成。其结构简图如图1所示。太阳电池阵列用于将光能转换为电能，提供能量的来源。因为太阳电池阵列输出V-I特性的非线性，电池阵列并不一定能充分输出其功率，在电池阵列的输出端接入最大功率追踪控制器，使电池阵列能得到充分利用。同时，最大功率追踪控制器也能收稿日期：2007-4-28基金

6、项目：科技部星火计划(2004EAl05003)通讯作者：周世琼(1976一)，女，博士研究生，主要从事新能源变换与管理方面的研究。zhoushiqiong@sdm．ooln万方数据10期周世琼等：太阳能电动汽车储能系统的优化配置1279对储能系统进行充电控制，限制其充电电流和电压。电机驱动器用于驱动电机以及控制电机转速转矩等。同时也起到对储能系统放电进行控制的作用。储能系统包括蓄电池和飞轮。图中辅助电源起到将高压直流电压转换为控制器(sv、±15V)和其它车载电器(12V)等所需要的稳定直流电源的作用。为了安全起见，电动汽车也相应配置了车灯、喇叭和风扇以及电

7、池冷却风扇等辅助装置。图1太阳能电动汽车发电系统结构图Fig．1Thestructureofenergy∞嗽systeminSEEV1．1太阳电池阵列太阳电池的工程数学模型[1]如下：I：Isc{1一C1[exp(芸铲)一1]}+AI(1)因为使用了太阳电池阵列的最大功率跟踪器，所以太阳电池阵列总是在最佳功率点工作。最大功率时电流k与电压‰，则有：k=‰[1+o．053919[≠]]+p(T一％)(2)Vmf这里，卜参考日照强度下的电压温度系数，v／℃，p=o．005亿，T=T．r+o．03S代入，可以得到：L吐{1_c。Eexp(群)_1]}+△，(3)则，

8、在任意条件下，方阵的输出为：。P。=k