P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)節(jié)油率對(duì)比研究

陳東東，王 鐵，李國(guó)興，喬天佑，陳 堯

(太原理工大學(xué) 車(chē)輛工程系， 太原 030024)

0 引言

隨著環(huán)境污染和石油資源短缺問(wèn)題的加劇，人們?cè)絹?lái)越注重汽車(chē)的環(huán)保與節(jié)能?！豆?jié)能與新能源汽車(chē)技術(shù)路線圖2.0》中提到：到2035年，傳統(tǒng)能源動(dòng)力乘用車(chē)將全部轉(zhuǎn)變?yōu)榛旌蟿?dòng)力，而新能源汽車(chē)將成為主流[1]?；旌蟿?dòng)力汽車(chē)兼具純電動(dòng)汽車(chē)和傳統(tǒng)燃油車(chē)的優(yōu)點(diǎn)，在國(guó)家向世界承諾2030年前碳達(dá)峰、2060年前碳中和的大背景下，中國(guó)汽車(chē)、中國(guó)內(nèi)燃機(jī)界應(yīng)該不斷努力探索[2-3]。

能量管理策略通過(guò)控制策略控制整車(chē)動(dòng)力流向進(jìn)而充分發(fā)揮混合動(dòng)力汽車(chē)(hybrid electric vehicle,HEV)節(jié)能減排的潛力。等效油耗最小策略(equivalent consumption minimization strategy，ECMS)通過(guò)等效因子把電耗等效為油耗達(dá)到瞬時(shí)最優(yōu)，在維持充電的混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)中，在電池放電階段使用的任何存儲(chǔ)電能在后期使用發(fā)動(dòng)機(jī)的燃油或通過(guò)再生制動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)充[4-5]。鄧濤等[6]通過(guò)硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了ECMS控制策略的實(shí)時(shí)性和可靠性，具有良好的穩(wěn)定能力。荊培楊[7]在基于邏輯門(mén)限的基礎(chǔ)上使用蟻群算法對(duì)ECMS等效因子尋優(yōu)，與邏輯門(mén)限相比，ECMS百公里油耗減少0.6 L。羅俊林[8]把離散化算法融合到ECMS中，解決了ECMS實(shí)時(shí)性問(wèn)題，通過(guò)懲罰函數(shù)維持穩(wěn)定性。等效因子初值的選取十分重要，初值的大小直接影響后邊等效因子的迭代計(jì)算。楊業(yè)等[9]提出了一種改進(jìn)的射擊算法，以快速獲得等效因子的初值。

SOC參考值的確定與SOC偏差值有很大關(guān)系，影響SOC反饋。動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法DP是求解全局最優(yōu)參考SOC的方法之一，Wang等[10]研究了一種以DP全局優(yōu)化算法得到的SOC作為自適應(yīng)ECMS的參考SOC。Fan等[11]利用DP算法提取3個(gè)典型工況下的模式切換邊界和換擋規(guī)律，利用ECMS代替等效因子在更大范圍內(nèi)在線尋找實(shí)時(shí)最優(yōu)解，建立了參考SOC，采用PI算法，通過(guò)調(diào)整等效因子使實(shí)際SOC始終跟隨參考SOC。孫蕾等[12]根據(jù)DP算法得到以全局優(yōu)化為目標(biāo)的SOC斜率，進(jìn)一步通過(guò)SOC標(biāo)準(zhǔn)斜率修正DP算法下的SOC斜率作為SOC參考斜率，轉(zhuǎn)化為參考SOC，最后基于ECMS通過(guò)罰函數(shù)修正等效系數(shù)，使實(shí)際的SOC能夠跟隨參考SOC，優(yōu)化等效因子，提升燃油經(jīng)濟(jì)性。鄧濤等[13]利用DP算法得出最優(yōu)控制參數(shù)，作為計(jì)算等效因子的輸入，充放電等效因子分開(kāi)計(jì)算。苗強(qiáng)等[14]以通過(guò)DP算法獲得的最優(yōu)控制結(jié)果為基礎(chǔ)，逆向推出ECMS策略的最優(yōu)等效因子。孔凡敏[15]用DP算法求解某一循環(huán)工況下的最優(yōu)控制解，最優(yōu)控制解用每一時(shí)間點(diǎn)上的最優(yōu)電機(jī)轉(zhuǎn)矩和SOC表示，利用ECMS求出不同等效因子下的扭矩，若兩者一樣，則此時(shí)的等效因子為最優(yōu)。

