智能網聯電動汽車節能優化控制研究進展與展望

申永鵬 袁小芳 趙素娜 孟步敏 王耀南

發展以純電動汽車為主的新能源汽車是我國從汽車大國邁向汽車強國的必由之路,是應對氣候變化、推動綠色發展的戰略舉措[1].歷經多年發展,我國在電池、電機、電控等新能源汽車核心關鍵技術方面持續提升,純電動汽車產銷量不斷攀升,但是續駛里程問題始終是制約純電動汽車發展的重要因素[2].

延長純電動汽車續駛里程的兩條技術路徑分別是: 1)提升單車帶電量;2)提升整車能效,降低百公里耗電量.盡管前者可直接增加續駛里程,但是不可避免地導致了整車質量和成本的增加,以及電池安全風險的上升[3].圍繞純電動汽車能效的提升,中國汽車工程學會發布的“節能與新能源汽車技術路線圖2.0”制定了2025 年、2030 年和2035 年的發展目標,如圖1 所示[4].國家標準“GB/T 36980-2018 電動汽車能量消耗率限值”和“GB/T 18386-2017 電動汽車能量消耗率和續駛里程試驗方法”分兩個階段給出了不同整車質量車型對應的百公里耗電量限值,如圖2 所示[4-5].由此可見,提升純電動汽車整車能效、降低百公里耗電量,是我國新能源汽車產業發展的重大需求.

圖2 純電動汽車百公里耗電量限值Fig.2 100 km power consumption limit for pure electric vehicles

當前,新一輪科技革命驅動汽車產業加速變革,能源、互聯、智能革命為新能源汽車發展注入了強勁新動能.立足新階段,2020 年10 月,國務院印發的“新能源汽車產業發展規劃(2021～ 2035 年)” 指出,電動化、網聯化、智能化是汽車產業的發展潮流和趨勢,并確立了以純電動汽車、插電式混合動力(含增程式)汽車、燃料電池汽車為“三縱”的整車技術創新鏈布局,以動力電池與管理系統、驅動電機與電力電子、網聯化與智能化技術為“三橫”的關鍵零部件技術供給體系[1].面對“2030 年前實現碳達峰、2060 年前實現碳中和”的經濟社會發展綠色轉型目標,汽車與能源、交通、信息通信等領域有關技術加速融合,“綠色低碳、智能網聯”已成為當前新能源汽車產業發展的新特征.

智能網聯背景下,電動汽車不再是單純的交通工具,網聯信息以及激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、定位及導航裝置等各類車載傳感器,將為車輛提供全方位的信息交互、共享和狀態感知能力,賦予了智能網聯電動汽車(Connected automated electric vehicle,CAEV)巨大的節能優化潛力.復雜道路狀況及車輛運行狀態下,如何根據交通狀況、信號燈狀態、道路狀況等網聯信息,并結合車輛傳感信息、電驅動系統和動力電池運行狀態,對車輛行駛速度以及電驅動系統進行優化決策與優化控制,是實現整車能效提升的重要技術路徑,也是當前亟待解決的技術難題.針對該問題,本文首先分析了電動汽車能量轉換與傳遞各環節的節能潛力;然后,從決策層的車速優化、控制層驅動/制動轉矩優化控制和執行層電流矢量優化控制三個方面,在對各層面的節能優化問題進行闡述的基礎上對國內外研究現狀進行了綜述分析;最后,總結了決策層、控制層和執行層CAEV 節能優化控制的難點以及現有研究工作的特征,并對下一步發展趨勢進行了展望.

1 CAEV 節能潛力分析

1.1 電動汽車典型損耗

圖3 所示為電動汽車行駛過程中的典型損耗情況[6-10].存儲于鋰離子電池內的電能在輸出過程中,由于歐姆內阻和極化內阻的存在,將造成少量內阻損耗[6,8];動力電池輸出的直流電能經電機控制器轉換為幅值和頻率可調的交流電能,在此過程中,由于電力電子開關器件的非理想開關特性,將引入一定的開關損耗和導通損耗[8];交流電機運行過程中,由于磁滯損耗和渦流損耗,會引入鐵損;同時,由于定子線圈電阻的存在,會產生銅損[7-8];驅動電機產生的機械能,進一步經減速器、差速器等傳動機構傳遞至輪胎,該過程中,傳動機構將產生嚙合齒面摩擦損耗、軸承摩擦損耗和潤滑油的阻力損耗等機械損耗[8];進一步地,輪胎將傳動機構傳遞的驅動轉矩轉換為牽引力,該過程中最大牽引力受輪胎滑移率-路面峰值附著系數特性的限制,當轉矩大于最大牽引力時,將導致車輪打滑,進而引入一定量的過驅動損耗[9];車輛牽引力克服滾動阻力、空氣阻力和爬坡阻力,進而驅動車輛行駛,但如果不能根據道路狀況、交通狀況和信號燈狀態,對車速進行合理的規劃,將引入較大比例的非最優車速損耗;同時,車輛制動時,如不能對再生制動強度進行優化,將導致機械制動的介入,進而引入一定比例的制動損耗.通常,只有56%～ 70%的電能被轉換為有效的行駛能量[10].

圖3 電動汽車典型損耗Fig.3 Typical energy loss of electric vehicles

然而,并非所有損耗都可通過車輛控制進行優化.動力電池的歐姆內阻主要由電極材料、電解液、隔膜電阻及集流體、極耳等各部分零件的接觸電阻組成,由電池的材料、尺寸、結構、連接方式等決定;極化內阻由活性物質特性、電極結構、電池的制造工藝、電池荷電狀態(State of charge,SOC)、溫度及充放電電流等因素決定;電力電子器件開關損耗和導通損耗由器件材料、器件參數特性、驅動電路參數、工作溫度等因素決定;傳動機構的機械損耗由齒輪的嚙合齒面摩擦因數、軸承摩擦因數、潤滑油的黏度等因素決定.上述因素,在相關部件的設計、生產階段就已經決定了損耗特性,無法在控制環節進行優化,即不可控損耗.

