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[其他] 增程式混合动力汽车的效率优化新思路

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发表于 2015-8-15 14:43:27 | 显示全部楼层 |阅读模式

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增程式混合动力汽车的效率优化新思路

增程式混合动力汽车的效率优化新思路

        图1 REHV的传动链

        英国Romax科技着眼于效率优化,开发了一种混合动力汽车和电动汽车动力传动系统设计的新思路。
        增程式混合动力汽车(REHV)综合了电动汽车(EV)的经济性和传统内燃机汽车续航能力强的优点,提供了一种拓展EV优势的切实可行的解决方案,能满足车主大部分的日常需求。
        在REHV的传动链(见图1)中,传统内燃机(ICE)和发电机等辅助动力单元(APU)的选用和匹配及其控制都是决定车辆最终效率的根本因素。当然,电池规格也会影响车辆在电力驱动模式下的续航能力,还影响APU发电的存储效率,也必须考虑在内。
       

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        图2 道路载荷谱

        案例研究
        针对一些常见问题,我们需要研究不同的零部件组合对车辆续航能力、增程模式下的高速能力、运行成本和维护保养的影响。
        在此研究中,我们采用的REHV车辆关键参数如下:整车1 370 kg,阻力面积0.828 m2;电动机最大功率60 kW,最大转速10 000 r/min;变速器的传动比为8.0 : 1,辅助系统额定功率500 W;锂离子电池容量20Ah@0.5C,标定电压3.65 V,内部电阻(充放电)4.3 mΩ;传统四缸汽油发动机的怠速转速为850 r/min,最大转速6 000 r/min。
       

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        图3 发动机和发电机的转矩曲线

        图2是用于分析的实际道路载荷谱,它是基于调整过的Artemis cycles生成的,其中城市道路、郊区道路和高速公路的车辆分流比是60 : 30 : 10。以下具体分析APU匹配,并着重介绍Romax优化方法。
        APU匹配
        对于APU匹配,发动机和发电机都会影响APU的效率,如图3所示的几种不同的发动机和发电机的转矩曲线,我们通过他们的不同组合(见表1)的试验,获得相应的APU容量范围以及效率曲线,就可以找到其中的最佳匹配,获得更好的APU效率。
       

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        图4 电池效率曲线

        之后,APU还要和电池进行进一步匹配,采用同样的方法得到最佳组合。表1为此项研究中选用的组合,13.4 kW、27 kW和36.5 kW的APU分别与8 kWh、12 kWh 和16 kWh的电池匹配。图4显示了这几种电池的效率曲线。图5显示了如何用最优控制线来表示良好匹配与最小功率APU的关系。
       

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        Romax优化方法
        对于方案的优化,目前的方法是采用基于时间的仿真来探究设计和控制策略的更改,这种方法不能很好地处理REHV设计变量数值范围,或者不能支持对HEV或EV进行复杂分析以及对能量流进行充分的深入研究。
       

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        图5 具有最优控制线的13.4 kW APU效率

        Romax已经开发出进行传动链布局、零部件设计和控制策略方面的完整系统优化方法。另外,Romax的能量流分析技术能对HEV传动系统的运行和机械损耗进行非常深入的研究。
        Romax优化方法以整个系统的效率最大化为出发点,从具体零部件入手,最终确定APU功率和电池容量的最高效组合。
       

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        图6 可获取工况下的APU效率

        APU控制
        APU控制方面,我们需要决定是在APU效率峰值(APU ηmax)时操作并在需要时增加功率,还是沿着最优操作曲线连续操作;我们还需要选择能量传递到车轮的路径,是直接从APU发电机到电动机,还是通过电池到电动机,因为不同路径的效率不同。
        例如,在低速巡航时,APU可能在APUηmax点运行,驱动车辆并对电池充电。如果瞬时功率需求大于APU在APUηmax点产生的功率,Romax优化策略就会选择增大APU功率的同时降低发电效率,或者用电池来补充APU功率,并降低动力传输效率,因为APU稍后要给电池充电。
       

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        图7 原载荷谱下不同APU策略的运行情况

        根据常规方法和Romax优化策略,我们采取了三套针对每种车辆配置的控制策略(见图6)研究燃油经济性:
        (1)配合电池存储的能量,在APU最佳效率和峰值功率状态下工作;
        (2)Romax优化系统峰值效率控制策略;
        (3)沿着控制线运行,从而避免电池充电,使车辆仅使用直接功率。
       

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        图8  配备16 kWh电池下的燃油经济性结果