近年來(lái)，基于等效油耗最小的混合動(dòng)力汽車(chē)能量管理策略廣受關(guān)注，主要是針對(duì)如何優(yōu)化等效因子展開(kāi)研究，對(duì)其在不同構(gòu)型上的應(yīng)用較少。本文對(duì)等效油耗最小在P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)上的應(yīng)用展開(kāi)仿真研究，探討其策略對(duì)不同構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)的節(jié)油潛力。

1 P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力系統(tǒng)

1.1 P1-P4構(gòu)型

根據(jù)電機(jī)與發(fā)動(dòng)機(jī)、變速箱、車(chē)軸之間的相對(duì)位置，混合動(dòng)力系統(tǒng)可以分為5種構(gòu)型，即P0、P1、P2、P3和P4，如圖1所示。P0：皮帶傳動(dòng)起動(dòng)發(fā)電機(jī)(belt driven starter generator，BSG)，通過(guò)皮帶連接發(fā)動(dòng)機(jī)前端；P1：起動(dòng)/發(fā)電一體機(jī)(integrated starter and generator,ISG)電機(jī)，與發(fā)動(dòng)機(jī)的飛輪盤(pán)結(jié)為一體，位于發(fā)動(dòng)機(jī)后端；P2：ISG電機(jī)，通過(guò)離合器連接在發(fā)動(dòng)機(jī)后變速器前；P3：電機(jī)連接在變速器的輸出軸上；P4:電機(jī)安裝在車(chē)的后橋上。

圖1 混合動(dòng)力系統(tǒng)P0-P4電機(jī)位置示意圖

1.2 汽車(chē)參數(shù)

HEV動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由柴油發(fā)動(dòng)機(jī)、液壓離合器、驅(qū)動(dòng)電機(jī)/發(fā)電機(jī)、變速箱等組成，發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)通過(guò)傳動(dòng)軸互相連接，可以實(shí)現(xiàn)純電動(dòng)、行車(chē)充電、混動(dòng)、制動(dòng)能量回收等多種模式。研究車(chē)型的主要系統(tǒng)零部件參數(shù)如表1所示。

表1 研究車(chē)型的主要系統(tǒng)零部件參數(shù)

1.3 混合動(dòng)力系統(tǒng)建模

1.3.1整車(chē)模型

圖2為整車(chē)仿真器頂層示意圖。整車(chē)仿真器執(zhí)行過(guò)程主要由以下模塊組成：

行駛工況模塊：生成車(chē)輛應(yīng)實(shí)現(xiàn)的速度、加速度。

駕駛員模塊：計(jì)算目標(biāo)行駛工況所需的轉(zhuǎn)矩，通過(guò)負(fù)反饋實(shí)時(shí)調(diào)整，反饋?lái)?xiàng)與速度跟蹤誤差成正比。

控制器模塊：又稱能量管理模塊，生成發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)的動(dòng)力輸出值。該模塊的輸入是總轉(zhuǎn)矩設(shè)定值和來(lái)自車(chē)輛的檢測(cè)值，即電池SOC和車(chē)輛速度。

車(chē)輛與動(dòng)力系統(tǒng)模型：包含被控對(duì)象模型，以發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)設(shè)定點(diǎn)作為輸入，計(jì)算當(dāng)前車(chē)速和電池SOC的變化，以及發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗。

