純電動汽車能量流向及降能耗措施分析

于鳳珠

純電動汽車能量流向及降能耗措施分析

于鳳珠

能量流向分析是新能源汽車能耗的重要分析手段，通過能量流向分析可全面了解車型電耗的分布情況，定量地找到樣車與標桿車型之間的能耗差異，從而確定最有效改善能耗水平的著手點。文章通過理論分析整車能耗機理，挖掘能耗的關鍵控制項；自動化控制實現各種能量相關的物理量的實時采集和數據處理，并作為降能耗措施的最終驗收標準。基于高精度實測數據建立并標定整車能量流仿真模型，一方面精準定位潛在的節能方向；另一方面作為項目開發早期預判的理論支撐，對動力總成構架、部件選型及設計參數進行優化，尋找最利于能耗的解決方案。

能量流；阻力分解；仿真分析；降能耗

在電動汽車的發展中，續駛里程和能耗是用戶最為關注的問題，里程焦慮成為阻礙電動車發展最主要的瓶頸[1]。目前國內外圍繞電動汽車能耗優化的研究主要應用的方法多數為整車軟件仿真和系統臺架試驗。整車試驗由于投入成本較高，試驗工況復雜，尚未得到大規模應用[2]。而且能耗測試在整車上進行時，影響因素較多，需要控制的變量也很多，某些因素有微小的變化就可能影響試驗結果從而影響工程師的判斷。

能量流向分析是新能源汽車能量消耗的一個很重要的分析手段。通過能量流測試可全面了解車型電耗的分布情況，定量地找到樣車與標桿車型之間的能量消耗差異，從而確定最有效改善電耗水平的著手點[3]。另外，根據能量流測試得到的相關數據，搭建、校準整車仿真模型，能夠預測不同改進措施對整車電耗的影響程度，從而大幅減少驗證的周期和成本。

1 純電動車能量流及能耗理論分析

純電動汽車僅采用動力電池組作為唯一的動力來源，在行駛的過程中通過動力電池組向各用電系統輸出能量，同時也將再生制動回收的能量存儲進動力電池組之中。因此，要建立整車能耗機理模型，需先進行整車能量流分析，如圖1所示。

圖1 電動汽車能量流向分析

電池輸出的有效能量分為三路，分別供給驅動電機控制器（Motor Control Uni, MCU）、高壓耗能元件、DC/DC，供給MCU的能量經過MCU、驅動電機、減速器、傳動軸、差速器、半軸到達輪胎，用于克服車輛行駛阻力，供給DC/DC的能量主要用于給低壓耗電件供電，其余部分用于給高壓耗電件供電。在驅動能量的傳遞過程中，會出現損耗，即除了有效能量以外的部分，主要包括充電機充放電損耗、電池充放電損耗、電機損耗、減速器損耗、傳動系統損耗、輪胎滾阻損耗等。

將上述能量流整理成公式[4]，即純電動汽車能量平衡關系為

battery=motor+ele-reg（1）

式中，battery為動力電池組輸出的總能量；motor為驅動及傳動系統消耗的能量；ele為電附件系統消耗的能量；reg為電機進行再生制動時回收的能量。

按照車輛運行機理，將上述的三部分能量流信息進行分解，即可以得到純電動汽車整車能量耗散機理模型，即

2 能量流測試

2.1 能量流測試及結果分析

整車能量流測試在轉轂測功機上進行，同時利用功率分析儀采集電池輸出端、MCU輸入端、DC/DC輸入端、電機輸出端、減速器輸出端以及輪端的功率，進而得到能量流向測試數據。選取降能耗目標車型X和對標車S、對標車A同時進行測試，整車主要參數如表1所示。

表1 目標車X及對標車主要參數

為了轉轂上模擬車輛實際的行駛過程，需要先在道路上進行滑行阻力測試，得到整車的行駛阻力曲線并進行轉轂加載，從而得到常溫中國輕型汽車行駛工況（China Light-duty Vehicle Test Cycle, CLTC）行車能量流測試結果。為找到常溫能耗優化方向，選取常溫能耗比較優秀的對標車S進行常溫能量流對比，如圖2所示。

圖2 目標車X與對標車S常溫能量流測試結果

常溫測試詳細數據如表2所示。其中，一級分解指標中，目標車X輪邊能耗和總驅動效率弱于對標車，可進一步優化。目標車X與對標車S輪邊能量差異約6.0%，主要來源于整車阻力差異，其中目標車X風阻系數比對標車S大55 counts，為主要優化方向；目標車X總驅動效率（MCU輸入至輪邊）比對標車S低2.9%，其中半軸至輪邊的驅動效率明顯低于對標車S，需要進一步阻力分解進行分析。此外，充電過程中DC/DC輸出功率較對標車仍有優化空間。

