TELKOM NIKA , Vol.13, No .2, June 20 15 , pp. 421 ~ 4 3 1   ISSN: 1693-6 930,  accredited  A  by DIKTI, De cree No: 58/DIK T I/Kep/2013   DOI :  10.12928/TELKOMNIKA.v13i2.987        421     Re cei v ed  No vem ber 1 1 , 2014; Re vi sed  March 16, 20 15; Accepted  April 4, 2015   Basal S t udy on Power Control Strategy for Fuel  Cell/Battery Hybrid Vehicle      Dingy u e Chen* 1 , Xia Li 2 , L i hao Chen 3 , Yonghui  Zha ng 1 , L i   Y a n g 1 , Songson g Li 1   1  School of Aut o mob ile, Ch an g’a n  Univ ersit y , Xi’a n, 710 06 4 ,  P.R.China   2  Xi' an Ji aoto n g  Universit y , Xi' an, P.R.Chin a   3  Strasbourg U n iversit y , Stras bour g, F r ance   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : cd y868 @16 3 . com        A b st r a ct    In order  to  enh ance  the  fuel  e c ono my  of  hyb r id v ehic l e an d incre a se  th e mi lea ge of  co ntin uatio n  o f   jour ney, the p o w er control strategy (P CS) is  as sign ifica n t as co mp one nt si z i ng  in  achi e v ing  opti m a l  fu e l   econ o m y of the fuel ce ll/batt e ry hy bri d  veh i cle (F CBHV).  T he mode ls  of  F C BHV structure an d opti m al   pow er contro l  strategy are  d e vel ope d by  e l ectric ve hicl e  simulati on s o ftw are ADVISOR w h ich us es  a   hybri d  backw ar d/forw ard appr oach. T he res u lts de monstr ate that the pro p o sed c ont rol st rategy ca n sati sfy  the pow er re q u ire m e n t for tw o stand ard  driv ing cyc les  a n d  achi eve th e p o w e r distrib u tio n  a m o ng v a rio u s   pow er sources .  T he compr e h ensiv e co mpar isons w i th t he  pow er tracking  controll er (PT C ) w h ich is w i d e   ado pted  in AD VISOR verify t hat the  prop os ed co ntrol strat egy h a s b e tte r ration ality a nd  valid ity in ter m s o f   fuel eco n o m y  and dy na mic  p r operty in tw o standar d driv i n g cycles. Ther efore, the  pro p o sed strategy  w ill   provi de a n o vel  appro a ch for the adv anc ed p o w e r control sy stem of F C BH V.     Ke y w ords : FCBHV, Power Control Strat egy,  ADVISOR, Driving Cycl es       1.   Introduction  Hybrid  vehi cl es  are  vehi cles th at use t w o  o r  mo re  po w e r   s o ur ce s fo r  th e d r ive  s y s t e m .  In contrast,  ordin a ry inte rnal co mbu s ti on engi ne (I CE) vehi cle s  use a  sin g l e  power  so u r ce   con s i s ting of  reci procatin g engin e , typically fuel ed with g a soline, to dri v e a com p l e x  transmission mechani sm that is  then  coupled to the drive wheel s [1],[2]. The disadvantages of  ICE vehicle s   inclu de lo w e nergy  efficien cy, exce ssive  harmful  ch e m ical  emissio n s, hig h  noi se   level and  he avy depen de nce  on  a si n g le fuel  so urce . Hyb r id  el ectri c  vehi cle s  a r e o ne  of the  solutio n s  pro posed to ta ckle the  perceived probl e m s a s soci ate d  with the  e nergy  cri s i s   and  global  warming [3]. Hybri d  vehicle s  se amlessly co mbine two o r  more po we r source s into  one  drive sy stem . The fuel cell/battery hybrid v ehi cle  (FCB HV) me rge s  hybri d  vehicle a nd  the  hydrog en fue l  cell techn o l ogie s  in ord e r  to r epla c e the co nventio nal f uel and  optimize the  fuel  con s um ption.   Powe r  contro l strategy (P CS)  and  co mpone nt  si zi ng affe ct veh i cle  perfo rma n ce  an d   fuel eco nomy  con s ide r ably  in FCBHV b e ca use of  the multiple power source s an d differen c e s  in   their ch ar act e risti cs. Fu rth e rmo r e, the s e two impo rtant factors  are cou p led — d i fferent sele ct ion  of comp one nt sizi ng shoul d com e  with  diffe rent de si gn of po we r  control st rate gy.   