成果分享 || 智慧能量管理策略的開發與研究

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發布時間：2024-12-12 來源：中國汽車工程學會

為推動電動汽車關鍵共性技術發展，服務于成員單位技術研發需求，自成立以來，聯盟一直持續開展整車及關鍵零部件前沿、共性技術研究工作，形成了大批研究成果，推動了電動汽車產業技術創新和進步。2023聯盟共立項共性技術課題22項，為推動課題交流和成果共享，聯盟將持續發布在研課題研究進展和成果，最大化發揮課題研究價值。

智慧能量管理策略的開發與研究

研究目的

智慧能量管理策略的開發與研究課題由深藍汽車科技有限公司承擔，課題通過分析能量管理策略的研究現狀，目前動力系統能源優化的研究層出不窮，大多數研究追求整車的某一性能，顯然不能滿足駕駛員日新月異的需求，其中部分最優控制算法要求整個路線的功率需求需要預知，其條件要求不切實際；整車行駛的因素包含人、車、路、環境等，整車性能方面潛力的發揮很大程度上取決于能量管理策略的制定，目前量產的能量管理策略主要從車的角度進行研究，都未能很好的考慮或較好地適應行駛工況和駕駛意圖的變化，因此研究基于人、車、路的能量管理策略，對于進一步平衡整車經濟性、動力性、NVH等性能具有重要的現實意義。

研究進展與階段性成果

（一）等效油耗最低的能量管理策略

建立ECMS仿真模型，如圖1所示，對比研究增程混合動力系統基于規則和ECMS的能量管理的油耗差異。

圖1 ECMS的仿真模型

基于不同的懲罰系數及起動限制條件，對比研究了油耗的差異，如表1所示。

表1 不同懲罰系數的等效油耗

仿真結果如表2所示，通過分析得到的結論如下：

1）油耗結論：ECMS策略相對當前1級發電，WLTC工況可降低油耗約4%；

2）其他結論：

a、ECMS策略工作點特點：啟停次數多，啟動時間短、發電功率大、驅動發電回收不發電。

b、在電量可維持時，ECMS發電功率較大時接近與2.5級發電。若SOC較低或電量無法維持則發電功率較大（含怠速）。

c、增程器設計時可考慮優化啟動油耗、啟動停機耐久性、20kw以下油耗。

3) 問題/局限性：

a、窄SOC區間內的控制電量，需提高電池SOC分辨率才能提高發電機功率變化率。

b、P=1時是真正瞬時最優油耗功率，P≠1時的發電功率均參雜了保電因素；基于時域優化P系數，才能向全局最優靠攏。

c、ECMS策略性能標定操作空間較小，難度較大，不直觀。

表2 ECMS的仿真結果

（二）山路工況的能量管理策略

1. 研究方案

根據車輛驅動扭矩、驅動轉速及車速計算車輛每公里平均能耗，基于不同道路行駛時，車輛每公里能耗與平路行駛時能耗的差異，識別出車輛行駛道路的平均坡度；根據路況平均坡道大小和實際SOC控制發電功率。

圖2 山路工況的能量管理策略

2. 山路工況的能量管理策略的效果驗證

虎峰山驗證結果（上山坡道極陡，大部分坡度在20%~30%之間，長度約2Km）

1）上山過程中， SVDC能更早進入高等級發電， SOC下降速率明顯減緩，新功能上山SOC提高2.9%。

2）下山過程， SVDC能更早進入高發電等級發電，下山過程NVH改善明顯。

圖3 山路工況的能量管理策略的測試結果

（三）駕駛風格的能量管理策略

1. 駕駛風格的識別方案

基于加速度維度與急動度維度，在模糊控制器計算后，經超速與低車速優化，識別駕駛員類型分為溫和型、穩健型、激進型、非常激進型共4類；根據駕駛風格和實際SOC控制發電功率。

圖4 駕駛風格的識別方案

2. 駕駛風格識別的效果驗證

在保證安全的前提下，在山地直路以較高車速行駛，并在入彎時急減速，出彎時急加速；整體上，駕駛風格識別為非常激進型，駕駛風格識別結果與駕乘人員主觀評價較為接近，能較為準確地表示車輛一段時間內的駕駛激烈程度。

圖5 駕駛風格的測試結果

在城區、山地等工況下，以不同駕駛員、不同駕駛激烈程度駕駛車輛，駕駛風格識別結果較為穩定，與駕乘體驗評價較為接近。

圖6 駕駛風格的分類測試結果

3. 駕駛風格能量管理的效果驗證

以重慶鐵山坪為例——在相同行駛工況與相同車輛狀態下行駛時，激烈駕駛與溫和駕駛下的車輛能耗高約5%-10%。

表3 駕駛風格的能耗測試

在該次對比測試中，行駛工況與車輛狀態較為接近，駕駛風格識別為激進，開啟駕駛風格調節發電等級功能的測試中，發電等級較高，SOC維持能力稍高于對照測試。

圖7 駕駛風格的能量管理策略的測試結果

（四）整車質量的能量管理策略

1. 整車質量的估算方案

基于縱向動力學方程，通過判斷車輛行駛狀態，估算車輛縱向力，通過帶有遺忘因子的最小二乘估計及可信度判斷，估算整車質量；根據整車質量和實際SOC控制發電功率。

圖8 整車質量的估算方案

2. 整車質量估算的效果驗證

增加質量預估功能后，能夠在起步完成后大體識別出車上乘員人數；當車上乘員人數發生變化后，能夠在質量估計值上得到反應。

圖9 整車質量的測試結果

3. 整車質量的能量管理策略效果驗證

根據整車質量和實際SOC控制發電功率，總發電量較高，SOC維持較強。

圖10 整車質量的能量管理策略測試結果

（五）高速工況的能量管理策略

1. 高速工況的識別方案

根據實際車速和一定時間內的平均車速進行模糊控制，識別出車輛是否處于高速行駛狀態。根據車速和實際SOC控制發電功率。

圖11 高速工況的識別方案

2. 高速工況的能量管理策略效果驗證

以18%起動發動機，高速工況車速（康定-重慶）， SOC基本維持在17%~19%之間， SOC較為穩定。

圖12 高速工況的能量管理策略測試結果

（六）智慧能量管理策略

1. 智慧能量管理策略的方案

根據山路工況、整車質量（乘員數量）、駕駛風格、高速工況等，對發電等級進行一定補償，實現發電等級對人-車-路-環境的智能適應。

圖13 智慧能量管理策略

2. 智慧能量管理策略效果驗證

智慧能量管理策略測試結果如表4所示，典型工況（重慶南天門爬坡）的用戶激烈駕駛的百公里油耗降低13%以上，爬坡可持續性提升30%；

備注：

備注：爬坡可持續性——油耗法規試驗對應駕駛模式的目標電量降至最低前可連續上坡的距離；

百公里油耗為絕對油耗，不計算綜合油耗；

表4 智慧能量管理策略測試結果

通過山地工況的測試結果表明智慧能量管理策略與原規則的能量管理策略相比，保電能力更強， NVH性能接近，駕乘人員感知噪聲無明顯差異。

圖13 智慧能量管理策略的山地測試結果

通過高速工況的測試結果表明智慧能量管理策略與原規則的能量管理策略相比，綜合發電補償策略SOC維持能力更強，NVH性能未出現明顯下降，且未出現明顯發電過多的情況。

圖14 智慧能量管理策略的高速測試結果

下一步工作計劃

1.增加兩款車型的應用測試；

2.增加用戶場景的識別；

3.持續進行工況測試；

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