BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

BÙI ĐĂNG QUANG

NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN
NĂNG LƯỢNG CHO HỆ THỐNG NGUỒN LAI
ẮC QUY - SIÊU TỤ ĐIỆN TRONG Ô TÔ ĐIỆN

Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã số: 9520216

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ
KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Hà Nội – 2020
1


Công trình được hoàn thành tại:
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Tạ Cao Minh

Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ
cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ………

Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội
2. Thư viện Quốc gia Việt Nam

2


MỞ ĐẦU
Tính cấp thiết của luận án:
Quản lý năng lượng hiện đang là hướng nghiên cứu quan trọng
của lĩnh vực nghiên cứu về ô tô điện, một phương tiện di chuyển được
coi là sẽ thay thế hoàn toàn cho ô tô sử dụng nhiên liệu hóa thạch trong
tương lai gần. Hiện nay, các ô tô điện thương phẩm sử dụng chủ yếu
ắc quy làm thiết bị lưu trữ năng lượng chính. Ắc quy đang được cho
là thiết bị phù hợp nhất với ô tô điện với những ưu thế nổi trội về mật
độ năng lượng lớn và khả năng vận hành trong các điều kiện khắc
nghiệt. Tuy nhiên, nhược điểm về khả năng huy động công suất (mật
độ công suất thấp) và thu hồi năng lượng (quá trình sạc xảy ra chậm)
giới hạn khả năng hãm tái sinh và huy động công suất của hệ thống.
Với đặc điểm vận hành của thiết bị di chuyển nói chung việc tăng tốc
và giảm tốc diễn ra thường xuyên dẫn đến huy động công suất theo cả
hai chiều cũng biến động mạnh, đây là nguyên nhân chính gây suy
giảm tuổi thọ ắc quy. Vì những lý do này mà các nghiên cứu trong
hướng nghiên cứu về quản lý năng lượng sử dụng thêm siêu tụ để trợ
giúp ắc quy trong việc thu hồi năng lượng và huy động công suất ngắn
hạn, việc này sẽ giúp gia tăng quãng đường di chuyển của ô tô điện
cũng như tuổi thọ của ắc quy.
Khi hệ thống lưu trữ năng lượng chuyển từ sử dụng duy nhất ắc

quy thành hệ thống lưu trữ năng lượng lai ắc quy – siêu tụ sẽ phát sinh
vấn đề phân phối công suất yêu cầu từ hệ thống cho từng thiết bị lưu
trữ năng lượng. Luận án này sẽ tập trung vào việc quản lý năng lượng
(phân phối công suất cho từng thiết bị lưu trữ năng lượng) sao cho
hiệu quả trong mục tiêu tối đa hóa tuổi thọ ắc quy, thành phần có giá
trị cao nhất trên ô tô điện.
Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu của luận án:
Trong phạm vi luận án, tác giả sẽ mô hình hóa và mô phỏng hệ
thống để khảo sát nhu cầu năng lượng của một trường hợp cụ thể để
từ đó thiết kế bộ điều khiển với nguyên tắc chung cho hệ thống lưu trữ
năng lượng lai siêu tụ - ắc quy. Các bộ điều khiển được thiết kế dựa
trên các phương pháp dựa trên tần số và điều khiển mờ thuộc nhóm
các phương pháp dựa trên luật điều khiển và phương pháp quy hoạch
động (Dynamic Programing). Mục tiêu của các bộ điều khiển là giải
quyết vấn đề tối đa hóa tuổi thọ ắc quy với các biến trạng thái là điện
áp siêu tụ, dòng điện yêu cầu của hệ thống và tốc độ xe, cùng với đó
3


biến điều khiển là dòng điện đặt cho ắc quy. Việc điều khiển dòng điện
ắc quy được dựa trên bộ DC-DC nối giữa siêu tụ và DC bus chính là
điện áp ắc quy.
Các kết quả được mô phỏng kiểm chứng và đánh giá, riêng kết
quả của phương pháp dựa trên tần số được kiểm chứng bằng hệ thống
mô phỏng thời gian thực HIL 402 của hãng Typhoon.
Chương 1:
TỔNG QUAN VỀ QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG
TRONG Ô TÔ ĐIỆN
1.1
Khái quát về đối tượng nghiên cứu

