有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法

1.本发明属于有轨电车技术领域，特别是涉及有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法。

背景技术：

2.随着国民经济的快速发展，城市人口逐渐增加，大城市由于越来越多的人口数量导致城市拥堵与雾霾问题日益严重。由此，为了解决日益严重的环境问题与城市拥堵，建设完备的城市轨道交通、推进新能源技术的开发与应用、提高能源利用效率和大力推广节能技术，在我国具有十分重要的战略意义。
3.传统城市轨道车辆供电系统复杂且影响城市美观，无接触网的现代城市轨道交通供电方式受到了国内外的广泛关注。由于燃料电池单堆功率逐渐增大，大功率燃料电池在轨道交通领域取得了重大突破。自2002年第一台燃料电池轨道车辆在美国诞生，日本、德国、丹麦、西班牙、中国等相关研究机构都相继制定了新一代燃料电池动力有轨电车的研发计划。质子交换膜燃料电池混合动力有轨电车作为一种新能源有轨电车，采用质子交换膜燃料电池发电为系统提供能量，可以不依赖于接触网供电系统进行无网运行，同时降低了城轨项目投资成本，具有广阔的发展前景。
4.在新能源体系中，氢能是一种理想的二次能源，与其他能源相比，氢热值高，其能量密度(140mj/kg)是固体燃料(50mj/kg)的两倍多。且燃烧产物为水，是最环保的能源，既能以气、液相的形式存储在高压罐中，也能以固相的形式储存在储氢材料中。因此，氢被认为是最有希望取代传统化石燃料的能源载体。因此，氢作为能量媒介可以通过电解水(碱性液体电解、固体聚合物电解)与燃料电池技术实现高效率的互相转换，具备成比例放大到电网规模应用的潜力。
5.燃料电池混合动力系统的优化设计是一个多目标优化的问题。现有方法在于设计燃料电池混合动力系统的总体方案和拓扑结构，并进行了系统配置和牵引性能计算，然而针对混合动力系统设计，未对参数配置结果进行优化。现有方法在于基于动态过程计算了几种关键过程下机车的电力电量需求，并提供了不同的配置方案，依据经济性给出了最合理的参考，为同类车辆的设计提供了参考，然而只考虑牵引需求未考虑机车容载约束。现有方法在于中提出一种通过固定燃料电池输出功率求解超级电容和动力电池数量的参数匹配方法，并在此方法基础上采用改进粒子算法进行多目标寻优，然而此方法未考虑电车牵引过程种燃料电池持续输出能量，只考虑未储能系统的储能，因此结果依然具有较大的冗余。

技术实现要素：

6.为了解决上述问题，本发明提出了有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，通过满足列车的动力性能与容载性能，保证有轨电车用燃料电池混合动力系统的正常运作，保证系统的最优配置，减小系统冗余过高带来的影响；同时还兼顾了有轨电车
轴重与尺寸限制，降低了燃料电池前期购置成本以及后期维护成本，减小了混合动力系统的总体积和总质量，提升了混合动力系统运行的经济性。
7.为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，基于有轨电车用氢燃料电池混合动力系统包括燃料电池系统、锂电池系统以及超级电容系统，燃料电池系统作为发电装置提供主要的输出功率与能量，超级电容作为储能装置提供频繁的变载功率与回收制动功率，锂电池作为储能装置提供平稳的输出功率与回收制动能量，包括步骤：
8.s100，初始化各个系统；
9.s200，计算有轨电车各种行驶状态下的最大牵引功率与牵引能耗；
10.s300，基于氢燃料电池混合动力系统拓扑结构，完成燃料电池混合动力系统初始参数配置；
11.s400，以有轨电车综合性能为目标，根据所获得的最大牵引功率与牵引能耗，优化氢燃料电池混合动力系统参数配置；
12.s500，根据参数配置优化结果，判断系统输出功率与能量是否满足有轨电车动力性能设计需求，若不满足则重新调整质量权重系数与体积权重系数，直至氢燃料电池、锂电池以及超级电容输出功率与能量满足有轨电车动力性能设计需求。
