基于Cruise的增程式客車(chē)能量管理策略仿真研究

楊森仇斌塔拉李理光

（1.同濟(jì)大學(xué)，上海 201804；2.清華大學(xué)汽車(chē)安全與節(jié)能?chē)?guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100084）

基于Cruise的增程式客車(chē)能量管理策略仿真研究

楊森1仇斌2塔拉2李理光1

（1.同濟(jì)大學(xué)，上海 201804；2.清華大學(xué)汽車(chē)安全與節(jié)能?chē)?guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100084）

以某增程式天然氣混合動(dòng)力公交車(chē)為研究對(duì)象，在全電力集中控制策略基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了基于電池SOC的預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速控制策略和基于電池SOC和車(chē)速的預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速控制策略，并在AVL Cruise中建立了整車(chē)模型及相應(yīng)控制算法模塊，在中國(guó)典型城市公交循環(huán)工況下進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果表明，所開(kāi)發(fā)的控制策略能夠有效改善公交車(chē)在電荷保持階段的氣耗和電量消耗及電量保持階段下的綜合能耗。

1 前言

由于純電動(dòng)汽車(chē)存在電池成本高、充電時(shí)間長(zhǎng)、純電續(xù)駛里程不足等問(wèn)題[1]，因而加裝了輔助動(dòng)力單元（Auxiliary Power Unit，APU）的增程式電動(dòng)汽車(chē)（Extend?ed-Range Electric Vehicle,E-REV）成為一種重要的過(guò)渡技術(shù)。目前此類(lèi)車(chē)型所采用的控制策略主要包括模糊控制策略、全局最優(yōu)控制策略和基于規(guī)則的控制策略[2～7]，其中模糊控制策略魯棒性較好，在并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)上應(yīng)用較多，全局最優(yōu)控制策略需要預(yù)知循環(huán)工況，而基于規(guī)則的控制策略由于規(guī)則簡(jiǎn)單、可靠性高，被廣泛應(yīng)用于各類(lèi)混合動(dòng)力汽車(chē)。如，文獻(xiàn)[8]基于ADVISOR建立了燃料電池增程式汽車(chē)模型，利用遺傳算法對(duì)模糊規(guī)則進(jìn)行了優(yōu)化，提高了燃料經(jīng)濟(jì)性；文獻(xiàn)[9]利用離散動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，針對(duì)某并聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)開(kāi)發(fā)了以循環(huán)油耗最低為目標(biāo)的全局最優(yōu)控制策略；文獻(xiàn)[10]針對(duì)一款增程式電動(dòng)賽車(chē)，開(kāi)發(fā)了以行駛所需功率等為參數(shù)進(jìn)行模式切換的規(guī)則控制策略，在降低燃料消耗的同時(shí)減少了30%的CO2排放。

在使用性能上，盡管模糊控制與全局最優(yōu)控制使用了較為先進(jìn)的數(shù)學(xué)工具，但前者控制規(guī)律固定，動(dòng)態(tài)性能較差，而后者不能夠在線應(yīng)用[11]，因此基于規(guī)則的控制策略仍有較大的工程意義。為此，本文以某天然氣混合動(dòng)力公交車(chē)為對(duì)象，在全電力集中控制策略（All Electric Range-Focused Strategy）基礎(chǔ)上，提出只基于電池SOC和基于SOC及車(chē)速的兩種控制策略，通過(guò)在AVL Cruise平臺(tái)中建立整車(chē)模型，對(duì)整車(chē)等效百公里天然氣消耗量（下稱(chēng)氣耗量）和全工況綜合能耗進(jìn)行了仿真研究。

2 車(chē)輛參數(shù)與模型建立

2.1 車(chē)輛基本參數(shù)與動(dòng)力匹配

某天然氣混合動(dòng)力公交車(chē)的基本參數(shù)如表1所列，動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性設(shè)計(jì)要求如表2所列。

表1 某天然氣混合動(dòng)力公交車(chē)基本參數(shù)

