隨著汽車技術(shù)的不斷發(fā)展，汽車的能量利用率不斷提高。本文對(duì)在當(dāng)今汽車技術(shù)中使用的能量管理技術(shù)進(jìn)行介紹。

1 電動(dòng)汽車艙室熱管理的能效和性能 [1]

在AMESIM軟件中搭建電動(dòng)汽車乘員艙空調(diào)系統(tǒng)仿真模型?？照{(diào)系統(tǒng)包括熱泵、PTC加熱器和用于廢熱回收的熱交換器。對(duì)熱泵和艙室熱流進(jìn)行了模擬。

1.1 搭建汽車乘員艙空調(diào)系統(tǒng)仿真模型

利用AMESim軟件建立了電動(dòng)汽車仿真模型。介紹車輛熱管理建模。乘員艙空調(diào)系統(tǒng)是在現(xiàn)有空調(diào)系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)調(diào)整制冷劑流量使其作為熱泵工作而建立起來(lái)的。所建立的動(dòng)態(tài)集總參數(shù)熱泵模型如文中圖1所示。熱泵模式由四個(gè)閥門控制，可以改變制冷劑流體的流向。在熱泵模式下，還增加了一個(gè)熱交換器，用于從電力電子和電機(jī)液體冷卻電路中回收余熱。空調(diào)系統(tǒng)模型包括一個(gè)PTC加熱器，它與艙室空氣流動(dòng)和熱交換器集成在一起。

圖1 AMESim搭建的HVAC系統(tǒng)模型[1]

作者還建立了乘員艙模型和電動(dòng)汽車模型。AMESim軟件有兩個(gè)預(yù)置的駕駛艙模型，一個(gè)很簡(jiǎn)單以及用于熱平衡模擬的高級(jí)模型,更高級(jí)的客艙模型包括不同的客艙材料和元素。在電動(dòng)汽車模型中，汽車動(dòng)力總成包括電池系統(tǒng)、逆變器、電機(jī)、差速齒輪。該模型可以模擬縱向位移，可較好地計(jì)算系統(tǒng)級(jí)能耗。

1.2 模擬分析的整車配置條件

通過(guò)對(duì)一輛電動(dòng)汽車的完整模型進(jìn)行仿真，評(píng)價(jià)了不同行駛周期和環(huán)境條件下的能耗。在8種不同的環(huán)境溫度下測(cè)定了3種不同的驅(qū)動(dòng)循環(huán)的能耗。HVAC系統(tǒng)有四種配置:

（1）無(wú)冷卻和加熱。

（2）5 kW空調(diào)及PTC加熱器(AC+PTC)，

（3）4 kW熱泵和PTC加熱器(HP+PTC)，

（4）熱泵，4 kW PTC加熱器，余熱回收由HP+PTC+WH組成。

1.3 結(jié)論

在仿真基礎(chǔ)上，對(duì)整車性能和能耗進(jìn)行了分析，并對(duì)客艙暖通空調(diào)系統(tǒng)不同配置構(gòu)架進(jìn)行了平均功率需求和COP評(píng)價(jià)。借助于建立的完整汽車模型，計(jì)算了電動(dòng)汽車的總能耗和行駛里程。仿真結(jié)果表明，驅(qū)動(dòng)周期對(duì)能耗有顯著影響。在低溫環(huán)境條件下，高速公路低速行駛比高速行駛增加更多的能耗。與由空調(diào)和PTC加熱器組成的傳統(tǒng)暖通空調(diào)系統(tǒng)相比，在溫和的溫度下，采用熱泵系統(tǒng)的汽車與常規(guī)的由空調(diào)和PTC加熱器構(gòu)成的HVAC系統(tǒng)對(duì)比，續(xù)航里程可以提高6～22%。通過(guò)回收電力電子和電動(dòng)機(jī)的余熱并利用余熱，從而提高熱泵系統(tǒng)的性能，可以進(jìn)一步提高車輛的續(xù)航里程。

2 混合動(dòng)力汽車能源預(yù)測(cè)管理策略燃油經(jīng)濟(jì)性改進(jìn)和電池容量靈敏度分析[2]

2.1 主要目的和主要原理

本文作者研究了在實(shí)際駕駛情況下，不同的電池充電管理策略對(duì)并聯(lián)混合動(dòng)力汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的影響。利用每種策略對(duì)燃油經(jīng)濟(jì)性改進(jìn)進(jìn)行比較，然后將其中一種改進(jìn)與未來(lái)駕駛條件結(jié)合，主要是速度和海拔高度的分布。

