一种增程式电动汽车的整车能量管理方法与流程

本发明涉及混动汽车能量管理领域，尤其涉及一种增程式电动汽车的整车能量管理方法。

背景技术：

1、增程式电动汽车的增程器与轮端扭矩完全解耦，可以持续在高效发电区间运行。同时，增程式电动汽车不需要多档混动专用变速箱，系统结构得到了简化，方便布置的同时降低了车重及车辆成本。增程式电动汽车在新能源汽车领域中具有较高的市场潜力。

2、因为增程器不参与车辆的直接驱动，并且考虑到成本因素，增程式电动气动汽车的增程器额定功率一般都较小，其高效发电区间与整车的需求功率区间有一定的差距。增程式电动汽车在运行时避免不了增程器的发电功率与整车需求功率不匹配的情况，这时就需要动力电池的充放电来“削峰填谷”。现有技术中，为了实现增程器与整车需求功率匹配，通过高精地图、导航信息等对前方道路信息的预知，可以对整车的运行工况进行预知，进而实现行驶过程中增程器的发电功率规划。目前已有的此类策略中，没有考虑增程器的发电功率对整车的需求功率进行瞬态跟随，增程器的发电功率相对恒定。也没有考虑到动力电池充放电过程中的能量损耗以及动力电池充放电对动力电池的寿命及性能的影响；同时，此种策略也无法实现频繁变载工况的自动识别。所以此种策略目前无法实现整车运行经济性最优。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本发明提供一种增程式电动汽车的整车能量管理方法。

2、本发明提供一种增程式电动汽车的整车能量管理方法，包括：获取车辆实时运行数据、环境信息和历史运行数据；通过环境信息、实时的运行数据以及车辆历史运行数据，估算整车质量并分析司机的驾驶风格；将目标行程切割为多个独立的运行片段，结合环境信息、整车质量和司机的驾驶风格对每个独立的运行片段进行整车实际需求功率估算；通过多目标优化算法对各工况下的增程器需求功率基准进行求解；通过整车实时需求功率的波动对增程器的输出功率基准px1进行修正，得到当前时刻的增程器实时输出功率需求值。

3、更进一步地，实时的运行数据包括：油门踏板开度、刹车踏板开度、方向盘角度、档位信息、增程器输出功率、驱动电机的输入及输出功率、附件输入功率、动力电池soc；环境信息包括：天气、温度、湿度、风速、道路堵塞情况、交通流量、道路坡度、路况、路面材料。

4、更进一步地，整车质量使用实时运行数据和环境信息估算，包括：

5、滚动阻力ff的表达式为：ff＝mg·f，

6、空气阻力fw的表达式为：

7、坡度阻力fi的表达式为：fi＝mg·sinα，

8、加速阻力fj的表达式为：式中：δ的计算公式为：

9、车辆行驶时，车辆受到的总阻力σf为滚动阻力ff、空气阻力fw、加速阻力fj、坡度阻力fi之和：σf＝ff+fw+fi+fj，车辆驱动力ft等于车辆受到的总阻力σf，车辆驱动力与电机的输出扭矩的关系式为：联立以上公式即可求得整车质量；

10、以上各式中的字母的含义如下：m表示整车质量(kg)，g表示重力加速度(m/s2)，cd表示空气阻力系数，a表示迎风面积(m2)，ur表示相对速度(km/h)，α表示道路坡度，δ表示旋转质量换算系数，du/dt表示车辆加速度(m/s2)，iw表示车轮的转动惯量iw＝+iw2，iw1为驱动轮转动惯量和iw2为非驱动轮转动iw1惯量(kg·m2)，if表示飞轮的转动惯量(kg·m2)，i0表示主传动比，ig表示变速器的速比，ηt表示传动系统的机械效率。

11、更进一步地，通过车辆历史运行数据的车速、加速度、踏板操纵、时间比例、方向盘控制五个方面的参数作为驾驶员驾驶风格的特征参数，利用所述特征参数对驾驶员的驾驶风格进行评估。

12、更进一步地，所述将目标行程切割为多个独立的运行片段包括：按照路面类型和道路坡度将目标行程切分成多段分段路程，切分后的单个分段路程再按照环境信息中道路拥堵情况、交通流量条件切分成单独的运行片段。

13、更进一步地，在每一个独立的运行片段中，通过环境信息路面坡度、路面类型、整车质量以及驾驶员驾驶风格预测的车辆行驶速度参数，对驱动电机的平均需求功率及车辆行驶时间进行估算；单独的运行片段的驱动电机需求功率与附件的平均功率相加得到单独的运行片段的整车需求功率，其中附件包括车辆的油泵、气泵、直流转直流电源、空调。

