王建彬，梁遠情，汪 爽，2

（1.安徽工程大學機械工程學院，蕪湖 241000；2.奇瑞汽車股份有限公司汽車工程技術研發(fā)總院，蕪湖 241006）

前言

純電動汽車具有零排放、能量轉化利用率高和運行成本低的優(yōu)點，是我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展和工業(yè)轉型的主要戰(zhàn)略方向［1］。當前電動汽車存在續(xù)航里程縮減嚴重、充電速度慢、配套設施不完善等問題，這些問題均嚴重制約了其市場競爭力［2］?？照{(diào)系統(tǒng)是電動汽車耗能最大的輔助子系統(tǒng)，也是導致續(xù)航里程縮減的重要因素。在保證乘員艙舒適性和動力電池溫度良好調(diào)節(jié)的前提下，盡量降低空調(diào)系統(tǒng)能耗是當前汽車行業(yè)主要研究目標［3-5］。

為保持乘員熱舒適性、駕駛安全和防霧等需求，空調(diào)系統(tǒng)通常會引入一定的新風，而引入新風的同時也增加了熱負荷［6］。通過優(yōu)化控制算法來調(diào)節(jié)新風風門的開度，從而引入不同比例的回風以降低新風負荷。該方法已經(jīng)用于降低燃油車的制冷能耗，且取得了不錯的效果，在部分工況下，引入回風可降低制冷能耗達30%［7］。Liu 等［8］采用基于整個座艙的熱模型，通過模擬分析車輛內(nèi)部的氣候特征，提高回風比來降低能耗。采暖工況下，Pan 等［9］對空調(diào)系統(tǒng)利用循環(huán)風的節(jié)能效果進行了評價，結果表明，采用PTC（positive temperature coefficient）加熱器時，利用循環(huán)空氣可節(jié)省14%～46%的供熱能源，熱泵系統(tǒng)可節(jié)省33%～57%的供熱能源，全年使用循環(huán)空氣可延長11%～30%的行駛里程。綜上所述，引入新風可以降低整車能耗，然而，由于傳統(tǒng)車續(xù)航焦慮問題不突出，故相關工作研究較少。

為了緩解制冷工況下新風帶來的熱負荷，本文中提出了一種汽車座艙新風比例智能控制策略，并通過系統(tǒng)仿真的方法，針對空調(diào)系統(tǒng)的新風能耗進行了分析，評估了新風比例智能控制策略相對于基準通風方式的節(jié)能效果。

1 新風比例智能控制策略

1.1 新風比例控制策略開發(fā)目的

為防止乘員艙內(nèi)CO2濃度過高影響駕駛安全，現(xiàn)階段電動汽車在給乘員艙引入新風時大多采用固定比例的方式，該方案可能出現(xiàn)新風供給過量，進而造成空調(diào)系統(tǒng)能耗過大。為了更好地降低甚至是避免產(chǎn)生多余的新風能耗，擬開發(fā)一種新風比例智能控制策略。

1.2 新風比例智能控制策略

本文中提出的制冷工況下汽車座艙新風比例智能控制策略如圖1 所示?？照{(diào)系統(tǒng)啟動后，采集車內(nèi)外空氣的溫度、CO2濃度和艙內(nèi)乘員人數(shù)等信息；若艙內(nèi)溫度大于環(huán)境溫度時通風方式為全外循環(huán)，否則為全內(nèi)循環(huán)；同時如果艙內(nèi)CO2濃度≤環(huán)境CO2濃度，則通風方式為全內(nèi)循環(huán)，否則以一定比例引入新風，新風比例根據(jù)艙內(nèi)乘員人數(shù)進行確定。

圖1 新風比例智能控制策略

1.3 CO2閾值與濃度計算

在夏季制冷工況下，對引入車體新風量的判別依據(jù)僅需保證艙內(nèi)CO2濃度不超標。根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》，人體在CO2濃度為350×10-6～1000×10-6的范圍內(nèi)會覺得空氣清新，呼吸順暢，為此本文確定艙內(nèi)CO2濃度上限值為1000×10-6［10］。而在我國關于長途客車的車內(nèi)空氣質(zhì)量標準GB/T 17729—2009《長途客車內(nèi)空氣質(zhì)量要求》中對CO2濃度要求為≤0.2%，即2000×10-6［11］。為此，本文同時分析了艙內(nèi)CO2濃度閾值為1000×10-6、2000×10-6兩種情形下的節(jié)能效果，其中1000×10-6為舒適模式，2000×10-6為節(jié)能模式。

