【视频专栏】智能网联电动汽车节能优化控制研究进展与展望

文摘   科技   2024-04-26 15:32   北京  

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申永鹏, 袁小芳, 赵素娜, 孟步敏, 王耀南. 智能网联电动汽车节能优化控制研究进展与展望. 自动化学报, 2023, 49(12): 2437−2456

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摘要

      提升纯电动汽车整车能效、降低百公里耗电量, 是我国新能源汽车产业发展的重大需求. 智能网联背景下, V2X (Vehicle to everything)网联信息以及激光雷达、毫米波雷达、摄像头、定位及导航装置等各类车载传感器, 为智能网联电动汽车(Connected automated electric vehicle, CAEV)提供了全方位的信息交互、共享和状态感知能力, 赋予了其巨大的节能优化潜力. 针对CAEV节能优化控制问题, 首先从动力电池、电机控制器、驱动电机、传动机构、轮胎和驾驶决策六个环节分析电动汽车的典型损耗特性, 从决策、控制和执行三个层面分析CAEV的能量转换过程及耦合关系, 以及网联信息对CAEV 的节能影响; 然后, 从决策层车速优化、控制层驱动/制动转矩优化控制和执行层电流矢量优化控制三个方面, 对各层的节能优化问题进行阐述, 并重点对国内外研究现状进行归纳分析; 最后, 对决策层、控制层和执行层CAEV节能优化控制的难点以及现有研究工作进行总结, 并对下一步发展趋势进行展望.


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引言

发展以纯电动汽车为主的新能源汽车是我国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路, 是应对气候变化、推动绿色发展的战略举措[1]. 历经多年发展, 我国在电池、电机、电控等新能源汽车核心关键技术方面持续提升, 纯电动汽车产销量不断攀升, 但是续驶里程问题始终是制约纯电动汽车发展的重要因素[2].

延长纯电动汽车续驶里程的两条技术路径分别是: 1)提升单车带电量; 2)提升整车能效, 降低百公里耗电量. 尽管前者可直接增加续驶里程, 但是不可避免地导致了整车质量和成本的增加, 以及电池安全风险的上升[3]. 围绕纯电动汽车能效的提升, 中国汽车工程学会发布的“节能与新能源汽车技术路线图2.0”制定了2025年、2030年和2035年的发展目标, 如图1所示[4]. 国家标准“GB/T 36980-2018电动汽车能量消耗率限值”和“GB/T 18386-2017电动汽车能量消耗率和续驶里程试验方法”分两个阶段给出了不同整车质量车型对应的百公里耗电量限值, 如图2所示[4-5]. 由此可见, 提升纯电动汽车整车能效、降低百公里耗电量, 是我国新能源汽车产业发展的重大需求.


图 1  我国纯电动汽车能耗发展目标

Fig. 1  Energy consumption development goals for China's pure electric vehicles



图 2  纯电动汽车百公里耗电量限值

Fig. 2  100 km power consumption limit for pure electric vehicles


当前, 新一轮科技革命驱动汽车产业加速变革, 能源、互联、智能革命为新能源汽车发展注入了强劲新动能. 立足新阶段, 2020年10月, 国务院印发的“新能源汽车产业发展规划(2021 ~ 2035年)” 指出, 电动化、网联化、智能化是汽车产业的发展潮流和趋势, 并确立了以纯电动汽车、插电式混合动力(含增程式)汽车、燃料电池汽车为“三纵”的整车技术创新链布局, 以动力电池与管理系统、驱动电机与电力电子、网联化与智能化技术为“三横”的关键零部件技术供给体系[1]. 面对“2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的经济社会发展绿色转型目标, 汽车与能源、交通、信息通信等领域有关技术加速融合, “绿色低碳、智能网联”已成为当前新能源汽车产业发展的新特征.