13.进一步的是，在所述步骤s200中，根据有轨电车基本参数与动力学模型，计算有轨电车最大速度匀速直线行驶状态下的牵引功率p
case1
与牵引能耗e
case1
、最大爬坡匀速直线行驶下的牵引功率p
case2
与牵引能耗e
case2
和最大加速启动行驶牵引功率p
case3
与牵引能耗e
case3
，并存储结果。
14.进一步的是，在所述步骤s300中，基于三种行驶状态下的牵引功率与牵引能耗，根据单体氢燃料电池、单体超级电容以及单体锂电池的参数，求解单体氢燃料电池数量n
fc
、单体超级电容数量n
sc
以及单体锂电池的数量n
bat
。
15.进一步的是，采用鱼算法求解优化氢燃料电池混合动力系统参数，以有轨电车容载性能为目标函数，以最大速度匀速直线行驶、最大爬坡匀速行驶、最大加速启动、体积以及质量为约束条件，对氢燃料电池系统、超级电容系统以及锂电池系统单体数量进行优化，使得有轨电车用氢燃料混合动力系统具有一定冗余度的经济性运行。
16.进一步的是，所述参数配置优化采用鱼算法，包括步骤：
17.s401，初始化变量，输入有轨电车最大速度匀速直线行驶状态下的牵引功率p
case1
与牵引能耗e
case1
、最大爬坡匀速直线行驶下的牵引功率p
case2
与牵引能耗e
case2
和最大加速启动行驶牵引功率p
case3
与牵引能耗e
case3
，单体氢燃料电池最大输出功率p
fcmax
、单体超级电容最大输出功率p
scmax
与最大储能e
scmax
、单体锂电池最大输出功率p
batmax
与最大储能e
batmax
；
18.s402，构建燃料电池混合动力系统容载性能多目标函数:
19.j＝λ1l1+λ2l2；
20.式中，λ1为质量权重系数，λ2为体积权重系数，λ1+λ2＝1；l1为质量目标函数，l2为体积目标函数；
21.所述质量目标函数l1、体积目标函数l2为：
22.23.式中，n
fc
、n
bat
、n
sc
分别为优化后单体氢燃料电池、单体锂电池的数量以及单体超级电容数量，m
fc
、m
bat
、m
sc
、m
contrast
分为单体氢燃料电池质量、单体锂电池质量、单体超级电容质量以及燃料电池混合动力系统初始质量，v
fc
、v
bat
、v
sc
、v
contrast
分为氢燃料电池体积、单体锂电池体积、单体超级电容体积以及燃料电池混合动力系统初始体积；
24.s403，针对所述燃料电池混合动力系统容载性能多目标函数，对有轨电车用氢燃料电池混合动力系统进行约束，约束条件为：
25.匀速爬坡的自由变量约束方程为：
[0026][0027]
式中，r1为匀速爬坡约束条件，p
fcmax
为氢燃料电池最大输出功率，p
bat
为锂电池输出功率，e
bat
为锂电池输出能量，e
fc
为锂电池输出能量；
[0028]
静止加速启动自由变量约束方程为：
[0029][0030]
式中，r2为静止加速启动自由变量约束条件，p
sc
为锂电池输出功率，e
sc
锂电池输出能量；
[0031]
所述质量与体积的约束方程可以表示为：
[0032][0033]
式中，r3为质量与体积的约束条件，k1为氢燃料电池质量附加系数，g1为氢燃料电池体积附加系数，k2为锂电池质量附加系数，g2为锂电池体积附加系数，k3为超级电容质量附加系数；g3为超级电容体积附加系数，m
max
为有轨电车轴重限制，v
max
为有轨电车尺寸限制；
[0034]
s404，针对所述目标函数与约束条件，采用鱼算法优化单体氢燃料电池、单体超级电容以及单体锂电池的数量，计算燃料电池混合动力系统容载性能多目标函数值j，寻燃料电池混合动力系统容载性能多目标函最小值j
min
，并输出最小值下对应单体氢燃料电池、单体超级电容以及单体锂电池的最优配置数量。
[0035]
进一步的是，所述步骤s404中输出最优配置数量的过程包括步骤：
[0036]