表2 常溫測試數據

低溫能量流測試結果顯示，對標車A低溫里程保持率相對高，且有電機余熱利用功能，選取對標車A進行低溫能量流對比分析，如圖3所示。

圖3 目標車X與對標車A低溫能量流測試結果

常溫測試詳細數據如表3所示，目標車X低溫里程保持率整體高于對標車Ａ，但對標車電池能量保持率明顯高于目標車X，評估余熱利用為低溫續航提升的關鍵方向。

表3 低溫測試數據

2.2 整車阻力分解測試

整車能量流對比測試顯示，目標車X整車驅動效率明顯低于對標車S，需進一步進行整車阻力分解確定問題部件，進而針對性提升。

圖4 目標車X及對標車測試結果

通過測試，目標車X有優化空間的部件為輪轂軸承和卡鉗拖滯力矩，測試結果如圖4所示，目標車X除后卡鉗拖滯力矩外全部大于對標車阻力，需要進一步優化。

2.3 優化方向

由前述能量流測試和整車阻力分解測試可知，目標車X常溫能耗優化方向有降風阻、降低卡鉗拖滯力矩、降低輪轂軸承力矩及降低充電過程低壓功耗；低溫續駛里程保持率提升主要措施是優化熱管理架構，采用電機余熱等先進技術。

3 仿真模型搭建及校準

通過對目標車X進行工況試驗及數據采集，得到車輛的能量流向、熱管理系統等數據，基于試驗數據建立高精度仿真模型，對零部件的進一步優化以及優化后的車輛性能評估進行指導，本文中采用AMESim軟件建立整車電耗優化的仿真分析模型，包含整車動力經濟性模型和熱管理模型，用于仿真常溫及低溫經濟性，其中熱管理模型需要根據關鍵部件的臺架測試數據和能量流測試數據進行標定，模型如圖5所示。

使用試驗實測的數據對模型精度進行驗證，為后續的效能優化分析提供基礎模型。選取初始SOC=50%的一個完整CLTC循環，分為低速、中速、高速、超高速四個階段，以MCU驅動回收能量為研究對象，試驗、仿真結果誤差較小，基本上在2%以內，同時低溫工況時熱管理系統水溫及耗能部件功率均與試驗值有較好的吻合度，模型可以用于后續的能耗優化工作。

4 降能耗措施研究及優化

4.1 仿真優化

根據前述測試得到的常溫能耗影響因素，應用前述校準后的仿真模型得到各因素對能耗的影響比例如表4所示。針對目標車X車型有優化空間的降能耗措施進行仿真分析。

1.風阻系數優化

風阻系數與造型相關，針對造型已凍結的車型，風阻系數優化主要從細節及先進技術入手，本文共提供兩個風阻系數優化方案，方案一：引入主動進氣格柵并優化開關策略，風阻系數優化10 count，能耗優化0.18 kWh/100 km，方案二：以電子后視鏡替代傳統后視鏡，風阻系數優化 7 count，能耗優化0.15 kWh/100 km。

表4 常溫降能耗措施貢獻比例

2.制動卡鉗、輪轂軸承優化

根據測試，目標車X制動卡鉗單個平均拖滯力矩比對標車高0.785 Nm，輪轂軸承單個平均損失力矩比對標車高1.79 Nm，若目標車X損失力矩能夠與對標車S持平，整車能耗優化0.42 kWh/ 100 km。

3.充電過程低壓功耗優化

目標車X充電過程中低壓功耗較對標車高 29 W，分析其原因主要是大屏持續開啟和部分充電不相關控制器耗電，應用分網段休眠技術，對大屏、影音娛樂等控制器進行休眠處理，可使整車低壓功耗降至與對標車相當水平，能耗優化 0.2 kWh/100 km。

上述常溫優化結果如圖6所示。

圖6 目標車X常溫優化措施效果圖

4.低溫續航保持率優化方向

低溫續駛里程下降主要來自于整車阻力的增加、低溫電池能量回收能力減弱、電池放電容量降低和空調高低壓部件耗電，其中整車阻力的增加不可避免，目標車X的低溫能量回收能力和空調系統耗電均優于對標車，故優化方向主要集中于提高電池放電容量，本文主要通過優化熱管理系統，加入電機余熱利用功能實現，保證電池在更合理的溫度范圍內放電，提高電池的放電容量，節省水加熱控制器（Water Thermal Controller, WTC）功率，電機余熱利用的熱管理架構圖如圖7所示。

