电动汽车剩余里程估计算法开发及验证

张帅领 张宇 王婷

摘 要：以某纯电动汽车为研究对象，提出了一种基于动力电池剩余能量估计和车辆历史能耗估计的剩余里程估计模型，对剩余里程估计基本原理进行了分析，并开发了剩余里程估计软件模块，实现了动力电池剩余可用能量估计、历史能量估计、驾驶员操作条件修正等功能，并进行了实际综合路况试验，试验数据结果表明：该续驶里程估计算法的精确性和可靠性。

关键词：纯电动汽车;剩余里程估计;动力电池能量估计;历史能耗估计

0 引言

目前受到电池能量密度和电池成本等因素的影响，电动汽车的续驶里程相对传统车仍有差距，而且受到环境温度、行驶工况、空调附件及驾驶员驾驶习惯等因素的影响，车辆能耗变化波动较大，导致续驶里程估计值与实际行驶里程值存在较大误差，这使得乘客产生里程焦虑和抱怨。因此在电动车逐步迈向产业化的过程中，相对于经济性、动力性等性能，电动车的剩余里程受到普通用户的更多关注[2]，研究提高续驶里程显示精度和解决用户续驶里程焦虑问题是提高电动汽车普及率和促进电动汽车产业发展的重要课题。

1 剩余里程估计技术研究分析

电动汽车的续驶里程是电动汽车上动力蓄电池以全充电状态开始到标准规定的试验结束时所走过的里程，它是纯电动汽车重要的经济性指标[3]。电动汽车剩余里程不仅与动力电池的剩余能量有关，还与驾驶方式及环境等有很大关系。剩余里程估计功能主要由电池剩余能量预测、车辆能耗预测和里程估计三部分功能构成，续驶里程估计功能框架图如图1所示[4]：

1.1 动力电池剩余可用能量估计方案设计

电池剩余可用能量估计主要是电池端电压UEND的预测和放电截至SOCEND的预测。根据电池的过去一段时间内的放电特性、当前动力电池SOH、动力电池最高温度、动力电池最低温度、单体最高电压、单体最低电压、电池循环寿命信息、日历寿命信息以及动力电池故障信息等因素的影响[4，5]，整车控制器预测动力电池放电截至值SOCEND，当前SOC与SOCEND的之间差值与动力电池额定容量的乘积，即是动力电池剩余可用能量E，电池剩余可用能量估计示意图如图2所示。

1.2 车辆能耗估计方案设计

若续驶里程估计仅采用NEDC工况经验能耗来估计，则车辆真实能耗对续驶里程估计得无法反映出来也不利于引导驾驶员采取合理的驾驶习惯;同样若续驶里程估计仅采用过去一段时间历史能耗，在驾驶员驾驶习惯、道路拥堵路况和空调开启状态变化时，续驶里程估计存在跳变值过大问题，给驾驶员带来的续驶里程显示感受性变差。首先，根据动力电池标称容量和车辆NEDC工况下续驶里程实验值，进行计算NEDC能耗eNEDC。其次，对车速进行积分计算过去一段时间车辆行驶里程，同时根据动力电池电量的变化量估算对应行驶里程所消耗的电能，计算过去一段时间内真实能耗eAVG。最后，车辆能耗预测采用NEDC工况能耗eNEDC和过去一段时间内真实能耗eAVG进行加权估算车辆能耗e，计算公式如下：

2 续驶里程估计算法开发

2.1 动力电池剩余可用能量估计

与传统燃油汽车相比，纯电动车辆剩余可用电能估计无法像油液传感器那样直接来测量，因为动力电池组的剩余可用电量受单体一致性和环境温度影响大，尤其在温度过低和高速行驶大电流放电时，动力电池剩余可用能量会急剧减少。如果整车控制器仅根据动力电池SOC状态无法精确估计动力电池剩余可用电能。动力电池剩余可用能量估计的计算过程：

2.1.1 SOCEND预测

根据动力电池SOC、端电压、电池温度、单体温度MAX/MIN值、电池故障状态信息、单体电压MAX/MIN值、单体电压压差、环境温度及过去一段时间内放电电流大小对动力电池放电截至SOCEND进行预测。

2.1.2 SOH值修正

根据动力电池等效的循环寿命和日历寿命信息以及单次小计SOC变化量和单次小计放电能量值对动力电池的SOH值进行修正。

2.1.3 剩余可用电能计算

电池当前SOC与放电截至SOCEND得到电池可用的?SOC量与动力电池的额定能量进行相乘，再与SOH修正值进行相乘，即可得到动力电池的剩余可用能量E，动力电池剩余可用能量估计原理如图3所示。

