基于優(yōu)化功率跟隨控制的E-REV能量管理策略研究

劉凱，李捷輝，章舒韜

摘要： 基于功率跟隨控制的增程式電動(dòng)汽車能量管理策略具有減緩電池壽命衰減與提高車輛NVH性能等優(yōu)勢，但存在閾值參數(shù)依賴性強(qiáng)、增程器啟停頻繁等問題，為此提出了一種基于優(yōu)化功率跟隨控制的E-REV能量管理策略。依據(jù)車速、SOC狀態(tài)與駕駛員的加速踏板力度等信息特征，制定基于功率跟隨控制的能量管理策略。在此基礎(chǔ)上，針對固定規(guī)則參數(shù)的局限性，以車輛行駛總成本與SOC變化梯度為目標(biāo)函數(shù)，結(jié)合灰狼優(yōu)化算法對增程器啟停功率閾值參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，減少發(fā)動(dòng)機(jī)頻繁啟?，F(xiàn)象。運(yùn)用Matlab/Simulink搭建控制策略模型，并聯(lián)合基于Simcenter/AMESIM搭建的整車物理模型進(jìn)行仿真試驗(yàn)，結(jié)果表明：CHTC-LT循環(huán)工況下，優(yōu)化功率跟隨控制策略與功率跟隨控制策略相比，SOC最大波動(dòng)值降低了28%，增程器啟停次數(shù)減少了28.5%，整車燃油經(jīng)濟(jì)性提升了6.89%。

關(guān)鍵詞： 增程式汽車；能量管理；功率跟隨控制；灰狼優(yōu)化算法；燃油經(jīng)濟(jì)性

DOI： 10.3969/j.issn.1001-2222.2024.02.009

中圖分類號(hào)： U469.7文獻(xiàn)標(biāo)志碼： B文章編號(hào)： 1001-２２２２（２０24）０2-００60-０8

近年來，空氣環(huán)境污染與能源短缺問題日益突出，整車燃油消耗法規(guī)及排放法規(guī)越來越嚴(yán)格。增程式電動(dòng)汽車（extended-range electric vehicle，E-REV）在純電動(dòng)汽車的結(jié)構(gòu)上添加一個(gè)增程器，不僅有利于節(jié)能環(huán)保，又能夠滿足駕駛員的不同行駛里程需求，成為新能源汽車的重要研究方向。E-REV通過控制增程器、動(dòng)力電池與驅(qū)動(dòng)電機(jī)之間功率協(xié)同分配，達(dá)到滿足整車動(dòng)力性與提高燃油經(jīng)濟(jì)性等目的。

目前國內(nèi)外能量管理策略主要分為三類：基于規(guī)則、基于靜態(tài)優(yōu)化與基于全局優(yōu)化的能量管理策略?；谝?guī)則的能量管理策略依據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)或?qū)＜抑R(shí)庫制定固定的增程器啟停邏輯，整車實(shí)時(shí)控制效果最好，但難以獲得最佳燃油經(jīng)濟(jì)性與良好的排放特性［1-3］；基于靜態(tài)優(yōu)化的能量管理策略［4-6］采用智能優(yōu)化算法對適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行求解，能夠改善基于規(guī)則的能量管理策略規(guī)則參數(shù)較為固定的缺陷；基于全局優(yōu)化的能量管理策略計(jì)算量巨大［7-9］，且只能用于衡量其他控制策略的控制效果，實(shí)際應(yīng)用困難。