Trong phạm vi nghiên cứu, ô tô điện được chia làm ba loại là ô
tô lai (lai xăng điện HEVs), ô tô thuần điện sử dụng ắc quy (EVs) và
ô tô thuần điện sử dụng fuel cell (FCEVs). Mỗi loại xe đều có ưu
nhược điểm riêng, tuy nhiên có thể tựu chung các ưu điểm của xe điện
là:
Ưu điểm:
 Khả năng hãm tái sinh
 Thân thiện với môi trường
 Hệ truyền động có thể sinh mô-men xoắn lớn, có khả năng chịu
quá tải tốt và đáp ứng mô-men nhanh
 Có thể bố trí linh động động cơ
 Mô-men xoắn động cơ có thể được tính toán được thông qua các
đại lượng đo được của động cơ qua đó áp đặt mô men nhanh và
chính xác
Các nhược điểm của HEVs, FCEVs là khả năng thu hồi năng
lượng và độ an toàn về nhiệt độ khiến cho tương lai của HEVs, FCEVs
là không khả quan. Vì vậy, tương lai thuộc về xe EVs cũng là đối
tượng của nghiên cứu của luận án
1.2
Khái quát về các thiết bị lưu trữ năng lượng sử dụng trên
EVs
EVs sử dụng nguồn năng lượng chính là ắc quy tuy nhiên để gia
tăng hiệu quả sử dụng ắc quy thì EVs sẽ cần các thiết bị lưu trữ năng
lượng phụ trợ. Để làm rõ mục đích sử dụng của các nguồn năng lượng
ta cần quan tâm đến mật độ công suất và mật độ năng lượng.
Hai tham số quan trọng nhất của ESS được cho là quan trọng nhất
chính là mật độ công suất và mật độ năng lượng. Trong đó, mật độ
năng công suất được tính dựa trên tỉ số giữa trọng lượng và khả năng
huy động công suất, đơn vị là W/kg. Mật độ năng lượng được tính dựa
4



trên tỉ số giữa trọng lượng và khả năng lưu trữ năng lượng, đơn vị là
Wh/kg. Hai tham số này là cơ sở để so sánh các thiết bị lưu trữ năng
lượng khi đánh giá tính phù hợp của thiết bị lưu trữ năng lượng được
sử dụng trên EVs. Đặc tính mật độ công suất và mật độ năng lượng
được gọi là Ragone plane

Hình 1.6. Ragone plane[4]
Thiết bị lưu trữ năng lượng chính là ắc quy có những ưu nhược
điểm chính như sau:
 Độ tin cậy cao
 Mật độ năng lượng lớn
 Quá trình tự xả khi không sử dụng chậm (low self-discharge)
 Cho phép nạp với dòng định mức lớn và cho phép sạc nhanh
 Cho phép sạc nhồi (sạc khi ắc quy chưa kiệt) mà ít ảnh hưởng đến
tuổi thọ ắc quy
 Có thể hoạt động ở dải nhiệt độ rộng
Do các đặc điểm vận hành của EVs nên thiết bị lưu trữ năng lượng
phụ trợ cần có những yêu cầu như sau:
 Mật độ công suất lớn
 Khả năng huy động dòng điện (di/dt) lớn
 Tuổi thọ nạp xả cao
 Khả năng thu hồi năng lượng lớn
 Hiệu suất cao
5





Tự trọng nhỏ
Với các tiêu chí kể trên thì siêu tụ là hai thiết bị lưu trữ năng lượng
phù hợp nhất để hỗ trợ pin li-ion trong HESS
1.3
Cấu trúc của EVs sử dụng trong luận án
Trong phạm vi nghiên cứu, EVs sẽ được cấu thành từ các thành
phần chính sau đây (Hình 1.22):
 Động cơ và các cơ cấu truyền động
 Hệ thống lưu trữ năng lượng
 Các bộ biến đổi công suất
 Bộ điều khiển trung tâm

Hình 1.22. Cấu trúc điều khiển hệ năng lượng lai ắc quy và siêu tụ
cho ô tô điện
1.4
Tổng quan về quản lý năng lượng trong ô tô điện
Quản lý năng lượng trong ô tô điện nói chung (gồm cả EVs,
HEVs và FCEVs) nhằm ba mục đích: Kéo dài tuổi thọ ắc quy, gia tăng
quãng đường đi và cải thiện hiệu suất động cơ đốt trong (ICE) [41].
Như vậy, thì quản lý năng lượng được đưa về bài toán tối ưu hóa.
Trong phạm vi luận án, tác giả chia quản lý năng lượng thành hai
nhóm chính là 1) nhóm các phương pháp dựa trên luật điều khiển và
2) các phương pháp tối ưu, như trên Hình 1.21. Dưới đây là một số
phương pháp phù hợp với quản lý năng lượng trên ô tô điện.
a) Các phương pháp điều khiển dựa trên các luật điều khiển tiền
định
6





Phương pháp on/off
Đây là phương pháp đơn giản, dễ thực hiện và bền vững nhất và
đã được thực hiện trong ADVISOR để mô phỏng cũng như triển khai
thực tế trên Honda Insight và Toyota Prius [2]. Phương pháp này dựa
trên các tín hiệu của thiết bị lưu trữ năng lượng để ra quyết định sử
dụng nguồn năng lượng nào.