s4041，输入燃料电池混合动力系统目标函数与约束条件，设定化人工鱼数量n、人工鱼维度n、最大迭代次数k；
[0037]
s4042，初始化每一条人工鱼初始值，包括单体氢燃料电池n
fc
、单体超级电容数量n
bat
以及单体锂电池数量n
sc
；
[0038]
s4043，第k次迭代计算时，第i条人工鱼进行觅食行为、聚行为以及追尾行为，每条人工鱼可得到三种行为下的单体氢燃料电池n
fc
、单体超级电容数量n
bat
以及单体锂电池数量n
sc
；进而计算得到第k次迭代的三种行为下多目标函数最小值为j
min
(k)，进而得到第k次迭代计算参数配置最优解n
fc
、n
bat
和n
sc
；
[0039]
s4044，判断是否i＝n，若否，则i＝i+1，重复上述操作，若是，则进入s4045；
[0040]
s4045，判断是否k＝k，若否，则重复上述操作，若是则输出燃料电池混合动力系统
参数配置优化结果，即n
fc
、n
bat
和n
sc
的值。
[0041]
进一步的是，所述步骤s500，根据所述参数配置优化结果，验证能否满足有轨电车动力性能与容载性能的需求，结合实际运行工况，完成有轨电车用氢燃料电池混合动力系统的稳定经济运行。
[0042]
进一步的是，所述参数配置结果验证方法，包括步骤：
[0043]
s501，输入配置完成的单体氢燃料电池、单体锂电池以及单体超级电容数量n
fc
、n
bat
和n
sc
；
[0044]
s502，输入有轨电车实际运行工况；
[0045]
s503，输出有轨电车需求功率p
load
、燃料电池系统输出功率p
fc
、超级电容系统输出功率p
sc
、锂电池系统输出功率p
bat
、有轨电车速度v、有轨电车加速度a以及有轨电车行驶距离l；
[0046]
s504，直到运行工况结束。
[0047]
采用本技术方案的有益效果：
[0048]
本发明对有轨电车氢燃料电池混合动力系统参数配置进行优化，首先根据有轨电车的主要技术参数以及动力学模型进行分析，得到了有轨电车在三种行驶状态下的牵引功率与牵引能量，然后通过满足有轨电车动力性能得到氢燃料电池混合动力系统初始参数配置数量，随后综合考虑有轨电车动力性能与容载性能，以牵引功率、牵引能耗、以及有轨电车轴重尺寸限制为约束，基于鱼算法优化配置数量，使得参数配置优化结果既能满足有轨电车动力性能需求。本发明通过满足列车的动力性能与容载性能，保证了有轨电车用燃料电池混合动力系统的正常运作，保证了系统的最优配置，减小了系统冗余过高带来的影响。本发明同时还兼顾了有轨电车轴重与尺寸限制，降低了燃料电池前期购置成本以及后期维护成本，减小了混合动力系统的总体积和总质量，提升了混合动力系统运行的经济性。
附图说明
[0049]
图1为本发明的有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法流程示意图；
[0050]
图2为本发明实施例中鱼算法优化参数配置流程示意图；
[0051]
图3为本发明实施例中参数配置结果验证流程示意图；
[0052]
图4为本发明实施例中氢燃料电池混合动力系统统拓扑结构。
具体实施方式
[0053]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
[0054]
在本实施例中，基于有轨电车用氢燃料电池混合动力系统包括燃料电池系统、锂电池系统以及超级电容系统，燃料电池系统作为发电装置提供主要的输出功率与能量，超级电容作为储能装置提供频繁的变载功率与回收制动功率，锂电池作为储能装置提供平稳的输出功率与回收制动能量。
[0055]
如图4所示，有轨电车用氢燃料电池混合动力系统包括燃料电池系统、锂电池系统、超级电容系统、dc/dc变换器、直流母线以及牵引负载。所述氢燃料电池系统作为发电装
置经dc/dc变换器连接至直流母线，提供主要的输出功率与能量；所述超级电容系统作为储能装置经dc/dc变换器连接至直流母线，提供频繁的变载功率与回收制动功率；所述锂电池系统作为储能装置提供平稳的输出功率与回收制动能量。
