基于典型工況的混動汽車能量流測評與優化

侯建軍 ,王奉雙,楊建軍,王寶森,武玉琪

(1.內燃機可靠性國家重點實驗室,山東 濰坊 261000;2.中國汽車技術研究中心有限公司,天津 300300)

在碳中和背景下,混合動力技術已成為節能汽車的成熟技術路線,混合動力專用發動機、專用耦合箱、電機和電池構成了混合動力汽車的主要零部件,根據不同的電機位置形成了不同混動汽車構型及其能量管理策略。目前,串并聯構型的混合動力汽車架構簡潔、節能效果顯著,得到了普遍應用[1-2]。然而,混合動力汽車的復雜構型和眾多工作模式,導致其內部的能量轉換過程多變、能量流傳遞和分配過程復雜[3]。同時,混合動力汽車的能量轉化效率和傳遞效率受循環工況的影響更為明顯,這主要是不同循環工況下的工作模式、控制策略和約束等邊界條件的影響,導致混合動力汽車在不同循環工況下的性能分析變得更加復雜[4]。針對混合動力汽車的能量流和能量管理策略的對標成為當前性能開發工作的主要手段。

針對混動汽車復雜的能量流分布問題,采用基于規則的能量管理策略[5-7]可以實現對混合動力汽車簡單且有效的控制,但無法實現最優控制。因此,伴隨著混合動力汽車的發展,基于優化算法的能量管理策略作為重要補充不斷得到發展?；趦灮惴ǖ哪芰抗芾聿呗园ɑ趧討B規劃(dynamic programming,DP)[8]或龐特里亞金最小值原理[9]的全局優化能量管理策略,基于等效燃油消耗最小[10-11]或模型預測[12]的瞬時優化或混合型能量管理策略[13-14]。采用全局優化算法的能量管理策略通常需要運行場景已知或可預測[15-18]。為此可將標準循環各組成部分進行重組以構建不同的運行場景[16],或基于實測道路數據構建代表性循環工況,從而實現針對規則能量管理策略的參數優化[18]。

針對混合動力汽車構型多,能量管理策略復雜,能耗分析及優化困難,難以系統、全面地深入分析和有效優化能耗的問題,本研究提出了基于整車能量流分區解耦的測評與優化方法,針對P1P3構型的混合動力汽車開展了不同循環工況的能耗測試,獲得了各工況下的整車能量流分區分布特征,重點針對WLTC循環工況進行了能量管理策略的分析。同時,提出了一種針對道路實測和典型循環工況分別計算速度特征和駕駛激烈程度特征的方法,根據該工況特征獲得各典型循環與道路實測工況的歐氏距離,挑選其中歐式距離最短的典型循環工況代表該實測道路工況,針對該典型循環工況進行全局優化,降低了典型循環工況下的能耗,實現了對實際道路運行能耗的改善。

1 整車能量流評價及優化方法

1.1 整車能量流典型測評工況

目前已經發布實施的GB/T 19753—2021標準用于測試混合動力汽車的能耗和續駛里程[19],試驗循環從新歐洲駕駛循環(new european driving cycle,NEDC)切換為全球統一輕型車測試循環(worldwide light-duty test cycle,WLTC)和中國輕型汽車行駛工況[20](China light vehicle test cycle,CLTC),其中,CLTC循環主要用于循環外技術評價和純電動汽車的能耗測試。3種典型法規循環工況曲線見圖1,特征參數見表1。

不同法規循環工況的特征參數差異顯著,其中,WLTC循環車速變化最激烈,更加接近實際駕駛工況。本研究車輛為非插電式混合動力汽車,按照GB/T 19753—2021法規要求,采用單獨進行電量保持模式的試驗方法開展能耗測試,而且儲能系統在循環始末必須處于平衡狀態,總體上不能放電運行,否則需要連續試驗,直至出現有效試驗結果。

1.2 整車能量流分區解耦方法

整車能量流分區解耦方法針對整車能耗進行解耦測試、分析與評價[21]。如圖2所示,整車能量流分區解耦方法將車輛的能源消耗分為5個區域,每個區域的能量流經過的零部件不同,能量流特征也不同。A區能量流特征表征燃油轉化效率及損失的發動機功率?；旌蟿恿Ｓ冒l動機從面工況變為線工況或點工況,其設計主要考慮避免出現低效率運行工況,降低能量轉化損失,實現40%以上的熱效率[1-2]。B區能量流特征是驅動電機從電池獲取能量,或者通過串聯/并聯發電向電池補充能量,實現電能和機械能之間的能量轉化,通常采用電機效率參數表征能量轉化過程中傳遞的有效能量及損失。C區能量流評價參數包括空調能耗及低壓電器附件功耗[21-22]。D區能量流特征是傳動效率和傳動損失。E區能量流特征是整車外部阻力功率需求,對于同一車型,該參數隨著行駛道路特征(擁堵程度)及行駛工況(加減速及穩態運行)的不同存在差異:在市區行駛時,整車外部阻力以加速阻力為主;在市郊行駛時,整車外部阻力以風阻為主。