Therefore ,  to  achi eve maxi mum fuel e c onomy for F C BHV, optim al po wer  co ntrol an d co mpone nt si zi ng  sho u ld b e  d e termin ed a s  a co mbin ed  packa ge. O u r resea r ch  has fo rmul ated an d solve d  a  power  control  probl em of a FCBHV. Developme n t  o f  the powe r  control  strateg y  is one of the   importa nt tasks in  develo p i ng hyb r id  ve hicle s   and   rel a tively many  literatures ca n be  foun d.  Y.  Gue z en ne c  et al. [4] sol v ed the sup e rviso r y cont rol p r obl em  of a FCB H V  as a  qua si-static   optimizatio n probl em an d found that  hybridi z ation  ca n signifi cantly  improve the  fuel eco nomy  of  FCBHV.  Wa n g  Y et  al. [5]  use d  the  eq ui valent con s u m ption mi nim i zation  st rate gy to dete r mi ne   an optimal p o we r distri bu tion for a fuel cell/su pe rcapa citor hybrid vehicle. The con c e p t of  equivalent fa ctors in hybri d  electri c  veh i cle s  has b e e n  descri bed b y   Xiaolan Wu  et al.  [6]. In the   same  re sea r ch, they also com pared  their po wer control re sult to deterministic  dyn a mic  prog ram m ing  result, which  can le ad to a global o p tima lity.  As a promi s i ng technolo g y  fuel cells t hat  co nvert  chemi c al  ene rgy of the fu el into   electri c ity wit hout combu s t i on are stu d i ed worl d w id e  with an  aim  to improve th e po wer  outp u t,  lowe r the co st and extend  the life  of o peratio n for  wide sp rea d  a pplication s . The fuel cell s  are  gene rally vie w ed  as a d e p enda ble p o wer  sou r ce for  many ap plica t ions, such a s  hyb r id vehi cle,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 13, No. 2, June 20 15 :  421 – 43 1    422 distrib u ted p o we r  g ene ra tion,  and po rtable po wer so urce [7]-[9]. Due to  slo w  dyn a m ic  cha r a c teri stic of fuel cell,  a FCBHV ha s bee n  pro p o se d. The p o we r co ntrol  of hybrid veh i cle  whi c h determines the power assignment bet ween  the fuel  cell system  and  auxiliary energy   stora ge devi c es is a n  impo rtant tech niqu e.  In re ce nt ye ars,  a va riety  of  control  stra tegie s  for  power contro l have  bee n  use d  to   hybrid vehi cl e. Thounth o n g  et al. [10] had u s e d  an  innovative control la w b a sed  on flatne ss  prop ertie s  for fuel cell/sup e rcapa cito r h y brid po we r source. Paladi ni et al . [11] had presented  an   optimal control strate gy to power  a vehicl e with  b o th fuel cell  and batte ry to redu ce f uel   con s um ption.  However, in  these  works the  prop ose d  cont rol st rategie s  had  not adeq uate l y  con s id ere d  the bala n ce b e twee n fuel eco nomy  an d dynami c  property of hybrid vehi cle [ 12].  Furthe rmo r e,  an app rop r i a te intelligent  control strategy had n o t been p r o p o s ed fo r a hy brid   vehicle. In  this  pap er, a  se co nda ry  developm ent  for el ect r ic vehicl e  sim u lation  software   ADVISOR is i m pleme n ted  based on the  system a r chitecture of FCBHV.  In orde r to e nhan ce the f uel economy  of hy brid vehicle a nd in crea se the mil eage of  contin uation  of journey, the PCS i s  a s   signifi cant  a s  com pon ent sizing i n  a c hie v ing optimal f u e l   eco nomy of  the FCB H V. Control strat egie s  we re l a rgely b a sed  on heu risti c  rule s, whi c h  is   usu a lly far from true -opti m ality. This study  pre s ent s a combi ned  power  control  of FCBHV, the   power control  algorithm  wa s develo ped f r om st o c h a sti c  dynami c  progra mming  (SDP) motivated  basi s  fun c tio n s. According  to standard driving cy cl e  con d ition s , the prop osed control st rateg y  is  contraste d  wi th  the power tracki ng   control st rategy  which  is wi de  a dopted  in A D VISOR in  terms  of the indexe s  of fuel eco n o my and dyn a mic p r op erty.      2.   