[0056]
参见图1所示，本发明提出了有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，包括步骤：
[0057]
s100，初始化各个系统；
[0058]
s200，计算有轨电车各种行驶状态下的最大牵引功率与牵引能耗；
[0059]
s300，基于氢燃料电池混合动力系统拓扑结构，完成燃料电池混合动力系统初始参数配置；
[0060]
s400，以有轨电车综合性能为目标，根据所获得的最大牵引功率与牵引能耗，优化氢燃料电池混合动力系统参数配置；
[0061]
s500，根据参数配置优化结果，判断系统输出功率与能量是否满足有轨电车动力性能设计需求，若不满足则重新调整质量权重系数与体积权重系数，直至氢燃料电池、锂电池以及超级电容输出功率与能量满足有轨电车动力性能设计需求。
[0062]
作为上述实施例的优化方案，在所述步骤s200中，根据有轨电车基本参数与动力学模型，计算有轨电车最大速度匀速直线行驶状态下的牵引功率p
case1
与牵引能耗e
case1
、最大爬坡匀速直线行驶下的牵引功率p
case2
与牵引能耗e
case2
和最大加速启动行驶牵引功率p
case3
与牵引能耗e
case3
，并存储结果。
[0063]
建立有轨电车动力学模型，基于有轨电车的基本参数，通过进行有轨电车的受力分析，在加速度为0且速度为最大运行时速时，计算有轨电车最大速度匀速直线行驶状态下的牵引功率p
case1
与牵引能耗e
case1
；在加速度为0，运行坡度为5
‰
时，计算有轨电车最大爬坡匀速直线行驶下的牵引功率p
case2
与牵引能耗e
case2
；在加速度为最大加速度且初始速度为0时，计算最大加速启动行驶牵引功率p
case3
与牵引能耗e
case3
。
[0064]
作为上述实施例的优化方案，在所述步骤s300中，基于三种行驶状态下的牵引功率与牵引能耗，根据单体氢燃料电池、单体超级电容以及单体锂电池的参数，求解单体氢燃料电池数量n
fc
、单体超级电容数量n
sc
以及单体锂电池的数量n
bat
。
[0065]
基于匀速直线行驶状态下的总体牵引功率p
case1
与单体燃料电池功率，折算所需燃料电池数量n
fc
；基于p
case3
与p
case3
的差额，以及单体超级电容的功率参数，折算所需超级电容的数量n
sc
；基于max{e
case1
，e
case2
，e
case3
}，以及单体锂电池所最大存储的能量，折算所需锂电池的数量n
bat
。
[0066]
作为上述实施例的优化方案，采用鱼算法求解优化氢燃料电池混合动力系统参数，以有轨电车容载性能为目标函数，以最大速度匀速直线行驶、最大爬坡匀速行驶、最大加速启动、体积以及质量为约束条件，对氢燃料电池系统、超级电容系统以及锂电池系统单体数量进行优化，使得有轨电车用氢燃料混合动力系统具有一定冗余度的经济性运行。
[0067]
如图2所示，参数配置优化采用鱼算法，包括步骤：
[0068]
s401，初始化变量，输入有轨电车最大速度匀速直线行驶状态下的牵引功率p
case1
与牵引能耗e
case1
、最大爬坡匀速直线行驶下的牵引功率p
case2
与牵引能耗e
case2
和最大加速启动行驶牵引功率p
case3
与牵引能耗e
case3
，单体氢燃料电池最大输出功率p
fcmax
、单体超级电容最大输出功率p
scmax
与最大储能e
scmax
、单体锂电池最大输出功率p
batmax
与最大储能e
batmax
；
[0069]
s402，构建燃料电池混合动力系统容载性能多目标函数:
[0070]
j＝λ1l1+λ2l2；
[0071]
式中，λ1为质量权重系数，λ2为体积权重系数，λ1+λ2＝1；l1为质量目标函数，l2为体积目标函数；
[0072]
所述质量目标函数l1、体积目标函数l2为：
[0073][0074]
式中，n
fc
、n
bat
、n
sc