功率跟隨控制屬于基于規(guī)則的能量管理類別，依據(jù)驅(qū)動(dòng)電機(jī)需求功率與動(dòng)力電池SOC狀態(tài)對增程器目標(biāo)功率進(jìn)行規(guī)則制定，使增程器的發(fā)電功率隨著行車需求功率變化，不僅避免了動(dòng)力電池大電流放電現(xiàn)象，對車輛NVH性能也有較大提升。但功率跟隨控制相關(guān)閾值參數(shù)較為固定，當(dāng)行車需求功率波動(dòng)較大時(shí)，將出現(xiàn)增程器啟停頻繁、發(fā)動(dòng)機(jī)熱效率較低等現(xiàn)象。為降低發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率，提高發(fā)電機(jī)發(fā)電效率，目前許多研究已將智能優(yōu)化算法應(yīng)用到車輛能量管理策略中。文獻(xiàn)［10］采用粒子群算法對CD-CS型功率跟隨控制策略參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化并取得一定效果。粒子群算法雖然具有原理簡單、應(yīng)用較為簡便等特點(diǎn)，但其慣性權(quán)重與參數(shù)影響因子的調(diào)試步驟較為繁瑣。文獻(xiàn)［11］提出了以燃油經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力性能及裝配成本為綜合目標(biāo)函數(shù)，采用遺傳算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化得到不同的能耗、動(dòng)力與裝配方案，但是由于車輛行駛工況復(fù)雜等原因，研究成果難以實(shí)際應(yīng)用。文獻(xiàn)［12］采用灰狼算法對風(fēng)能發(fā)電機(jī)輸出功率控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使發(fā)電機(jī)輸出功率更加平穩(wěn)。文獻(xiàn)［13］采用灰狼算法對柴油發(fā)動(dòng)機(jī)的燃料比例與目標(biāo)轉(zhuǎn)速區(qū)間進(jìn)行尋優(yōu)，改善了柴油發(fā)動(dòng)機(jī)性能。但目前灰狼優(yōu)化算法還未在增程式電動(dòng)汽車能量管理策略中進(jìn)行應(yīng)用?；依莾?yōu)化算法（GWO）具有收斂性能強(qiáng)、調(diào)節(jié)參數(shù)少、尋優(yōu)等級制度明確等優(yōu)勢，已應(yīng)用在參數(shù)優(yōu)化、路徑規(guī)劃、電網(wǎng)功率分配等領(lǐng)域，成為智能優(yōu)化算法應(yīng)用于車輛能量管理策略的研究熱點(diǎn)［14-16］。

本研究首先對E-REV動(dòng)力系統(tǒng)制定功率跟隨控制能量管理策略，滿足能量管理策略在實(shí)際控制應(yīng)用中良好的實(shí)時(shí)性與魯棒性。然后，針對功率跟隨控制能量管理策略存在無法實(shí)現(xiàn)燃油經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的問題，建立了綜合目標(biāo)函數(shù)，利用GWO算法對功率跟隨控制相關(guān)閾值參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將優(yōu)化結(jié)果應(yīng)用在功率跟隨控制能量管理策略當(dāng)中。最后進(jìn)行了聯(lián)合仿真，以驗(yàn)證基于優(yōu)化功率跟隨控制能量管理策略提高E-REV經(jīng)濟(jì)性的效果。

1E-REV整車物理模型

1.1車輛物理模型

在Simcenter/AMESIM軟件中建立E-REV整車物理模型，其結(jié)構(gòu)形式如圖1所示，主要包括增程器組、動(dòng)力電池、驅(qū)動(dòng)電機(jī)及車身模型等模塊。驅(qū)動(dòng)電機(jī)是驅(qū)動(dòng)車輛前進(jìn)的動(dòng)力部件，響應(yīng)控制器發(fā)出的目標(biāo)扭矩命令。增程器與動(dòng)力電池作為能量源，為驅(qū)動(dòng)電機(jī)提供所需電能。當(dāng)車輛進(jìn)行制動(dòng)能量回收模式、增程器輸出功率超過行車需求功率時(shí)，動(dòng)力電池作為唯一的儲(chǔ)能部件儲(chǔ)存電能。車身模型用于模擬車輛行進(jìn)過程中的驅(qū)動(dòng)力與阻力關(guān)系。

對E-REV縱向行駛過程中的能耗進(jìn)行計(jì)算時(shí)，驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸出的驅(qū)動(dòng)力與車體重心受外力之和處于動(dòng)態(tài)平衡，因此行車需求功率用式（1）計(jì)算：

Pv=1ηfmgv+12CdAρv3+δmvdvdt+i0mgv。（1）

式中：Pv為行車需求功率；η為傳動(dòng)系統(tǒng)效率；m為整車質(zhì)量；g為重力加速度；f為滾動(dòng)阻力系數(shù)；Cd為空氣阻力系數(shù)；A為迎風(fēng)面積；ρ為空氣密度；δ為旋轉(zhuǎn)質(zhì)量轉(zhuǎn)換系數(shù)；i0為坡度；v為車速。

