城轨列车超级电容的等效热网络模型

城轨列车超级电容的等效热网络模型

超级电容器充电率高，循环寿命长，功率密度高。因此，作为一个蓄水元件，它在城轨列车和电动汽车的产生中发挥着重要作用。1过滤和加速循环试验在正常情况下超级电容的循环寿命很长，要测量其循环寿命需要花费好几年的时间，不利于分析影响超级电容寿命的因素，因此老化加速试验和循环寿命预测对超级电容的实际使用具有重要的指导意义。在离线的情况下，对型号BCAP0010T01，标称电容值10F，单体额定工作电压2.7V的超级电容考虑温度影响的情况下进行加速循环试验，当超级电容容值下降到原来的20%或者等效串联电阻增大到原来的2倍就算失效。图1为4个单体超级电容在不同温度下的循环次数和超级电容剩余寿命的实验结果，通过实验结果可以看出，当超级电容工作在25℃的温度下时，超级电容的循环寿命远大于2万次，但随着温度的逐渐升高，超级电容的寿命开始锐减，当温度达到80℃时，超级电容的循环寿命大约为7000次，过高的温度对超级电容的损伤极大，在实际应用中，理应避免超级电容工作在过高温度的环境下。通过实验结果可以看出温度对超级电容的寿命会产生很大的影响，故在城轨列车的运行中，考虑温度的影响在线预测超级电容的寿命尤为重要。2等效热模型的建立在高功率场合常采用热网络模型来预测温度，并将温度与电路模型耦合以分析温度对器件性能的影响热路与电路中的各个物理量之间有着一一对应的关系由于Cauer模型与超级电容的物理结构、属性有关，因此由热电比拟原理可知其R的表达式为式中：λ为导热系数；d为材料厚度；A为材料传热有效面积。C可表示为：式中：c式中：T3雨流量计算公式ue5d23.1雨流量计算法的原理雨流计数法主要用于工程界,特别在疲劳寿命计算中应用非常广泛3.2采用实时雨流算法的流程离线雨流计数方法常用于生成温度范围直方图以识别定期加载周期，应用传统的雨流计数算法进行实时温度的数据提取是非常具有挑战性的，因为在实际列车运行中算法必须应用于一系列温度和时间的数据，这些数据中包含许多最大值和最小值，首先必须先存储和处理温度值的数据，定期获取等效的温度曲线，然后通过频率直方图来描述涵盖温度摆动的有限范围和可能的平均温度，这给温度的实时处理带来了很大的困难。为了解决上述问题，采用新的实时雨流算法，确保实时控制流程不会中断。启动算法后，实时雨流计数算法会首先处理大小可变的缓冲区中的数据，分辨出最小值和最大值，然后将存储区中的数据，使用递归方法在线识别出全周期和半周期的运行结果，实时雨流算法的流程图如图4所示。图4中：T是温度值；ΔT表示温度的波动范围；平均温度则用T4寿命预测模型的建立阿伦尼乌斯方程，可以确定热氧化老化所需的应力，也可以计算产品在内外部压力下产生的变化，在研究长寿命周期产品的寿命时，研究人员通常采用加速寿命试验来验证产品的生命周期，温度常常作为加速应力来研究这类化学反应，基于此提出了阿伦尼乌斯寿命预测模型式中：N研究指出，温度波动ΔT式中：R为气体常数，由于已经公开发表的文献中所开展的功率循环试验，采用超级电容的生产厂家，型号均不相同，所得到的A和Q也均不相同。本文采用第1节所述的超级电容型号，运用matlab工具箱，以所提模型为基础，对加速寿命实验数据进行拟合，如图5，其中拟合系数R5运行工况下超级电容寿命预测模型超级电容的寿命预测流程图如图4所示，将超级电容的功率损耗和热阻抗结合输入到热网络模型中，然后用雨流计数算法得到结温曲线的波动值和平均值，将得到的值输入到寿命预测模型中，即可得到在列车运行期间超级电容的实时预测寿命，一个运行周期的仿真时间设置为62s，系统参数如表2所示。图7(a)为车辆运行时超级电容的功率变化情况，在0～11s时，列车开始启动，超级电容为列车供电，超级电容输出功率迅速增大，之后，11～26s列车进入平稳运行阶段，之后列车开始减速运行，从28～44s列车在低速情况下运行一段时间，之后列车进入制动阶段，直到列车停止运行，在这一过程中，能量反馈到超级电容中。图7(b)和图7(c)为在一个仿真周期内车辆运行时超级电容的充放电情况，可以看到在列车运行过程中，在列车进入制动阶段之前，超级电容一直处于放电状态，超级电容组的荷电状态(StateofCharge,SOC)和电压一直在降低，当进入制动状态之后，由于能量反馈的原因，超级电容的SOC和电压均升高，其中，由于超级电容和负载之间未接DC-DC变换器，导致在制动过程中，电压出现了较大的波动。在列车运行过程中，超级电容的温度会伴随着运行工况而发生改变，如图7(d)所示。设置超级电容组的初始环境温度为20℃，城轨列车中超级电容模组运行时承受着周期性循环的结温波动，通过雨流算法在线提取超级电容的平均温度和温度波动，并将提取到的数值代入到所建立的寿命预测模型中，得到在如图7(a)中所示的超级电容组循环运行工况下，超级电容组的寿命为可循环20919次，而当超级电容的初始环境温度为30℃时，在图7(a)中所示运行工况下，超级电容组的寿命为1479次，这2种工况下温度波动的幅值几乎没变，平均温度却显著增加了，可见在大功率列车运行过程中，平均温度对超级电容的寿命影响很大。为预测更多工况下超级电容的寿命，由寿命预测模型预测超级电容的寿命随温度波动和平均温度变化的趋势，并和实际实验数据所得到的结果进行对比。从图8中可以看出，随着平均温度的升高和温度波动的增大，超级电容的预测寿命和实际寿命的减少趋于一致。当平均温度和温度波动增大时，超级电容的寿命急剧减少，所以在实际工况中，应尽量避免超级电容长时间工作在过高的温度中，可以通过调节控制系统改变负载工况，减缓超级电容的发热情况，延长超级电容的寿命。6在线预测城轨列车车载超级电容寿命1)所提在线雨流算法可以获得等效周期温度波动值和平均值，可以实时处理热网络模型输出的温度-时间数据，在每个结温时刻可以提取全循环和半循环中的极值，而不