具有智能控制与多端口储能接口的可再生能源驱动电动汽车系统

《Journal of Energy Storage》：Renewable energy-powered electric vehicle system with intelligent control and multiport energy storage interface

　　

混合电动汽车驱动系统结合了光伏、电池和超级电容单元，以维持可持续且平衡的能量流。所提出的多端口Boost转换器在动态情况下可最小化电池应力，并维持稳定的直流母线电压。SHO-PI控制器通过减少电压误差并产生精确的PWM信号来控制运行。仿真结果验证了直流母线稳定性、快速瞬态响应以及96.3%的转换器效率。

引言

气候变化和空气污染是当前社会的关键关切问题。随着环境意识的提高和电动汽车市场份额的增长，有望显著减少碳排放。交通运输行业的二氧化碳足迹占化石燃料总二氧化碳排放量的25%以上。内燃机（ICE）车辆已存在很长时间，其逐步被电动汽车取代有望显著削减二氧化碳排放，从而改善空气质量并降低污染。此外，电动机的效率和性能优于内燃机[1]，因此相较于其他类型的电机，选用了BLDC电机。与产生交流电的风能和水电不同，太阳能发电系统提供直流电，使其非常适合为BLDC电机供电[2]。在交流电（AC）转换为直流电（DC）的过程中，会产生功率损耗并增加运行成本。随着能源消耗和环境问题的加剧，采用可再生能源（RES）的分布式发电（DG）[3]在电网中变得越来越重要。太阳能光伏（PV）是一种极佳的可再生能源，因为它无污染、可再生且资源丰富。由于光伏输出功率受环境影响而波动，如太阳辐照度、温度和天气等[4]。混合储能系统（HESS）[5]中，电池和超级电容通常与光伏系统集成，以向负载提供持续电力。由于太阳能的间歇性，HESS监控直流母线或负载电压，平衡功率缺口并平滑光伏功率[6]。

图1展示了所提出的电动汽车驱动系统的示意图。功率转换器对于通过光伏和HESS[7]为BLDC电机维持持续所需功率是必不可少的。由于体积小和效率高，非隔离转换器常用于功率转换。由于常规Boost转换器理论上可产生无限电压增益，已有大量研究对其进行探讨[8]。然而，高占空比会导致开关导通损耗以及二极管反向恢复损耗显著增大。此外，开关电压应力也相当大，等于输出电压[9]。在[10]中，高频变压器隔离了电源和负载，但该转换器在开关上造成了高应力。开发多端口直流-直流转换器拓扑的基本目标是使其适用于电动汽车应用[11]。多端口转换器旨在将光伏、电池和超级电容等多种电源集成在一起[12]。根据[13]，将主转换器与低功率多端口转换器相结合，可增加从光伏负载提取并输送到输出端口的功率。在[14]中，具有相同电感的多个输入单元并联充电以消耗能量。尽管多输入转换器已取得进展，包括[15]中提出的分时开关机制，但仍面临诸如多电感架构、交叉调节问题以及再生负载灵活性有限等挑战。表1综述了电动汽车驱动系统中使用的各种直流-直流转换器。

通常，直流-直流转换器的运行性能取决于瞬态和稳态响应。闭环控制类型对转换器的瞬态响应有显著影响[23]。经典控制器因简单性和最优性能而用于调节输出电压[24]。[25]中开发了模型预测控制（MPC）。与其他控制器相比，PI控制器因其简单、易于实现以及在线性或近稳态条件下的良好性能而被广泛使用[26]。常规PI控制器由于必须手动调整固定增益值而限制了其有效性[27]。在快速动态情况下，校准不良的增益会导致过冲、较长的调节时间和不稳定性。元启发式优化技术正被用于自主优化PI控制器增益[28]，克服单个PI控制器面临的限制。包括布谷鸟搜索算法（CSA）[29]、人工蜂群（ABC）算法[30]、金鹰优化（GEO）[31]在内的各种技术，通过最小化基于误差的目标函数来优化PI控制器性能。尽管这些算法仍然存在局限性，如容易早熟收敛以及在高维搜索空间中探索缓慢。西伯利亚虎优化（STO）因其更高的收敛性而受到关注[32]。现有方法算法存在收敛较慢、探索与开发之间平衡不足以及早熟收敛等问题。因此，在本研究中，使用海马优化算法（SHO）来调谐PI控制器的增益值，以调节直流母线电压。STO利用猎物捕猎和熊斗技巧有效地改进候选解，展现出强大的局部开发能力。其新颖之处在于与光伏-电池-超级电容系统的集成，为可再生能源辅助电动汽车驱动应用提供了改进的性能。

