CN109060015A - 一种纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置及其工作方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置及其工作方法，以使用任意工况下的测试数据对纯电动汽车能耗进行检测和评价，并通过数据分析和控制装置控制能有效的降低能耗，本发明还运用优化的汽车剩余SOC计算方法，道路能耗模型和能耗最优路径规划算法，使运算结果更加准确，提高了车辆能耗检测的客观性和可靠性，并且本发明的检测方法既简单又方便，可广泛应用于检测各类纯电动车在采取节能措施前后的能耗以及在采取节能措施后的节能率。随着大数据和车联网技术的发展，这种纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的方法具有更加广泛的应用前景，另外，对防止在纯电动汽车能耗测试中的作弊行为具有重要意义。

Description

一种纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置及其工作 方法

技术领域：

本发明涉及一种纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置及其工作方法，其属于汽车能耗评价方法领域。

背景技术：

目前，新能源汽车的制造和应用还处于起步阶段，尽管如此，国家仍加大力度推进新能源汽车的研发和市场推广。在国务院颁发的《节能与新能源汽车产业发展规划(2012-2020年)》中，计划到2015年，纯电动汽车和插电式混合动力汽车累计产销量力争达到50万辆，2020年累计产销量超过500万辆。

在能耗要求方面，按照《节能与新能源汽车产业发展规划(2012-2020年)》和《乘用车燃料消耗量限值》国标的要求，到2020年每百公里的耗油量为4.5升，这意味着，到2020年新车百公里平均油耗则要下降超过40％，除小排量汽油车外，所有车企的大部分产品都必须是混合动力汽车或者电动汽车才能满足目标要求。

新能源汽车的应用前景十分广阔，但也有动力电池能量密度低，使用寿命短等问题，动力电池性能除了和电池模组有关外，和整车能耗也有着密切关系。尤其是电池模块质量不太理想的条件下，能耗检测所能发挥的作用则更为明显。

目前，现有的车辆能耗测试方法仅能进行理论能耗和节能率的测定，所检测的结果准确性极低。从而失去了车辆能耗测试的真正意义。且由于纯电动汽车能耗构成的复杂性，以单一的指标(SOC)来衡量电能消耗难以准确表达能耗状况以及节能状况。

中国国内法规采用工况法和等速法对能耗进行测试和评价，美国对传统的工况法进行了改进，称为EPA五工况法，包括典型城市工况、典型高速工况、激进驾驶工况、冷启动工况和空调测试工况。这些工况随然相对全面的体现了电动汽车能耗水平，但由于实际行驶工况几乎不能和任何一个测试工况完全一致，所以这种测试方法只能粗略预测不同行驶工况下的能耗，无法对实际行驶过程进行测试。

发明内容：

本发明是为了解决上述现有技术存在的问题而提供一种纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置及其工作方法，这种测试方法适用于纯电动汽车，包括商用车和乘用车。

本发明采用如下技术方案：一种纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置，包括车载数据采集装置、车载控制装置和中央处理器，所述车载数据采集装置包括电能耗采集模块、空调数据采集模块和行车数据采集模块；所述车载控制装置包括数据存储模块、微处理器和无线通信模块；所述中央处理器包含有计算模块和道路能耗模型模块，用于计算车载数据采集装置采集的数据和对车载控制装置发出指令，所述电能耗采集模块包含电压传感器和电流传感器，用来检测电机和整车总能耗；所述空调数据采集模块包含风速传感器、温度传感器、气压传感器、光照强度传感器、湿度传感器和制冷剂液体流量传感器；所述行车数据采集模块包含加速传感器、坡度传感器、转向角传感器、车速传感器和制动踏板传感器；在汽车驾驶室装有汽车仪表显示模块、声音提示模块和驾驶模式切换开关。

本发明还采用如下技术方案：一种纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置的工作方法，步骤如下：

步骤一：车载数据采集装置通过CAN总线的方式将采集的数据发送给车载控制装置，数据保存在车载控制装置的数据存储模块中，之后进行压缩和加密，再通过车载控制装置的无线通信模块将压缩加密后的数据发送给后台的中央处理器；