Hình 1.21. Các phương pháp quản lý năng lượng [2]
Phương pháp dựa trên tần số
Phương pháp điều khiển dựa trên tần số thường dựa trên các bộ
lọc thông thấp (Low Pass Filter – LPF) hoặc thông cao (High Pass
7



Filter – HPF) để tạo giá trị đặt cho bộ điều khiển thiết bị lưu trữ năng
lượng. Đây là phương pháp rất hiệu quả và đơn giản dựa trên đặc điểm
về hằng số thời gian của thiết bị lưu trữ năng lượng
b) Các phương pháp điều khiển dựa trên trí tuệ nhân tạo
 Phương pháp điều khiển mờ
Phương pháp điều khiển mờ cũng là phương pháp được quan tâm
khi nói đến quản lý năng lượng vì phương pháp này rất gần với việc
ra quyết định của người lái. Phương pháp này rất phù hợp với các hệ
thống có điều kiện hoạt động bất định như ô tô.
 Phương pháp mạng nơ ron nhân tạo
Phương pháp trí tuệ nhân tạo cũng là một hướng nghiên cứu được
quan tâm trong những năm gần đây cho quản lý năng lượng trên ô tô
điện. Về nguyên tắc, đây là là một phương pháp tốt có thể đạt tới công
năng cao nhưng lại đòi hỏi tài nguyên cho việc tính toán lớn.

c) Các phương pháp tối ưu toàn cục (Global Optimization)
 Nguyên lý cực đại Pontryagin (Pontryagin’s minimum principle
- PMP)
Ở đây, tên gọi nguyên lý (principle) mang hàm ý rằng nó mới chỉ
nêu lên được các tính chất cơ bản phải có của tín hiệu điều khiển tối
ưu chứ chưa phải hoàn toàn là một phương pháp xác định tín hiệu điều
khiển tối ưu đó.
 Phương pháp quy hoạch động (Dynamic Programming - DP)
Theo [2], phương pháp quy hoạch động là phương pháp cho kết
quả tối ưu toàn cục nhưng không thể điều khiển thời gian thực vì yêu
cầu tất cả các trạng thái đều phải là biết trước và quá trình tính toán lại
được thực hiện ngược từ cuối lên [35, 36] nên phương pháp này
thường được sử dụng để tạo giá trị tham chiếu so sánh với với các
phương pháp điều khiển thời gian thực đặc biệt là các phương pháp
điều khiển thời gian thực cận tối ưu (Real-time Optimization)
d) Các phương pháp điều khiển thời gian thực cận tối ưu (Realtime Optimization)
 Cực tiểu hóa đương lượng (equivalent fuel consumption
minimization strategy (ECMS))
Phương pháp ECMS cũng dựa trên hàm mục tiêu có thành phần
là mức tiêu thụ nhiên liệu nhưng biến hàm mục tiêu toàn cục (global
cost function) thành hàm mục tiêu địa phương (local cost function)
[2]. Như vậy, bản chất của phương pháp vẫn là dựa trên các phương
8


pháp tối ưu toàn cục như DP hay PMP để thiết kế chiến lược điều
khiển.
 Điều khiển dự báo (Model predictive control (MPC))
Điều khiển dự báo chuyển bài toán điều khiển tối ưu (optimal
control) thành bài toán tối ưu hóa (optimization) bằng cách dự đoán

