Controllo predittivo per la gestione di un sistema di accumulo ibrido

Incorporating battery and supercapacitors in an integrated energy storage system for application in hybrid vehicles offers numerous advantages over a system architecture composed of either only battery or only supercapacitors. The system structure presented in this work involves the battery being connected to a DC bus via a DC/DC converter due to the different operating voltage and the necessity to control the current that is supplied or absorbed by the accumulator. The overall system is modeled in the form of an averaged state space model, resulting in a final model that is a non-linear one. The use of a control system for managing the power distribution between the storages is crucial for a suitable operation of the entire system. In this thesis, two distinct control strategies are proposed: a linear model predictive control, obtained with the Model Predictive Control Toolbox in Matlab and a non-linear model predictive control based on successive linearization, obtained by writing the code in Matlab Function and applying the “quadprog” function for the needs of solving the quadratic programming problem. In each of the cases, the controller predicts how the total power (current) is to be managed between the storages while complying with the imposed constraints. Simultaneously, the controller also assigns the fast current changes to the supercapacitors, while the slow ones to the battery, thus contributing to extending its operating life. The obtained results from the conducted simulations both verify and support the application of the proposed control systems.

La combinazione di batterie e supercondensatori come sistema di accumulo nei veicoli ibridi presenta diversi vantaggi rispetto all’utilizzo di un sistema di accumulo composto da sole batterie o da soli supercondensatori. Nel sistema preso in esame, la batteria è collegata al DC bus attraverso un convertitore DC/DC a causa della differente tensione di lavoro e alla necessità di controllare la corrente erogata o assorbita dall’accumulatore. Il sistema completo è stato modellato come un averaged state space model, e il modello che si ottiene è un modello non lineare. L’impiego di un sistema di controllo per la gestione della ripartizione della potenza tra gli accumuli è cruciale per il buon funzionamento del sistema. Nella Tesi è stato proposto sia un controllo predittivo lineare realizzato con il Model Predictive Control Toolbox di Matlab, sia un controllo predittivo non lineare basato sulla linearizzazione successiva, realizzato scrivendo il codice in una Matlab Function e utilizzando la funzione “quadprog” per risolvere il problema della programmazione quadratica. In entrambi i casi, il controllore predice come la potenza (corrente) totale deve essere ripartita tra gli accumuli rispettando i vincoli da essi imposti. Allo stesso tempo, il controllore assegna i cambiamenti veloci di corrente ai supercondensatori, mentre la batteria risponde ai cambiamenti lenti contribuendo ad aumentare la durata della sua vita. I risultati delle simulazioni presentate verificano il funzionamento dei sistemi di controllo proposti.