FCBHV S t ruc t ure a nd Optim a l Po w e r Con t rol St rategy   With the  adv ancement i n  the technol og y of fuel  cell s, there i s  a n  i n crea sing  int e re st in  usin g fuel  cel l s for  hybrid   vehicle [1 3]. The F C BHV is  a  p opul ar hybrid stru ct ure as Figu re  1  sho w n. In  thi s   stru cture, a  fuel   cell  sy stem d e sig ned  for ve hicular propul sion  a pplication m u st   have a po we r den sity, a startup, a nd  a tran sient  resp on se si mi lar to presen t-day ICE-b a s ed   vehicle s . A battery is gen erally co nne cted acro ss  th e fuel cell sy stem to provi de su pplem e n tal  power fo r  st arting th e  system. Th e fu el cell sy ste m  and  invert er  con n e c t b y  a unidi re cti onal  DC/ DC conv erter for  mat c hin g  voltage  cla s s. Th e  a d vantage s of  this  stru ctu r e are lo w p o w er  and tran sie n t resp on se d e mand fro m  the fuel  cell system an d conveni ent  braki ng ene rgy  recovery.         Figure 1 sho w s th e FCB H V stru cture  a nd key  cont ro l signal s for  p o we r control.  FCBHV  c o ns is ts  of several subs ys tems : driver, fuel  cell sy st em (F CS ),  bat t e ry ,  DC / DC co nv ert e r,  electri c  d r ive ,  and vehicl e dynamics.  Con s ide r ing  various veh i cle state s  –  such as p o w er  deman d, batt e ry state  of charg e  (S OC), and ve hicl e  spe ed –  t he power co ntrol   system   (P CS)  sen d s the fu el cell  current  req u e s t to th e DC/DC  con v erter;  sen d s the moto r to rque  re que st  to  the ele c tri c  d r ive; controls t he  rege nerative bra k in g ra tio. In orde r t o  gen erate th e motor torqu e   requ este d fro m  the PCS, the inverter d r aws cu rre nt from the ele c tric DC bu s where the batt e ry  and th e  DC/ DC conve r ter are  con n e c ted in  pa ra ll e l .  The DC/DC conve r ter can   control  t he  c u rr en t flo w  in to  th e DC   bu s ,   w h er ea s th e  ba tte ry h e r e i s   “p assive ly” conn ecte d  to the  DC  bu s– the differe nce bet wee n  t he  curre n t draw f r om th e  inverter an d  the current  o u tflow fro m  t he  DC/ DC  conv erter  will be  compensated by the passi ve  battery. Therefore,  the power split ratio  betwe en the  battery and t he fuel cell  system is a c hi eved by the PCS sen d ing  the fuel cell net  c u rrent reques t to the DC/ DC  c onverter.    The g oal of p o we r  control i n  FBHV i s  to  minimize fue l  con s u m ptio n whil e maint a ining   the battery S O C  by sendi ng a dequ ate  curre n t re que st  comma nd to  the DC/ DC conve r ter. To   achi eve thi s   goal, o p timal  power  co ntrol  strategy n e e d s to  be  de si gned  for th e  PCS to b a lan c e   the FCS power and the b a ttery powe r .  Many powe r   control al gorithms in  tech nical literatures  were de sig n e d  by rule -ba s ed or  heu risti c  metho d s. T hose rul e -b a s ed m e thod s are  simple  a nd  easy to un de rstan d  be ca u s e they com e  from en gin eerin g intuitio n. However,  they often lack  optimality or  cycle - be ating .  Ideally, minimization   of fuel con s um ption of hyb r id  vehicle s   can  b e   achi eved  onl y whe n  the  driving  sce nario  is kno w n  a p r io ri. The  dete r ministic dyn a mic  prog ram m ing  techniq ue ca n accompli sh  this global  o p timum. The n  again, the result cann ot be   reali z ed a s  a  powe r  co ntrol scheme b e ca use it is  not possible  to predi ct the future drivi ng  scena rio.      