分别为优化后单体氢燃料电池、单体锂电池的数量以及单体超级电容数量，m
fc
、m
bat
、m
sc
、m
contrast
分为单体氢燃料电池质量、单体锂电池质量、单体超级电容质量以及燃料电池混合动力系统初始质量，v
fc
、v
bat
、v
sc
、v
contrast
分为氢燃料电池体积、单体锂电池体积、单体超级电容体积以及燃料电池混合动力系统初始体积；
[0075]
s403，针对所述燃料电池混合动力系统容载性能多目标函数，对有轨电车用氢燃料电池混合动力系统进行约束，约束条件为：
[0076]
匀速爬坡的自由变量约束方程为：
[0077][0078]
式中，r1为匀速爬坡约束条件，p
fcmax
为氢燃料电池最大输出功率，p
bat
为锂电池输出功率，e
bat
为锂电池输出能量，e
fc
为锂电池输出能量；
[0079]
静止加速启动自由变量约束方程为：
[0080][0081]
式中，r2为静止加速启动自由变量约束条件，p
sc
为锂电池输出功率，e
sc
锂电池输出能量；
[0082]
所述质量与体积的约束方程可以表示为：
[0083][0084]
式中，r3为质量与体积的约束条件，k1为氢燃料电池质量附加系数，g1为氢燃料电池体积附加系数，k2为锂电池质量附加系数，g2为锂电池体积附加系数，k3为超级电容质量附加系数；g3为超级电容体积附加系数，m
max
为有轨电车轴重限制，v
max
为有轨电车尺寸限制；
[0085]
s404，针对所述目标函数与约束条件，采用鱼算法优化单体氢燃料电池、单体超级电容以及单体锂电池的数量，计算燃料电池混合动力系统容载性能多目标函数值j，寻燃料电池混合动力系统容载性能多目标函最小值j
min
，并输出最小值下对应单体氢燃料电池、单体超级电容以及单体锂电池的最优配置数量。
[0086]
具体的，所述步骤s404中输出最优配置数量的过程包括步骤：
[0087]
s4041，输入燃料电池混合动力系统目标函数与约束条件，设定化人工鱼数量n、人工鱼维度n、最大迭代次数k；
[0088]
s4042，初始化每一条人工鱼初始值，包括单体氢燃料电池n
fc
、单体超级电容数量nbat
以及单体锂电池数量n
sc
；
[0089]
s4043，第k次迭代计算时，第i条人工鱼进行觅食行为、聚行为以及追尾行为，每条人工鱼可得到三种行为下的单体氢燃料电池n
fc
、单体超级电容数量n
bat
以及单体锂电池数量n
sc
；进而计算得到第k次迭代的三种行为下多目标函数最小值为j
min
(k)，进而得到第k次迭代计算参数配置最优解n
fc
、n
bat
和n
sc
；
[0090]
s4044，判断是否i＝n，若否，则i＝i+1，重复上述操作，若是，则进入s4045；
[0091]
s4045，判断是否k＝k，若否，则重复上述操作，若是则输出燃料电池混合动力系统参数配置优化结果，即n
fc
、n
bat
和n
sc
的值。
[0092]
作为上述实施例的优化方案，所述步骤s500，根据所述参数配置优化结果，验证能否满足有轨电车动力性能与容载性能的需求，结合实际运行工况，完成有轨电车用氢燃料电池混合动力系统的稳定经济运行。
[0093]
如图3所示，所述参数配置结果验证方法，包括步骤：
[0094]
s501，输入配置完成的单体氢燃料电池、单体锂电池以及单体超级电容数量n
fc
、n
bat
和n
sc
；
[0095]
s502，输入有轨电车实际运行工况；
[0096]
s503，输出有轨电车需求功率p
load
、燃料电池系统输出功率p
fc
、超级电容系统输出功率p
sc
、锂电池系统输出功率p
bat
、有轨电车速度v、有轨电车加速度a以及有轨电车行驶距离l；
[0097]
s504，直到运行工况结束。
[0098]
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

技术特征：

