曾思婕

(長安大學(xué) 公路學(xué)院,陜西 西安 710064)

1 新能源汽車的發(fā)展背景

1.1 能源問題

傳統(tǒng)的內(nèi)燃機(jī)汽車主要以石油為燃料。1886年,卡爾·本茨和戈特利布·戴姆勒發(fā)明內(nèi)燃機(jī)。最初的內(nèi)燃機(jī)排氣量為0.984 L,最大功率0.514 8 kW/400 r/min,行駛速度15 km/h。隨著技術(shù)的進(jìn)步,發(fā)動機(jī)排量越來越大。到1910年,世界上最早突破時(shí)速200 km/h的汽車搭載的是奔馳汽車公司開發(fā)的引擎。法國標(biāo)致最早開始研究發(fā)動機(jī)排量的降低,搭載7.6 L排量發(fā)動機(jī)的標(biāo)致在速度上戰(zhàn)勝了14.1 L排量的菲亞特。1970年,美國通過內(nèi)燃機(jī)排放相關(guān)禁止法令,內(nèi)燃機(jī)面臨新的轉(zhuǎn)型。

1992年,美國加利福尼亞州發(fā)布清潔空氣法案,對平均油耗和污染物排放作出規(guī)定,使美國的汽車制造商紛紛針對動力總成開發(fā)確立新的研發(fā)方向。隨后開發(fā)出發(fā)動機(jī)直噴技術(shù)結(jié)合渦輪增壓系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)小排量和高動力,且直噴方式由于缸內(nèi)爆震更強(qiáng),有利于提高燃油效率,降低排放污染。21世紀(jì)初,全美八缸汽車發(fā)動機(jī)的市場占有率為45%,現(xiàn)已下降到15%,四缸汽車發(fā)動機(jī)的占有率則提升到70%。

2017年8月,第十六屆國際內(nèi)燃機(jī)展在北京國家會議中心舉行。在符合政策法規(guī)的基礎(chǔ)上,節(jié)能減排是永恒的主題,內(nèi)燃機(jī)的進(jìn)化升級仍在不斷進(jìn)行,應(yīng)對國六排放標(biāo)準(zhǔn)是當(dāng)務(wù)之急。

盡管在此發(fā)展背景下傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)及其優(yōu)勢并不會很快消亡,但根據(jù)2010年上海發(fā)布的《BP世界能源統(tǒng)計(jì)》,截至2009年底,全球已探明的石油儲量為13 331億桶左右,以目前的開采速度,估計(jì)可連續(xù)開采45.7年。為減輕各行業(yè)對石油進(jìn)口的依賴,發(fā)展新能源電動汽車勢在必行。

1.2 環(huán)境污染

汽車尾氣排放主要包括溫室氣體CO2和有害氣體CO、HC、NOx等。據(jù)國際能源機(jī)構(gòu)(IEA)估算,全球由汽車尾氣排放的CO2將從1990年的29億t上升到2020年的60億t。

近年來導(dǎo)致中國部分城市出現(xiàn)嚴(yán)重霧霾天氣的原因之一就是汽車尾氣排放。根據(jù)天氣網(wǎng)的全國霧24 h預(yù)報(bào),華中、華東、西南地區(qū)均出現(xiàn)了霧霾現(xiàn)象,在每年年底至次年2月都會持續(xù)出現(xiàn)霧霾天氣(見圖1)。2014年,第三十八屆國務(wù)院常務(wù)委員會上提出治理霧霾,2017年將“堅(jiān)決打好藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)”寫入政府工作報(bào)告。

圖1 中央氣象臺全國霧24 h預(yù)報(bào)(2017年11－20日20：00—21日20：00)

1.3 新能源汽車發(fā)展現(xiàn)狀

新能源汽車是指采用非常規(guī)車用燃料作為動力來源,綜合車輛動力控制和驅(qū)動先進(jìn)技術(shù)形成具有新技術(shù)和新結(jié)構(gòu)的汽車,包括純電動汽車、氫發(fā)動機(jī)汽車、燃料電池電動汽車、增程式電動汽車、混合動力汽車。發(fā)展新能源汽車旨在降低能耗、減少污染、降低對傳統(tǒng)能源的依賴。