圖2 整車(chē)仿真器頂層示意圖

1.3.2傳動(dòng)系統(tǒng)模型

根據(jù)P1-P4構(gòu)型的特點(diǎn)，分別搭建傳動(dòng)系統(tǒng)模型，如圖3所示。幾種構(gòu)型的特點(diǎn)是電機(jī)位置不同，動(dòng)力耦合方式不同。

圖3 傳動(dòng)系統(tǒng)模型

1.3.3發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)模型

根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)特性曲線，建立輸入輸出關(guān)系，發(fā)動(dòng)機(jī)萬(wàn)有特性如圖4所示，通過(guò)查表或數(shù)據(jù)擬合得到發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩和油耗。

圖4 發(fā)動(dòng)機(jī)萬(wàn)有特性曲線

發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩為：

Te=ftorque(ae,ne)

(1)

發(fā)動(dòng)機(jī)瞬時(shí)油耗為：

mf=ffuel(Te,ne)

(2)

式中：ae為發(fā)動(dòng)機(jī)油門(mén)開(kāi)度；ne為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速；Te為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩；mf為發(fā)動(dòng)機(jī)瞬時(shí)油耗。

1.3.4電機(jī)數(shù)學(xué)模型

電機(jī)在混合動(dòng)力車(chē)輛行駛中既能充當(dāng)動(dòng)力源為車(chē)輛提供驅(qū)動(dòng)力，又能回收部分能量流入電池。電機(jī)效率特征如圖5所示。

電機(jī)的效率為：

ηm=η(nm,Tm)

(3)

電機(jī)的功率為：

(4)

式中：nm為電機(jī)轉(zhuǎn)速；Tm為電機(jī)轉(zhuǎn)矩；ηm為電機(jī)效率；Pm為電機(jī)功率。

圖5 電機(jī)效率特征曲線

1.3.5電池模型

根據(jù)電池使用過(guò)程中電壓下降的特性，采用電池充放電效率曲線確定電池電壓與SOC的關(guān)系，電池電阻與溫度和當(dāng)前SOC有關(guān)。

電池SOC為：

(5)

電池電流為：

(6)

式中：SOC0為電池初始負(fù)荷狀態(tài)；C為電池容量；U為電池開(kāi)環(huán)電壓；R為電池內(nèi)阻；Pb為電池功率。

2 等效燃油消耗最小策略

2.1 基本原理

ECMS最初是由Paganelli于1999年提出的，它是一種將全局最小化問(wèn)題簡(jiǎn)化為瞬時(shí)最小化問(wèn)題的方法，該問(wèn)題在每個(gè)時(shí)刻僅使用基于動(dòng)力系統(tǒng)中實(shí)際能量流的參數(shù)來(lái)解決[16]。

ECMS方法的基本原理是將成本分配給電能，從而使電儲(chǔ)能的使用等同于使用(或節(jié)省)一定量的燃料。這一成本顯然是未知的，因?yàn)樗Q于未來(lái)的車(chē)輛。ECMS方法充放電過(guò)程中的能量路徑如圖6所示，在放電狀態(tài)時(shí)(圖6(a))，電動(dòng)機(jī)提供動(dòng)力，虛線路線與未來(lái)所用電能的回收有關(guān)，充電的工作點(diǎn)無(wú)法預(yù)先知道。在充電狀態(tài)時(shí)(圖6(b))，電機(jī)將機(jī)械能轉(zhuǎn)換為電能存儲(chǔ)在電池，虛線路線與未來(lái)利用這種電能所產(chǎn)生的機(jī)械能有關(guān)，被認(rèn)為是一種節(jié)油的方法，在這種情況下，電動(dòng)機(jī)的等效燃油流量為負(fù)。

圖6 ECMS方法充放電過(guò)程中的能量路徑示意圖

(7)

瞬時(shí)燃油消耗量為：

(8)

式中：ηeng(t)為發(fā)動(dòng)機(jī)效率，Peng(t)為發(fā)動(dòng)機(jī)在一定效率下運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的功率。電機(jī)等效虛擬燃料消耗量為：

(9)

