制冷工况下汽车座舱新风比例智能控制策略及节能效果评价*

王建彬，梁远情，汪 爽，2

（1.安徽工程大学机械工程学院，芜湖 241000；2.奇瑞汽车股份有限公司汽车工程技术研发总院，芜湖 241006）

前言

纯电动汽车具有零排放、能量转化利用率高和运行成本低的优点，是我国新能源汽车产业发展和工业转型的主要战略方向［1］。当前电动汽车存在续航里程缩减严重、充电速度慢、配套设施不完善等问题，这些问题均严重制约了其市场竞争力［2］。空调系统是电动汽车耗能最大的辅助子系统，也是导致续航里程缩减的重要因素。在保证乘员舱舒适性和动力电池温度良好调节的前提下，尽量降低空调系统能耗是当前汽车行业主要研究目标［3-5］。

为保持乘员热舒适性、驾驶安全和防雾等需求，空调系统通常会引入一定的新风，而引入新风的同时也增加了热负荷［6］。通过优化控制算法来调节新风风门的开度，从而引入不同比例的回风以降低新风负荷。该方法已经用于降低燃油车的制冷能耗，且取得了不错的效果，在部分工况下，引入回风可降低制冷能耗达30%［7］。Liu 等［8］采用基于整个座舱的热模型，通过模拟分析车辆内部的气候特征，提高回风比来降低能耗。采暖工况下，Pan 等［9］对空调系统利用循环风的节能效果进行了评价，结果表明，采用PTC（positive temperature coefficient）加热器时，利用循环空气可节省14%～46%的供热能源，热泵系统可节省33%～57%的供热能源，全年使用循环空气可延长11%～30%的行驶里程。综上所述，引入新风可以降低整车能耗，然而，由于传统车续航焦虑问题不突出，故相关工作研究较少。

为了缓解制冷工况下新风带来的热负荷，本文中提出了一种汽车座舱新风比例智能控制策略，并通过系统仿真的方法，针对空调系统的新风能耗进行了分析，评估了新风比例智能控制策略相对于基准通风方式的节能效果。

1 新风比例智能控制策略

1.1 新风比例控制策略开发目的

为防止乘员舱内CO2浓度过高影响驾驶安全，现阶段电动汽车在给乘员舱引入新风时大多采用固定比例的方式，该方案可能出现新风供给过量，进而造成空调系统能耗过大。为了更好地降低甚至是避免产生多余的新风能耗，拟开发一种新风比例智能控制策略。

1.2 新风比例智能控制策略

本文中提出的制冷工况下汽车座舱新风比例智能控制策略如图1 所示。空调系统启动后，采集车内外空气的温度、CO2浓度和舱内乘员人数等信息；若舱内温度大于环境温度时通风方式为全外循环，否则为全内循环；同时如果舱内CO2浓度≤环境CO2浓度，则通风方式为全内循环，否则以一定比例引入新风，新风比例根据舱内乘员人数进行确定。

图1 新风比例智能控制策略

1.3 CO2阈值与浓度计算

在夏季制冷工况下，对引入车体新风量的判别依据仅需保证舱内CO2浓度不超标。根据《环境空气质量标准》，人体在CO2浓度为350×10-6～1000×10-6的范围内会觉得空气清新，呼吸顺畅，为此本文确定舱内CO2浓度上限值为1000×10-6［10］。而在我国关于长途客车的车内空气质量标准GB/T 17729—2009《长途客车内空气质量要求》中对CO2浓度要求为≤0.2%，即2000×10-6［11］。为此，本文同时分析了舱内CO2浓度阈值为1000×10-6、2000×10-6两种情形下的节能效果，其中1000×10-6为舒适模式，2000×10-6为节能模式。

舱内的CO2，主要来自乘员呼吸排放和环境自存两个方面，舱内CO2浓度可通过式（1）进行计算。

式中：Cn+1为t时刻舱内CO2的浓度，10-6；Cn是t-1 时刻舱内CO2的浓度；S为舱内乘员呼吸作用产生CO2的速度，取0.3 L/min［12］；N为舱内乘员人数；V为车体容积，取3.7 m3；Camb为环境本底CO2浓度，不同地方存在差异，此处确定为400×10-6［12］；α为引入车体的新风比例；C0为初始阶段舱内CO2浓度；t为时间，s；VOSA为HVAC降温风量，取420 m3/h。

2 智能控制策略节能效果评价

2.1 分析工况

为评价新风比例智能控制策略节能效果，以固定新风比例的模式作为基准方案。此外，考虑到座舱内乘员人数会影响新风需求，环境温度影响新风温度，故本文主要分析乘员人数与环境温度对智能策略的节能效果影响。