自“十一五”以來,中國陸續(xù)出臺了扶持新能源汽車發(fā)展的政策。2010年9月,國務(wù)院審議通過《關(guān)于加快培育發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》,至此,新能源汽車被定為國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。2012年6月,推出《節(jié)能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2011—2020)》,這是引領(lǐng)中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要政策。

近年來,活躍于汽車市場的有純電動汽車和混合動力汽車,主要代表有比亞迪、奇瑞、北汽等。2015年,新能源汽車產(chǎn)銷量突破30萬輛,累計(jì)突破50萬輛,在全球新能源汽車產(chǎn)銷中的占比超過50%。2016年,電動汽車保有量為109萬輛,超越美國成為全球最大的新能源汽車生產(chǎn)國。與此同時(shí),充電設(shè)施建設(shè)也呈規(guī)模化發(fā)展。

2 生態(tài)駕駛

2.1 生態(tài)駕駛的優(yōu)勢和必要性

隨著汽車保有量的不斷增加,燃油消耗持續(xù)快速增長。據(jù)中國環(huán)保部公布的《中國機(jī)動車環(huán)境管理年報(bào)(2017)》,交通運(yùn)輸排放污染物占總體污染物的22%,機(jī)動車尾氣污染已成為中國空氣污染的重要來源。

作為出行者和用路者,可通過多種方式減少與個(gè)人交通相關(guān)的GHG(Greenhouse Gas,溫室效應(yīng)氣體)：1)購車時(shí)選擇燃油效率較高的車輛,減少不完全燃燒造成的空氣污染。然而由于汽車費(fèi)用昂貴,更換汽車的時(shí)間周期很長,這種辦法對改善環(huán)境的效果甚微。2)購買使用低碳燃料如電能的汽車。中國通過在中央政策上實(shí)行對車主優(yōu)惠購置稅和地方政策上實(shí)行不限行、免路費(fèi)等財(cái)政補(bǔ)貼來控制機(jī)動車購買的相關(guān)政策正是為了鼓勵大家購買新能源電動汽車。3)鼓勵民眾優(yōu)先選用公共交通和拼車出行。這項(xiàng)措施正在逐步推廣,且效果很好。地鐵的準(zhǔn)時(shí)性、公交的低價(jià)性及公交線路網(wǎng)覆蓋范圍廣泛,人們逐漸形成了出門首選地鐵和公交的習(xí)慣。4)推廣生態(tài)駕駛。這項(xiàng)措施的減排效果快速、經(jīng)濟(jì)、高效。

生態(tài)駕駛能帶來巨大的經(jīng)濟(jì)潛力,研究表明：生態(tài)駕駛所帶來的燃油節(jié)省率在10%左右,按照中國每年大約消耗6 000萬t汽油計(jì)算,生態(tài)駕駛將節(jié)省600萬t汽油。按每噸汽油換算為1 355 L、每升汽油6.5元計(jì)算,可節(jié)約500多億元。1 L汽油燃燒向大氣排放的CO2為2.31 kg,采取生態(tài)駕駛能減少CO2排放約180億kg?？此莆⑿〉男袨楦淖儏s能帶來如此巨大的社會經(jīng)濟(jì)效益,可見推廣生態(tài)駕駛十分必要。不僅社會層面上收獲效益,對于每個(gè)使用汽車的家庭,也能節(jié)省不少費(fèi)用。從這三方面來看,推廣生態(tài)駕駛的重要性顯而易見。

2.2 駕駛行為學(xué)

生態(tài)駕駛,又稱綠色駕駛,是繼安全駕駛之后,以適應(yīng)現(xiàn)代發(fā)動機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)、綠色的駕車?yán)砟詈图寄?。生態(tài)駕駛的目的在于通過改善駕駛?cè)说男袨檫_(dá)到經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、安全的三贏局面。

生態(tài)駕駛的主要特征：適當(dāng)加速,及時(shí)換擋；通過預(yù)測交通流和信號燈變化避免突然加減速；保持平穩(wěn)的行駛速度,如在高速公路上行駛時(shí)酌情使用巡航控制系統(tǒng)等。