非最優車速損耗和制動損耗、過驅動損耗和電機的鐵損及銅損為可優化損耗,CAEV 在這三個環節蘊含著巨大的節能潛力.相關研究表明,利用車載傳感信息和網聯信息對車輛速度、動力及傳動系統進行合理的優化,可使能耗下降30 %[1].2017 年,美國能源部高級能源研究計劃署(Advanced Research Projects Agency-Energy,ARPA-E)斥資3 200萬美元,開展為期三年的“NEXTCAR”研發項目,從不同角度開展下一代智能網聯汽車的節能研究[11-12].文獻[13]在分析智能網聯汽車能耗優化基本數學原理的基礎上,從考慮坡度預測巡航控制、跟車工況預測巡航控制、智能輔助駕駛和車道變換等應用場景下的單車智能網聯環境下的能耗優化問題進行了綜述分析,從經濟駕駛、多車協同節能、道路交叉口車路協同節能和車云協同節能等方面對車輛協同節能問題進行了綜述分析.文獻[14]從路況預測、交通信號燈預測、車輛跟隨預測、車道選擇與并線預測四個方面分析了智能網聯車輛的節能潛力,并從協同車輛跟隨、協同道路選擇與并線、協同交叉路口通行等方面對相關車輛能耗優化控制方法進行了綜述分析.文獻[15]從忽略道路和交通信息的單車行駛優化、考慮道路和交通信息的單車行駛優化、基于車-車、車-路通信的多車行駛優化三個方面對車輛的能效優化方法進行了綜述分析,并對未來智能交通系統下車輛行駛優化進行了展望.上述文獻關注的是車輛在決策層的節能優化原理及方法,側重點在于不同行駛工況、運行場景下對車輛行駛速度的優化,沒有對執行層和控制層的節能優化方法展開討論.

1.2 CAEV 能量轉換過程及耦合關系

如圖4 所示,CAEV 自頂向下的能量轉換過程可以描述為決策層的車速優化決策、控制層的驅動/制動轉矩優化控制,以及執行層的電流矢量優化控制過程.

圖4 CAEV 能量轉換過程及耦合關系分析Fig.4 Analysis of energy conversion and coupling relationship of CAEV

1 )在決策層,CAEV 根據車載傳感設備實現對運行場景的局部感知;根據網聯信息實現對工況和路況的全局感知,在滿足時間-空間雙重約束的前提下,可通過對車速的優化,避免無效的加減速,實現能效優化.

2 )在控制層,CAEV 可通過車身姿態傳感器、GNSS+INS (Global navigation satellite systems and inertial navigation systems)組合導航、輪速傳感器、電機控制器等車載傳感和控制設備獲取車輛縱向加速度、車速、驅動輪速、驅動轉矩等多維傳感信息,根據車輛縱向動力學特性和輪胎-路面動力學特性,對道路和車輛參數進行自適應辨識,進而通過對驅動/制動轉矩的優化控制,實現驅動和制動過程中最佳滑移率的動態控制,以及路面附著力的最大化,提升驅動效率和制動能量回饋效率.

3 )在執行層,CAEV 可實時監測動力電池電壓、電機定子電阻、溫度等參數,分析系統電流極限圓和電壓極限橢圓動態限制,對電機損耗特性和電驅動系統損耗特性進行在線估計,進而通過對電流矢量的實時優化,提升電驅動系統運行效率.同時,CAEV 控制層與決策層存在驅動/制動效率耦合及最大牽引力限制;執行層與控制層之間存在電驅動系統效率耦合及最大轉矩限制,如圖4 所示.

1.3 網聯信息對CAEV 的節能影響

車-車(Vehicle to vehicle,V2V)、車-云(Vehicle to cloud,V2C)、車-基礎設施 (Vehicle to infrastructure,V2I)等V2X (Vehicle to everything)網聯信息,為CAEV 提供了對道路、交通狀態、交通信號的全局感知能力,以及對周邊車輛運行狀態和駕駛意圖的局部感知能力,進而通過對車輛的優化決策與控制,實現節能運行.

在決策層,根據從V2I 獲取的三維地圖信息,文獻[16]以能耗和距離為優化目標,構建了車輛能耗估算模型和距離綜合估計模型,提出了基于混沌多目標優化的三維路徑優化方法,實現了路徑和能耗的同時優化.根據從V2C 獲取的交通和道路信息,文獻[17]根據車輛經濟性模型,采用空間域動態規劃算法確定行駛路線的最佳速度軌跡,降低了5%～15%的能耗.文獻[18]分別通過V2V 和V2I 獲取車輛駕駛信息和路側基礎設施信息,構建了基于深度受限玻爾茲曼機(Deep restricted Boltzmann machines,DBM)和雙向長短期記憶(Bidirectional long short-term emory,BLSTM)的序列預測模型,實現了不同范圍內的車速預測,并采用模型預測控制(Model predictive control,MPC)進行能量管理優化,最終實現了6%的能耗優化.文獻[19]依據V2V 瞬時安全速度信息和V2I 交通信號信息,提出了融合粒子群優化(Particle swarm optimization,PSO)和極限學習機(Extreme learning machine,ELM)的車速預測方法,以及改進的MPC能量管理方法,實驗結果表明,相比基于規則的策略,能耗降低了13.55%.文獻[20]提出了實時能量優化減速規劃系統,該系統根據V2I 獲取的地圖和導航數據、交通燈相位和時序信息,生成遠景速度曲線;根據V2V 獲取的前方車輛信息對車速進行再次規劃,以確保安全距離,實驗結果表明所提方法將減速過程中的能量回收率提升了40%以上.

在控制層,根據V2I 獲取的路面附著系數、路面平整度等信息,文獻[21]分析了不同路面的最優速度和轉矩,提出了路面自適應雙電機扭矩優化分配控制方法,硬件在環測試結果表明,所提方法在三種駕駛模式下能效分別提升了3.4%,5.1% 和6.1%.文獻[22]基于V2I 和V2V 獲取的網聯信息,設計了高斯過程未來工況預測器和最小二乘法車輛參數辨識器,通過優化動力分配提升了車輛能效.文獻[23]通過V2X 獲取行駛環境信息,推導出車輛的制動距離和最終速度,提出了基于偽譜法且具有終端約束的多目標制動控制策略,實現了制動能量回饋率與電池壽命的多目標優化.文獻[24]綜述分析了智能交通系統(Intelligent traffic system,ITS)對車輛能效的影響,并從交通信息采集、駕駛狀態優化、在線更新機制等方面展望了交通信息集成能效優化控制的發展趨勢.文獻[25]通過V2N(Vehicle to network)獲取未來路況信息和車輛的功率需求,提出了非線性模型預測控制器,實現了多動力單元之間的最優轉矩分配,多個駕駛循環下的測試結果表明,所提方法可節能1%～ 4%.

針對智能網聯背景下電動汽車的節能優化問題,下文從決策層車速優化、控制層驅動/制動轉矩優化控制和執行層電流矢量優化控制三個層面,對CAEV 的節能問題及其國內外研究現狀進行綜述分析.

2 車速優化決策

CAEV 可利用V2X 網聯信息和車載感知設備,通過對交通環境和車輛狀態的預測,綜合考慮未來交通狀態對車輛運行經濟性的影響,有預見性地對車速進行規劃,避免無效的加速或者制動,從而提升整車的能效[11].已有研究表明,決策層面的車速優化是CAEV 能效優化的關鍵環節,也是目前的研究熱點.