1.有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，其特征在于，基于有轨电车用氢燃料电池混合动力系统包括燃料电池系统、锂电池系统以及超级电容系统，燃料电池系统作为发电装置提供主要的输出功率与能量，超级电容作为储能装置提供频繁的变载功率与回收制动功率，锂电池作为储能装置提供平稳的输出功率与回收制动能量，包括步骤：s100，初始化各个系统；s200，计算有轨电车各种行驶状态下的最大牵引功率与牵引能耗；s300，基于氢燃料电池混合动力系统拓扑结构，完成燃料电池混合动力系统初始参数配置；s400，以有轨电车综合性能为目标，根据所获得的最大牵引功率与牵引能耗，优化氢燃料电池混合动力系统参数配置；s500，根据参数配置优化结果，判断系统输出功率与能量是否满足有轨电车动力性能设计需求，若不满足则重新调整质量权重系数与体积权重系数，直至氢燃料电池、锂电池以及超级电容输出功率与能量满足有轨电车动力性能设计需求。2.根据权利要求1所述的有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，其特征在于，在所述步骤s200中，根据有轨电车基本参数与动力学模型，计算有轨电车最大速度匀速直线行驶状态下的牵引功率p
case1
与牵引能耗e
case1
、最大爬坡匀速直线行驶下的牵引功率p
case2
与牵引能耗e
case2
和最大加速启动行驶牵引功率p
case3
与牵引能耗e
case3
，并存储结果。3.根据权利要求2所述的有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，其特征在于，在所述步骤s300中，基于三种行驶状态下的牵引功率与牵引能耗，根据单体氢燃料电池、单体超级电容以及单体锂电池的参数，求解单体氢燃料电池数量n
fc
、单体超级电容数量n
sc
以及单体锂电池的数量n
bat
。4.根据权利要求3所述的有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，其特征在于，采用鱼算法求解优化氢燃料电池混合动力系统参数，以有轨电车容载性能为目标函数，以最大速度匀速直线行驶、最大爬坡匀速行驶、最大加速启动、体积以及质量为约束条件，对氢燃料电池系统、超级电容系统以及锂电池系统单体数量进行优化，使得有轨电车用氢燃料混合动力系统具有一定冗余度的经济性运行。5.根据权利要求4所述的有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，其特征在于，所述参数配置优化采用鱼算法，包括步骤：s401，初始化变量，输入有轨电车最大速度匀速直线行驶状态下的牵引功率p
case1
与牵引能耗e
case1
、最大爬坡匀速直线行驶下的牵引功率p
case2
与牵引能耗e
case2
和最大加速启动行驶牵引功率p
case3
与牵引能耗e
case3
，单体氢燃料电池最大输出功率p
fcmax
、单体超级电容最大输出功率p
scmax
与最大储能e
scmax
、单体锂电池最大输出功率p
batmax
与最大储能e
batmax
；s402，构建燃料电池混合动力系统容载性能多目标函数:j＝λ1l1+λ2l2；式中，λ1为质量权重系数，λ2为体积权重系数，λ1+λ2＝1；l1为质量目标函数，l2为体积目标函数；所述质量目标函数l1、体积目标函数l2为：
式中，n
fc
、n
bat
、n
sc
分别为优化后单体氢燃料电池、单体锂电池的数量以及单体超级电容数量，m
fc
、m
bat
、m
sc
、m
contrast
分为单体氢燃料电池质量、单体锂电池质量、单体超级电容质量以及燃料电池混合动力系统初始质量，v
fc
、v
bat
、v
sc
、v
contrast
分为氢燃料电池体积、单体锂电池体积、单体超级电容体积以及燃料电池混合动力系统初始体积；s403，针对所述燃料电池混合动力系统容载性能多目标函数，对有轨电车用氢燃料电池混合动力系统进行约束，约束条件为：匀速爬坡的自由变量约束方程为：式中，r1为匀速爬坡约束条件，p