在乘员人数方面，以5 座车作为分析对象，分析智能策略基于乘员人数变化的节能效果；在环境温度方面，分析34～48 ℃这一温度区间内智能策略的节能情况。

基于智能控制策略，空调系统先以全回风的方式进行通风，直至舱内CO2浓度达到设定的舱内CO2浓度阈值，然后按照确定的最小新风比例引入新风。对于基准通风方式，始终维持以固定比例的新风进行通风。

假设舱内初始CO2浓度与环境相同，均为400×10-6，根据式（1）和1.3 节确定的CO2浓度阈值，可计算出空调系统全回风的时长和最小新风比例，如表1和表2所示。

表1 全回风的时长和最小新风比例（CO2阈值为1000×10-6）

表2 全回风的时长和最小新风比例（CO2阈值为2000×10-6）

根据表1和表2可知，全回风时长和最小新风比例与舱内乘员人数关联度很大。随乘员人数增加，因呼吸作用产生CO2速度也在增加，导致全回风的时长逐渐减小，同时所需要的新风量增大。此外，将表1 中5 人时的最小新风比例35.72%，设置为基准通风方式的新风比例。

2.2 建立仿真模型

利用KULI软件建立乘员舱降温仿真模型，如图2 所示。主要包括电动压缩机（COM）、冷凝器（CND）、膨胀阀（EXV）、蒸发器（EVP）和连接管道（Tube）等。基准方案与智能策略所用的空调系统模型相同。

图2 空调系统仿真模型

图3 为基准模型中回风温度、相对湿度的控制逻辑，其计算公式为

图3 基准模型回风温度与相对湿度控制

式中：Y为舱内回风温度/相对湿度；Xout为外界环境空气温度/相对湿度；Xin为舱内空气温度/相对湿度。

图4 为智能控制策略方案中对回风温度和相对湿度的控制。控制算法的功能与基本模型是相同的，区别之处在于智能控制策略方案中会先进行一段时间的全回风，在这段时间内，回风组成中不再含有环境空气部分。其计算公式为分段函数：

图4 智能策略模型回风温度与相对湿度控制

式中：t为空调系统的运行时间；t0为全回风时长。

为了研究不同环境温度下智能控制策略的节能效果，对空调系统进行仿真分析时的边界条件进行设定，如表3 所示。由于温室效应，夏季舱内空气温度通常高于环境温度，如出现该情形，采用先打开车窗直至舱内空气与环境一致，然后再打开空调的策略。因此，本文在设置仿真边界时认为舱内空气初始温度与环境温度一致。

表3 仿真边界条件设置 ℃

图5 为舱内温度变化预设图，以环境温度48 ℃为例。舱内空气温度由48 ℃开始下降，当舱内温度降至24 ℃后，舱内温度保持不变。

图5 舱内空气温度变化趋势设置

为了使舱内温度以预设情况变化，需要对空调压缩机的转速进行设定。压缩机转速控制策略如图6 所示，初始阶段压缩机转速保持4 000 r/min，当舱内温度降至24 ℃时，压缩机转速以50 r/s 降低至维持舱内温度保持在24 ℃所需的转速。

图6 压缩机控制策略

2.3 节能效果分析

本节针对智能新风控制策略相对基准通风方式的节能效果进行了评价，主要分析了舱内温度降至24 ℃所需要的时间、空调系统运行1 h 压缩机的能耗、舱内温度稳定在24 ℃时压缩机的功率。之后，选取某款车型，分析智能新风控制策略对续航里程提升的效果。结果如图7～图11所示。

图7 环境温度为34～48 ℃时降温所需时间

2.3.1 降温时间评价

从空调系统运行开始至舱内温度降低至24 ℃，压缩机转速均设置为4 000 r/min，但不同工况所需时间不同，时间越短，意味着空调系统降温效果越好。图7 为环境温度为34～48 ℃、舱内人数为1～5时，基准方案与智能新风策略方案舱内温度降至24 ℃所需的时间。

从图7 中可以看出：所有工况下基准方案所用的时间都是最长的；采用智能新风策略，随着舱内人数和环境温度升高，降温时间随之增大；当CO2阈值为2000×10-6时，舱内温度降至24 ℃所需要的时间都小于CO2阈值为1000×10-6工况。

环境温度40℃，阈值为1000×10-6，舱内乘员1人，基准方案耗时1 013 s，而智能策略仅需710 s。相同工况阈值为2000×10-6，需耗时680 s，降温效果提升更为明显，耗时缩短了32.7%。