các thông tin của xe và các điều kiện khác dựa trên mô hình và các
trạng thái trước đó của xe. Việc dự toán này sẽ giúp cho việc tính toán
đưa ra giá trị điều khiển bằng phương pháp tối ưu hóa sẽ là giá trị tối
ưu nếu mô hình hoàn toàn chính xác. Tuy nhiên, việc đưa ra mô hình
hoàn toàn chính xác là việc bất khả thi cũng như việc bản thân xe cũng
có và gặp những đại lượng bất định nên bài toán chỉ được coi là cận
tối ưu. Mặc dù phương pháp chỉ là cận tối ưu nhưng đây lại là phương
pháp có khả năng điều khiển thời gian thực.
1.5
Mục tiêu nghiên cứu và giới hạn nội dung nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu
Với những tìm hiểu về đối tượng là EVs sử dụng hệ thống lưu trữ
năng lượng lai, nội dung của bản luận án sẽ tập trung vào việc thiết kế
các bộ điều khiển dòng năng lượng theo hướng gia tăng quãng đường
đi và tuổi thọ ắc quy. Việc điều khiển dòng năng lượng sẽ phải phối
hợp chặt chẽ với điều khiển bộ biến đổi công suất.
Cấu hình cụ thể của hệ thống được trình bày trên Hình 1.22
Giới hạn nội dung nghiên cứu
Trên cơ sở thông tin và các phân tích trên, kết hợp với điều kiện
thí nghiệm và cơ sở vật chất hiện có phục vụ cho nghiên cứu, luận án
thực hiện các nội dung nghiên cứu trên cơ sở như sau:
 Đối với việc quản lý năng lượng, các kết quả của nghiên cứu sẽ
dựa trên chu trình chuẩn nội đô của châu Âu ECE [77].
 Các thành phần được mô hình hóa gồm: Ô tô điện trên cơ sở chiếc
EV i-MiEV của hãng Mitsubishi, siêu tụ sử dụng chiếc EMHSR0062C0-125R0S của hãng Nesscape với dung lượng 62F điện áp
định mức 125VDC, ắc quy là hệ thống với dung lượng 50Ah điện
áp định mức 330V, động cơ truyền động là loại IPM công suất
47kW với các thông số xác định bằng thực nghiệm
Phương pháp nghiên cứu
Việc nghiên cứu của luận án được thực hiện với các bước cụ thể

như sau:
 Tổng quan các vấn đề cần nghiên cứu
9





Chọn lựa cấu trúc cho hệ thống
Chọn lựa các phương pháp cũng như các phương án điều khiển
phù hợp với đối tượng nghiên cứu
 Mô hình hóa và mô phỏng hệ thống năng lượng trong ô tô điện
để khảo sát nhu cầu năng lượng của một quá trình cụ thể để từ đó
tính toán, thiết kế các bộ điều khiển vòng ngoài (vòng quản lý
năng lượng)
 Thiết kế được bộ điều khiển năng lượng cho hệ thống lưu trữ năng
lượng lai siêu tụ - ắc quy với các điều khiển thời gian thực là điều
khiển dựa trên tần số, điều khiển mờ và phương pháp phối hợp
giữa điều khiển mờ và tần số
 Thiết kế được bộ điều khiển năng lượng cho hệ thống lưu trữ năng
lượng lai siêu tụ - ắc quy với các thuật toán tối ưu là phương pháp
quy hoạch động và phương pháp biến phân
 Đánh giá và so sánh các kết quả trên cơ sở gia tăng quãng đường
đi và tuổi thọ ắc quy.
 Các kết quả sẽ được mô phỏng kiểm chứng trên Matlab/Simulink
và một phần được triển khai trên hệ thống mô phỏng thời gian
thực HIL402 của hãng Typhoon và mô hình thực nghiệm
Chương 2:
MÔ HÌNH HÓA VÀ MÔ PHỎNG HỆ THỐNG
NĂNG LƯỢNG TRONG Ô TÔ ĐIỆN

2.1
Mô hình hóa động lực học ô tô điện

Hình 2.1. Các thành phần lực tác động lên ô tô [78]
Hình 2.1cho ta thấy, lực phát động của xe sẽ được sinh ra tại điểm
tiếp xúc của bánh phát động và đường. Lực này bắt nguồn từ động cơ,
qua hệ thống truyền động chuyển đến bánh phát động. Xét trường hợp
10


thông thường, các lực cản chính là lực cản gió, lực cản lăn và lực kéo
của gia tốc trọng trường. Khi đó, theo định luật Newton 2 ta có thể viết
công thức tính gia tốc của xe như sau:
dV Ft  F
(2.1)

dt
Mv
Trong đó: V là tốc độ xe, Ft là tổng lực phát động của xe, FΣ là
tổng lực cản của xe, Mv là tổng trọng lượng xe, η là hiệu suất các thành
phần quay của hệ thống truyền động
Lực cản tổng:
(2.4)
F  FR  Fwind  Fqt
Trong đó: F∑ là lực cản tổng, Fwind là lực cản gió, FR là lực cản
lăn, Fqt là lực quán tính
2.2
Mô hình hóa động cơ
Động cơ được sử dụng trong ô tô i-MiEV là loại IPM với thông
số kỹ thuật như trong bảng 2.4

