纯电动汽车能效优化方法研究

【摘要】：随着能源与环境问题日益严峻，发展零油耗、零排放的纯电动汽车，被认为是交通领域的有效解决方案之一。电动汽车续航里程低是限制其快速发展的关键因素，能效优化成为纯电动汽车尤为迫切的研究课题。本文围绕电动汽车能效优化的主题，以凸优化方法与多目标优化方法为研究工具，从充电优化与放电优化两个角度对车-网系统填谷充电优化、电动汽车多目标充电优化、电驱动系统转矩分配优化、动力系统参数优化设计与制动回馈策略优化设计等五个问题进行研究。 针对车-网系统对充电控制权的争夺问题，设计由凸性电价曲线组成的电价方案，电动汽车自主地优化充电曲线使得充电成本最低时，电网在系统级也达到了发电能效最优的填谷充电效果。首次提出了同时具有协调性(可实现填谷效果)、实用性(不依赖双向通讯与控制网络)与自主性(不要求充电的直接控制权)的填谷充电策略。与无序充电相比，填谷充电策略充电负荷成本降低28%左右。 针对电动汽车充电成本与电池寿命的矛盾关系，首先对基于P2D模型的SEI膜生长模型进行简化与改进，定量描述电池容量衰减。再建立多目标充电最优化问题，通过Pareto阵面描述充电成本与电池寿命的竞争关系，从而得到一系列Pareto最优充电曲线，实现电动汽车多目标充电优化。 针对广义转矩分配优化问题，首先基于永磁同步电机损耗模型，推导电驱动系统输入输出特性的凸性质。在四轮转矩分配优化方面(空间转矩分配优化)，通过凸优化得到不同电机构型的“等损耗梯度”策略与相同电机构型的“等转矩分配”策略。在“加速-滑行”(PG)策略优化方面(时间转矩分配优化)，通过最优控制问题推导出“定速驾驶”策略是电驱动系统的最优PG策略。同时指出，滑行阶段断开离合器可改变输入输出特性的凸性质，能量流分析表明，提出的PG改进策略的能效优化潜力达8.5%。 为试验验证PG策略优化的理论研究成果，本文对纯电动汽车动力系统平台进行设计与开发，并研究开发过程中影响能效水平的两个关键问题，分别是动力系统参数优化设计与制动回馈策略优化设计。前者方面，通过多目标优化解决待优化指标互相矛盾的问题，以Pareto阵面描述指标间的竞争关系；后者方面，兼顾回馈效率与制动效能，设计与对比前驱与后驱车型的多种制动回馈策略，主要研究特点是对策略的约束条件与适用范围进行了明晰界定。 【关键词】：电动汽车 能效优化 凸优化 填谷充电 转矩分配
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U469.72
【目录】：