步骤二：中央处理器在接收到数据后进行解压和解密，之后进行计算处理；

步骤三：中央处理器将计算后的汽车剩余SOC、剩余续航里程和最优路径规划发送给车载控制装置中的无线通信模块，之后在汽车仪表显示模块上显示。

进一步地，步骤三中，汽车剩余SOC的计算方法为：

用电池的荷电状态SOC来反映电池的剩余电量状况，其定义为电池的剩余电量和电池容量的比值，设电池经过t时间段放出的电量为Q，电池的实际总容量为C，则公式为：

根据电学原理，通过一导体的瞬时电流等于流过导体的电量增量与时间增量之比，即电量就是电流的积分，公式如下：

假如放电是从0时刻开始的，上式用积分定义来表示，即

对电流的模拟信号进行A/D转换，即要对模拟信号i(t)进行抽样变成离散信号，模拟信号离散化的关键是选取合适的抽样间隔或抽样频率，根据抽样定理选取Δt≤100ms即保证离散信号携带模拟信号的全部信息，由于i(t)的变化近似为直线，同时考虑到A/D转换器的转换速率，认为Δt取100ms比较合适。这样式(3)就变成

式(4)是一个可实际操作的公式，每隔100ms对i(t)进行一次检测，并将样值保存起来，然后每隔一段时间进行一次累加，从而求出在一段时间内充入电池的电量或流出电池的电量，已知电池的额定总电量Q₁,则通过式(4)可以得到任意时刻电池已经释放的电量q(t)，那么剩余电量可定义为

该式表示剩余电量占总电量的百分比，式中k是一个比例系数，其大小与电池的放电率、电池温度、电池的新旧程度、记忆效应、充电效率因素有关。

本发明具有如下有益效果：本方法可以使用任意工况下的测试数据对纯电动汽车能耗进行检测和评价，并通过数据分析和控制装置控制能有效的降低能耗，本发明还运用优化的汽车剩余SOC计算方法，道路能耗模型和能耗最优路径规划算法，使运算结果更加准确，提高了车辆能耗检测的客观性和可靠性，并且本发明的检测方法既简单又方便，可广泛应用于检测各类纯电动车在采取节能措施前后的能耗以及在采取节能措施后的节能率。随着大数据和车联网技术的发展，这种纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的方法具有更加广泛的应用前景，另外，对防止在纯电动汽车能耗测试中的作弊行为具有重要意义。

附图说明：

图1为本发明中所使用的能耗仪接线示意图；

图2为本发明纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置的结构示意图。

其中：

1、动力电池组，2、车载控制装置，3、电机，4、轮胎，5、主减速器，6、电机控制器，7、高压配电箱，8、其他负载，9、风速传感器，10、温度传感器，11、气压传感器，12、湿度传感器，13、加速传感器，14、坡度传感器，15、车速传感器，16、行车数据采集模块，17、电压传感器，18、电能耗采集模块，19、空调数据采集模块，20、制冷剂液体流量传感器，21、光照强度传感器，22、转向角传感器，23、制动踏板传感器，24、电流传感器，25、中央处理器，26、车载控制装置，27、微处理器，28、数据存储模块，29、无线通信模块，30、声音提示模块，31、汽车仪表显示模块，32、降低能耗，33、提示驾驶模式切换，34、最佳节能路径，35、剩余SOC，36、续航里程，37、空调装置，38、加热装置，39、转向泵。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

本发明纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置包括车载数据采集装置、车载控制装置和中央处理器，车载数据采集装置包括电能耗采集模块18、空调数据采集模块19和行车数据采集模块16；车载控制装置包括数据存储模块28、微处理器27和无线通信模块29；中央处理器包含有计算模块和道路能耗模型模块，用于计算车载数据采集装置采集的数据和对车载控制装置发出指令。电能耗采集模块包含电压传感器17和电流传感器24，用来检测电机和整车总能耗；空调数据采集模块19包含风速传感器9、温度传感器10、气压传感器11、光照强度传感器21、湿度传感器12和制冷剂液体流量传感器20；行车数据采集模块16包含加速传感器13、坡度传感器14、转向角传感器22、车速传感器和制动踏板传感器23。在汽车驾驶室装有汽车仪表显示模块31、声音提示模块30和驾驶模式切换开关。

