新能源汽車生態駕駛研究

曾思婕

(長安大學 公路學院,陜西 西安 710064)

1 新能源汽車的發展背景

1.1 能源問題

傳統的內燃機汽車主要以石油為燃料。1886年,卡爾·本茨和戈特利布·戴姆勒發明內燃機。最初的內燃機排氣量為0.984 L,最大功率0.514 8 kW/400 r/min,行駛速度15 km/h。隨著技術的進步,發動機排量越來越大。到1910年,世界上最早突破時速200 km/h的汽車搭載的是奔馳汽車公司開發的引擎。法國標致最早開始研究發動機排量的降低,搭載7.6 L排量發動機的標致在速度上戰勝了14.1 L排量的菲亞特。1970年,美國通過內燃機排放相關禁止法令,內燃機面臨新的轉型。

1992年,美國加利福尼亞州發布清潔空氣法案,對平均油耗和污染物排放作出規定,使美國的汽車制造商紛紛針對動力總成開發確立新的研發方向。隨后開發出發動機直噴技術結合渦輪增壓系統,可實現小排量和高動力,且直噴方式由于缸內爆震更強,有利于提高燃油效率,降低排放污染。21世紀初,全美八缸汽車發動機的市場占有率為45%,現已下降到15%,四缸汽車發動機的占有率則提升到70%。

2017年8月,第十六屆國際內燃機展在北京國家會議中心舉行。在符合政策法規的基礎上,節能減排是永恒的主題,內燃機的進化升級仍在不斷進行,應對國六排放標準是當務之急。

盡管在此發展背景下傳統內燃機及其優勢并不會很快消亡,但根據2010年上海發布的《BP世界能源統計》,截至2009年底,全球已探明的石油儲量為13 331億桶左右,以目前的開采速度,估計可連續開采45.7年。為減輕各行業對石油進口的依賴,發展新能源電動汽車勢在必行。

1.2 環境污染

汽車尾氣排放主要包括溫室氣體CO2和有害氣體CO、HC、NOx等。據國際能源機構(IEA)估算,全球由汽車尾氣排放的CO2將從1990年的29億t上升到2020年的60億t。

近年來導致中國部分城市出現嚴重霧霾天氣的原因之一就是汽車尾氣排放。根據天氣網的全國霧24 h預報,華中、華東、西南地區均出現了霧霾現象,在每年年底至次年2月都會持續出現霧霾天氣(見圖1)。2014年,第三十八屆國務院常務委員會上提出治理霧霾,2017年將“堅決打好藍天保衛戰”寫入政府工作報告。

圖1 中央氣象臺全國霧24 h預報(2017年11－20日20：00—21日20：00)

1.3 新能源汽車發展現狀

新能源汽車是指采用非常規車用燃料作為動力來源,綜合車輛動力控制和驅動先進技術形成具有新技術和新結構的汽車,包括純電動汽車、氫發動機汽車、燃料電池電動汽車、增程式電動汽車、混合動力汽車。發展新能源汽車旨在降低能耗、減少污染、降低對傳統能源的依賴。

自“十一五”以來,中國陸續出臺了扶持新能源汽車發展的政策。2010年9月,國務院審議通過《關于加快培育發展戰略性新興產業的決定》,至此,新能源汽車被定為國家戰略性新興產業。2012年6月,推出《節能與新能源汽車產業發展規劃(2011—2020)》,這是引領中國新能源汽車產業發展的重要政策。

近年來,活躍于汽車市場的有純電動汽車和混合動力汽車,主要代表有比亞迪、奇瑞、北汽等。2015年,新能源汽車產銷量突破30萬輛,累計突破50萬輛,在全球新能源汽車產銷中的占比超過50%。2016年,電動汽車保有量為109萬輛,超越美國成為全球最大的新能源汽車生產國。與此同時,充電設施建設也呈規模化發展。