2.1.1 車輛模型

這項(xiàng)工作使用了一個(gè)動(dòng)態(tài)的，面向控制的模型，這意味著有一個(gè)駕駛員模型，根據(jù)所需的車輛速度，輸入真實(shí)的加速度和剎車踏板信號(hào)。因此，能量流從原機(jī)或輔助機(jī)傳遞，通過(guò)傳輸?shù)竭_(dá)車輪，計(jì)算出車輛加速度。車輛的動(dòng)力系統(tǒng)構(gòu)架如圖2所示。

2.1.2 電荷狀態(tài)管理策略

作者研究了三種不同的SOC管理策略。充電狀態(tài)管理策略是控制器在驅(qū)動(dòng)任務(wù)中規(guī)劃電池使用的多種方式。表1清楚地顯示了使用不同的SOC策略的燃料消耗。選擇了充電管理策略，對(duì)燃油經(jīng)濟(jì)性也很重要，因?yàn)樵谧罴押妥畈钪g，燃油消耗的差異為0.67%。

圖2 車輛的動(dòng)力系統(tǒng)構(gòu)架[2]

表1 不同的SOC策略的燃料消耗[2]

2.1.3 靈敏度分析

電池容量越小，預(yù)測(cè)信息越重要。然而，即使是最小的電池容量，好處也是有限的。這意味著速度和道路阻力對(duì)這種SOC調(diào)整策略的影響較小，如果有其他可預(yù)測(cè)的信息，如交通燈數(shù)據(jù)、法律限速、交通堵塞情況等，這可能會(huì)更加有效。

2.2 結(jié)論

（1）本研究認(rèn)為，與基于物理的控制器(如ECMS)相關(guān)聯(lián)的SOC規(guī)劃的每一個(gè)策略都比在車輛中實(shí)現(xiàn)的原始啟發(fā)式控制器性能更好。

（2）此外，研究還表明，考慮到特定的架構(gòu)(如PHEV)，尤其是在電池容量大的情況下，使用消耗電量/保持電量的方法更為可取。

（3）最后，量化了在已知未來(lái)駕駛條件的情況下，電池充電管理策略所能實(shí)現(xiàn)的額外油耗降低，并進(jìn)行了靈敏度分析，證明了在電池容量較低的情況下，這種效益會(huì)更大。

3 混合動(dòng)力汽車燃油經(jīng)濟(jì)性和實(shí)施最優(yōu)能源管理的研究 [3]

3.1 主要目的和主要原理

混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的最優(yōu)能源管理已被證明可將燃油經(jīng)濟(jì)性(FE)提高約20%，從而減少對(duì)外國(guó)石油的依賴，減少溫室氣體(GHG)排放，減少一氧化碳(CO)和氮氧化物(NOx)排放。這表明，隨著混合動(dòng)力電動(dòng)汽車產(chǎn)量的增加和消費(fèi)者的歡迎度的提高，燃油經(jīng)濟(jì)性的增加是現(xiàn)實(shí)世界中需要實(shí)施的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

作者指出了現(xiàn)實(shí)世界中阻礙混合動(dòng)力汽車能量?jī)?yōu)化管理的兩個(gè)研究空白:傳感器和信號(hào)技術(shù)以及預(yù)測(cè)續(xù)駛里程和誤差影響。

3.1.1 研究空白1：利用傳感器和信號(hào)技術(shù)提高燃油經(jīng)濟(jì)性

傳感器和信號(hào)技術(shù)可以通過(guò)兩種顯著的方式增加車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性:

(1)促進(jìn)更有效的能量驅(qū)動(dòng)行為，也被稱為生態(tài)驅(qū)動(dòng);

(2)現(xiàn)實(shí)世界中最優(yōu)能量管理策略驅(qū)動(dòng)循環(huán)預(yù)測(cè)需求的實(shí)現(xiàn)。

目前在現(xiàn)代商用車中為安全和方便而使用但未用于改進(jìn)燃油經(jīng)濟(jì)性的傳感器技術(shù)包括:攝像機(jī)系統(tǒng)(CS)、雷達(dá)系統(tǒng)(VRS)、全球定位系統(tǒng)(GPS)。