2.1 車速優化問題概述

如圖5 所示,車速優化的基本思路是以車輛即將通過的某一路段 [S0,Sf] 為優化范圍,以驅動輪的輪胎和路面之間的牽引力Ft(t) 為控制變量,以車輛在固定時間 [t0,tf] 內完成行駛任務所消耗的能量為性能指標,構建如下最優控制(Optimal control,OPC)問題[13,15,26-27]:

圖5 車速優化問題示意圖Fig.5 Schematic diagram of vehicle speed optimization problem

式中,V(t) 為車速;H[V(tf),tf] 為終點性能指標函數;G[V(t),Ft(t),t]=V(t)Ft(t) 為積分性能指標函數;C[V(t),Ft(t),t]≤0 為狀態變量V(t) 和控制變量Ft(t) 的約束條件;E[V(tf),tf]=0 為末端狀態約束;V˙(t)=f[V(t),Ft(t),t]為車輛的縱向動力學方程,

式中,M為車輛總質量;Fr為車輛滾動阻力;Fg為車輛爬坡阻力;Fw為空氣阻力;g為重力系數;fr為滾動阻力系數;θ為道路坡度;ρ為空氣密度;Af為車輛有效迎風面面積;CD為車輛的空氣阻力系數;Vw(t) 為車輛運動方向上的實時風速.當進一步考慮路面坡度隨車輛水平行駛距離S變化時,θ(S)為隨水平距離變化的路面坡度;=V(t)為水平行駛距離與車速的關系,且S(t0)=S0,S(tf)=Sf.

從上述分析可知,車速優化由車輛的縱向控制實現.Eco-driving 泛指通過優化車輛的縱向控制,實現節能減排的各類措施[26,28-29].文獻[26] 針對Eco-driving 最優控制問題,提出了其連續時間模型及離散化方法,避免了非凸項的引入,并給出了該問題的順序二次規劃(Sequential quadratic programming,SQP)求解方法,實現了7.44%的能耗優化.文獻[28]系統地分析了不同動力系統結構下,Eco-driving 作為最優控制問題的一般公式,具體包括OPC 問題的目標函數、控制變量及約束條件、狀態方程、終端狀態約束,以及車輛運行過程中來自交通信號或自身運行狀態的各種內部約束.文獻[29]從影響因素、控制策略、實施效果等方面對Eco-driving 的研究現狀及進展進行了分析.Ecodriving 適用于各類駕駛場景,包括信號交叉口[30-31],巡航[32-33]等.

根據所適用場景和所采用的數學方法,已有的車速優化決策方法可分為兩類,如圖6 所示.

2.2 應用于不同場景的車速優化決策方法

根據所提出的CAEV 車速優化決策方法的適用場景,已有方法可分為自適應巡航(Adaptive cruise control,ACC)[27,34-37]、特殊路況[38-41]、信號交叉口[42-46]、無信號交叉口[47-51]、制動減速過程[52-58]五大類.

自適應巡航場景中,車輛通過高級輔助駕駛系統(Advanced driving assistance systems,ADAS)以及V2X 設備獲取關于前后車輛距離、道路地形、限速等信息,通過對車速的優化控制,實現對前車距離以及能耗的優化,其優化目標除能耗外,通常還包括前車距離、舒適性等[27,34-35].例如,文獻[27]基于交通信息物理系統獲取的動態道路坡度和交通限速信息,構建了基于道路限速分段的電動汽車(Electric vehicle,EV)能量優化問題,在距離域上實現全程優化問題分段滾動優化,并設計了迭代動態規劃算法(Iterative dynamic programming,IDP),實現能量最優巡航車速的快速求解.相比恒定速度(Constant speed,CS) 策略能效提升23.29%,相比常規動態規劃方法能效提升2.72%.

特殊路況通常包括彎曲道路[38-39]、上下坡道路[40]、特殊幾何特征道路[41]等,此類研究結合道路的曲率、坡度等特征,通過針對性地構建車速OPC 問題,從而實現車輛在特殊路況下的能耗優化.例如,文獻[38]基于從高精度數字地圖中提取的車輛前方道路曲率信息,構建了考慮道路水平曲率的車速OPC 系統,并采用動態規劃算法實現了車速的優化,相比傳統比例-積分(Proportional integral,PI)控制器,在加速和減速模式下的能耗分別降低5.46%和17.64%;文獻[40] 針對丘陵地帶常見的上下坡道路,通過數字地圖獲得的前方道路坡度信息,構建了上下坡道路上的車速優化模型,并采用模型預測控制算法實現了問題的求解,相比固定速度模式,不同工況下節能4.73%～ 7.04%;相比自動速度模式,不同工況下節能4.03%～ 5.70%.文獻[41]結合坡度、曲率等道路幾何特征和平均交通速度信息,以車輛能耗和轉彎安全性為控制目標,提出了車速預瞄優化控制方法,并針對所設計的特殊幾何特征道路進行了仿真.結果表明,所提方法可同時提升能效和車輛安全性,但未定量給出具體數據.

信號交叉口是城市道路中常見的交通場景.在信號交叉口,車輛行駛可能被交通信號中斷,當同一路口車輛較多時,則將在車流中產生沖擊波,導致車輛交通運行于加速/減速操作,從而增加能耗.因此,結合交通信號的相位時間(Signal phase and timing,SPaT)信息、V2V 信息,通過對車輛隊列運行、SPaT 的預測,構建車速的能耗優化模型,可一定程度上優化車輛能耗[42-46].文獻[42]首先提出了一種改進的排隊車輛隊列消散預測方法(Improved queue discharge prediction,IQDP),然后構建了分層控制策略,其中上層采用動態規劃獲取節能車速曲線的總體趨勢,下層模型預測控制器用于確保安全車距,實現了CAEV 在信號交叉口的能耗優化.相比CS 策略,該方法在兩種運行場景下分別節能12.48%和8.51%.文獻[43]在構建車速OPC模型時,同時考慮了多個下游信號交叉口的SPaT信息和隊列信息,構建了車輛能耗優化的Eco-MSQ (Eco-driving algorithm for multiple intersections with the consideration of vehicle queues)算法,并在INTEGRATION 軟件中,對一條有四個信號交叉口的主干道和一個由16 個信號交叉口組成的路網進行了仿真測試,最高可實現節能13.8%.