14、更进一步地，所述通过多目标优化算法对各工况下的增程器需求功率基准进行求解包括：

15、建立最小化耗能目标函数：tn表示各个运行片段的运行时间，pxn表示各个运行片段的增程器输出功率基准，ηxn表示各个运行片段的增程器发电效率；

16、确定约束条件，所述约束条件包括：

17、第一约束条件：动力电池的当前soc为batsoc，目标soc下限为batsoc_low，上限为batsoc_high，动力电池的电池总容量为batcap，δwk为整车的动力电池电量变化；

18、第二约束条件：-batcap×wave_low≤δwk≤batcap×wave_high；动力电池soc浮动的下限为wave_low、上限为wave_high；

19、第三约束条件：fc_pw_idel≤pxk≤fc_pw_rated；第三约束表示增程器输出功率基准处于怠速功率fc_pw_idel与额定功率fc_pw_rated之间；

20、第四约束条件：若pk>p_veh_mean，则：pk>pxk>p_veh_mean；若pk≤p_veh_mean，则：pk≤pxk≤p_veh_mean；p_veh_mean为设目标行程中整车的平均需求能耗，pk为整车实际需求功率；

21、第五约束条件：若pa>pb>p_veh_mean×1.2，则：pxa>pxb；pa、pb分别为任意两个单独的运行片段整车实际需求功率，pxa、pxb为与pa、pb对应的增程器输出功率基准；

22、采用遗传算法迭代优化得到各工况的增程器输出功率基准px1、px2…pxk…pxn。

23、更进一步地，根据单独片段的增程器输出功率基准pxk与单独运行片段的整车需求功率pk的高低，对单独运行片段中增程器所发电量中整车实际可用电量进行计算：

24、若pk>pxk：wxk＝pxk×tk，若pk≤pxk：wxk＝(pk+(pxk-pk)×ηbat)×tk，其中，ηbat为动力电池的充放电效率，整车行驶过程中整车的动力电池电量变化δwk为：

25、

26、更进一步地，所述遗传算法的过程包括：

27、设计增程器的输出功率基准的染色体：种群个体的染色体上的基因分别代表各工况下增程器的输出功率基准px1、px2…pxk…pxn，n个工况由索引1,2…k,…,n表示，各基因代表的数值范围为[fc_pw_idel,fc_pw_rated]；

28、初始化种群：随机生成n个[fc_pw_idel,fc_pw_rated]范围内的自然数序列代表各工况下增程器的输出功率基准组成染色体，若染色体不满足全部的约束条件，则重新生成染色体；

29、构建适应度函数：

30、其中，检查染色体是否满足全部约束条件，若满足，则通过查表或者查拟合曲线确定增程器发电效率，通过单独运行片段的增程器输出功率和发电效率确定目标函数燃料消耗量q，若不满足，则适应度赋极小值；

31、将种群中所有染色体的适应度从高到低排序，选择排名靠前的一半染色体作为父代遗传至子代，从而产生新的种群；

32、通过上述遗传算法，在迭代优化得到各工况的增程器输出功率基准px1、px2…pxk…pxn。

33、更进一步地，在生成子代时，通过生成的随机数与交叉率大小的比较判断是否需要进行交叉，若需要，则产生的子代染色体的左右两侧分别来自于父代染色体；将染色体随机设置一个交叉点，以将染色体分成左右两部分；在生成子代时，根据生成的随机数与变异率的大小比较判断是否需要进行变异，若需要，则需要变异的基因赋值为[fc_pw_idel,fc_pw_rated]范围内重新随机生成自然数。

34、本发明实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：

35、本发明所提供的一种增程式电动汽车的整车能量管理方法通过运行数据和环境信息估计整车质量和驾驶员的驾驶风格；将目标行程工况切分为单独的运行片段，每个单独运行片段视为稳态工况。结合环境信息、整车质量和司机的驾驶风格对每个独立的运行片段进行整车实际需求功率估算；以最小燃料消耗量为优化目标，以动力电池soc的波动量为约束条件，通过基于目标优化的遗传算法，计算得到各单独运行片段的增程器输出功率基准，实现了增程器的发电功率稳态跟随整车的需求功率。通过整车的实时需求功率变化对增程器发电功率基准进行修正，实现了增程器的发电功率对整车需求功率变化的瞬态响应。本发明实现了约束条件下车辆目标行程的燃料消耗量最少，显著降低了整车的运行成本。本发明使得行程中动力电池的soc波动小，即动力电池的充放电次数少，延长了动力电池的寿命。从而提高增程式电动汽车整车发电效率，实现增程器的高效、稳定运行，同时降低动力电池的充放电次数，延长增程器及动力电池的寿命，并最大程度地提高整车全生命周期的运行经济性。