表2 動(dòng)力性及經(jīng)濟(jì)性要求

為滿(mǎn)足公交車(chē)的動(dòng)力經(jīng)濟(jì)性要求，首先需要進(jìn)行動(dòng)力部件的參數(shù)匹配及選型，最終的匹配結(jié)果如表3所列。需要說(shuō)明的是，與傳統(tǒng)混合動(dòng)力系統(tǒng)中電池只起輔助作用不同，增程式電動(dòng)車(chē)一般有一定的純電續(xù)駛里程要求[12]，因此匹配的動(dòng)力電池組的總儲(chǔ)存能量較大。

表3 主要?jiǎng)恿Σ考皡?shù)

2.2 建立車(chē)輛仿真模型

在確定車(chē)輛參數(shù)和動(dòng)力系統(tǒng)主要部件后，基于AVL Cruise平臺(tái)建立天然氣混合動(dòng)力公交車(chē)仿真模型。Cruise是奧地利AVL公司研發(fā)的一款正向仿真軟件，主要用于開(kāi)發(fā)階段對(duì)車(chē)輛的動(dòng)力經(jīng)濟(jì)性、排放性能和制動(dòng)性能進(jìn)行仿真分析。利用已有的模塊箱進(jìn)行車(chē)輛建模，并建立模塊之間的信號(hào)連接、機(jī)械連接、電子連接和排放連接，最終建立整車(chē)仿真模型如圖1所示。模型包括輪胎、制動(dòng)器、電氣系統(tǒng)、電動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)、動(dòng)力電池組、發(fā)動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)系、差速器及其電氣系統(tǒng)共17個(gè)機(jī)械模塊，防滑控制、制動(dòng)控制、電動(dòng)機(jī)控制、增程器控制、PID控制共5個(gè)控制模塊，另外還有駕駛艙、監(jiān)視器及一個(gè)常量存儲(chǔ)模塊。其中電氣系統(tǒng)模塊用于模擬公交車(chē)行駛時(shí)空調(diào)、風(fēng)扇等附件消耗功率，電動(dòng)機(jī)控制及增程器控制為主要的能量分配控制模塊。

3 能量管理策略

3.1 全電力集中控制

全電力集中控制策略是插電式混合動(dòng)力汽車(chē)（Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV）上常見(jiàn)的能量管理策略，本文以此策略作為后續(xù)仿真過(guò)程所采用策略的比較基準(zhǔn)，其控制策略如圖2所示[13]。由圖2可看出，在車(chē)輛行駛的初始階段，電池電量充足，采用純電驅(qū)動(dòng)，當(dāng)電池SOC下降到預(yù)設(shè)的下限閾值時(shí)，APU起動(dòng)提供車(chē)輛行駛所需的平均驅(qū)動(dòng)功率，并保持電池電量在一定范圍內(nèi)。

在圖1仿真模型中，車(chē)輛的APU由“增程器控制”模塊控制，APU基本控制流程如圖3所示。

圖3中，Operating Mode為增程器起動(dòng)信號(hào)，1代表起動(dòng)，0代表關(guān)閉；Start Switch為發(fā)電機(jī)起動(dòng)開(kāi)關(guān)，1代表起動(dòng)，0代表關(guān)閉；Start Switch為駕駛者輸入的油門(mén)踏板信號(hào)，1代表踩下踏板，0代表踏板回位；Load Signal為發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷信號(hào)，0代表不起動(dòng)，0.5代表半負(fù)荷狀態(tài)；PID Load Signal來(lái)自“PID控制”模塊的中間控制變量，該模塊對(duì)當(dāng)前發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速與預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速做比較，并通過(guò)PID算法輸出PID Load Signal信號(hào)給車(chē)輛的APU控制模塊。本次仿真中，暫將預(yù)定轉(zhuǎn)速值設(shè)為1 600 r/min，將全電力集中策略中的SOC下限閾值設(shè)為30%，為滿(mǎn)足車(chē)輛在電荷維持模式下行駛時(shí)SOC維持在30%附近，將APU流程中的上限閾值（即SOCmax）設(shè)為30.5%，下限閾值（即SOCmin）設(shè)為29.5%。

