于鳳珠
純電動(dòng)汽車能量流向及降能耗措施分析
于鳳珠
能量流向分析是新能源汽車能耗的重要分析手段,通過(guò)能量流向分析可全面了解車型電耗的分布情況,定量地找到樣車與標(biāo)桿車型之間的能耗差異,從而確定最有效改善能耗水平的著手點(diǎn)。文章通過(guò)理論分析整車能耗機(jī)理,挖掘能耗的關(guān)鍵控制項(xiàng);自動(dòng)化控制實(shí)現(xiàn)各種能量相關(guān)的物理量的實(shí)時(shí)采集和數(shù)據(jù)處理,并作為降能耗措施的最終驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)。基于高精度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建立并標(biāo)定整車能量流仿真模型,一方面精準(zhǔn)定位潛在的節(jié)能方向;另一方面作為項(xiàng)目開(kāi)發(fā)早期預(yù)判的理論支撐,對(duì)動(dòng)力總成構(gòu)架、部件選型及設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,尋找最利于能耗的解決方案。
能量流;阻力分解;仿真分析;降能耗
在電動(dòng)汽車的發(fā)展中,續(xù)駛里程和能耗是用戶最為關(guān)注的問(wèn)題,里程焦慮成為阻礙電動(dòng)車發(fā)展最主要的瓶頸[1]。目前國(guó)內(nèi)外圍繞電動(dòng)汽車能耗優(yōu)化的研究主要應(yīng)用的方法多數(shù)為整車軟件仿真和系統(tǒng)臺(tái)架試驗(yàn)。整車試驗(yàn)由于投入成本較高,試驗(yàn)工況復(fù)雜,尚未得到大規(guī)模應(yīng)用[2]。而且能耗測(cè)試在整車上進(jìn)行時(shí),影響因素較多,需要控制的變量也很多,某些因素有微小的變化就可能影響試驗(yàn)結(jié)果從而影響工程師的判斷。
能量流向分析是新能源汽車能量消耗的一個(gè)很重要的分析手段。通過(guò)能量流測(cè)試可全面了解車型電耗的分布情況,定量地找到樣車與標(biāo)桿車型之間的能量消耗差異,從而確定最有效改善電耗水平的著手點(diǎn)[3]。另外,根據(jù)能量流測(cè)試得到的相關(guān)數(shù)據(jù),搭建、校準(zhǔn)整車仿真模型,能夠預(yù)測(cè)不同改進(jìn)措施對(duì)整車電耗的影響程度,從而大幅減少驗(yàn)證的周期和成本。
純電動(dòng)汽車僅采用動(dòng)力電池組作為唯一的動(dòng)力來(lái)源,在行駛的過(guò)程中通過(guò)動(dòng)力電池組向各用電系統(tǒng)輸出能量,同時(shí)也將再生制動(dòng)回收的能量存儲(chǔ)進(jìn)動(dòng)力電池組之中。因此,要建立整車能耗機(jī)理模型,需先進(jìn)行整車能量流分析,如圖1所示。

圖1 電動(dòng)汽車能量流向分析
電池輸出的有效能量分為三路,分別供給驅(qū)動(dòng)電機(jī)控制器(Motor Control Uni, MCU)、高壓耗能元件、DC/DC,供給MCU的能量經(jīng)過(guò)MCU、驅(qū)動(dòng)電機(jī)、減速器、傳動(dòng)軸、差速器、半軸到達(dá)輪胎,用于克服車輛行駛阻力,供給DC/DC的能量主要用于給低壓耗電件供電,其余部分用于給高壓耗電件供電。在驅(qū)動(dòng)能量的傳遞過(guò)程中,會(huì)出現(xiàn)損耗,即除了有效能量以外的部分,主要包括充電機(jī)充放電損耗、電池充放電損耗、電機(jī)損耗、減速器損耗、傳動(dòng)系統(tǒng)損耗、輪胎滾阻損耗等。
將上述能量流整理成公式[4],即純電動(dòng)汽車能量平衡關(guān)系為
battery=motor+ele-reg(1)
式中,battery為動(dòng)力電池組輸出的總能量;motor為驅(qū)動(dòng)及傳動(dòng)系統(tǒng)消耗的能量;ele為電附件系統(tǒng)消耗的能量;reg為電機(jī)進(jìn)行再生制動(dòng)時(shí)回收的能量。
按照車輛運(yùn)行機(jī)理,將上述的三部分能量流信息進(jìn)行分解,即可以得到純電動(dòng)汽車整車能量耗散機(jī)理模型,即