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Basal Stud y on Powe r Co ntrol Strateg y  for Fuel Cell/ Battery Hyb r i d  Vehicle  (Di ngyue Chen )  423     Figure 1. Driv e stru cture of FCBHV       The p o we r  control  strate gy desi gne d  by  the SDP approa ch  c an overcom e   these  limitations  of  existing al go rithms [14]. T he ide a  of  th e infinite h o ri zon  SDP i s  t hat if the ove r all  power de ma nd is mod e le d as a sto c h a stic p r o c e s s, an optimal controlle r ca n be de sign ed   based o n  the  sto c ha stic  m odel. First, th e drive r  p o wer d e man d  i s  model ed a s   a discrete-tim e   stocha stic dynamic p r o c e s s by  using a  Markov chai n  model, which is con s tru c t ed from stan dard   driving  cycle s . In other  words, the p o wer deman d fro m  the drive  a t  the next time step  dep en ds  on the cu rren t power d e ma nd and vehi cl e spe ed:     l wh wh i dem dem j dem r j il P P P P P , , ,   fo r  N l N j i p , 2 , 1 , , , 2 , 1 ,                          (1)     whe r e th e p o w er de man d   dem P and th e  whe e l  sp eed   wh are q uantized i n to  grid s of  p N and   N ,  respe c tively.  Then, for the  discretized state vector,  x (SOC , wh , dem P ), co rre spo ndin g  optimal   fuel cell curre n t req u e s t co mmand,  reg net fc I u , , , is  determi ned t o  minimi ze th e expe cted  cost of   hydrog en con s umptio n and  battery ener gy usag e ove r  infinite hori z on:     SOC rct H N k k k N W W E J , 1 0 2 lim                                                                                   (2)     Whe r e  1 0 the di scount i s  fa ctor,  rct H W , 2  the re act ed hyd r og en  mass, an d  SOC W   penali z e s  th e  battery  ene rgy use b a se d on  the S O C valu e. Thi s  SDP p r o b le m can  be  either   solved by a  policy iterati on or valu e iteration  p r o c ess. The resulting SDP control  strateg y   gene rate s op timal fuel cel l  current re q uest a s  a function of batt e ry SOC, wh eel sp eed, a nd  power  dema n d . The  cont ro l strate gy ach i eves hi gh  fu el econo my while  su cce s sfully maintai n ing  battery SOC.       3.   ADVISOR MODEL OF FCBHV   ADVISOR was create d   in   the  MAT L A B /Simulink e n vironm ent. The pro g ram   uses  a n   iterative calculation  sche me to g ene rate outp u ts   o f  a vehi cle’s  velocity an d  energy u s e  a t  all  times du rin g  a given  sim u lation [15]-[ 18]. The u s e r  mani pulate s  a  se ries of  Gra phical User  Interface (G UI) scree n s to  input vario u s vehi cle pa ra meters and  d r ive cycl e re q u irem ents a n d   monitor thei r i m pact o n  veh i cle pe rforma nce, f uel e c o nomy, and e m issi on s. Th e three m a in  GUI  scree n s in A D VISOR  are   the vehi cle in put scr een, t he  simulatio n  paramete r s  scree n  a nd t he  results scree n .  Example s  of  thes e  scre ens are  sho w n in Fi gure 2 –4. In the ve hicle  input  screen   (Figu r e 2 ) , th e user b u ild s  a vehicl e of i n tere st  by selecting  option s  from  a seri es of d r op -d o w n  menu s. Each  list inclu d e s  several prep rogra mm ed  p a rts fo r use i n  the vehicl e .  The user m a y  also create custom com p onent s  by  e d iting the p r opertie s  of  e a ch  part. Thi s  featu r e ma ke s  ADVISOR co nvenient for i nnovativ e vehicle d e si gn  and si mulatio n . In the simu lation pa rame ters  scree n  (Fi gure 3), the use r  define s  the  drive  cycl e para m eters f o r the  event  over which t he  vehicle i s  to be sim u lated.  Vehicle p e rf orma nc e ca n  be revie w ed  in the re sult s screen  (Fig ure   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 13, No. 2, June 20 15 :  421 – 43 1    424 4), where fuel  eco nomy a n d  emi ssi ons  are  displa yed  along sid e  de tailed plot s of  time-de pen d ent  outputs. Th e use r  ca n sel e ct from a w i de array  of output option s  related to sp eed an d torq ue,  fuel co nsum ption, emissi ons, b a ttery  cha r ge l e vel, etc., an d display u p  to four p l ots  simultan eou sl y.          