基于出行特征的插电式混合动力汽车能耗评价与优化

【摘要】：汽车的电驱动化已成为当今汽车发展的一个重要趋势。插电式混合动力汽车（PHEV）作为一种典型的纯电驱动汽车正受到越来越广泛地关注。但现有的PHEV产品在选型上有着较大的差异，比如丰田，福特和通用分别选择了10英里、20英里和40英里作为其产品的纯电续驶里程。究竟哪一种PHEV最适合在中国推广？本文围绕这一主题，针对PHEV面临的三个特殊问题展开研究。 针对PHEV运行过程存在电量下降和电量维持两个阶段的特点，本文研究改进了其两阶段能耗的综合评价方法。首先，通过对中美PHEV能耗评价方法的对比研究，明确了我国现有的评价体系中对两阶段能耗的加权方法欠妥，本文另选了利用因子加权法对PHEV的两阶段能耗进行加权。为此，在数据上，通过建立北京市乘用车出行特征数据库，获得其出行里程分布特征；在方法上，首次提出了基于出行里程分布函数计算利用因子曲线的方法。这些成果使得出的PHEV能耗评价结果更好地反映PHEV在实际使用过程中的能耗情况。 针对PHEV可外接充电的特点，本文通过优化能量管理策略解决了PHEV外充电能优化利用的问题。针对出行里程已知的情况，提出了可用于实时控制的近似极值原理能量管理策略（A-PMP）。该策略的核心是对发动机瞬时油耗曲线进行分段线性拟合。使用该策略可使PHEV比传统的“纯电动-电量维持”策略（AECS）节油6.96%。针对出行里程未知的情况，首次提出了以平均油耗作为优化目标的里程自适应最优控制能量管理策略（RADOC）。该策略首先根据用户的出行历史数据得到其出行特征，然后通过利用因子加权油耗表示平均油耗，并以此作为RADOC策略的优化目标，从而使得用户若干次出行后得到的平均油耗最低。采用RADOC策略可以使PHEV的平均油耗比采用AECS策略下降0.10%-4.07%。 针对PHEV增大电池容量的特点，本文通过优化电池选型匹配解决了PHEV电池容量优化选择的问题。本研究采用了比较PHEV总拥有成本（TCO）的思路来优化PHEV的电池容量，为此首先搭建了PHEV总拥有成本模型。该模型将PHEV的成本表示为逐年的现金流，并且将动力系统仿真平台、最优能量管理策略、出行特征数据库、电池衰退测试数据等多个领域的研究结果集成到该模型中。使用该TCO模型针对北京市出行特征进行分析的结果表明，最适宜在北京市推广的PHEV电池容量为6kW·h-8kW·h。 【关键词】：插电式混合动力 能耗 优化 能量管理 成本
【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】：U469.7
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-15
• 第1章 引言15-34
• 1.1 选题背景与意义15-16
• 1.2 研究课题的提出16-18
• 1.3 国内外相关研究现状18-32
• 1.3.1 车辆出行特征研究现状18-22
• 1.3.2 能量管理策略研究现状22-30
• 1.3.3 电池容量优化研究现状30-32
• 1.4 本文研究内容与结构32-34
• 第2章 PHEV 能耗评价方法研究34-50
• 2.1 能耗评价体系34-38
• 2.1.1 美国能耗评价体系34-37
• 2.1.2 中国能耗评价体系37
• 2.1.3 PHEV 能耗评价方法框架37-38
• 2.2 车辆测试方法38-46
• 2.2.1 测试工况38-40
• 2.2.2 两阶段判定40-42
• 2.2.3 续驶里程测试42-43
• 2.2.4 燃油消耗测试43-44
• 2.2.5 电能消耗测试44-46
• 2.3 指标计算方法46-49
• 2.3.1 人工选择模式的加权46-47
• 2.3.2 两阶段的加权47-48
• 2.3.3 不同工况的加权48-49
• 2.3.4 油耗电耗的加权49
• 2.4 本章小结49-50
• 第3章 北京市乘用车出行特征研究50-69
• 3.1 乘用车出行特征数据库50-55
• 3.1.1 基于 GPS 的数据采集流程50-51
• 3.1.2 数据库结构51-53
• 3.1.3 样本特征53-55
• 3.2 北京市乘用车出行特征55-59
