鄭鉆璽 邵華 彭濤

基于新能源汽車的大數(shù)據(jù)平臺，對某款插電式混合動力汽車的用戶使用習(xí)慣進(jìn)行了分析。根據(jù)用戶行駛軌跡的差異將用戶劃分為2類群體，對2類用戶群體的充電習(xí)慣、駕駛習(xí)慣和起停功能的使用頻率進(jìn)行了分析，為插電式混合動力汽車動力總成的設(shè)計優(yōu)化提供了依據(jù)。插電式混合動力;用戶使用習(xí)慣;大數(shù)據(jù);工況;無線通訊

0 前言

由于系統(tǒng)的特殊性，插電式混合動力汽車無法簡單沿用傳統(tǒng)汽車動力系統(tǒng)的開發(fā)與驗證方法。前期開發(fā)過程中可以模擬用戶的使用過程，將試驗車的使用數(shù)據(jù)作為設(shè)計的依據(jù)。然而，試驗車很難完全代表用戶車輛，兩者的使用情況往往存在一定的差異，因此用戶數(shù)據(jù)是設(shè)計優(yōu)化的重要依據(jù)。

伴隨新能源汽車國家監(jiān)管平臺的成立，且監(jiān)管數(shù)量不斷增加，我國新能源汽車的大數(shù)據(jù)時代真正拉開帷幕。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)分析結(jié)果在市場預(yù)測、營銷策略和售后保險等領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用[1]。但是，在產(chǎn)品開發(fā)過程中，各企業(yè)對于該應(yīng)用還處于積累和摸索階段。本文通過對某款插電式混合動力汽車的用戶使用習(xí)慣進(jìn)行了研究，分析了用戶的充電行為、駕駛行為和起停功能的使用頻率，為混動車輛動力總成的后續(xù)設(shè)計優(yōu)化提供了依據(jù)。本研究為國家重點研發(fā)計劃（2018YFB0105803）：新型高性價比混合動力總成開發(fā)基金項目。

1 用戶數(shù)據(jù)采集與傳輸

插電式混合動力汽車可以通過整車控制器局域網(wǎng)絡(luò)（CAN）總線采集到各關(guān)鍵系統(tǒng)控制器、傳感器及整車狀態(tài)等信息[2-3]。但如果將所有數(shù)據(jù)上傳服務(wù)器，一方面會增加單次傳輸?shù)臄?shù)據(jù)體量，另一方面將加重云端服務(wù)器的負(fù)擔(dān)，后期還須花費大量運算資源進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選。因此，在數(shù)據(jù)采集前期需要對動力系統(tǒng)的關(guān)注信息進(jìn)行條件篩選，對數(shù)據(jù)進(jìn)行合理判斷和預(yù)處理[4]。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對所分析的某款插電式混合動力汽車采集的一些信號如表1所示。其中，動力系統(tǒng)相關(guān)的參數(shù)變化頻率高，一般采樣頻率要高于50 Hz，才能保證數(shù)據(jù)不失真。熱管理系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)變化周期較長，一般采樣頻率在1～10 Hz之間，便足以描述其變化趨勢。整車信息在駕駛過程中相對穩(wěn)定，一般采用1 Hz或更低的頻率進(jìn)行采集，主要用于車輛信息區(qū)分、通訊狀態(tài)校驗和異常數(shù)據(jù)剔除。

研究人員根據(jù)前期制定的車載端數(shù)據(jù)包格式，將車輛采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行打包壓縮處理，隨后通過無線通訊（如5G、無線相容（Wi-Fi）等）的方式實時傳送到云數(shù)據(jù)服務(wù)器，服務(wù)器再根據(jù)協(xié)議格式進(jìn)行解壓并保存。

2 用戶群體劃分

車輛的使用情況與用戶聯(lián)系密切，不同類型的用戶會表現(xiàn)出不同的使用習(xí)慣。如圖1所示，本文首先根據(jù)停車固定點的數(shù)量、日行里程、作息特性等方面的聚類將用戶分為2種類型。其中，上班族工作日有明顯的“兩點一線”特點，容易遇到早晚高峰的擁堵階段;專車族是由于政策和市場需求而派生的新能源用戶群體，其駕駛特點接近于出租車，移動范圍廣且運營時間長。劃分用戶群體便于后續(xù)針對不同的用戶群體制定不同的設(shè)計目標(biāo)和驗證方案。

3 用戶使用習(xí)慣分析

本文針對動力總成系統(tǒng)的設(shè)計驗證，主要分析了1款插電式混合動力汽車用戶的充電行為、駕駛行為和起停功能使用頻率。

3.1 充電習(xí)慣分析

電池性能的衰減與充放電情況密切相關(guān)。在制定電池的衰減性能目標(biāo)及試驗方法時，研究人員須充分考慮開發(fā)車型的應(yīng)用市場和潛在用戶群，合理分配充放電循環(huán)的功率與快慢充電的次數(shù)比例。因此，用戶的充電習(xí)慣是電池系統(tǒng)設(shè)計和驗證的重要依據(jù)。

