基于加速时间预测的现代有轨电车储能系统能量管理与容量配置优化研究

北京交通大学电气工程学院的研究人员诸斐琴、杨中平、林飞、夏欢，在2017年第23期《电工技术学报》上撰文指出，电池寿命过短和配置空间有限是现代有轨电车储能系统应用存在的重要问题，给其能量管理策略和容量配置方法的设计带来了挑战。该文首先对影响电池寿命的因素进行了分析，建立了寿命估计模型。

针对电池与超级电容混合储能系统，提出了基于加速时间预测的能量管理策略：根据车辆加速时间计算超级电容的实际可用功率，进而决定电池和电容的功率分配。该策略基于有轨电车运行周期性确定加速时间预测窗口，并充分考虑超级电容放电时间。

仿真和实验验证了该策略具有充分利用超级电容能量和减弱电池寿命衰减的良好效果。同时，分别基于基本阈值策略和加速时间预测控制策略进行优化容量配置，分析不同控制策略对容量配置结果的影响。结果表明该文的策略通过降低超级电容的配置要求以及延长电池寿命实现了全寿命周期成本的降低。

现代有轨电车具有速度高、弹性灵活（模块化设计）、乘坐舒适、造价低、工期短等优点，将在城市交通中扮演越来越重要的角色，为缓解交通压力做出贡献。由于传统的架空接触网方式存在建设维护成本高、破坏城市美感的缺点，无网供电方式将得到更广泛的应用，其中车载储能供电方式投入成本低，且具有再生能量回收的功能，是未来有轨电车供电方式的重要选择。

在无网运行方式下，储能系统需要同时满足列车的全部功率和能量需求；而超级电容与电池混合储能系统结合了超级电容的快充快放和电池的高能量密度特点[1]，相比于单一储能方式具有明显的优势。但是电池寿命过短以及车辆配置空间有限是制约储能式有轨电车性能的重要因素，因此需要同时从控制策略和容量配置两个方面进行优化设计。

在能量管理策略方面，研究人员从储能器件、控制策略和负载特点的角度出发，提出了不同的控制方法。从储能器件特性的角度，提出了电池提供平均功率、超级电容提供峰值功率的阈值分配方法[2]以及电池提供低频分量、电容提供高频分量的频域分配方法[3,4]。然而这些方法仅依据直观经验，其控制效果不是最优的，并且对不同的负载不具有普适性。

从控制策略的角度，文献[5]依据分配准则的不同（直观/最优），以及控制实时性差异等特点对经典的控制策略进行了分类。然而这些经典策略都存在一定的缺陷，需要根据应用场合进行策略的改进与结合；而不失实时性的前提下改进优化效果是研究的难点。

在动力车辆应用中，学者们依据位置、速度、动能等物理参数提出了针对车辆的ESS能量管理方法。文献[6]提出了一种基于位置的模糊功率管理方法，进行短期和长期能量预测，输入模糊控制器中，决定ESS最终功率。但该方法中基于位置的预测窗口长度是一定的，而实际车辆的加速、惰行和制动距离随着线路条件和车辆级位而改变，因此预测的能量峰值与实际存在偏差。

文献[7,8]将车辆的动力学方程与超级电容的输出特性相结合，并根据车速来确定超级电容的荷电状态（State of Charge，SOC）参考值/电压参考值。然而，牵引能量和制动能量不仅与车速有关，在不同阻力下其需求的能量也不相同，因此仅依据车速难以确定超级电容SOC的最佳值。

以上文献虽然考虑了电池、超级电容以及负载车辆的一些特点，但是都没有从负载持续时间和储能器件E/P参数匹配的角度进行控制策略设计。对现代有轨电车而言，加速/制动时间是综合了车速、级位、阻力等参数得到的结果，具有更大的参考价值。

因此，本文提出了一种基于加速时间预测的混合储能系统能量管理策略：以每次车辆启动至下一站为预测窗口，进行加速时间预测，并根据预测的时间值进行功率分配。

这种方法依据有轨电车功率周期性调整预测窗口，对能量波动具有更完整的预测；并且充分考虑了超级电容的充放电时间对其实际最大功率的影响，可实现对超级电容能量更为合理的利用。

在容量配置方面，关键在体积与寿命、节能效率（损耗、再生能量回收）之间的权衡，而控制策略对容量配置结果也会产生重要的影响。文献[9,10]表明，控制策略设计不合理将导致储能系统过配置的问题；而改进/优化的策略可以有效减少配置重量和成本。因此，为设计长寿命、低成本的混合储能系统，控制策略优化、容量配置优化以及两者的合理匹配都是不可或缺的。

本文以全寿命周期为优化目标，设计容量配置优化算法进行求解，并对不同控制策略下的配置结果进行比较分析。

图1  基于加速时间预测的能量管理策略结构原理框图

图6  混合储能系统实验平台

结论

本文提出了一种基于加速时间预测的现代有轨电车混合储能系统能量管理方法，通过预测车辆站间加速时间，对超级电容的放电功率进行调整。仿真表明，相比于基本阈值分配策略，该策略通过合理利用超级电容能量，减小电池充放电深度和充放电倍率，使得电池寿命延长约0.3年。

本文设计了容量配置优化算法，分析了不同控制策略对储能系统容量配置的影响。优化结果表明，相比于基本阈值分配策略，基于本文的控制策略得到的配置方案减少了电容配置成本和电池更换次数，使得全寿命周期成本降低了136万元。

后续研究中将考虑有轨电车司机目视驾驶模式下的功率随机性，通过提高预测窗口更新的频率来实现更加准确的加速时间预测和超级电容可用功率调整。