整車能量流測(cè)試在轉(zhuǎn)轂測(cè)功機(jī)上進(jìn)行,同時(shí)利用功率分析儀采集電池輸出端、MCU輸入端、DC/DC輸入端、電機(jī)輸出端、減速器輸出端以及輪端的功率,進(jìn)而得到能量流向測(cè)試數(shù)據(jù)。選取降能耗目標(biāo)車型X和對(duì)標(biāo)車S、對(duì)標(biāo)車A同時(shí)進(jìn)行測(cè)試,整車主要參數(shù)如表1所示。

表1 目標(biāo)車X及對(duì)標(biāo)車主要參數(shù)
為了轉(zhuǎn)轂上模擬車輛實(shí)際的行駛過(guò)程,需要先在道路上進(jìn)行滑行阻力測(cè)試,得到整車的行駛阻力曲線并進(jìn)行轉(zhuǎn)轂加載,從而得到常溫中國(guó)輕型汽車行駛工況(China Light-duty Vehicle Test Cycle, CLTC)行車能量流測(cè)試結(jié)果。為找到常溫能耗優(yōu)化方向,選取常溫能耗比較優(yōu)秀的對(duì)標(biāo)車S進(jìn)行常溫能量流對(duì)比,如圖2所示。

圖2 目標(biāo)車X與對(duì)標(biāo)車S常溫能量流測(cè)試結(jié)果
常溫測(cè)試詳細(xì)數(shù)據(jù)如表2所示。其中,一級(jí)分解指標(biāo)中,目標(biāo)車X輪邊能耗和總驅(qū)動(dòng)效率弱于對(duì)標(biāo)車,可進(jìn)一步優(yōu)化。目標(biāo)車X與對(duì)標(biāo)車S輪邊能量差異約6.0%,主要來(lái)源于整車阻力差異,其中目標(biāo)車X風(fēng)阻系數(shù)比對(duì)標(biāo)車S大55 counts,為主要優(yōu)化方向;目標(biāo)車X總驅(qū)動(dòng)效率(MCU輸入至輪邊)比對(duì)標(biāo)車S低2.9%,其中半軸至輪邊的驅(qū)動(dòng)效率明顯低于對(duì)標(biāo)車S,需要進(jìn)一步阻力分解進(jìn)行分析。此外,充電過(guò)程中DC/DC輸出功率較對(duì)標(biāo)車仍有優(yōu)化空間。

表2 常溫測(cè)試數(shù)據(jù)
低溫能量流測(cè)試結(jié)果顯示,對(duì)標(biāo)車A低溫里程保持率相對(duì)高,且有電機(jī)余熱利用功能,選取對(duì)標(biāo)車A進(jìn)行低溫能量流對(duì)比分析,如圖3所示。

圖3 目標(biāo)車X與對(duì)標(biāo)車A低溫能量流測(cè)試結(jié)果
常溫測(cè)試詳細(xì)數(shù)據(jù)如表3所示,目標(biāo)車X低溫里程保持率整體高于對(duì)標(biāo)車A,但對(duì)標(biāo)車電池能量保持率明顯高于目標(biāo)車X,評(píng)估余熱利用為低溫續(xù)航提升的關(guān)鍵方向。

表3 低溫測(cè)試數(shù)據(jù)
整車能量流對(duì)比測(cè)試顯示,目標(biāo)車X整車驅(qū)動(dòng)效率明顯低于對(duì)標(biāo)車S,需進(jìn)一步進(jìn)行整車阻力分解確定問(wèn)題部件,進(jìn)而針對(duì)性提升。

圖4 目標(biāo)車X及對(duì)標(biāo)車測(cè)試結(jié)果
通過(guò)測(cè)試,目標(biāo)車X有優(yōu)化空間的部件為輪轂軸承和卡鉗拖滯力矩,測(cè)試結(jié)果如圖4所示,目標(biāo)車X除后卡鉗拖滯力矩外全部大于對(duì)標(biāo)車阻力,需要進(jìn)一步優(yōu)化。
由前述能量流測(cè)試和整車阻力分解測(cè)試可知,目標(biāo)車X常溫能耗優(yōu)化方向有降風(fēng)阻、降低卡鉗拖滯力矩、降低輪轂軸承力矩及降低充電過(guò)程低壓功耗;低溫續(xù)駛里程保持率提升主要措施是優(yōu)化熱管理架構(gòu),采用電機(jī)余熱等先進(jìn)技術(shù)。
通過(guò)對(duì)目標(biāo)車X進(jìn)行工況試驗(yàn)及數(shù)據(jù)采集,得到車輛的能量流向、熱管理系統(tǒng)等數(shù)據(jù),基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立高精度仿真模型,對(duì)零部件的進(jìn)一步優(yōu)化以及優(yōu)化后的車輛性能評(píng)估進(jìn)行指導(dǎo),本文中采用AMESim軟件建立整車電耗優(yōu)化的仿真分析模型,包含整車動(dòng)力經(jīng)濟(jì)性模型和熱管理模型,用于仿真常溫及低溫經(jīng)濟(jì)性,其中熱管理模型需要根據(jù)關(guān)鍵部件的臺(tái)架測(cè)試數(shù)據(jù)和能量流測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定,模型如圖5所示。

