黄 欣,陈凌珊
(上海工程技术大学汽车工程学院,上海 201620)
增程式电动汽车(Extended- Range Electric Vehicle,E-REV)可以解决纯电动汽车续驶里程不足的问题,是作为混合动力向纯电动的一种平稳过渡[1]。增程器作为E-REV 的核心部件,其启停控制决定了汽车运行的工作模式。一方面,相比于汽油,电能价格较低,因此希望E-REV 尽可能的纯电行驶。另一方面,若汽车仅运行在纯电动模式,则又违背了给纯电动汽车“增程”的初衷。本文分别考虑汽车短途和长途两种行驶模式,通过优化控制策略减少增程器启停次数和工作时间,可达到提高燃油经济性和满足汽车行驶里程的双重目的。
本文以某款E-REV 为研究对象,基于Cruise建立整车模型,与Simulink 建立的控制策略联合仿真,在选定工况下,预设汽车行驶里程,并控制电池荷电状态SOC(State of Change)在合理范围内变化,通过对比优化前后增程器启停次数和工作时间,验证控制策略的可行性。
以某款E-REV 为研究对象,作者已完成了E-REV 动力匹配与性能仿真的相关研究,本文仿真中用到整车参数和动力系统部件参数可见文献[2]。考虑车辆的不同行驶模式,仿真中选用的工况为新欧洲行驶工况(New European Driving Cycle,NEDC),它是一种模式行驶工况,涉及长时间的恒速行驶,包含四个重复市区循环和一个市郊循环,理论试验距离10.87 km,时间1 180 s[3]。
增程器辅助动力单元(Auxiliary Power,APU)采用恒温+功率跟随控制策略[4],发动机与传动系统在机械上没有连接,可以脱离路面负荷,启动后工作在高效区域,功率不足的部分由动力电池提供。
图1 反映出恒温+功率跟随控制策略的方法。
APU 跟随不同功率值时,发动机工作在不同的等功率曲线上,且曲线上的工况点都工作在发动机万有特性曲线中燃油消耗经济区域,把每条等功率曲线上的燃油最低工况点连接起来组成燃油消耗最低曲线,在这条曲线上,发动机工况点按照恒温+功率跟随工作模式,APU 在跟随需求功率的同时也能保证发动机燃油消耗经济性。
电池SOC 初值设为1.0,增程器的原有控制策略为电池SOC 值低于0.3 时增程器启动,电池SOC 值高于0.7 时增程器关闭。设定汽车行驶里程为D,单位km。定义行驶里程容量比概念,公式为:汽车行驶里程/电池SOC 变化量,单位km/%,可反映电池单位SOC 的行驶里程。用参数λ1、λ2、λ3分别表示电池SOC 从初值下降到0.3、增程器开启后SOC 从0.3 充电到0.7、纯电动行驶SOC从0.7 下降到0.3 的里程容量比,其中,汽车到达目标里程的前一段时间工作在纯电动模式可由目标里程长度决定。
设整个行驶过程中增程器启动次数为n,则行驶里程为D为
式中:SOCt表示汽车到达目标里程停车时电池SOC 大小。其中,增程器未开启时间内,E- REV以纯电动行驶的距离d为
则在整个行驶过程中,E-REV 以纯电动行驶的距离占总目标里程比ε 为
相比燃油价格,电能价格低廉,且不会带来排放问题。因此,在汽车整个行驶过程中因尽量增加纯电动里程,即尽量使比例ε 增大。控制策略通过电池SOC 值控制增程器启停,一方面,为了避免电池深度放电而导致电池寿命降低,设定的SOC 下限值不能过小;另一方面,若单纯缩小电池SOC 的变化范围,又会导致增程器启停频繁,在发动机刚启动时排放较多且振动较大,导致燃油经济性和舒适性下降[5]。因此,本文优化策略的核心思想是合理控制电池SOC 值的变化范围,同时减少增程器的启停次数和运行时间,以增加全里程内纯电动行驶里程的比例。
