基于平均电耗的电动汽车续航里程研究

程帅朋， 徐柏兴， 路高磊， 葛俊夏

（郑州比克新能源汽车有限公司， 河南 郑州 451450）

1 引言

随着国家新能源汽车的推广，越来越多电动汽车走入百姓家中。但目前的电动汽车面临着续航里程短、充电时间长、充电桩少的问题［1］。其中续航里程一般在汽车组合仪表中显示，车主以此和SOC （State Of Charge，电池核荷电状态，一般用来表示剩余电量的百分比） 来判断是否需要及时充电，而续航里程更直观、更容易被车主理解，因而GB/T 19836-2019《电动汽车仪表》中提出了纯电动汽车应指示或显示可行驶里程的要求，旨在提升电动汽车对使用者的友好程度。而各个厂家宣称的续航里程仅是在指定试验条件下测得，无法及时准确地提醒车主。

谢明维［2］研究了3种剩余续航里程估算方法，得出工况预测法是最佳方案的结论，该方法将BP神经网络和马尔科夫结合在一起，实现在一定范围内的工况预测，算法复杂；谢小娟［3］等发明了一种电动汽车续航里程的估算方法，该方法通过导航系统获取当前位置到目的位置的路径，并依据预先统计到的路径平均电池消耗数据和当前车辆剩余的电池数据对比，从而在汽车上显示剩余电量或者该路径可到达的地方，该方法依赖于车载导航系统，且没有考虑到驾驶习惯突然改变或者更换驾驶人的状况；郭景华［4］等发明了一种基于卡尔曼滤波的续航里程估算方法，该方法利用积分法获得单位行驶里程内的电能消耗，然后获取N个单位的平均电耗，然后依据剩余电能和平均电耗求得剩余续航里程，该方法积分的数据受到车辆瞬时状态影响，例如急加速或急减速，会导致数据不准确；本文提出了一种基于平均电耗的续航里程算法，该方法能根据车主驾驶习惯或车辆状态及时调整仪表显示的续航里程，算法简单，不受车辆瞬时状态影响，不依赖于导航系统，误差小、适用范围广。

2 平均电耗

2.1 初始平均电耗

首先利用AVL Cruise建立整车模型，如图1所示，输入车辆参数、动力系统、电池系统参数及其他附件参数，模拟NEDC工况下整车的运行状况，如图2所示，获取每公里的耗电量 （kWh），分别命名为Qa，为便于理解，平均电耗单位统一规定为kWh/100km，则每公里平均电耗Ma为：

2.2 建立平均电耗池

不同于燃油车以平均油耗计算获取续航里程［5］，该方法以50个每公里平均电耗数据建立平均电耗池。每行驶1公里，将此每公里平均电耗数据放入平均电耗池中，同时将第一个记录的每公里平均电耗数据删除，使平均电耗池始终保存在50个数据。以此50个每公里平均电耗数据，计算出平均电耗N：

即，平均电耗为最近50公里每公里平均电耗的平均值。

该方法取50个每公里平均电耗数据建立平均电耗池，取值太少，如采用30个每公里平均电耗数据建立平均电耗池，会出现续航里程跳变，不稳定，影响驾驶体验；取值太多，如采用100个每公里平均电耗数据建立平均电耗池，不能及时反映当前平均电耗，会导致续航里程变化太慢，致使驾驶员判断出现误差。

图1 整车模型图

图2 NEDC循环工况

2.3 续航里程

实际续航里程A为：

式中：SOE表示剩余电量，单位为kWh，即：实际续航里程为剩余电量与平均电耗的商，单位为km。剩余电量由组合仪表从汽车CAN （Controller Area Network，控制器局域网络） 总线上获取。

如果汽车组合仪表显示实际续航里程，则客户在使用过程中可能存在跳变情况，即某一时段客户驾驶习惯良好，平均电耗较低，计算所得的实际续航里程会有增加，不符合实际情况，影响客户体验。故需对实际续航里程进行滤波处理，由VCU计算并通过CAN总线发送给组合仪表，在组合仪表上显示的续航里程即为滤波处理后的显示续航里程B。表1为续航里程滤波方法。

表1 续航里程滤波方法

该滤波方法能根据驾驶习惯或路况调整显示续航里程下降的快慢，同时考虑到停车休息的情况，特规定了在指定时间内也要计算，并依据表1规则显示续航里程。使显示续航里程B和实际续航里程A趋于一致，增加续航里程的准确度。

3 测试方法

将车辆充满电 （此时SOC为100%），通过车辆OBD口连接Vector VN1630A，用Vector VN1630A记录车辆在运行过程中的相关数据，包含总里程、SOC、续航里程等，接好相关设备后由同一驾驶员驾驶，直至SOC降到10%以下。因天气原因，开1挡空调（制冷，功率1.5kW）。

为了保证车辆电量低时保证车辆能够开到充电桩附近，在SOC低于10%时，车辆最大速度限制在30km/h，为安全起见，停止测量。

4 分析

将记录的数据导入Vector CANoe 9.0中，加载协议，查看指定的数据，得到的相应数据如表2所示。

数据对比如表3所示。

从表2可以看出，刚开始测试时每5%的SOC行驶的距离并不相同，这反映出路况的差异，车速高 （80km/h以上）、起步频繁的时候平均电耗大，续航里程下降快；可以看出，随着SOC的下降，续航里程的减小值和总里程的增加值之间的差值呈现出波浪形变化，即二者之间的差值先增加后减小、再增加后减小，最终趋于平稳，这体现出了仪表显示续航里程根据路况不断调整的功能。除去续航里程在调整驾驶员驾驶习惯时的误差外，其他误差不超过5%。

从表3可以看出，从开始到结束过程中，SOC下降了90%，续航里程减少了198km，而总里程增加了196km，误差仅1%左右，符合规定的精度。

图3是续航里程随SOC的变化曲线，从图3中可以看出续航里程随着SOC的减少而减少，续航里程变化平稳，没有出现突变情况。

表2 续航里程变化

表3 数据对比

图3 续航里程随SOC变化曲线

5 结论

不同于转毂台架上测试分析，针对实际道路测试记录的数据进行了分析，得到如下结论。

1） 该方法显示的续航里程在行驶过程中随着SOC的减少而减少，续航里程变化平稳，没有出现突变情况。

2） 该方法算法简单、误差小，符合主机厂规定的精度。

该方法的剩余电量从CAN总线获取，由BMS （Battery Management System，电池管理系统） 计算当前电池包当前状态后所发送，能够真实反映当前车辆状态，不受路况、天气等影响。随着客户使用次数的增加，该方法能够逐步适应车主的驾驶习惯，显示的续航里程更准确。