Analytische und optimierungsbasierte Untersuchungen zur kraftstoffoptimalen Betriebsstrategie von seriell-parallelen Hybridantrieben und Ableitung eines regelbasierten Energie-Management-Systems

Abstract

Ein Energie-Management-System (EMS) ist für Hybridfahrzeuge unerlässlich, um das Zusammenspiel der verschiedenen Antriebskomponenten – zumeist einen Verbrennungsmotor und eine oder mehrere E-Maschinen – zu steuern und den optimalen Betriebsmodus zu wählen. Die Entwicklung eines EMS für den Einsatz innerhalb der Fahrzeugantriebs-Software stellt insbesondere dann eine Herausforderung dar, wenn das Ziel besteht, die theoretischen Effizienzpotenziale eines Hybridsystems möglichst optimal auszuschöpfen. Da jede Hybridtopologie ein spezifisches EMS benötigt, erhöht sich der Entwicklungsaufwand, sofern ver-schiedene Hybridtopologien für unterschiedliche Einsatzzwecke in Betracht gezogen werden sollen.Ziel dieser Arbeit ist es, eine Methodik zur Auslegung eines EMS zu entwickeln, welche sowohl für parallele als auch serielle Hybride angewendet werden kann und gleichzeitig die Effizienzpotenziale der entsprechenden Hybridtopologie realisiert. Hierbei steht die Entwicklung eines regel- und kennfeldbasierten EMS für einen P24-Hybrid, welcher die Eigenschaften eines Parallel- als auch Seriellhybrids vereint, im Fokus. Als Grundlage hierfür dient eine aus der Literatur bekannte Methodik für die analytische Auslegung eines regelbasierten EMS für P2-Hybride. Die Untersuchungen betrachten ausschließlich die Kraftstoffoptimalität ohne Berücksichtigung von Schadstoffemissionen.Im Rahmen der Untersuchungen werden zunächst analytische Zusammenhänge für den seriellen Hybridbetrieb hergeleitet, welche die Berechnung der kraftstoffoptimalen Leistung der Verbrennungsmotor-Generator-Einheit und der optimalen Umschaltgrenze von Batterie- in Hybridbetrieb in Abhängigkeit eines Äquivalenzfaktors λ erlauben.Der Äquivalenzfaktors λ ist ein Maß zur Gewichtung der elektrischen Energiekosten gegenüber den Kraftstoffkosten in einem Hybridfahrzeug mit zwei Energiespeichern. Des Weiteren wird in Abhängigkeit von λ ein Zusammenhang hergeleitet, mit welchem der jeweils kraftstoffoptimale hybride Betriebsmodus – parallel oder seriell – in einem spezifischen Anforderungsbetriebspunkt bestimmt werden kann. Auf Basis dieser Zusammenhänge wird dann ein regel- und kennfeldbasiertes EMS für einen seriell-parallelen Hybrid (P24-Hy-brid) entwickelt und anhand global-optimaler Optimierungsrechnung mittels Dynamischer Programmierung gezeigt, dass damit die kraftstoffoptimale Betriebsweise erreicht werden kann.

The energy management system (EMS) of hybrid vehicles is essential to control the interaction of the various energy sources in a hybrid system and to select the optimum operating mode. However, the development of a real-time capable EMS is challenging, especially with the increasing number of different hybrid powertrain topologies.The aim of this work is to develop a methodology for designing an EMS that can be used for both parallel and serial hybrid drive concepts. The EMS should be real-time capable, analytically determinable and fuel-optimal. The work is based on a methodology established in the literature for parallel hybrids.Within this work, an analytical methodology is developed for serial operation, which allows the calculation of the fuel-optimal power output of the internal-combustion-engine-generator-unit (APU) and the optimal e-drive limit as a function of an equivalence factor λ. Another relationship in dependence of λ is derived with which the respective fuel-optimal hybrid operating mode – parallel or series – can be determined for a specific operating point. Based on these relationships, a control- and map-based EMS for a series-parallel hybrid (P24-hybrid) is then proposed and it is further shown that it is able to reproduce the fuel-optimal solution derived by global-optimal optimization.The presented rule-based EMS enables simple implementation while maximizing the efficiency potential of a series-parallel hybrid concept in real-time operation.