近期研究表明，面向可再生能源和电动汽车应用的高增益、多输入、双向及多端口直流-直流转换器已取得显著进展。然而，文献指出，现有方案在转换端口数量、组件要求、开关复杂度、电源协调、双向运行和控制复杂度之间涉及权衡。特别是，多源电动汽车系统需要协调管理具有不同动态特性的电源，如光伏发电、电池和超级电容。此外，常规PI控制器采用固定增益，其动态性能强烈依赖于适当的增益选择；增益选择不当会导致过冲增加、调节时间延长以及直流母线调节性能下降。现有的元启发式调谐方法也可能出现早熟收敛或探索与开发之间失衡的情况。这些问题促使开发一个统一的转换器-控制框架，能够在电源和负载变化下集成光伏、电池和超级电容源，同时维持稳定的直流母线运行。本工作的新颖之处在于将SHO-PI与所提出的三输入非隔离多端口转换器相结合。所开发的系统实现了报告的最大转换器效率96.36%，而SHO-PI控制器提供了0.009秒的上升时间、0.03秒的调节时间和1.43%的过冲，从而为所声称的转换器和控制器性能提供了定量证据。

主要贡献

• 开发了一种三输入、单输出非隔离多端口直流-直流转换器，通过共享的开关电感-电容网络连接光伏、电池和超级电容电源，实现电源依赖的功率传输模式和升压直流母线转换。

• 实施了一种协调的光伏-电池-超级电容功率分配策略，其中光伏作为主电源，电池提供持续的功率缺口补充，超级电容在突发的负载和速度变化期间支持快速瞬态功率需求。该运行原理已在修订后的能量管理部分中进行了描述。

• 开发了一种基于SHO的PI控制器用于直流母线电压调节，通过优化两个控制器增益Kp和Ki。所提出的控制器实现了0.009秒的上升时间、0.03秒的调节时间和1.43%的过冲，提供了其动态性能的定量证据。

• 转换器在评估的运行条件下实现了96.36%的最大计算效率，同时将直流母线电压调节在约800V，证明了所提出的集成转换器-控制架构在可再生能源驱动的电动汽车驱动中的可行性。

所提出转换器的关键新颖性在于通过共享的开关电感-电容网络，在单个非隔离多端口功率转换级中集成了光伏、电池和超级电容端口。该拓扑提供了多种电源依赖的运行模式以实现协调的功率传输，同时实现升压电压转换。这减少了对每个能源源独立转换级的需求，并提供了适用于混合能源驱动的电动汽车驱动的紧凑功率接口。

系统模型片段

所提出系统模型

所提出的系统是一种混合能源电动汽车驱动架构，通过多端口转换器集成光伏、电池和超级电容，如图2所示。光伏系统根据辐照度和温度产生变化的直流功率，而电池为长期运行提供稳定的能源支持。超级电容用于处理瞬态功率需求和峰值负载，从而提高系统响应能力并最小化电池应力。多端口转换器管理所有这些电源。

光伏系统建模

太阳能电池是光伏系统的基本能量转换组件。图3展示了当许多太阳能电池串联耦合时，光伏组件可产生适合实际应用的较高输出电压。使用等效电路模型来描绘光伏模块的电气特性，包括光生电流源IPH、串联电阻RS、并联二极管D以及分流电阻RSH。光伏模块的非线性电流-电压特性如下。

