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    電動(dòng)汽車能耗預(yù)測的研究

    2021-04-30 02:32:58高洪偉康子怡呂貴林王文彬何云廷
    汽車文摘 2021年5期
    關(guān)鍵詞:里程駕駛員電動(dòng)汽車

    高洪偉 康子怡 呂貴林 王文彬 何云廷

    (1. 中國第一汽車股份有限公司 智能網(wǎng)聯(lián)開發(fā)院,長春130013;2. 汽車振動(dòng)噪聲與安全控制綜合技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,長春130013)

    主題詞:電動(dòng)汽車 能耗 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 續(xù)駛里程 里程焦慮

    1 前言

    “十四五”時(shí)期是我國開啟全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家新征程的第一個(gè)五年規(guī)劃,汽車產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱,做好“十四五”汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃十分重要。2020年4月23日《關(guān)于完善新能源汽車推廣應(yīng)用財(cái)政補(bǔ)貼政策的通知》中將新能源汽車應(yīng)用財(cái)政補(bǔ)貼政策實(shí)施的限期延長至2022年底[1]。伴隨著社會(huì)對環(huán)境關(guān)注度的日漸提升,電動(dòng)汽車在市場上的數(shù)量逐步增加。2017年至2020年,我國的純電動(dòng)汽車的銷量高速增長,現(xiàn)在已成為全球最大的純電動(dòng)汽車市場。這背后的原因有補(bǔ)貼政策和購車優(yōu)惠的支撐,也有消費(fèi)者對電動(dòng)汽車的正面印象的增加[2]。

    與傳統(tǒng)的燃油車相比,電動(dòng)車具有能量轉(zhuǎn)換效率較高、動(dòng)力系統(tǒng)成本較低,使用環(huán)節(jié)更環(huán)保和使用環(huán)節(jié)噪聲小的優(yōu)點(diǎn),但是不足之處是續(xù)駛里程較短。傳統(tǒng)燃油車的續(xù)駛里程為500~1000 km 之間。而電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程大部分在300~600 km 之間(圖1)。加上目前各城市的充電設(shè)施不完善,充電時(shí)間長,導(dǎo)致駕駛員在駕駛車輛之前會(huì)評估電量與剩余里程的關(guān)系,容易產(chǎn)生“里程焦慮”的現(xiàn)象,為此駕駛員會(huì)對能耗問題的關(guān)注度增高。因?yàn)樘岣唠妱?dòng)汽車的續(xù)駛里程和縮減充電時(shí)間的技術(shù)難題尚有待突破,因此可以從能耗預(yù)測的角度出發(fā)來解決“里程焦慮”。根據(jù)研究[3],相比于電池容量的提升,駕駛員更希望能夠準(zhǔn)確預(yù)估剩余續(xù)駛里程。提供準(zhǔn)確的能耗預(yù)測結(jié)果可以讓駕駛員更好地把控續(xù)駛里程,從而制定合理的出行路線,對于促進(jìn)電動(dòng)汽車的發(fā)展和使用也具有重要的意義。

    圖1 市場上5種典型電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程

    能耗預(yù)測是通過估計(jì)未來一段時(shí)間內(nèi)的行車需求及其影響因素來分析能耗量。常見的預(yù)測方法有傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法中的回歸分析,也有近些年流行的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,如支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)算法。續(xù)駛里程指的是為電池在全充滿狀態(tài)下,車輛所能行駛的最大里程。而剩余里程是指在電池當(dāng)前狀態(tài)到電池截止電壓狀態(tài),車輛可以行駛的最大里程。

    如圖2 的能耗預(yù)測框架所示,能耗預(yù)測模型的前期需要根據(jù)車輛和交通大量數(shù)據(jù)、GIS服務(wù)、駕駛員畫像進(jìn)行能耗預(yù)測影響因素的分析,大量數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后,用于能耗預(yù)測模型。能耗預(yù)測的結(jié)果可以用于可行駛范圍估計(jì)、智慧能量導(dǎo)航、能耗優(yōu)化分析、續(xù)駛里程估計(jì)。