在分析生態(tài)駕駛時(shí),應(yīng)與節(jié)能駕駛區(qū)分開來。在策略上,節(jié)能駕駛為保證燃油的經(jīng)濟(jì)性而略微犧牲安全性,而生態(tài)駕駛沒有任何權(quán)衡取舍。生態(tài)駕駛的優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在降低個(gè)人駕駛成本、減少交通事故發(fā)生方面,而且能產(chǎn)生巨大的社會經(jīng)濟(jì)效益,如減少溫室氣體和有害尾氣(CO、HC、NOx)排放、減少石油進(jìn)口、減少因交通事故造成的人員傷亡等,是對個(gè)人和社會雙贏的主張。

2.3 生態(tài)路線規(guī)劃

區(qū)別于生態(tài)駕駛的另一個(gè)概念是生態(tài)路線規(guī)劃。生態(tài)路線來源于國內(nèi)外關(guān)于不同行駛路線導(dǎo)致不同燃油消耗及排放的研究,瑞典的一項(xiàng)研究表明,46%的出行不是在燃油效率最高的路線上進(jìn)行的,這些出行可通過燃油優(yōu)化的導(dǎo)航系統(tǒng)平均節(jié)省8%燃油。但研究也表明,燃料最少或排放最低的路線并非與行駛時(shí)間最短路線一致,這是由于行駛速度與車輛燃料消耗或排放之間存在非線性關(guān)系。

為此,設(shè)計(jì)一種生態(tài)路線導(dǎo)航系統(tǒng),為出行者提供起點(diǎn)與目的地之間最環(huán)保的路線。該系統(tǒng)包括動態(tài)道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(道路網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字地圖,通過嵌入式數(shù)據(jù)融合算法集成來自多個(gè)數(shù)據(jù)庫的歷史和實(shí)時(shí)交通信息)、能量或排放參數(shù)(在各種道路特征和交通條件下,各種車輛類型的能量/排放因子)、路由引擎(包含用于最佳路由計(jì)算的最短路徑算法)、用戶界面(用于接收來自用戶的始發(fā)地—目的地輸入并向用戶顯示路線圖)四部分。其核心是數(shù)字道路地圖,它運(yùn)用地理信息系統(tǒng)(GIS)建立Dyna Net數(shù)據(jù)庫,存儲每條道路鏈接的特征(長度、功能類別和速度限制等)等靜態(tài)信息和其他隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù),如道路鏈接上的歷史交通流量、密度和速度及定期更新存儲實(shí)時(shí)交通信息,用于后期路線計(jì)算或地圖顯示。

該導(dǎo)航系統(tǒng)通過微觀上選擇CMEM模型和VT-Micro模型估算車輛的排放量,宏觀上使用MOVES模擬器和EMFAC模型估算道路連續(xù)車流的排放,最終匯總在不同道路特征和交通條件下各類車輛的能量/排放因子,形成EOPS庫(能源或排放操作參數(shù)集)。

生態(tài)路線導(dǎo)航系統(tǒng)中的路線計(jì)算選用Dijkstra算法,該算法能在具有非負(fù)邊緣路徑成本庫中搜索最小成本路徑。最小成本的“成本”是基于用戶的路線偏好,如優(yōu)先選擇高速公路或避開收費(fèi)公路。該導(dǎo)航系統(tǒng)可根據(jù)不同最小化標(biāo)準(zhǔn)(即距離、行駛時(shí)間、燃料消耗和CO2、CO、HC、NOx排放)生成多達(dá)7條路線,這些路線中以不同目標(biāo)為基準(zhǔn)的路線可能相同,也可能完全不同,如最小的CO2排放路線通常與最小燃料消耗路線相同,但通常不同于最小NOx路線。