本发明纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置的工作方法步骤和条件如下：

车载数据采集装置在采集车载数据时，要求等间隔采样，1HZ≤采样频率≤100Hz，数据无中断且全过程时间≥20分钟；所述风速传感器、温度传感器、气压传感器、光照强度传感器、湿度传感器和制冷剂液体流量传感器分别用来获取车外环境的风速、车内外环境的温度、车外环境的气压、车外环境的光照强度、车内环境的湿度和空调制冷剂液体的流量。所述加速传感器、坡度传感器、转向角传感器、车速传感器和制动踏板传感器分别用来获取汽车当前的加速度、坡度、转向角度、车速和制动情况。所述电压传感器和电流传感器均为霍尔传感器，将电压传感器和电流传感器安装在高压配电柜的直流母线端，用来测量整车总能耗，将电压传感器和电流传感器安装在电机控制器直流母线端，用来测量电驱系统的总能耗。用整车总能耗减去电驱系统的总能耗即为其余负载的总能耗。

车载数据采集装置通过CAN总线的方式将采集的数据发送给车载控制装置，数据保存在车载控制装置的数据存储模块中，之后进行压缩和加密，再通过车载控制装置的无线通信模块将压缩加密后的数据发送给后台的中央处理器，中央处理器在接收到数据后进行解压和解密，之后进行计算处理。中央处理器将计算后的汽车剩余SOC、剩余续航里程和最优路径规划发送给车载控制装置中的无线通信模块，之后在汽车仪表显示模块上显示。这里需要说明的是，车载控制装置中的微处理器也会计算出汽车剩余SOC，需要将中央处理器计算后的汽车剩余SOC和车载控制装置中微处理器计算出汽车剩余SOC进行对比，若两者误差较小，则将结果显示在汽车仪表显示模块上，若两者误差较大，则返回车载控制装置中的微处理器重新计算。车载控制装置根据剩余的SOC值会通过声音提示模块提醒驾驶员切换驾驶模式，所述驾驶模式包括运动模式、普通模式和节能模式。所述最优路径规划是根据动态交通信息发布平台和中央处理器中的道路能耗模型综合考虑的。同时当SOC小于30％时，车载控制装置会控制空调装置减小能耗且关闭加热装置和转向泵，只有当转向角传感器检测到有大于±30度转向角时，转向泵才开始工作，否则转向泵停止工作。所述空调装置具有调节车辆内空气的温度、湿度以及清洁度的功能。所述加热装置包括座椅加热器、后挡风玻璃加热装置、雨刷喷嘴加热装置、反光镜加热装置、方向盘加热装置、前挡风玻璃加热装置。

进一步，作为优选，所述汽车剩余SOC的计算方法为：

通常用电池的荷电状态SOC来反映电池的剩余电量状况，其定义为电池的剩余电量和电池容量的比值，设电池经过t时间段放出的电量为Q，电池的实际总容量为C，则公式为：

但通常电池总容量C(也就是有效容量)不是一个常数，它是会随着电池放电率的变化而变化的。本发明正是基于上述不足，提出一种可以应用于实际工程的剩余电量算法，并利用车载控制装置中的微处理器加以实现。

根据电学原理，通过一导体的瞬时电流等于流过导体的电量增量与时间增量之比，那么电量就是电流的积分，公式如下：

假如放电是从0时刻开始的，上式用积分定义来表示，即

对于蓄电池而言，根据能量守恒定律，理想情况下电池放电时输出的电量应该等于充电时充入电池的电量，所以，理论上只要测得电池的充电电流和充电时间就可以知道电池的实际容量或电量，再测得电池的放电电流和放电时间就可得到电池输出的电量，用实际容量减去放电电量就可算出电池剩余电量。根据电流的变化特性，电池工作电流i(t)是一个随机信号，直接利用式(2)计算电量难以实现，但i(t)变化速度相对较慢的特点提供了一个近似计算电量的可能途径。