Bảng 2.4: Thông số kỹ thuật động cơ IPM trên ô tô i-MiEV
TT
Thông số
Ký hiệu
Giá trị
Đơn vị
1
Công suất
P
47
kW
2
Điện áp DC link
VDC
330
V
3
Điện trở stator
R
0,012
Ω
4
Điện cảm dục trục
Ld
0,14
mH
5
Điện cảm ngang trục
Lq
0,21

mH
6
Số đôi cực
PP
4
7
Từ thông rotor
Φ
0,06
Wb
Mô tả toán học động cơ IPM tham khảo các tài liệu [81-83])
3 pp
(2.10)
Te 
 f iq  ( Lq  Ld )id iq 
2
2.3
Mô hình hóa ắc quy
Trạng thái nạp (SoC) của ắc quy tương ứng với dung lượng thể
hiện của ắc quy. Nó xác định dung lượng còn lại sau suốt một thời
gian phóng.
t

SoC (t )  Q   i ( )d

(2.14)

o

11



2.4

Mô hình hóa siêu tụ
Dựa vào mạch điện tương đương (Hình 2.7a), ta có phương trình
điện áp trên tụ
t
1
(2.24)
VSC (t )  VSC (0)  RSC .I SC   I SC dt
C0

Hình 2.7. Các dạng mô hình siêu tụ sử dụng mạch điện tương đương
2.5
Mô hình hóa bộ DC-DC
Mô hình trung bình của bộ biến đổi DC-DC hai chiều được viết
như sau:
 diL
 L dt   RL iL  Du DC  uSC

C duDC   Di  i
L
inv

dt

2.6

(2.28)


Mô phỏng hệ thống sử dụng phương pháp biểu diễn EMR

Hình 2.17. Các phần tử của ô tô điện biểu diễn bằng EMR
12


Hình 2.18.“tuning path” và “control path” của bộ điều khiển DCDC và động cơ

Hình 2.19. Mô hình mô phỏng xe ô tô điện i-MiEV bằng EMR

Hình 2.20. Tốc độ đặt và tốc độ thực của xe trong mô phỏng
Kết quả thu được trên Hình 2.20 cho thấy tốc độ thực đã bám với
tốc độ đặt vì vậy có thể kết luận các bộ điều khiển vòng trong đã hoạt
13


động tốt và dòng điện yêu cầu của xe ô tô điện i-MiEV hoạt động với
chu trình lái ECE như trên Hình 2.21 là đủ tin cậy.

Hình 2.21. Dòng điện yêu cầu của xe ô tô điện i-MiEV hoạt động với
chu trình lái ECE
Chương 3:
THIẾT KẾ CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ
THỐNG NĂNG LƯỢNG TRONG Ô TÔ ĐIỆN
3.1
Điều khiển dòng năng lượng cho ô tô điện theo tần số
Phương pháp điều khiển dòng năng lượng cho ô tô điện theo tần
số dựa trên hằng số thời gian của mỗi thiết bị lưu trữ năng lượng để
phân phối dòng năng lượng. Cơ sở lý luận của phương pháp này tác

giả dựa trên lý thuyết Ranone plots (Hình 1.6.).
Các bước để xây dựng chiến lược điều khiển gồm: Phân tích dòng
điện yêu cầu trong một trường hợp điển hình, lựa chọn tần số cắt và
tiến hành mô phỏng đánh giá
Kết quả phân tích phổ dòng điện trên Hình 2.26 cho thấy hằng số
thời gian được sử dụng để làm cơ sở cho chiến lược quản lý năng
lượng nên là 20 giây

14


Hình 3.8. Dòng điện ắc quy, dòng điện siêu tụ và dòng điện yêu cầu
với bộ điều khiển năng lượng dựa trên tần số
3.2
Điều khiển dòng năng lượng cho ô tô điện bằng phương
pháp điều khiển mờ
Trong phạm vi luận án, tác giả chọn SoC của siêu tụ và dòng điện
yêu cầu (Itract) đối với DC link làm biến đầu vào. Ngoài ra, để tăng
tính linh động cho hệ thống, tác giả sử dụng thêm tốc độ của xe để lựa
chọn các bảng suy luận mờ. Với cấu trúc này, tác giả có thể có thêm
sự lựa chọn cho bảng suy luận mờ với giá trị đầu ra bộ điều khiển mờ
với từng cấp tốc độ đảm bảo khả năng huy động công suất từ các thiết
bị lưu trữ năng lượng
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng chu trình thử ECE và chia
vận tốc của xe được chia làm ba dải tốc độ là: Tốc độ thấp: từ 0 – 15
km/h, tốc độ tr.bình: từ 15 – 40 km/h, tốc độ cao: trên 40 km/h
Hàm liên thuộc biểu diễn dòng điện yêu cầu, SoC siêu tụ và dòng
điện ắc quy được trình bày trên Hình 3.12, 3.13 và 3.14

Hình 3.12. Mờ hóa dòng điện yêu cầu (Itract)