車用發(fā)動(dòng)機(jī)2024年第2期2024年4月劉凱， 等： 基于優(yōu)化功率跟隨控制的E-REV能量管理策略研究1.2整車與部件關(guān)鍵參數(shù)

某增程式輕型卡車整車主要參數(shù)見表1，動(dòng)力系統(tǒng)主要部件基本參數(shù)見表2。

對各部件進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)，獲取發(fā)動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)、驅(qū)動(dòng)電機(jī)及動(dòng)力電池?cái)?shù)值建模參數(shù)數(shù)據(jù)，其中主要包括發(fā)動(dòng)機(jī)萬有特性油耗MAP及倒拖扭矩值、電機(jī)效率MAP及峰值扭矩限制值、動(dòng)力電池峰值充/放電功率限制值等。

1.3整車物理模型驗(yàn)證

為驗(yàn)證整車物理模型仿真的精確性，進(jìn)行實(shí)車測試，將實(shí)車測試過程中發(fā)動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)與驅(qū)動(dòng)電機(jī)的目標(biāo)指令作為仿真模型中的控制輸入，比對實(shí)車與仿真模型的狀態(tài)響應(yīng)結(jié)果是否相近，比對結(jié)果如圖2所示。

由圖2可知，發(fā)動(dòng)機(jī)與驅(qū)動(dòng)電機(jī)經(jīng)過閉環(huán)控制后，仿真扭矩與實(shí)際扭矩均能快速達(dá)到目標(biāo)扭矩值，且兩者平均偏差值在5%以內(nèi)，發(fā)動(dòng)機(jī)仿真模型滿足扭矩控制要求；發(fā)電機(jī)采用轉(zhuǎn)速閉環(huán)控制后，仿真轉(zhuǎn)速與實(shí)際轉(zhuǎn)速均能跟隨目標(biāo)轉(zhuǎn)速變化，且兩者平均偏差值在2%以內(nèi)；另外，實(shí)際SOC值與仿真SOC值基本吻合。綜合而言，增程式電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)主要部件仿真模型的仿真精確性良好，能夠模擬出能量管理策略的受控對象并進(jìn)行進(jìn)一步能耗分析。

2功率跟隨控制能量管理策略

2.1能量管理策略控制流程

在Matlab/Simulink軟件中搭建能量管理策略與相關(guān)模型，包括循環(huán)工況、駕駛員模型、HCU模型等?？刂屏鞒檀笾路譃閮蓚€(gè)部分（見圖3）：1）駕駛員模型依據(jù)目標(biāo)車速與整車模型的實(shí)際車速，通過PID算法計(jì)算出當(dāng)前油門踏板與制動(dòng)踏板力度，作為HCU模型的輸入；2）HCU模型依據(jù)當(dāng)前駕駛員模型提供的扭矩需求、整車車速、發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩與轉(zhuǎn)速、電機(jī)扭矩與轉(zhuǎn)速、SOC狀態(tài)等，在上層控制中計(jì)算出行車需求功率，再依據(jù)功率跟隨控制邏輯規(guī)則確定增程動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行模式并分配增程器與電池的輸出功率；在下層控制中依據(jù)增程器的目標(biāo)功率對發(fā)動(dòng)機(jī)與電動(dòng)機(jī)組進(jìn)行扭矩或轉(zhuǎn)速閉環(huán)控制。

2.2功率跟隨控制邏輯規(guī)則

對E-REV制定能量管理策略時(shí)，將混動(dòng)系統(tǒng)工作模式分為純電驅(qū)動(dòng)模式、增程驅(qū)動(dòng)模式、制動(dòng)能量回收模式。功率跟隨控制邏輯規(guī)則：3種工作模式按照SOC閾值參數(shù)進(jìn)行切換；通過查表的方法建立行車需求功率與增程器目標(biāo)功率之間的關(guān)系。依此可得到控制策略的基本框架。

模式1：純電驅(qū)動(dòng)模式。判斷條件：SOC≥0.3且Preq＞0，功率分配關(guān)系為

PAPU=0；PBatt=Preq。（2）

式中：PAPU為增程器目標(biāo)功率；PBatt為動(dòng)力電池輸出功率；Preq為行車需求功率。

模式2：增程驅(qū)動(dòng)模式。判斷條件：0.3≤SOC≤0.8且Preq＞0，此時(shí)