3.2 基于SOC的發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速控制

在全電力集中策略中，綜合考慮發(fā)動(dòng)機(jī)的效率、NVH和常用轉(zhuǎn)速等因素，將發(fā)動(dòng)機(jī)的預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速定為1 600 r/min。但發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速固定會(huì)使動(dòng)力系統(tǒng)跟隨工況變化的能力下降，導(dǎo)致氣耗量上升等情況，因此在全電力集中控制策略基礎(chǔ)上，將發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速與車(chē)載電池的SOC關(guān)聯(lián)起來(lái)，如表4所列，即當(dāng)SOC值低于下限閾值而又相對(duì)較高時(shí)降低發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速；當(dāng)SOC值很低時(shí)提高發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。為實(shí)現(xiàn)該控制策略，在整車(chē)仿真模型中增加“SOC-轉(zhuǎn)速”控制模塊，向PID控制模塊輸入實(shí)時(shí)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速。

表4SOC值與發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)關(guān)系

3.3 基于SOC和車(chē)速的發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速控制

由于以電池SOC單變量控制發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速時(shí)，沒(méi)有考慮車(chē)輛加速過(guò)程中的瞬時(shí)功率需求，因此將預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速與電池SOC和車(chē)速同時(shí)關(guān)聯(lián)起來(lái)，如圖4所示。當(dāng)電池SOC較高（高于35%）時(shí)，APU不起動(dòng)；當(dāng)SOC達(dá)到下限閾值后，APU起動(dòng)，且發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速隨車(chē)速改變。當(dāng)車(chē)速較低時(shí)，對(duì)應(yīng)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速也較低，隨著車(chē)速的提高，預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速線性提高到某一固定值不變，直至SOC值高于起動(dòng)APU時(shí)的下限閾值，増程器關(guān)閉。發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速固定值由車(chē)載電池SOC決定，SOC值越低，發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速越高。為實(shí)現(xiàn)該控制策略，在整車(chē)模型基礎(chǔ)上增加“SOC-車(chē)速-轉(zhuǎn)速”控制模塊，以向PID模塊輸入發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速。

需要說(shuō)明的是，由于該混合動(dòng)力公交車(chē)的動(dòng)力電池容量較大，根據(jù)仿真和實(shí)際樣車(chē)在公交線路的路試經(jīng)驗(yàn)，其SOC的波動(dòng)非常緩慢，因此在短時(shí)間內(nèi)發(fā)動(dòng)機(jī)的預(yù)設(shè)目標(biāo)轉(zhuǎn)速主要與車(chē)速有關(guān)。由于公交車(chē)行駛時(shí)速度變化平緩且均勻，因此發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速只會(huì)在車(chē)輛起動(dòng)階段隨車(chē)速增加而緩慢增大，而當(dāng)公交車(chē)車(chē)速達(dá)到20～30 km/h以上時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速基本穩(wěn)定在設(shè)定的平臺(tái)上平穩(wěn)運(yùn)轉(zhuǎn)。通常公交車(chē)車(chē)速一般都是平緩加減速，發(fā)動(dòng)機(jī)的目標(biāo)轉(zhuǎn)速也會(huì)隨之平緩增加或降低，因此在基于SOC和車(chē)速控制策略下，預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速不會(huì)出現(xiàn)頻繁波動(dòng)，這一方面會(huì)提高整車(chē)的經(jīng)濟(jì)性，同時(shí)也使得車(chē)輛的NVH特性得到改善。

4 仿真結(jié)果及分析

在仿真平臺(tái)上分別運(yùn)行全電力集中控制策略車(chē)輛模型、基于SOC的控制策略車(chē)輛模型和基于SOC及車(chē)速的控制策略車(chē)輛模型，結(jié)果顯示，3種模型均能滿(mǎn)足車(chē)輛的動(dòng)力性及經(jīng)濟(jì)性要求。由于能量管理策略?xún)?yōu)化主要針對(duì)APU起動(dòng)之后的混合動(dòng)力驅(qū)動(dòng)階段，因此主要分析該階段的循環(huán)百公里氣消耗量及全工況能耗，工況選擇具有代表性的中國(guó)典型城市公交循環(huán)工況（下稱(chēng)典型工況）。