等效因子s(t)代表燃料轉(zhuǎn)化為電能的效率鏈，反之亦然。傳統(tǒng)的ECMS公式中，等效因子是一個(gè)常數(shù)。

等效因子代表了發(fā)動(dòng)機(jī)和車(chē)載充電能量?jī)?chǔ)存系統(tǒng)過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)的效率，其值影響充電的可持續(xù)性和能量管理策略的有效性。如果該參數(shù)過(guò)高，代表使用電能的成本高，因此無(wú)法充分實(shí)現(xiàn)混合動(dòng)力的潛力，如果該參數(shù)過(guò)低，則相反，電池耗電加快。

在實(shí)現(xiàn)ECMS時(shí)，通常使用罰函數(shù)來(lái)保證SOC不超過(guò)容許極限SOCmin≤SOC≤SOCmax。罰函數(shù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)可靠的電池充電狀態(tài)在線估計(jì)起著關(guān)鍵作用。因此，通過(guò)構(gòu)造適當(dāng)?shù)牧P函數(shù)p(SOC)對(duì)等效燃料消耗進(jìn)行修改，如下式所示：

(10)

瞬時(shí)等效成本中使用的罰函數(shù)是一個(gè)修正函數(shù)，它考慮了當(dāng)前SOC(t)與目標(biāo)荷電狀態(tài)SOCtarget的偏差：

(11)

當(dāng)SOC>SOCtarget時(shí)，p(SOC)<1，這意味著電池能量的成本較低，因此當(dāng)SOC高于參考值時(shí)，放電的可能性更大。另一方面，當(dāng)SOC1，電池的能量消耗增加，使其放電的可能性降低。

2.2 ECMS模型

基于ECMS的能量管理模塊主要包含控制域模塊、動(dòng)力系統(tǒng)向后仿真模型和哈密頓函數(shù)計(jì)算及其最小化模塊，其Simulink模型如圖7所示。

圖7 基于ECMS的能量管理模塊Simulink模型

控制域模塊：用于產(chǎn)生評(píng)估哈密頓函數(shù)的控制集，其中有N個(gè)元素，包括發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)模式、純電動(dòng)模式或零發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)模式，然后在電動(dòng)機(jī)的絕對(duì)最小和最大轉(zhuǎn)矩之間均勻地分配(N-2)個(gè)轉(zhuǎn)矩值，以覆蓋其整個(gè)轉(zhuǎn)矩范圍。

動(dòng)力系統(tǒng)向后仿真模型：實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛動(dòng)力學(xué)方程的建模，并輸出計(jì)算哈密頓函數(shù)所需的所有變量。但并不是所有候選控制量都能產(chǎn)生可行的解決方案，因?yàn)橐恍┛刂屏靠赡懿粷M足所有瞬時(shí)約束，需要識(shí)別，以便從后續(xù)的最小化過(guò)程中排除。

哈密頓函數(shù)計(jì)算及其最小化模塊：計(jì)算控制數(shù)組中所有元素的哈密頓函數(shù)，然后識(shí)別對(duì)應(yīng)于最小值數(shù)組下標(biāo)。該索引的下標(biāo)用于從發(fā)動(dòng)機(jī)、電動(dòng)機(jī)和制動(dòng)轉(zhuǎn)矩矩陣中選擇最優(yōu)值，以運(yùn)用于系統(tǒng)中。其Simulink模型如圖8所示，等效因子s為定值。

圖8 哈密頓函數(shù)計(jì)算及其最小化模塊Simulink模型

2.3 自適應(yīng)A-ECMS模型

等效消耗最小化策略算法的3個(gè)核心問(wèn)題：如何確定等效燃油消耗因子；如何根據(jù)車(chē)輛的行駛狀態(tài)，對(duì)車(chē)輛行駛需求的功率在動(dòng)力源之間進(jìn)行優(yōu)化分配，以使瞬時(shí)等效油耗最低；如何保證在整個(gè)循環(huán)工況過(guò)程中保證電池SOC的收斂性。