在無信號交叉口,由于沒有交通信號的中斷,車速優化決策的關鍵是對多臺車輛的行駛軌跡進行協同優化控制,以提升通行效率和車輛能效[47].針對無信號交叉口CAEV 的速度規劃問題,文獻[48]以最小化車輛能量消耗和通行時間為目標,通過優化車輛的交叉順序和速度曲線,提出了分層集中式協調方法.仿真結果表明,相較對比方法,所提方法在同等通行時間下,實現了節能21.8%.文獻[49]針對無信號交叉口通行效率問題,構建了包含瞬時效率、行車延誤等四個指標的獎勵函數,提出了基于Q 學習模型的強化學習車隊軌跡離散控制方法.仿真結果表明,所提方法可針對不同工況靈活地分配組隊指令,將交叉口的通行能力提升36.1%.文獻[50]提出了用于自主交叉口管理的車輛隊列雙層優化算法,上層交通調度模型根據交通實況,優化車輛通行順序和時隙;下層軌跡規劃模型根據給定調度信息和耦合約束,生成節能行駛軌跡.仿真結果表明,所提方法具有高運行效率以及良好的工況適應性.文獻[51]將連續的交通流離散化為一系列小規模車輛組,提出了基于協同分組的無信號交叉口控制方法,將車輛運動分解為分支調整和路口協調兩個過程.同時,提出了具有分叉的協作自適應巡航控制模型,用于車輛跟蹤控制.仿真結果表明,所提方法可使車輛運行更平穩,同時節能高達29%.

制動減速過程中的速度規劃是電動汽車能耗優化的關鍵環節.傳統的電動汽車制動控制研究通常聚焦于制動轉矩分配和部件控制[52-53].智能網聯背景下,電動汽車可通過共享制動意圖、前車運動軌跡預測等方式,進一步通過制動速度規劃提升能量回饋比例[54].文獻[54]通過共享車輛制動意圖,構建了用于網聯電動汽車軌跡規劃和跟蹤的雙層能量優化制動控制方案.其中,上層采用動態規劃算法,求解具有接近制動意圖的能量最優制動問題,以獲取能量最優制動軌跡;下層將非線性時變車輛縱向動力學轉化為線性時變系統,然后設計了模型預測控制器并采用二次規劃算法求解,在保證制動舒適性和安全性的同時實現了能量最優制動軌跡的跟蹤控制.相比CDBS (Constant deceleration braking strategy)策略,兩種工況下,該方法可分別提升制動能量回饋11.42%和3.19%.針對轉彎或停車時的減速需求,文獻[55]通過對真實車輛測試數據的回歸分析,以最大化減速過程中的能量回饋為目標,提出了參數化多項式減速模型,并根據實時剩余時間、距離以及目標速度確定多項式參數,獲得了平滑的最優減速曲線.仿真結果表明,該方法可提升能量回饋16%以上.

2.3 采用不同數學方法的車速優化決策方法

在數學方法層面,應用于CAEV 車速優化求解的方法主要有變分法/極小值原理[59-60]、二次規劃[26,55-56]、動態規劃[27-28,36,38,42,45,54,61]、MPC[34,37,40,58,62-63]、自適應神經模糊控制[35,64-67]以及強化學習[68-72]等.

作為求解最優化問題最經典的方法之一,變分法和Pontryagin 極小值原理在車速優化領域已得到了研究[59-60].但是變分法只能應用于控制變量連續且不受限制,而且狀態變量連續可微的場景;Pontryagin 極小值原理僅提供了最優性的必要條件,限制了它們在實際車速優化場景中的應用[26].二次規劃求解車速優化問題存在的主要不足是限定了目標函數是二次型函數且約束條件是變量的線性不等式[26,55-56].

動態規劃的基本思想是基于Richard Bellman提出的“最優性原理”.首先將系統的運行過程劃分為若干個相繼的階段,各階段都是一個最優化子問題,進而逐段進行決策.多級決策過程的最優策略具有如下性質: 無論初始狀態和初始決策如何,其余的決策對于由初始決策所形成的狀態來說,必定也是一個最優策略[73-74].采用動態規劃求解車速優化問題時,通常采用前向歐拉法對式(1)進行離散化處理,得到離散時間OPC 問題,即

定義值函數

車速優化離散時間OPC 問題的最優策略滿足Bellman 方程,即

根據式(5),首先可得J[V(N),N];然后令k=N -1,代入式(6),求解關于Ft(N -1) 的函數極值問題,可得Ft(N -1) 及J[V(N -1),N -1];繼續求解,直至k=0,便可得到完整的OPC 序列Ft(k)和狀態序列V(k),k=0,···,N -1.上述過程可描述為圖7 所示,圖7 中實線為狀態轉移過程,虛線為求解過程.

動態規劃方法可求解不連續及有約束OPC 問題,適用性廣泛.文獻[36]圍繞混合動力汽車的跟車控制與能量管理,提出了基于安全距離的滾動動態規劃算法,同時考慮單位步長內電池SOC 的變化約束,進一步縮小對SOC 狀態搜索空間,解決了存儲空間有限和在線計算量大的問題,更有利于車輛的安全控制和實時的能量優化管理.與Advisor中的能量管理策略相比,實現了節能12%.文獻[61]基于車輛動力學方程,建立了離散形式的速度規劃模型,并基于動態規劃算法,詳細分析了計算復雜度.進一步,針對動態規劃算法計算效率低的問題,提出基于迭代動態規劃的新算法來減小搜索域的大小.在減少計算規模、提高速度規劃效率的同時,實現了車輛實時速度的優化.

動態規劃求解車速優化決策問題的主要不足在于無法對連續空間進行精確表示和求解,并且當離散化過程非常精細時,將帶來巨大的計算和存儲代價,即“維數災難”[73-74].針對該問題,Werbos 提出了自適應動態規劃(Adaptive dynamic programming,ADP)算法,通過利用值函數的近似(神經網絡、多項式、模糊模型等),避免了值函數的大量存儲需求,實現了最優控制問題的正向求解[75].目前,ADP 是最優控制領域的研究熱點之一,其值迭代和策略迭代的收斂性均已得到證明[76-77],并且已經在車輛控制領域得到了應用[78-82].典型地,針對跟車過程中的能耗優化和舒適性問題,文獻[81]構建了非線性混合整數優化模型,并采用ADP 實現了在線換檔和車速優化控制.仿真結果表明,與線性二次控制器相比,所提方法在兩種情況下能耗分別降低1.59% 和2.32%.

模型預測控制的基本思想是利用已有模型、系統當前狀態和未來的控制量去預測系統未來輸出,通過滾動求解帶約束優化問題來實現控制目的.模型預測控制系統一般包括預測模型、滾動優化和反饋矯正三個環節[74,83].具體地,模型預測控制求解車速優化問題如圖8 所示.

圖8 模型預測控制求解車速優化問題示意圖Fig.8 Schematic diagram of MPC for solving vehicle speed optimization problem

文獻[37]利用V2V 通信,采用貝葉斯網絡預測前車運動,結合車輛運動學模型和電機模型的非線性特征,構建了車輛的能耗優化顯式模型預測系統,并在8 個典型的循環工況下進行了仿真驗證.針對CAEV 的安全和節能駕駛,文獻[62]將最小車距和最大限速定義為約束條件,定義了一個最小化車輛能耗的MPC 問題,并建立了可行的終端狀態范圍以確保解析解存在.