4.1 百公里氣耗量

設(shè)置車(chē)載電池SOC初值為30.0%?？紤]到按照單循環(huán)工況折算可能產(chǎn)生較大的隨機(jī)誤差，所以使車(chē)輛連續(xù)運(yùn)行10個(gè)典型工況并按里程折算后，得到采用3種策略的車(chē)輛在不同載荷下混合動(dòng)力驅(qū)動(dòng)階段的百公里氣耗量，結(jié)果如表5所列。與全電力集中策略相比，在基于SOC的發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速控制策略下，車(chē)輛在空載、半載、滿(mǎn)載下的百公里氣耗量分別下降了2.1%、7.4%和6.5%，燃料經(jīng)濟(jì)性得到一定改善。

表5 百公里氣耗量仿真結(jié)果 kg/100 km

氣耗量下降的原因是，基于SOC的轉(zhuǎn)速調(diào)整使得車(chē)輛在電池SOC較高時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)工作在較低轉(zhuǎn)速點(diǎn)，對(duì)應(yīng)發(fā)動(dòng)機(jī)外特性曲線上的最大功率較小，由于車(chē)輛行駛所需的驅(qū)動(dòng)功率不變，根據(jù)負(fù)荷率的定義（發(fā)動(dòng)機(jī)在某一轉(zhuǎn)速下發(fā)出的有效功率與相同轉(zhuǎn)速下所能發(fā)出的最大有效功率的比值）可知，發(fā)動(dòng)機(jī)的負(fù)荷率提高，發(fā)動(dòng)機(jī)的燃料經(jīng)濟(jì)性更好（高負(fù)荷率下泵氣損失少，且傳熱損失?。?。另外，當(dāng)電池SOC低于35%，但仍處于較高范圍內(nèi)（如高于28%）時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)在預(yù)設(shè)的較低轉(zhuǎn)速點(diǎn)工作，機(jī)械效率提高，在相同功率需求下燃料經(jīng)濟(jì)性提高。

在將發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速與SOC和車(chē)速同時(shí)關(guān)聯(lián)后，與只關(guān)聯(lián)電池SOC相比，車(chē)輛在3種負(fù)荷下的循環(huán)百公里氣耗量又分別下降了11.8%、10.5%和7.6%?？梢?jiàn)，相比于發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速只關(guān)聯(lián)SOC，同時(shí)關(guān)聯(lián)車(chē)速和SOC的控制策略能夠明顯改善燃料經(jīng)濟(jì)性，這是因?yàn)?，在只關(guān)聯(lián)SOC的控制策略下，當(dāng)APU的轉(zhuǎn)速只設(shè)置在很小的范圍內(nèi)時(shí)，為了滿(mǎn)足發(fā)電機(jī)能夠發(fā)出最大功率的需求，需要將發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)定在較高轉(zhuǎn)速，這樣當(dāng)公交車(chē)低速運(yùn)行而動(dòng)力電池SOC又偏高時(shí)，發(fā)電機(jī)的發(fā)電功率會(huì)很小，導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)在該轉(zhuǎn)速下的負(fù)荷率太低，整車(chē)燃料經(jīng)濟(jì)性變差；另一方面，當(dāng)公交車(chē)低速運(yùn)行時(shí)，偏高的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速又會(huì)產(chǎn)生過(guò)大的噪聲和振動(dòng)，也不利于舒適性改善。而在基于SOC和車(chē)速的控制策略下，不僅考慮了電池SOC值較高時(shí)需要的APU功率較小，同時(shí)考慮了循環(huán)工況內(nèi)車(chē)速較低時(shí)APU需求功率較小，故在低速階段發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速隨車(chē)速線性增加，一方面保證了小功率需求時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)有較高的負(fù)荷率；另一方面又降低了小功率需求階段的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，從而進(jìn)一步提高了發(fā)動(dòng)機(jī)的工作效率。預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速隨電池SOC變化范圍不同階梯設(shè)置，即SOC值越低，對(duì)應(yīng)的APU起動(dòng)車(chē)速越低，保證了低SOC下APU的充電功率。

