燃料电池充电系统调节方法、装置、设备和介质与流程

1.本技术涉及燃料电池充电管理技术领域，尤其涉及燃料电池充电系统调节方法、装置、设备和介质。


背景技术：

2.随着氢能以及电动汽车的发展，将氢气用于燃料电池发电，并给电动汽车充电的氢能充电站逐渐增多。氢能充电系统，主要由燃料电池系统和动力电池系统构成的电-电混合的混合供电系统。车辆充电时的需求功率随着电池soc（荷电状态）、电池温度等变化。如果简单的直接根据车辆充电功率需求，而随动调节燃料电池系统的输出功率的能量管理策略，对燃料电池的寿命以及氢耗会有较大的负面影响。在满足寿命的前提下，同时又能改善燃料经济性对氢能充电系统的全生命周期成本影响很大。
3.现有的能量管理方法，主要为功率跟随模式，该模式存在着燃料电池系统功率变化频繁，严重影响燃料电池系统寿命。当有大功率充电需求时，燃料电池经常工作到高功率低效率区，未能很好的利用动力电池的储能特性，经济性方面不够理想。还有根据动力电池的荷电状态soc来调节燃料电池系统输出功率的模式，该模式下燃料电池的功率输出变化较为平缓，改善了燃料电池系统的寿命，但是因为和充电需求功率没有较强的相关性，导致经济性不佳。而且上述这些能量管理方法，都属于瞬时能量管理的方法，难以从电动汽车整段充电过程的全程功率需求上来实现经济性的全局优化。


技术实现要素：

4.（一）发明目的鉴于上述问题，为了在满足整段充电过程能量需求的前提下，实现燃料电池充电系统的功率需求最低，同时还能使得燃料电池充电系统获得更优的氢耗和更长的系统寿命，本公开提供了以下技术方案。
5.（二）技术方案本公开实施例的第一方面，提供了一种燃料电池充电系统调节方法，其特征在于，包括：确定目标车辆的充电功率需求预测曲线；基于上述目标车辆的充电功率需求预测曲线确定上述目标车辆的总需求能量预测曲线；基于上述目标车辆的总需求能量预测曲线分别确定燃料电池充电系统中燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线；确定平均功率参考线；基于上述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线、总能量最小消耗预测曲线和上述平均功率参考线生成燃料电池系统期望运行功率曲线；基于上述燃料电池系统期望运行功率曲线调整燃料电池充电系统当前运行参数。
6.在一些可能的实施例中，上述确定目标车辆的充电功率需求预测曲线，包括：基于上述目标车辆与燃料电池充电系统之间的通讯协议获取上述目标车辆的充电相关信息；基于上述充电相关信息，匹配至对应电池充电过程的历史统计数据，再结合上述目标车辆电池当前情况，得到充电过程中预期的电池温度随soc的变化曲线，并根据对应电池充电过程的历史统计数据，得出某一温度下的开路电压与soc的关系、充电电流与soc的关系以及电池内阻信息，基于某时刻的soc和温度得出某时刻的开路电压，再结合电池内阻、充电电流得出某时刻的端电压，通过某时刻的充电电流与端电压得到某时刻的充电功率需求预测值，得出上述目标车辆的充电功率需求预测曲线。
7.在一些可能的实施例中，上述目标车辆的充电功率需求预测曲线确定上述目标车辆的总需求能量预测曲线，包括：基于上述充电功率需求预测曲线，确定每个时间段内目标车辆的需求能量表达式；将上述目标车辆的需求能量表达式进行积分，得到目标车辆的总需求能量预测曲线。
8.在一些可能的实施例中，上述基于上述目标车辆的总需求能量预测曲线分别确定燃料电池充电系统中燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线，包括：基于上述目标车辆的总需求能量预测曲线、充电起始时刻燃料电池充电系统中的动力电池系统初始电量、燃料电池充电系统中的动力电池系统的可用电量上限和可用电量下限，分别确定燃料电池系统的初始总能量最大消耗预测曲线和初始总能量最小消耗预测曲线；基于燃料电池充电系统中的动力电池系统的充放电效率，分别修正上述燃料电池系统的初始总能量最大消耗预测曲线和初始总能量最小消耗预测曲线得到燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线。
9.在一些可能的实施例中，上述确定平均功率参考线，包括：确定充电终止时刻；基于充电起始时刻和上述充电终止时刻确定平均功率参考线。
10.在一些可能的实施例中，上述确定充电终止时刻，包括：根据大数据统计的历史车辆充电间隔时长信息或现场摄像头捕捉的排队车辆情况，获得预测的下一辆车的充电开始时刻；若目标车辆与预测的下一辆车的充电开始时刻之间无空闲时间，则充电终止时刻为目标车辆充电结束时刻；若目标车辆与预测的下一辆车的充电开始时刻之间有空闲时间，则充电终止时刻为：燃料电池充电系统中的动力电池的soc_end达到期望值的时刻和预测的下一辆车的充电开始时刻中时间短的作为充电终止时刻；其中soc_end为充电终止时刻燃料电池充电系统中的动力电池的soc。