PAPU=0，Preq＜P

f（Preq，v），PL＜Preq＜PH

Pδ，Preq≥PH

PBatt=Preq－PAPU。（3）

式中：f（Preq，v）表示根據(jù)Preq與車速查表得出PAPU值；Pδ表示APU綜合效率最優(yōu)時(shí)的輸出功率。

模式3：制動(dòng)能量回收模式。判斷條件：Preq＜0，則功率分配關(guān)系為

PAPU=0；PBatt=kregPreq。（4）

式中：kreg為制動(dòng)能量回收時(shí)的功率轉(zhuǎn)換系數(shù)。

2.3控制策略模型驗(yàn)證

為驗(yàn)證控制策略模型的可行性，將控制策略模型刷寫至快速原型控制器中，并對控制器進(jìn)行HIL臺(tái)架測試。采用NI VeriStand實(shí)時(shí)操作平臺(tái)作為上位機(jī)軟件，同時(shí)使用常州易控ETECK軟件進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測。

HIL臺(tái)架主要硬件設(shè)備包括NI仿真機(jī)、CAN分析儀、BOX斷線箱和快速原型控制器?？焖僭涂刂破鳛樗懣刂撇呗缘挠布d體， NI PXIe-1088實(shí)時(shí)仿真機(jī)用于加載整車物理仿真模型，控制器與仿真機(jī)之間經(jīng)過BOX斷線箱進(jìn)行信號(hào)連接及診斷，并使用Can分析儀實(shí)現(xiàn)對標(biāo)定量的標(biāo)定以及數(shù)據(jù)傳輸功能。

在NI VeriStand操作平臺(tái)中連接操作界面、控制策略模型與整車物理模型之間的信號(hào)接口，使用加速與減速踏板模塊模擬駕駛員在不同工況下的駕駛意圖，監(jiān)測增程式電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)響應(yīng)情況。

測試結(jié)果如圖4所示。以圖4a中加速與制動(dòng)踏板力度信號(hào)作為控制器的輸入，控制器將依據(jù)行車需求功率控制發(fā)動(dòng)機(jī)的起停與運(yùn)行狀態(tài)。由圖4b中發(fā)動(dòng)機(jī)的扭矩與轉(zhuǎn)速狀態(tài)響應(yīng)可看出，在功率跟隨能量管理策略控制下，發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)現(xiàn)了多次起停與扭矩閉環(huán)控制，搭建的功率跟隨能量管理控制模型在刷寫至快速原型控制器后能夠滿足實(shí)時(shí)性控制要求，表明了控制策略模型邏輯的合理性。

3基于優(yōu)化功率跟隨控制的能量管理策略

在所制定的功率跟隨控制策略中，閾值參數(shù)PL，PH，Pδ通常依靠專家經(jīng)驗(yàn)確定，車輛在不同工況下行車需求功率變化幅度較大，因此，設(shè)定綜合成本適應(yīng)度函數(shù)，并采用GWO優(yōu)化算法對主要閾值參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，既可保證電池放電電流在合理區(qū)間范圍內(nèi)，又能夠降低整車燃油消耗量。

3.1適應(yīng)度函數(shù)選取

為達(dá)到降低車輛綜合行駛成本的目的，以給定駕駛行程的燃油成本與電力成本之和的形式，建立適應(yīng)度函數(shù)，如式（5）所示。

J=∑Nt=1［νfPAPU（t）3 600+νePBatt（t）3 600+

ksoc|SOCstart－SOC（t）|］Δt。（5）

式中：PAPU（t）為增程器組輸出電功率；PBatt（t）為電池輸出功率；νf為燃油消耗成本；νe為用電成本；Δt為時(shí)間步長；ksoc為SOC變化影響系數(shù)；SOCstart為電池電量狀態(tài)初始值；SOC（t）為電池電量狀態(tài)當(dāng)前值。

3.2GWO算法分析

GWO算法模擬自然界中灰狼的領(lǐng)導(dǎo)等級和狩獵機(jī)制，狼群由領(lǐng)導(dǎo)層灰狼（α）、中間層灰狼（β，δ）與底層灰狼（ω）組成。在狼群狩獵過程分為尋找獵物、包圍獵物和攻擊獵物3個(gè)階段。

