某純電動掃洗車能耗分析及能量管理策略研究

王 郝，何洪文，孫立清

（北京理工大學機械與車輛學院，北京 100081）

發展新能源汽車不僅是全球汽車產業的共同方向，也是我國的國家戰略，我國相繼出臺了多項政策積極推動新能源汽車推廣普及。電動城市環衛車具有行駛路線和行駛區域相對固定等工作特性，借助較為成熟的電動底盤技術、便捷的充電基礎設施等有利因素，已經成為新能源汽車的一種主力推廣車型。

鑒于城市環衛車型具有作業、轉場行駛等多種工作場景，且不同工況下動力需求的差異較大，其采用的節能控制方法和能量管理策略（EMS）直接影響到整車的能耗Ekg指標。近年來，有關純電動汽車節能控制策略的研究備受關注，取得了較為豐碩的成果：田端洋針對多軸分布式驅動電動車型，提出了轉向工況下的輪轂電機轉矩優化控制策略，實現5%的能耗改善并提升了整車行駛穩定性。張書瑋充分利用智能交通系統提供的實時信息，基于多目標優化算法實現對車輛出行路線的規劃和電動網聯車隊的行駛控制，以降低電動車輛能耗。竇曼莉建立了純電動車縱向動力學模型，提出了基于非線性預測控制算法的控制策略，實現12.5%的能耗改善并提升了舒適性。HEHongwen等分析了純電動汽車能耗機理并搭建模型，通過制定空調系統模型預測控制策略，使整車在不同工況下節能7.8%～15.5%。上述研究工作，從不同角度提出了純電動汽車節能策略并取得了較好的效果，為純電動掃洗車的節能控制提供了很好的借鑒。

但是，作為特殊用途車型，純電動掃洗車具備的雙電機構型和作業車速穩定而緩慢等作業特性，使其行駛需求和能耗機理與常規電動車型存在較大差異，因而上述的節能控制策略對此類車型的應用效果難以保證。此外，現有的掃洗車控制策略依賴駕駛員的經驗制定，不能充分發揮整車節能潛力并實現作業效果、整車能耗等多項性能指標的良好平衡。因此，本文以圖1所示的某純電動城市掃洗車為研究對象，基于典型行駛工況，分析純電動掃洗車的能耗特性，并建立相應的能耗模型。從整車的作業效果、能耗經濟性、作業時間等多角度，評估現有能量管理策略。在現有策略的邏輯基礎上，基于多目標優化方法求解最優邏輯門限值，以提升整車能耗表現。該優化策略的提出為改善純電動掃洗車作業性能提供了理論依據。

圖1 某純電動掃洗車

1 能耗機理分析

本文所研究的某純電動城市掃洗車結構如圖2所示，主要參數見表1，具有兩種工作模式：驅動模式和作業模式。驅動模式下，離合器分離，驅動電機和作業電機可以通過變速器中的行星排實現轉矩耦合，共同驅動整車前進。作業模式下，離合器接合，驅動電機單獨驅動整車，作業電機通過皮帶帶動掃盤、離心風機、高壓水泵清掃路面。為簡化能耗分析，3個上裝設備消耗總功率被等同為作業電機消耗電功率。

表1 電動掃洗車主要參數

圖2 電動掃洗車結構

標準作業情景下，對于一段雙向道路，掃洗車需要清掃每個單方向的雙側路面。圖3為實際線路采集到的電動掃洗車作業的行駛速度工況，具有典型的兩種模式：高速轉場和低速作業。轉場情況，掃洗車工作在驅動模式下，以較高車速移動于垃圾場、充電站等場景之間；作業情況，車速基本維持在10 km/h以下。完成一側路面清掃并在道路盡頭調轉方向時，車速會提升至20 km/h，對應圖3中1 700～2 000 s。

圖3 掃洗車典型工況

該電動掃洗車的車載主要耗電部件有：驅動電機（DM）、作業電機（WM）、空氣壓縮機電機（AC）、轉向電機（SM）和一個為低壓附件供電的DC-DC變換器。圖4為基于日常作業工況采集到的上述耗電部件功率曲線。

