純電動汽車能量流向及降能耗措施分析

于鳳珠

純電動汽車能量流向及降能耗措施分析

于鳳珠

能量流向分析是新能源汽車能耗的重要分析手段，通過能量流向分析可全面了解車型電耗的分布情況，定量地找到樣車與標桿車型之間的能耗差異，從而確定最有效改善能耗水平的著手點。文章通過理論分析整車能耗機理，挖掘能耗的關(guān)鍵控制項；自動化控制實現(xiàn)各種能量相關(guān)的物理量的實時采集和數(shù)據(jù)處理，并作為降能耗措施的最終驗收標準?；诟呔葘崪y數(shù)據(jù)建立并標定整車能量流仿真模型，一方面精準定位潛在的節(jié)能方向；另一方面作為項目開發(fā)早期預判的理論支撐，對動力總成構(gòu)架、部件選型及設(shè)計參數(shù)進行優(yōu)化，尋找最利于能耗的解決方案。

能量流；阻力分解；仿真分析；降能耗

在電動汽車的發(fā)展中，續(xù)駛里程和能耗是用戶最為關(guān)注的問題，里程焦慮成為阻礙電動車發(fā)展最主要的瓶頸[1]。目前國內(nèi)外圍繞電動汽車能耗優(yōu)化的研究主要應(yīng)用的方法多數(shù)為整車軟件仿真和系統(tǒng)臺架試驗。整車試驗由于投入成本較高，試驗工況復雜，尚未得到大規(guī)模應(yīng)用[2]。而且能耗測試在整車上進行時，影響因素較多，需要控制的變量也很多，某些因素有微小的變化就可能影響試驗結(jié)果從而影響工程師的判斷。

能量流向分析是新能源汽車能量消耗的一個很重要的分析手段。通過能量流測試可全面了解車型電耗的分布情況，定量地找到樣車與標桿車型之間的能量消耗差異，從而確定最有效改善電耗水平的著手點[3]。另外，根據(jù)能量流測試得到的相關(guān)數(shù)據(jù)，搭建、校準整車仿真模型，能夠預測不同改進措施對整車電耗的影響程度，從而大幅減少驗證的周期和成本。

1 純電動車能量流及能耗理論分析

純電動汽車僅采用動力電池組作為唯一的動力來源，在行駛的過程中通過動力電池組向各用電系統(tǒng)輸出能量，同時也將再生制動回收的能量存儲進動力電池組之中。因此，要建立整車能耗機理模型，需先進行整車能量流分析，如圖1所示。

圖1 電動汽車能量流向分析

電池輸出的有效能量分為三路，分別供給驅(qū)動電機控制器（Motor Control Uni, MCU）、高壓耗能元件、DC/DC，供給MCU的能量經(jīng)過MCU、驅(qū)動電機、減速器、傳動軸、差速器、半軸到達輪胎，用于克服車輛行駛阻力，供給DC/DC的能量主要用于給低壓耗電件供電，其余部分用于給高壓耗電件供電。在驅(qū)動能量的傳遞過程中，會出現(xiàn)損耗，即除了有效能量以外的部分，主要包括充電機充放電損耗、電池充放電損耗、電機損耗、減速器損耗、傳動系統(tǒng)損耗、輪胎滾阻損耗等。

將上述能量流整理成公式[4]，即純電動汽車能量平衡關(guān)系為

battery=motor+ele-reg（1）

式中，battery為動力電池組輸出的總能量；motor為驅(qū)動及傳動系統(tǒng)消耗的能量；ele為電附件系統(tǒng)消耗的能量；reg為電機進行再生制動時回收的能量。

按照車輛運行機理，將上述的三部分能量流信息進行分解，即可以得到純電動汽車整車能量耗散機理模型，即

2 能量流測試

2.1 能量流測試及結(jié)果分析

整車能量流測試在轉(zhuǎn)轂測功機上進行，同時利用功率分析儀采集電池輸出端、MCU輸入端、DC/DC輸入端、電機輸出端、減速器輸出端以及輪端的功率，進而得到能量流向測試數(shù)據(jù)。選取降能耗目標車型X和對標車S、對標車A同時進行測試，整車主要參數(shù)如表1所示。