圖2 整車能量流分區

圖3示出針對混合動力車輛的整車能量流測試傳感器布置示意。動力傳動系統傳感器布置(見圖3a)如下:車載油耗儀布置在發動機進油口前端;1缸布置缸壓傳感器用于測試缸壓;在排氣管布置氧傳感器;車輪扭矩通過車輛CAN總線讀取;發動機扭矩通過飛輪扭矩傳感器獲取;發動機轉速和電機轉速、扭矩通過車輛CAN總線讀取。高壓系統傳感器(見圖3b)布置包括如下:動力電池輸出給電機控制器的直流電流、電壓,布置在控制器的輸入端;控制器輸出給電機的交流電流、電壓,布置在控制器的輸出端;電動壓縮機的輸入電流、電壓,布置在電動壓縮機輸入端。

圖3 整車能量流測試系統示意

1.3 整車能量流動態規劃優化方法

如前所述,整車能量流管理采用基于規則的能量管理策略,通過電量管理、扭矩分配管理、能量回收管理等,實現理想的整車能量流分布設計。在運行工況曲線已知的情況下,推薦采用動態規劃算法實現能量管理策略優化。動態規劃是針對多階段決策過程獲取全局最優問題解的有效方法,隨著混合動力汽車能量管理策略的發展得到廣泛應用[15]。

在離散時間域下,動態規劃控制策略模型的狀態方程見式(1)。

xk+1=f(xk,uk)。

(1)

式中:x為電池荷電狀態(state of charge,SOC),表征狀態的變量;k為離散計算的階段;u為需求扭矩在電機和發動機之間的分配比例,表征決策的變量。

基于動態規劃算法的能量管理策略的計算規則為,在維持SOC平衡的前提下實現整車能耗最低,滿足法規GB/T 19753—2021對儲能系統在循環始末處于平衡狀態的要求。如式(2)所示,選取燃油消耗量作為能量管理策略的扭矩分配指標,得到燃油消耗最小化的成本函數:

(2)

式中:N為已知工況的階段;L為所處階段的瞬時油耗;J為累計油耗,即成本。

在狀態變量終止范圍的約束下,根據貝爾曼最優性原理[24-25],從已知過程的最后一個階段開始,根據式(3)由后往前依次計算每個階段下所有狀態的最佳指標函數值和最優扭矩分配比例,在已知初始狀態值的情況下獲得特定工況的SOC最佳變化軌跡以及最低油耗。

Jk*(xk)=min{L(xk,uk)+Jk+1*(xk+1)}。

(3)

式中:Jk*(xk)和Jk+1*(xk+1)分別為第k階段和第k+1階段的能量消耗最小值;L(xk,uk)為從k到k+1階段每一步的轉移能耗。

2 基于典型循環工況的整車能量流測評與分析

2.1 研究車輛基本參數

研究車輛的基本參數見表2。

表2 研究車輛的基本參數

2.2 整車能量流分區解耦結果

根據上述整車能量流分區解耦方法,在研究車輛上布置傳感器及數據采集系統進行試驗測試,得到了如圖4所示的WLTC循環工況下的能量流解耦結果。圖4中,發動機輸出能量的大部分用于串聯發電機及并聯驅動,較少部分用于并聯發電,因此該研究車輛以電機單獨驅動為主,輔以發動機驅動,并且充電模式以串聯發電為主。同時,發動機提供的發電機能量2.721 kW·h經發電機轉化后,提供給電機能量是2.031 kW·h,能量損失0.69 kW·h,轉化效率為74.64%。相比傳統動力車輛,混合動力汽車效率顯著提升,比如本研究中車輛的綜合循環熱效率最高達到了36.79%。同時,作為節能的重要手段,能量回收也是重要的評價參數,該車輛市區循環的能量回收效率達到了87.04%,處于較高節能水平。由此,研究車輛的整車綜合效率也較高,特別是高速循環工況達到了29.72%,遠遠高于傳統動力車輛(一般略高于20%)。