    圖2 能耗預(yù)測框架

    本文中提到的電動(dòng)汽車是指純電動(dòng)汽車,即以電池作為全部動(dòng)力來源的電動(dòng)汽車。

    2 影響電動(dòng)汽車能耗的主要因素

    電動(dòng)汽車的能量消耗與諸多因素都有關(guān),且各因素之間相互影響,錯(cuò)綜復(fù)雜。從駕駛過程的角度來看,駕駛員在駕駛車輛的過程中,駕駛員—車—環(huán)境形成了一個(gè)閉環(huán)。駕駛員通過控制車輛與環(huán)境進(jìn)行交互,環(huán)境的改變也會(huì)影響駕駛員的控制量。這個(gè)閉環(huán)中的每個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)以各自的形式對電動(dòng)汽車的能耗產(chǎn)生大小不同的影響。本文從3 個(gè)環(huán)節(jié)的角度出發(fā),將電動(dòng)汽車能量消耗的主要影響因素歸為3大類,如圖3所示。

    圖3 電動(dòng)汽車能量消耗的主要影響因素

    從駕駛員的角度來考慮,在相同的交通場景下,不同的駕駛員即使是駕駛同樣的車輛,也會(huì)因受到駕駛經(jīng)驗(yàn)、性格因素的影響而有著不同的駕駛風(fēng)格,從而造成車輛行駛能耗的不同。常見的駕駛風(fēng)格可以分為激進(jìn)型、一般型和保守型。激進(jìn)型駕駛員在行駛過程中踩油門的幅度較大,頻次較多,因而行駛能耗相對較高,而保守型駕駛員則踩油門的幅度較小,頻次較少,行駛能耗相對比較低。

    從車輛自身的角度來看,能量消耗包括行駛能耗和附件能耗2部分。從電動(dòng)汽車的角度來考慮,車輛自身質(zhì)量、結(jié)構(gòu)及其零件的性能、電機(jī)效率、電池內(nèi)阻消耗、胎壓、造型這些因素都會(huì)對車輛的行駛阻力造成影響,繼而影響車輛的行駛能耗。不同的駕駛員對車輛內(nèi)部的需求不同,其中空調(diào)的使用對電動(dòng)汽車的能耗有著較為明顯的影響。電動(dòng)汽車上最大的附件能耗之一即為空調(diào),因此空調(diào)是否啟用以及功率大小都對續(xù)駛里程的預(yù)測有著重要的影響[3]。此外,附件能耗還包括電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)、座椅加熱等其它消耗(圖3)。

    電池作為電動(dòng)汽車的動(dòng)力來源,其性能會(huì)受到環(huán)境的溫度影響,電池參數(shù)如總電流、內(nèi)阻、電池循環(huán)壽命等都會(huì)通過對電池荷電狀態(tài)(State Of Charge,SOC)產(chǎn)生影響,從而間接影響續(xù)駛里程的估算,其中SOC代表電池當(dāng)前電量與額定電量的比例,需要考慮多種影響因素而對其進(jìn)行估算。此外,電池的衰減狀態(tài)、剎車的能量回收率都會(huì)對能耗估算產(chǎn)生影響。

    從環(huán)境因素來考慮,主要包含了道路交通環(huán)境和自然環(huán)境。道路交通環(huán)境涵蓋道路工況和交通工況。道路工況是指坡度、道路曲率和路面附著等,詳細(xì)見圖3。車輛在上下起伏的路面和平穩(wěn)的路面行駛對于車輛的行駛能耗有著顯著的影響。交通工況則包含擁堵程度和流量。自然環(huán)境包含外界溫度、天氣和日照環(huán)境。自然環(huán)境會(huì)影響空調(diào)的使用,由此也可以看出各因素之間具有相關(guān)性,彼此復(fù)雜交錯(cuò)。不同的天氣下,路面阻力和空氣阻力會(huì)有區(qū)別,溫度越低,空氣阻力會(huì)越大,車輛的行駛阻力越大,行駛能耗越多。環(huán)境溫度會(huì)影響電池內(nèi)部的能量消耗率,在不同環(huán)境溫度下行駛相同里程的電動(dòng)汽車消耗的能量有所不同。在較低的溫度下,電池的充放電容量比常溫下的有所降低,內(nèi)阻呈現(xiàn)非線性增長,電池消耗的能量更大[4],制約了電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程。