傳統(tǒng)ECMS認(rèn)為等效因子是一個(gè)定值，而自適應(yīng)等效因子會(huì)隨著SOC值和工況的變化而變化，常用罰函數(shù)保證整個(gè)循環(huán)工況下SOC的收斂性，罰函數(shù)可分為有S型擬合曲線、分段函數(shù)和正切函數(shù)對(duì)SOC進(jìn)行補(bǔ)償修正，調(diào)節(jié)等效因子實(shí)現(xiàn)對(duì)SOC參考軌跡的跟蹤。

通過(guò)SOC偏差反饋調(diào)節(jié)等效因子，該方法證明能夠有效控制電池SOC在一定范圍內(nèi)變化，保持電池SOC穩(wěn)定?；赟OC反饋的等效因子s的計(jì)算模型如圖9所示。

圖9 基于SOC反饋的等效因子s的計(jì)算模型

3 仿真及結(jié)果分析

3.1 汽車(chē)循環(huán)測(cè)試工況

汽車(chē)循環(huán)測(cè)試工況是汽車(chē)燃油經(jīng)濟(jì)性和排放性能評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)，選取全球統(tǒng)一輕型測(cè)試工況(WLTC)、聯(lián)邦測(cè)試程序(FTP75)和高速道路循環(huán)工況(HWFET)分別代表標(biāo)準(zhǔn)、城市和高速行駛工況[17-18]，比較不同車(chē)型在不同行駛工況下的車(chē)速，汽車(chē)循環(huán)測(cè)試工況如圖10所示。

圖10 不同汽車(chē)循環(huán)測(cè)試工況下的車(chē)速

圖11為不同行駛工況下車(chē)輪的需求功率分布。

圖11 不同行駛工況下車(chē)輪的需求功率分布

由圖11可知，WLTC工況為標(biāo)準(zhǔn)的汽車(chē)循環(huán)測(cè)試工況，包含不同的加減速、勻速、怠速，可以作為標(biāo)準(zhǔn)工況的代表。在FTP75工況下，車(chē)輪需求功率主要分布于0～10 kW，屬于低功率范圍，可以很好地代表城市工況。在HWFET工況下，車(chē)輪需求功率主要分布于10～20 kW，屬于高功率范圍，可以代表高速工況。3種工況的最大速度分別是131.5、91、96 km/h，平均速度分別是46.77、34.1、77.7 km/h，從最大速度、平均速度和功率分布的特征性能可以看出，3個(gè)循環(huán)測(cè)試工況存在顯著差異，因此可以作為代表工況進(jìn)行P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)燃油經(jīng)濟(jì)性對(duì)比分析。

3.2 初始等效因子的選取

初始等效因子與電池SOC有直接相關(guān)性，影響工況結(jié)束時(shí)SOC趨近于參考SOC值。初始等效因子需要保證SOC在參考SOC值附近收斂，同時(shí)在運(yùn)行周期內(nèi)的燃油消耗量最少。初始等效因子對(duì)SOC的影響如圖12所示。由圖12可知，隨著s的增大，運(yùn)行周期結(jié)束時(shí)的SOC值變大，這主要是因?yàn)椋瑂越大，代表用電的成本越高，系統(tǒng)傾向于更少的放電和更多的充電，發(fā)動(dòng)機(jī)介入工作更多，油耗增加。初始等效因子為4時(shí)，SOC的穩(wěn)定性較好，所以初始等效因子選4。

圖12 初始等效因子對(duì)SOC的影響

3.3 能量管理策略仿真結(jié)果分析

初始SOC值為60%，車(chē)速跟隨主要與駕駛員模型和控制策略有關(guān)，模型應(yīng)有較好的車(chē)速跟隨和較小的車(chē)速波動(dòng)。圖13為P1-P4構(gòu)型模型中的車(chē)速誤差。由圖13可知，4種構(gòu)型的車(chē)速誤差均在±5 km/h，急加速和急減速工況下均未出現(xiàn)車(chē)速誤差較大的情況，證明4種構(gòu)型的模型都能很好地跟隨目標(biāo)轉(zhuǎn)速，滿足設(shè)計(jì)要求。