艙內(nèi)的CO2，主要來自乘員呼吸排放和環(huán)境自存兩個方面，艙內(nèi)CO2濃度可通過式（1）進行計算。

式中：Cn+1為t時刻艙內(nèi)CO2的濃度，10-6；Cn是t-1 時刻艙內(nèi)CO2的濃度；S為艙內(nèi)乘員呼吸作用產(chǎn)生CO2的速度，取0.3 L/min［12］；N為艙內(nèi)乘員人數(shù)；V為車體容積，取3.7 m3；Camb為環(huán)境本底CO2濃度，不同地方存在差異，此處確定為400×10-6［12］；α為引入車體的新風比例；C0為初始階段艙內(nèi)CO2濃度；t為時間，s；VOSA為HVAC降溫風量，取420 m3/h。

2 智能控制策略節(jié)能效果評價

2.1 分析工況

為評價新風比例智能控制策略節(jié)能效果，以固定新風比例的模式作為基準方案。此外，考慮到座艙內(nèi)乘員人數(shù)會影響新風需求，環(huán)境溫度影響新風溫度，故本文主要分析乘員人數(shù)與環(huán)境溫度對智能策略的節(jié)能效果影響。

在乘員人數(shù)方面，以5 座車作為分析對象，分析智能策略基于乘員人數(shù)變化的節(jié)能效果；在環(huán)境溫度方面，分析34～48 ℃這一溫度區(qū)間內(nèi)智能策略的節(jié)能情況。

基于智能控制策略，空調(diào)系統(tǒng)先以全回風的方式進行通風，直至艙內(nèi)CO2濃度達到設定的艙內(nèi)CO2濃度閾值，然后按照確定的最小新風比例引入新風。對于基準通風方式，始終維持以固定比例的新風進行通風。

假設艙內(nèi)初始CO2濃度與環(huán)境相同，均為400×10-6，根據(jù)式（1）和1.3 節(jié)確定的CO2濃度閾值，可計算出空調(diào)系統(tǒng)全回風的時長和最小新風比例，如表1和表2所示。

表1 全回風的時長和最小新風比例（CO2閾值為1000×10-6）

表2 全回風的時長和最小新風比例（CO2閾值為2000×10-6）

根據(jù)表1和表2可知，全回風時長和最小新風比例與艙內(nèi)乘員人數(shù)關聯(lián)度很大。隨乘員人數(shù)增加，因呼吸作用產(chǎn)生CO2速度也在增加，導致全回風的時長逐漸減小，同時所需要的新風量增大。此外，將表1 中5 人時的最小新風比例35.72%，設置為基準通風方式的新風比例。

2.2 建立仿真模型

利用KULI軟件建立乘員艙降溫仿真模型，如圖2 所示。主要包括電動壓縮機（COM）、冷凝器（CND）、膨脹閥（EXV）、蒸發(fā)器（EVP）和連接管道（Tube）等?；鶞史桨概c智能策略所用的空調(diào)系統(tǒng)模型相同。

圖2 空調(diào)系統(tǒng)仿真模型

圖3 為基準模型中回風溫度、相對濕度的控制邏輯，其計算公式為

圖3 基準模型回風溫度與相對濕度控制

式中：Y為艙內(nèi)回風溫度/相對濕度；Xout為外界環(huán)境空氣溫度/相對濕度；Xin為艙內(nèi)空氣溫度/相對濕度。

圖4 為智能控制策略方案中對回風溫度和相對濕度的控制。控制算法的功能與基本模型是相同的，區(qū)別之處在于智能控制策略方案中會先進行一段時間的全回風，在這段時間內(nèi)，回風組成中不再含有環(huán)境空氣部分。其計算公式為分段函數(shù)：

圖4 智能策略模型回風溫度與相對濕度控制

式中：t為空調(diào)系統(tǒng)的運行時間；t0為全回風時長。

為了研究不同環(huán)境溫度下智能控制策略的節(jié)能效果，對空調(diào)系統(tǒng)進行仿真分析時的邊界條件進行設定，如表3 所示。由于溫室效應，夏季艙內(nèi)空氣溫度通常高于環(huán)境溫度，如出現(xiàn)該情形，采用先打開車窗直至艙內(nèi)空氣與環(huán)境一致，然后再打開空調(diào)的策略。因此，本文在設置仿真邊界時認為艙內(nèi)空氣初始溫度與環(huán)境溫度一致。