    3 研究現(xiàn)狀

    從上述內(nèi)容可以得知,電動(dòng)汽車的能耗是由眾多因素耦合而成的,而且作為非線性模型,汽車的建模存在著復(fù)雜度高、計(jì)算量大的困難。因此基于物理模型很難準(zhǔn)確地對能耗進(jìn)行預(yù)測。

    傳統(tǒng)算法中是利用計(jì)算平均能耗的方法,通過測量過去的能量消耗并且假設(shè)能量消耗與過去相似來避免使用基于物理的模型,從而估算能耗。利用已行駛里程和這段里程消耗的能量計(jì)算出單位能耗可以行駛的里程,通過電池的荷電狀態(tài)估算電池的剩余能量,然后按照車輛能耗和電池輸出能量相等的原則來估計(jì)車輛的行駛里程[5]。

    目前的研究現(xiàn)狀分為2類不同的研究方向。第一類研究方向是以電池為主要的研究對象,以電池的性能研究為著手點(diǎn),研究電池的機(jī)理和特性,探究電池的剩余電量、溫度因素與能耗之間的關(guān)系,建立續(xù)駛能耗模型;通過其能量狀態(tài)來預(yù)測續(xù)駛里程。傳統(tǒng)的燃油車的剩余能量可以通過汽油油量來計(jì)算,而電動(dòng)汽車的能量是儲(chǔ)存在電池中的化學(xué)能,無法直接計(jì)算,需要建模估算。當(dāng)前純電動(dòng)汽車多以鋰離子電池作為動(dòng)力電池。研究表明,鋰離子電池的最佳工作溫度在20 ℃至45 ℃之間[6],電池在充電放電過程中會(huì)產(chǎn)生熱能,從而帶來電池的能耗損失,并且對電池的性能有所影響。劉光明[7]以鋰離子電池作為研究對象,研究全SOC范圍內(nèi)的精準(zhǔn)電池模型和電池溫度影響電池產(chǎn)熱的問題,并利用電池模型的結(jié)果預(yù)測分析電池的充放電過程,預(yù)測電池剩余放電能量。最后搭建了用于估算車輛續(xù)駛里程的模型。陳燎[8]等人指出電動(dòng)汽車的能耗預(yù)測估算的根本是對電池剩余能量的估計(jì)和對剩余里程的估算。而電池模型的精度對SOC的估算有重要影響,因此采取了3 階等效電路模型對電池進(jìn)行建模,該模型具有良好的適用性。

    以上這種利用電池能量狀態(tài)預(yù)測的方法的優(yōu)勢在于通過建立更為精準(zhǔn)的電池模型從而更準(zhǔn)確地估算電池剩余能量。但不足之處在于單獨(dú)地研究電池的電流、電壓參數(shù),并沒有與車輛在實(shí)際工況中的行駛情況相結(jié)合,在估算續(xù)駛里程時(shí),缺乏對動(dòng)態(tài)交通環(huán)境、駕駛員駕駛行為的考慮,造成續(xù)駛里程估算誤差偏大。

    第2 類研究是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為技術(shù)基礎(chǔ),以駕駛員風(fēng)格、交通工況和道路環(huán)境的實(shí)際因素為主要研究對象,進(jìn)行特征識(shí)別,從而在此基礎(chǔ)上進(jìn)行能耗預(yù)測的研究。