2 生態駕駛

2.1 生態駕駛的優勢和必要性

隨著汽車保有量的不斷增加,燃油消耗持續快速增長。據中國環保部公布的《中國機動車環境管理年報(2017)》,交通運輸排放污染物占總體污染物的22%,機動車尾氣污染已成為中國空氣污染的重要來源。

作為出行者和用路者,可通過多種方式減少與個人交通相關的GHG(Greenhouse Gas,溫室效應氣體)：1)購車時選擇燃油效率較高的車輛,減少不完全燃燒造成的空氣污染。然而由于汽車費用昂貴,更換汽車的時間周期很長,這種辦法對改善環境的效果甚微。2)購買使用低碳燃料如電能的汽車。中國通過在中央政策上實行對車主優惠購置稅和地方政策上實行不限行、免路費等財政補貼來控制機動車購買的相關政策正是為了鼓勵大家購買新能源電動汽車。3)鼓勵民眾優先選用公共交通和拼車出行。這項措施正在逐步推廣,且效果很好。地鐵的準時性、公交的低價性及公交線路網覆蓋范圍廣泛,人們逐漸形成了出門首選地鐵和公交的習慣。4)推廣生態駕駛。這項措施的減排效果快速、經濟、高效。

生態駕駛能帶來巨大的經濟潛力,研究表明：生態駕駛所帶來的燃油節省率在10%左右,按照中國每年大約消耗6 000萬t汽油計算,生態駕駛將節省600萬t汽油。按每噸汽油換算為1 355 L、每升汽油6.5元計算,可節約500多億元。1 L汽油燃燒向大氣排放的CO2為2.31 kg,采取生態駕駛能減少CO2排放約180億kg。看似微小的行為改變卻能帶來如此巨大的社會經濟效益,可見推廣生態駕駛十分必要。不僅社會層面上收獲效益,對于每個使用汽車的家庭,也能節省不少費用。從這三方面來看,推廣生態駕駛的重要性顯而易見。

2.2 駕駛行為學

生態駕駛,又稱綠色駕駛,是繼安全駕駛之后,以適應現代發動機技術為基礎的經濟、綠色的駕車理念和技能。生態駕駛的目的在于通過改善駕駛人的行為達到經濟、環境、安全的三贏局面。

生態駕駛的主要特征：適當加速,及時換擋；通過預測交通流和信號燈變化避免突然加減速；保持平穩的行駛速度,如在高速公路上行駛時酌情使用巡航控制系統等。

在分析生態駕駛時,應與節能駕駛區分開來。在策略上,節能駕駛為保證燃油的經濟性而略微犧牲安全性,而生態駕駛沒有任何權衡取舍。生態駕駛的優勢不僅體現在降低個人駕駛成本、減少交通事故發生方面,而且能產生巨大的社會經濟效益,如減少溫室氣體和有害尾氣(CO、HC、NOx)排放、減少石油進口、減少因交通事故造成的人員傷亡等,是對個人和社會雙贏的主張。

2.3 生態路線規劃

區別于生態駕駛的另一個概念是生態路線規劃。生態路線來源于國內外關于不同行駛路線導致不同燃油消耗及排放的研究,瑞典的一項研究表明,46%的出行不是在燃油效率最高的路線上進行的,這些出行可通過燃油優化的導航系統平均節省8%燃油。但研究也表明,燃料最少或排放最低的路線并非與行駛時間最短路線一致,這是由于行駛速度與車輛燃料消耗或排放之間存在非線性關系。

