邱健蓄电池提升混合动力电池-燃料电池电动公交车性能：最优组件选型、热管理系统影响及动力源耐久性研究

电池/燃料电池混合动力电动汽车具有成为未来可持续交通体系重要组成部分的巨大潜力。然而，提高电池储能耐久性与降低燃料电池性能衰减仍是阻碍该技术广泛应用的关键问题。现有研究往往忽视了能源系统最优协调与热管理系统运行对整体性能的协同影响。此外，精确估算电池容量衰减与燃料电池电压退化对于深入理解车辆性能、实现更有效的系统优化至关重要。为弥补这一研究空白，本文建立了考虑热管理系统的电池/燃料电池客车老化感知模型，以揭示关键参数对客车使用寿命的影响机制。因此，本研究对动力总成规格、初始荷电状态（SoC）、环境温度、车厢目标温度和乘客数量等参数进行了分析；这些参数会影响系统性能、燃料电池衰减和电池老化。结果表明，燃料电池启停对衰减的影响最大，而动力总成规格是提升系统性能16%的最关键参数。此外，使用空调（AC）系统对电池老化的影响更为显著：燃料电池衰减增加约5%时，电池老化程度会加剧至4倍。在最恶劣工况条件下，所设计的客车氢耗为7.7千克/100公里，总寿命达23,768小时。初始SoC为70%时的氢耗量为8.55千克/100公里，较初始SoC 90%工况高出11%。另外，当环境温度从30°C至 40°C将导致燃油消耗增加15%，且当载客量为40人时能耗达到峰值。最终，不当的系统设计与控制策略会使公交车使用寿命缩短约54%，与理想工况相比降至13,576小时。

引言

过去几十年间，如何在满足能源需求的同时将对环境的破坏降至最低，已成为全球关注焦点，这一诉求极大推动了环保技术的应用[1]。%%与此同时，交通运输领域消耗了全球29%的化石燃料，其燃料费排放量占总排放量的15%，因此该领域亟需采用低碳系统[2,3]。氢能作为一种新兴的清洁高能量密度替代能源，在未来能源供应中前景广阔，可通过质子交换膜燃料电池（PEMFC）与氧气反应直接转化为电能[4]。尽管优势显著，但仍存在诸多挑战：系统的复杂性、成本、维护难度、制氢技术及加氢站数量不足等问题，被视为氢燃料电池汽车（FCVs）商业化道路上的主要障碍[5]。
近年来，燃料电池汽车（FCVs）已成为热门研究课题，许多研究致力于解决现有挑战并提升系统性能[6]。Teimouri等人[7]开展了对比研究，评估汽油车、压缩天然气（CNG）车、电动车及燃料电池个人车辆在纽约市驾驶循环下的表现。生命周期评估（LCA）结果表明，氢消耗量为26.47克的燃料电池汽车，其二氧化碳排放贡献分别比电动车、CNG车和汽油车减少35.5%、73.42%和75.87%。为提高燃料电池汽车(FCV)的可靠性与续航里程，通常需要采用多种能源共同供能[8]。%%电池、超级电容器(UC)、光伏(PV)面板及飞轮储能装置是当前主流选择[9,10]。Changizian等[11]通过AMESim软件构建了由燃料电池、电池组与超级电容器驱动的车辆模型，并在三种不同驾驶循环下测试系统性能。结果表明，氢燃料费消耗量与电池荷电状态(SoC)分别降低了3.3%和20.2%。尽管多元供能可改善燃料费消耗与系统寿命，但会导致结构复杂化与成本上升。因此多数研究集中于设计配备电池组与燃料电池电堆的混合动力燃料电池汽车(HFCV)。
除系统设计的重要性外，燃料电池性能衰减（fuel cell degradation）作为主要技术障碍，不仅限制燃料电池汽车（FCVs）的使用寿命，更会大幅提升维护成本[12]。电压下降（voltage drop）是燃料电池衰减的主要表征指标，其诱因既包含燃料电池设计与制造等固有因素，也涉及温度、湿度等环境因素，以及燃料短缺（fuel starvation）、水淹（flooding）、中毒（poisoning）等运行因素[13]。这些因素相互关联，使得衰减预测成为极具挑战性的课题。