模型預測控制求解車速優化問題的主要不足在于其求解精度取決于預測模型精度,并且過于復雜的模型會降低運算速度[74,84].針對該問題,提出了數據驅動的迭代學習模型預測控制(Iterative learning MPC,ILMPC),其采用離線數據進行系統建模,其中迭代學習控制根據歷史數據更新全區間控制率,MPC 通過預測未來系統狀態和輸出進行滾動時域優化并獲得當前時刻控制信號.數據驅動的ILMPC 既具有迭代學習控制的學習能力,同時提高了閉環時域跟蹤性能[85-86].得益于數據驅動ILMPC 的上述優點,該方法已在車輛控制領域得到初步應用[86].此外,平行控制以數據為驅動,采用人工系統為建模工具,利用計算實驗對系統行為進行分析和評估,構造實際系統與人工系統的并行互動,實現了虛實系統互動[74,87].文獻[87]介紹了基于CPSS(Cyberphysical-social systems)和ACP (Artificial societies,computational experiments,parallel execution)的智能機器系統,然后在網絡-物理-社會空間中,基于云CPSS 框架提出了平行駕駛概念,為復雜環境中的車輛控制提供了新思路.

自適應神經模糊控制是一種將模糊邏輯和神經網絡有機結合的新型模糊推理系統,最早由Jang提出[88].通過將神經網絡與模糊推理有機結合,既發揮了神經網絡的自學習和自適應能力,同時還具備了模糊邏輯的邏輯推理能力.

文獻[35]提出了基于自適應神經模糊控制的車輛自適應巡航控制系統,包括前車狀態估計和后車控制器兩大部分.首先,系統通過雷達傳感器獲取前車的位置、速度、加速度等信息,并通過V2V通信將前車的控制力傳遞給后車;然后,利用Takagi-Sugeno 模糊模型對前車模型進行估計,得到前車的預測狀態序列,后車基于該數據進行行車距離和經濟性的自適應神經模糊控制,在保證駕駛舒適性和安全性的同時,與線性二次型調節器(Linear quadratic regulator,LQR) 和約束LQR (Constrained LQR,CLQR)相比,分別可節能7.21%和7.29%.

自適應神經模糊控制的主要不足在于車輛運行場景多變,需要大量的數據樣本對模糊神經網絡進行離線訓練.當樣本數量不足時,將影響控制器性能.

強化學習是一種基于馬爾科夫決策過程的機器學習算法,其原理是智能體在完成某項任務時,通過動作與環境進行交互,產生新的狀態,同時從環境得到回報.如此循環,在環境給予的獎勵或懲罰的刺激下,強化學習算法在不斷探索環境的過程中,利用產生的數據迭代優化其行為策略,進而產生能獲得最大利益的習慣性行為[89-90].

強化學習的工作原理如圖9 所示.智能體為完成某項控制任務,根據環境的當前狀態st和當前獎勵rt輸出當前動作at與環境進行交互.當動作作用于環境后,環境產生新的狀態st+1和獎勵rt+1.在智能體和環境不斷的循環交互過程中,強化學習算法利用交互過程中的數據來調整策略π,以確保系統獲得的累計回報最大化.策略π是指智能體根據環境狀態st到輸出動作at的映射過程.強化學習的目標就是得到一個策略函數,在每個時刻根據觀測到的狀態做出決策[90].

圖9 強化學習原理Fig.9 Principle of reinforcement learning

強化學習與人類的學習過程類似,可根據獎勵機制實現不確定場景下的自主行為優化決策.文獻[69]針對跟車控制,以領航車速度、領航車加速度、兩車間距、跟隨車速度為狀態變量,以跟隨車加速度為動作變量,構建了基于深度強化學習的智能跟車控制系統,領航車與跟隨車的經濟性相比動態規劃的方法分別改善了12.08%和13.05%.文獻[70]基于云控系統的資源平臺獲取目標路段的經緯度、海拔、氣象等信息,提出了基于高精度地圖驅動的深度強化學習型混合動力汽車集成控制方法,利用深度確定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient,DDPG)算法控制整車層的加速度與轉向角,利用深度值Q 網絡(Deep Q-network,DQN)算法控制動力系統層的CVT (Continuously variable transmission)傳動比與功率,實現了14 個狀態變量和4個控制變量條件下的高效運行及經濟性提升.

在車速優化決策領域,強化學習方法的主要不足在于實際道路、交通場景復雜,并且獎勵函數的設置需考慮能耗、安全性、交通法規、舒適性、人類駕駛習慣等多重因素,價值網絡和策略網絡的訓練過程需要多場景下的海量樣本支撐.

表1 對不同車速優化決策方法的優缺點進行了總結.

表1 車速優化決策方法優缺點總結Table 1 Summary of advantages and disadvantages of vehicle speed optimal decision-making methods

3 驅動/制動轉矩優化控制

3.1 驅動/制動轉矩優化控制問題概述

車速優化決策環節解決了車輪牽引力Ft(t) 至車速V(t) 環節的能量優化.電機驅動/制動轉矩優化控制環節所解決的核心問題是從電機輸出轉矩和轉速 (Tm,Rm) 至車輪牽引力Ft(t) 過程中的能耗優化.由于電機制動是驅動的逆過程,因此以驅動過程為例進行分析.

針對目前廣泛使用的單擋傳動前輪驅動電動汽車,驅動轉矩控制環節的能量轉換過程如圖10 所示.電機輸出轉矩和轉速 (Tm,Rm) 經由傳動裝置(變速箱)和末端傳動齒輪(差速器)構成的傳動機構后,車輪獲得的轉矩和轉速為 (Tt,Rt),其中,Tt=Tmigi0ηgη0,Rt=Rm/(igi0);受與路面附著力的影響,Tt轉換成牽引力Ft的過程將受最大牽引力限制,車輪可獲得的最大牽引力為Ftmax=Pμ(s),P為驅動輪鉛垂方向載荷,μ(s) 為路面附著系數,它是滑移率s的函數[91].Tt大于Ftmax時,將導致驅動輪打滑,進而影響車輛能耗.車輪獲得的實際牽引力為此時車速為

圖10 電機輸出轉矩至車輪牽引力環節的能量轉換過程示意圖Fig.10 Schematic diagram of the energy conversion process from motor output torque to the wheel traction

可見,通過實時識別路面條件以及整車質量估計,確定當前最優滑移率s,進一步根據路面附著系數μ(s) 和車輛驅動輪鉛垂方向的載荷P獲取車輛的實時最大牽引力Ftmax,通過優化電機輸出轉矩Tm避免車輪打滑,是實現電動汽車能耗優化的可行途徑.

