基于电池能量状态和车辆能耗的电动汽车续驶里程估算

为了提高续驶里程估算精度,在工况识别基础上提出一种基于电池能量状态和车辆能耗的续驶里程估算模型,该模型能有效地消除里程误差并具有较好的收敛性及鲁棒性。在Matlab/Simulink下建立电池模型及整车能耗模型,基于该模型建立工况特征参数与能耗之间的模糊规则库,再对电动空调单独进行续驶里程估算,基于卡尔曼滤波的方法对输出剩余里程进行优化。仿真及试验结果表明,与传统的续驶里程估算方法相比,采用基于电池能量状态和车辆能耗的方法不仅能提高剩余续驶里程估算精度,而且能解决在急剧变化的工况下剩余续驶里程大幅度波动的问题。     

基于工况法的电动汽车电量及续驶里程指示精度研究

剩余电量和续驶里程是电动汽车行驶过程的重要显示参数。考虑到等速法存在的精度和适用性问题,文章提出了基于工况法的试验方法,针对NEDC工况、高速工况、US06工况等三种驾驶工况,研究了不同工况下的试验方法以及对剩余电量和续驶里程的指示精度的影响,并用某一车型实车验证。结果表明:该车型在三种工况下均有较好的指示精度,可以有效缓解用户的里程误导和里程焦虑问题。     

NEDC工况电机系统平均效率优化方法

基于NEDC(New European Driving Cycle，新欧洲驾驶循环)工况将某款电机系统的实际工况点分为电动工况点和发电工况点，并采用Python数据处理工具分别计算电动工况点的消耗能量和发电工况点的发电能量，根据二者的能量分布，确定重点优化区间，将优化后数值带入模型进行仿真，结果表明，优化后电动平均效率提升1%、发电平均效率提升1.58%、续驶里程提升1.3%，验证了电机系统平均效率优化方法的有效性。     

试验工况切换对纯电动汽车续驶里程的影响及优化

过去国家标准使用的新标欧洲循环测试（NEDC）循环工况存在与实际行驶条件不符、测试周期长、计算方式单一等问题。《电动汽车能量消耗量和续驶里程试验方法 第1部分：轻型汽车》（GB/T 18386.1—2021）中的工况切换（NEDC至中国轻型车测试周期（CLTC））和测试方法的更新大大推进了我国纯电动汽车续驶里程的测试和评价方法。文章基于缩短法,结合新能源汽车补贴政策,以纯电动汽车为研究对象,重点研究NEDC和CLTC工况下纯电动汽车续驶里程的差异,并分析其影响因素,提出优化策略。结果表明：在对20款纯电动车型的测试中,中国轻型车乘用车试验周期（CLTC-P）循环下测得的续驶里程平均略高于NEDC续驶里程,工况变更导致续驶里程平均增加2.2%。影响续驶里程的因素主要有滚动阻力、空气阻力和电机消耗。     

发动机前端轮系附件能耗测试与评价

基于能量流的方法,在整车状态下研究发动机前端轮系附件(FEAD)的空间特性、转速特性和扭矩精度,设计了基于应变原理的能耗测试系统和测试方法,并在某车型上进行验证。研究结果表明,NEDC工况下,所验证车型的FEAD能耗占发动机总能耗的3.07%,占整车总能耗的2.03%,其中发电机的总能耗为318 kJ,水泵总能耗为204.7 kJ。     

插电式混合动力汽车低SOC能量流试验研究

为制定最优的能量分配策略,对某款插电式混合动力汽车在不同运行工况下的能量流进行分析。通过试验测试了低SOC状态下整车部件能量传递的相关参数,包括:温度、压力、转矩、转速和流量等,之后计算和分析整车的能量分布,并对比了NEDC和WLTC工况下整车能量流向和能量回收率。结果表明,在电池处于低SOC时,WLTC工况下的发动机平均油耗是NEDC工况平均油耗的1.6倍左右;且两种工况下车辆行驶所消耗的能量绝大部分来自于发动机;另外,WLTC工况行驶能量低于NEDC工况,其差值不足1%,但WLTC工况的能量回收率低于NEDC工况,其差值达2.31%。     

基于电池能量状态估计和车辆能耗预测的电动汽车续驶里程估计方法研究

本文中提出一种基于动力电池能量状态估计和车辆能耗预测的续驶里程估计模型。电池能量状态估计采用电池状态模型估计电池剩余的可用能量,分析了不同因素的影响。利用纯电动车测试数据,基于递推最小二乘算法辨识车辆能耗参数,结合行驶工况预测汽车能耗,进而计算续驶里程。与传统的续驶里程估计方法相比,基于电池能量状态估计和整车能耗预测的续驶里程估计模型的精度有较大提高。     

