基于行驶习惯特征的电池加热策略优化

1 引言

在低温环境下，用户使用纯电动汽车因实际续航里程缩减严重而抱怨的现象非常突出，因此优化低温电池加热控制策略成为一种提升电池低温环境使用性能和提升纯电动汽车续航里程的有效措施。

2 纯电动汽车用户行驶习惯特征分析

本文统计分析17465 辆纯电动汽车用户行驶习惯的相关数据，主要研究分析用户单程行驶里程和单程行驶时间，为电池加热控制策略优化和参数匹配设计提供基础，其中车辆抽样涵盖约100 余座城市。

2.1 纯电动汽车单程行驶里程特征分析



以统计的纯电动汽车所有样本数量为基础分析纯电动汽车每次单程行驶里程区间的分布概率，并将单程行驶里程分作者简介：肖军，工程师，就职于威马汽车科技集团有限公司成都研究院，主要研究方向为新能源汽车热管理控制系统开发。汽车实用技术18为6 个区间来计算，包括[0,20)、[20,40)、[40,50)、[50,100)、[100,200)、[200,+∞)，由此得到纯电动汽车单程行驶里程区间分布概率曲线图，如图1 所示。用户使用纯电动汽车每次单程行驶里程位于[0,100)km 的概率为98.11%，用户使用纯电动汽车每次单程行驶里程位于[0,40)的概率为90.4%。由此可知，纯电动汽车用户大部分行驶工况是以短距离行驶为主。

2.2 纯电动汽车单程行驶时间特征分析



以统计的纯电动汽车所有样本数量为基础分析纯电动汽车每次单程行驶时间区间的分布概率，并将单程行驶时间分为5 个区间来计算，包括[0,30)、[30,60)、[60,120)、[120,240)、[240,+∞)，由此得到纯电动汽车单程行驶时间区间的分布概率曲线图，如图2 所示。用户使用纯电动汽车单程行驶时间位于[0,120)min 的概率为94.95%，用户使用纯电动汽车单程行驶时间位于[0,60)min 的概率为83.05%。由此可知，纯电动汽车用户大部分时间是以短时间行驶为主。

2.3 典型城市纯电动汽车用户行驶习惯特征分析

以统计的所售地区纯电动汽车为基础样本数量，来进一步分析各个典型城市的纯电动汽车用户行驶习惯，并将单程短途行驶定义为纯电动汽车单程行驶里程≤100km，单程长途行驶定义为纯电动汽车单程行驶里程＞100km，同时为了方便直观地识别每辆纯电动汽车单程短途行驶和单程长途行驶的占比情况，本文引入行驶习惯比例因子来具体衡量每辆纯电动汽车的用户行驶习惯，行驶习惯比例因子定义表达式如公式（1）所示，其中，行驶习惯比例因子等于0，表示该辆纯电动汽车用户全部为单程长途行驶里程；行驶习惯比例因子等于1，则表明该辆纯电动汽车用户全部为单程短途行驶里程。



根据公式（1），可以得到典型城市的纯电动汽车用户行驶习惯比例因子区间概率统计分布情况，如表1 所示。



从表1 的数据分析得知，行驶习惯比例因子区间为(0.90,1.0]的概率基本上大于或接近于90%，其中以北京市、上海市、成都市最为明显，此三个城市的行驶习惯比例因子区间(0.95,1.0]的概率为大于90%，海口市的行驶习惯比例因子区间(0.95,1.0]的概率小于90%，且海口市的行驶习惯比例因子区间[0~0.9]的概率为6.6%，明显高于北京市、上海市和成都市的行驶习惯比例因子同样区间的概率。根据纯电动汽车销售情况统计进一步分析得知，海口市与其余三个城市相比，纯电动汽车样本数量中存在一定数量的网约车和租赁车，且海口市又是中国旅游度假胜地，因此有不少游客用户租赁纯电动汽车进行自驾游，导致海口市的纯电动汽车行驶习惯比例因子[0~0.9]的概率明显高于其余三个典型城市。

3 纯电动汽车电池加热控制策略优化设计

3.1 电池加热控制策略优化

本文提出一种基于纯电动汽车用户行驶习惯特征的分模式电池加热控制策略，相比于传统的基于单一电芯温度阈值的电池加热控制策略，本策略更具有灵活性，可以依据纯电动汽车单程行驶里程和单程行驶时间分区优化电池热管理的电池加热目标阈值，进而提高纯电动汽车单次充电的续航里程，优化冬季用户使用纯电动汽车续航里程严重缩减的问题。优化后的电池加热控制策略描述如下：

（1）当整车上电之后用户开启地图导航功能，并输入目的地，用户选择需要行驶的具体路线，则车辆娱乐主机计算出一个预测行驶时间t 和一个预测行驶里程s，并将预测行驶时间t 和预测行驶里程s 通过车辆中央网关转发至整车热管理控制器。

（2）如果整车热管理控制器检测t＜设定目标时间t1，则整车热管理控制器判定为超短途行驶模式，并将电池包的电芯最低温度加热至目标值Th1℃；如果整车热管理控制器检测到t 满足设定目标时间t1≤t＜设定目标时间t2，则整车热管理控制器判定为短途行驶模式，并将电池包的电芯最低温度加热至目标值Th2℃；如果整车热管理控制器检测t≥设定目标时间t3，则整车热管理控制器判定为长途行驶模式，将电池包的电芯最低温度加热至目标值Th3℃。