    目前在電動(dòng)汽車能耗預(yù)測方面,因?yàn)槟芎牡挠绊懸蛩乇姸啵疫^程錯(cuò)綜復(fù)雜,因此數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法較為廣泛使用。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是結(jié)合了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析和處理大量數(shù)據(jù)復(fù)雜算法的一個(gè)領(lǐng)域,是指從大量數(shù)據(jù)中挖掘信息之間的關(guān)聯(lián)性,從而來完成對某一對象的評估、診斷和預(yù)測功能。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可以從目標(biāo)對象的數(shù)據(jù)中挖掘出對建模有效信息,并建立輸入、輸出之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。該方法結(jié)合了來自統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)方法,也采納了機(jī)器學(xué)習(xí)的建模技術(shù)和理論。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法如圖4所示,其中的數(shù)據(jù)收集是指采集大量且有效的所需數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)預(yù)處理是指由于數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和異常等情況,在使用數(shù)據(jù)建模之前,需要首先進(jìn)行清洗、刪除、轉(zhuǎn)換的預(yù)處理操作,使數(shù)據(jù)規(guī)范、可用,即將未加工的數(shù)據(jù)處理為適合后續(xù)分析或者算法的格式。數(shù)據(jù)挖掘常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來完成對數(shù)據(jù)的分類及預(yù)測。后處理是指對結(jié)果進(jìn)行可視化處理。評價(jià)是指將測試集的數(shù)據(jù)輸入至模型,將輸出的結(jié)果與實(shí)際結(jié)果相對比,利用均方根誤差指標(biāo)對結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的評判。

    圖4 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的流程

    機(jī)器學(xué)習(xí)的原理是從大量數(shù)據(jù)中探究彼此之間的關(guān)系形成模型,然后將利用模型對新的輸入進(jìn)行預(yù)測。在電動(dòng)汽車能耗預(yù)測方面,即表現(xiàn)為探究行駛里程與諸多因素之間的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)中有監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種算法,是將現(xiàn)有的信息模擬人類大腦中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息的方式來實(shí)現(xiàn)的算法,在智能時(shí)代成為解決眾多模糊問題的選擇之一。深度學(xué)習(xí)是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上延伸而來。其本質(zhì)上也是機(jī)器學(xué)習(xí)眾多算法中的一種。它解決了傳統(tǒng)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合問題,成為人工智能領(lǐng)域常用的算法之一。

    Felipe Jiménez等[9]提出考慮駕駛員駕駛風(fēng)格和路線特征的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能耗預(yù)測模型。該方法包含2個(gè)階段,首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,將不同駕駛風(fēng)格(特征量與速度、加速度/減速度、滑行時(shí)間有關(guān))用戶在不同路線(包括道路坡度相關(guān)的屬性)行駛時(shí)消耗的能量作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,2 種駕駛風(fēng)格的駕駛員分別多次沿2條路線行駛的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集的輸入。其次在新的路線上通過駕駛員駕駛車輛來驗(yàn)證和應(yīng)用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將駕駛員駕駛風(fēng)格的特征量和路線特征輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而得到能耗預(yù)測值,將能量消耗的實(shí)際值與網(wǎng)絡(luò)估計(jì)值進(jìn)行比較。該方法可以在已知路線時(shí),提前了解能量消耗情況。

    Cedric De Cauwer等[10]人利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network,NN)級聯(lián)和多元線性回歸模型(Multiple Linear Regression,MLR)將駕駛行為的微觀駕駛參數(shù)(如速度、加速度)和外部環(huán)境參數(shù)(道路特征、溫度)相結(jié)合,用于預(yù)測道路網(wǎng)絡(luò)中給定道路的能量消耗。如圖5所示為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入與輸出,該模型適用性強(qiáng),可用于出發(fā)前任何給定道路的能耗預(yù)測。

    圖5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入與輸出[10]

    Giovanni De Nunzio 等[11]利用現(xiàn)有的地圖可提供的服務(wù)數(shù)據(jù),提出了一種考慮相鄰路段界面處的加速度和在關(guān)鍵道路基礎(chǔ)設(shè)施要素引起的附加加速度能耗模型。依據(jù)電動(dòng)汽車的行駛數(shù)據(jù),探究能量消耗與環(huán)境、駕駛風(fēng)格和車輛特征參數(shù)之間的關(guān)系。