表3 仿真邊界條件設置 ℃

圖5 為艙內(nèi)溫度變化預設圖，以環(huán)境溫度48 ℃為例。艙內(nèi)空氣溫度由48 ℃開始下降，當艙內(nèi)溫度降至24 ℃后，艙內(nèi)溫度保持不變。

圖5 艙內(nèi)空氣溫度變化趨勢設置

為了使艙內(nèi)溫度以預設情況變化，需要對空調(diào)壓縮機的轉速進行設定。壓縮機轉速控制策略如圖6 所示，初始階段壓縮機轉速保持4 000 r/min，當艙內(nèi)溫度降至24 ℃時，壓縮機轉速以50 r/s 降低至維持艙內(nèi)溫度保持在24 ℃所需的轉速。

圖6 壓縮機控制策略

2.3 節(jié)能效果分析

本節(jié)針對智能新風控制策略相對基準通風方式的節(jié)能效果進行了評價，主要分析了艙內(nèi)溫度降至24 ℃所需要的時間、空調(diào)系統(tǒng)運行1 h 壓縮機的能耗、艙內(nèi)溫度穩(wěn)定在24 ℃時壓縮機的功率。之后，選取某款車型，分析智能新風控制策略對續(xù)航里程提升的效果。結果如圖7～圖11所示。

圖7 環(huán)境溫度為34～48 ℃時降溫所需時間

2.3.1 降溫時間評價

從空調(diào)系統(tǒng)運行開始至艙內(nèi)溫度降低至24 ℃，壓縮機轉速均設置為4 000 r/min，但不同工況所需時間不同，時間越短，意味著空調(diào)系統(tǒng)降溫效果越好。圖7 為環(huán)境溫度為34～48 ℃、艙內(nèi)人數(shù)為1～5時，基準方案與智能新風策略方案艙內(nèi)溫度降至24 ℃所需的時間。

從圖7 中可以看出：所有工況下基準方案所用的時間都是最長的；采用智能新風策略，隨著艙內(nèi)人數(shù)和環(huán)境溫度升高，降溫時間隨之增大；當CO2閾值為2000×10-6時，艙內(nèi)溫度降至24 ℃所需要的時間都小于CO2閾值為1000×10-6工況。

環(huán)境溫度40℃，閾值為1000×10-6，艙內(nèi)乘員1人，基準方案耗時1 013 s，而智能策略僅需710 s。相同工況閾值為2000×10-6，需耗時680 s，降溫效果提升更為明顯，耗時縮短了32.7%。

2.3.2 能耗評價

將用車情況設定為上下班工況，單次用車1 h，分析壓縮機能耗，壓縮機能耗可通過仿真結果輸出得到。圖8為環(huán)境溫度為34～48 ℃、艙內(nèi)人數(shù)分別為1～5 時，運行3 600 s 后的壓縮機能耗。由圖中可以看出，不同環(huán)境溫度下，基準方案的壓縮機的能耗始終都是最大的。當CO2閾值為2000×10-6時，壓縮機的能耗在相同條件下都小于CO2閾值為1000×10-6時。隨著環(huán)境溫度升高，壓縮機能耗的差距逐漸增加。而CO2閾值為2000×10-6時，由于基準方案的新風比例是大于此閾值下艙內(nèi)人數(shù)為5 人時的新風比例，所以各工況曲線與基準曲線之間的差距明顯更為突出。

圖8 環(huán)境溫度為34～48 ℃時壓縮機能耗

環(huán)境溫度40 ℃，閾值為1000×10-6，艙內(nèi)乘員1人，基準方案能耗為1.75 kW·h，而智能策略能耗為0.98 kW·h，節(jié)能近44%。相同工況閾值為2000×10-6，能耗為0.88 kW·h，提升更為明顯，節(jié)能49.7%。