空调对轻型乘用车油耗影响的试验研究

为研究车内空调对轻型乘用车油耗的影响,根据国家标准对6辆乘用车进行NEDC循环下的试验研究,并基于国家标准对空调能耗的评价方法研究了汽车空调能耗与车厢容积的关系,最后对比了NEDC、WLTC和CLTC循环下汽车空调对整车油耗的影响。结果表明:汽车空调开启时整车平均油耗增幅为28%,主要集中在怠速段和低速段;空调系统、动力系统一致时,空调油耗增幅与车厢容积可按线性关系表示;CLTC循环下,空调高负荷工作时间长,空调油耗增幅最大,更适合评价空调系统能耗和其节能技术效果。     

插电式混合动力汽车变参数能量管理策略

为进一步提高新型插电式混合动力汽车(PHEV)的整车经济性,考虑到影响整车经济性的2个主要因素——行驶工况和行驶里程,提出了变参数能量管理策略。为减小车辆行驶工况的影响,应用模糊欧几里德贴近度方法,建立了基于典型循环工况的车辆行驶工况识别控制策略;为减小车辆行驶里程的影响,应用模糊识别的方法,建立了以车辆行驶里程和车辆启动时的动力电池荷电状态(SOC)为输入,行驶里程模式为输出的车辆里程模式识别控制策略;最后对整车能量管理策略进行了仿真分析。结果表明:在同等行驶里程的新欧洲行驶循环(NEDC)工况下,与定参数能量管理策略相比,变参数能量管理策略可以降低整车等效百公里油耗5%以上,从而提高了PHEV的整车经济性。     

基于地图信息和循环SVR模型的纯电动汽车续驶里程预测

针对未来行驶工况未知导致续驶里程预测精度难以提高的现状,提出了一种基于地图信息和循环支持向量回归(SVR)模型的纯电动汽车续驶里程预测方法。该方法根据地图信息预测未来的行驶工况,并将相应的工况参数作为SVR模型的输入,计算该工况下单位里程下降值和剩余值。将这一过程反复迭代,直至SOC值归零,则SVR运行次数即为剩余续驶里程。最后利用实际行驶数据,在ADVISOR中进行仿真,结果证明该方法具有较高的续驶里程预测精度。     

基于改进PSO-RBF算法的纯电动汽车剩余里程实时预测

为解决纯电动汽车的剩余里程预测误差大、自适应性差和数学建模复杂的问题,首先对粒子群聚类算法的参数组合进行优选,接着再根据优化粒子群算法聚类出径向基函数(RBF)神经网络隐含层中隐节点数量q,隐节点高斯函数中心向量ci和标准化常数δi,根据不同工况,优选出误差和聚类效果最好的参数组合作为训练结果,并根据工况及时更新参数,使预测结果具有动态自适应性。以端电压、电流、温度、载荷为输入,以剩余里程为输出,建立改进的PSO-RBF预测模型,然后在固定、常用的用车环境中,定义动态自适应的标准容量和标准续驶里程,建立非必要能耗数学模型加以修正。EV-1型纯电动车试验测试值与算法的预测值比较结果表明,RBF,PSO-RBF和改进的PSO-RBF 3种算法最大相对误差分别为9.9%,6.2%和3.8%,说明采用改进的PSO-RBF算法的预测精度比现有其他方法有显著提高。     

基于平均能耗并融合整车状态的续驶里程估算

续驶里程是当下关于纯电动汽车的热门话题,无论是标称续驶里程,还是使用过程中表显剩余续驶里程,二者的准确性都是人们关注的焦点.在现有技术条件下,着力提高剩余续驶里程估算值的准确性,开发具有广泛实用性的估算算法,是缓解用户续驶里程焦虑,推动电动汽车普及的有效手段.为此基于平均能耗提出了一种适用于纯电动汽车的续驶里程估算算法...     

大众MEB平台车辆续航里程技术剖析

<正>一、续航里程范围计算1.续航标准NEDC和WLTP我国电动车的续航测试中通常采用两种续航标准：NEDC工况、WLTP工况。很多产品的宣传续航都基于NEDC,但是WLTP更加符合真实情况。不过,所有的测试都是基于“理想化”的环境,因为我国的道路环境很“残酷”,所以在实际驾驶中,续航里程与宣传的会有点出入,如表所示。2.续航里程范围计算第二代（RWB 2.0）     

基于EMB的纯电动汽车制动能量回收优化控制策略研究

为提高电动汽车制动时回收的能量,减少能源浪费,本文中提出了一种基于电子机械制动(EMB)系统的再生制动力分配策略。首先,根据制动踏板信号得到当前制动强度,结合前后轴制动力分配策略分别得到前轴、后轴制动力。然后以车速、电池SOC值和制动踏板行程为输入,再生制动占比为输出,创建模糊控制器,且以制动时回收能量最大化为优化目标,运用PSO算法优化模糊控制器。最后进行Simulink和AVL Cruise的联合仿真。结果表明,在NEDC工况下能量回收提升2.5%,在CLTC-P工况下能量回收提升1.56%。     

