制冷工況下汽車座艙新風比例智能控制策略及節能效果評價*

王建彬，梁遠情，汪 爽，2

（1.安徽工程大學機械工程學院，蕪湖 241000；2.奇瑞汽車股份有限公司汽車工程技術研發總院，蕪湖 241006）

前言

純電動汽車具有零排放、能量轉化利用率高和運行成本低的優點，是我國新能源汽車產業發展和工業轉型的主要戰略方向［1］。當前電動汽車存在續航里程縮減嚴重、充電速度慢、配套設施不完善等問題，這些問題均嚴重制約了其市場競爭力［2］。空調系統是電動汽車耗能最大的輔助子系統，也是導致續航里程縮減的重要因素。在保證乘員艙舒適性和動力電池溫度良好調節的前提下，盡量降低空調系統能耗是當前汽車行業主要研究目標［3-5］。

為保持乘員熱舒適性、駕駛安全和防霧等需求，空調系統通常會引入一定的新風，而引入新風的同時也增加了熱負荷［6］。通過優化控制算法來調節新風風門的開度，從而引入不同比例的回風以降低新風負荷。該方法已經用于降低燃油車的制冷能耗，且取得了不錯的效果，在部分工況下，引入回風可降低制冷能耗達30%［7］。Liu 等［8］采用基于整個座艙的熱模型，通過模擬分析車輛內部的氣候特征，提高回風比來降低能耗。采暖工況下，Pan 等［9］對空調系統利用循環風的節能效果進行了評價，結果表明，采用PTC（positive temperature coefficient）加熱器時，利用循環空氣可節省14%～46%的供熱能源，熱泵系統可節省33%～57%的供熱能源，全年使用循環空氣可延長11%～30%的行駛里程。綜上所述，引入新風可以降低整車能耗，然而，由于傳統車續航焦慮問題不突出，故相關工作研究較少。

為了緩解制冷工況下新風帶來的熱負荷，本文中提出了一種汽車座艙新風比例智能控制策略，并通過系統仿真的方法，針對空調系統的新風能耗進行了分析，評估了新風比例智能控制策略相對于基準通風方式的節能效果。

1 新風比例智能控制策略

1.1 新風比例控制策略開發目的

為防止乘員艙內CO2濃度過高影響駕駛安全，現階段電動汽車在給乘員艙引入新風時大多采用固定比例的方式，該方案可能出現新風供給過量，進而造成空調系統能耗過大。為了更好地降低甚至是避免產生多余的新風能耗，擬開發一種新風比例智能控制策略。

1.2 新風比例智能控制策略

本文中提出的制冷工況下汽車座艙新風比例智能控制策略如圖1 所示。空調系統啟動后，采集車內外空氣的溫度、CO2濃度和艙內乘員人數等信息；若艙內溫度大于環境溫度時通風方式為全外循環，否則為全內循環；同時如果艙內CO2濃度≤環境CO2濃度，則通風方式為全內循環，否則以一定比例引入新風，新風比例根據艙內乘員人數進行確定。

圖1 新風比例智能控制策略

1.3 CO2閾值與濃度計算

在夏季制冷工況下，對引入車體新風量的判別依據僅需保證艙內CO2濃度不超標。根據《環境空氣質量標準》，人體在CO2濃度為350×10-6～1000×10-6的范圍內會覺得空氣清新，呼吸順暢，為此本文確定艙內CO2濃度上限值為1000×10-6［10］。而在我國關于長途客車的車內空氣質量標準GB/T 17729—2009《長途客車內空氣質量要求》中對CO2濃度要求為≤0.2%，即2000×10-6［11］。為此，本文同時分析了艙內CO2濃度閾值為1000×10-6、2000×10-6兩種情形下的節能效果，其中1000×10-6為舒適模式，2000×10-6為節能模式。

艙內的CO2，主要來自乘員呼吸排放和環境自存兩個方面，艙內CO2濃度可通過式（1）進行計算。

式中：Cn+1為t時刻艙內CO2的濃度，10-6；Cn是t-1 時刻艙內CO2的濃度；S為艙內乘員呼吸作用產生CO2的速度，取0.3 L/min［12］；N為艙內乘員人數；V為車體容積，取3.7 m3；Camb為環境本底CO2濃度，不同地方存在差異，此處確定為400×10-6［12］；α為引入車體的新風比例；C0為初始階段艙內CO2濃度；t為時間，s；VOSA為HVAC降溫風量，取420 m3/h。

2 智能控制策略節能效果評價

2.1 分析工況

為評價新風比例智能控制策略節能效果，以固定新風比例的模式作為基準方案。此外，考慮到座艙內乘員人數會影響新風需求，環境溫度影響新風溫度，故本文主要分析乘員人數與環境溫度對智能策略的節能效果影響。