4.2 全工況綜合能耗

增程式公交車(chē)在實(shí)際運(yùn)行時(shí)，一般是從動(dòng)力電池滿(mǎn)電狀態(tài)以純電驅(qū)動(dòng)狀態(tài)過(guò)渡到混合動(dòng)力驅(qū)動(dòng)狀態(tài)，也就是先進(jìn)入CD運(yùn)行模式，然后進(jìn)入CS運(yùn)行模式（下稱(chēng)全工況模式）。以車(chē)輛半載為例，全工況仿真時(shí)，使車(chē)輛連續(xù)運(yùn)行20個(gè)典型循環(huán)工況，累計(jì)行駛里程為118.2 km，在全電力集中控制策略下電池參數(shù)變化如圖5所示，另外兩種控制策略下的變化曲線與此類(lèi)似。

仿真時(shí)電池SOC初始值設(shè)為100.0%，在得到20個(gè)典型循環(huán)工況內(nèi)的電池電量消耗和天然氣消耗量后，將電耗折算為等效氣耗量[14，15]，從而得到20個(gè)典型循環(huán)工況下的折算百公里總氣耗量，結(jié)果如表6所列。

圖6～圖8分別為全電力集中控制策略、基于SOC控制策略、基于SOC和車(chē)速控制策略下，發(fā)動(dòng)機(jī)功率隨時(shí)間的變化曲線。從圖中可看出，3種控制策略下發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率大部分時(shí)間在10～30 kW范圍內(nèi)波動(dòng)。對(duì)比圖6、圖7和圖8可看出，在全電力集中控制策略下，發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率不穩(wěn)定，這是由于發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速較高，其預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速下的峰值功率也較高，實(shí)際輸出功率波動(dòng)較大，這種發(fā)動(dòng)機(jī)工作的不穩(wěn)定使得其燃料經(jīng)濟(jì)性變差。相比之下，在基于SOC和車(chē)速的控制策略下，發(fā)動(dòng)機(jī)的工作狀態(tài)最穩(wěn)定，波動(dòng)幅度最小。負(fù)荷率與發(fā)動(dòng)機(jī)的波動(dòng)共同決定了在基于SOC和車(chē)速的控制策略下全工況折算總氣耗量最低。

表6 全工況電耗與氣耗

圖9為增程器模塊中天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)的萬(wàn)有特性曲線，由圖9可看出，在功率為10～30 kW范圍內(nèi)，隨發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的降低，有效燃料消耗率向更經(jīng)濟(jì)區(qū)域移動(dòng)，而圖6～圖8也表明在3種控制策略下，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率的波動(dòng)范圍基本在該范圍內(nèi)。這也解釋了采用基于SOC及基于SOC和車(chē)速的控制策略后，發(fā)動(dòng)機(jī)平均轉(zhuǎn)速降低，且折算百公里氣耗量隨之下降的原因。

5 結(jié)束語(yǔ)

基于AVL Cruise建立了某款天然氣增程式混合動(dòng)力公交車(chē)的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性仿真模型，并在中國(guó)典型城市公交循環(huán)工況下進(jìn)行了性能仿真。以全電力集中控制策略作為比較基準(zhǔn)，設(shè)計(jì)了只基于電池SOC及基于電池SOC和車(chē)速的兩種發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速控制策略，仿真結(jié)果表明，整車(chē)各項(xiàng)動(dòng)力經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)均達(dá)到設(shè)計(jì)要求。此外，研究發(fā)現(xiàn)，綜合考慮電池SOC和車(chē)速等因素來(lái)預(yù)設(shè)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的控制策略能夠有效改善發(fā)動(dòng)機(jī)在低功率需求下的負(fù)荷率，并減少發(fā)動(dòng)機(jī)的功率波動(dòng)，從而能夠顯著提高整車(chē)的燃料經(jīng)濟(jì)性。

1 Song B,Shin J,Lee S,et al.Design of a high power transfer pickup for on-line electric vehicle（OLEV）//Electric Vehicle Conference（IEVC）,2012 IEEE International.IEEE,2012：1～4.