圖4表明，掃洗車驅動模式下，作業電機基本不工作，驅動電機獨自驅動整車前進，功率隨車速變化，電機功率為正，表示電機消耗電池電能并輸出機械能；功率為負，表示電機回收制動能量并將電能存儲在電池中。清掃車作業模式下，行駛車速低且平穩，驅動電機消耗功率極低，而作業電機帶動上裝設備并穩定消耗約50 kW電功率。DC-DC變換器耗電功率在1 kW左右。盡管制動用空氣壓縮機峰值功率較大，但掃洗車車速低且路面交通順暢，全工況下空氣壓縮機工作次數較少。掃洗車沿道路兩側直線作業，轉向較少，轉向電機大多數情況均維持在一個較低的功率，僅在整車完成單側作業調頭行駛時，轉向電機消耗功率才會迅速上升（例如1 800～2 000 m）。

圖4 耗電部件功率曲線

將以上各部件耗電情況匯總如圖5所示，驅動電機和作業電機消耗功率之和占總能耗的比例高達90%，遠遠超過其他部件消耗功率之和。可見，驅動電機和作業電機是最主要的能耗部件，其耗電控制是改善整車能耗經濟性的關鍵。

圖5 車載電部件能耗比例

2 電動掃洗車系統建模

2.1 整車模型

對掃洗車建立離散時間狀態下的動力學模型，驅動整車需求轉矩和需求功率分別由式（1）和式（2）計算：

式中：為道路坡度；為整車行駛速度，km/h；為傳動系統機械效率；為旋轉質量換算系數；為減速器傳動比和行星排傳動比的乘積；為變速器傳動比。

掃洗車的EMS主要針對作業模式，此模式下，一方面，較低的作業車速使整車始終工作在1擋，即i=2.5；另一方面，由于驅動電機單獨驅動整車，整車需求轉矩等同于驅動電機需求轉矩。

2.2 電機和電池組模型

電機和電池的需求功率可由式（3）和式（4）計算：

式中：為電機轉矩，Nm；為電機轉速，r/min；，分別為電機和電池需求功率，kW，電機功率為正（）表示電機消耗電能對外輸出轉矩，為負（）表示電機再生制動生成電能；，為電池充/放電效率；為電機效率，其值可根據圖6所示的電機map圖查表得到。

圖6 電機效率map圖

電池模型的建立涉及SOC（State of Charge）、內阻、開路電壓等特性參數，電池特性參數曲線如圖7所示。

圖7 電池特性曲線

忽略溫度對電池特性的影響，簡化的電池模型如式（5）所示：

式中：，，和分別為電池開路電壓（V）、電池內阻（Ω），和電池容量（Ah）。

為延長電池使用壽命，電池參數在其變化范圍內應盡可能地保持平穩。因此，根據圖7，本文將電池SOC上下限值分別設為0.8和0.3。

2.3 作業電機功率需求模型

掃洗車實際作業時，作業電機有3個固定的運行點分別對應3種工作模式：保潔模式，標準模式，強掃模式。掃洗車原地作業時，3種模式的標定參數見表2。

表2 固定模式下的作業電機參數

為建立反映地面垃圾量與整車消耗電功率關系的數學模型，本文根據駕駛員操作習慣設計并完成了多組實地試驗。試驗用一定重量的沙子、石子代替路面上的真實垃圾。試驗結果如圖8所示。圖8表明，隨著作業電機工作擋位的提升，盡管路面“垃圾”量逐漸增加，清掃后的垃圾殘余量基本不變。根據圖8中（1）與（2）的對比結果，標準模式在更多垃圾的環境中，其清掃效果甚至略優于保潔模式。使用殘留垃圾質量占總垃圾質量的百分比來評價掃洗車的清掃效果，各組試驗數據結果見表3。

圖8 掃洗車實地試驗圖

表3 掃洗車試驗數據

掃洗車的作業電機采用基于轉速的控制策略，即給定電機轉速，電機輸出轉矩值隨反作用的阻力矩變化而增減。為保證作業模式下電機轉速快速上升至工作轉速，掃洗車為作業電機設置最低穩定轉速700 r/min，此時，作業電機輸出轉矩僅用于維持上裝設備運轉。上裝設備清掃路面時，來自路面的阻力矩主要受車輛行駛的速度、地面垃圾量和作業電機轉速等因素影響。典型作業工況下，作業電機的轉速和轉矩曲線如圖9所示。