3.2 驅動轉矩優化控制方法

通過優化驅動轉矩實現電動汽車的節能行駛已經得到了研究人員的廣泛關注.針對驅動輪的縱向控制,文獻[92]提出了基于路面附著系數估計器和附著系數梯度控制器的驅動轉矩控制系統,該方法同時采用了模糊控制器和滑模控制器兩種附著系數梯度控制器,并通過仿真和實驗驗證了所提方法對道路特性的良好適應性.為實現將車輪滑移率保持在最優點附近,以最大化利用路面附著率,文獻[93]構建了閉環降階觀測器,根據車輪輪速和車輪驅動轉矩來估計路面附著力,實現了不確定輪胎-路面條件下,無需滑移率信息的最佳工作點在線搜索方法.文獻[94]以車速和前后輪速度為控制變量,構造了由車輛行駛特性、車輪旋轉特性、路面附著特性在內的車輛行駛動力學線性模型,并設計了采用模型預測控制器的純電動汽車轉矩需求控制方法.實驗結果表明,所提方法在城市工況和高速公路下能效分別提升了1.81 % 和1.67 %.文獻[95]根據車載聲學道路類型估計單元(Acoustic road-type estimation,ARTE)獲取道路類型參數,通過查詢摩擦系數-滑移率表格確定電機輸出轉矩,降低了車輛打滑,提高了能效.

3.3 制動轉矩優化控制方法

相比驅動轉矩的優化控制,制動環節既需要考慮滑移率及路面附著系數的限制,同時還要考慮儲能裝置功率狀態(State of power,SOP)、前后軸上的制動力分布、制動穩定性、制動性能等約束條件[96].

在全電制動方面,以提高效率和安全性為目標,文獻[96]提出了一種全電再生制動方案.該方案通過知識庫在線捕獲滑移率的穩定區-非穩定區過渡點,以確定未知輪胎-路面條件下的最大附著力,并綜合駕駛員制動需求設計了制動轉矩參考值,實現了制動能量深度回收.針對沒有傳統防抱死(Antiskid brake system,ABS)系統的電動汽車,文獻[97]設計了車輛動力學模型、滑移率模型以及車速觀測器,通過迭代學習進行電機制動轉矩優化,由電機制動實現ABS,將輪胎滑移率控制在峰值路面附著系數.圍繞制動狀態下的最優滑移率估計,文獻[98]提出了由縱向制動力滑模觀測器和滑移率辨識器構成的多道路工況下的最優滑移率估計方法,構建了用以描述滑移率與路面附著系數之間關系的路面滑移圖,設計了基于模型預測控制的制動轉矩控制器以跟蹤最優滑移率,實現了高達81.26%的能量回饋率.

在機電復合制動方面,針對由摩擦制動器和電機制動構成的復合制動系統,文獻[99]提出了具有冗余制動執行器的電動汽車預測制動控制算法,能夠同時優化能量回饋率和抑制車輪打滑,同時考慮了車輛的動力學約束和電機約束.在ROMO 原型車上的實驗結果表明,所提方法可將轉矩控制誤差降低60 %,同時,在干燥的瀝青路面上和低附著系數路面,所提方法平均可增加減速度5%～ 10%.針對由液壓制動和電機制動構成的復合制動系統,文獻[100]設計了ABS 滑模控制器,通過連續調節液壓制動轉矩,將滑移率保持在最佳范圍,同時基于滑移率、SOC 和電機速度,應用模糊邏輯控制策略動態調整再生制動轉矩,實現了再生制動與ABS的協同控制.針對由氣動制動和電機制動構成的復合制動系統,文獻[101]提出了基于滑移率調整的積分滑模控制器(Integral sliding mode control,ISMC).硬件在環實驗表明,所提方法將滑移率跟蹤均方根誤差降低了12.13%～ 72%.針對液壓/電機復合制動系統,以提高車輛在跟車過程中的安全性和能效為目標,文獻[102]構建了由動力電池、電機、單檔變速器和液壓制動系統構成的智能電動汽車耦合非線性動力學模型,設計了自適應模糊滑模控制器,以獲取車輛的縱向加速度.同時,該方法設計了牽引力控制和制動控制系統,與固定比例制動能量回饋策略相比,能量回饋率提升了23.33%.

通過制動轉矩優化控制以實現能耗優化一直是電動汽車領域的研究熱點,相關研究還包括再生制動的快速響應特性[101]、緊急制動情況下的能量回饋優化[103]、低速下的能量回饋優化[104]等.

車輛驅動/制動轉矩優化控制的難點在于: 1)輪胎-路面動力學具有高度非線性和不確定性;2)難以精準獲得車速、整車質量、滑移率和路面附著系數等參數;3)制動轉矩優化控制受限于電機的扭矩限制、動力電池SOP、制動穩定性、制動性能等復雜約束條件.

相比于傳統的電動汽車,CAEV 配置有GNSS +INS 組合導航,以及車身姿態傳感器等復雜感知設備,可通過精確估計車速、整車質量、滑移率和路面附著系數等參數[105],實現復雜約束條件下的制動約束條件分析,進而通過優化電機驅動/制動轉矩,實現“電機轉矩-牽引力”環節的能耗優化.

3.4 多擋傳動/CVT 及四輪驅動CAEV 的轉矩優化

如圖10 所示,盡管在整個工作區間內,電機具有較高的工作效率,采用單擋傳動裝置即可確保較高的整車效率.但采用多擋傳動裝置或者CVT 可實現電機轉速與車速的解耦,使電機工作于高效率區域,進而提升車輛運行效率.同時還可改善車輛的動力性能和高速NVH (Noise,vibration,and harshness)[106-107].

多擋傳動/CVT EV 能耗優化的研究主要集中在換擋策略優化[106-110].針對純電動汽車,文獻[108]設計了新型雙速行星手自一體變速器(Planetary automated manual transmission,PAMT),開發了由電機、雙速PAMT、同步器等構成的電氣化動力總成動力學模型,提出了五階段換擋流程,并設計了三次多項式(Third-degree polynomia,TDP)、五次多項式 (Fifth-degree polynomial,FDP) 和七次多項式 (Seventh-degree polynomial,SDP)轉矩軌跡.文獻[109]針對雙電機和多傳動比EV 動力總成,提出了結合全局搜索方法和非支配排序遺傳算法-II (Non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-II)的雙環優化算法對電機參數和傳動比進行了優化,并設計了轉矩分配和換擋策略,將車輛電耗降低了4.82%～ 5.08%.文獻[110]針對電動汽車雙速傳動系統,依據車速范圍、車輛加速度和道路坡度,以能耗優化為目標,設計了兩種換擋策略,不同運行場景下實現了4.0%～ 7.5%的能耗優化.

