燃料電池ハイブリッド電気自動車のための適応型エネルギー管理戦略:デュアルファジールールと極値探索制御に基づく
Adaptive Energy Management Strategy for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles Based on Dual-Fuzzy Logic and Extremum-Seeking Control
燃料電池ハイブリッド電気自動車(FCHEV)のエネルギー管理戦略(EMS)は、水素燃費とバッテリーの充電状態(SOC)の最適化に重要である。本稿では、従来の単一ファジールールコントローラーの限界を克服するため、一次ファジールールコントローラー(FLC1)と二次ファジールールコントローラー(FLC2)を組み合わせたデュアルファジールール制御戦略を提案する。この戦略は、SOCと理想SOC(ISOC)の差であるΔSOCを調整することで、より精密な電力配分を実現する。シミュレーションの結果、ISOC係数0.55が最適な総合性能を示すことが明らかになった。さらに、極値探索制御(ESC)アルゴリズムを導入し、ISOCのオンライン適応最適化を行う。水素消費量、電力損失、SOC偏差を統合したコスト関数を構築し、ISOCを動的に調整する。MATLAB/SimulinkとAVL CRUISEの共同シミュレーションプラットフォーム上で、NEDC(New European Driving Cycle)を用いて検証した結果、ESC適応戦略は、スイッチファジールール制御と比較して、初期SOC 35%、75%、85%の各条件でそれぞれ10.0%、34.6%、45.7%の水素消費量削減を達成した。また、初期SOC 75%において、最適なデュアルファジールール制御と比較してさらに1.21%の水素節約を実現した。このESC適応戦略では、将来の走行サイクルに関する事前知識なしにISOCの更新が可能であり、最適化はオンラインで行われる。ただし、ESCのハイパーパラメータとコスト関数の重みは、典型的な動作条件に基づいてオフラインで事前調整される。
- 極値探索制御(ESC)を導入した適応型エネルギー管理戦略により、初期SOC 35%、75%、85%の各条件で水素消費量をそれぞれ10.0%、34.6%、45.7%削減したことをシミュレーションで実証した。
- デュアルファジールール制御(FLC1とFLC2)を組み合わせた新たなエネルギー管理戦略を提案し、ΔSOC調整による精密な電力配分を実現した。
燃料電池ハイブリッド電気自動車(FCHEV)のエネルギー管理戦略に関する研究論文であり、水素消費量を最大45.7%削減する適応型制御手法の有効性を示している点は、水素モビリティ分野の効率向上への関心を反映する。ただし、これは学術的なシミュレーション研究であり、製品化や商用展開など投資判断を直接左右する具体的な事業イベントは含まれていない。水素関連技術の研究開発動向として参考程度の位置づけ。