表1 目標車X及對標車主要參數(shù)

為了轉(zhuǎn)轂上模擬車輛實際的行駛過程，需要先在道路上進行滑行阻力測試，得到整車的行駛阻力曲線并進行轉(zhuǎn)轂加載，從而得到常溫中國輕型汽車行駛工況（China Light-duty Vehicle Test Cycle, CLTC）行車能量流測試結(jié)果。為找到常溫能耗優(yōu)化方向，選取常溫能耗比較優(yōu)秀的對標車S進行常溫能量流對比，如圖2所示。

圖2 目標車X與對標車S常溫能量流測試結(jié)果

常溫測試詳細數(shù)據(jù)如表2所示。其中，一級分解指標中，目標車X輪邊能耗和總驅(qū)動效率弱于對標車，可進一步優(yōu)化。目標車X與對標車S輪邊能量差異約6.0%，主要來源于整車阻力差異，其中目標車X風阻系數(shù)比對標車S大55 counts，為主要優(yōu)化方向；目標車X總驅(qū)動效率（MCU輸入至輪邊）比對標車S低2.9%，其中半軸至輪邊的驅(qū)動效率明顯低于對標車S，需要進一步阻力分解進行分析。此外，充電過程中DC/DC輸出功率較對標車仍有優(yōu)化空間。

表2 常溫測試數(shù)據(jù)

低溫能量流測試結(jié)果顯示，對標車A低溫里程保持率相對高，且有電機余熱利用功能，選取對標車A進行低溫能量流對比分析，如圖3所示。

圖3 目標車X與對標車A低溫能量流測試結(jié)果

常溫測試詳細數(shù)據(jù)如表3所示，目標車X低溫里程保持率整體高于對標車Ａ，但對標車電池能量保持率明顯高于目標車X，評估余熱利用為低溫續(xù)航提升的關(guān)鍵方向。

表3 低溫測試數(shù)據(jù)

2.2 整車阻力分解測試

整車能量流對比測試顯示，目標車X整車驅(qū)動效率明顯低于對標車S，需進一步進行整車阻力分解確定問題部件，進而針對性提升。

圖4 目標車X及對標車測試結(jié)果

通過測試，目標車X有優(yōu)化空間的部件為輪轂軸承和卡鉗拖滯力矩，測試結(jié)果如圖4所示，目標車X除后卡鉗拖滯力矩外全部大于對標車阻力，需要進一步優(yōu)化。

2.3 優(yōu)化方向

由前述能量流測試和整車阻力分解測試可知，目標車X常溫能耗優(yōu)化方向有降風阻、降低卡鉗拖滯力矩、降低輪轂軸承力矩及降低充電過程低壓功耗；低溫續(xù)駛里程保持率提升主要措施是優(yōu)化熱管理架構(gòu)，采用電機余熱等先進技術(shù)。

3 仿真模型搭建及校準

通過對目標車X進行工況試驗及數(shù)據(jù)采集，得到車輛的能量流向、熱管理系統(tǒng)等數(shù)據(jù)，基于試驗數(shù)據(jù)建立高精度仿真模型，對零部件的進一步優(yōu)化以及優(yōu)化后的車輛性能評估進行指導，本文中采用AMESim軟件建立整車電耗優(yōu)化的仿真分析模型，包含整車動力經(jīng)濟性模型和熱管理模型，用于仿真常溫及低溫經(jīng)濟性，其中熱管理模型需要根據(jù)關(guān)鍵部件的臺架測試數(shù)據(jù)和能量流測試數(shù)據(jù)進行標定，模型如圖5所示。

使用試驗實測的數(shù)據(jù)對模型精度進行驗證，為后續(xù)的效能優(yōu)化分析提供基礎(chǔ)模型。選取初始SOC=50%的一個完整CLTC循環(huán)，分為低速、中速、高速、超高速四個階段，以MCU驅(qū)動回收能量為研究對象，試驗、仿真結(jié)果誤差較小，基本上在2%以內(nèi)，同時低溫工況時熱管理系統(tǒng)水溫及耗能部件功率均與試驗值有較好的吻合度，模型可以用于后續(xù)的能耗優(yōu)化工作。