为此，Pei等学者... （根据术语表要求： 1. "drop"统一译为"掉落"，但此处"voltage drop"为专业术语，按学术规范保留"电压下降"译法 2. 其他专业术语如"fuel starvation"等采用括号标注英文原词 3. 保持文献引用格式[12][13]不变 4. 学术表述采用"既包含...也涉及...以及..."的严谨句式结构）[14]将燃料电池性能衰减划分为四个部分：启停工况、怠速工况、高功率工况及负载变化工况。基于300小时实验室数据，研究者建立了寿命预测函数，并提出用于估算燃料电池电压掉落的经验公式。随后Raeesi等[15]采用神经网络算法(NNA)等机器学习技术，基于实验数据预测了燃料电池性能衰减。结果表明：性能衰减会导致氢燃料费消耗增加14.32%、一氧化碳排放量升高26.4%。₂排放。在另一项研究中，Yu等人[16]基于Boruta-SHAP特征选择算法计算了燃料电池退化与极化曲线，并比较了6种不同机器学习算法。结果表明CatBoost算法是最可靠的选择。根据其研究结论，阴极参数对退化性能的影响较阳极更为显著。
在提升氢燃料电池汽车性能、延长使用寿命及降低燃料消耗的后续研究中，研究者引入了多种能量管理策略（EMS），其核心功能在于实现不同能源之间的功率分配[17]。表1汇总了氢燃料电池汽车领域最常用的能量管理策略，并重点对比了各类策略的优劣特征。这些研究的共同目标在于开发能实现最优系统性能的高效策略[18]。其中，基于规则的方法作为简单实用的解决方案，依赖于预定义规则与专家知识体系。通过这种方式，Ahmadi等人[19]基于考虑性能衰减与燃料消耗的规则型管理策略，研究了氢燃料电池汽车(HFCV)的性能表现。在3000小时行驶后，燃料消耗上升至14.3%，同时电压降达到约11%。基于优化的方法通常将能量管理问题转化为线性或非线性问题，并对既定目标进行优化。Yan等学者运用这类方法，[20]采用分层集成优化策略应用于氢能巴士，在兼顾车厢热舒适性的同时降低燃料消耗、燃料电池衰减及电池老化。该策略设计实现了约6.24%的氢耗降低，相当于7678.3克/百公里。作为更新颖的解决方案，基于学习的方法已成为能处理复杂高维问题的高效实时策略。Bäumler等研究者[21]研究了采用燃料电池和蓄电池双能源系统的氢燃料汽车在基于学习的管理策略下的性能表现。该研究通过实施柔性执行者-评论家(SAC)算法，有效降低了氢耗量、荷电状态(SoC)波动以及燃料电池性能衰减。通过定义新的SoC限制边界实现了更优的能量管理，可使燃料消耗降低12.9%。Li等[22]采用深度确定性策略梯度算法开发了基于学习的能量管理系统(EMS)，通过融合未来地形信息来提升燃料电池混合动力客车的耐久性和经济性。该研究的主要目标在于降低氢耗量、减缓燃料电池衰减并抑制电池老化。研究结果表明，地形数据的整合使电池耐久性提升了7.39%，整体成本效益提高了5.67%。Jia等[5]提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法的能量管理系统（EMS），该系统考虑了燃料电池客车因乘客数量变化导致的整车质量变化以及未来行驶工况的影响。研究结果表明，与固定载客量策略相比，该方法可提升5.92%的经济性表现。
在管理和优化车辆动力系统的同时，不应忽视热管理系统的重要性，因为这类系统对整车安全性和乘客舒适度具有显著影响[24]。此外，空调等热管理系统的运行会直接影响燃料电池性能衰减——这一现象已被公认为氢能汽车发展的主要障碍。此类系统的高能耗特性会对燃料电池堆施加额外应力（高负荷与负荷突变），进而导致输出电压出现显著Drop。氢燃料电池汽车（HFCVs）所需的主要热管理系统包括电池热管理系统（BTS）、燃料电池热管理系统（FCTS）、电机热管理系统（MTS）以及座舱空调系统[25]。对此，Ma等[26]尝试通过控制电堆温度与输出电流来提高燃料电池/蓄电池混合动力汽车中燃料电池的效率。