电动汽车复合再生制动研究

介绍复合再生制动系统的组成和实现形式;分析并阐述前轮驱动电动汽车复合再生制动系统结构与原理;通过Cruise建立整车模型,在NEDC工况下进行仿真,并与无制动能量回收系统的车辆对比。结果表明:有制动能量回收系统车辆的动力电池SOC值衰减变缓,能够有效延长车辆续驶里程。     

运动模式下车辆排放和燃油经济性分析

按照轻型车国五和国六标准中常温冷启动排放和实际行驶污染物排放(Real Driving Emission)试验规程,使用定容稀释排放测试系统和便携式车载排放设备(PEMS)对9辆样车进行了运动模式和普通模式下排放和油耗测试。结果表明:运动模式下THC排放结果要低于普通模式;NOx在两种模式下排放结果无规律性;NEDC工况下CO的结果变化不大,WLTC工况下运动模式明显大于普通模式,且一些车辆会出现运动模式下CO排放剧烈增加的现象;运动模式下油耗结果均大于普通模式,平均增加30%,NEDC工况比WLTC工况表现明显,低速工况比高速工况表现明显;两种模式在WLTC工况上的差异更接近实际道路。建议重点关注车辆运动模式下CO排放以及低速工况下的油耗。     

基于实际运行工况的电动商用车能耗仿真与参数优化

在商用车电气化趋势下,如何准确研究车辆参数对能耗的影响,制定优化方案以降低能耗、提升续航里程成为影响电动商用车未来发展的重要问题。为此,应用短行程法构建目标车型的实际运行工况,采用ADVISOR车辆仿真器,以整车质量、滚阻系数、附件功率等5项车辆参数为变量,以设计优化区间为参数调整范围,开展实际运行工况下的能耗仿真,获得实际运行工况场景下各车辆参数与百公里耗电量的数量关系;在此基础上,通过分析各参数优化百分比与百公里耗电节省量的关系,构建体现各项参数能耗敏感性的节电系数;基于敏感性分析结果,对预计优化效益较高的参数进行优化,并对各优化方案进行成本-收益分析。研究结果表明：相较于“新欧洲驾驶循环”(New European Driving Cycle,NEDC)工况,实际运行工况下的能耗仿真结果与实际能耗相对误差降低超过10%;按能耗敏感性由高到低对各车辆参数排序,依次为整车质量、传动效率、滚阻系数、风阻系数、附件功率;各参数优化方案中,采用铝制白车身、配备低滚阻轮胎和热泵空调具有正面静态收益;利用实际运行工况进行能耗仿真可得到更符合目标车型实际能耗的仿真结果,以该仿真结果为基础的能耗敏感性分析和参数优化具有良好的实际指导意义。     

混合动力汽车再生制动对能耗的影响

基于某地面耦合型油电混合动力汽车,研究再生制动对整车能耗的影响,为进一步开发混合动力汽车的制动能量管理策略奠定基础。通过新欧洲驾驶循环(New European Driving Cycle,NEDC)工况再生制动过程分析,研究发动机启停控制、电池荷电状态(State of Charge,SOC)对再生制动回收能量的影响,采用单次NEDC循环工况再生制动能量回收效率来评估再生制动控制策略对整车能量消耗的影响。测试结果表明,再生制动过程发动机的启停控制主要受电池SOC的影响,电池SOC越低,发动机启动时刻越提前,停机时刻越延迟,再生制动回收的能量越多,单次循环工况制动能量回收率越高。     

基于WLTC工况的电动汽车能量流测试与分析

为研究电动汽车的能量流,首先对比了WLTC工况与NEDC工况,证明了WLTC工况更能反映整车行驶过程中的能耗特性,然后基于WLTC工况,依据电能部分的能量流测试方案,综合考虑车辆行驶过程中机械能、电能的流动方向和大小,建立纯电动汽车行驶过程中的能量流数学模型,最后,根据模型中各系统或零部件输入与输出的瞬时值与累计值计算其能量传递效率,从而从整车级、系统级、零部件级全面评价测试车辆能耗特性。     

基于制动力变比值优化分配算法的电动汽车再生制动控制策略研究

提出一种根据电机转矩特性分配电动汽车前轴制动力的再生制动控制策略。为了验证该控制策略的有效性,在Matlab/Simulink环境下通过试验数据与数学模型相结合的方法,搭建了电动汽车再生制动系统的仿真模型,同时选择典型的UDDS与NEDC城市道路循环工况进行仿真。结果表明,与固定比值的制动力分配方式相比,在UDDS城市道路循环工况下,回收能量提高了7.98%,电池组SOC提升了1.54%;在NEDC城市道路循环工况下,回收能量提高了10.19%,电池组SOC提升了2.39%。