將待優(yōu)化的閾值參數(shù)定義為狼群位置信息，狼群狩獵過程就是求解最優(yōu)適應(yīng)度函數(shù)的過程。位置參數(shù)Xw（k）為

Xw（k）=［PL（k），PH（k），Pδ（k）］T。（6）

3.2.1圍捕與攻擊獵物

在α，β，δ狼的帶領(lǐng)下，其他灰狼逐漸包圍獵物，用式（7）描述灰狼與獵物之間的位置關(guān)系，用式（8）描述灰狼個(gè)體向獵物發(fā)起進(jìn)攻時(shí)位置更新情況。

D=C·XP（t）－X（t），（7）

X（t+1）=XP（t）－A·D。（8）

式中：t為目前迭代次數(shù)；XP（t）為獵物的位置；X（t）為灰狼個(gè)體的位置；A和C為自適應(yīng)度向量系數(shù)，更新過程如式（9）和式（10）所示。

A=2a·r1－a，（9）

C=2·r2。（10）

式中：a為自適應(yīng)收斂因子，由灰狼與獵物的位置關(guān)系決定；r1和r2為一定范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。

3.2.2追蹤獵物

通常情況下，獵物的位置信息是由α狼傳達(dá)給ω狼，為提高對最佳獵物的追捕速度，β狼與δ狼也將參與指揮ω狼移動(dòng)。首先確定ω狼與領(lǐng)導(dǎo)層狼的距離關(guān)系，用式（11）表示：

Dα=C1·Xα－X

Dβ=C2·Xβ－X

Dδ=C3·Xδ－X。（11）

式中：Xα，Xβ和Xδ分別為α，β和δ狼的當(dāng)前位置；C1，C2與C3為隨機(jī)向量；X為灰狼個(gè)體的位置。

狼群在追蹤獵物時(shí)，ω狼個(gè)體分別受α狼、β狼與δ狼影響將調(diào)整位置，如式（12）所示。

X1=Xα－A1·（Dα）

X2=Xβ－A1·（Dβ）

X3=Xδ－A1·（Dδ）。（12）

由于α狼、β狼與δ狼追捕最佳獵物的機(jī)會(huì)基本相同，ω狼的移動(dòng)位置如式（13）所示。

X（t+1）=X1+X2+X33。（13）

3.3初始化與運(yùn)行參數(shù)設(shè)置

在車輛行駛工況以及功率跟隨控制策略基本規(guī)則已知的條件下，采用GWO算法對閾值參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)之前，對算法參數(shù)進(jìn)行初始化：

1） 狼群的灰狼個(gè)體規(guī)模與初始位置：M=60，各灰狼位置隨機(jī)分布；

2）灰狼的位置邊界條件：0≤PL≤20，15≤PH≤60，0≤Pδ（k）≤40，功率閾值邊界條件依據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)最佳燃油消耗曲線確定；0.3≤SOC≤0.9；

3） 適應(yīng)度系數(shù)范圍：0≤a≤2，0≤r1≤1，0≤r2≤1；

4） 最大迭代次數(shù)設(shè)置為160，以超過最大迭代次數(shù)作為優(yōu)化結(jié)束條件。

通過GWO優(yōu)化算法對灰狼位置進(jìn)行不斷更新迭代，將最后一次灰狼的最佳位置作為最優(yōu)控制參數(shù)X，完成對功率跟隨控制策略閾值參數(shù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整。

4仿真試驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1聯(lián)合仿真試驗(yàn)

為驗(yàn)證GWO優(yōu)化功率跟隨控制能量管理策略的有效性，參照GB/T19753—2021《輕型混合動(dòng)力電動(dòng)汽車能量消耗量試驗(yàn)》相關(guān)方法，并采用GB/T38146.2—2019中包含的中國貨車行駛工況（China heavy-duty commercial vehicle test cycle-truck，CHTC）進(jìn)行仿真驗(yàn)證。針對輕型貨用卡車（GVW≤5 500 kg）選取CHTC-LT循環(huán)工況，循環(huán)工況全程平均速度32 km/h，總時(shí)長1 652 s，更符合國內(nèi)輕型商用車的實(shí)際行駛路況。

通過AME2SL工具調(diào)用E-REV整車模型，嵌入至Simulink控制策略中，完成控制信號(hào)與受控對象、狀態(tài)響應(yīng)信號(hào)與信號(hào)處理模塊之間的連接通道。固定仿真步長設(shè)置為0.01 s。完成上述準(zhǔn)備工作，進(jìn)行聯(lián)合仿真試驗(yàn)。