Figure 2. ADVISOR vehicl e input scre e n           Figure 3. ADVISOR Simulation paramet ers  scre en     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Basal Stud y on Powe r Co ntrol Strateg y  for Fuel Cell/ Battery Hyb r i d  Vehicle  (Di ngyue Chen )  425     Figure 4. ADVISOR Re sul t s scre en           Figure 5.    Block di agram of  the FCBHV configuration       In this pap er,  a  se con d a r y develo p men t  for A D VISOR i s  im pleme n ted b a sed  o n  th e   system  archit ecture of F C BHV. Figure  5 sh ow  th e Simulink  syste m s for  FCB H V configu r ati ons,  respe c tively.  These blo ck  diagram s rep r esent ho w ADVISOR ap pl ies the drive  cycle an d veh i cle  prop ertie s  to   analyze the  power flo w .  ADVISOR  a p p lies a dyn a m ic g a in to  d e termin e  whe t her  the de sired  power flo w   can b e  p r ovid ed to  ea ch   e l ement  rep r e s ente d  in  the  blo c k dia g ra m.  Thro ugh di screte time ste p  solutio n  m e thod s, Simulink i s  abl e  to solve th e cha r a c teri stic   differential e q uation s  of the  system. A D VISOR en abl e s  the  use r  to  modify many  variable s  in  the   FCBHV. Ea ch majo r  com pone nt in th e FCB H V  ca n be  ch ang e d  inde pen de ntly to simul a te  different confi guratio ns. O u r simul a tion  wa s ba sed  on  d e s ig ns  fr om p r e v io us   C i ty H y b r id  bu s .   The po we r requireme nt calcul ation s  were comp are d  to earlie r drivetrai n s to  determin e  the  approp riate e ngine s an d m o tors fo r the  simulatio n . O u r obj ective  wa s to co nstruct a compa r i s on  in optimal f uel e c ono my of the FCBHV, and  t herefo r e th e  values fo r  some  non -critical  comp one nts were  h e ld co nstant at  defa u lts  a c ross  th e PCS. A fuel  cell  syste m   model  ba sed   on   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 13, No. 2, June 20 15 :  421 – 43 1    426 50 kW po we r-effici en cy model of Internatio nal  Fu el Cell Co m pany is ado pted as Fig u r e 6  sho w n. A  re sistan ce– c a p a c itan ce  (RC)  equivalent  ci rcuit m odel  is used to  dev elop th e b a ttery  model a s  Fig u re 7  sh own. The validity of thes e m o d e ls  wa s verifi ed by plentif ul experim en ts  [19]-[22].        Figure 6. Simulink mo del o f  fuel cell syst em          Figure 7. Simulink mo del o f  batter      4.   DRIVING CYCLES A N D  RESU LTS   The UDDS  a nd HWFET  were  the   sta nding driv in g  cycl es  used  throu gho ut this  study   (Figu r e 8).  T he  Urb an Dynamom eter Driving   Sch e dule (UDDS ),   or “the city  test”, whi c h  h a s  a   total  length   o f   7.45  mil e s and an avera ge spe ed of  19.59 mph, wa s  u s e d   to rep r e s ent  typ i cal   driving c on ditions of lig ht d u ty vehicle s  i n  t he  city. Th e Hi gh way F uel E c ono my  Driving  Sche dule   (HWFET ), with a high er av erag e spee d of 48.3 m ph  and 10.2 6  mil e s in total len g th, was  use d  to  rep r e s ent hig h way driving  con d ition s .  T he stand ar d  cycles were ex tended  to  25,  50, 75,  10 0 a nd  150  mil e s  by repli c ation. Driving cycle s   f r om a  calib rat ed a nd vali da ted si mulatio n  net work we re   als o  us ed in this  s t udy to v e rify t he resul t s achi eved from stand ard cycle s .