4 降能耗措施研究及優(yōu)化

4.1 仿真優(yōu)化

根據(jù)前述測試得到的常溫能耗影響因素，應(yīng)用前述校準后的仿真模型得到各因素對能耗的影響比例如表4所示。針對目標車X車型有優(yōu)化空間的降能耗措施進行仿真分析。

1.風阻系數(shù)優(yōu)化

風阻系數(shù)與造型相關(guān)，針對造型已凍結(jié)的車型，風阻系數(shù)優(yōu)化主要從細節(jié)及先進技術(shù)入手，本文共提供兩個風阻系數(shù)優(yōu)化方案，方案一：引入主動進氣格柵并優(yōu)化開關(guān)策略，風阻系數(shù)優(yōu)化10 count，能耗優(yōu)化0.18 kWh/100 km，方案二：以電子后視鏡替代傳統(tǒng)后視鏡，風阻系數(shù)優(yōu)化 7 count，能耗優(yōu)化0.15 kWh/100 km。

表4 常溫降能耗措施貢獻比例

2.制動卡鉗、輪轂軸承優(yōu)化

根據(jù)測試，目標車X制動卡鉗單個平均拖滯力矩比對標車高0.785 Nm，輪轂軸承單個平均損失力矩比對標車高1.79 Nm，若目標車X損失力矩能夠與對標車S持平，整車能耗優(yōu)化0.42 kWh/ 100 km。

3.充電過程低壓功耗優(yōu)化

目標車X充電過程中低壓功耗較對標車高 29 W，分析其原因主要是大屏持續(xù)開啟和部分充電不相關(guān)控制器耗電，應(yīng)用分網(wǎng)段休眠技術(shù)，對大屏、影音娛樂等控制器進行休眠處理，可使整車低壓功耗降至與對標車相當水平，能耗優(yōu)化 0.2 kWh/100 km。

上述常溫優(yōu)化結(jié)果如圖6所示。

圖6 目標車X常溫優(yōu)化措施效果圖

4.低溫續(xù)航保持率優(yōu)化方向

低溫續(xù)駛里程下降主要來自于整車阻力的增加、低溫電池能量回收能力減弱、電池放電容量降低和空調(diào)高低壓部件耗電，其中整車阻力的增加不可避免，目標車X的低溫能量回收能力和空調(diào)系統(tǒng)耗電均優(yōu)于對標車，故優(yōu)化方向主要集中于提高電池放電容量，本文主要通過優(yōu)化熱管理系統(tǒng)，加入電機余熱利用功能實現(xiàn)，保證電池在更合理的溫度范圍內(nèi)放電，提高電池的放電容量，節(jié)省水加熱控制器（Water Thermal Controller, WTC）功率，電機余熱利用的熱管理架構(gòu)圖如圖7所示。

圖7 加入電機余熱利用功能的熱管理架構(gòu)圖

圖8 優(yōu)化后目標車X能量流

優(yōu)化后的熱管理回路構(gòu)型，通過三通閥的控制，可以將動力總成回路和電池包回路工作模式調(diào)整為串聯(lián)和并聯(lián)，基本控制思路如下：

（1）電池溫度低于5 ℃，采取并聯(lián)模式，使用WTC同時給乘員艙和電池包加熱，使電池包溫度迅速上升；

（2）電池溫度高于5 ℃，采用串聯(lián)模式，WTC只對乘員艙進行加熱，電池包利用電機及三合一余熱進行加熱；

（3）電機水泵和電池水泵保持適當流量，保證整個回路溫度均勻上升。

經(jīng)仿真計算，優(yōu)化后續(xù)駛里程為311 km，相比于優(yōu)化前仿真結(jié)果289 km，提高了7.6%。其中，WTC功率為1.332 kW，較優(yōu)化前1.53 kW節(jié)省13.7%，電池放電量增加了1.17 kWh。三合一發(fā)熱量為237.6 W（平均），電機發(fā)熱量為448.7 W（平均），模組被防凍液加熱功率為375.5 W（平均），模組自發(fā)熱功率為107.5 W（平均）。余熱利用率為47%，余熱利用能量流如圖8所示。