3.1.2 研究空白2：最優(yōu)能量管理預(yù)測(cè)范圍和誤差影響

基于未來(lái)車輛狀態(tài)預(yù)測(cè)的最優(yōu)能源管理策略預(yù)測(cè)窗口越長(zhǎng)，燃油經(jīng)濟(jì)性改善的潛力就越大。Nicolo Cavina分析了現(xiàn)實(shí)世界中最優(yōu)能源管理的實(shí)施過(guò)程中可能會(huì)遇到的預(yù)測(cè)誤差問題。在一個(gè)控制場(chǎng)景中，使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃(DP)推導(dǎo)出一個(gè)完整驅(qū)動(dòng)循環(huán)的最優(yōu)控制，假設(shè)車輛速度是已知的驅(qū)動(dòng)循環(huán)持續(xù)時(shí)間在一秒增量。動(dòng)態(tài)規(guī)劃的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是它還提供了一個(gè)控制決策矩陣,涵蓋每個(gè)可能的狀態(tài)和時(shí)間。各種預(yù)測(cè)誤差對(duì)各種能量管理方案的影響如圖3。

3.2 結(jié)論

照相機(jī)系統(tǒng)和雷達(dá)系統(tǒng)等傳感器已經(jīng)存在于現(xiàn)代車輛中，但仍未用于生態(tài)駕駛和優(yōu)化能源管理、提高燃油經(jīng)濟(jì)性。為了實(shí)現(xiàn)HEV燃油經(jīng)濟(jì)性的改善，需要對(duì)目前可用和近期可用的傳感器和信號(hào)技術(shù)的各種組合來(lái)實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)循環(huán)預(yù)測(cè)的可靠性和準(zhǔn)確性進(jìn)行更多的研究。

圖3 各種預(yù)測(cè)誤差對(duì)能量管理方案的影響[3]

另一個(gè)阻礙實(shí)施最優(yōu)能源管理、提高燃油經(jīng)濟(jì)性的研究空白是缺乏關(guān)于預(yù)測(cè)誤差影響的研究數(shù)據(jù)。初步研究是通過(guò)研究隨機(jī)或隨機(jī)誤差對(duì)隨機(jī)導(dǎo)出的最優(yōu)控制策略的影響，以及速度誤差預(yù)測(cè)、能量誤差預(yù)測(cè)、紅燈誤差預(yù)測(cè)和交通量誤差預(yù)測(cè)對(duì)全局最優(yōu)能源管理策略的影響而開始的。

4 一種基于規(guī)則的內(nèi)燃機(jī)(ICE)車輛模式切換預(yù)測(cè)能量管理策略[4]

4.1 主要目的和主要原理

作者介紹使用交流發(fā)電機(jī)的控制模式開關(guān)（CMS）為內(nèi)燃機(jī)車輛進(jìn)行能量管理策略。該能量管理系統(tǒng)通過(guò)回收汽車的剩余動(dòng)能，以提高燃油效率。當(dāng)駕駛員操縱車輛減速時(shí)，會(huì)產(chǎn)生剩余動(dòng)能。剩余能量通常作為剎車的熱能被浪費(fèi)掉。在這種情況下，通過(guò)使用交流發(fā)電機(jī)可以將浪費(fèi)的能量轉(zhuǎn)化為電能，這種轉(zhuǎn)換可以減少額外的燃料消耗。

4.2 系統(tǒng)概述

將所提出的能量管理策略應(yīng)用于常規(guī)發(fā)動(dòng)機(jī)車輛的電力系統(tǒng)中。在目標(biāo)電力系統(tǒng)中，交流發(fā)電機(jī)由一個(gè)以充電狀態(tài)值作為參考輸入的負(fù)反饋控制器控制。該策略為交流發(fā)電機(jī)的反饋控制器提供了一個(gè)可變的充電狀態(tài)設(shè)定值。

如圖4所示，該能量管理系統(tǒng)由兩個(gè)子系統(tǒng)組成:隨機(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)和控制模式切換系統(tǒng)。

首先，預(yù)測(cè)系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)前車輛測(cè)量數(shù)據(jù)的輸入，估計(jì)未來(lái)剩余發(fā)動(dòng)機(jī)功率的持續(xù)時(shí)間。然后，根據(jù)控制開關(guān)規(guī)則對(duì)交流發(fā)電機(jī)的控制方式進(jìn)行切換。最后，交流發(fā)電機(jī)反饋控制器使用SOC設(shè)定值與當(dāng)前SOC值之間的誤差。

圖4 能量管理策略的系統(tǒng)構(gòu)架[4]

4.2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)剩余功率的預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)系統(tǒng)的目標(biāo)是估計(jì)剩余動(dòng)能的未來(lái)持續(xù)時(shí)間。然而，直接預(yù)測(cè)剩余能量是很困難的。因此，作者Haksu Kim利用車速來(lái)預(yù)測(cè)剩余能量的發(fā)生。