在乘員人數方面，以5 座車作為分析對象，分析智能策略基于乘員人數變化的節能效果；在環境溫度方面，分析34～48 ℃這一溫度區間內智能策略的節能情況。

基于智能控制策略，空調系統先以全回風的方式進行通風，直至艙內CO2濃度達到設定的艙內CO2濃度閾值，然后按照確定的最小新風比例引入新風。對于基準通風方式，始終維持以固定比例的新風進行通風。

假設艙內初始CO2濃度與環境相同，均為400×10-6，根據式（1）和1.3 節確定的CO2濃度閾值，可計算出空調系統全回風的時長和最小新風比例，如表1和表2所示。

表1 全回風的時長和最小新風比例（CO2閾值為1000×10-6）

表2 全回風的時長和最小新風比例（CO2閾值為2000×10-6）

根據表1和表2可知，全回風時長和最小新風比例與艙內乘員人數關聯度很大。隨乘員人數增加，因呼吸作用產生CO2速度也在增加，導致全回風的時長逐漸減小，同時所需要的新風量增大。此外，將表1 中5 人時的最小新風比例35.72%，設置為基準通風方式的新風比例。

2.2 建立仿真模型

利用KULI軟件建立乘員艙降溫仿真模型，如圖2 所示。主要包括電動壓縮機（COM）、冷凝器（CND）、膨脹閥（EXV）、蒸發器（EVP）和連接管道（Tube）等。基準方案與智能策略所用的空調系統模型相同。

圖2 空調系統仿真模型

圖3 為基準模型中回風溫度、相對濕度的控制邏輯，其計算公式為

圖3 基準模型回風溫度與相對濕度控制

式中：Y為艙內回風溫度/相對濕度；Xout為外界環境空氣溫度/相對濕度；Xin為艙內空氣溫度/相對濕度。

圖4 為智能控制策略方案中對回風溫度和相對濕度的控制。控制算法的功能與基本模型是相同的，區別之處在于智能控制策略方案中會先進行一段時間的全回風，在這段時間內，回風組成中不再含有環境空氣部分。其計算公式為分段函數：

圖4 智能策略模型回風溫度與相對濕度控制

式中：t為空調系統的運行時間；t0為全回風時長。

為了研究不同環境溫度下智能控制策略的節能效果，對空調系統進行仿真分析時的邊界條件進行設定，如表3 所示。由于溫室效應，夏季艙內空氣溫度通常高于環境溫度，如出現該情形，采用先打開車窗直至艙內空氣與環境一致，然后再打開空調的策略。因此，本文在設置仿真邊界時認為艙內空氣初始溫度與環境溫度一致。

表3 仿真邊界條件設置 ℃

圖5 為艙內溫度變化預設圖，以環境溫度48 ℃為例。艙內空氣溫度由48 ℃開始下降，當艙內溫度降至24 ℃后，艙內溫度保持不變。

圖5 艙內空氣溫度變化趨勢設置

為了使艙內溫度以預設情況變化，需要對空調壓縮機的轉速進行設定。壓縮機轉速控制策略如圖6 所示，初始階段壓縮機轉速保持4 000 r/min，當艙內溫度降至24 ℃時，壓縮機轉速以50 r/s 降低至維持艙內溫度保持在24 ℃所需的轉速。

圖6 壓縮機控制策略

2.3 節能效果分析

本節針對智能新風控制策略相對基準通風方式的節能效果進行了評價，主要分析了艙內溫度降至24 ℃所需要的時間、空調系統運行1 h 壓縮機的能耗、艙內溫度穩定在24 ℃時壓縮機的功率。之后，選取某款車型，分析智能新風控制策略對續航里程提升的效果。結果如圖7～圖11所示。

圖7 環境溫度為34～48 ℃時降溫所需時間

2.3.1 降溫時間評價

從空調系統運行開始至艙內溫度降低至24 ℃，壓縮機轉速均設置為4 000 r/min，但不同工況所需時間不同，時間越短，意味著空調系統降溫效果越好。圖7 為環境溫度為34～48 ℃、艙內人數為1～5時，基準方案與智能新風策略方案艙內溫度降至24 ℃所需的時間。

從圖7 中可以看出：所有工況下基準方案所用的時間都是最長的；采用智能新風策略，隨著艙內人數和環境溫度升高，降溫時間隨之增大；當CO2閾值為2000×10-6時，艙內溫度降至24 ℃所需要的時間都小于CO2閾值為1000×10-6工況。

環境溫度40℃，閾值為1000×10-6，艙內乘員1人，基準方案耗時1 013 s，而智能策略僅需710 s。相同工況閾值為2000×10-6，需耗時680 s，降溫效果提升更為明顯，耗時縮短了32.7%。