因此，需要对电流的模拟信号进行A/D转换，也就是要对模拟信号i(t)进行抽样变成离散信号。模拟信号离散化的关键是选取合适的抽样间隔(或抽样频率)。根据抽样定理选取Δt≤100ms即可以保证离散信号携带模拟信号的全部信息。由于i(t)的变化近似为直线，同时考虑到A/D转换器的转换速率，认为Δt取100ms比较合适。这样式(3)就变成

式(4)是一个可实际操作的公式，可以每隔100ms对i(t)进行一次检测，并将样值保存起来，然后每隔一段时间(比如1s或者10s)进行一次累加，从而可以求出在一段时间内充入电池的电量或流出电池的电量。如果已知电池的额定总电量Q₁,则通过式(4)可以得到任意时刻电池已经释放的电量q(t)，那么剩余电量可定义为

该式表示剩余电量占总电量的百分比。式中k是一个比例系数，其大小与电池的放电率、电池温度、电池的新旧程度、记忆效应、充电效率等因素有关。

进一步，作为优选，所述道路能耗模型的建立是通过以下方式实现的：

评价电动汽车能耗水平的模型一般分为两类：一类为宏观能耗计算模型；另一类为微观能耗计算模型。它们的主要区别在于计算能耗的方法和时间尺度不同。宏观能耗计算模型主要是采用调查和统计的方法，通过采集和统计能耗数据得出一段时间内的汽车平均能耗数值，时间尺度通常为月或者年。微观能耗计算模型主要是根据整车在具体道路上运行的特征数据进行瞬时能耗计算，时间尺度一般为秒、分或者小时。微观能耗模型主要又分为两种：一种是通过拟合方法建立汽车运行状态与能耗之间的关系；另一种是通过整车动力学分析建立整车瞬时运行状态与能耗的关系。

已有的瞬时能耗计算模型是基于速度时间序列建立的，是根据电动汽车运行状态的速度时间序列来计算能耗的。这种方法需要逐点计算能耗，通过累加单个数据点的能耗值，最后得到总能耗，不足之处是计算时间较长，无法满足电动汽车能耗实时计算的需求。

为解决上述不足，本发明将汽车运行工况的速度时间序列进行一定的处理得到相关的加速度时间序列，然后将速度、加速度数据进行离散化处理，计算每一段数据点的速度、加速度状态对应的概率，就得到一个VA概率分布矩阵，利用VA概率分布矩阵的统计平均替代速度时间序列的时间平均来用于车辆能耗的计算，这样可以解决已有能耗计算模型在进行大数据量计算时效率低的缺点。

令速度时间序列中数据样本的个数为n，VA概率矩阵为C_M×N，总功率等于每个速度状态点所求得的功率之和，即：

能耗E_t(kWh)为:

当驱动力大于或等于零时，汽车处于加速或匀速驱动状态，则驱动能耗为：

当驱动力小于零时，汽车处于减速制动状态，则制动能耗为：

行驶过程中电动汽车附件能耗为：

综合电动汽车驱动能耗、制动能耗和整车附件能耗，电动汽车在行驶过程中的总能耗可根据下式计算：

E_tal＝E_t/η_mη-E_bη_b+E_a (11)

其中，η_m为电动汽车传动系统机械传动效率；η为电动效率，可以根据效率MAP图插值获得；η_b为电动汽车制动能量回收效率。

进一步，作为优选，所述电动车能耗最优路径规划是基于改进A^*算法进行的，A^*算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。算法采用启发式函数来寻找距离起点具有最小代价的终点，对于节点n的估计函数的一般形式为：

f(n)＝g(n)+h(n) (12)

其中，g(n)是起始节点到当前节点的实际代价

h(n)是当前节点到目标节点的预估代价

估价函数f(n)的作用是估计Open表中各节点的重要性程度，决定它们在Open表中的次序。g(n)决定搜索的横向趋势，它有利于搜索的完备性，但影响搜索的效率。预估代价h(n)是启发式函数，用于指导搜索朝着最有希望的方向前进，估计值与实际值越接近，估价函数取得就越好，使得搜索过程中展开的节点数尽量小，从而提高搜索效率。