4.2.2 馬爾可夫鏈模型

Haksu Kim采用馬爾可夫鏈模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。該馬爾可夫鏈模型基于區(qū)間編碼方法和多元馬爾可夫鏈。最后，交流發(fā)電機(jī)反饋控制器使用SOC設(shè)定值與電流SOC值的差值。

4.3 仿真結(jié)論

仿真結(jié)果表明，該方法能夠提高燃油經(jīng)濟(jì)性，兩種策略都使SOC值保持在穩(wěn)定的范圍內(nèi)?？傆秃慕档土?.48%。在電能生產(chǎn)方面，交流發(fā)電機(jī)的耗油量減少了42.86%。

5 最優(yōu)燃油經(jīng)濟(jì)性車輛控制的預(yù)測(cè)[5]

5.1 主要目的和主要原理

采用基于預(yù)測(cè)的最優(yōu)能源管理的車輛控制已被證明可以實(shí)現(xiàn)更好的燃油經(jīng)濟(jì)性，從而帶來(lái)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)效益。盡管最近幾十年已經(jīng)出版幾百份最佳能量管理研究論文，但聚焦最佳能量管理預(yù)測(cè)衍生應(yīng)用方面的研究還是很有限的。數(shù)據(jù)來(lái)源包括以前的駕駛周期信息、當(dāng)前車輛狀態(tài)、全球定位系統(tǒng)、旅行時(shí)間數(shù)據(jù)以及可以辨別車輛、標(biāo)識(shí)和交通指示燈的先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)。為了得到預(yù)測(cè)結(jié)果，將數(shù)據(jù)輸入應(yīng)用于帶有外部輸入的非線性自回歸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NARX)中。在科羅拉多州的丹佛市，有兩種真實(shí)世界的駕駛循環(huán)可供分析:一種是通過(guò)市區(qū)為主的以城市為中心的駕駛循環(huán)，另一種是高速公路區(qū)為主的駕駛循環(huán)跨越多個(gè)狀態(tài)的轉(zhuǎn)換。結(jié)果表明，包含各種傳感器和信號(hào)可以在100%準(zhǔn)確預(yù)測(cè)方面明顯提高燃油經(jīng)濟(jì)性，利用當(dāng)前可用的傳感器和信號(hào)，可以實(shí)現(xiàn)基于預(yù)測(cè)的最佳能量管理，從而實(shí)現(xiàn)燃油經(jīng)濟(jì)性改進(jìn)。

5.1.1 最優(yōu)的能源管理策略模擬

該系統(tǒng)包括用于駕駛循環(huán)預(yù)測(cè)（感知）的子系統(tǒng)，最佳EMS的推導(dǎo)衍生（計(jì)劃）以及車輛中的最佳能量管理實(shí)施。該系統(tǒng)級(jí)別的視角如圖5所示，可以獨(dú)立開發(fā)和調(diào)研感知、規(guī)劃和車輛工廠子系統(tǒng)，但燃油經(jīng)濟(jì)性結(jié)果取決于完整的系統(tǒng)實(shí)施和分析。

圖5 系統(tǒng)級(jí)別[5]

5.2 結(jié)論

在這項(xiàng)研究中，組成了一套獨(dú)特的傳感器和信號(hào)，以調(diào)研在一個(gè)主要首都城市中長(zhǎng)達(dá)十英里、繁忙的駕駛循環(huán)的最佳車輛控制。啟動(dòng)了以城市為中心和以高速公路為中心的駕駛循環(huán)試驗(yàn)，在此期間記錄GPS、當(dāng)前車輛速度、ADAS檢測(cè)和行程時(shí)間數(shù)據(jù)。然后將這些傳感器和信號(hào)輸出輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知模型當(dāng)中，以確定未來(lái)的車輛操作。然后，利用Autonomie軟件，對(duì)2010 Toyota Prius的驗(yàn)證模型實(shí)施了最佳能量管理戰(zhàn)略。結(jié)果表明，對(duì)于以城市為中心的駕駛循環(huán)，可以使用GPS、當(dāng)前速度和ADAS檢測(cè)數(shù)據(jù)，利用預(yù)測(cè)模型結(jié)合最優(yōu)控制來(lái)實(shí)現(xiàn)整體最優(yōu)改進(jìn)。結(jié)果還表明，對(duì)于聚焦高速公路的駕駛循環(huán)，在預(yù)測(cè)模型中結(jié)合最優(yōu)控制、使用GPS、當(dāng)前速度、ADAS檢測(cè)和行程時(shí)間數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)整體最佳燃油經(jīng)濟(jì)性