11.在一些可能的实施例中，上述基于上述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线、总能量最小消耗预测曲线和上述平均功率参考线生成燃料电池系统期望运行功率曲
线，包括：基于路径遍历算法，以上述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线作为约束，确定燃料电池系统初始期望运行功率曲线；基于燃料电池充电系统中的动力电池系统内阻，计算动力电池损耗曲线；将上述动力电池损耗曲线叠加至上述燃料电池系统初始期望运行功率曲线，得到燃料电池系统期望运行功率曲线。
12.本公开实施例的第二方面，提供了一种燃料电池充电系统调节装置，包括：功率曲线确定单元，被配置成确定目标车辆的充电功率需求预测曲线；能量曲线确定单元，被配置成基于上述目标车辆的充电功率需求预测曲线确定上述目标车辆的总需求能量预测曲线；极限能量曲线确定单元，被配置成基于上述目标车辆的总需求能量预测曲线分别确定燃料电池充电系统中燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线；参考线确定单元，被配置成确定平均功率参考线；期望曲线生成单元，被配置成基于上述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线、总能量最小消耗预测曲线和上述平均功率参考线生成燃料电池系统期望运行功率曲线；调整单元，被配置成基于上述燃料电池系统期望运行功率曲线调整燃料电池充电系统当前运行参数；其中，所述确定目标车辆的充电功率需求预测曲线，包括：基于所述目标车辆与燃料电池充电系统之间的通讯协议获取所述目标车辆的充电相关信息；基于所述充电相关信息，匹配至对应电池充电过程的历史统计数据，再结合所述目标车辆电池当前情况，得到充电过程中预期的电池温度随soc的变化曲线，并根据对应电池充电过程的历史统计数据，得出某一温度下的开路电压与soc的关系、充电电流与soc的关系以及电池内阻信息，基于某时刻的soc和温度得出某时刻的开路电压，再结合电池内阻、充电电流得出某时刻的端电压，通过某时刻的充电电流与端电压得到某时刻的充电功率需求预测值，得出所述目标车辆的充电功率需求预测曲线。
13.本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可以在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
14.本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
15.（三）有益效果本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本公开在满足整段充电过程能量需求的前提下，实现燃料电池充电系统的功率需求最低，同时还能使得燃料电池充电系统获得更优的氢耗和更长的系统寿命。
附图说明
16.为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
17.图1是根据本公开的燃料电池充电系统调节方法的一些实施例的流程图；图2是根据本公开的充电系统和电动汽车之间的连接示意图；图3是根据本公开的目标车辆充电过程示例图；图4是本公开的燃料电池在燃料电池充电系统中的动力电池soc起点和终点平衡情况下的期望运行能量消耗曲线确定过程图；图5是本公开的燃料电池在燃料电池充电系统中的动力电池soc起点小于终点情况下的期望运行能量消耗曲线确定过程图；图6是本公开的燃料电池在燃料电池充电系统中的动力电池soc起点大于终点情况下的期望运行能量消耗曲线确定过程图；图7是根据本公开的燃料电池充电系统调节装置的一些实施例的结构示意图；图8是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
18.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
19.另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
20.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
21.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
22.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
23.下面参考图1详细描述本公开的燃料电池充电系统调节方法，如图1所示，本公开的方法主要包括有以下步骤s101至s106。
24.s101，确定目标车辆的充电功率需求预测曲线。