（3）同时，如果整车热管理控制器检测s＜设定目标里程s1，则整车热管理控制器判定为超短途行驶模式，并将电池包的电芯最低温度加热至目标值Th1℃；如果整车热管理控制器检测到s 满足设定目标里程s1≤s＜设定目标里程s2，则整车热管理控制器判定为短途行驶模式，并将电池包的电芯最低温度加热至目标值Th2℃；如果整车热管理控制器检肖军 等：基于行驶习惯特征的电池加热策略优化19测s≥设定目标里程s3，则整车热管理控制器判定为长途行驶模式，将电池包的电芯最低温度加热至目标值Th3℃。

（4）根据以上第（2）步骤和第（3）步骤分别计算得到的两个电池加热目标温度阈值进行比较，取两者中的较小者作为最终的电池加热目标温度阈值。

3.2 电池加热控制策略参数匹配

根据纯电动汽车用户行驶习惯特征参数分析得知，分模式电池加热控制策略的t1、t2、s1、s2 分别取值为t1=60min，t2=120min，s1=40km，s2=100km。

其中，电池加热目标温度阈值Th1、Th2、Th3可以通过仿真分析或者整车冬季标定试验得到最佳数值。

本文主要是通过试验测试和理论分析相结合的方法初步确定电池加热目标温度阈值Th1、Th2、Th3，为后续仿真分析、软件开发和整车电池热管理标定试验提供数据基础。主要计算步骤描述如下：



（1）根据某纯电动汽车冬季试验测试的电池PTC 加热消耗功率与电芯最低温度变化曲线，如图3 所示，可以得知电池包电芯最低温度从一个较低温度被加热至另一个较高温度所需要的电池PTC 加热耗电量，其中，电芯最低温度从-10℃加热至5℃耗时22min，总耗电量为1.77kW•h；电芯最低温度从-10℃加热至0℃耗时16min，总耗电量为1.37kW•h；电芯最低温度从-10℃加热至-5℃耗时10min，总耗电量为0.94kW•h。

（2）根据该纯电动汽车装配的额定电量48 kW•h 电池包在1/3C 放电倍率下容量随电芯温度变化的曲线，如图4所示，从图中可得电池包容量随着电芯温度的升高逐渐增大。



（3）因此，根据上述分析可以理论计算得到相同的初始电芯最低温度-10℃下电池PTC 加热电池至不同的目标温度阀值所耗电量和所提升的理论电量，进而得到电池被加热之后的电池放电电量收益情况，表2 计算结果的假设前提为纯电动汽车充满电之后一次性放出全部电量，表3 计算结果的假设前提为纯电动汽车充满电之后每次单程行驶1 小时工况，且用户行驶结束之后车辆放置室外，等待8 小时之后再驾驶车辆，模拟用户上下班行驶工况。




表2 和表3 的计算结果表明，纯电动汽车充满电一次性放出全部电量的行驶工况下，电池加热目标温度阈值越高，则越有利于提升电池加热所获得放电电量收益，越有益于提升续航里程；纯电动汽车充满电之后，每次单程行驶1 小时的工况下，电池加热目标温度阈值越小，则越有利于提升电池加热所获得放电电量收益，越有益于提升续航里程。这主要是由于理论上模拟用户充满电一次性跑完电量的场景（长途模式），一般情况下只需要对电池加热一次，后续电池温度可以依靠电池自身发热量维持一个相对较高的水平；而理论上模拟冬季用户上下班场景（即超短途模式），每次单程行驶时间过短的情况下，再放置车辆于室外导致电池温度会被低温环境空气再次冷却至较低值，从而导致用户下班驾驶车辆过程中会再次启动电池PTC 加热而增加耗电量。

（4）结合电池温度低于0℃的性能和使用寿命会受严重影响的分析，本文确定超短途模式工况下，t＜60min 或者s＜40km对应的电池加热目标温度阈值Th1=0℃；虽然低温环境下设定的电池加热目标温度阈值越高有益于提升续航里程，但达到电池加热目标温度阈值的时间越长，导致无必要的电池加热耗电量，且长途行驶模式下电池被加热一次之后基本可以依靠电池自身发热量来维持较高的温度水平，因此确定长途模式工况下，t≥120min 或者s≥100km对应的电池加热目标温度阈值Th3=10℃；短途模式工况对应的电池加热目标温度阈值取中间值，主要以平衡电池使用寿命和纯电动汽车续航里程为主要考虑因素，因此，60min≤t＜120min 或者40km≤s＜100km对应的电池加热目标温度阈值Th2=5℃。综上所述，本文可以初步确定电池加热目标温度阈值Th1=0℃、Th2=5℃、Th3=10℃。

4结论

1）基于纯电动汽车用户行驶习惯的大数据统计分析得到，纯电动汽车用户行驶工况是以短距离或短时间为主要特征，其中，纯电动汽车单程行驶里程小于40km的概率为90.4%，纯电动汽车单程行驶时间小于60min 的概率为83.05%。

2）提出一种基于纯电动汽车用户行驶习惯特征的分模式电池加热控制策略，并初步确定电池加热控制策略参数。

3）基于纯电动汽车用户行驶习惯特征优化电池加热控制策略作为研究优化电池热管理控制策略的第一步，后续可以在此基础之上研究优化电池制冷控制策略，并进一步开展电池热管理控制策略仿真分析和整车热管理控制器软件适应性开发，为整车电池热管理标定试验做好铺垫。