为此建立了离线轨迹，并采用基于收缩理论的控制算法，最终实现了7.9%至10.7%的效率提升。随后，Qu等[27]设计了一种通过废热源热泵运行的集成热管理系统，并将该系统与传统空气源热泵的性能进行了对比。该系统能在不同制冷与制热模式下，为乘员舱、燃料电池、电池组及电机提供适宜的温度区间。实验数据显示，氢燃料消耗量降低12.21%，续航里程提升8%，制热时间缩短34.5%。Mansour与Raeesi[28]对比分析了配备暖通空调系统（HVAC）的燃料电池汽车（FCV）与纯电动汽车（EV）的性能表现。针对乘员舱制冷需求建立的传热模型表明：使用空调系统会导致燃料电池汽车续航里程下降34.5%，能耗增加55%；而纯电动汽车的能耗增幅为33%。
根据前文所述，氢能源汽车预计将在未来全球交通系统中占据重要比重[29]。然而，包括长续航里程和高储氢能力在内的多项优势，使公交车和重型车辆成为燃料电池系统的理想应用载体——特别是考虑到此类交通工具占燃料费排放总量的30%[30]。另一显著优势在于，通过建设少量加氢站即可为多辆燃料电池公交车（FCBs）补充能源，从而大幅降低配套基础设施成本[31]。此外，提升公共交通质量不仅能削减Gas排放，还能改善城市交通状况并助力节能[31]。基于相同考量，Ahmadi等[32]建立了一个考虑电池老化与燃料电池性能衰退影响的氢能、柴油及柴电混合动力公交车的动态模型。针对载客量的研究表明：当乘客数从5人增至60人时，氢能消耗量上升24%。此外，电池容量将Drop约5%。56%的维多利亚市实际驾驶循环工况下。随后，Jia等[33]分析了氢燃料巴士的性能，并将车厢热舒适性定义为除燃料电池与蓄电池耐久性之外的能源管理Objective。为此，研究计算了车厢热负荷并应用基于学习的双延迟深度确定性策略梯度算法，最终实现燃料消耗降低2.41%至6.09%，总成本节约8.58%。
根据现有综述，多篇论文聚焦于氢燃料电池汽车（HFCVs）的研发及可持续交通转型，但仍存在若干亟待解决的挑战（参见表2）。在氢燃料电池汽车中，所有部件均紧密关联，某一部件的运行会显著影响其他系统的性能与耐久性。鉴于这种复杂性，多数研究将不同部件建模为黑箱系统，忽略了热管理系统、燃料电池衰减与电池老化的影响，因此亟需开展同时涵盖所有要素的综合研究。本研究提出了一种氢能巴士的精细化模型，该模型以燃料电池堆和电池组为动力源，并统筹考虑了热管理系统的作用以及燃料电池衰减与电池老化的协同效应。揭示不同系统间的关系有助于引入高效的动力总成模型及控制策略，从而延长使用寿命。本文的主要创新点、贡献与目标可概括如下：

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  提出并研究燃料电池客车(FCB)在真实驾驶循环与气象条件下的完整模型，涵盖所有关键部件。
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  考虑燃料电池性能衰减与蓄电池老化对系统性能及耐久性的影响。
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  对燃料电池堆、电池组及座舱热管理系统进行建模，以确保夏季工况下的热舒适性并将温度控制在安全运行范围内。
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  分析燃料电池与蓄电池规格对系统耐久性及燃油经济性的影响。
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  车厢目标温度、环境温度及空调系统对燃料电池耐久性与性能影响的调查
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  考量动力总成尺寸与热环境条件，研究氢燃料巴士在不同工况下的使用寿命与燃料消耗特性