25.在一些实施例中，目标车辆可以是正在利用本公开的燃料电池充电系统进行充电的电动汽车，燃料电池充电系统调节方法的执行主体可以通过以下步骤确定目标车辆的充电功率需求预测曲线：第一步，基于上述目标车辆和上述燃料电池充电系统之间的通讯协议获取上述目标车辆的充电相关信息。这里，目标车辆和燃料电池充电系统之间通过通讯连接，燃料电池充电系统，是主要由燃料电池系统和动力电池系统构成的电-电混合的混合供电系统，通过
上述混合供电系统向目标车辆供电，如图2所示。通过目标车辆和燃料电池充电系统之间的通讯协议获取目标车辆的充电相关信息，具体的，充电相关信息包括：目标车辆电池的型号、荷电状态、额定容量、额定电压、温度、当前电压、需求电压、需求电流、最高允许温度，目标车辆vin码，剩余充电时间等；需求电压、需求电流分别为目标车辆的电池充电过程中其电压、电流的上限值。
26.第二步，基于上述车辆充电相关信息确定目标车辆的充电功率需求预测曲线。进一步的，基于所述充电相关信息，匹配至对应电池充电过程的历史统计数据，再结合所述目标车辆电池当前情况，得到充电过程中预期的电池温度随soc的变化曲线，并根据对应电池充电过程的历史统计数据，得出某一温度下的开路电压与soc的关系、充电电流与soc的关系以及电池内阻信息，基于某时刻的soc和温度得出某时刻的开路电压，再结合电池内阻、充电电流得出某时刻的端电压，通过某时刻的充电电流与端电压得到某时刻的充电功率需求预测值，得出所述目标车辆的充电功率需求预测曲线，如图3所示。
27.举例来说，通过目标车辆vin码可以查询到目标车辆的具体车型信息以及电池型号信息，根据电池型号信息查询电池信息数据库，即大数据信息，可以获知该型号电池充电过程中温度变化的历史统计数据。基于上述历史统计数据，结合目标车辆电池当前的soc、温度、环境信息，得到充电过程中预期的电池温度随soc的变化曲线。
28.另外，根据电池型号信息查询电池信息数据库，还可以获知该型号的电池在某一温度下的开路电压ocv随soc的变化曲线、充电电流i随soc的变化曲线以及电池内阻ri信息。
29.根据电池模型，可以得到充电t时刻的soc(t)=soc(t-1)+i*δt/ah，其中t为某一时刻，t-1为上一时刻，δt为两个时刻的时间间隔，i为充电电流，ah为额定容量。
30.根据t时刻的荷电状态soc(t)，结合上述某一温度下的开路电压ocv随soc的变化曲线，可以获得t时刻的开路电压ocv(t)。
31.根据t时刻的开路电压ocv(t)，结合电池内阻ri信息，可以获得t时刻的电池端电压u(t)。
32.具体的，u(t)=ocv(t)*n+i*ri*n，其中ocv(t)为t时刻的开路电压，i为充电电流，ri为电池内阻，n为电池的串联节数。
33.电池的串联节数n可以根据目标车辆电池的当前电压和单体电压计算得到，具体地，电池的串联节数n=电压/单体电压，结果可以就近取整。
34.目标车辆的充电功率需求预测曲线为充电功率需求预测值preq_pre随充电时间变化的曲线，当充电时刻为t时，目标车辆的充电功率需求预测值为preq_pre（t）。
35.具体来说，preq_pre（t）=u(t)*i，其中u(t)为t时刻的电池端电压，即充电电压，i为充电电流。
36.以当前时刻为起点，持续进行上述模拟过程，可以获得从当前充电时刻到充电结束时刻，预期的充电功率变化过程，形成目标车辆的充电功率需求预测曲线。
37.需要说明的是，上述充电过程中，充电电压和充电电流上限不得超过目标车辆电池的需求电压和需求电流。
38.s102，基于上述目标车辆的充电功率需求预测曲线确定目标车辆的总需求能量预测曲线。
39.在一些实施例中，燃料电池充电系统调节方法的执行主体可以通过以下步骤确定目标车辆的总需求能量预测曲线：第一步、基于上述充电功率需求预测曲线，确定δt时间段内目标车辆的需求能量表达式δe_total。
40.具体地，δe_total=preq_pre(t)*δt。
41.第二步、将上述目标车辆的需求能量表达式进行积分，得到目标车辆的总需求能量预测曲线。
42.具体地，通过对δe_total进行积分，可以获得目标车辆充电所需要的总能量e_total和运行时间t之间的预测曲线。如图4所示，x轴为运行时间t，y轴为目标车辆充电所需要的总能量e_total，充电起始时刻为起点，画出目标车辆充电所需要的总能量e_total随运行时间t的变化曲线，直到充电的终止时刻t_end。
43.s103，基于上述目标车辆的总需求能量预测曲线分别确定燃料电池充电系统中燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线。