2.3.2 能耗評價

將用車情況設定為上下班工況，單次用車1 h，分析壓縮機能耗，壓縮機能耗可通過仿真結果輸出得到。圖8為環境溫度為34～48 ℃、艙內人數分別為1～5 時，運行3 600 s 后的壓縮機能耗。由圖中可以看出，不同環境溫度下，基準方案的壓縮機的能耗始終都是最大的。當CO2閾值為2000×10-6時，壓縮機的能耗在相同條件下都小于CO2閾值為1000×10-6時。隨著環境溫度升高，壓縮機能耗的差距逐漸增加。而CO2閾值為2000×10-6時，由于基準方案的新風比例是大于此閾值下艙內人數為5 人時的新風比例，所以各工況曲線與基準曲線之間的差距明顯更為突出。

圖8 環境溫度為34～48 ℃時壓縮機能耗

環境溫度40 ℃，閾值為1000×10-6，艙內乘員1人，基準方案能耗為1.75 kW·h，而智能策略能耗為0.98 kW·h，節能近44%。相同工況閾值為2000×10-6，能耗為0.88 kW·h，提升更為明顯，節能49.7%。

2.3.3 穩態階段壓縮機功率比較

當艙內溫度穩定在24 ℃時，壓縮機轉速也將會逐漸趨于穩定，通過對比此階段壓縮機功率，可以進一步分析穩定工作時的節能效果。此時壓縮機功率與基線之間的差距，可以反映出智能新風控制策略的節能效果。差距越大，則說明節能效果越好。

圖9 為環境溫度為34～48 ℃、乘員人數分別為1～5人、艙內溫度維持在24 ℃時，兩種方案壓縮機功率對比。從圖中可以看出：不同環境溫度和不同乘員數下，基準方案的壓縮機的功率都是最大的；隨著環境溫度的增加，兩者之間的差距也隨之增加。

圖9 環境溫度為34～48 ℃時壓縮機功率

環境溫度40 ℃，閾值為1000×10-6，艙內乘員1人，基準方案壓縮機功率為1 160 W，而智能策略方案下壓縮機功率為580 W。相同工況閾值為2000×10-6，壓縮機功率為430 W。

2.3.4 續航里程的影響分析

選取某款車型，分析了智能新風控制策略對續航里程提升的效果。該車型電池容量為100 kW·h，CLTC（China light vehicle test cycle）純電續航里程700 km。CLTC 一個循環為1 800 s，行駛里程14.48 km。

空調系統能耗除了壓縮機外，還應包含鼓風機、風扇等附件的能耗，現將這些附件的總功率以130 W進行分析。

制冷工況下電動汽車行駛3 600 s的總能耗為

式中：Wc是壓縮機能耗；Wd是電動汽車行駛的能耗；Wa是附件能耗。

再結合前文給出的選取車型的電池能量為100 kW·h，則實際續航里程r可由式（5）計算得到：

圖10 為不同通風方式行駛時的整車實際續航里程。由圖可知，隨著環境溫度的上升、乘員人數的增加，電動汽車的續航里程呈現下降趨勢。同時，艙內CO2閾值為2000×10-6時電動汽車的續航里程總是明顯高于CO2閾值為1000×10-6時的續航里程，且隨著環境溫度的上升，兩者之間的差距也在逐漸增加。

圖10 CO2閾值為1000×10-6、2000×10-6時某款車型在各工況行駛時的續航里程

基于采用基準方案時的續航里程，可以得到其它工況與基準工況在續航里程方面的差值，此處將其稱為相對續航里程。該款電動汽車在各工況下的相對續航里程對比結果如圖11 所示，可以看出相對續航里程隨環境溫度的上升呈現逐漸增加的趨勢，隨著乘員人數的增加逐漸下降。在CO2閾值為1000×10-6、艙內乘員人數為5 時，由于此時與基準方案的新風比例相同，且此時全回風時長很短，所以此工況與基準方案的里程差小，相對續航里程也極小。

圖11 各工況相對續航里程對比

環境溫度40 ℃，閾值為1000×10-6，艙內乘員1人，基準方案整車實際續航里程為476 km，智能策略方案下續航里程為549 km。相同工況閾值為2000×10-6，續航里程為558 km，提升了近82 km。

3 結論

制冷工況下，電動汽車使用車載空調會顯著縮短電動汽車的續航里程，為了改善這一現象，本文以降低新風能耗為目的，提出了一種制冷工況下汽車座艙新風比例智能控制策略，并對其節能效果進行了分析，取得的主要結論如下：

（1）新風比例智能控制可以明顯縮短乘員艙空氣降溫時間，乘員數越少、環境溫度越高，效果越明顯；

（2）相對于基準方案，新風比例智能控制策略方案在穩定階段的壓縮機能耗更低，降溫總能耗也更低；

（3）對于選定的分析車型，環境溫度40 ℃，CLTC工況下續航里程最大可提升82 km，有效地緩解了續航里程縮減問題。