智能网联背景下, 电动汽车不再是单纯的交通工具, 网联信息以及激光雷达、毫米波雷达、摄像头、定位及导航装置等各类车载传感器, 将为车辆提供全方位的信息交互、共享和状态感知能力, 赋予了智能网联电动汽车(Connected automated electric vehicle, CAEV)巨大的节能优化潜力. 复杂道路状况及车辆运行状态下, 如何根据交通状况、信号灯状态、道路状况等网联信息, 并结合车辆传感信息、电驱动系统和动力电池运行状态, 对车辆行驶速度以及电驱动系统进行优化决策与优化控制, 是实现整车能效提升的重要技术路径, 也是当前亟待解决的技术难题. 针对该问题, 本文首先分析了电动汽车能量转换与传递各环节的节能潜力; 然后, 从决策层的车速优化、控制层驱动/制动转矩优化控制和执行层电流矢量优化控制三个方面, 在对各层面的节能优化问题进行阐述的基础上对国内外研究现状进行了综述分析; 最后, 总结了决策层、控制层和执行层CAEV节能优化控制的难点以及现有研究工作的特征, 并对下一步发展趋势进行了展望.


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正文框架

1. CAEV节能潜力分析

  1.1 电动汽车典型损耗

  1.2 CAEV能量转换过程及耦合关系

  1.3 网联信息对CAEV的节能影响

2. 车速优化决策

  2.1 车速优化问题概述

  2.2 应用于不同场景的车速优化决策方法

  2.3 采用不同数学方法的车速优化决策方法

3. 驱动/制动转矩优化控制

  3.1 驱动/制动转矩优化控制问题概述

  3.2 驱动转矩优化控制方法

  3.3 制动转矩优化控制方法

  3.4 多挡传动/CVT及四轮驱动CAEV的转矩优化

4. 电流矢量优化控制

  4.1 电流矢量优化控制问题概述

  4.2 电流矢量优化控制方法

5. 总结与展望


部分文献



[1] 国务院办公厅. 新能源汽车产业发展规划(2021−2035年) [Online]: https://wap.miit.gov.cn/jgsj/ghs/zlygh/art/2022/art_158cc63ebe76470cbff2458c4328ea22.html, 2020-10-20

General Office of the State Council. New energy vehicle industry development plan (2021−2035) [Online], available: https://wap.miit.gov.cn/jgsj/ghs/zlygh/art/2022/art_158cc63ebe76470cbff2458c4328ea22.html, October 20, 2020


[2] 欧阳明高. 中国新能源汽车技术路线的回顾与展望. 见: 中国电动汽车百人会论坛. 北京, 中国: 2019.

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China Society of Automotive Engineer. Technology Roadmap for Energy Saving and New Energy Vehicles 2.0. Beijing: China Machine Press, 2021.


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State Administration for Market Regulation, Standardization Administration of the People's Republic of China. Energy Consumption Limits for Electric Vehicles, GB/T 36980-2018, 2018.


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General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People's Republic of China, Standardization Administration of the People's Republic of China. Electric Vehicles-Energy Consumption and Range-Test Procedures, GB/T 18386-2017, 2017.


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作者简介



申永鹏,郑州轻工业大学电气信息工程学院副教授. 2015年获湖南大学博士学位. 主要研究方向为智能网联电动汽车节能控制, 新能源汽车储能与电驱动系统控制与优化. 本文通信作者.

袁小芳,湖南大学电气与信息工程学院教授. 2008年获湖南大学博士学位. 主要研究方向为智能网联电动汽车路径规划与控制.

赵素娜,郑州轻工业大学电气信息工程学院讲师. 2017年获华南理工大学控制理论与控制工程专业博士学位. 主要研究方向为脑控机器人, 移动机器人运动控制. 

孟步敏,湘潭大学自动化与电子信息学院副教授. 2018年获湖南大学博士学位. 主要研究方向为电动车辆智能化与网联化技术.

王耀南,中国工程院院士, 湖南大学电气与信息工程学院教授. 1995 年获湖南大学博士学位. 主要研究方向为机器人学, 智能控制和图像处理. 


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