使用試驗(yàn)實(shí)測(cè)的數(shù)據(jù)對(duì)模型精度進(jìn)行驗(yàn)證,為后續(xù)的效能優(yōu)化分析提供基礎(chǔ)模型。選取初始SOC=50%的一個(gè)完整CLTC循環(huán),分為低速、中速、高速、超高速四個(gè)階段,以MCU驅(qū)動(dòng)回收能量為研究對(duì)象,試驗(yàn)、仿真結(jié)果誤差較小,基本上在2%以內(nèi),同時(shí)低溫工況時(shí)熱管理系統(tǒng)水溫及耗能部件功率均與試驗(yàn)值有較好的吻合度,模型可以用于后續(xù)的能耗優(yōu)化工作。
根據(jù)前述測(cè)試得到的常溫能耗影響因素,應(yīng)用前述校準(zhǔn)后的仿真模型得到各因素對(duì)能耗的影響比例如表4所示。針對(duì)目標(biāo)車X車型有優(yōu)化空間的降能耗措施進(jìn)行仿真分析。
1.風(fēng)阻系數(shù)優(yōu)化
風(fēng)阻系數(shù)與造型相關(guān),針對(duì)造型已凍結(jié)的車型,風(fēng)阻系數(shù)優(yōu)化主要從細(xì)節(jié)及先進(jìn)技術(shù)入手,本文共提供兩個(gè)風(fēng)阻系數(shù)優(yōu)化方案,方案一:引入主動(dòng)進(jìn)氣格柵并優(yōu)化開(kāi)關(guān)策略,風(fēng)阻系數(shù)優(yōu)化10 count,能耗優(yōu)化0.18 kWh/100 km,方案二:以電子后視鏡替代傳統(tǒng)后視鏡,風(fēng)阻系數(shù)優(yōu)化 7 count,能耗優(yōu)化0.15 kWh/100 km。

表4 常溫降能耗措施貢獻(xiàn)比例
2.制動(dòng)卡鉗、輪轂軸承優(yōu)化
根據(jù)測(cè)試,目標(biāo)車X制動(dòng)卡鉗單個(gè)平均拖滯力矩比對(duì)標(biāo)車高0.785 Nm,輪轂軸承單個(gè)平均損失力矩比對(duì)標(biāo)車高1.79 Nm,若目標(biāo)車X損失力矩能夠與對(duì)標(biāo)車S持平,整車能耗優(yōu)化0.42 kWh/ 100 km。
3.充電過(guò)程低壓功耗優(yōu)化
目標(biāo)車X充電過(guò)程中低壓功耗較對(duì)標(biāo)車高 29 W,分析其原因主要是大屏持續(xù)開(kāi)啟和部分充電不相關(guān)控制器耗電,應(yīng)用分網(wǎng)段休眠技術(shù),對(duì)大屏、影音娛樂(lè)等控制器進(jìn)行休眠處理,可使整車低壓功耗降至與對(duì)標(biāo)車相當(dāng)水平,能耗優(yōu)化 0.2 kWh/100 km。
上述常溫優(yōu)化結(jié)果如圖6所示。

圖6 目標(biāo)車X常溫優(yōu)化措施效果圖
4.低溫續(xù)航保持率優(yōu)化方向
低溫續(xù)駛里程下降主要來(lái)自于整車阻力的增加、低溫電池能量回收能力減弱、電池放電容量降低和空調(diào)高低壓部件耗電,其中整車阻力的增加不可避免,目標(biāo)車X的低溫能量回收能力和空調(diào)系統(tǒng)耗電均優(yōu)于對(duì)標(biāo)車,故優(yōu)化方向主要集中于提高電池放電容量,本文主要通過(guò)優(yōu)化熱管理系統(tǒng),加入電機(jī)余熱利用功能實(shí)現(xiàn),保證電池在更合理的溫度范圍內(nèi)放電,提高電池的放電容量,節(jié)省水加熱控制器(Water Thermal Controller, WTC)功率,電機(jī)余熱利用的熱管理架構(gòu)圖如圖7所示。