fcmax
为氢燃料电池最大输出功率，p
bat
为锂电池输出功率，e
bat
为锂电池输出能量，e
fc
为锂电池输出能量；静止加速启动自由变量约束方程为：式中，r2为静止加速启动自由变量约束条件，p
sc
为锂电池输出功率，e
sc
锂电池输出能量；所述质量与体积的约束方程可以表示为：式中，r3为质量与体积的约束条件，k1为氢燃料电池质量附加系数，g1为氢燃料电池体积附加系数，k2为锂电池质量附加系数，g2为锂电池体积附加系数，k3为超级电容质量附加系数；g3为超级电容体积附加系数，m
max
为有轨电车轴重限制，v
max
为有轨电车尺寸限制；s404，针对所述目标函数与约束条件，采用鱼算法优化单体氢燃料电池、单体超级电容以及单体锂电池的数量，计算燃料电池混合动力系统容载性能多目标函数值j，寻燃料电池混合动力系统容载性能多目标函最小值j
min
，并输出最小值下对应单体氢燃料电池、单体超级电容以及单体锂电池的最优配置数量。6.根据权利要求5所述的有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，其特征在于，所述步骤s404中输出最优配置数量的过程包括步骤：s4041，输入燃料电池混合动力系统目标函数与约束条件，设定化人工鱼数量n、人工鱼维度n、最大迭代次数k；s4042，初始化每一条人工鱼初始值，包括单体氢燃料电池n
fc
、单体超级电容数量n
bat
以及单体锂电池数量n
sc
；s4043，第k次迭代计算时，第i条人工鱼进行觅食行为、聚行为以及追尾行为，每条人工鱼可得到三种行为下的单体氢燃料电池n
fc
、单体超级电容数量n
bat
以及单体锂电池数量n
sc
；进而计算得到第k次迭代的三种行为下多目标函数最小值为j
min
(k)，进而得到第k次迭代计算参数配置最优解n
fc
、n
bat
和n
sc
；
s4044，判断是否i＝n，若否，则i＝i+1，重复上述操作，若是，则进入s4045；s4045，判断是否k＝k，若否，则重复上述操作，若是则输出燃料电池混合动力系统参数配置优化结果，即n
fc
、n
bat
和n
sc
的值。7.根据权利要求6所述的有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，其特征在于，所述步骤s500，根据所述参数配置优化结果，验证能否满足有轨电车动力性能与容载性能的需求，结合实际运行工况，完成有轨电车用氢燃料电池混合动力系统的稳定经济运行。8.根据权利要求7所述的有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，其特征在于，所述参数配置结果验证方法，包括步骤：s501，输入配置完成的单体氢燃料电池、单体锂电池以及单体超级电容数量n
fc
、n
bat
和n
sc
；s502，输入有轨电车实际运行工况；s503，输出有轨电车需求功率p
load
、燃料电池系统输出功率p
fc
、超级电容系统输出功率p
sc
、锂电池系统输出功率p
bat
、有轨电车速度v、有轨电车加速度a以及有轨电车行驶距离l；s504，直到运行工况结束。

技术总结

本发明公开有轨电车用氢燃料电池混合动力系统参数配置优化方法，包括步骤：计算有轨电车各种行驶状态下的最大牵引功率与牵引能耗；基于氢燃料电池混合动力系统拓扑结构，完成燃料电池混合动力系统初始参数配置；以有轨电车综合性能为目标，根据所获得的最大牵引功率与牵引能耗，优化氢燃料电池混合动力系统参数配置；判断系统输出功率与能量是否满足有轨电车动力性能设计需求，调整质量权重系数与体积权重系数。本发明保证有轨电车用燃料电池混合动力系统的正常运作和最优配置，减小系统冗余过高带来的影响；对有轨电车轴重与尺寸限制，降低了前期购置成本以及后期维护成本，减小了总体积和总质量，提升了混合动力系统运行的经济性。的经济性。的经济性。