分布式驅動電動汽車通過采用多個輪轂/輪邊驅動系統代替傳統電動汽車的集中驅動系統,具有傳動鏈短、結構緊湊、底盤布置方便等優點.同時,分布式電驅動系統可獨立實現轉矩快速、精確調節,便于更精準地估計路面和車輛狀態,更精準地進行驅動和制動力矩的分配,可顯著提升車輛動力性能、主動安全性能和能效[111].

四輪驅動(Four-wheels drive,4WD)電動汽車是典型的分布式驅動電動汽車,其四個車輪的輸出轉矩均可獨立控制,可通過優化各驅動輪的轉矩分配,實現能耗優化[112-116].文獻[113]提出了基于Pontryagin 極小值原理的前后電機功率分配方法,并通過仿真驗證了所提方法在市區工況和高速公路工況下可分別實現能耗優化1.81%和13.36%.文獻[114]針對4WD 方程式賽車,設計了最優扭矩分配的約束多目標模型,通過仿真驗證了所提方法在效率、轉彎速度和穩定性方面的有效性,實現了約5%的能耗優化.文獻[115]針對4WD 電動汽車的能耗優化轉矩分配問題,提出了非線性模型預測控制器(Nonlinear model predictive control,NMPC),并通過模糊邏輯控制器對NMPC 成本函數的權重進行自適應調整,實現了穩定的轉彎性能和更低的能耗.為提升4WD 電動汽車制動過程中的回饋率并減少輪胎損耗,文獻[116]提出了基于多項式擬合求解的制動轉矩分配方案,在高速和低速駕駛循環中,分別提高能效4.3%和1.5%.

4 電流矢量優化控制

4.1 電流矢量優化控制問題概述

電流矢量優化控制環節所解決的核心問題是從動力電池端輸出直流電能 (Udc,Idc) 至電機輸出轉矩(Tm,Rm),或者上述逆過程中的能耗優化.

如圖11 所示,該過程中,直流電能 (Udc,Idc) 經逆變器轉換為特定的電壓電流矢量 (U˙s,I˙s),驅動電機運行輸出轉矩 (Tm,Rm).該過程中的能量損耗主要由逆變器損耗和電機損耗兩部分構成.其中,逆變器損耗主要由絕緣柵雙極晶體管(Insulated gate bipolar transistor,IGBT)開關損耗Psw、IGBT 導通損耗Pigbt和續流二極管導通損耗Pd三部分構成;電機損耗主要由銅耗、鐵耗、機械損耗和雜散損耗四部分構成[117].

圖11 直流電能至電機輸出轉矩環節的能量轉換過程示意圖Fig.11 Schematic diagram of the energy conversion process from direct current electric energy to motor output torque

在逆變器損耗環節,IGBT 開關損耗Psw主要由系統開關頻率、直流母線電壓Udc、流經IGBT的電流以及器件的開關特性決定;IGBT 導通損耗Pigbt和續流二極管導通損耗Pd主要由器件的集電極-發射極間飽和壓降Vceo、導通壓降Vdf、調制度、電流超前角γ等因素決定.對于逆變器環節,主要的能耗優化潛力在于設計環節,例如選用開關特性良好、導通特性良好的碳化硅金屬半導體氧化物場效應管(SiC metal oxide semiconductor field-effect transistor,SiC-MOSFET)器件等.

在電機損耗環節,只有銅耗和鐵耗為可優化損耗,可分別描述為

式中,Rs和Rf分別為定子電阻和等效鐵損電阻;id和iq分別為的直軸和交軸分量;ied和ieq分別為id和iq的轉矩分量;ifd和ifq分別為id和iq的鐵損支路分量;ψf為氣隙磁通;Lsd和Lsq分別為直軸和交軸電感;ωr為電機角速度,且ωr=πRm/30.根據永磁同步電機的轉矩方程,得到

式中,Te為電磁轉矩,且Te=Tm+Tml,Tml為機械損失轉矩.將ieq代入式(9)和式(10),分別可得

由式(12)和式(13)可知,當電機運行在特定運行工況ωr和Te時,Pcu和Pfe均為ied的函數.欲實現損耗最小控制,需滿足

由式(14)可知,永磁同步電機損耗最小控制的核心問題是確定最優ied,使Pcu+Pfe最小化.由于ied為id的轉矩分量,id又為電流矢量的直軸分量,且id=-Issinγ,因此由直流電能 (Udc,Idc) 至電機輸出轉矩 (Tm,Rm) 過程的能耗優化問題可簡化為電流矢量優化控制,如圖12 所示.

圖12 永磁同步電機電流矢量優化控制示意圖Fig.12 Schematic diagram of current vector optimization control of PMSM

4.2 電流矢量優化控制方法

典型的永磁同步電機(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)電流矢量優化控制方法是最大轉矩/電流比控制(Maximum torque per ampere,MTPA)[118-128].該控制策略在輸出電磁轉矩一定的情況下,通過調整分配直軸電流id和交軸電流iq的大小,使得定子電流矢量的幅值最小,進而使最小,由式(9)可知電機銅損會相應減小,達到降低銅耗提高電機運行效率的目的.

文獻[129]對已有的MTPA 電機效率優化方法進行了綜述分析,并將其分為在線方法和離線方法兩大類.在線方法通過采用不同的算法來跟蹤電機參數的變化,其核心在于電機參數的在線估計[120-121],以及最優化問題的實時求解[130-131].離線方法通過在開發和調試階段,根據運行特性以及已知參數進行控制策略的優化設計,在運行階段直接執行預置策略,具體可分為解析法[132-133]、簡化MTPA[134-135]、查表法[136-137]等.三類離線MTPA 方法的優缺點如表2所示.

表2 三類離線MTPA 方法的優缺點Table 2 Advantages and disadvantages of three types of off-line MTPA methods

MTPA 方法的主要不足在于其僅考慮了電機的銅損,沒有考慮鐵損.目前,同時優化永磁同步電機銅損、鐵損的研究方法,一般稱之為最大效率(Maximum efficiency,ME)控制.已有的ME 控制方法總體上可分為基于模型的方法[138-141]、基于搜索的方法[142-144]以及混合方法[145]三大類.

基于模型的方法的總體思路是通過構建包含銅損和鐵損在內的PMSM 效率模型,然后根據損耗模型采用相應的優化控制方法,推導出不同運行狀態下的最優電流矢量.該方法理論上可實現全局最優,在減小轉矩波動、改善瞬態響應等方面具有較大優勢,但是對電機參數較敏感[138].目前,部分基于模型的ME 控制考慮了逆變器損耗[138-139]、磁鏈飽和與交叉耦合[140]、機械參數的不確定性[141]等因素,進一步提升了控制效果.例如,綜合考慮鐵損、磁鏈飽和與交叉耦合效應,文獻[140]建立了PMSM 的全階效率模型,提出了簡化的鐵損分析方法,通過優化電流矢量實現了銅損和鐵損的同時優化.與id=0方法相比,在60%負載條件下,該方法將效率由91.6%提升至92.6%;在額定負載下,該方法將效率由91.5%提升至92.3%.文獻[141]將基于能效損失模型的控制器集成在非線性控制器中,并對電機參數進行了在線估計.相比傳統的PI 控制器或非線性控制器,所提方法將電機的綜合能效提升了3%.

