电动汽车电池-超级电容混合储能与太阳能集成能量管理综述：技术前沿与未来展望

《IEEE Access》：Energy Management of Battery–Supercapacitor Hybrid Storage in Electric Vehicles With Solar Integration: A Review

本文针对电动汽车混合储能系统能量管理策略展开全面综述，重点探讨了电池-超级电容混合配置与太阳能光伏集成技术。研究人员系统分析了规则控制、优化算法、模型预测控制、模糊逻辑和强化学习等策略的实时性能，指出多目标自适应管理框架是解决电池寿命、能量效率和功率分配矛盾的关键发展方向，为下一代智能电动汽车储能系统设计提供了重要理论依据。

　　

随着电动汽车技术的飞速发展，人们对高效、可靠且可持续的能量存储与管理方案提出了更高要求。传统单一电池系统在应对剧烈波动的功率需求时显得力不从心——加速时电池输出压力骤增，制动时能量回收效率有限，更不用说电池在频繁充放电循环中寿命衰减的隐患。正是在这样的背景下，将高能量密度的电池与高功率密度的超级电容相结合的混合储能系统（HESS）应运而生，而太阳能光伏（PV）的加入更为电动汽车注入了绿色能源的新活力。

然而，混合系统的优势能否充分发挥，关键取决于能量管理系统（EMS）的协调能力。它需要在动态行驶条件下智能分配电池、超级电容和太阳能之间的功率流，同时兼顾电池寿命延长、再生制动最大化等多重目标。这正是Islam A. Sayed和Yousef Mahmoud在《IEEE Access》上发表综述文章的核心议题。

为了系统梳理该领域进展，研究人员首先深入分析了电动汽车能量系统的整体架构。如图1所示，典型系统包含锂离子电池（Li-ion）、超级电容、燃料电池、飞轮储能等多种组件，通过DC-DC变换器、DC链路和电机驱动器等功率转换环节协同工作。其中，电池作为主力能量源，超级电容则专攻瞬态功率调节，这种互补特性使得HESS在应对UDDS（城市测功机驾驶循环）、WLTC（全球统一轻型车辆测试循环）等标准驾驶工况时表现优异。

在储能元件方面，特斯拉4680圆柱电池与比亚迪刀片电池代表了不同的技术路线。特斯拉采用高镍NMC（镍锰钴氧化物）体系追求能量密度，而比亚迪选择LFP（磷酸铁锂）路线注重安全性能。超级电容则凭借毫秒级响应能力，在兰博基尼Sián等高性能车型中用于扭矩助推，在中国电动公交车上实现快速充放电。

太阳能集成技术为电动汽车带来了额外增益。如图10所示，Lightyear等公司已将光伏组件直接嵌入车身面板，通过最大功率点跟踪（MPPT）控制和级联变换器实现能量采集。但曲面安装和局部遮阴会导致输出下降达75%，这凸显了超级电容缓冲波动的重要价值。

针对能量管理策略，研究人员分类评述了七大类方法：功率分级控制根据预设阈值分配负载；频率分割通过滤波器分离高低频成分；规则控制基于逻辑条件切换模式；优化算法采用庞特里亚金最小值原理（PMP）或动态规划（DP）求解最优解；模型预测控制（MPC）结合长短期记忆网络（LSTM）预测车速；自适应鲁棒控制应对参数变化；模糊逻辑控制（FLC）处理不确定性；强化学习（RL）通过交互学习最优策略。

特别值得关注的是多智能体强化学习（MARL）框架，它通过分配独立智能体协调多个储能单元，在保持电池健康状态（SOH）的同时提升整体效率。例如，基于近端策略优化（PPO）的安全强化学习方法，结合预测性安全过滤器（SF）约束电池操作边界，在硬件在环实验中验证了有效性。

关键技术方法方面，研究重点考察了双向DC-DC变换器（如双有源桥DAB、LLC谐振变换器）的拓扑选择，基于CAN（控制器局域网）和LIN（局部互联网络）的通信协议集成，以及霍尔效应电流传感器、隔离电压传感器等检测手段。针对不同驾驶循环（如FTP-75、NEDC）设计了测试场景，并遵循SAE J1772、IEC 62196等充电标准规范。

能量管理系统架构分析

通过对比半主动与全主动拓扑配置，研究发现全主动结构（电池和超级电容均连接变换器）可实现最灵活的能量分配，但成本较高。半主动结构（仅超级电容直连DC链路）在成本与性能间取得平衡，成为多数商用方案的选择。

控制策略性能比较

规则控制响应快速但适应性差；优化控制全局最优但计算复杂；MPC需精确模型支撑；RL无需模型但训练耗时。频率分割方法在UDDS循环中降低电池电流峰值达32%，而CEEMD（完备集合经验模态分解）辅助的模糊逻辑控制进一步将电池应力分散效果提升19%。

太阳能集成影响评估

光伏波动会引入额外高频分量，需通过自适应滤波带宽调整实现功率精确分离。研究表明，在Artemis城市循环中，结合太阳能预测的MPC策略可降低电池放电深度15%，延长循环寿命约20%。

多目标优化挑战

现有研究多聚焦单目标优化，而实际需要平衡电池寿命、能量效率、功率响应等冲突目标。多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法显示出协调潜力，但如何设定目标优先级仍需探索。

实时实现瓶颈

复杂算法如MARL（多智能体强化学习）需要FPGA（现场可编程门阵列）或高性能DSP（数字信号处理器）支持，这给车载嵌入式系统带来挑战。分层MPC架构通过不同采样速率的分层计算，将运算负荷降低40%，为实时部署提供可行路径。

该综述明确指出，下一代EMS需向智能化、自适应、多目标方向发展。特别是将太阳能波动预测与驾驶行为学习相结合，形成具有预见性的能量分配策略。此外，缺乏公开的太阳能电动汽车实验数据集、超级电容在光伏缓冲中的应用验证不足等问题，也为未来研究指明了方向。

这项研究的重要意义在于，它不仅系统梳理了现有技术路线，更揭示了混合储能管理与可再生能源深度融合的必然趋势。通过多学科交叉视角，为构建更高效、更耐久、更绿色的电动汽车能量系统提供了理论基石和实践指南。随着人工智能与电力电子技术的持续进步，动态可重构的储能网络有望成为未来交通能源体系的核心支柱，推动电动汽车从"能源消耗者"向"移动能源节点"演变。