• 3.2.1 出行里程调研结果55-57
• 3.2.2 出行里程分布拟合57-59
• 3.3 基于里程分布的利用因子计算方法59-68
• 3.3.1 出行里程对油耗的影响59-61
• 3.3.2 基于里程分布方法的推导61-63
• 3.3.3 与美国标准对标验证63-65
• 3.3.4 典型里程分布与利用因子曲线65-68
• 3.4 本章小结68-69
• 第4章 典型 PHEV 构型分析及建模69-109
• 4.1 典型 PHEV 动力系统构型解析69-81
• 4.1.1 串联式构型解析70-71
• 4.1.2 并联式构型解析71-73
• 4.1.3 混联式构型解析73-77
• 4.1.4 构型仿真对比77-81
• 4.2 通用 Volt 动力系统道路测试81-93
• 4.2.1 Volt 动力系统基本结构81-85
• 4.2.2 测试设备与方案85-88
• 4.2.3 动力模式测试结果88-93
• 4.3 并联 PHEV 动力系统建模93-107
• 4.3.1 动力系统选型93-95
• 4.3.2 动力系统部件模型95-101
• 4.3.3 基准控制策略101-103
• 4.3.4 Simulink 模型103-105
• 4.3.5 仿真结果105-107
• 4.4 本章小结107-109
• 第5章 基于已知里程的 A-PMP 能量管理策略研究109-142
• 5.1 基于极值原理的 PMP 策略110-113
• 5.1.1 优化问题建模110-111
• 5.1.2 PMP 策略111-113
• 5.2 A-PMP 策略113-123
• 5.2.1 PMP 优化结果特点113-115
• 5.2.2 汉密尔顿算子的分段线性拟合115-117
• 5.2.3 发动机启停优化控制117-119
• 5.2.4 汉密尔顿算子的优化119-121
• 5.2.5 A-PMP 策略控制流程图121-123
• 5.3 结果与讨论123-132
• 5.3.1 结果比较123-125
• 5.3.2 能流图对比分析125-128
• 5.3.3 分段线性拟合分析128-130
• 5.3.4 不同转矩需求分析130-132
• 5.4 硬件在环实验验证132-141
• 5.4.1 实验设计132-133
• 5.4.2 CAN 协议制定133-134
• 5.4.3 模型调整134-138
• 5.4.4 实验结果138-141
• 5.5 本章小结141-142
• 第6章 基于未知里程的 RADOC 能量管理策略研究142-158
• 6.1 利用因子加权油耗142-144
• 6.2 优化问题建模及求解144-149
• 6.2.1 出行特征与整车模型144-145
• 6.2.2 动态规划建模145-148
• 6.2.3 优化结果148-149
• 6.3 情景分析149-157
• 6.3.1 出行里程的影响150-153
• 6.3.2 电池容量的影响153-155
• 6.3.3 驾驶循环的影响155-157
• 6.4 本章小结157-158
• 第7章 TCO 模型与电池容量优化158-183
• 7.1 PHEV 全寿命成本模型158-164
• 7.1.1 模型总览158-160
• 7.1.2 电池购置成本160
• 7.1.3 燃油使用成本160-161
• 7.1.4 电能使用成本161
• 7.1.5 回馈成本161-163
• 7.1.6 支撑模型与数据库163-164
• 7.2 电池容量优化结果164-169
• 7.3 情景分析169-182
• 7.3.1 参数敏感性分析169-172
• 7.3.2 北京与美国情景对比172-173
• 7.3.3 补贴政策影响173-176
• 7.3.4 电池种类影响176-182
• 7.4 本章小结182-183
• 第8章 结论183-187
• 参考文献187-198
• 致谢198-200
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果200-201

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