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Basal Stud y on Powe r Co ntrol Strateg y  for Fuel Cell/ Battery Hyb r i d  Vehicle  (Di ngyue Chen )  427       Figure 8. Co mpari s o n s b e t ween hi gh wa y (above)/ c ity (belo w )  cycle       In ord e r to  compa r e the  i ndexe s  of fu el econo my and dyn a mi c pro perty of  hybrid   vehicle, the   PCS are d e s ign ed fo r F C BHV. In  a ddition, a c co rding  to two  stan dard  cycle  con d ition s , the pro p o s ed  control  strat egie s  ar e  co ntraste d  with  the powe r  followin g  co ntrol  strategy which is wide a d o p ted in ADVISOR for  FCB H V. The spe ed cu rves of  PCS for FCB H V,  and p o wer t r acking  co ntro ller (PT C ) for FCB H V ca n  match  with t he requi red  speed  cu rve s   in  two cycle  co ndition s. The r efore, PCS desi gne d ca n satisfy the speed  requi reme nts for two   stand ard   cy cl e  co ndition s. The spe ed cu rves are sh o w n in  Figu re  8. Unli ke  som e  strategie s  t hat  deplete s  o r  o v erch arge th e battery, ou r cont rolle r de monst r ate s  th at it can mai n tain the b a ttery  SOC within li mited ope rati ng ran ge. In Figure 8,  the optimization  result in time horizon of ci ty  and hi gh way  cycl es  wa s sh own. Sim ilar to th e o r iginal  SDP  controlle r, the p s eud o-S D P   controlle r  spli t the requi red  motor p o wer  to the fu el  cel l  and  the  batt e ry a nd  maint a ins the  batte ry  SOC.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 13, No. 2, June 20 15 :  421 – 43 1    428     Figure 9. Co mpari s o n  of optimal re sults fo r 200 s of (a) city cycl e (b) high way cy cle           Figure 10. Op timized PCS  and vehi cle st ate traj ecto rie s  (a ) city cycl e (b) hi gh way  cycle     In Figure 9, result s for city  and high way  cycl e s  are compa r ed. Th e city cycle o f  Figure   9(a )  has mo re accele ratio n s/de cel e rati ons so t he vehicle can capt ure mo re re g enerative bra k ing  energy. The r efore, th e o p timized   sen s itivity slope  of  t he city  cy cle is relatively  fl at  co mpa r ed  to  that of the highway cycle,  i.e.,  highway city x x , , (Fig ure  10). Fig u re  9 ( b)  sh ows th e re sults fo r  the first  200  s of hi gh way  cycle, in  which the v ehi cle is  lau n ching and  the n  crui sing at  50 m ph.   Whe n  the ve hicle first lau n ch ed, the po wer  dema nd  sud denly in creases a nd th e battery help s  to  assist  po we r  for the  F C S,  of whi c h  the   net po we r  rat e  is limited.  Whe n  the  ve hicle  crui se s, the  pse udo -SDP  controlle r run s  the FCS  “sl o w an d st ea d y ” while the b a ttery operates a s  an e n e r gy   buffer to cove r the fast dyn a mics of power dem and [2 3]-[25].      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       Basal Stud y on Powe r Co ntrol Strateg y  for Fuel Cell/ Battery Hyb r i d  Vehicle  (Di ngyue Chen )  429     Figure 11. Op timized (a) fu el cell an d (b )  battery c h arac teris t ics  for city c y c l e          Figure 12. Effect of DO H o n   fuel ec onomy for c i ty c y c l e      The optimi z a t ion pro c e s s down s i z e s  the co mpressor and i n cre a se s the de gree o f   hybridi z ation  (DOH), the DOH is  th e rati o of the com b ustion e ngin e  powe r  to the  total powe r tra i n   power. Thu s , the FCS effici ency in cre a ses in the  lo wer net po we r rang e from 0  to 26 kW, wh ere   the optimi z ed  fuel cell  (F C) en gine  prim arily ope rate s (Figu r e  11).  The maxim u m efficien cy  of  the optimi z ed  FC  engi ne i s  aro und  56%.  Although  the  do wn sized  compresso r  h e re  re du ce s t he  maximum ne t powe r  of the FCS, the o p timized  p s e udo-S D P con t roller  su ccessfully run s  th e  FCS  within t he redu ce d  maximum n e t  power lim it.  