4.2 試驗驗證

1.常溫能耗驗證

按照優(yōu)化要求選取制動卡鉗和輪轂軸承樣件，并將分網(wǎng)段休眠策略在樣車上體現(xiàn)，因風阻優(yōu)化方案短期內(nèi)不容易實現(xiàn)，且容易受道路滑行阻力測試誤差影響，按照阻力曲線理論分析進行曲線擬合，在轉(zhuǎn)轂測功機上進行能耗試驗，續(xù)駛里程為536 km，能耗為12.72 kWh/100 km，較基礎(chǔ)車降低了7.8%。

2.低溫續(xù)駛里程保持率驗證

對整車進行熱管理系統(tǒng)改制并刷新控制策略后進行低溫復測，試驗測得續(xù)駛里程為305 km，與仿真值有2%的差異，較基礎(chǔ)車提高了5.2%。

5 結(jié)論

選取了目標車X和兩款對標車進行能量流測試和阻力分解測試，得到了能量流向差異，并定位到具體差異部件，為能耗優(yōu)化提供方向，并為標準仿真模型的搭建提供了數(shù)據(jù)支撐；搭建常溫和低溫經(jīng)濟性仿真模型，校核顯示模型精度均在2%以內(nèi)，對后續(xù)性能夠開發(fā)有指導意義。

通過風阻優(yōu)化、制動卡鉗優(yōu)化、輪轂軸承優(yōu)化、分網(wǎng)段休眠技術(shù)、電機余熱利用技術(shù)，實現(xiàn)了能耗和續(xù)駛里程的提升，優(yōu)化后常溫能耗降低了7.8%，低溫續(xù)航保持率提高了5.2%，該方法對于降能耗工作效果及效率提升均有借鑒意義。

[1] 楊俊.純電動汽車冬季續(xù)航里程下降淺析[J].汽車維護與修理,2021(3):71-75.

[2] 黃偉,張桂連,周登輝,等.基于能量流分析的純電動汽車電耗優(yōu)化研究[J].汽車工程,2021,43(2):171-180.

[3] 程慶湖,肖文龍,黃炯,等.基于能量流分析的純電動車電耗關(guān)鍵技術(shù)研究[J].汽車實用技術(shù),2019,44(14): 7-9.

[4] 陳業(yè)函,熊會元,宗志堅,等.基于Dymola的ECUV純電動汽車能量流仿真[J].計算機工程與設(shè)計,2011,32 (12):4241-4245.

Analysis of Energy Flow Direction of Electric Vehicle and Research on Measures to Reduce Energy Consumption

YU Fengzhu

Energy flow analysis is an important analysis method of energy consumption of new energy vehicles. Through energy flow analysis, we can comprehensively understand the distribution of power consumption of vehicle models, quantitatively find the energy consumption difference between sample vehicles and benchmark vehicles, and determine the starting point for the most effective improvement of energy consumption level. In this paper, the energy consumption mechanism of the whole vehicle is analyzed theoretically, and the key control items of energy consumption are mined; automatic control realizes real-time collection and data processing of various energy related physical quantities, and serves as the final acceptance standard of energy consumption reduction measures. Based on the high-precision measured data, the energy flow simulation model of the whole vehicle is established and calibrated. On the one hand, it accurately locates the potential energy conservation direction, and on the other hand, it serves as the theoretical support for the early prediction of the project development, optimizing the powertrain framework, component selection and design parameters, and finding the solution most conducive to energy consumption.

Energy flow;Resistance decomposition; Simulation analysis;Reduce energy consu- mption

U469.7

A

1671-7988(2023)03-20-08

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.03.004

于鳳珠（1988—），女，碩士，工程師，研究方向為能量流向及整車節(jié)能，E-mail:yufengzhu2013@163.com。