【《混合电池系统能量管理策略研究的国内外文献综述》2000字】

混合电池系统能量管理策略研究的国内外文献综述目前国内外对混合电池系统能量管理策略的研究相对较多，为本文研究系统能量管理策略提供参考，当前研究现状基本上可以分为基于规则和基于优化的控制策略REF_Ref68859956\r\h[5]。基于规则控制策略主要分为两类：确定性规则和模糊规则，这些策略方法简便、通俗易懂、具有广泛的应用价值。基于优化的控制策略一般分为全局优化和瞬时优化，此类策略需要预知循环工况，具有计算复杂、对数据依赖性较强、存在“维数灾”、实时性不强等特点。随着信息处理与优化算法理论的不断进步，不同类型的控制方法有时也会被研究人员结合使用，相辅相成。能量管理策略具体分类如下图1-1所示。图1-1能量管理策略分类HananeHemi等人REF_Ref68859972\r\h[6]提出了一种实时模糊逻辑控制策略，能够有效防止系统在反复制动过程中给蓄电池过度充电的问题。同时基于和模块仿真平台中分别设计FC+C、FC+B、FC+B+C三种系统结构模型对该策略进行验证，结果表明该策略能有效解决制动时的蓄电池过充问题。FletcherThomasPREF_Ref68859989\r\h[7]提出了一种基于运筹学的随机动态规划（）的电池系统能量管理策略，该策略考虑了燃料电池的氢气用量和工作时间对系统策略的影响，在燃料电池混合动力机车上加以验证，结果表示燃料用量降低了。等人REF_Ref68860006\r\h[8]在近似分数阶微积分基础上改进原分数阶极值搜索方法（），制定了一种实时的适应性优化算法，结果表明系统效率优于传统控制策略，电池系统稳定性也得到了提高。等人REF_Ref68860022\r\h[9]制定了一种基于自适应滤波的策略，以燃料最少用量为原则，在负载功率的实时动态特性与能量限制下，保障各结构之间的能量高效协调，该策略可有效实现在线能量管理并提高混合电池系统的自适应性和鲁棒性。等人REF_Ref68860036\r\h[10]运用多种能量管理优化算法对系统进行研究，分别采用动态编程与扰动观察法优化蓄电池和燃料电池的输出，通过氢气用量计算实际功率输出，经过一系列实验验证得到电池输出功率序列，在燃料电池与蓄电池混合机车上验证了此策略，结果显示车辆在不同工况下不仅能高效运行，还减少了氢气的用量。张鸿等人REF_Ref68860154\r\h[11]根据燃料电池的特性，提出蓄电池容量阈值控制策略和蓄电池的充放电电流控制策略，采用模糊PID均衡控制算法设计实现燃料电池的平稳性自动控制、功率自动负载跟踪。张丽平REF_Ref68860177\r\h[12]通过建立各种模型，分析了影响电池工作状态、SOC、PEMFC最佳发电性能的因素，选择自适应无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF)功率分配策略，对SOC的运行范围进行优化，利用SOC估算的结果和直流母线电压的变化量调整UKF的滤波效果，改变电池的参考功率，减缓电池深度充放电。方炜等人REF_Ref68860190\r\h[13]针对直流微网系统中的分布式储能系统（DESSs），提出了一种基于荷电状态（SOC）均衡的负荷动态分配控制方法，通过在传统下垂控制的基础上增加SOC均衡控制环节，使SOC较大的储能单元（ESU）输出较多功率，SOC较小的ESU输出较小功率，最终实现SOC均衡。陈龙等人REF_Ref68860205\r\h[14]制定基于混合电池系统功率跟踪和控制的锂电池荷电状态补偿策略，基于dSPACE对策略进行硬件在环仿真试验，结果显示该策略能较好地实现控制效果。江玥等人REF_Ref68860219\r\h[15]把机车的制动状态和驱动状态分开处理，制定基于常规模糊控制的分段模糊控制能量管理策略，在ADVISOR中对客车的动力经济性进行仿真，仿真结果表明分段模糊控制可显著提高燃料电池效率，降低了燃料电池输出功率波动幅度。田维民REF_Ref68860231\r\h[16]等人在原有峰值电流模式PWM开关电源系统基础上，在电压外环中增加了外部电流反馈系统和控制器，采用两相交错并联BUCK变换器结构，经仿真验证达到了脉冲功率需求下控制策略的有效性。参考文献滕玥.《新时代的中国能源发展》白皮书发布引领中国能源迈入高质量发展阶段[J].环境经济,2021(02):20-23.徐腊梅.质子交换膜燃料电池模拟与优化.北京：国防工业出版社[M]，2012.8.衣宝廉.燃料电池：原理·技术·应用[M].北京：化学工业出版社，2004.廖文俊，倪蕾蕾，季文姣，胡阳.分布式能源用燃料电池的应用及发展前景[J].装备机械，2017(03):58-64.牛礼民，杨洪源，周亚洲.并联式混合动力汽车能量管理策略新分类与概述[J].机电工程，2017,34(4):321-329.HananeHemiandJamelGhouiliandAhmedCheriti.Arealtimefuzzylogicpowermanagementstrategyforafuelcellvehicle[J].EnergyConversionandManagement,2014,80:63-70.FletcherTP.Optimalenergymanagementstrategyforafuelcellhybridelectricvehicle[D].LoughboroughUniversity,2017.ZhouD,Al-DurraA,MatrajiI,etal.Onlineenergymanagementstrategyoffuelcellhybridelectricvehicles:afractional-orderextremumseekingmethod[J].IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2018,65(8):6787-6799.SnoussiJ,BenES,BenbouzidM,etal.Auto-AdaptiveFil⁃tering-BasedEnergyManagementStrategyforFuelCellHy⁃bridElectricVehicles[J].Energies.2018,11(8):2118-2137.XueqinLüetal.Energyoptimizationoflogisticstransportvehicledrivenbyfuelcellhybridpowersystem[J].EnergyConversionandManagement,2019,199.张鸿，吴航，张聪.燃料电池在分布式能源中的应用技术[J].兵工自动化，2020,39(07):20-23.张丽平.分布式风氢混合能源系统建模及功率分配策略研究[D].河北科技大学,2020.方炜，徐朋，刘晓东，刘宿城，李中鹏.基于SoC均衡的直流微网储能系统负荷动态分配控制[J].电工技术,2018(09):20-23.陈龙，王晓亮，盘朝奉，赵水平.燃料电池混合动力车能量管理策略研究[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2014,33(01):149-152.江玥，李涛，张哲，刘雨晖，陈申龙，张志猛.燃料电池汽车动力系统仿真分析及控制策略研究[J].数字制造科学,2019,17(02):136-141+166.田维民，陈维荣，彭飞，彭赟，张异.燃料电池/锂电池混合动力控制系统设计[J].电源技术,2013,37(08):1357-1360.J.M.AndújarandF.Segura.Fuelcells:Historyandupdating.Awalkalongtwocenturies[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2009,13(9):2309-2322.刘树良.质子交换膜燃料电池建模仿真与特性研究[D].武汉理工大学,2013.陈维荣，李奇.质子交换膜燃料电池系统发电技术及其应用[M].北京：科