圖9 作業電機運行狀態

試驗結果以及圖9的采樣數據均表明，作業模式下固定作業電機轉速，作業電機輸出轉矩僅在較小的范圍內波動；改變電機轉速，輸出轉矩有較大變化。因此，假定電機輸出轉矩是轉速的一元函數，數學表達如下：

式中：為作業電機輸出轉矩，Nm；為作業電機轉速，r/min。

為衡量作業電機對垃圾的清掃能力，定義歸一化參數：清潔力。作業電機清潔力隨電機轉速（或消耗功率）增加而增大，隨車速增加而減小。因此，將車速變化對電機清掃能力的影響表示為懲罰系數，則掃洗車對地面垃圾清掃效果的數學關系式為：

式中：為路面上的垃圾密度，g/m；為速度懲罰系數；(.)為作業電機“清潔力”和電機耗電功率的函數關系；為清掃后的殘余垃圾密度，g/m。

以上函數關系，包括式（6）中的(.)和式（7）中的(.)，(，)，可通過非線性最小二乘法對試驗數據擬合得到。最終，作業電機的功率需求模型數學關系如圖10所示。

圖10 作業電機功率需求模型函數曲線

2.4 道路垃圾模型

為評估掃洗車清掃效果，本文基于對目標道路的觀測建立了道路垃圾模型，如圖11所示。其中，垃圾密度值隨空間變化，空間域的間隔為1 m。該模型能較好地反映實際垃圾分布的特點：大部分路面垃圾量分布較為均勻，且具有一定的空間連續性，例如廢棄物、落葉等；少數路面存在偶發性強的垃圾高密度分布狀況，對應泥塊、油污等垃圾。

圖11 道路垃圾分布模型

3 基于規則的能量管理策略

3.1 策略制定

為評估掃洗車日常作業能耗經濟性，駕駛員操作邏輯被抽象為可用數學關系表示的基于規則的EMS。車輛行駛加速度和作業電機轉速被設定為控制變量，表示為向量→；電池SOC、行駛速度和作業時間被設定為狀態變量，表示為向量→。由于垃圾分布隨空間變化，因此，所有變量都被定義在空間域中，取單位空間步長為1 m。離散控制模型的數學表達如下：

式中：為每空間步長的車輛作業時間，s；為車輛加速度，m/s；為作業電機轉速，r/min；為行駛速度，km/h；和分別為地面垃圾量和清掃后的垃圾殘留量，g/m；

整車能耗模型的狀態方程及約束條件的數學表達式為：

式中：()，SOC()，()分別為車輛在第步的車速、電池SOC(Ah)和加速度；Δ為空間步長，Δ=1 m；，，，和，，，分別為驅動電機和作業電機的轉矩上、下限值（Nm），轉速上、下限值（r/min）。和分別為電池電流（A）和電壓（V）；為垃圾殘留量上限值，根據政府頒布的城市環衛相關文件規定，設定=13 g/m。

狀態空間的輸出方程為：

式中：()和()分別為作業電機和驅動電機消耗功率，kW，并分別由式（6）、式（7）和式（2）計算得到；J為第步的整車消耗電能，kW·h。

駕駛員作業時的控制邏輯可總結為：在第空間步，駕駛員首先判斷路面垃圾密度()是否超過特定定閾值。若低于閾值，對應常規路面，駕駛員將調整車速至=8 km/h，作業電機轉速設置為=1 700 r/min，采用標準模式作業；若超過閾值，對應極臟路面，車速被調整至=4 km/h，作業電機轉速設置為=1 900 r/min，采用強掃模式作業。此外，車速調整過程中，駕駛員將整車加速度變化限制在±0.3 m/s內；作業電機從低轉速（1700 r/min）調整至高轉速（1 900 r/min）時，為保證前方路面清掃效果，車輛將依次完成“停車-提高轉速-加速至目標車速-作業”的操作。

忽略掃洗車作業電機模式切換時間，根據上述邏輯提出了基于規則的EMS，其算法表示如下：

?

?

