鄧智輝，陳 勇，2，霍為煒，2

(1.北京信息科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，北京100192；2.北京電動(dòng)車輛協(xié)同創(chuàng)新中心，北京 100192)

1 引言

環(huán)境問題和能源安全問題日益凸顯，發(fā)展新能源汽車成為世界各國的共識。在現(xiàn)有的新能源汽車中，純電動(dòng)汽車在節(jié)能環(huán)保方面具有行駛過程中零排放、高效率、能量來源多樣化等優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)也存在“里程焦慮”、“充電時(shí)間長”等不足，直接影響了消費(fèi)者的使用，從而阻礙了純電動(dòng)汽車的推廣和應(yīng)用。隨著國家排放法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)日益嚴(yán)格，增程式電動(dòng)汽車是解決上述問題的現(xiàn)實(shí)方案[1]。

增程式電動(dòng)汽車有兩個(gè)能量源，通過控制策略實(shí)現(xiàn)電池包和増程器(Auxiliary Power Unit，APU)的功率分配，實(shí)現(xiàn)延長電池包壽命和降低能耗的目的[2-3]。目前國內(nèi)外多能量源動(dòng)力系統(tǒng)車輛的研究主要控制策略有3種：規(guī)則型能量管理控制策略、全局最優(yōu)控制策略和智能控制策略[4]。北京理工大學(xué)的李軍求等分別采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法和偽譜最優(yōu)控制算法解決在CS階段APU和電池包能量分配優(yōu)化問題[5]。但全局最優(yōu)控制策略均需要大量的運(yùn)算，對整車控制系統(tǒng)硬件要求較高，導(dǎo)致成本增加，不利于實(shí)際應(yīng)用[6-7]。智能控制策略(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制策略等)近幾年也廣泛用于多能量源的能量管理中[8]，北京交通大學(xué)的席利賀等為了讓車輛到達(dá)目的地時(shí)，電池包荷電狀態(tài)(State of charge，SOC)達(dá)到其設(shè)定的最低限值，提出了一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能能量管理策略，實(shí)現(xiàn)良好的燃油經(jīng)濟(jì)性[9]。但是該策略需要先驗(yàn)知識和復(fù)雜的訓(xùn)練過程，給實(shí)車應(yīng)用增加了很大的難度[10]。而對于規(guī)則型能量管理控制策略，由于其簡單、工程開發(fā)周期短、容易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)[11]，較易于在實(shí)車上應(yīng)用[12]。

本文以某公交車基本參數(shù)進(jìn)行動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配，基于Matlab/Simulink搭建了整車正向仿真模型，制定雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略，在中國典型城市工況(Chinese Typical Urban Driving Cycle，CTUDC)，比較不同控制策略電池包的工作特性和整車能耗，同時(shí)在不同行駛工況下驗(yàn)證所提出控制策略的適用性。

2 動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配

增程式電動(dòng)公交車(range-extended electric bus，REEB)的動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，其主要由APU、動(dòng)力電池系統(tǒng)、動(dòng)力驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)組成。其中APU由發(fā)動(dòng)機(jī)與發(fā)電機(jī)同軸連接組成，發(fā)動(dòng)機(jī)帶動(dòng)發(fā)電機(jī)發(fā)出交流電，通過DC/AC轉(zhuǎn)化為直流電直接給電機(jī)控制器或者給電池包充電達(dá)到增程的目的。

圖1 增程式電動(dòng)公交車動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

以某公交車設(shè)計(jì)指標(biāo)為對象，具體參數(shù)見表1。

表1 整車參數(shù)及性能指標(biāo)要求

2.1 驅(qū)動(dòng)電機(jī)參數(shù)匹配

驅(qū)動(dòng)電機(jī)選型主要考慮其最大功率，根據(jù)車輛的最大車速、最大爬坡度、最大加速度計(jì)算確定。

2.1.1 最高車速功率需求

(1)

式中，m為整車質(zhì)量，kg；g=9.8m/s2；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，m2；umax為最高速度，km/h；ηT為機(jī)械傳動(dòng)效率。

2.1.2 最大爬坡度功率需求

(2)

式中，αmax為最大坡度角，取20%；ua為最大爬坡度行駛車速，取20km/h。

2.1.3 最大加速度功率需求

車輛起步加速時(shí)速度與時(shí)間的關(guān)系式

(3)

式中，x為擬合系數(shù)，取0.5；t為加速過程任意時(shí)刻，s；tm為加速總時(shí)間，s；um為加速后最終車速，取50km/h；u為t時(shí)刻車輛的速度，km/h。

車輛加速過程功率需求

(4)

式中，dt為迭代步長，取0.1；du為車輛加速度，du=u(i+1)-u(i)。δ擬定為1.1[13]。

綜上所得，驅(qū)動(dòng)電機(jī)的最大功率為

Pemax=max{Pm1，Pm2，Pm3}

根據(jù)表1相關(guān)參數(shù)計(jì)算得到Pemax≥162.47kW，取165kW。

驅(qū)動(dòng)電機(jī)的額定功率為

(5)