如圖2和圖3所示，為充電功率和充電起始電量（SOC）的統(tǒng)計結(jié)果。上班族更偏向于依賴線充或慢充充電樁。專車族則更多選擇快充充電樁，以滿足每日運營里程要求。從充電SOC分布來看，上班族由于充電便利，在選擇充電起始點時更加隨意;而專車族在純電里程結(jié)束后，會選擇油電混動模式繼續(xù)支持運營，所以充電SOC基本在平衡點附近。

3.2 駕駛習(xí)慣分析

用戶的駕駛習(xí)慣包括平均車速、行駛里程、驅(qū)動模式分布等，駕駛習(xí)慣與電驅(qū)系統(tǒng)的耐久性能密切相關(guān)。

本文對用戶車輛的平均車速、日均行駛里程、驅(qū)動模式分布進(jìn)行了統(tǒng)計，并與傳統(tǒng)車輛進(jìn)行了對比。對比結(jié)果如圖4、圖5和圖6所示。從整車平均車速來看，插電式混合動力汽車的驅(qū)動電機由于具有低速轉(zhuǎn)矩大、響應(yīng)快的特點，往往給用戶帶來更快的提速能力，所以車輛平均速度較相同的汽油版車型有所提高。在動力總成的試驗工況方面，以往采用的新歐洲行駛循環(huán)（NEDC）工況顯然與實際應(yīng)用不相符合，可以考慮采用與相對正向加速度（RPA）[5]更為匹配的全球輕型汽車測試循環(huán)（WLTC）工況或中國輕型汽車測試循環(huán)（CLTC）工況，進(jìn)行策略調(diào)試及性能測試。

從車輛平均日行駛距離分布來看，插電式混合動力車型的上班族用戶與汽油車用戶相近，這說明插電式混動動力車型對上班族用戶的使用習(xí)慣影響不大;而專車族則由于其運營性質(zhì)，日均里程普遍較高，且服役周期更長。在總成臺架試驗時，研究人員須對專車應(yīng)用型項目增補考核里程，并關(guān)注相關(guān)質(zhì)保零件的可靠性和維修保養(yǎng)周期。

從車輛的驅(qū)動模式分布來看，由于上班族作息規(guī)律，有充足的充電時間，且活動半徑基本位于城市之內(nèi)，所以車輛大部分時間工作處于純電行駛模式;而以營運為目的的專車族，由于受業(yè)務(wù)性質(zhì)、車輛純電續(xù)駛里程和充電樁分布等因素影響，導(dǎo)致系統(tǒng)更多時間工作在混動串聯(lián)狀態(tài)。

3.3 智能起停使用頻率分析

智能起停功能對發(fā)動機、集成式起動發(fā)電機（ISG）和離合器等系統(tǒng)都有較高的要求，因此研究人員需要對混動車輛的智能起停功能使用頻率進(jìn)行分析。

為了減少車輛的燃油消耗和廢棄排放，插電式混合動力總成會通過不同工作模式的選擇，對發(fā)動機的參與程度進(jìn)行合理分配，并在適當(dāng)場景下，增加發(fā)動機起停控制。

如圖7所示，上班族智能起停功能使用頻率要低 于專車族。這是因為上班族用戶的車輛純電行駛時間較長，所以發(fā)動機幾乎無須起停，而專車族用戶在車輛行駛時的車輛驅(qū)動模式在純電與串聯(lián)之間切換較多，發(fā)動機的起停狀態(tài)更為頻繁。

由上述分析可知，在設(shè)計驗證過程中，針對不同用戶群體，研究人員應(yīng)適當(dāng)調(diào)整動力系統(tǒng)及其動力傳動路徑上相關(guān)零部件的設(shè)計目標(biāo)及考核規(guī)范。

4 結(jié)論

本文基于新能源汽車的大數(shù)據(jù)平臺，對某款插電式混合動力汽車的用戶使用習(xí)慣進(jìn)行了分析。這些分析結(jié)果有助于優(yōu)化新能源動力總成設(shè)計及試驗方法，為項目的開發(fā)和驗證提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在前期設(shè)計、試驗驗證和售后應(yīng)用之間搭建起了信息溝通的橋梁，從而讓試驗方法和參數(shù)更符合實際應(yīng)用，縮短項目開發(fā)周期。隨著網(wǎng)絡(luò)傳輸速率和計算機運行能力的提高，大數(shù)據(jù)技術(shù)將有助于新能源汽車動力系統(tǒng)實現(xiàn)輕量化、低成本和高可靠性等設(shè)計目標(biāo)。

[1]徐海濤. 大數(shù)據(jù)在汽車行業(yè)的運用及影響分析[J]. 汽車工業(yè)研究， 2017（11）：001.

[2]邢進(jìn)進(jìn). 新能源汽車動力總成臺架設(shè)計與集成[J]. 上海汽車， 2013（11）：7-10.

[3]吳陽博. 基于新能源汽車遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和傳輸研究[J]. 佳木斯大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2011，29（1）：19-22.

[4]鐘文京. 新能源汽車大數(shù)據(jù)庫的設(shè)計分析[J]. 電子技術(shù)與軟件工程， 2016 （22） ：162-163.

[5]郭千里. WLTC與NEDC比較及對汽車油耗的影響淺析[J]. 汽車工程學(xué)報， 2017，7（003）：196-204.