CN113085832A - 一种增程式混合动力车辆能量管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种增程式混合动力车辆能量管理方法，该方法包括根据欲分析车辆信息对车辆远程监控数据进行提取分析，获取相应实车运行数据；根据实车运行数据确定车辆集中出现的路线，并在车辆集中出现的路线中选取具有代表性的路线作为路谱提取对象；在路谱提取对象上选取采样点，得到实际路谱信息；计算不同载荷区间的整车平均需求功率；将整车平均需求功率点映射至增程器最优能耗曲线上，确定增程器在整车不同载荷下所对应的控制策略；根据车辆配置信息搭建整车性能仿真模型，对增程器控制策略进行仿真，选出整车能耗最低的增程器控制策略。本发明能够降低增程式混合动力车辆的能耗，有效提高整车能量利用率。

Description

一种增程式混合动力车辆能量管理方法
技术领域
本发明属于新能源汽车技术领域，尤其涉及一种增程式混合动力车辆能量管理方法。
背景技术
纯电驱动车辆因其具有更好的加速性、操控灵活性、经济性和环保性能而受到很多消费者的青睐，但由于里程焦虑和充电速度的影响，纯电动车辆使用范围受到一定限制。对于一些对车辆续驶里程有严格要求的使用场景，当前动力电池的能量密度和使用成本尚不能满足实际使用需求，而增程式混合动力驱动形式则是一种较好的解决方案。
对于增程式混合动力车辆而言，增程器的能量管理方法和控制策略设计直接影响到整车的能耗表现，是设计研发的一个关键所在。确定发动机的工作点，使其更多时间工作在高效区，是增程式混合动力整车能量管理需解决的核心问题。
早期增程器的最优工作点是工程师根据自身开发经验通过功率-速度特性曲线直接确定，这种方式简单易行但是控制精度不高，而且没有充足的理论指导数据可作验证。基于成本函数的混合动力车辆最优能量管理策略考虑的影响因素比较多，计算精确度高，但是计算过程复杂，实用性较差。因此，现阶段实际应用中通常采用的方法是先将发动机的万有特性MAP和ISG电机的效率MAP数据合成，得到增程器系统的工作效率MAP和最优能耗曲线，采用整车性能仿真软件对典型行驶循环路谱进行仿真，最终确定增程器的最优能量管理策略。这种方法存在的问题是仿真中所使用的典型行驶循环路谱与实车的运行状态可能存在较大差距，不准确的路谱数据会给增程式混合动力车辆能量管理策略的设计引入较大的误差。对于一些行驶区域及路线较为固定的车辆，典型路谱无法反应车辆真实的运行情况。因此，通过对现有运营车辆进行大数据分析，获得能够反应车辆真实运行情况的路谱数据，对于实现增程式混合动力车辆的能量管理具有重要的意义。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提出了一种增程式混合动力车辆能量管理方法。
具体通过以下技术方案来实现：
一种增程式混合动力车辆能量管理方法，其特征在于：包括：
根据欲分析车辆信息对车辆远程监控数据进行提取分析，获取相应实车运行数据；
根据所述实车运行数据确定车辆集中出现的路线，并在车辆集中出现的路线中选取具有代表性的路线作为路谱提取对象；
在所述路谱提取对象上选取采样点，计算瞬时车速平均值，并得到实际路谱信息；
根据实际路谱信息，计算不同载荷区间整车平均需求功率；
将所述整车平均需求功率点映射至增程器最优能耗曲线上，确定增程器在整车不同载荷下所对应的控制策略；
根据车辆配置信息搭建整车性能仿真模型，采用所提取的不同实车路谱数据对所述增程器控制策略进行仿真，选出整车能耗最低的增程器控制策略。
可选的，所述根据欲分析车辆信息对车辆远程监控数据进行提取分析，获取相应实车运行数据，包括：
确定欲分析车辆的数量、类型、行驶区域和行驶时间段；
获取所需分析车辆对应的远程监控数据，其中，所述监控数据量由车辆数量和所分析的行驶时间段确定；
对监控数据进行解析，获取实车运行数据，其中，所述车辆类型由车辆公告号和所监控车辆信息确定，所述车辆行驶区域由所监控车辆位置数据中的经纬度确定，所述行驶时间段由所监控数据中的时间帧解析获得；车速要求由所监控数据中整车数据定义中车速所在数据帧进行解析获取。
可选的，根据所述实车运行数据确定车辆集中出现的路线，并在车辆集中出现的路线中选取具有代表性的路线作为路谱提取对象，包括：
以经纬度为车辆的位置信息，统计每个经纬度所确定位置对应车辆出现的次数；
基于高德地图API绘制车辆运行热力图和迁移图；
根据实际需求在所绘热力图和迁移图中，选取具有代表性的路线作为路谱提取对象。
可选的，所述控制策略包括单点控制策略、多点控制策略和功率跟随控制策略。
