基于出行特征的插电式混合动力汽车能耗评价与优化

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。