• 摘要3-4
• abstract4-10
• 主要符号对照表10-17
• 第1章 引言17-32
• 1.1 课题背景与选题意义17-21
• 1.1.1 电动汽车17-18
• 1.1.2 车-网系统18-19
• 1.1.3 课题的提出19-21
• 1.2 与本课题相关的国内外已有研究现状综述21-30
• 1.2.1 车-网系统的填谷充电优化21-23
• 1.2.2 电动汽车充电优化23-25
• 1.2.3 转矩分配优化25-26
• 1.2.4 动力系统参数优化设计26-28
• 1.2.5 制动回馈策略优化设计28-30
• 1.3 本文研究内容与研究方法30-32
• 第2章 车-网系统的填谷充电优化32-60
• 2.1 本章引言32-33
• 2.2 车-网系统描述33-36
• 2.2.1 原始负荷曲线与发电成本模型33-35
• 2.2.2 电动汽车数量与车辆出行特征35-36
• 2.3 系统级充电最优化36-40
• 2.4 部件级单目标充电优化40-42
• 2.5 电价方案设计42-49
• 2.6 鲁棒性分析49-58
• 2.6.1 系统级的预测偏差影响49-53
• 2.6.2 部件级有限响应能力的影响53-55
• 2.6.3 部件级有限响应意愿的影响55-58
• 2.7 本章小结58-60
• 第3章 电动汽车多目标充电优化60-86
• 3.1 本章引言60
• 3.2 电池耐久性模型60-73
• 3.2.1 锂离子电池 P2D 模型61-68
• 3.2.2 基于 P2D 模型的副反应模型68-69
• 3.2.3 P2D 模型仿真分析69-73
• 3.3 P2D 模型的简化73-80
• 3.3.1 0维代数模型73-74
• 3.3.2 改进模型74-77
• 3.3.3 仿真对比分析77-80
• 3.4 部件级多目标充电优化80-85
• 3.4.1 多目标充电优化问题81-83
• 3.4.2 对系统级填谷效果的影响83-85
• 3.5 本章小结85-86
• 第4章 电驱动系统转矩分配优化86-109
• 4.1 本章引言86
• 4.2 电驱动系统输入输出特性86-92
• 4.2.1 输入输出特性的表达形式86-87
• 4.2.2 电机损耗模型87-89
• 4.2.3 输入输出特性的凸性质89-92
• 4.3 空间转矩分配优化92-101
• 4.3.1 “等损耗梯度”策略93-94
• 4.3.2 “等效率分配”策略94-96
• 4.3.3 “等转矩分配”策略与“两轮模式”的对比分析96-101
• 4.4 时间转矩分配优化101-107
• 4.4.1 最优控制问题定义102-103
• 4.4.2 最优控制问题求解103-107
• 4.5 本章小结107-109
• 第5章 动力系统参数多目标优化设计109-125
• 5.1 本章引言109
• 5.2 车辆的性能指标定义109-110
• 5.2.1 最低性能指标109
• 5.2.2 待优化指标109-110
• 5.3 多目标优化问题定义与求解方法110-116
• 5.3.1 最优化问题定义111-112
• 5.3.2 传动比可行域112-116
• 5.3.3 求解算法116
• 5.4 参数优化设计实例116-124
• 5.4.1 换档逻辑116-117
• 5.4.2 可选电机117
• 5.4.3 传动比可行域求解117-120
• 5.4.4 Pareto 最优解集120-123
• 5.4.5 最终方案123-124
• 5.5 本章小结124-125
• 第6章 制动回馈策略优化设计125-147
• 6.1 本章引言125
• 6.2 约束条件界定125-129
• 6.2.1 制动力学简述125-126
• 6.2.2 制动法规约束条件126-128
• 6.2.3 解耦控制约束条件128
• 6.2.4 冗余性约束条件128
• 6.2.5 可选约束条件128-129
• 6.3 制动回馈策略评价体系129-131
• 6.3.1 回馈效率评价129-131
• 6.3.2 制动效能评价131
• 6.4 制动回馈策略设计(后驱)131-137
• 6.4.1 并联制动策略 RP1132-133
• 6.4.2 并联制动策略 RP2133
• 6.4.3 串联制动策略 RS1133-135
• 6.4.4 串联制动策略 RS2135-137
• 6.5 制动回馈策略设计(前驱)137-141
• 6.5.1 并联制动策略 FP1138
• 6.5.2 最优回馈效率的串联制动策略 FS1138-139
• 6.5.3 兼顾制动效能的串联制动策略 FS2139-140
• 6.5.4 载荷分配的影响140-141
• 6.6 策略综合评价与对比141-145
• 6.6.1 后驱方案141-142
• 6.6.2 前驱方案142-144
• 6.6.3 综合对比144-145
• 6.7 本章小结145-147
• 第7章 动力系统平台开发与试验147-177
• 7.1 本章引言147
• 7.2 动力系统平台开发147-152
• 7.2.1 动力控制系统结构148-149
• 7.2.2 TTCAN 网络协议结构149
• 7.2.3 整车控制算法逻辑结构149-150
• 7.2.4 软件在环仿真平台150-151
• 7.2.5 MATLAB Simulink 自动代码生成151-152
• 7.2.6 远程监控系统152
• 7.3 测功机台架试验与转鼓试验152-159
• 7.3.1 动力系统参数优化设计验证155-157
• 7.3.2 制动回馈策略优化设计验证157-159
• 7.4 P&G 驾驶策略优化验证159-175
• 7.4.1 动力系统模型修正160-164
• 7.4.2 能量流仿真分析164-168
• 7.4.3 P&G 策略的参数分析168-172
• 7.4.4 转鼓试验验证172-175
• 7.5 本章小结175-177
• 第8章 总结与展望177-182
• 8.1 论文工作总结177-180
• 8.2 展望与建议180-182
• 参考文献182-196
• 致谢196-198
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果198-199

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