2.3.3 穩(wěn)態(tài)階段壓縮機功率比較

當艙內(nèi)溫度穩(wěn)定在24 ℃時，壓縮機轉速也將會逐漸趨于穩(wěn)定，通過對比此階段壓縮機功率，可以進一步分析穩(wěn)定工作時的節(jié)能效果。此時壓縮機功率與基線之間的差距，可以反映出智能新風控制策略的節(jié)能效果。差距越大，則說明節(jié)能效果越好。

圖9 為環(huán)境溫度為34～48 ℃、乘員人數(shù)分別為1～5人、艙內(nèi)溫度維持在24 ℃時，兩種方案壓縮機功率對比。從圖中可以看出：不同環(huán)境溫度和不同乘員數(shù)下，基準方案的壓縮機的功率都是最大的；隨著環(huán)境溫度的增加，兩者之間的差距也隨之增加。

圖9 環(huán)境溫度為34～48 ℃時壓縮機功率

環(huán)境溫度40 ℃，閾值為1000×10-6，艙內(nèi)乘員1人，基準方案壓縮機功率為1 160 W，而智能策略方案下壓縮機功率為580 W。相同工況閾值為2000×10-6，壓縮機功率為430 W。

2.3.4 續(xù)航里程的影響分析

選取某款車型，分析了智能新風控制策略對續(xù)航里程提升的效果。該車型電池容量為100 kW·h，CLTC（China light vehicle test cycle）純電續(xù)航里程700 km。CLTC 一個循環(huán)為1 800 s，行駛里程14.48 km。

空調(diào)系統(tǒng)能耗除了壓縮機外，還應包含鼓風機、風扇等附件的能耗，現(xiàn)將這些附件的總功率以130 W進行分析。

制冷工況下電動汽車行駛3 600 s的總能耗為

式中：Wc是壓縮機能耗；Wd是電動汽車行駛的能耗；Wa是附件能耗。

再結合前文給出的選取車型的電池能量為100 kW·h，則實際續(xù)航里程r可由式（5）計算得到：

圖10 為不同通風方式行駛時的整車實際續(xù)航里程。由圖可知，隨著環(huán)境溫度的上升、乘員人數(shù)的增加，電動汽車的續(xù)航里程呈現(xiàn)下降趨勢。同時，艙內(nèi)CO2閾值為2000×10-6時電動汽車的續(xù)航里程總是明顯高于CO2閾值為1000×10-6時的續(xù)航里程，且隨著環(huán)境溫度的上升，兩者之間的差距也在逐漸增加。

圖10 CO2閾值為1000×10-6、2000×10-6時某款車型在各工況行駛時的續(xù)航里程

基于采用基準方案時的續(xù)航里程，可以得到其它工況與基準工況在續(xù)航里程方面的差值，此處將其稱為相對續(xù)航里程。該款電動汽車在各工況下的相對續(xù)航里程對比結果如圖11 所示，可以看出相對續(xù)航里程隨環(huán)境溫度的上升呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢，隨著乘員人數(shù)的增加逐漸下降。在CO2閾值為1000×10-6、艙內(nèi)乘員人數(shù)為5 時，由于此時與基準方案的新風比例相同，且此時全回風時長很短，所以此工況與基準方案的里程差小，相對續(xù)航里程也極小。

圖11 各工況相對續(xù)航里程對比

環(huán)境溫度40 ℃，閾值為1000×10-6，艙內(nèi)乘員1人，基準方案整車實際續(xù)航里程為476 km，智能策略方案下續(xù)航里程為549 km。相同工況閾值為2000×10-6，續(xù)航里程為558 km，提升了近82 km。

3 結論

制冷工況下，電動汽車使用車載空調(diào)會顯著縮短電動汽車的續(xù)航里程，為了改善這一現(xiàn)象，本文以降低新風能耗為目的，提出了一種制冷工況下汽車座艙新風比例智能控制策略，并對其節(jié)能效果進行了分析，取得的主要結論如下：

（1）新風比例智能控制可以明顯縮短乘員艙空氣降溫時間，乘員數(shù)越少、環(huán)境溫度越高，效果越明顯；

（2）相對于基準方案，新風比例智能控制策略方案在穩(wěn)定階段的壓縮機能耗更低，降溫總能耗也更低；

（3）對于選定的分析車型，環(huán)境溫度40 ℃，CLTC工況下續(xù)航里程最大可提升82 km，有效地緩解了續(xù)航里程縮減問題。