成果分享 || 智慧能量管理策略的开发与研究

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发布时间：2024-12-12 来源：中国汽车工程学会

为推动电动汽车关键共性技术发展，服务于成员单位技术研发需求，自成立以来，联盟一直持续开展整车及关键零部件前沿、共性技术研究工作，形成了大批研究成果，推动了电动汽车产业技术创新和进步。2023联盟共立项共性技术课题22项，为推动课题交流和成果共享，联盟将持续发布在研课题研究进展和成果，最大化发挥课题研究价值。

智慧能量管理策略的开发与研究

研究目的

智慧能量管理策略的开发与研究课题由深蓝汽车科技有限公司承担，课题通过分析能量管理策略的研究现状，目前动力系统能源优化的研究层出不穷，大多数研究追求整车的某一性能，显然不能满足驾驶员日新月异的需求，其中部分最优控制算法要求整个路线的功率需求需要预知，其条件要求不切实际；整车行驶的因素包含人、车、路、环境等，整车性能方面潜力的发挥很大程度上取决于能量管理策略的制定，目前量产的能量管理策略主要从车的角度进行研究，都未能很好的考虑或较好地适应行驶工况和驾驶意图的变化，因此研究基于人、车、路的能量管理策略，对于进一步平衡整车经济性、动力性、NVH等性能具有重要的现实意义。

研究进展与阶段性成果

（一）等效油耗最低的能量管理策略

建立ECMS仿真模型，如图1所示，对比研究增程混合动力系统基于规则和ECMS的能量管理的油耗差异。

图1 ECMS的仿真模型

基于不同的惩罚系数及起动限制条件，对比研究了油耗的差异，如表1所示。

表1 不同惩罚系数的等效油耗

仿真结果如表2所示，通过分析得到的结论如下：

1）油耗结论：ECMS策略相对当前1级发电，WLTC工况可降低油耗约4%；

2）其他结论：

a、ECMS策略工作点特点：启停次数多，启动时间短、发电功率大、驱动发电回收不发电。

b、在电量可维持时，ECMS发电功率较大时接近与2.5级发电。若SOC较低或电量无法维持则发电功率较大（含怠速）。

c、增程器设计时可考虑优化启动油耗、启动停机耐久性、20kw以下油耗。

3) 问题/局限性：

a、窄SOC区间内的控制电量，需提高电池SOC分辨率才能提高发电机功率变化率。

b、P=1时是真正瞬时最优油耗功率，P≠1时的发电功率均参杂了保电因素；基于时域优化P系数，才能向全局最优靠拢。

c、ECMS策略性能标定操作空间较小，难度较大，不直观。

表2 ECMS的仿真结果

（二）山路工况的能量管理策略

1. 研究方案

根据车辆驱动扭矩、驱动转速及车速计算车辆每公里平均能耗，基于不同道路行驶时，车辆每公里能耗与平路行驶时能耗的差异，识别出车辆行驶道路的平均坡度；根据路况平均坡道大小和实际SOC控制发电功率。

图2 山路工况的能量管理策略

2. 山路工况的能量管理策略的效果验证

虎峰山验证结果（上山坡道极陡，大部分坡度在20%~30%之间，长度约2Km）

1）上山过程中， SVDC能更早进入高等级发电， SOC下降速率明显减缓，新功能上山SOC提高2.9%。

2）下山过程， SVDC能更早进入高发电等级发电，下山过程NVH改善明显。

图3 山路工况的能量管理策略的测试结果

（三）驾驶风格的能量管理策略

1. 驾驶风格的识别方案

基于加速度维度与急动度维度，在模糊控制器计算后，经超速与低车速优化，识别驾驶员类型分为温和型、稳健型、激进型、非常激进型共4类；根据驾驶风格和实际SOC控制发电功率。

图4 驾驶风格的识别方案

2. 驾驶风格识别的效果验证

在保证安全的前提下，在山地直路以较高车速行驶，并在入弯时急减速，出弯时急加速；整体上，驾驶风格识别为非常激进型，驾驶风格识别结果与驾乘人员主观评价较为接近，能较为准确地表示车辆一段时间内的驾驶激烈程度。

图5 驾驶风格的测试结果

在城区、山地等工况下，以不同驾驶员、不同驾驶激烈程度驾驶车辆，驾驶风格识别结果较为稳定，与驾乘体验评价较为接近。

图6 驾驶风格的分类测试结果

3. 驾驶风格能量管理的效果验证

以重庆铁山坪为例——在相同行驶工况与相同车辆状态下行驶时，激烈驾驶与温和驾驶下的车辆能耗高约5%-10%。

表3 驾驶风格的能耗测试

在该次对比测试中，行驶工况与车辆状态较为接近，驾驶风格识别为激进，开启驾驶风格调节发电等级功能的测试中，发电等级较高，SOC维持能力稍高于对照测试。

图7 驾驶风格的能量管理策略的测试结果

（四）整车质量的能量管理策略

1. 整车质量的估算方案

基于纵向动力学方程，通过判断车辆行驶状态，估算车辆纵向力，通过带有遗忘因子的最小二乘估计及可信度判断，估算整车质量；根据整车质量和实际SOC控制发电功率。

图8 整车质量的估算方案

2. 整车质量估算的效果验证

增加质量预估功能后，能够在起步完成后大体识别出车上乘员人数；当车上乘员人数发生变化后，能够在质量估计值上得到反应。

图9 整车质量的测试结果

3. 整车质量的能量管理策略效果验证

根据整车质量和实际SOC控制发电功率，总发电量较高，SOC维持较强。

图10 整车质量的能量管理策略测试结果

（五）高速工况的能量管理策略

1. 高速工况的识别方案

根据实际车速和一定时间内的平均车速进行模糊控制，识别出车辆是否处于高速行驶状态。根据车速和实际SOC控制发电功率。

图11 高速工况的识别方案

2. 高速工况的能量管理策略效果验证

以18%起动发动机，高速工况车速（康定-重庆）， SOC基本维持在17%~19%之间， SOC较为稳定。

图12 高速工况的能量管理策略测试结果

（六）智慧能量管理策略

1. 智慧能量管理策略的方案

根据山路工况、整车质量（乘员数量）、驾驶风格、高速工况等，对发电等级进行一定补偿，实现发电等级对人-车-路-环境的智能适应。

图13 智慧能量管理策略

2. 智慧能量管理策略效果验证

智慧能量管理策略测试结果如表4所示，典型工况（重庆南天门爬坡）的用户激烈驾驶的百公里油耗降低13%以上，爬坡可持续性提升30%；

备注：

备注：爬坡可持续性——油耗法规试验对应驾驶模式的目标电量降至最低前可连续上坡的距离；

百公里油耗为绝对油耗，不计算综合油耗；

表4 智慧能量管理策略测试结果

通过山地工况的测试结果表明智慧能量管理策略与原规则的能量管理策略相比，保电能力更强， NVH性能接近，驾乘人员感知噪声无明显差异。

图13 智慧能量管理策略的山地测试结果

通过高速工况的测试结果表明智慧能量管理策略与原规则的能量管理策略相比，综合发电补偿策略SOC维持能力更强，NVH性能未出现明显下降，且未出现明显发电过多的情况。

图14 智慧能量管理策略的高速测试结果

下一步工作计划

1.增加两款车型的应用测试；

2.增加用户场景的识别；

3.持续进行工况测试；

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