2 Wirasingha S G,Emadi A.Classification and review of control strategies for plug-in hybrid electric vehicles.vehicular Technology,IEEE Transactions on,2011,60（1）：111～122.

3 Schacht E J,Bezaire B,Cooley B,et al.Addressing drivability in an extended range electric vehicle running an equivalent consumption minimization strategy（ECMS）.SAE Technical Paper,2011.

4 朱武喜,孫立清.增程式電動(dòng)公交客車(chē)控制策略研究.汽車(chē)技術(shù),2013（4）：1～5.

5 許世景.串聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理策略?xún)?yōu)化研究：[學(xué)位論文].天津：天津大學(xué),2013.

6 Skugor B,Deur J.Instantaneous optimization-based energy management control strategy for extended range electric vehicle.SAE Technical Paper,2013.

7 Tingting D,Fuquan Z,Jun L,et al.Design method and control optimization of an extended range electric vehicle// Vehicle Power and Propulsion Conference（VPPC）,2011IEEE.IEEE,2011：1～6.

8 洪先建,宋珂,章桐.增程式電動(dòng)汽車(chē)模糊控制能量管理策略研究.佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版,2013,31（2）：174～178.

9 張炳力,張平平,趙韓,等.基于離散動(dòng)態(tài)規(guī)劃的PHEV燃油經(jīng)濟(jì)性全局最優(yōu)控制.汽車(chē)工程,2010,32（11）.

10 Walsh P M,King J,Gantt L R,et al.An extended-range electric vehicle control strategy for reducing petroleum energy use and well-to-wheel greenhouse gas emissions.SAE Technical Paper,2011.

11 申彩英.串聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)能量?jī)?yōu)化管理策略研究：[學(xué)位論文].天津：天津大學(xué),2010.

12 Miller M A,Holmes A G,Conlon B M,et al.The GM“Voltec”4ET50 multi-mode electric transaxle.SAE Technical Paper,2011.

13 Gonder J,Markel T.Energy Management Strategies for Plug-In Hybrid Electric Vehicles.National Renewable Energy Laboratory(NREL),Golden,CO.,2007.

14 GB/T 2589—2008綜合能耗計(jì)算通則.

15 寧艷紅,郭興,劉云崗.基于運(yùn)行工況的純電動(dòng)車(chē)與汽油車(chē)能耗排放比較分析.內(nèi)燃機(jī)與動(dòng)力裝置,2012（3）：5～7.

（責(zé)任編輯 文 楫）

修改稿收到日期為2017年3月9日。

A Study on Simulation of Energy Management Strategy of Extended Range Hybrid Bus Based on Cruise

Yang Sen1,Qiu Bin2,Ta La2,Li Liguang1
（1.Tongji University,Shanghai,201804;2.State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy,Tsinghua University, Beijing 100084）

Based on all-electric-range-focused strategy,the default speed control strategy based on batterySOCand default speed control strategy based on combination of batterySOCand vehicle speed are developed,then the vehicle simulation model with corresponding control algorithm modules is built with AVL Cruise software.The above model is simulated under China typical city bus drive cycle.The simulation results show that the developed control strategies can effectively improve the CNG consumption rate during the Charge Sustaining（CS）phase and also the comprehensive energy consumption during both Charge Depleting（CD）and CS phase.

Extended range hybrid bus,Energy management strategy,Gas consumption, Simulation

增程式混合動(dòng)力汽車(chē) 能量管理策略 氣耗量 仿真

U462.1

A

1000-3703（2017）07-0037-06