44.在一些实施例中，燃料电池充电系统调节方法的执行主体可以通过以下步骤分别确定上述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线：第一步、基于上述目标车辆的总需求能量预测曲线、充电起始时刻燃料电池充电系统中的动力电池系统初始电量、燃料电池充电系统中的动力电池系统的可用电量上限和可用电量下限，分别确定燃料电池系统的初始总能量最大消耗预测曲线和初始总能量最小消耗预测曲线。
45.这里，基于上述目标车辆的总需求能量预测值，结合充电起始时刻燃料电池充电系统中的动力电池系统初始电量soc_ini，考虑到动力电池系统的可用电量上限soc_max和可用电量下限soc_min，可以分别得到随运行时间t变化的燃料电池系统累计的总能量最大消耗值e_totalmax和最小消耗值e_totalmin，具体地，e_totalmax=e_total+e_battery * (soc_max-soc_ini)/100；e_totalmin=e_total-e_battery * (soc_ini-soc_min)/100；其中，e_battery为燃料电池充电系统中动力电池的soc为100%时所储存的电量。
46.第二步、基于燃料电池充电系统中的动力电池系统的充放电效率，分别修正上述燃料电池系统的初始总能量最大消耗预测曲线和初始总能量最小消耗预测曲线得到燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线。
47.这里，上述计算燃料电池充电系统中的动力电池可用上限电量和下限电量时，考虑到动力电池充放电过程的能量损失，可以按照动力电池的充电效率和放电效率分别修正后得到实际有效的可用电量上下限。
48.s104，确定平均功率参考线。
49.在一些实施例中，燃料电池充电系统调节方法的执行主体可以通过以下步骤确定平均功率参考线：第一步、确定充电终止时刻。
50.需要说明的是，燃料电池充电系统里的动力电池一般不进行外接充电，动力电池的电能主要来自于燃料电池系统发电过程以及车辆反向供电过程（如有的话）对动力电池的充电。如果是完整的充电循环工况，一般情况下，充电终止时刻燃料电池充电系统中的动
力电池的soc_end和起始时刻的soc_ini基本维持平衡（即此时soc_end=soc_ini）。如果本次车辆充电开始时刻，燃料电池充电系统中的动力电池的soc_ini偏离期望值，则可以在目标车辆充电结束后，利用下辆车开始充电前的空闲时间，通过燃料电池给燃料电池充电系统中的动力电池提前充电来降低后续高功率充电过程对燃料电池系统输出功率的需求，同时可以提高燃料电池系统运行工况的效率，降低氢气消耗费用，此时燃料电池充电系统中的动力电池的soc_end可以根据用户的实际需要，不同于soc_ini。此时soc_end可以根据空闲时刻的长短相应调整，空闲时间越长，soc_end的目标值越大。
51.确定充电终止时刻，包括：根据大数据统计的历史车辆充电间隔时长信息或现场摄像头捕捉的排队车辆情况，获得预测的下一辆车的充电开始时刻；若目标车辆与预测的下一辆车的充电开始时刻之间无空闲时间，则充电终止时刻为目标车辆充电结束时刻；若目标车辆与预测的下一辆车的充电开始时刻之间有空闲时间，则充电终止时刻为：燃料电池充电系统中的动力电池的soc_end达到期望值的时刻和预测的下一辆车的充电开始时刻中时间短的作为充电终止时刻。
52.需要说明的是，动力电池的soc_end的期望值可以设置为燃料电池充电系统中的动力电池可用上限电量，且不得超过动力电池可用上限电量。
53.第二步、基于充电起始时刻和上述充电终止时刻确定平均功率参考线。
54.具体地，如图4-6所示，连接起始时刻点0和终止时刻t_end，确定斜线e_ave_pfcs，这条斜线的斜率就是满足整个充电过程的燃料电池系统所需要提供的平均功率。其中，终止时刻t_end的纵坐标值由目标车辆充电所需要的总能量e_total在终止时刻的值和燃料电池充电系统中动力电池soc_end的期望值共同决定。
55.由于目标车辆的实际充电功率需求是随着时间t不断发生变化的，如果燃料电池功率按照平均功率运行，其累积输出的能量e_ave_pfcs在部分时刻可能会越过燃料电池系统的总能量最大消耗值e_totalmax的上边界或者燃料电池系统的总能量最小消耗值e_totalmax的下边界，越过边界表示此时燃料电池充电系统中的动力电池的电量soc已经超过soc_max或者低于soc_min，这说明用该平均功率无法满足目标车辆充电过程的实际能量需求。图4-6中，e_total表示总需求能量预测曲线，e_totalmax表示燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线，e_totalmin表示燃料电池系统的总能量最小消耗预测曲线，e_ave_pfcs表示平均功率参考线。
56.s105，基于上述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线、总能量最小消耗预测曲线和上述平均功率参考线生成燃料电池系统期望运行功率曲线。