原有的控制策略中电池SOC 值的变化范围为0.3~0.7。本文设置的短途行驶距离为90 km,在短途模式下,可以通过提前开启或提前关闭增程器来减少增程器的运行时间,此种优化策略缩小了电池SOC 值的变化范围,到达目的地时电池SOC 值刚好到达设定的下限值,保证车辆停止后能及时利用外接电源充电。如图2~图3所示,增程器提前开启和提前关闭时,纯电里程都有所增加,根据式(1)~式(3)计算,ε 提高了13.3%。
短途模式中的优化思想不能简单应用于长途行驶模式,缩小电池SOC 值变化范围能使增程器的单次工作时间减少,但会导致增程器的启停次数增多,累计运行时间变长,长途行驶时不能达到优化目的。因为电池SOC 直接决定了汽车纯电动续驶能力,基于上述思想,提出新策略如下:延长E-REV 行车充电时间,以换取下一次较长的纯电行驶里程,虽然增程器单次工作时间延长,但在整个行驶过程中累计运行时间变短,并可以减少增程器启停次数;在增程器最后一次运行时可提前关闭,之后汽车以纯电动行驶到达目标里程,且保证到达目标里程时SOC 值≥0.3,避免电池深度放电,使车辆停止后能及时利用外接电源充电。汽车行驶里程、电池SOC 初值、下限值和(1)~(3)式中条件不变,优化后设SOC 上限值为SOC1,增程器最后一次运行提前关闭时SOC 值为SOC2,有下式
目标里程D为已知条件,到达目标里程时SOC 值等于0.3,SOC1和SOC2满足关系式(4),可通过仿真计算来调整它们的大小以满足行车里程。预设汽车长途行驶里程为300 km,选定NEDC 工况,在原有的控制策略下,仿真结果如图4所示。
在Simulink 中导入新的控制策略,将模型转化成dll 文件与Cruise 进行联合仿真,通过计算调整SOC 变化范围值,优化后的仿真结果如图5所示。
通过仿真,在满足在目标里程约束条件下,结合式(4)计算并调整SOC1和SOC2值,最终得到的SOC1和SOC2值分别为0.823 和0.710,参数λ1、λ2、λ3分别为1.06、0.46、1.04,优化前后结果对比如表1所示。
表1 优化前后对比 (%)
由上表可知,新策略同时完成了增程器启停次数和运行时间的优化,在行驶过程中增程器启停次数减少一次,运行时间减少,纯电动里程增加。因此,汽车行驶经济性和排放性能得到了提升。
以某款E-REV 为研究对象,以目标里程和电池SOC 值为约束条件,分别提出了短途和长途行驶模式下增程器启停控制的新策略,并通过Cruise/Simulink 联合仿真验证了策略的可行性,达到了优化目的。但是,本文提出的新控制策略受目标里程和行驶工况的影响较大,目标里程和行驶工况改变时可能达不到优化效果,但本文为汽车常用路径和工况行驶下[6]的控制策略提供了理论研究基础。
[1]TATE E D,MICHAEL O H,PETER J S.The electrification of the automobile:from conventional hybrid,to plug-in hybrids,to extended-range electric vehicles[C]//SAE,2008(58):1-4.
[2]黄欣,陈凌珊.基于Cruise 的增程式电动汽车动力匹配与性能仿真[J].天津理工大学学报,2014,(5):56-60.
[3]李孟良,朱西产,张建伟,等.典型城市车辆行驶工况构成的研究[J].汽车工程,2005(5):557-560.
[4]陈长红.增程式电动汽车控制策略的研究[D].锦州:辽宁工业大学,2013.
[5]张博彦,雷艳,周大森.混合电动车辅助动力系统噪声控制[J].内燃机工程,2005(6):64-66.
[6]于瀛霄,张炜航,王天利.常用路径及工况下增程式电动汽车能量控制策略研究[J].辽宁工业大学学报:自然科学版,2013(4):104-107.