為此,設計一種生態路線導航系統,為出行者提供起點與目的地之間最環保的路線。該系統包括動態道路網絡數據庫(道路網絡的數字地圖,通過嵌入式數據融合算法集成來自多個數據庫的歷史和實時交通信息)、能量或排放參數(在各種道路特征和交通條件下,各種車輛類型的能量/排放因子)、路由引擎(包含用于最佳路由計算的最短路徑算法)、用戶界面(用于接收來自用戶的始發地—目的地輸入并向用戶顯示路線圖)四部分。其核心是數字道路地圖,它運用地理信息系統(GIS)建立Dyna Net數據庫,存儲每條道路鏈接的特征(長度、功能類別和速度限制等)等靜態信息和其他隨時間變化的數據,如道路鏈接上的歷史交通流量、密度和速度及定期更新存儲實時交通信息,用于后期路線計算或地圖顯示。

該導航系統通過微觀上選擇CMEM模型和VT-Micro模型估算車輛的排放量,宏觀上使用MOVES模擬器和EMFAC模型估算道路連續車流的排放,最終匯總在不同道路特征和交通條件下各類車輛的能量/排放因子,形成EOPS庫(能源或排放操作參數集)。

生態路線導航系統中的路線計算選用Dijkstra算法,該算法能在具有非負邊緣路徑成本庫中搜索最小成本路徑。最小成本的“成本”是基于用戶的路線偏好,如優先選擇高速公路或避開收費公路。該導航系統可根據不同最小化標準(即距離、行駛時間、燃料消耗和CO2、CO、HC、NOx排放)生成多達7條路線,這些路線中以不同目標為基準的路線可能相同,也可能完全不同,如最小的CO2排放路線通常與最小燃料消耗路線相同,但通常不同于最小NOx路線。

生態路線是車輛在實現更好的燃油經濟性的同時不損害自己與其他用路者的安全的路線,不建議以60 km/h的速度在最低限速為80 km/h的高速公路上行駛。生態路線導航系統能根據道路特征和當前實時交通狀況判斷、選擇一條生態路線。總的來說,基于生態路線導航系統可靈活根據用戶需求提供相應的生態路線,有其合理性和可操作性,但也存在估算錯誤、信息輸入難度等局限性。

3 新能源汽車生態駕駛控制策略

近年來,與交通有關的能源消耗和空氣質量問題持續引起全社會關注,但大多數生態研究還集中在內燃機汽車上。為探究電動汽車在減少燃料消耗和污染排放方面的遠大前途,各國紛紛展開對電動汽車生態駕駛策略研究。

3.1 基于動態規劃的電動汽車最佳駕駛決策分析

通過車聯網,電動汽車能更方便地獲取更多道路交通信息,假設電動汽車對前方道路的信息已知,以時間最短、能耗最低為雙目標規劃行車軌跡和車速,利用基于位置域的動態規劃算法求解。

(1)建立基于位置域的狀態方程：

式中：v(k＋1)、v(k)分別為第k＋1和k個步長的初始速度；a(k)為第k個步長的加速度；ds為采樣距離。

以車速v、電池荷電狀態SOC和擋位狀態為狀態變量,電機輸出扭矩和擋位指令為控制變量,則：

式中：SOC(k＋1)、SOC(k)分別為第k＋1和k個步長的初始荷電狀態；VOC為電池的開路電壓；Pb為電池功率；Rb為電池的等效內阻；Qn為電池組額定容量(k)為第k個步長的平均速度。

(2)建立以能耗成本E和時間成本t為目標的函數：

式中：β1、β2分別為能耗與時間的加權因子,β1為車輛行駛所用能耗成本占電動汽車行駛總成本的比例,β2為車輛行駛所用時間成本占電動汽車行駛總成本的比例,二者都為非負數,且β1＋β2＝1；Emax、tmax分別車輛行駛一定里程的能耗與時間,考慮到能耗與時間的單位不統一,進行歸一化處理,取Emax＝30 W·h,tmax＝1 s。

(3)以工況、車輛實際工作能力作為約束條件,根據動態規劃算法,輸入為：

式中：u(k,i)為對應位置k下的第i個狀態；J(k＋1)為從位置k＋1到終端的累積成本；L[k,u(k,i)]為從位置k轉移到位置k＋1的轉移成本。

(4)仿真分析權重系數、道路滾動阻力系數分布、坡度分布和區域限速對整體控制策略的影響,得出若路程較長則推薦電動汽車快速提速到最優巡航速度,然后保持勻速行駛,駕駛員根據路面實際情況和限度動態調整油門踏板使電機位于最高效率區段以達到節約能耗的目的。