57.在一些实施例中，燃料电池充电系统调节方法的执行主体可以通过以下步骤生成燃料电池系统期望运行功率曲线：第一步、基于路径遍历算法，以燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线作为约束，确定燃料电池系统初始期望运行功率曲线。
58.如图4-6所示，这里，基于路径遍历算法，确定连接充电起始时刻点0和充电终止时刻点t_end的任意曲线中，曲线总长度最短的那条曲线即为要寻找的燃料电池系统期望运行能量消耗曲线。对该期望运行能量消耗曲线进行求导得到曲线在t从0到t_end任意时刻
的斜率，各时刻的斜率连接起来，就构成了该燃料电池系统初始期望运行功率曲线。
59.第二步、基于燃料电池充电系统中的动力电池系统内阻，计算动力电池损耗曲线。
60.根据动力电池的内阻计算得出动力电池损耗，将动力电池损耗基于时间进行累积，得出动力电池损耗曲线，具体的，可以参照申请号为cn202310401447.9中相关的内容。
61.第三步、将上述动力电池损耗曲线叠加至上述燃料电池系统初始期望运行功率曲线，得到燃料电池系统期望运行功率曲线。
62.这里，根据需要，可以多次重复迭代上述电池修正过程，以使结果更为准确。实际充电过程中，通过对目标车辆充电状态的及时更新，重复进行上述充电过程功率需求预测，可以及时更新后续的燃料电池运行功率，以更好的适应各种变化的因素影响。
63.s106，基于上述燃料电池系统期望运行功率曲线调整燃料电池充电系统当前运行参数。
64.本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过本公开获取的燃料电池充电系统的燃料电池系统期望运行功率曲线，可以实现在满足整段充电过程能量需求的前提下，实现燃料电池充电系统的功率需求最低，同时因为该运行功率变化非常平缓，同时能够充分利用动力电池的缓冲能力，按照该期望运行功率曲线运行燃料电池充电系统，将同时获得更优的氢耗和更长的系统寿命。同时，本公开还能用于优化燃料电池充电系统的动力配置，通过设置不同的燃料电池系统和动力电池系统参数，通过上述计算方法，可以评估出氢耗的结果，结合各个系统的成本预估，优化选择合适的燃料电池系统功率和动力电池容量，以实现成本和经济性的平衡。
65.上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本技术的可选实施例，在此不再一一赘述。
66.下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
67.图7是本公开的燃料电池充电系统调节装置的一些实施例的结构示意图。如图7所示，该燃料电池充电系统调节装置包括：功率曲线确定单元701、能量曲线确定单元702、极限能量曲线确定单元703、参考线确定单元704、期望曲线生成单元705和调整单元706。其中，功率曲线确定单元701，被配置成确定目标车辆的充电功率需求预测曲线；能量曲线确定单元702，被配置成基于所述目标车辆的充电功率需求预测曲线确定所述目标车辆的总需求能量预测曲线；极限能量曲线确定单元703，被配置成基于所述目标车辆的总需求能量预测曲线分别确定燃料电池充电系统中燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线；参考线确定单元704，被配置成确定平均功率参考线；期望曲线生成单元705，被配置成基于所述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线、总能量最小消耗预测曲线和所述平均功率参考线生成燃料电池系统期望运行功率曲线；调整单元706被配置成基于所述燃料电池系统期望运行功率曲线调整燃料电池充电系统当前运行参数。
68.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述功率曲线确定单元701被进一步配置成：基于上述目标车辆与燃料电池充电系统之间的通讯协议获取上述目标车辆的充电相关信息，基于上述充电相关信息，匹配至对应电池充电过程的历史统计数据，再结合上述目标车辆电池当前情况，得到充电过程中预期的电池温度随soc的变化曲线，并根据对应电池充电过程的历史统计数据，得出某一温度下的开路电压与soc的关系、充电电流与soc的关
系以及电池内阻信息，基于某时刻的soc和温度得出某时刻的开路电压，再结合电池内阻、充电电流得出某时刻的端电压，通过某时刻的充电电流与端电压得到某时刻的充电功率需求预测值，得出上述目标车辆的充电功率需求预测曲线。
69.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述能量曲线确定单元702被进一步配置成：基于所述充电功率需求预测曲线，确定每个时间段内目标车辆的需求能量表达式；将所述目标车辆的需求能量表达式进行积分，得到目标车辆的总需求能量预测曲线。