4.2車速跟隨效果比對分析

不同能量管理策略控制下車速跟隨效果對比如圖5所示。由圖5可知，以 CHTC-LT為測試循環(huán)工況時(shí)，兩種能量管理策略控制下車速跟隨效果均表現(xiàn)良好，雖然車輛在急加速或急減速過程中存在車速誤差，但兩種控制策略下車速誤差絕對值均未超出3.6 km/h誤差范圍，符合實(shí)際車速響應(yīng)跟隨參考車速的要求。

相較而言，GWO優(yōu)化功率跟隨控制能量管理策略控制效果較功率跟隨控制能量管理策略更好。功率跟隨控制能量管理策略控制下，車速誤差最大值為3.5 km/h，平均車速誤差值為0.32 km/h；GWO優(yōu)化功率跟隨控制能量管理策略控制下，車速誤差最大值為2.9 km/h，平均車速誤差值為0.25 km/h。相比之下，最大車速誤差值下降17%，平均車速誤差下降21%?？梢姡?GWO優(yōu)化功率跟隨控制策略實(shí)現(xiàn)了對增程器與動(dòng)力電池輸出功率更加合理的分配，改善了車輛動(dòng)力性與控制性能。

4.3增程器啟停閾值參數(shù)與運(yùn)行工況點(diǎn)比對分析

圖6示出了GWO優(yōu)化功率跟隨控制前后的閾值參數(shù)比對情況。發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際運(yùn)行工況點(diǎn)可進(jìn)一步說明兩種閾值參數(shù)的控制效果，如圖7所示，兩種不同能量管理策略控制下發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行工況點(diǎn)均在發(fā)動(dòng)機(jī)最佳燃油經(jīng)濟(jì)曲線上，即表明增程器的輸出功率隨行車需求功率大小實(shí)時(shí)變化，能夠降低車輛行駛過程中NVH問題帶來的影響。

另外，兩種能量管理策略控制下發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行工況點(diǎn)的分布情況存在明顯差別。功率跟隨控制能量管理策略控制下發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行工況點(diǎn)在整個(gè)燃油經(jīng)濟(jì)曲線上分布不夠集中，在轉(zhuǎn)速1 550～3 300 r/min，扭矩96～136 N·m的高燃油效率區(qū)間占比為64.7%。GWO優(yōu)化功率跟隨控制能量管理策略控制下發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行工況點(diǎn)大部分集中在高燃油效率區(qū)間，占比74.2%，相較前者占比提高了14.8%。采用灰狼優(yōu)化算法對增程器啟停閾值參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化后，控制策略依據(jù)行車需求功率與車速關(guān)聯(lián)關(guān)系優(yōu)選出的發(fā)動(dòng)機(jī)起停閾值參數(shù)適用性更好，發(fā)動(dòng)機(jī)起動(dòng)后其運(yùn)行工況點(diǎn)將進(jìn)一步向高燃油效率區(qū)間集中，達(dá)到減少總?cè)加拖牧康哪康摹?/p>

4.4電池SOC軌跡比對分析

增程式電動(dòng)汽車電池SOC初始值為60%，在兩種不同的能量管理策略控制下電池SOC軌跡如圖8所示。由圖8可知，兩種不同的能量管理策略控制下，電池SOC終值均與初始值接近，符合在CHTC-LT循環(huán)工況下的電量平衡要求。通過對比SOC軌跡可知，優(yōu)化功率跟隨控制能量管理策略更具優(yōu)勢：普通功率跟隨控制能量管理策略控制下電池最低剩余電量為53%，電池容量最大放電深度為7%；而優(yōu)化功率跟隨控制能量管理策略控制下電池最低剩余電量為55%，電池容量最大放電深度為5%，SOC最大波動(dòng)幅度降低了28%，電池的耐久性得到了提高。在對普通功率跟隨控制進(jìn)行優(yōu)化后，發(fā)動(dòng)機(jī)起?？刂茀?shù)不僅僅受行車需求功率與車速的影響，同時(shí)需要考慮電池SOC的變化幅度，因此在整個(gè)循環(huán)工況下，動(dòng)力電池的充放電時(shí)間段交錯(cuò)分布更加均勻，充放電深度的波動(dòng)幅度較小，更有利于延長動(dòng)力電池的使用壽命。