15


Hình 3.13. Mờ hóa SoC của siêu tụ

SoC Siêu
tụ

SoC Siêu
tụ

Hình 3.14. Khâu giải mờ cho giá trị đặt dòng điện ắc quy
tác giả sử dụng ba cấp tốc độ vì vậy sẽ có ba bảng suy luận mờ
tương ứng như trong Bảng 3.2
Bảng suy luận mờ này được xây dựng trên cơ sở
 Dòng điện của ắc quy không được phép âm để đảm bảo tuổi thọ
ắc quy qua thông số số lần nạp xả
 Ở tốc độ càng cao thì dòng điện ắc quy càng cao
 Dòng điện yêu cầu cao thì dòng điện chia sẻ cho ắc quy càng cao
 Dòng điện ắc quy tỉ lệ nghịch với SoC của siêu tụ
Bảng 3.2. Bảng suy luận mờ
Dòng điện yêu cầu
Tốc độ thấp
-1
0
1
2
3
1

1
2
2
3
3
2
0
1
2
2
3
3
0
0
1
2
2
4
0
0
0
1
2
Dòng
điện
yêu
cầu
Tốc độ trung
bình
-1

0
1
2
3
1
2
3
3
3
4
2
1
2
3
3
3
3
0
1
2
3
3
4
0
0
1
2
3
16



SoC Siêu
tụ

Tốc độ cao
1
2
3
4

-1
3
2
1
0

Dòng điện yêu cầu
0
1
2
4
4
5
3
4
4
2
3
4
1

2
3

3
5
5
4
4

Hình 3.20. Dòng điện ắc quy, dòng điện siêu tụ và dòng điện yêu cầu
với bộ điều khiển mờ
3.3
Thiết kế bộ điều khiển mờ kết hợp bộ lọc thông thấp
Tác giả nhận thấy, điều khiển mờ và điều khiển dựa trên tần số
đều có những ưu nhược điểm riêng và các ưu nhược điểm này từ góc
nhìn của tác giả là bù trừ cho nhau. Vì vậy tác giả đề xuất phương án
sử dụng bộ điều khiển mờ kết hợp bộ lọc thông thấp để gia tăng hiệu
quả điều khiển.

Hình 3.21. Cấu trúc bộ điều khiển kết hợp mờ và bộ lọc thông thấp
Ở phần trên, tác giả đã thiết kế bộ điều khiển mờ kết hợp bộ lọc
thông thấp như vậy bước tiến hành tiếp theo sẽ phân tích phổ giá trị
đặt dòng điện đầu ra của bộ điều khiển mờ. Sau khi phân tích, hằng số
thời gian được sử dụng để làm cơ sở cho chiến lược quản lý năng
lượng là 20 giây
17


Hình 3.28. Dòng điện ắc quy, dòng điện siêu tụ và dòng điện yêu cầu
với bộ điều khiển mờ kết hợp bộ lọc thông thấp

3.4
Điều khiển dòng năng lượng cho ô tô điện bằng phương
pháp quy hoạch động
Phương pháp quy hoạch động được xuất phát từ phát biểu: Mọi
khúc cuối của quỹ đạo trạng thái tối ưu đều tối ưu (theo [52]). Trong
phạm vi nghiên cứu, chiến lược tối ưu hóa mà nhóm tác giả áp dụng
nhằm mục đích gia tăng tuổi thọ ắc quy đây là một chiến lược lai giữa
giảm thiểu tổn thất và chi phí vận hành vì ắc quy là thành phần đắt tiền
nhất và có chi phí vận hành cao nhất trên ô tô điện. Vì vậy thông số
được lựa chọn để tối ưu hóa là tổn thất nhiệt trong quá trình hoạt động
của ắc quy.
Dựa trên cấu hình đã trình bày trong Hình 1.21., các mối quan hệ
về dòng điện và điện áp trong hệ thống được xác định bởi:
1

ubat  uSC

(3.7)
m

itract  ibat  ichop  ibat  m.i SC

Phương trình trạng thái biểu diễn hệ thống được xác định bởi:
t

1
u SC  u SC (0)   iSC ( ) d
(3.8)
C0



ubat  Vbat  rbat ibat

Biến trạng thái và biến điều khiển được giới hạn bởi các ràng
buộc cụ thể như sau:
18


uSC _ min  uSC  uSC _max


uSC (0)  uSC (T )  0,95* uSC _max

(3.11)

0  ibat  itract

(3.12)
Để giảm thiểu tổn thất trên ắc quy trong toàn chu trình, hàm mục
tiêu được xác định như sau:
T
2
J   rbat ibat
(t )dt

(3.13)

0

Hình 3.30 biểu diễn quá trình tính toán phương pháp DP ở bước

tính thứ (k), khi biết hàm tối ưu của bước (k+1) đến N.