可选的，所述增程器最优能耗曲线由发动机万有特性MAP和ISG电机效率MAP确定。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
(1)本发明增程器的输出功率是根据实车大数据分析所得典型路谱确定，而不是根据国标定义的典型路谱，因此具有更好的适用性。
(2)本发明仿真采用路谱为运营车辆的实车数据所得路谱，与车辆实际运行场景更为接近，整车仿真结果更符合车辆实际运行情况。
(3)本发明所得增程式混合动力车辆能量管理方法可操作性强，具有较强的实用性。
附图说明
图1为本申请提供的一种增程式混合动力车辆能量管理方法的流程示意图；
图2为本申请提供的一种实车运行数据的获取方法的流程示意图；
图3为本申请提供的一种实车路谱数据提取方法的流程示意图；
图4为车辆运行的热力图；
图5为车辆运行的迁移图；
图6为本申请提供的根据实际需求选取的具有代表性的车辆行驶路线图；
图7为本申请提供的根据实际需求选取的具有代表性的车辆工况路谱信息图；
图8为本申请提供的根据车辆实际运行路谱所提取的增程器最优工作点；
图9为本申请提供的整车性能仿真分析模型示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
图1为本申请提供的一种增程式混合动力车辆能量管理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
步骤S101：根据欲分析车辆信息对车辆远程监控数据进行提取分析，获取相应实车运行数据；
步骤S102：根据所述实车运行数据确定车辆集中出现的路线，并在车辆集中出现的路线中选取具有代表性的路线作为路谱提取对象；
步骤S103：在所述路谱提取对象上选取采样点，计算瞬时车速平均值，并得到实际路谱信息；
步骤S104：根据实际路谱信息，计算不同载荷区间整车平均需求功率；
步骤S105：将所述整车平均需求功率点映射至增程器最优能耗曲线上，确定增程器在整车不同载荷下所对应的控制策略；
步骤S106：根据车辆配置信息搭建整车性能仿真模型，采用所提取的不同实车路谱数据对所述增程器控制策略进行仿真，对比不同工况下的整车能耗，选出整车能耗最低的增程器控制策略。
其中，步骤S103在所述路谱提取对象上选取采样点，计算瞬时车速平均值，并得到实际路谱信息；可以采用如下方式：
在所选线路上以指定距离(如100m)间隔为采样点，计算所有车辆在该位置上的瞬时车速平均值，画出对应各点的车速序列即为所提取实际路谱信息(如图7所示)。
其中，根据实际路谱数据，计算不同载荷区间整车平均需求功率。计算公式如下：
Figure BDA0002327390800000041
其中，Pave(kW)为整车平均需求功率；T(s)为所选路谱的运行时间；M(kg)为车辆运行质量；f为滚动阻力系数；V(km/h)为实时车速；CD为空气阻力系数；A(m2)为迎风面积；δ为旋转质量换算系数；g为重力加速度；a(m/s2)为车辆加速度。
作为进一步实施方式，所述增程器最优能耗曲线由发动机万有特性MAP和ISG电机效率MAP确定。
作为进一步实施方式，所述控制策略包括单点控制策略(单点控制策略为最优能耗曲线上效率最高点对应的转速、扭矩值点)、多点控制策略(多点控制策略为最优能耗率曲线上选几个点作为增程器的工作点)和功率跟随控制策略(增程器沿着最优效率曲线所确定的工作点工作)。
需要说明的是，将所述整车平均需求功率点映射至增程器最优能耗曲线上时，此需求功率点所对应的转速和转矩值即为增程器的最优工作点，增程器最优工作点是根据整车不同载荷下的平均需求功率和增程器最优工作曲线共同确定；且根据实际需求，针对不同路谱信息，在整车不同载荷情况下，可分别确定出增程器的几个最优工作点和工作曲线。
根据车辆配置信息搭建整车性能仿真模型，采用所提取的不同实车路谱数据对所述增程器控制策略进行仿真，对比不同工况下的整车能耗，选出整车能耗最低的增程器控制策略；具体为对确定的增程器最优工作点和最优工作曲线分别采用整车性能仿真软件进行典型路谱仿真分析，比较增程器在单点控制策略、多点控制策略和功率跟随控制策略下整车的经济性，最终确定增程器的能量管理策略。
作为进一步实施方式，图2为本申请提供的一种实车运行数据的获取方法的流程示意图，如图2所示，根据欲分析车辆信息对车辆远程监控数据进行提取分析，获取相应实车运行数据，该方法具体包括：
步骤201：确定欲分析车辆的数量、类型、行驶区域和行驶时间段；
步骤202：获取所需分析车辆对应的远程监控数据，其中，所述监控数据量由车辆数量和所分析的驶时间段确定；