70.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述极限能量曲线确定单元703被进一步配置成：基于所述目标车辆的总需求能量预测曲线、充电起始时刻燃料电池充电系统中的动力电池系统初始电量、燃料电池充电系统中的动力电池系统的可用电量上限和可用电量下限，分别确定燃料电池系统的初始总能量最大消耗预测曲线和初始总能量最小消耗预测曲线；基于燃料电池充电系统中的动力电池系统的充放电效率，分别修正所述燃料电池系统的初始总能量最大消耗预测曲线和初始总能量最小消耗预测曲线得到燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线。
71.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述参考线确定单元704被进一步配置成：确定充电终止时刻；基于充电起始时刻和所述充电终止时刻确定平均功率参考线。
72.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述确定充电结束时刻，包括：根据大数据统计的历史车辆充电间隔时长信息或现场摄像头捕捉的排队车辆情况，获得预测的下一辆车的充电开始时刻；若目标车辆与预测的下一辆车的充电开始时刻之间无空闲时间，则充电终止时刻为目标车辆充电结束时刻；若目标车辆与预测的下一辆车的充电开始时刻之间有空闲时间，则充电终止时刻为：燃料电池充电系统中的动力电池的soc_end达到期望值的时刻和预测的下一辆车的充电开始时刻中时间短的作为充电终止时刻；其中soc_end为充电终止时刻燃料电池充电系统中的动力电池的soc。
73.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述期望曲线生成单元705被进一步配置成：基于路径遍历算法，以所述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线作为约束，确定燃料电池系统初始期望运行功率曲线；基于燃料电池充电系统中的动力电池系统内阻，计算动力电池损耗曲线；将所述动力电池损耗曲线叠加至所述燃料电池系统初始期望运行功率曲线，得到燃料电池系统期望运行功率曲线。
74.下面参考图8，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备800的结构示意图。图8示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
75.如图8所示，电子设备800可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）801，其可以根据存储在rom（只读存储器）802中的程序或者从存储装置808加载到ram（随机访问存储器）803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 803中，还存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理装置801、rom 802以及ram 803通过总线804彼此相连。i/o（输入/输出）接口805也连接至总线804。
76.通常，以下装置可以连接至i/o接口805：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置806；包括例如液晶显示器（lcd）、扬声器、振
动器等的输出装置807；包括例如磁带、硬盘等的存储装置808；以及通信装置809。通信装置809可以允许电子设备800与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图8示出了具有各种装置的电子设备800，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图8中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
77.特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置809从网络上被下载和安装，或者从存储装置808被安装，或者从rom 802被安装。在该计算机程序被处理装置801执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