Hình 3.30. Quá trình tính toán của phương pháp quy hoạch động

Hình 3.35. Dòng điện ắc quy, dòng điện siêu tụ và dòng điện yêu cầu
với phương pháp quy hoạch động theo hướng rời rạc hóa
3.5
Giải bài toán tối ưu đơn mục tiêu bằng phương pháp biến
phân
Quan sát kết quả ở trên, có thể nhận thấy quá trình tính toán hoàn
toàn không chạm đến biên của các ràng buộc. Vì vậy, hệ thống hoàn
toàn đủ điều kiện để triển khai bằng phương pháp biến phân cho kết
quả tối ưu toàn cục. Khi đó hệ thống vẫn được mô hình hóa bởi phương
19


trình trạng thái (3.10) với các ràng buộc (3.11), (3.12) và bài toán tối
ưu hàm mục tiêu (3.13) sẽ có các ràng buộc mới (3.16), (3.17) với hệ
hở là:
uSC _ min  uSC  uSC _max

(3.16)

uSC (0)  uSC (T )  0,95* uSC _max
(3.17)
0  ibat  itract
Phương trình (3.10) có thể được viết lại như sau:
d 1
(3.19)
( .C.uSc2 )  (Vbat  rbat ibat )(ibat  itract )

dt 2
Chọn biến đồng trạng thái λ sao cho:

f ( x, ibat ) g ( x, ibat )
d
(3.22)
  .

dt
x
x
Đặt hàm Hamilton như sau:
2
2
   . f ( x, ibat )  g ( x, ibat )   (rbat ibat
 (Vbat  rbat itract )ibat  Vbat itract )  rbat ibat
(3.23)
Với hàm Hamilton (3.23) thì phương trình trạng thái và biến đồng
trạng thái trở thành:
2
 dx H
*
*
 dt     rbat  ibat   Vbat  rbat itract  ibat (t )  Vbat itract
(3.26)

d


H



0
dt
x

Giải hệ phương trình (3.26) dẫn đến kết quả x và λ là xác định.
Từ đó, luật điều khiển tối ưu ibat* hoàn toàn được xác định theo (3.25).
Với giả thiết itract được coi là nhiễu biến thiên biết trước thì bài toán
chỉ có thể tối ưu toàn cục với điều kiện là một hàm tường mình. Tuy
nhiên, trong trường hợp này itract không thể xác định được dưới dạng
tường minh nên quá trình gián đoạn hóa sẽ bắt đầu khi giải phương
trình. Ngoài ra, biến trạng thái hiện tại đang là SoC của siêu tụ cũng
xuất hiện trong biến đồng trạng thái λ nhưng quá trình tính toán, tại
mỗi thời điểm cập nhật giá trị itract có thể coi SoC siêu tụ bằng hằng số
vì vậy, từ (3.26) và với 1   A ta có:
2  1
V
*
(3.28)
ibat
 A.( bat  itract )

rbat

20


Quá trình tính toán được thể hiện trên lưu đồ Hình 3.36
Kết luận và đánh giá kết quả

Bảng 3.7 so sánh các thông số kỹ thuật chính của chất lượng dòng
điện của phương pháp biến phân với phương pháp quy hoạch động
theo hướng rời rạc hóa và các các phương pháp dựa trên luật điều
khiển. Kết quả cho thấy giá trị tham chiếu được tạo ra bằng phương
pháp biến phân như sau:
 Tổn thất nhỏ hơn 2,8 lần so với phương pháp tốt nhất trong ba
phương pháp dựa trên luật điều khiển và thấp hơn 7% so với
phương pháp quy hoạch động theo hướng rời rạc hóa
 Giá trị đỉnh của dòng điện nhỏ hơn gần 2,3 lần so với bộ điều
khiển mờ kết hợp bộ lọc thông thấp và thấp hơn 6% so với
phương pháp quy hoạch động theo hướng rời rạc hóa
 Tác giả không so sánh sóng hài vì dòng điện đặt cho ắc quy có
đập mạch không đáng kể
Các kết quả của phương pháp biến phân đã cải thiện hơn do quá
trình rời rạc hóa được đưa về cuối quá trình tính toán. Đây có thể coi
là một giá trị tham chiếu để so sánh với kết quả của các phương pháp
điều khiển đáp ứng thời gian thực trong việc nâng cao tuổi thọ ắc quy
bằng giảm tổn hao nhiệt
Bảng 3.7: Đánh giá chất lượng dòng điện của phương pháp biến
phân với phương pháp quy hoạch động theo hướng rời rạc hóa và các
các phương pháp dựa trên luật điều khiển
Năng lượng tiêu
THD
Dòng
Tham số đánh giá tán trên ắc quy
(%)
điện ắc
cho 1 chu
quy lớn
Bộ điều khiển