式中λ為電機(jī)過載系數(shù)，一般在3～5之間，本文取λ=3。則電機(jī)的額定功率為55kW。

根據(jù)整車動(dòng)力性需求，選定一款永磁同步電機(jī)，其參數(shù)見表2。

表2 驅(qū)動(dòng)電機(jī)參數(shù)

2.2 二檔變速器參數(shù)匹配

根據(jù)整車動(dòng)力需求，設(shè)計(jì)二擋變速器，一檔能滿足整車最大爬坡度，二擋能滿足整車最大車速。同時(shí)，為了保證換擋順利，兩檔之間的比值不宜大于1.7～1.8[13]。

(6)

(7)

式中，ig1為一檔傳動(dòng)比，ig2為二擋傳動(dòng)比。

計(jì)算可得ig1>3.63，ig2≤3.22。取ig1=4.1，ig2=2.7。

2.3 電池包參數(shù)匹配

2.3.1 電池包電壓等級確定

根據(jù)文獻(xiàn)[14]中有關(guān)電源電壓等級的規(guī)定，選擇電池包額定電壓ub=384V。

2.3.2 電池包功率需求

電池包容量選擇需要滿足車輛行駛過程中功率需求，輸出功率Pb為

(8)

電池包容量Cp滿足

(9)

式中k為電池的最大放電率，h-1；paux為輔助系統(tǒng)功率，取5kW。

2.3.3 電池包能量需求

為了滿足增程式電動(dòng)公交車在ua=40km/h純電勻速行駛的里程d1≥50km，其能量需求為

(10)

式中，CE為電池包的容量，Ah；根據(jù)文獻(xiàn)[15]中的規(guī)定，m為汽車半載質(zhì)量；DOD為電池包放電深度，取0.7；ηb為電池包的平均放電效率，取0.96；ηaux為附件能量消耗比例系數(shù)，取0.08；ηmc為驅(qū)動(dòng)電機(jī)及控制器的效率，取0.91。

根據(jù)式(9)和(10)計(jì)算可得電池包功率需求和能量需求對應(yīng)的容量，通過比較其大小得出電池包額定容量為

電池包容量為167.31Ah，其最大放電率為2.9。電池包參數(shù)見表3。

表3 電池包參數(shù)

2.4 增程器(APU)參數(shù)匹配

2.4.1 發(fā)動(dòng)機(jī)匹配

(11)

式中，ηTapu為增程器機(jī)械傳動(dòng)效率，取為0.9；ηg為發(fā)電機(jī)效率，取為0.9；

考慮到發(fā)動(dòng)機(jī)各種附件功率需求，需留有一定余量，所以取峰值功率為70kW的柴油機(jī)。

2.4.2 發(fā)電機(jī)匹配

發(fā)電機(jī)的功率應(yīng)與發(fā)動(dòng)機(jī)相匹配，盡量增加高效率工作重合區(qū)域，故選擇70kW永磁同步電機(jī)。

3 整車建模及控制策略分析

3.1 整車正向仿真模型

根據(jù)增程式電動(dòng)公交車的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和動(dòng)力特性，基于Matlab/Simulink建立增程式電動(dòng)公交車的正向仿真模型，如圖2所示。

圖2 增程式電動(dòng)公交車正向仿真模型

3.2 發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn)選取

根據(jù)增程式電動(dòng)公交車動(dòng)力性要求，在發(fā)動(dòng)機(jī)高效區(qū)域設(shè)定了三個(gè)工作點(diǎn)Pmin=43.25kW，Popt=50kW，Pmax=55kW。根據(jù)整車功率需求進(jìn)行工作點(diǎn)切換，保證發(fā)動(dòng)機(jī)始終工作在最低燃油消耗點(diǎn)。其工作點(diǎn)分布如圖3所示。

圖3 控制策略工作點(diǎn)的分布

為了避免發(fā)動(dòng)機(jī)頻繁啟停影響發(fā)動(dòng)機(jī)的排放性和經(jīng)濟(jì)性，在Simulink/Stateflow中搭建發(fā)動(dòng)機(jī)最短啟停時(shí)間控制策略，如圖4所示。

圖4 發(fā)動(dòng)機(jī)最短啟停時(shí)間控制策略

3.2 雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略

考慮到城市公交車路線固定、行駛里程固定、頻繁啟停，道路工況也較為復(fù)雜等特點(diǎn)，基于CD-CS控制策略改進(jìn)提出雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略。該控制策略分成四個(gè)階段，如圖5所示。同時(shí)也建立恒溫器控制策略和混合多工作點(diǎn)控制策略(綜合了恒溫器控制策略和功率跟隨控制策略的特點(diǎn))，與其進(jìn)行仿真比較。