為了驗(yàn)證A-ECMS能量管理策略對(duì)復(fù)雜工況的適應(yīng)性，以典型的P2構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)為例進(jìn)行仿真計(jì)算，在WLTC、FTP75和HWFET 3種工況疊加的復(fù)合工況下，比較基于規(guī)則、傳統(tǒng)ECMS和自適應(yīng)A-ECMS 3種能量管理策略下的SOC變化軌跡，如圖14所示。由圖14可知，在復(fù)合工況下，3種策略的終點(diǎn)SOC分別為59.52%、62.03%和60.84%。相比基于規(guī)則和基于ECMS的能量管理策略，基于A-ECMS的能量管理策略可以在SOC偏離參考值較多時(shí)實(shí)時(shí)調(diào)整等效因子，使系統(tǒng)SOC向參考值60%靠近，對(duì)SOC都起到穩(wěn)定性的作用，動(dòng)力電池運(yùn)行在效率較高的區(qū)域。

圖13 P1-P4構(gòu)型模型中的車(chē)速誤差

圖14 P2構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)在3種能量管理策略下的SOC變化軌跡

本文研究對(duì)象為HEV，所有的能源都來(lái)源于燃油，由于無(wú)法嚴(yán)格確保電池SOC的初始值和終點(diǎn)值相等，將電池的能量等效為燃油消耗，消除SOC變化帶來(lái)的影響，將發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際燃油消耗和電池等效燃油消耗之和作為最終的燃油經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)[18]。

圖15為基于規(guī)則、ECMS和A-ECMS能量管理策略在WLTC循環(huán)工況下的汽車(chē)經(jīng)濟(jì)性對(duì)比。初始等效因子不變，在WLTC工況下，相比基于規(guī)則的能量管理策略，基于ECMS和A-ECMS能量管理策略使混合動(dòng)力汽車(chē)的百公里油耗分別減少1.17%和2.22%。綜上，基于A-ECMS的能量管理策略比基于規(guī)則和基于ECMS的能量管理策略節(jié)能，并且對(duì)復(fù)雜工況的適應(yīng)性較好，因此用基于A-ECMS的能量管理策略來(lái)對(duì)比分析不同構(gòu)型的節(jié)油率。

圖15 P2構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)在3種能量管理策略下的百公里油耗

3.4 不同駕駛循環(huán)工況對(duì)比分析

為了對(duì)比分析不同構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)的節(jié)油率，在WLTC、FTP75和HWFET 3種循環(huán)工況下，以P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)為例進(jìn)行仿真計(jì)算，分析不同構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)的SOC變化及百公里燃油消耗量。

3.4.1WLTC工況的性能對(duì)比

圖16為P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)在WLTC工況下的SOC變化曲線和百公里油耗對(duì)比。由圖16(a)可知，P1和P2構(gòu)型的SOC變化曲線相似，P3和P4構(gòu)型的SOC變化曲線相似，這主要是因?yàn)樗鼈兊臉?gòu)型特點(diǎn)導(dǎo)致。P1-P4構(gòu)型的工況終點(diǎn)SOC分別為58.36%、55.94%、58.35%和59.76%。

由圖16(b)可知，P1-P4構(gòu)型的百公里油耗分別為7.16、7.49、6.8、6.93 L，初始等效因子一樣的情況下，相比P2構(gòu)型，P1、P3和P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)的百公里油耗分別減少4.41%、10.15%和7.48%。

3.4.2FTP75工況的性能對(duì)比

在FTP75工況下，基于自適應(yīng)A-ECMS策略下的P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)的SOC變化軌跡和百公里油耗如圖17所示。由圖17(a)可知，初始等效因子一樣的情況下，P1-P4構(gòu)型的工況終點(diǎn)SOC分別為62.01%、61.43%、62.51%和62.39%，整個(gè)工況中，P1和P2構(gòu)型的SOC波動(dòng)頻率明顯小于P3和P4構(gòu)型。