圖7 加入電機余熱利用功能的熱管理架構圖

圖8 優化后目標車X能量流

優化后的熱管理回路構型，通過三通閥的控制，可以將動力總成回路和電池包回路工作模式調整為串聯和并聯，基本控制思路如下：

（1）電池溫度低于5 ℃，采取并聯模式，使用WTC同時給乘員艙和電池包加熱，使電池包溫度迅速上升；

（2）電池溫度高于5 ℃，采用串聯模式，WTC只對乘員艙進行加熱，電池包利用電機及三合一余熱進行加熱；

（3）電機水泵和電池水泵保持適當流量，保證整個回路溫度均勻上升。

經仿真計算，優化后續駛里程為311 km，相比于優化前仿真結果289 km，提高了7.6%。其中，WTC功率為1.332 kW，較優化前1.53 kW節省13.7%，電池放電量增加了1.17 kWh。三合一發熱量為237.6 W（平均），電機發熱量為448.7 W（平均），模組被防凍液加熱功率為375.5 W（平均），模組自發熱功率為107.5 W（平均）。余熱利用率為47%，余熱利用能量流如圖8所示。

4.2 試驗驗證

1.常溫能耗驗證

按照優化要求選取制動卡鉗和輪轂軸承樣件，并將分網段休眠策略在樣車上體現，因風阻優化方案短期內不容易實現，且容易受道路滑行阻力測試誤差影響，按照阻力曲線理論分析進行曲線擬合，在轉轂測功機上進行能耗試驗，續駛里程為536 km，能耗為12.72 kWh/100 km，較基礎車降低了7.8%。

2.低溫續駛里程保持率驗證

對整車進行熱管理系統改制并刷新控制策略后進行低溫復測，試驗測得續駛里程為305 km，與仿真值有2%的差異，較基礎車提高了5.2%。

5 結論

選取了目標車X和兩款對標車進行能量流測試和阻力分解測試，得到了能量流向差異，并定位到具體差異部件，為能耗優化提供方向，并為標準仿真模型的搭建提供了數據支撐；搭建常溫和低溫經濟性仿真模型，校核顯示模型精度均在2%以內，對后續性能夠開發有指導意義。

通過風阻優化、制動卡鉗優化、輪轂軸承優化、分網段休眠技術、電機余熱利用技術，實現了能耗和續駛里程的提升，優化后常溫能耗降低了7.8%，低溫續航保持率提高了5.2%，該方法對于降能耗工作效果及效率提升均有借鑒意義。

[1] 楊俊.純電動汽車冬季續航里程下降淺析[J].汽車維護與修理,2021(3):71-75.

[2] 黃偉,張桂連,周登輝,等.基于能量流分析的純電動汽車電耗優化研究[J].汽車工程,2021,43(2):171-180.

[3] 程慶湖,肖文龍,黃炯,等.基于能量流分析的純電動車電耗關鍵技術研究[J].汽車實用技術,2019,44(14): 7-9.

[4] 陳業函,熊會元,宗志堅,等.基于Dymola的ECUV純電動汽車能量流仿真[J].計算機工程與設計,2011,32 (12):4241-4245.

Analysis of Energy Flow Direction of Electric Vehicle and Research on Measures to Reduce Energy Consumption

YU Fengzhu

Energy flow analysis is an important analysis method of energy consumption of new energy vehicles. Through energy flow analysis, we can comprehensively understand the distribution of power consumption of vehicle models, quantitatively find the energy consumption difference between sample vehicles and benchmark vehicles, and determine the starting point for the most effective improvement of energy consumption level. In this paper, the energy consumption mechanism of the whole vehicle is analyzed theoretically, and the key control items of energy consumption are mined; automatic control realizes real-time collection and data processing of various energy related physical quantities, and serves as the final acceptance standard of energy consumption reduction measures. Based on the high-precision measured data, the energy flow simulation model of the whole vehicle is established and calibrated. On the one hand, it accurately locates the potential energy conservation direction, and on the other hand, it serves as the theoretical support for the early prediction of the project development, optimizing the powertrain framework, component selection and design parameters, and finding the solution most conducive to energy consumption.

Energy flow;Resistance decomposition; Simulation analysis;Reduce energy consu- mption

U469.7

A

1671-7988(2023)03-20-08

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.03.004

于鳳珠（1988—），女，碩士，工程師，研究方向為能量流向及整車節能，E-mail:yufengzhu2013@163.com。