        表2的燃油经济性结果显示,所有情况下,策略1均优于策略3,表明利用电池所储能量和与之关联的APU效率能获得比路径效率损耗更大的效率。通过进一步探究平衡发电机和路径效率的机理以获得最佳总体经济性表明,Romax优化策略在绝大多数情况下都优于策略1。
       

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        图7显示了APU输出功率和电池荷电状态(SOC)在策略2和策略3中的变化,这表明Romax优化策略不仅改变APU功率,还探究了电池充电和随后的APU可被关闭等情况。
       

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        图9  策略1下APU的能量损耗

        优化分析和结果
        Romax优化方法可以确定APU功率和电池容量的最高效组合,使整个系统的效率最大化。此外,Romax能量流分析可以告诉我们零部件组合和控制策略之间的功能性能量流变化。
       

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        图10  配备13.4 kW APU状态下的燃油经济性结果

        图8所示为匹配16 kW电池的所有规格APU的燃油经济性结果。可见,策略1在匹配较大规格APU的情况下效率降低,而策略3则得以改进。
        图9是策略1下,16 kW电池匹配两种规格的APU状态下,发动机的能量损耗。较大的APU在APUηmax点附近能作为主导运作,然而较小的APU在很大程度上是为了满足循环功率需求而不得不在峰值功率时运行。
       

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        图11  调整后的载荷谱

        图10为13.4 kW APU匹配规格增大了的电池后的燃油经济性结果。由于电池路径效率得到改善,因此燃油经济性也得到提高。同时,由于能量回收路径效率较高,所以直接动力也有改善。
        策略2是Romax优化策略,虽然这相对所有组合来说可能不是最节油的,因为任何策略的效果都与载荷谱有关,所以尽可能使控制策略设计在最大范围实际工况下都具备鲁棒性显得很重要。不过我们对一个调整过的载荷谱(见图11)进行了燃油经济性仿真,结果显示策略2最节油。原始载荷谱下,策略1和策略2的百公里油耗分别为7.9 L、8.0 L,新的载荷谱下的优化结果分别为7.2 L、7.1 L,燃油经济性明显提高,如图12所示。
       

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        图12  改进载荷谱后不同APU策略的运行情况

        为了说明燃油经济性的改进,图13所示为两种策略的功能性能量传递路径的区别。可以看到,策略2比从油箱到汽车驱动的直接能量流占的比例要大,在使用电池后,还有一个明显的好处就是能量传递路径得到改善,前提是要在能量损耗最小的时候充电或停止充电。
        成本和客户满意度
        车辆成本、实际性能和用户体验对HEV和EV来说都是很重要的因素。我们基于日本市场分别对10%、50%和90%的日常行驶里程,成本模型研究了动力传动系统附加组件成本、EV续航能力和充电频率、增程器模式的经济性、最大速度和加油频率,以及油电混合行驶成本等因素对设计选择的影响。这些参数可以用来研究三年总体拥有成本,作为整车动力传动系统以及电和油的采购成本综合结果。
       

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        图13  改进载荷谱后,策略1和策略2的耗油量变化

        结果显示:
        (1)电池成本明显较高,给廉价电能供应带来负面影响。
        (2)小容量电池搭配中等规格APU能为50%的日常驾驶提供最好的实际体验。然而必须指出的是,这个结果不能排除的影响因素是,在日本市场,50%的驾车者日常行驶路程相对较短。
        进一步的敏感性研究表明,只有电池成本下降50%、燃油价格上涨一倍,EV才能对50%的驾车者有价格成本竞争力。
        进一步的研究
        就目前的结果而言,可能还有必要对发电机做进一步的研究和评估,以更好地改进和完善设计方案,比如燃料电池、涡轮或相同标准下的旋转式发动机。此外,在进行REHV架构选型的时候,还需要额外考虑附属的能量储存设备,比如超级电容或从发动机到变速器的机械能传递路径等。我们将在今后继续研究。
        结论
        本文案例阐述了Romax完整系统优化方法,随着设计和控制问题的复杂化,该方法为用户带来的收益会更明显。总之,HEV和EV对设计提出了更高的要求,相对于传统的基于时域的车辆仿真方法,Romax优化方法更加有效。此外,要为REHV定制最优的实际性能属性,必须继续深入研究,我们希望从主要影响因素中找到某些重点进行研究。通过Romax独特的研究方法,一旦整车标的定义完成,我们就能得到理想的零部件选型和控制策略,进而得到最优效率和满足实际工况的最佳驾驶经验。
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