trình(Wh)
nhất (A)
Sử dụng duy nhất ắc quy
0,2186
323,65
12,5
Bộ điều khiển mờ
0,09681
171,42
7,6
Bộ điều khiển dựa theo tần số
0,08671
159,57
5.5
Bộ điều khiển mờ kết hợp bộ lọc
0,06948
104,17
4.2
thông thấp
Phương pháp quy hoạch động
0,0267
1,845
theo hướng rời rạc hóa
Phương pháp biến phân
0,0248
1,732
3.6

21



Hình 3.36. Lưu đồ tính toán giá trị tối ưu cho giá trị đặt dòng điện
ắc quy

Hình 3.42. Dòng điện ắc quy, dòng điện siêu tụ và dòng điện yêu cầu
được xác định bằng phương pháp biến phân
22


Chương 4:
XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG
THỜI GIAN THỰC CHO HỆ THỐNG NĂNG
LƯỢNG TRONG Ô TÔ ĐIỆN
4.1 Xây dựng hệ thống mô phỏng HIL cấp tín hiệu (Signal level
HIL simulation) trên cơ sở bộ HIL 402 của hãng Typhoon
Xây dựng mô hình hệ thống trên HIL và vi điều khiển
Trong phạm vi luận án, Typhoon HIL 402 sẽ Typhoon có nhiệm
vụ giả lập phần cứng với bước tính 1µs, board mạch DSP dựng sẵn
mua kèm theo hệ thống sử dụng vi điều khiển DSP TMS320F2808 của
hãng Texas Intrustment làm vi điều khiển trung tâm sẽ thực hiện cấu
trúc điều khiển như trong Hình 4.4 và Hình 4.6. Kết quả được thể hiện
trên Hình 4.6.

Hình 4.4. Cấu trúc mô phỏng thời gian thực cấp tín hiệu sử dụng
HIL 402 của Typhoon cho ô tô điện i-MiEV

Hình 4.6.

Cấu trúc hệ thống phần cứng của i-MiEV trong
HIL402

23


Speed (m/s)

20

10

0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

0


50

100

150

200

250

300

350

400

0

50

100

150

200

250

300


350

400

It ract (A)

20
10
0
-10

Is c (A)

20
10
0
-10

Ib at (A)

5

0

-5
0

20

40


60

80

100

120

140

160

180

200

t(s)

Hình 4.12. Tốc độ, dòng điện yêu cầu, dòng điện của siêu tụ và dòng
điện của ắc-quy
4.2
Xây dựng mô hình mô phỏng HIL thu nhỏ (Reduced-Scale
HIL Simulation)
Trong phạm vi luận án, tác giả sẽ xây dựng mô hình mô phỏng
HIL thu nhỏ với cơ sở là:
 Siêu tụ 62F/125VDC thay bằng siêu tụ 58F/16,2VDC
 Bộ biến đổi công suất DC-DC và DC-AC đều dựa trên module
van công suất thông minh IPM 6MBP50VDA120-50 1200V /
50A

 Mạch điều khiển sử dụng card TMS320F28069M Texas
Instruments
 Ắc quy sử dụng hai chiếc 7,2 Ah-12V nối tiếp
4.3
Kết luận:
Chương 4 đã xây dựng thành công hệ thống quản lý năng lượng
cho ô tô điện trên nền tảng HIL402 của Typhoon và đã bước đầu xây
dựng cấu hình vật lý dạng thu nhỏ.
Các kết quả nghiên cứu với HIL402 đã tạo nền tảng cho việc triển
khai kiểm chứng các thuật toán khác cho quản lý năng lượng cho ô tô
điện một cách nhanh chóng hơn. Đây có thể coi là cơ sở để tiến hành
các bước nghiên cứu trong tương lai cho quản lý năng lượng cho ô tô
điện.
Các kết quả nghiên cứu với hệ thống sử dụng cấu hình vật lý dạng
thu nhỏ đã minh chứng khả năng hoạt động của mạch điện thực và là
tiền đề để xây dựng hệ thống đủ công suất (full-size) lắp trên ô tô điện

24


Hình 4.20. Mô hình mô phỏng HIL thu nhỏ của hệ thống quản lý
năng lượng

Hình 4.25 và 4.27. Dòng điện các nhánh van ở chế độ nạp và xả siêu
tụ trong điều khiển vòng kín dòng điện đặt ±2A
25