以面向未来电动汽车接入电网双向供电模式(Vehicle to Grid,V2G)下电动汽车能量系统及电网的有效控制应用需求为牵引,针对该模式下电动汽车能量系统建模和控制中的问题和不足,构建新型电动汽车整车能量控制拓扑结构,从能量和驱动集成一体化控制入手,研究电动汽车V2G模式应用的能量系统控制相关理论。(1)拟深入揭示动力电池组参数间的非线性耦合关系,建立动力电池组的参数识别和功率控制模型;(2)拟从理论上建立V2G模式下电动汽车能量和驱动一体化控制模型和策略,实现多目标优化控制理论突破;(3)拟提出V2G模式下电动汽车规模应用的群体行为模型及积聚数学模型,建立电动汽车充电站、充电桩的布局规划理论;(4)拟提出旋转备用约束条件下电动汽车与智能电网配合优化调度模型、车辆选择算法以及不同应用工况(调峰、调频、UPS、平抑扰动等)V2G 系统的多目标控制策略。
electric vehicles;V2G;power systems;smart grid;multiobjective optimization
本课题以面向未来电动汽车接入电网双向供电模式(Vehicle to Grid,V2G)下电动汽车能量系统及电网的有效控制应用需求为牵引,针对该模式下电动汽车能量系统建模和控制中的问题和不足,从电动汽车动力电池及动力电池系统特性研究入手,重点开展了6项工作。(1)建立了动态应力工况下动力电池单体寿命退化模型和基于不一致性的串联动力电池组容量退化模型,进行了相应的实验验证和模型优化。通过实验验证了在充放电循环过程中,串联动力电池组内单体的充放电倍率始终相同,其温度的差异是影响动力电池组容量退化不一致性的主要因素,温度差异缩小5℃,循环寿命将提高50%以上,合理地根据容量进行配组并缩小单体间的工作温度差异,将大幅度地提高串联动力电池组的循环寿命。(2)以圆柱形锂离子动力电池为例,建立了动力锂离子电池温度场分析有限元模型,进行了充放电过程温度场仿真分析,结合充放电温度场测试试验,优化了系统模型和仿真分析方法,总结了动力电池充放电过程温度场分布规律。(3)开展了动力电池充放电控制方法研究,建立了基于极化极化电压的动力电池快速充电方法,有效提高了动力锂离子电池充电效率。(4)基于试验数据分别建立了以电池退化轨迹为基础的基于退化轨迹的电池峰值功率衰退模型和以统计学的小样本估计为理论基础的基于随机退化过程的电池峰值功率衰退模型,并依据动力电池功率退化数据进行了可靠性评估。(5)集成车载充电器(AC/DC变换器)、驱动控制器和馈网供电DC/AC变换器功能,建立了基于V2G应用的电动汽车新型拓扑结构。(6)以实现V2G模式下电动汽车集群应用完成电网调峰为目标,建立V2G系统宏观控制模型以及相应的控制策略,确定了控制模型的边界条件,以某固定区域拟定的调峰数据和车辆应用特征曲线为条件进行了V2G调峰控制仿真和控制系统优化,分析了V2G应用的影响因素和影响因子,并开展了V2G用于调频的控制策略研究。通过课题研究,发表高水平科研论文17篇,其中SCI检索7篇、EI检索15篇。申请相关国家发明专利3项。培养博士后1名、博士生4名、硕士生6名。参与组织电动汽车V2G模式应用方面专题国际和国内学术研讨会各1次。以动力电池系统建模、充放电特性等方面的研究成果为核心内容之一,获得北京市科技进步二等奖1项(2013年)。