78.需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦式可编程只读存储器（eprom或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（cd-rom）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
79.在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http（hypertext transfer protocol，超文本传输协议）之类的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“lan”），广域网（“wan”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。
80.上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：确定目标车辆的充电功率需求预测曲线；基于所述目标车辆的充电功率需求预测曲线确定所述目标车辆的总需求能量预测曲线；基于所述目标车辆的总需求能量预测曲线分别确定燃料电池充电系统中燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线；确定平均功率参考线；基于所述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线、总能量最小消耗预测曲线和所述平均功率参考线生成燃料电池系统期望运行功率曲线；基于所述燃料电池系统期望运行功率曲线调整燃料电池充电
系统当前运行参数。
81.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（lan）或广域网（wan）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
82.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
83.描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括功率曲线确定单元、能量曲线确定单元、极限能量曲线确定单元、参考线确定单元、期望曲线生成单元和调整单元，其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，功率曲线确定单元还可以被描述为“确定目标车辆的充电功率需求预测曲线的单元。”本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（fpga）、专用集成电路（asic）、专用标准产品（assp）、片上系统（soc）、复杂可编程逻辑设备（cpld）等等。
84.以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

技术特征：
1.一种燃料电池充电系统调节方法，其特征在于，包括：确定目标车辆的充电功率需求预测曲线；基于所述目标车辆的充电功率需求预测曲线确定所述目标车辆的总需求能量预测曲线；基于所述目标车辆的总需求能量预测曲线分别确定燃料电池充电系统中燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线；确定平均功率参考线；基于所述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线、总能量最小消耗预测曲线和所述平均功率参考线生成燃料电池系统期望运行功率曲线；基于所述燃料电池系统期望运行功率曲线调整燃料电池充电系统当前运行参数；所述确定目标车辆的充电功率需求预测曲线，包括：基于所述目标车辆与燃料电池充电系统之间的通讯协议获取所述目标车辆的充电相关信息；基于所述充电相关信息，匹配至对应电池充电过程的历史统计数据，再结合所述目标车辆电池当前情况，得到充电过程中预期的电池温度随soc的变化曲线，并根据对应电池充电过程的历史统计数据，得出某一温度下的开路电压与soc的关系、充电电流与soc的关系以及电池内阻信息，基于某时刻的soc和温度得出某时刻的开路电压，再结合电池内阻、充电电流得出某时刻的端电压，通过某时刻的充电电流与端电压得到某时刻的充电功率需求预测值，得出所述目标车辆的充电功率需求预测曲线。2.如权利要求1所述的燃料电池充电系统调节方法，其特征在于，所述基于所述目标车辆的充电功率需求预测曲线确定所述目标车辆的总需求能量预测曲线，包括：基于所述充电功率需求预测曲线，确定每个时间段内目标车辆的需求能量表达式；将所述目标车辆的需求能量表达式进行积分，得到目标车辆的总需求能量预测曲线。3.