Figu re 1 1 (b) sh ows that  even tho ugh  the  increased DOH reduces the  batte ry  size, the optimized  battery  design can still capture the  majority of re gene rative brakin g ene rgy within its re du ced po we r limit. If fuel cell vehicles g o  into  production in the near future,  thei r  degree of hybri d ization  will  signifi cantly i m pact the vehicle  price du e to  high ma nuf acturi ng a n d  material  co sts of fuel  cells a nd batt e rie s  [26]-[2 9 ].  Therefore, by  examining th e effect of DOH o n   fuel e c on omy, ca r  manufa c turers can d e term ine   the trade -off betwe en fuel  saving s an d manufa c turi n g  co sts.   Figure 12 illustrates the ef f e ct of the DOH on fuel  economy  for the  city cycle. To  obtain  each point of  the gra ph, the DOH valu e is firs t set,  and then  other five de si gn varia b le s are   optimize d  to  get the maxi mum fuel e c onomy for th e sp ecifi c  val ue of DOH.  The results  show  that the o p timal DOH i s   arou nd  0.653 . Com pared t o  the  ba selin e de sig n , the  numb e r of f uel   cell s wa s increa sed from 381 to 498, whe r ea s  the  battery cap a c ity could be  decrea s ed from   7.035 to  4.87  Ah. As the  DO H in crea ses f r om  0. 2 t o  0.6, the  fue l  economy  im prove s   becau se   the fuel  cell  efficien cy in crea se s. Whe n  t he  DO H g oes beyon d  0.75,  the fu el  economy  drops  becau se de creased battery  capa city fails to  capture the rege ne rative bra k ing e n e r gy.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 13, No. 2, June 20 15 :  421 – 43 1    430 5.   Conclusion  In this p ape r, the PCS m e thod  whi c h  is impl ement ed in A D VISOR  enviro n m ent i s   utilized to design relevant  energ y control strategies  for FCB H V  for the improvement of fuel  eco nomy a n d  milea ge  of co ntinuatio n  of jou r ney.  A se con d a r y develo p men t  for ADVISO R i s   impleme n ted based on  the  system archit ecture  of   FCBHV. We  sug geste d a  co m p reh e n s ive a nd  system atic framework t hat  make s it po ssi ble to opti m ize po we r  control and  compon ent si zin g   simultan eou sl y for the  de si gn of  FCB H V .  The  re sult s i ndicate that t he p r op osed  control  strate gy  can  sati sfy the po we r requ ireme n t for t w o  stand ar d  driving  cycl es. In two  cycle  con d ition s , the   PCS for  FCBHV ha s  sm aller  co nsum ption tha n  th e PTC for  F C BHV.  Hen c e, the p r op o s ed  strategy  will give a novel appro a ch for the  advan ce d energy cont ro l system of FCBHV.       Referen ces   [1]  Ding y u e  C, L i feng W ,  Lih ao  C, Yu S, Jianc hao  B. T he De sign Meth od of  Exten d e d  Ra nge El ectric   Vehic l es.  Adva nced Mater i als  Rese arch , 20 1 4 ; 827: 61- 65.   [2]  Ramos PCA,  Romero A, Gir a l R, Ca lvente  J, Mart inez-Sal amero L. Math ematica l  an al ysis of h y bri d   topol ogi es effi cienc y for PE M fuel cel l  po w e r s y stems d e sig n .  J Electr Power Energy Syst.  2010;   32(5): 10 49- 10 61.   [3]  Hajiz ad eh  A,  Golkar MA.  C ontrol  of  h y bri d  fue l  c e ll/e n e r g y  stora g e  di stributed  g ene ration  s y ste m   aga inst volta g e  sag.  J Electr Pow e r Energy S yst.  2010; 32(2 ) : 488-49 7.  [4]  Y Guezen nec,  T  Choi, G Pagan ell i , G Rizz oni. Pr oc eed in gs of the Ame r ic an C ontro l  Confer ence.   Denv er, CO. 2003.   [5]  W ang Y, Choi  S, Lee E. Effici ent and ri ppl e- mitigati ng dc-d c converter for resid entia l fuel  cell s y stem.   J Electr Pow e r Energy Syst.  2009; 32( 1): 43- 49.   [6]  Xi ao lan  W ,  Bingg an g C,  Xu e y an  L, Ju n  X, Xi aol on g R.  Comp one nt si zing  optimiz ati on of  plu g -i n   h y bri d  electric  vehicl es.  