步骤203：对监控数据进行解析，获取实车运行数据，其中，所述车辆类型由车辆公告号和所监控车辆信息确定，所述车辆行驶区域由所监控车辆位置数据中的经纬度确定，所述行驶时间段由所监控数据中的时间帧解析获得；车速要求由所监控数据中整车数据定义中车速所在数据帧进行解析获取。
下面以具体实例说明以上实车运行数据获取过程：
确定欲分析车辆的数量，类型、行驶区域和行驶时间段，如分析500辆(数量)4.5T纯电动载货车(类型)在西安地区三环范围以内(行驶区域)11月份(行驶时间)的主要运行路线和运行区域。从新能源汽车国家监管平台或所在企业自主监控平台(如陕汽天行健平台)获取所需分析车辆对应的监控数据。数据量由车辆数量和分析时间确定，并按照GB/T32960《电动汽车远程服务与管理系统技术规范第3部分通信协议及数据格式》规定对平台数据进行解析。车辆类型由车辆公告号和监控平台车辆信息确定，车辆行驶区域由平台数据车辆位置数据中的经纬度确定。对应时间条件由平台数据中的时间帧解析获得。车速(大于等于0km/h)要求由平台数据中整车数据定义中车速所在数据帧进行解析获取。
作为进一步实施方式，图3为本申请提供的一种实车路谱数据提取方法的流程示意图，如图3所示，根据所述实车运行数据确定车辆集中出现的路线，并在车辆集中出现的路线中选取具有代表性的路线作为路谱提取对象，该方法具体包括：
步骤301：以经纬度为车辆的位置信息，统计每个经纬度所确定位置对应车辆出现的次数；
步骤302：基于高德地图API绘制车辆运行热力图和迁移图；
步骤303：根据实际需求在所绘热力图和迁移图中，选取具有代表性的路线作为路谱提取对象。
下面以具体实例说明以上实车路谱数据提取过程：
以经纬度为车辆的位置信息，统计每个经纬度所确定位置对应车辆出现的次数count，并基于高德地图API绘制车辆运行热力图和迁移图。根据所绘热力图和迁移图分析车辆集中出现的原因(如附近有物流中心、配送站、充电站等)，根据实际需求选择其中几条线路为路谱提取对象(如图6所选6条线路)。
以上给出的实施例是实现本发明较优的例子，本发明不限于上述实施例。本领域的技术人员根据本发明技术方案的技术特征所做出的任何非本质的添加、替换，均属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种增程式混合动力车辆能量管理方法，其特征在于：包括：
根据欲分析车辆信息对车辆远程监控数据进行提取分析，获取相应实车运行数据；
根据所述实车运行数据确定车辆集中出现的路线，并在车辆集中出现的路线中选取具有代表性的路线作为路谱提取对象；
在所述路谱提取对象上选取采样点，计算瞬时车速平均值，并得到实际路谱信息；
根据实际路谱信息，计算不同载荷区间整车平均需求功率；
将所述整车平均需求功率点映射至增程器最优能耗曲线上，确定增程器在整车不同载荷下所对应的控制策略；
根据车辆配置信息搭建整车性能仿真模型，采用所提取的不同实车路谱数据对所述增程器控制策略进行仿真，选出整车能耗最低的增程器控制策略。
2.根据权利要求1所述的一种增程式混合动力车辆能量管理方法，其特征在于：所述根据欲分析车辆信息对车辆远程监控数据进行提取分析，获取相应实车运行数据，包括：
确定欲分析车辆的数量、类型、行驶区域和行驶时间段；
获取所需分析车辆对应的远程监控数据，其中，所述监控数据量由车辆数量和所分析的驶时间段确定；
对监控数据进行解析，获取实车运行数据，其中，所述车辆类型由车辆公告号和所监控车辆信息确定，所述车辆行驶区域由所监控车辆位置数据中的经纬度确定，所述行驶时间段由所监控数据中的时间帧解析获得；车速要求由所监控数据中整车数据定义中车速所在数据帧进行解析获取。
3.根据权利要求1所述的一种增程式混合动力车辆能量管理方法，其特征在于：根据所述实车运行数据确定车辆集中出现的路线，并在车辆集中出现的路线中选取具有代表性的路线作为路谱提取对象，包括：
以经纬度为车辆的位置信息，统计每个经纬度所确定位置对应车辆出现的次数；
基于高德地图API绘制车辆运行热力图和迁移图；
根据实际需求在所绘热力图和迁移图中，选取具有代表性的路线作为路谱提取对象。
4.根据权利要求1所述的一种增程式混合动力车辆能量管理方法，其特征在于：所述控制策略包括单点控制策略、多点控制策略和功率跟随控制策略。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的一种增程式混合动力车辆能量管理方法，其特征在于：所述增程器最优能耗曲线由发动机万有特性MAP和ISG电机效率MAP确定。
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