稳态条件

基于所考虑的假设，所提出的转换器在周期性稳态运行下满足电感伏秒平衡和电容电荷平衡条件。因此，每个电感在一个开关周期内的平均电压为零，可以表示为：

1/Ts ∫?^Ts vLt dt = 0

同样，每个电容在一个开关周期内的净电荷变化为零；因此，电容的平均电流为：

1/Ts ∫?^Ts iCt dt = 0

其中vLt代表瞬态电感电压。

所提出多端口转换器的运行模式与数学建模

根据Sa、Sb、Sc和Sd的开关状态，所提出的多端口转换器在五种不同模式下运行。不同电源在每个模式中为能量传输做出贡献，如图8所示，电感La、Lb以及电容Ca、Cb和C0显示出特定的充放电模式。以下是建模中展示的电感电压和电容电流公式，并附有详细解释。

模式I：Sa和Sd导通，Da、Db关断。在该模式下，超级电容电源VSC

所提出多端口转换器的电压增益推导

利用电感伏秒平衡原理——即电感在一个开关周期内的平均电压必须为零——来计算所提出转换器的稳态电压增益。随着转换器在五种模式下运行，每个间隔的电感电压按其对应的占空比α1、α2、α3和α4进行加权。

步骤1：电感La的伏秒平衡

电感在模式I至IV中通过不同的电源组合充电，并在……中放电。

海马优化PI控制器建模

为了在多端口转换器中提供精确的电压调节和高效的功率分配，所提出的控制方法使用PI控制器，其参数通过SHO算法进行理想设定。PI控制器基于参考值和实际输出之间的瞬时误差产生控制信号y(t)，表示为：

y(t) = Kp·e(t) + Ki ∫e(t) dt

其中Kp和Ki分别代表比例增益和积分增益，而e(t) = X* ? X是误差信号的定义。积分项……

SHO-PI控制器的技术实现

在 proposed control scheme中，采用海马优化（SHO）算法来最优确定用于直流母线电压调节的PI控制器的比例增益和积分增益。种群中的每只海马代表一个候选解向量Xi = [Kp,i, Ki,i]，从而形成一个二维优化问题。最初，在Kp和Ki预定义的下限和上限范围内随机生成N个候选解。对于每个候选解，……

SHO-PI控制系统的稳定性分析

为了研究所提出转换器的闭环稳定性，考虑了基于李雅普诺夫（Lyapunov）的稳定性分析。直流母线电压跟踪误差定义为：

e(t) = Vdc_ref ? Vdc(t)

其中Vdc_ref和Vdc(t)分别代表参考直流母线电压和实测直流母线电压。SHO优化的增益所生成PI控制器的控制信号表示为：

u(t) = Kp·e(t) + Ki ∫?^t e(τ) dτ

引入积分误差状态z(t) = ∫?^t e(τ) dτ

则 ?(t) = e(t)

可以构造一个正定的李雅普诺夫候选函数……

结果与讨论

将光伏、电池和超级电容等集成可再生能源通过所提出的多端口转换器接入电动汽车驱动系统，在MATLAB/Simulink中实现。仿真结果展示了转换器在多种运行条件下的强控制响应和卓越效率。表3描述了光伏阵列、电池、超级电容、所提出的多端口转换器和BLDC电机，其中还包含了额定……

结论

本工作提出了一种集成可再生能源的电动汽车驱动系统，包含多端口转换器、协调的光伏-电池-超级电容功率管理以及SHO优化的PI控制器。所提出的多端口转换器能够实现多种能源源的有效集成，同时为BLDC电机驱动提供所需的高升压电压。所开发的能量管理策略优先使用光伏功率，利用电池补充持续功率缺口，并采用……

作者贡献声明

V. Kiruthiga Devi：撰写——初稿、数据整理、概念构思。P. Veena：撰写——审阅与编辑、验证、监督、项目管理。R. Jeyabharath：撰写——审阅与编辑、验证、监督、项目管理。

利益冲突声明

作者声明没有已知的可能影响本文所报道工作的竞争性财务利益或个人关系。

V. Kiruthiga Devi | P. Veena | R. Jeyabharath