Appl i ed Ener gy.  201 1; 88(3): 79 9-8 04.   [7]  Che n  D, Wu H,  Bao J  e t   a l .   T h e Secur i ty T e ch nol ogy  and T e n d ency  of New  E n ergy V e h i cle  in  the F u ture .  201 3 F i fth Inter natio nal  C o nfer ence  on  Me asu r ing  T e chnol o g y  an d Mec hatro n i cs Autom a tion.   Ho ng K o n g .   2 0 1 3 ;  3 9 :   122 7- 122 9.   [8]  T hounthon g P ,  Pierfed e rici  S, Martin J-P ,  Hin a j e M,  Davat B. Mo deli ng  an d co ntrol of fu e l   cell/su perca pa citor h y b r id  so urce  base d   on  differe ntial  fla t nesscontro l.  IEEE Trans V e h Technol t.   201 2; 59(6): 27 00-2 710.   [9]  Pala din i  V, Do nateo T ,  de Risi A,  Laforgi a  D. Control strateg y  o p ti miza tion of a fuel- c ell e l ectri c   vehicl e.  J Fuel Cell Sci Tec h n o l . 200 8; 5 (1): 12-1 9 .  [10]  Dursu n  E, Kil i c  O. Compar ativ e eva l u a tion  of  different po w e r   mana gem ent st rategies  of a   stand-a l on e  PV/W i nd/PEMF C  h y br id p o w e r s y stem.  J Electr Pow e r Energy Syst.  201 2; 34(1): 81-8 9 .   [11]  Emadi A, L e e  YJ, Rajas hek ara Ka ushik.  Po w e r  electro n ics a nd mot o r drives i n  e l e c tric, h y br i d   electric, an d pl ug-i n  h y bri d  el ectric vehic l es.   IEEE Trans In dust Electron.   200 8; 55(6): 22 37-2 245.   [12]  Neeta K, Pritp a l S.  Model ing  and optim izati on of a h y bri d  po w e r s y stem  for an unman ned surfac e   vehicl e.  Journ a l  of Pow e r Sources . 2012; 1 9 8 (4): 368- 37 7.  [13]  Narasim ha B,  Vija ya n S. A k n o w l e d ge- base d  ob ject mod e l i ng  advis or for  deve l op in g qu alit y o b jec t   mode ls.  Expert Systems w i th Appl icatio ns.  2 012; 39( 6): 289 3-29 06.   [14]  JIN J, CHEN   X, ZHANG  L.  M ode lli ng  an d  simulati on  of r ear  w h e e l  driv e EMCVT  vehi cle b a se d o n   ADVISOR.  Journal of She n ya ng Un iversity o f  T e chnolo g y.  201 2; 34(2): 66 0-66 5.   [15]  Jin  K, Ruan X ,   Yang  M, Xu M.  A h y br id fu el c e ll  po w e r s y stem.  IEEE T r ans Indust E l ectron.  20 09 ;  56(4): 12 12- 12 22.   [16]  Dai C, C h e n  W ,  Chen g Z ,  Li Q ,  Jiang Z ,  Jia J.   Seeker optimi z ation alg o rith m  for  glo bal op timizatio n : a   case stud y   on  optima l   mo de lli ng of  pr oton  ex change mem b rane fuel c e ll (PEMFC).  J E l ectr Power   Energy Syst.  2011; 33( 1): 369 -376.   [17]  Li Q, Ch en W ,  W ang Y,  Liu   S, Jia J. Par a mete r id entific ation  for PEM  fuel c e ll m e ch anism m o d e l   base d  on effec t ive informe d adaptiv e particl e  s w arm o p timiz a tion.  IEEE Trans Indust Ele c tron.  2011 ;   58(6): 24 10- 24 19.   [18]  Li Q, Chen W ,  W ang Y, Jia  J, Han M. Non line a r rob u st control of pr oto n  e x ch ang e m e mbra ne fue l   cell b y  state fe edb ack e x act li near izatio n.  J Power Sour.  2009; 19 4(1): 33 8-34 8.  [19]  Che n  DY, Ch e n  LH, Ba o JC,  Guo Z ,  T i an F .  Ke y  T e chni ques  an d Perf ormanc e Ana l ysis of Sol a r  Electric Automobile.  Advanced Materials Research.  20 14;  846- 847: 1 39-1 43.   [20]  Jia J, Li Q,  Wang Y, Cham  YT , Han M. Mode lin g an d d y namic char act e ristic simul a ti on of proton   ex c h ange membrane fuel cell.  IEEE Trans Energy Conver s.  2009; 24( 1): 283- 291.   [21]  Z hao H, B u rke  Andre w  F .  Opti mizatio n  of fu el  ce ll  s y stem o p e ratin g  co nditi o n s for fue l  ce ll  vehicl es.  J  Power Sour . 2009; 18 6(3): 40 8-41 6.  [22]  Palma L, T odorovic MH, Enje ti PN. Anal y s is   of common-mode vo ltage i n  ut ilit y - interacti v e fuel cel l   po w e r cond itio ners.  IEEE Trans Indust Elect r on . 200 9; 56(1 ) : 20-27.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.