圖5 雙CD-CS控制策略

1)CD1階段：主要由電池包供能，APU輔助工作，減小電池包工作電流，利于延長電池包壽命；

2)CS1階段：主要由APU供能，電池包SOC維持在0.5-0.6高效區(qū)間工作，減少充放電過程的能耗，提升整車效率；

當(dāng)電池包剩余電能基本能完成剩余里程后進(jìn)入CD2階段；

3)CD2階段：以電池包供能為主，出現(xiàn)大功率工況時(shí)，APU輔助供能，起到保護(hù)電池包的作用，同時(shí)充分利用電池包可用電能；

4)CS2階段；到該階段，基本完成目標(biāo)行程，此時(shí)以APU供能為主，電池包SOC在設(shè)定的最低限制附近。

到達(dá)終點(diǎn)站后，可利用電網(wǎng)波谷的電能充電，實(shí)現(xiàn)新能源汽車充分利用電網(wǎng)電能的目的?？刂埔?guī)則如圖6所示。

圖6 雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略

4 仿真與結(jié)果分析

4.1 CTUDC工況仿真分析

仿真選取CTUDC工況，根據(jù)北京490路公交車一天的行程，總里程設(shè)置為96km，仿真時(shí)間21551s。參考文獻(xiàn)[16]，電池組SOC初始值設(shè)置為0.9，SOC下限值為0.2，CS1階段SOC在0.5～0.6區(qū)間內(nèi)變化。

圖7表示三種不同控制策略目標(biāo)車速和仿真車速的跟隨情況(僅選取部分仿真參數(shù))。從圖中可以看出恒溫器控制策略、混合多工作點(diǎn)控制策略、雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略的目標(biāo)車速與仿真車速偏差較小，基本實(shí)現(xiàn)跟隨。說明驅(qū)動(dòng)電機(jī)相關(guān)參數(shù)選擇與轉(zhuǎn)矩控制都可滿足工況的動(dòng)力要求，與控制策略的選擇沒有明顯的關(guān)系。

圖7 不同控制策略目標(biāo)速度與仿真車速跟隨曲線

圖8表示三種不同控制策略的電池包SOC變化曲線圖。由圖可知：恒溫器控制策略電池包有明顯充、放電循環(huán)，SOC最終為0.275，剩余部分增程器轉(zhuǎn)換的電能。該控制策略電池包充、放電循環(huán)次數(shù)較多，不利于延長電池包使用壽命。采用混合多工作點(diǎn)控制策略時(shí)，電池包SOC變化平穩(wěn)，行程結(jié)束后電池包SOC為0.429，剩余電量較多，整車燃油消耗量較大。采用雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略時(shí)，完成行程后電池包SOC達(dá)到設(shè)定最低門限值附近，充分利用電池包電能；在CS1階段電池包工作在低內(nèi)阻區(qū)間，提高了電池包的工作效率。

圖8 不同控制策略電池包SOC的變化曲線

表4表示不同控制策略電池包放電倍率占比。由表可知，雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略電池包放電倍率在(-1C～1C]占96.14%，在(2C～3C]和(-2C～-3C]僅占0.26%。相比較其它兩種控制策略，雙CD-CS控制策略有效降低電池包大倍率工作的比例，利于延長電池包使用壽命。

表4 不同控制策略電池包放電倍率占比

參考文獻(xiàn)[17]，在CTUDC行駛工況下三種不同控制策略能耗見表5。從表可知：雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略燃油消耗量最低，電能消耗最高，實(shí)現(xiàn)了降低燃油消耗量，提升電池包可用電能的目的，其等效電能消耗量為238.72kWh，相比較恒溫器控制策略和混合多工作點(diǎn)控制策略分別降低了4.95%和8.91%。

表5 不同控制策略的能量消耗

4.2 不同循環(huán)工況仿真驗(yàn)證

為了更好驗(yàn)證雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略的有效性和普遍適用性，選擇國際常用的2種行駛工況：Manhattan行駛工況和CBD Bus行駛工況。經(jīng)仿真，匹配的參數(shù)均能滿足兩種循環(huán)工況的動(dòng)力性要求，其等效電能消耗量見表6。

表6 不同行駛工況的等效電能消耗量

由表6可知，在Manhattan行駛工況和CBD Bus行駛工況，雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略相對于恒溫器控制策略和混合多工作點(diǎn)控制策略分別提升了7.4%、6.5%和15.5%、3.45%。表明了雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略在不同行駛工況下，均能實(shí)現(xiàn)較低的能耗。

5 結(jié)論

本文以滿足增程式電動(dòng)公交車動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性為前提，以某公交車基本參數(shù)進(jìn)行動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配，在Matlab/Simulink搭建正向仿真模型，制定了雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略，并與恒溫器控制策略和混合多工作點(diǎn)控制策略比較整車能耗和電池包工作特性，最后在不同行駛工況下驗(yàn)證該控制策略的有效性。仿真結(jié)果表明：

1)雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略降低了電池包大放電倍率工作的比例，有利于延長電池包的使用壽命；電池包在CS1階段工作在高效區(qū)間，提升了電池包的工作效率；

2)增程式電動(dòng)公交車完成一天的行程時(shí)，電池包SOC達(dá)到最低門限值，充分利用電池包可用電能，降低了整車能耗，相比恒溫器控制策略和混合多工作點(diǎn)控制策略，其等效電能消耗量分別降低了4.95%和8.91%。同時(shí)，在不同行駛工況下，雙CD-CS多工作點(diǎn)控制策略均能實(shí)現(xiàn)較好的控制，達(dá)到降低整車能耗的效果。