4.5整車燃油經(jīng)濟(jì)性及增程器啟停次數(shù)比對分析

增程式電動(dòng)汽車在CHTC-LT循環(huán)工況下完成測試，由于電池電量初始值與終值相等，車輛經(jīng)濟(jì)性由發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗量進(jìn)行評價(jià)。功率跟隨控制能量管理策略控制下整車百公里燃油消耗量為11.6 L，采用GWO優(yōu)化功率跟隨控制能量管理策略控制下整車百公里燃油消耗量為10.8 L，相比之下，燃油消耗量減少了6.89%。

圖9示出了兩種不同能量管理策略控制下發(fā)動(dòng)機(jī)工作模式比對情況。其中，普通功率跟隨控制能量管理策略下發(fā)動(dòng)機(jī)起停次數(shù)為7次，而優(yōu)化功率跟隨控制能量管理策略下發(fā)動(dòng)機(jī)起停次數(shù)為5次。相較之下，盡管普通功率跟隨控制能量管理策略中增程器啟停閾值參數(shù)經(jīng)過人為地大量調(diào)試，優(yōu)化后的控制策略較之仍然減少28.5%，且能夠使增程器的啟停時(shí)間區(qū)間分布更佳合理，與上述SOC軌跡及發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行工況點(diǎn)集中在高效率區(qū)間的結(jié)果一致，證明了GWO優(yōu)化功率跟隨控制能量管理策略能夠提高發(fā)動(dòng)機(jī)的工作效率，不僅改善了整車燃油經(jīng)濟(jì)性，還解決了增程器頻繁啟停的問題，綜合控制效果表現(xiàn)良好。

5結(jié)束語

在功率跟隨控制能量管理策略的基礎(chǔ)上，提出了采用灰狼優(yōu)化算法對發(fā)動(dòng)機(jī)起停閾值參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的方法。在CHTC-LT循環(huán)測試工況下，對控制策略進(jìn)行驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明：優(yōu)化功率跟隨控制策略能夠改善增程器與動(dòng)力電池的功率分配關(guān)系，電池SOC最大波動(dòng)幅度降低28%，有效減緩了電池的壽命衰減；同時(shí)，優(yōu)化功率跟隨控制策略實(shí)現(xiàn)了對增程器啟停閾值參數(shù)的尋優(yōu)，能夠使發(fā)動(dòng)機(jī)起停次數(shù)減少28.5%，發(fā)動(dòng)機(jī)起動(dòng)后運(yùn)行工況點(diǎn)集中在高效率區(qū)間，整車燃油消耗量節(jié)省6.89%，證明了優(yōu)化功率跟隨控制能量管理策略的有效性。

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E-REV Energy Management Strategy Based on Optimized?Power Following Control

LIU Kai1，LI Jiehui1，ZHANG Shutao2

（1.School of Automotive and Transportation Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang212013，China；2.Nanjing Tsingyan H5 New Energy Power Co.，Ltd.，Nanjing211806，China）

Abstract： The energy management strategy of range-extended electric vehicle based on power following control has the advantages of slowing down battery life decay and improving NVH performance， but there are some problems such as strong dependence of threshold parameters and frequent start-stop of range extender. Therefore， an E-REV energy management strategy based on optimized power following control was proposed. According to the information characteristics of vehicle speed， SOC state and driving accelerator pedal force， energy management strategy based on power following control was established. For the limitations of fixed parameters， the total driving cost and the variation gradient of SOC was taken as the objective function， the start-stop power threshold parameters of range extender were optimized to reduce the phenomenon of frequent engine start-stop by combining with grey wolf optimization algorithm. Matlab/Simulink was used to build the control strategy model， and the simulation test was conducted jointly with the vehicle physical model built with Simcenter/AMESIM. The results show that， compared with the power following control strategy， the maximum SOC fluctuation value reduces by 28%， the start-stop times of range extender reduces by 28.5%， and the vehicle fuel economy improves by 6.89% after the optimization under CHTC-LT cycle conditions.

Key? words： range-extended vehicle；energy management；power following control；grey wolf optimization algorithm；fuel economy

［編輯： 潘麗麗］