圖7 加入電機(jī)余熱利用功能的熱管理架構(gòu)圖

圖8 優(yōu)化后目標(biāo)車X能量流
優(yōu)化后的熱管理回路構(gòu)型,通過(guò)三通閥的控制,可以將動(dòng)力總成回路和電池包回路工作模式調(diào)整為串聯(lián)和并聯(lián),基本控制思路如下:
(1)電池溫度低于5 ℃,采取并聯(lián)模式,使用WTC同時(shí)給乘員艙和電池包加熱,使電池包溫度迅速上升;
(2)電池溫度高于5 ℃,采用串聯(lián)模式,WTC只對(duì)乘員艙進(jìn)行加熱,電池包利用電機(jī)及三合一余熱進(jìn)行加熱;
(3)電機(jī)水泵和電池水泵保持適當(dāng)流量,保證整個(gè)回路溫度均勻上升。
經(jīng)仿真計(jì)算,優(yōu)化后續(xù)駛里程為311 km,相比于優(yōu)化前仿真結(jié)果289 km,提高了7.6%。其中,WTC功率為1.332 kW,較優(yōu)化前1.53 kW節(jié)省13.7%,電池放電量增加了1.17 kWh。三合一發(fā)熱量為237.6 W(平均),電機(jī)發(fā)熱量為448.7 W(平均),模組被防凍液加熱功率為375.5 W(平均),模組自發(fā)熱功率為107.5 W(平均)。余熱利用率為47%,余熱利用能量流如圖8所示。
1.常溫能耗驗(yàn)證
按照優(yōu)化要求選取制動(dòng)卡鉗和輪轂軸承樣件,并將分網(wǎng)段休眠策略在樣車上體現(xiàn),因風(fēng)阻優(yōu)化方案短期內(nèi)不容易實(shí)現(xiàn),且容易受道路滑行阻力測(cè)試誤差影響,按照阻力曲線理論分析進(jìn)行曲線擬合,在轉(zhuǎn)轂測(cè)功機(jī)上進(jìn)行能耗試驗(yàn),續(xù)駛里程為536 km,能耗為12.72 kWh/100 km,較基礎(chǔ)車降低了7.8%。
2.低溫續(xù)駛里程保持率驗(yàn)證
對(duì)整車進(jìn)行熱管理系統(tǒng)改制并刷新控制策略后進(jìn)行低溫復(fù)測(cè),試驗(yàn)測(cè)得續(xù)駛里程為305 km,與仿真值有2%的差異,較基礎(chǔ)車提高了5.2%。
選取了目標(biāo)車X和兩款對(duì)標(biāo)車進(jìn)行能量流測(cè)試和阻力分解測(cè)試,得到了能量流向差異,并定位到具體差異部件,為能耗優(yōu)化提供方向,并為標(biāo)準(zhǔn)仿真模型的搭建提供了數(shù)據(jù)支撐;搭建常溫和低溫經(jīng)濟(jì)性仿真模型,校核顯示模型精度均在2%以內(nèi),對(duì)后續(xù)性能夠開(kāi)發(fā)有指導(dǎo)意義。
通過(guò)風(fēng)阻優(yōu)化、制動(dòng)卡鉗優(yōu)化、輪轂軸承優(yōu)化、分網(wǎng)段休眠技術(shù)、電機(jī)余熱利用技術(shù),實(shí)現(xiàn)了能耗和續(xù)駛里程的提升,優(yōu)化后常溫能耗降低了7.8%,低溫續(xù)航保持率提高了5.2%,該方法對(duì)于降能耗工作效果及效率提升均有借鑒意義。
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Analysis of Energy Flow Direction of Electric Vehicle and Research on Measures to Reduce Energy Consumption
YU Fengzhu
Energy flow analysis is an important analysis method of energy consumption of new energy vehicles. Through energy flow analysis, we can comprehensively understand the distribution of power consumption of vehicle models, quantitatively find the energy consumption difference between sample vehicles and benchmark vehicles, and determine the starting point for the most effective improvement of energy consumption level. In this paper, the energy consumption mechanism of the whole vehicle is analyzed theoretically, and the key control items of energy consumption are mined; automatic control realizes real-time collection and data processing of various energy related physical quantities, and serves as the final acceptance standard of energy consumption reduction measures. Based on the high-precision measured data, the energy flow simulation model of the whole vehicle is established and calibrated. On the one hand, it accurately locates the potential energy conservation direction, and on the other hand, it serves as the theoretical support for the early prediction of the project development, optimizing the powertrain framework, component selection and design parameters, and finding the solution most conducive to energy consumption.
Energy flow;Resistance decomposition; Simulation analysis;Reduce energy consu- mption
U469.7
A
1671-7988(2023)03-20-08
10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.03.004
于鳳珠(1988—),女,碩士,工程師,研究方向?yàn)槟芰苛飨蚣罢嚬?jié)能,E-mail:yufengzhu2013@163.com。