如权利要求1所述的燃料电池充电系统调节方法，其特征在于，所述基于所述目标车辆的总需求能量预测曲线分别确定燃料电池充电系统中燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线，包括：基于所述目标车辆的总需求能量预测曲线、充电起始时刻燃料电池充电系统的动力电池系统初始电量、燃料电池充电系统的动力电池系统的可用电量上限和可用电量下限，分别确定燃料电池系统的初始总能量最大消耗预测曲线和初始总能量最小消耗预测曲线；基于燃料电池充电系统的动力电池系统的充放电效率，分别修正所述燃料电池系统的初始总能量最大消耗预测曲线和初始总能量最小消耗预测曲线得到燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线。4.如权利要求3所述的燃料电池充电系统调节方法，其特征在于，所述确定平均功率参考线，包括：确定充电终止时刻；基于充电起始时刻和所述充电终止时刻确定平均功率参考线。5.如权利要求4所述的燃料电池充电系统调节方法，其特征在于，所述确定充电终止时刻，包括：根据大数据统计的历史车辆充电间隔时长信息或现场摄像头捕捉的排队车辆情况，获
得预测的下一辆车的充电开始时刻；若目标车辆与预测的下一辆车的充电开始时刻之间无空闲时间，则充电终止时刻为目标车辆充电结束时刻；若目标车辆与预测的下一辆车的充电开始时刻之间有空闲时间，则充电终止时刻为：燃料电池充电系统中的动力电池的soc_end达到期望值的时刻和预测的下一辆车的充电开始时刻中时间短的作为充电终止时刻；其中soc_end为充电终止时刻燃料电池充电系统中的动力电池的soc。6.如权利要求1所述的燃料电池充电系统调节方法，其特征在于，所述基于所述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线、总能量最小消耗预测曲线和所述平均功率参考线生成燃料电池系统期望运行功率曲线，包括：基于路径遍历算法，以所述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线作为约束，确定燃料电池系统初始期望运行功率曲线；基于燃料电池充电系统中的动力电池系统内阻，计算动力电池损耗曲线；将所述动力电池损耗曲线叠加至所述燃料电池系统初始期望运行功率曲线，得到燃料电池系统期望运行功率曲线。7.一种燃料电池充电系统调节装置，其特征在于，包括：功率曲线确定单元，被配置成确定目标车辆的充电功率需求预测曲线；能量曲线确定单元，被配置成基于所述目标车辆的充电功率需求预测曲线确定所述目标车辆的总需求能量预测曲线；极限能量曲线确定单元，被配置成基于所述目标车辆的总需求能量预测曲线分别确定燃料电池充电系统中燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线；参考线确定单元，被配置成确定平均功率参考线；期望曲线生成单元，被配置成基于所述燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线、总能量最小消耗预测曲线和所述平均功率参考线生成燃料电池系统期望运行功率曲线；调整单元，被配置成基于所述燃料电池系统期望运行功率曲线调整燃料电池充电系统当前运行参数；所述确定目标车辆的充电功率需求预测曲线，包括：基于所述目标车辆与燃料电池充电系统之间的通讯协议获取所述目标车辆的充电相关信息；基于所述充电相关信息，匹配至对应电池充电过程的历史统计数据，再结合所述目标车辆电池当前情况，得到充电过程中预期的电池温度随soc的变化曲线，并根据对应电池充电过程的历史统计数据，得出某一温度下的开路电压与soc的关系、充电电流与soc的关系以及电池内阻信息，基于某时刻的soc和温度得出某时刻的开路电压，再结合电池内阻、充电电流得出某时刻的端电压，通过某时刻的充电电流与端电压得到某时刻的充电功率需求预测值，得出所述目标车辆的充电功率需求预测曲线。8.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可以在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开涉及燃料电池充电管理技术领域，提供了一种燃料电池充电系统调节方法、装置、设备和介质。包括：确定目标车辆的充电功率需求预测曲线；基于目标车辆的充电功率需求预测曲线确定目标车辆的总需求能量预测曲线；基于目标车辆的总需求能量预测曲线分别确定燃料电池充电系统中燃料电池系统的总能量最大消耗预测曲线和总能量最小消耗预测曲线；确定平均功率参考线；基于上述曲线生成燃料电池系统期望运行功率曲线；基于燃料电池系统期望运行功率曲线调整燃料电池充电系统当前运行参数。本公开在满足整段充电过程能量需求的前提下，实现燃料电池充电系统的功率需求最低，同时还能使得燃料电池充电系统获得更优的氢耗和更长的系统寿命。的系统寿命。的系统寿命。


技术研发人员：张震 翟双 刘赟
受保护的技术使用者：上海重塑能源科技有限公司
技术研发日：2023.08.18
技术公布日：2023/9/16