基于搜索的方法的總體思路是在確保電機輸出轉速、轉矩不變的前提下,通過在線調整控制變量,尋找輸入功率最小的運行點,以實現系統效率的最優化[142-144].該方法不受電機參數變化的影響,但收斂速度慢,并且容易引起轉矩和轉速的脈動,甚至可能會導致系統振蕩[142].文獻[142]在分析“搜索控制”和“損失模型控制”兩類方法的基礎上,建立了考慮鐵損的新型動態模型,并提出二分搜索算法在線查找最優電流矢量,將電機的運行效率提升了3.5%.文獻[143]構建了考慮溫升、磁飽和、交叉耦合效應和逆變器非線性的PMSM 效率模型,并基于該模型提出了具有離散搜索空間的梯度下降搜索算法,實現了最優電流矢量的快速搜索.實驗結果表明,與MTPA 方法相比,即使在低速下,該方法也可將驅動系統效率提高1.1%.文獻[144]針對逆變器引起的諧波鐵損,提出了基于搜索的電流矢量角優化方法.實驗結果表明,相比傳統基波鐵損優化方法,所提方法在25%負載轉矩、325 r/min 轉速下,可提升1.8%的驅動效率.

混合方法本質上是上述兩種方法的結合,它通過建立PMSM 系統的損耗模型,采用在線求解,或者在線搜索的方式確定最優電流矢量[145].理論上,混合方法可實現全局最優,并且可根據電機參數的變化進行動態調整,但其主要不足在于計算復雜度高,通常難以在實車中運行.

三類ME 方法的優缺點如表3 所示.

表3 三類ME 方法的優缺點Table 3 Advantages and disadvantages of the three types of ME methods

電流矢量優化控制的難點在于: 1) PMSM 的鐵損、銅損受磁鏈飽和、磁鏈交叉耦合和電機溫度等因素的影響,具有較強的時變和不確定性特征,同時受逆變器輸出電流諧波的影響,會產生額外的諧波損耗;2)車輛運行工況多變,電機的轉速和負載通常需要在較寬的轉速和轉矩范圍內快速動態調整,再加上車載儲能系統的電壓也存在一定的波動范圍,導致電流矢量受系統電流極限圓、電壓極限橢圓等約束條件的限制;3)鐵損及最優電流矢量的計算復雜,需要較大的計算量,電流矢量優化控制方法通常難以根據系統最新狀態以及實時參數進行動態在線優化求解.

相比于傳統的電動汽車,CAEV 通常可依托強大的計算能力和實時網聯能力,采用神經網絡等具有自適應性和自學習能力的算法,構建基于數據驅動的PMSM 驅動系統最優電流矢量角控制系統,實現多工況下電流矢量角的動態自適應調節,進而實現“直流電能-電機轉矩”環節的能耗優化.

5 總結與展望

CAEV 的節能潛力已得到廣泛的關注,相關研究尚處于探索階段.目前,主要的研究具有如下特征:

1 ) 在決策層,已針對特定的路況、交通場景構造了車速優化方法,一定程度上實現了“牽引力-車速”環節的能耗優化,并且部分研究已經考慮到電機的穩態效率的影響[27,42,60].今后仍需進一步對來自交通信號燈、臨近車輛的時間域、空間域等外部約束,以及電機控制器電壓/電流極限約束、電機最大制動/驅動轉矩約束、動力電池SOC 和SOP 約束等內部約束條件綜合考慮,實現不依賴于特定交通場景的車速節能優化,以提升算法的實用性.

2 ) 在控制層,已通過最優滑移率控制等方法,一定程度上通過電機轉矩的優化實現了“轉矩-牽引力”環節的能耗優化,并且部分研究已經考慮到制動力矩控制對制動穩定性的影響[99-100].今后仍需進一步發揮CAEV 感知設備的高精度狀態估計能力,進而結合輪胎-路面動力學的非線性、時變性,實現不依賴于特定路況的最優轉矩實時控制.

3 ) 在執行層,已通過構建PMSM 的效率模型,一定程度上通過電流矢量角的優化實現了“電流矢量-轉矩”環節的優化,并且部分研究已經考慮到逆變器損耗[138-139]、銅損及鐵損[140].今后仍需進一步綜合分析車輛在復雜運行工況下,動力電池輸出電壓、電流極限圓、電壓極限橢圓的實時約束,實現時變工況下的電流矢量角優化,提升算法的實時性和優化精度.

結合現有研究,對未來CAEV 節能優化領域的發展趨勢作如下展望.

1 ) CAEV 整車綜合節能優化.盡管電驅動系統電能消耗占比最高,節能潛力最大,但動力電池熱管理系統、空調系統的能耗對車輛續駛里程的影響非常大,尤其在寒冷地區.CAEV 可通過V2C 從云端獲取氣象信息,綜合用戶駕駛習慣、出行規律,通過揭示動力電池、電機、電力電子器件、乘員艙等子系統之間的熱力學耦合關系,構建一體化協同熱管理系統,結合高效制冷、蓄熱、熱傳導技術,實現整車綜合節能優化.

2 ) 多車協同節能優化控制.交通運輸領域碳達峰、碳中和目標對交通運輸系統的綜合運行能效提出了新要求,探索多車協同節能優化機理,通過V2V 實時通信的協調以及V2I 道路綜合運行態勢的引導,以綜合能效、通行效率、安全性、舒適性為目標函數,考慮道路幾何約束、安全性約束和交通法規約束,構建多智能體協同多目標優化模型,通過對道路網多CAEV 時空運動軌跡的協同控制,使車輛的運行更加快捷高效,進而提升道路交通安全性、運行效率和綜合能效.

3 ) V2G (Vehicle to grid)深度融合節能優化.大規模電動汽車的接入,既對電力系統的運行和規劃帶來了嚴峻挑戰,也給電網乃至能源互聯網的發展創造了機遇.一方面,大規模電動汽車接入電網會帶來隨機負荷和諧波污染的增加,為電網運行優化調度控制、配電網規劃與運行增加難度;另一方面,通過V2G 互動,電動汽車可作為分布式儲能資源,為電網提供削峰填谷、調頻等服務,可有效促進新能源本地消納,增強電網能量管理的靈活性和穩定性.依托大規模CAEV 與電網、能源網的雙向信息、電能交互,可通過優化CAEV 接入電網的時空分布、參與V2G 互動的瞬時功率,實現CAEV 的V2G深度融合優化,提升全生命周期能效.