2.3.2 能耗评价

将用车情况设定为上下班工况，单次用车1 h，分析压缩机能耗，压缩机能耗可通过仿真结果输出得到。图8为环境温度为34～48 ℃、舱内人数分别为1～5 时，运行3 600 s 后的压缩机能耗。由图中可以看出，不同环境温度下，基准方案的压缩机的能耗始终都是最大的。当CO2阈值为2000×10-6时，压缩机的能耗在相同条件下都小于CO2阈值为1000×10-6时。随着环境温度升高，压缩机能耗的差距逐渐增加。而CO2阈值为2000×10-6时，由于基准方案的新风比例是大于此阈值下舱内人数为5 人时的新风比例，所以各工况曲线与基准曲线之间的差距明显更为突出。

图8 环境温度为34～48 ℃时压缩机能耗

环境温度40 ℃，阈值为1000×10-6，舱内乘员1人，基准方案能耗为1.75 kW·h，而智能策略能耗为0.98 kW·h，节能近44%。相同工况阈值为2000×10-6，能耗为0.88 kW·h，提升更为明显，节能49.7%。

2.3.3 稳态阶段压缩机功率比较

当舱内温度稳定在24 ℃时，压缩机转速也将会逐渐趋于稳定，通过对比此阶段压缩机功率，可以进一步分析稳定工作时的节能效果。此时压缩机功率与基线之间的差距，可以反映出智能新风控制策略的节能效果。差距越大，则说明节能效果越好。

图9 为环境温度为34～48 ℃、乘员人数分别为1～5人、舱内温度维持在24 ℃时，两种方案压缩机功率对比。从图中可以看出：不同环境温度和不同乘员数下，基准方案的压缩机的功率都是最大的；随着环境温度的增加，两者之间的差距也随之增加。

图9 环境温度为34～48 ℃时压缩机功率

环境温度40 ℃，阈值为1000×10-6，舱内乘员1人，基准方案压缩机功率为1 160 W，而智能策略方案下压缩机功率为580 W。相同工况阈值为2000×10-6，压缩机功率为430 W。

2.3.4 续航里程的影响分析

选取某款车型，分析了智能新风控制策略对续航里程提升的效果。该车型电池容量为100 kW·h，CLTC（China light vehicle test cycle）纯电续航里程700 km。CLTC 一个循环为1 800 s，行驶里程14.48 km。

空调系统能耗除了压缩机外，还应包含鼓风机、风扇等附件的能耗，现将这些附件的总功率以130 W进行分析。

制冷工况下电动汽车行驶3 600 s的总能耗为

式中：Wc是压缩机能耗；Wd是电动汽车行驶的能耗；Wa是附件能耗。

再结合前文给出的选取车型的电池能量为100 kW·h，则实际续航里程r可由式（5）计算得到：

图10 为不同通风方式行驶时的整车实际续航里程。由图可知，随着环境温度的上升、乘员人数的增加，电动汽车的续航里程呈现下降趋势。同时，舱内CO2阈值为2000×10-6时电动汽车的续航里程总是明显高于CO2阈值为1000×10-6时的续航里程，且随着环境温度的上升，两者之间的差距也在逐渐增加。

图10 CO2阈值为1000×10-6、2000×10-6时某款车型在各工况行驶时的续航里程

基于采用基准方案时的续航里程，可以得到其它工况与基准工况在续航里程方面的差值，此处将其称为相对续航里程。该款电动汽车在各工况下的相对续航里程对比结果如图11 所示，可以看出相对续航里程随环境温度的上升呈现逐渐增加的趋势，随着乘员人数的增加逐渐下降。在CO2阈值为1000×10-6、舱内乘员人数为5 时，由于此时与基准方案的新风比例相同，且此时全回风时长很短，所以此工况与基准方案的里程差小，相对续航里程也极小。

图11 各工况相对续航里程对比

环境温度40 ℃，阈值为1000×10-6，舱内乘员1人，基准方案整车实际续航里程为476 km，智能策略方案下续航里程为549 km。相同工况阈值为2000×10-6，续航里程为558 km，提升了近82 km。

3 结论

制冷工况下，电动汽车使用车载空调会显著缩短电动汽车的续航里程，为了改善这一现象，本文以降低新风能耗为目的，提出了一种制冷工况下汽车座舱新风比例智能控制策略，并对其节能效果进行了分析，取得的主要结论如下：

（1）新风比例智能控制可以明显缩短乘员舱空气降温时间，乘员数越少、环境温度越高，效果越明显；

（2）相对于基准方案，新风比例智能控制策略方案在稳定阶段的压缩机能耗更低，降温总能耗也更低；

（3）对于选定的分析车型，环境温度40 ℃，CLTC工况下续航里程最大可提升82 km，有效地缓解了续航里程缩减问题。