所述改进A^*算法是根据车辆运行时的能耗，考虑到能量损失和回收等因素，建立了运行能耗函数，设计了新的启发式能耗预估代价对A^*算法进行改进。

启发式预估代价定义如下所示：

h(u,t)＝η₃(h_r(u,t)+h_t(u,t)+h_b(u,t)) (13)

通过启发式预估代价式，可以找到从起点到终点的最小能耗路径。

当车辆出发时，首先利用改进A^*算法得到起点到终点的最小能耗路径，并记能耗为E，J为电池的充电电量，比较E和J的关系。

(1)若E≤J，则车辆就按照规划路径行驶。

(2)若E＞J，则说明电池目前的电量不能支持车辆沿规划路径行驶到终点，需要重新规划路径，此时车辆需要先行驶到一个可达的充电站进行充电，然后再行驶到终点。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置，其特征在于：包括车载数据采集装置、车载控制装置和中央处理器，所述车载数据采集装置包括电能耗采集模块(18)、空调数据采集模块(19)和行车数据采集模块(16)；所述车载控制装置包括数据存储模块(28)、微处理器(27)和无线通信模块(29)；所述中央处理器包含有计算模块和道路能耗模型模块，用于计算车载数据采集装置采集的数据和对车载控制装置发出指令，所述电能耗采集模块包含电压传感器(17)和电流传感器(24)，用来检测电机和整车总能耗；所述空调数据采集模块(19)包含风速传感器(9)、温度传感器(10)、气压传感器(11)、光照强度传感器(21)、湿度传感器(12)和制冷剂液体流量传感器(20)；所述行车数据采集模块(16)包含加速传感器(13)、坡度传感器(14)、转向角传感器(22)、车速传感器和制动踏板传感器(23)；在汽车驾驶室装有汽车仪表显示模块(31)、声音提示模块(30)和驾驶模式切换开关。

2.一种纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置的工作方法，其特征在于：步骤如下：

步骤一：车载数据采集装置通过CAN总线的方式将采集的数据发送给车载控制装置，数据保存在车载控制装置的数据存储模块中，之后进行压缩和加密，再通过车载控制装置的无线通信模块将压缩加密后的数据发送给后台的中央处理器；

步骤二：中央处理器在接收到数据后进行解压和解密，之后进行计算处理；

步骤三：中央处理器将计算后的汽车剩余SOC、剩余续航里程和最优路径规划发送给车载控制装置中的无线通信模块，之后在汽车仪表显示模块上显示。

3.如权利要求2所述的纯电动汽车能耗检测、评价和降低能耗的装置的工作方法，其特征在于：步骤三中

汽车剩余SOC的计算方法为：

用电池的荷电状态SOC来反映电池的剩余电量状况，其定义为电池的剩余电量和电池容量的比值，设电池经过t时间段放出的电量为Q，电池的实际总容量为C，则公式为：

根据电学原理，通过一导体的瞬时电流等于流过导体的电量增量与时间增量之比，即电量就是电流的积分，公式如下：

假如放电是从0时刻开始的，上式用积分定义来表示，即

对电流的模拟信号进行A/D转换，即要对模拟信号i(t)进行抽样变成离散信号，模拟信号离散化的关键是选取合适的抽样间隔或抽样频率，根据抽样定理选取Δt≤100ms即保证离散信号携带模拟信号的全部信息，由于i(t)的变化近似为直线，同时考虑到A/D转换器的转换速率，认为Δt取100ms比较合适。这样式(3)就变成

式(4)是一个可实际操作的公式，每隔100ms对i(t)进行一次检测，并将样值保存起来，然后每隔一段时间进行一次累加，从而求出在一段时间内充入电池的电量或流出电池的电量，已知电池的额定总电量Q₁,则通过式(4)可以得到任意时刻电池已经释放的电量q(t)，那么剩余电量可定义为

该式表示剩余电量占总电量的百分比，式中k是一个比例系数，其大小与电池的放电率、电池温度、电池的新旧程度、记忆效应、充电效率因素有关。