生態(tài)路線是車輛在實(shí)現(xiàn)更好的燃油經(jīng)濟(jì)性的同時(shí)不損害自己與其他用路者的安全的路線,不建議以60 km/h的速度在最低限速為80 km/h的高速公路上行駛。生態(tài)路線導(dǎo)航系統(tǒng)能根據(jù)道路特征和當(dāng)前實(shí)時(shí)交通狀況判斷、選擇一條生態(tài)路線?？偟膩碚f,基于生態(tài)路線導(dǎo)航系統(tǒng)可靈活根據(jù)用戶需求提供相應(yīng)的生態(tài)路線,有其合理性和可操作性,但也存在估算錯誤、信息輸入難度等局限性。

3 新能源汽車生態(tài)駕駛控制策略

近年來,與交通有關(guān)的能源消耗和空氣質(zhì)量問題持續(xù)引起全社會關(guān)注,但大多數(shù)生態(tài)研究還集中在內(nèi)燃機(jī)汽車上。為探究電動汽車在減少燃料消耗和污染排放方面的遠(yuǎn)大前途,各國紛紛展開對電動汽車生態(tài)駕駛策略研究。

3.1 基于動態(tài)規(guī)劃的電動汽車最佳駕駛決策分析

通過車聯(lián)網(wǎng),電動汽車能更方便地獲取更多道路交通信息,假設(shè)電動汽車對前方道路的信息已知,以時(shí)間最短、能耗最低為雙目標(biāo)規(guī)劃行車軌跡和車速,利用基于位置域的動態(tài)規(guī)劃算法求解。

(1)建立基于位置域的狀態(tài)方程：

式中：v(k＋1)、v(k)分別為第k＋1和k個(gè)步長的初始速度；a(k)為第k個(gè)步長的加速度；ds為采樣距離。

以車速v、電池荷電狀態(tài)SOC和擋位狀態(tài)為狀態(tài)變量,電機(jī)輸出扭矩和擋位指令為控制變量,則：

式中：SOC(k＋1)、SOC(k)分別為第k＋1和k個(gè)步長的初始荷電狀態(tài)；VOC為電池的開路電壓；Pb為電池功率；Rb為電池的等效內(nèi)阻；Qn為電池組額定容量(k)為第k個(gè)步長的平均速度。

(2)建立以能耗成本E和時(shí)間成本t為目標(biāo)的函數(shù)：

式中：β1、β2分別為能耗與時(shí)間的加權(quán)因子,β1為車輛行駛所用能耗成本占電動汽車行駛總成本的比例,β2為車輛行駛所用時(shí)間成本占電動汽車行駛總成本的比例,二者都為非負(fù)數(shù),且β1＋β2＝1；Emax、tmax分別車輛行駛一定里程的能耗與時(shí)間,考慮到能耗與時(shí)間的單位不統(tǒng)一,進(jìn)行歸一化處理,取Emax＝30 W·h,tmax＝1 s。

(3)以工況、車輛實(shí)際工作能力作為約束條件,根據(jù)動態(tài)規(guī)劃算法,輸入為：

式中：u(k,i)為對應(yīng)位置k下的第i個(gè)狀態(tài)；J(k＋1)為從位置k＋1到終端的累積成本；L[k,u(k,i)]為從位置k轉(zhuǎn)移到位置k＋1的轉(zhuǎn)移成本。

(4)仿真分析權(quán)重系數(shù)、道路滾動阻力系數(shù)分布、坡度分布和區(qū)域限速對整體控制策略的影響,得出若路程較長則推薦電動汽車快速提速到最優(yōu)巡航速度,然后保持勻速行駛,駕駛員根據(jù)路面實(shí)際情況和限度動態(tài)調(diào)整油門踏板使電機(jī)位于最高效率區(qū)段以達(dá)到節(jié)約能耗的目的。

3.2 新能源汽車燃油效率的潛力分析

混合動力汽車與傳統(tǒng)汽車相比,其燃油效率更高,體現(xiàn)在內(nèi)燃發(fā)動機(jī)和電動機(jī)之間的轉(zhuǎn)矩分配、換擋策略不同。下面介紹一種基于車速、扭矩、換擋3個(gè)自由度,運(yùn)用離散動態(tài)規(guī)劃、動態(tài)編程的方法優(yōu)化扭矩分配,得出變速和速度軌跡(設(shè)計(jì)速度軌跡是為了最大程度提高能量回收潛力,同時(shí)將燃料消耗降至最低)的全局最優(yōu)解決方案,找出隨時(shí)間變化3個(gè)自由度實(shí)現(xiàn)最低油耗的推薦值,為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)和技術(shù)革新提供參考。