3.2 新能源汽車燃油效率的潛力分析

混合動力汽車與傳統汽車相比,其燃油效率更高,體現在內燃發動機和電動機之間的轉矩分配、換擋策略不同。下面介紹一種基于車速、扭矩、換擋3個自由度,運用離散動態規劃、動態編程的方法優化扭矩分配,得出變速和速度軌跡(設計速度軌跡是為了最大程度提高能量回收潛力,同時將燃料消耗降至最低)的全局最優解決方案,找出隨時間變化3個自由度實現最低油耗的推薦值,為現實生產和技術革新提供參考。

該控制策略的建模分析：建立車輛模型,一個類似于Guzzella的縱向動力學模型：

式中：meff為有效質量,由車輛質量m和軸、車輪、發動機、馬達等轉動部件組成；Fair為空氣阻力；Fg為道路坡度力；Froll為滾動阻力；Fpower由所有發動機扭矩和動力總成中的損耗組成；Tbrk為行車制動器的扭矩；rwhl為車輪轉向半徑。

該模型含有5個狀態參量：x＝[v,xSOC,ng,bclt,beng]T,輸入參量為u＝[Tgen,Tem,ug,ueng]T。目標函數基于最小油耗、與期望速度的偏差值最小、全過程實現電能支持,應用Runge-Kutta-type積分,不斷調整各階段的速度和加速度偏差值的權重,從而得出EM扭矩、變速和速度軌跡、換擋的最佳控制策略。

該控制策略與使用ECMS能量管理系統具有電荷維持的固定等效系數、變速查詢和帶有PI控制器的基線策略相比,燃油消耗降低約6.8%；與具有固定速度、在處于全功率時施加EM扭矩以避免降擋從而提高駕駛舒適性的動態規劃方案相比,燃油消耗降低約4.3%。

如表1所示,將5種加權方案應用于該控制策略,標準化油耗、標準化行程時間、換擋策略、熄火時間占比、平均速度偏差、平均C率指標呈現的不同結果,從而反向指導控制策略各權重的調整。其中：方案1為固定速度曲線；方案2為可變速度曲線,恒定權重ξi,電池電流權重不計；方案3為可變速度曲線,與狀態有關的速度和加速度權重ξi(x)通過迭代模擬后續的可駕駛性確定(降低空擋和空載),電池電流權重不計；加權方案4為可變速度曲線,與狀態有關的速度和加速度權重ξi(x)通過迭代模擬后續的可駕駛性確定,不計權重的小速度帶,電池電流權重不計；加權方案5為可變速度曲線,與狀態有關的速度和加速度權重ξi(x)通過迭代模擬后續的可駕駛性確定,電池電流加權。

表1 不同加權方法的比較

4 結語

基于近年來國內外對生態駕駛和新能源汽車研究的重要成果,介紹了新能源汽車的發展背景、生態駕駛的優勢和必要性,梳理了新能源汽車生態駕駛研究現狀,得出以下結論：

(1)若嚴格按照生態駕駛平穩駕駛,保持速度曲線的平穩,對于傳統內燃機汽車能降低至少10%的油耗,降低20%～30%的汽車尾氣排放；對于新能源汽車,在無需改變車輛結構的基礎上,能節省30%行駛里程,這是一種方便且易行的節能減排新方式。

(2)目前大部分研究選擇最低油耗為目標函數,以交通條件、道路條件、外界變化條件等為控制變量建立能源消耗模型,利用動態規劃方法,基于最優化理論,建立生態駕駛控制策略,通過輔助仿真模擬等手段驗證模型及策略。