3.2 規則策略的邏輯門限值優化

考慮到現有基于規則控制策略的邏輯門限值（4 km/h+1 900 r/min和8 km/h+1 700 r/min）是依據駕駛員的經驗設定，不能充分發揮電動掃洗車的雙電機協同工作的節能潛力。因此，將圖11所示總長約20 000 m的垃圾分布模型作為優化對象，以整車電耗與作業時間為優化目標，將掃洗車作業后的垃圾殘留作為主要約束條件，針對原有規則控制策略的邏輯門限取值（整車行駛速度和作業電機轉速）完成了多目標優化。優化目標函數的數學表達式為：

式中：為圖11中垃圾分布模型總長度，m；，分別為每單位空間步的整車電耗和作業時間的加權系數，分別取0.7和0.3；(kW·h)，(s)分別為每空間步電耗和作業時間最大值，可根據控制變量的最值求出，并用于歸一化優化目標。

目標函數的約束條件與式（13）相同。使用基于Matlab平臺的fmincon函數包求解這一帶約束條件的非線性多目標優化問題，結果取整后，得到優化后的邏輯門限取值為：

式中：，分別為優化后的兩種邏輯門限值組合。

3.3 策略性能分析與討論

參照掃洗車典型工況下的作業道路長度，從圖11中選取一段長為4 300m的道路用于EMS效果驗證。

對于純電動掃洗車，電池SOC的變化實際體現了整車的耗電情況。圖12表示了EMS優化前后的電池SOC變化曲線。基于規則的EMS控制下，電池SOC平穩下降。然而，由于作業電機強掃模式耗電功率顯著高于標準模式，該模式的使用使SOC在相應區間迅速下降。最終，電池SOC終值約為0.7。相比之下，基于改進規則的EMS通過優化作業電機和驅動電機的固定工作點（邏輯門限值），使作業電機強掃模式消耗功率降低，因而圖12局部放大圖的SOC曲線與原有EMS相比更為平滑。此外，電池SOC曲線平均斜率的減小，表明單位空間步的能耗得到改善。最終，基于改進規則的EMS的電池SOC終值約為0.71。

圖12 電池SOC曲線

圖13為清掃后殘余垃圾量的分布情況。基于規則的EMS控制下，垃圾殘留量始終低于規定閾值，能夠完成預定清掃要求。但是，圖中500～750 m和2 300～2 400 m等處的垃圾殘留量大幅下降，說明不同邏輯門限值間的切換會使目標道路不同路段的垃圾殘留呈現較大差異，具體表現為垃圾密度迅速增大的路段在清掃后變得“過于干凈”。清掃殘留值較大的標準差和距離垃圾殘留規定值的較大裕度，表明整車的電能利用存在優化的空間。優化邏輯門限取值后，改進后的規則控制策略雖然使垃圾殘留均值略有提升，但使其整體分布更為均勻，且清掃效果仍能滿足規定指標。此外，針對極臟路段，改進策略使掃洗車的清掃空間范圍變寬，該類路段的平均殘留垃圾量進一步降低。

圖13 作業前后垃圾殘留對比

圖14為改進前后的規則控制策略的控制量頻率分布情況。相比于改進前的EMS，當道路上出現高垃圾密度的路段，改進后的EMS會減少使用“低車速+作業電機強掃模式”組合的頻率，盡管垃圾殘留量會略有上升，但使電池SOC下降的整體趨勢減緩，改善了電車能耗經濟性。前文功耗分析得出，作業電機比驅動電機在總能耗中占比更高（圖5）。因此，優化后車速的門限值改動實際上提升了驅動電機的平均消耗功率，但作業電機轉速的調整降低了作業電機的平均耗電功率。結合圖12，結果表明優化后的規則控制策略更好地利用了作業電機和驅動電機在路面清掃效果上存在的功率耦合關系，使二者的功率分配更為合理。

圖14 控制變量頻率分布

最終，改進前后基于規則的EMS性能對比見表4。基于改進規則的EMS節約了11.52%的電能，平均車速的提升使作業總時間縮短了10.47%。

表4 能量管理策略性能對比

4 結論

本文的主要結論如下：

（1）電動掃洗車典型工況數據的功耗分析表明，車載用電設備中作業電機和驅動電機是最主要的耗電部件，其能耗分別占總電能的72%和18%。

（2）基于轉速控制的作業電機，車速變化與地面垃圾密度大小對作業電機輸出轉矩影響較小，作業電機耗電功率可近似為給定控制轉速的一元函數。

（3）當前駕駛員采取的工作策略能夠完成清掃要求，但能耗經濟性較差。改進的控制策略通過降低作業電機強掃模式轉速并適當提升車速，既實現了道路清掃目標，又使電耗和工作時間分別降低了11.52%和10.47%。