圖4 整車能量流解耦結果

2.3 基于典型循環工況的整車能量流瞬態分析

為了研究車輛的能量管理策略,針對WLTC循環的各個子工況進行了瞬態分析,主要對比不同車速下的發動機輸出功率、發電機功率、電機功率;針對運行模式按照純電模式、并聯模式和串聯模式,給出了各運行模式在車速曲線上的分布及其相應的電量SOC變化曲線。圖5和圖6分別示出是市區循環和高速循環工況的瞬態過程數據,是針對兩種典型循環工況的對比。由圖知,市區循環工況通常采用純電驅動,避免發動機低效率運行,是混合動力主要的節能所在;高速循環工況通常采用發動機直驅模式,以充分實現發動機高效率運行,避免出現發動機提供能量給發電機,再通過發電機發電輸出給電機驅動車輛,從而造成能量轉化及傳遞鏈過長,導致系統效率低。

圖5 市區工況的輸入輸出功率

圖6 超高速工況的輸入輸出功率及運行模式

如圖5所示,市區工況純電行駛,車輛外部阻力功率需求全部由驅動電機提供(峰值30 kW),最高車速接近50 km/h;車輛通過滑行制動回收發電實現電能補充,同時在加速過程中出現了發動機運行的串聯發電工況(圖中△點部分),但電量SOC從49%降低至42%,總體上處于放電狀態。

作為市區工況的典型對比,如圖6a所示,研究車輛在超高速工況下主要由發動機和驅動電機共同驅動行駛,外部阻力功率需求峰值為60 kW,發動機驅動車輛的同時還提供串聯發電,發電功率峰值60 kW。對比市區工況,超高速工況下的發電工況顯著增多(圖中△曲線所示),發動機運行時間占比也明顯增加(圖中·曲線所示)。如圖6b所示,盡管處于超高速工況,但運行電量SOC略有升高(從43%升高至45%),整車綜合效率處于較高水平,是車輛比較節能的運行工況。雖然處于超高速工況,但發動機和電機共同驅動的并聯工況并不多見(圖中△點所示)。

2.4 基于典型循環工況的整車能量流運行工況點分析

圖7示出了WLTC循環中發動機及雙電機運行工況分布特征。在WLTC循環工況中,串聯模式運行時長僅占4.6%,但其輸出能量卻占全部需求的55.4%,特別是郊區工況的電量SOC明顯處于較高水平,整體上處于充電狀態。循環中,發動機和發電機的扭矩分別在各自相對固定的數值附近運行,發動機和發電機的轉速與車速解耦,但驅動電機的轉速與車速耦合運行。由于在市區和市郊循環工況下,車輛幾乎全部采用純電驅動,同時通過串聯發電補充能量,一方面充分利用了電機在中低轉速工況大扭矩高效率運行的優勢,另一方面發動機固定在轉速1 200 r/min左右運行,有助于實現高效運行。在高速和超高速循環工況中,發動機直接驅動車輛具有更高的熱效率,不再進入串聯發電及電機單獨驅動模式。

圖7 發動機及雙電機運行工況分布特征

3 基于典型循環工況降低實際道路運行能耗

如前所述,基于典型循環工況分析整車能量流及能量管理策略,分析過程及結果實現了針對混合動力車輛的能耗測試和評價。進一步基于典型循環工況提出了針對實際道路運行工況的能耗優化方法,該方法分別針對典型循環工況和實際道路運行數據計算各自的工況特征參數,然后基于該工況特征參數計算各典型循環工況與實際道路運行工況的歐氏距離,挑選歐氏距離最短的典型循環工況作為代表,針對該典型循環工況進行扭矩分配策略的優化,從而實現實際道路的策略優化。

3.1 工況特征參數的提取

整車能耗與單位里程下的滾阻消耗能量、空氣阻力消耗能量以及加速消耗能量成一定比例,比例系數為動力系統效率(ηPT)。整車整備質量(m)、滾阻系數(cr)、空氣阻力系數(Cd)、車輛迎風面積(A)、空氣密度(ρa)均為常數,所以單位里程下的滾阻消耗能量為常數,單位里程下的空氣阻力消耗能量與加速阻力消耗能量分別取決于式(4)和式(5)。

(4)

(5)

式中:v為車速;d為行駛里程;IV和IA分別為車輛運行工況的速度分布及駕駛激烈程度。

對于混合動力車輛,其驅動消耗的電能在串聯發電、并聯發電及制動滑行回收過程中被及時補充。其中,串聯發電和并聯發電取決于發動機和電機的運行效率,回收能量取決于車輛的動能回收效率。因此,不同工況下的整車能耗主要取決于ηPT、IV和IA,對于特定車輛,ηPT是確定的,因此最終IV和IA決定了車輛的能耗。

3.2 基于工況特征參數實現典型循環代表工況的選擇

為了實時識別車輛道路行駛工況并匹配使用相似典型循環工況的能量管理策略及優化參數,本研究首先采用研究車型進行了實際道路測試,獲得了如圖8所示的實測樣本數據,根據式(4)和式(5)計算該樣本數據的IV和IA。