圖16 P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)在WLTC工況下的SOC變化軌跡和百公里油耗

圖17 FTP75工況下基于自適應(yīng)A-ECMS策略下的P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)的SOC變化軌跡和百公里油耗

由圖17(b)可知，P1-P4構(gòu)型的百公里油耗分別為7.35、7.66、6.80、6.91 L，相比P2構(gòu)型，P1、P3和P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)的百公里油耗分別減少4.05%、12.65%和9.79%，P3構(gòu)型明顯節(jié)油率較高，P4構(gòu)型次之。

3.4.3HWFET工況的性能對(duì)比

在HWFET工況下，基于自適應(yīng)A-ECMS策略下的P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)的SOC變化軌跡和百公里油耗如圖18所示。由圖18(a)可知，P1-P4構(gòu)型的工況終點(diǎn)SOC分別為60.41%、61.90%、60.26%和60.50%，整個(gè)工況中，P2構(gòu)型的SOC波動(dòng)較小，主要是因?yàn)楦咚俟rP2構(gòu)型的電機(jī)較少參與驅(qū)動(dòng)。

由圖18(b)可知，P1-P4構(gòu)型的百公里油耗分別為5.94、6.24、5.83、5.93 L，相比P2構(gòu)型，P1、P3和P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)的百公里油耗分別減少4.81%、7.03%和4.97%，P3構(gòu)型的燃油經(jīng)濟(jì)性最好，P1和P4構(gòu)型區(qū)別較小。

綜上，相比P2構(gòu)型，不同循環(huán)工況(WLTC、FTP75和HWEFT)下P1、P3和P4構(gòu)型百公里油耗平均節(jié)省0.94、1.96和1.62 L，平均節(jié)油率為4.39%、10.09%和7.57%，P1-P4混合動(dòng)力汽車(chē)的節(jié)油率排序?yàn)镻3>P4>P1>P2，因此，P3構(gòu)型的節(jié)油潛力更高。無(wú)論哪種構(gòu)型，在高速工況下的燃油經(jīng)濟(jì)性最好，城市工況和標(biāo)準(zhǔn)工況下相差不大。

圖18 HWFET工況下基于自適應(yīng)A-ECMS策略下的P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)的SOC變化軌跡和百公里油耗

4 結(jié)論

1) 對(duì)P1-P4構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)進(jìn)行分析，P1和P2構(gòu)型的工作狀態(tài)類(lèi)似，P3和P4構(gòu)型的類(lèi)似，建立了相同動(dòng)力組件及車(chē)身的P1-P4構(gòu)型的Simulink模型，為后期驗(yàn)證能量管理策略奠定了基礎(chǔ)。

2) 相比基于規(guī)則和基于ECMS的能量管理策略，基于A-ECMS的P2構(gòu)型混合動(dòng)力汽車(chē)對(duì)復(fù)雜工況的適應(yīng)性較好，動(dòng)力電池運(yùn)行在高效區(qū)間，同時(shí)其百公里油耗最少。

3) 不同構(gòu)型的油耗和SOC變化對(duì)比分析，在標(biāo)準(zhǔn)工況和城市工況下，P1和P2構(gòu)型的差異較小，P3和P4構(gòu)型的差異較小；在高速工況下，P1、P3和P4的差異較小。

4) 在相同車(chē)輛參數(shù)下仿真，P3構(gòu)型的燃油經(jīng)濟(jì)性始終最好。與P2構(gòu)型相比，不同循環(huán)工況下P1、P3和P4構(gòu)型百公里油耗分別平均節(jié)省0.94、1.96和1.62 L，平均節(jié)油率分別為4.39%、10.09%和7.57%。

綜上，P1-P4混合動(dòng)力汽車(chē)中，P3構(gòu)型的節(jié)油率最好，節(jié)油潛力最大，本研究可為基于等效油耗最小能量管理策略的并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(chē)的構(gòu)型選擇提供理論依據(jù)。