2.2 历史能耗估计

根据车辆轮毂台架NEDC工况能耗eNEDC和过去固定一段时间周期内历史能耗eAVG，进行开发车辆历史能耗估计控制策略，详细如图所示。

2.2.1 δ_SOC=0||δ_Mileage=0

若过去固定一段时间周期内，动力电池电量消耗量δ_SOC为0或车辆累计行驶里程δ_Mileage为0，车辆历史能耗采用NEDC工况能耗，计算公式为：

2.2.2 δ_SOC≠0 &&δ_Mileage≠0

在过去固定一段时间周期内，对车速进行积分计算车辆行驶里程δ_Mileage，同时根据动力电池电量的变化量δ_SOC估算对应行驶里程所消耗电能δ_E，计算过去固定一段时间周期内实际能耗eAVG。若过去固定一段时间周期内动力电池电量δ_SOC≠0

且车辆行驶里程累积量δ_Mileage≠0时，车辆历史能耗计算公式为：

2.2.3 历史能耗计算

采用一个长度为N的队列eN，采用滑动均值滤波处理的方法对车辆历史能耗进行平滑滤波处理，队列里面能耗数据ei在固定周期性（ΔT）内来不断更新。每计算得到一個车辆历史能耗新采样值遵循“先进先出”的原则更新队列，对历史能耗数据起到序列平滑的作用，增强能耗数据的连续性和稳定性，环形队列滤波函数公式为：

2.3 剩余里程估算

首先，根据动力电池剩余可用电能估计值E和车辆历史能耗估计值e进行估算得车辆续驶里程值S，其计算公式为：

3 剩余里程估计试验与试验结果分析

3.1 试验条件

环境温度：-10℃;车辆状态：空调24℃、ECO模式;综合路况：含高速、低速和郊区路况，其中综合工况详细说明见下图4：

3.2 试验结果数据分析

在整个试验过程中估计续驶里程DTE和实际行驶里程之间逻辑关系图如图5所示，里程预估相对保守，在SOC23--83%之间实际里程平均高于预估里程1.07倍，低预估阶段占比全程60%的区间，该区间实际行驶略高于预估里程。里程预估相对准确，DTE显示策略可根据温度变化、用户驾驶习惯等因素实现动态调整，可为用户提供较准确的续驶里程信息，消除里程焦虑。

4 结语

本文针对某电动车前期示范运营过程中用户重点关心的续驶里程估计精度低和电动汽车里程焦虑等问题，提出了提高续驶里程估计精度的具体方案：设计了电池可用能量估计和车辆能耗估计模型，准确地估计了电动汽车的剩余里程，有助于减少电动车里程焦虑问题。

1）所开发的动力电池可用剩余能量估计软件功能模块在不直接估计电量状态SOC的情况下，整车控制器结合动力电池温度、单体电压状态对对剩余可用SOC进行修正，实现了对动力电池剩余可用电能的估计，方案集成性好，对原BMS软件改动小，开发周期短。

2）能耗估计功能模块根据NEDC经验能耗和过去一段内历史能耗两种能耗进行历史能耗估计，该方案既能实时反映驾驶习惯对能耗的影响，又能保证历史能耗数值的连续性。

3）續驶里程修正模块，根据温度、空调附件和驾驶模式使用状态，对续驶里程估计值进行修正，直观地反映驾驶员操作对续驶里程的影响，有利于使用户样车节能驾驶的习惯。

参考文献：

[1]童志刚，方进，钟峥华.电动汽车整车控制器设计与应用[J].客车技术与研究，2013.

[2]王艳静，刘光明，冯超，等.电动汽车剩余里程估计算法研究及验证[J].Development of Energy Science，2015.

[3]毕军，张家玮，张栋，等.电动汽车行驶里程与电池SOC相关性分析与建模[J].交通运输系统工程与信息，2015.

[4]王震坡，孙逢春，张承宁.电动汽车动力蓄电池组不一致性统计分析[J].电源技术，2003.

[5]袁洁.纯电动汽车续驶里程预测系统初探[J].开发研究，2011.

作者简介：张帅领（1985-），男，河南柘城人，硕士研究生，主要研究方向：新能源汽车远程监控系统开发及大数据分析技术研究。