超级电容在电动车辆领域的应用技术现状

复合电源是一个包含了电池组、超级电容器组、DC/DC功率变换器和控制器的复杂系统，其系统匹配设计与能量管理策略是充分发挥复合电源优势的关键，相应地，国内外研究机构和汽车公司开展了广泛研究。

针对复合电源的拓扑结构设计，以色列爱丽大学的Alon Kuperman等和江苏大学的王琪等在脉冲电流负载下对比研究了复合电源主动式、半主动式和被动式拓扑结构，仿真结果表明半主动式拓扑既减小了系统的复杂度，又有效提升了系统性能。系统参数匹配设计方面，一般认为给定电池容量下，增大超级电容器容量有利于延长电池寿命和提升复合电源的工作性能，但成本和质量也会显著增加。伊朗德黑兰大学的Masoud等以降低系统构造和维护成本为目标，基于典型循环工况对复合电源系统参数进行了优化匹配。国内吉林大学的闵海涛等以动力性指标为约束条件，以能耗最小、电源成本最低和电池峰值电流最小为目标函数，基于NEDC循环工况对复合电源系统匹配参数进行了多目标优化。开展类似研究的学者还有吉林大学的王庆年等和澳大利亚新南威尔士大学的Abeywardana等。

复合电源能量管理策略根据车辆实时功率需求（驾驶员输入）和关键系统状态（电池和超级电容器SOC等），通过合理有效地分配动力电池组与超级电容器组的功率输出，达到延长电池寿命和提高系统工作效率的目的。因此，能量管理策略成为发挥复合电源性能优势的关键和落脚点。目前常见的能量管理策略大致可分为基于规则和基于模型的控制策略。

基于规则的控制策略是根据工程经验预先制定的一系列控制规则，具有在线执行、运算简单、运行可靠等优点。吉林大学的王庆年等利用模糊控制的思想，提出了基于车速的超级电容器期望SOC平衡控制策略。以提高复合电源系统工作效率为目标，西安交通大学的王斌等设计了一种多模式复合电源系统，提出了基于电池功率平衡规则的模式优化切换方法。但制定控制规则时，需提前对各子系统进行标定试验，获取其各工作点的静态特征数据，且该类方法过分依靠技术人员的经验，仅考虑典型工作点的静态特征，忽略系统动态特性，无法保证系统最优。(www.xing528.com)

近年来，由于复合电源系统的复杂性，基于模型的控制策略被越来越多地应用于复合电源的优化控制研究中。A.Santucci等以降低电池功率波动为目标，提出了基于动态规划的复合电源控制策略，但动态规划法仅适用于已知行驶工况且计算效率低，难以实现实时控制，通常只作为评价其他在线控制策略的基准。M.Choi等以减小电池功率波动和系统功率损失为目标，利用凸优化方法对复合电源能量管理方法进行了研究，相对于模型预测控制与动态规划算法，该方法无须提前获取未来行驶工况信息。H.A.Borhan等以降低电池输出电流为优化目标，提出了基于模型的预测控制方法。该方法利用指数函数预测计算周期内的车速和转矩需求，并对非线性系统在运行点进行线性化，从而在线解出电池组和超级电容器组的最优功率输出。R.Carter等提出一种同时提高系统工作效率和减小电池输出电流波动的控制策略，通过调节控制参数，动态调整工作效率或者电池输出电流波动的影响。针对升压型电池−超级电容器复合电源的输出端超级电容器电压不稳定、输入端电池电流波动大等问题，西安交通大学的王斌等提出了一种自适应滑模控制策略。清华大学的宋子由等以减小电池容量衰退和降低成本为目标，通过系统仿真，对比研究了基于规则、基于模型预测和基于滤波的控制策略。

总而言之，复合电源系统通过在“能量型”电池组的基础上适配一个“功率型”储能装置，能够有效降低电池放电强度，同时利用高功率密度特性，提高制动能量回收率，减小整车电耗，提高续驶里程。因此，由电池和超级电容器构成的复合电源是电动汽车车载电源系统的重要发展方向之一。