    Kanok Boriboonsomsin 等[12]人用到了一種道路網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字地圖,即動(dòng)態(tài)道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫,通過嵌入式的融合算法將多個(gè)數(shù)據(jù)源的歷史信息和實(shí)時(shí)交通信息整合到一起,并進(jìn)行了分層排序。

    這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究方向的優(yōu)勢在于模型具有較好的通用性,可以應(yīng)用于不同類型的電動(dòng)汽車。但不足之處在于,需要獲取大量且有效的駕駛行為、交通、道路等多源數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的獲取渠道并不容易。表1為以上3種電動(dòng)汽車能耗預(yù)測方法的優(yōu)缺點(diǎn)對比。

    4 存在的問題

    盡管電動(dòng)汽車能耗預(yù)測技術(shù)近年來有了一些進(jìn)展,但是仍存在一些問題,主要集中在以下3個(gè)方面:

    (1)為了提高能耗預(yù)測的準(zhǔn)確度,建立相對準(zhǔn)確的模型,需要采集大量的信息,包括車輛的行為信息,環(huán)境信息,駕駛員的個(gè)體行為信息,天氣信息的多源數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)獲取渠道較復(fù)雜,采集過程繁瑣,雖然模型的預(yù)測精度高,但是復(fù)雜度也高。

    表1 電動(dòng)汽車能耗預(yù)測方法的優(yōu)缺點(diǎn)對比

    (2)在研究駕駛風(fēng)格時(shí),是在以假設(shè)數(shù)據(jù)足以表征駕駛員駕駛風(fēng)格的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,但實(shí)際上為簡化計(jì)算,通常只選取其中的有代表性的特征量。

    (3)現(xiàn)有的研究在仿真條件下開展得較多,對于能耗預(yù)測的實(shí)時(shí)性要求較低?,F(xiàn)有研究在實(shí)際的復(fù)雜的城市環(huán)境中,都無法完全兼顧預(yù)測精度和通用性的問題。

    目前的電動(dòng)汽車的能耗預(yù)測研究大部分是在相對理想條件下展開的,而實(shí)際的城市環(huán)境和出行環(huán)境十分復(fù)雜,且車輛本身在實(shí)際運(yùn)行過程中如電流、溫度等多種因素都處于變化中,模擬工況難以完全模擬出真實(shí)的效果,因此基于仿真模擬環(huán)境的能耗估計(jì)與實(shí)際數(shù)據(jù)仍有一定的差距,對實(shí)際出行的能耗預(yù)測并沒有特別有效的指導(dǎo)性。

    今后關(guān)于電動(dòng)汽車能耗預(yù)測的研究應(yīng)考慮以下3點(diǎn):

    (1)可以考慮應(yīng)用在智能導(dǎo)航系統(tǒng)上,根據(jù)車輛的能耗情況更加合理地安排用戶的出行;

    (2)可以與電動(dòng)汽車自動(dòng)駕駛的路徑規(guī)劃和速度規(guī)劃相結(jié)合,以此提供更好地出行策略,避免電量不足的問題發(fā)生;

    (3)可以將能耗預(yù)測與車載智能推薦服務(wù)、充電樁的選址等問題相結(jié)合,為駕駛員提供更為便利的服務(wù)。

    5 結(jié)束語

    電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程與多種因素相關(guān),在研究如何提升電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程的同時(shí),提高對電動(dòng)汽車?yán)m(xù)駛里程估算的準(zhǔn)確度,能夠?yàn)轳{駛員提供有效信息和參考價(jià)值。

    本文總結(jié)了電動(dòng)汽車能源消耗預(yù)測的重要性和必要性,對影響能耗的主要因素進(jìn)行了歸納總結(jié)。然后介紹了能耗預(yù)測技術(shù)現(xiàn)有的研究思路,最后通過對近年來電動(dòng)汽車能耗預(yù)測技術(shù)的分析研究,總結(jié)出能耗預(yù)測研究現(xiàn)存的不足及未來的發(fā)展方向,指出能耗預(yù)測是未來電動(dòng)汽車發(fā)展的重要指標(biāo)之一,對于電動(dòng)汽車的推廣和發(fā)展有著至關(guān)重要的意義。

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