該控制策略的建模分析：建立車輛模型,一個(gè)類似于Guzzella的縱向動力學(xué)模型：

式中：meff為有效質(zhì)量,由車輛質(zhì)量m和軸、車輪、發(fā)動機(jī)、馬達(dá)等轉(zhuǎn)動部件組成；Fair為空氣阻力；Fg為道路坡度力；Froll為滾動阻力；Fpower由所有發(fā)動機(jī)扭矩和動力總成中的損耗組成；Tbrk為行車制動器的扭矩；rwhl為車輪轉(zhuǎn)向半徑。

該模型含有5個(gè)狀態(tài)參量：x＝[v,xSOC,ng,bclt,beng]T,輸入?yún)⒘繛閡＝[Tgen,Tem,ug,ueng]T。目標(biāo)函數(shù)基于最小油耗、與期望速度的偏差值最小、全過程實(shí)現(xiàn)電能支持,應(yīng)用Runge-Kutta-type積分,不斷調(diào)整各階段的速度和加速度偏差值的權(quán)重,從而得出EM扭矩、變速和速度軌跡、換擋的最佳控制策略。

該控制策略與使用ECMS能量管理系統(tǒng)具有電荷維持的固定等效系數(shù)、變速查詢和帶有PI控制器的基線策略相比,燃油消耗降低約6.8%；與具有固定速度、在處于全功率時(shí)施加EM扭矩以避免降擋從而提高駕駛舒適性的動態(tài)規(guī)劃方案相比,燃油消耗降低約4.3%。

如表1所示,將5種加權(quán)方案應(yīng)用于該控制策略,標(biāo)準(zhǔn)化油耗、標(biāo)準(zhǔn)化行程時(shí)間、換擋策略、熄火時(shí)間占比、平均速度偏差、平均C率指標(biāo)呈現(xiàn)的不同結(jié)果,從而反向指導(dǎo)控制策略各權(quán)重的調(diào)整。其中：方案1為固定速度曲線；方案2為可變速度曲線,恒定權(quán)重ξi,電池電流權(quán)重不計(jì)；方案3為可變速度曲線,與狀態(tài)有關(guān)的速度和加速度權(quán)重ξi(x)通過迭代模擬后續(xù)的可駕駛性確定(降低空擋和空載),電池電流權(quán)重不計(jì)；加權(quán)方案4為可變速度曲線,與狀態(tài)有關(guān)的速度和加速度權(quán)重ξi(x)通過迭代模擬后續(xù)的可駕駛性確定,不計(jì)權(quán)重的小速度帶,電池電流權(quán)重不計(jì)；加權(quán)方案5為可變速度曲線,與狀態(tài)有關(guān)的速度和加速度權(quán)重ξi(x)通過迭代模擬后續(xù)的可駕駛性確定,電池電流加權(quán)。

表1 不同加權(quán)方法的比較

4 結(jié)語

基于近年來國內(nèi)外對生態(tài)駕駛和新能源汽車研究的重要成果,介紹了新能源汽車的發(fā)展背景、生態(tài)駕駛的優(yōu)勢和必要性,梳理了新能源汽車生態(tài)駕駛研究現(xiàn)狀,得出以下結(jié)論：

(1)若嚴(yán)格按照生態(tài)駕駛平穩(wěn)駕駛,保持速度曲線的平穩(wěn),對于傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車能降低至少10%的油耗,降低20%～30%的汽車尾氣排放；對于新能源汽車,在無需改變車輛結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,能節(jié)省30%行駛里程,這是一種方便且易行的節(jié)能減排新方式。

(2)目前大部分研究選擇最低油耗為目標(biāo)函數(shù),以交通條件、道路條件、外界變化條件等為控制變量建立能源消耗模型,利用動態(tài)規(guī)劃方法,基于最優(yōu)化理論,建立生態(tài)駕駛控制策略,通過輔助仿真模擬等手段驗(yàn)證模型及策略。