圖8 實測道路數據樣本

為了消除量綱的影響,采用式(6)對實測樣本的IV和IA進行標準化:

(6)

式中:Fnomi為標準化結果;dciniji為第j個樣本的第i個特征參數;σi為第i個特征參數向量的標準差;m為樣本個數。

基于特征參數標準化結果,采用主成分分析消除標準化特征參數之間的相關性,得到的主成分如式(7)所示:

[PC1PC2]=[Fnom1Fnom2]·Co2×2。

(7)

式中:PC1和PC2是IV和IA的主成分,Fnom1和Fnom2分別是IV和IA的標準化結果,Co2×2是特征參數的協方差矩陣。

為了挑選與實測道路數據最相似的典型循環工況,本研究選擇了7種典型循環工況:CLTC-P、FTP75、JC08、LA92、NEDC、UDDS和WLTC;同時還將CLTC-P中1部和2部的組合工況(CLTC-P-12)、WLTC中低速和中速的組合工況(WLTC-LM)作為上述候選典型循環工況的補充。如圖9所示,采用歐式距離迭代計算的實測道路數據為坐標中心,其周圍分布了上述9種候選典型循環工況的特征值。從圖9可以看出,WLTC-LM與實測道路數據中心距離最近,最能夠表征實際道路運行數據的速度分布及駕駛激烈程度,因此選取WLTC-LM作為策略優化的典型循環工況,針對該典型循環工況優化整車能量流管理策略,實現道路實際運行控制優化。

圖9 各典型工況循環與實測道路數據樣本的歐氏距離

3.3 基于典型循環工況優化能量管理策略

混動模式下發動機和電機的扭矩分配策略對系統運行效率起決定性作用,因此,選擇該部分策略參數進行優化。 為了驗證該優化策略的整車節油效果,搭建了研究車輛燃油經濟性的仿真模型,該仿真模型由AVL Cruise整車模型及Matlab/Simulink控制策略模型組成。采用該模型計算的WLTC循環冷起動百公里油耗為8.59 L,相比冷起動轉鼓百公里油耗8.46 L,該模型的仿真誤差為1.5%。其中,該仿真模型加載了實測的發動機效率MAP、電機效率MAP和變速箱效率MAP,附件損耗550 W,純電怠速時電機轉速為800 r/min,電機扭矩為6～8 N·m,車速低于12 km/h不允許能量回收,車速高于55 km/h時發動機不允許脫開,此時發動機倒拖,提供約-17.5 N·m扭矩,同時采用電池內阻計算電池損耗。

為了實現原規則能量管理策略的優化,采用了如1.3節所述的動態規劃算法及如上原仿真模型加載的MAP參數和策略運行邊界條件限制,搭建了基于動態規劃算法的經濟性優化計算模型,根據式(3)獲得特定工況的SOC最佳變化軌跡以及最低油耗?；谠撃Ｐ图八x的WLTC-LM循環工況,分別采用原控制策略和DP動態規劃策略進行仿真計算,結果見表3。由仿真結果可見,采用原控制策略的熱機起動百公里油耗為7.54 L。如圖10所示,經過動態規劃算法模型的優化,發動機運行工況分布得到改善,沒有出現低于50 N·m的低負荷工況,高于150 N·m的高負荷工況也極少,大部分工況都集中分布在發動機高效運行區,研究車輛采用動態規劃算法后經濟性提升了3.98%。

表3 百公里能耗仿真結果

圖10 發動機工作點分布對比

4 結束語

以混合動力汽車為研究對象,開展了不同循環工況下的整車能量流分析,得到了WLTC循環工況下的發動機、發電機、驅動電機及整車的運行特征及整車能量流評價指標。研究車輛以電驅為主,發動機主要用于補充電驅能量,發動機循環綜合效率和能量回收效率都處于較高節能水平,高速工況下整車綜合效率為29.72%,是車輛最節能的工況?；旌蟿恿ζ嚨拇摪l電運行占比僅4.60%,但輸出能量占全部需求能量的55.40%;發動機和發電機按照類似于線工況區域運行,驅動電機按照面工況運行。

提出了一種采用速度分布特IV和駕駛激烈程度特征IA迭代計算典型循環工況與道路運行數據的歐氏距離,選取其中歐氏距離最短的典型循環工況代表該道路運行工況,針對該典型循環優化扭矩分配策略,實現了典型工況的能耗優化,從而實現了實際道路運行工況的能耗優化,經仿真驗證,整車百公里能耗降低了3.98%。