纯电动汽车能量流向及降能耗措施分析

摘要

能量流向分析是新能源汽车能耗的重要分析手段，通过能量流向分析可全面了解车型电耗的分布情况，定量地找到样车与标杆车型之间的能耗差异，从而确定最有效改善能耗水平的着手点。文章通过理论分析整车能耗机理，挖掘能耗的关键控制项；自动化控制实现各种能量相关的物理量的实时采集和数据处理，并作为降能耗措施的最终验收标准。基于高精度实测数据建立并标定整车能量流仿真模型，一方面精准定位潜在的节能方向；另一方面作为项目开发早期预判的理论支撑，对动力总成构架、部件选型及设计参数进行优化，寻找最
利于能耗的解决方案。

关键词

能量流；阻力分解；仿真分析；降能耗

主要内容

在电动汽车的发展中，续驶里程和能耗是用户最为关注的问题，里程焦虑成为阻碍电动车发展最主要的瓶颈。目前国内外围绕电动汽车能耗优化的研究主要应用的方法多数为整车软件仿真和系统台架试验。整车试验由于投入成本较高，试验工况复杂，尚未得到大规模应用。而且能耗测试在整车上进行时，影响因素较多，需要控制的变量也很多，某些因素有微小的变化就可能影响试验结果从而影响工程师的判断。

能量流向分析是新能源汽车能量消耗的一个很重要的分析手段。通过能量流测试可全面了解车型电耗的分布情况，定量地找到样车与标杆车型之间的能量消耗差异，从而确定最有效改善电耗水平的着手点。另外，根据能量流测试得到的相关数据，搭建、校准整车仿真模型，能够预测不同改进措施对整车电耗的影响程度，从而大幅减少验证的周期和成本。

1  纯电动车能量流及能耗理论分析

纯电动汽车仅采用动力电池组作为唯一的动力来源，在行驶的过程中通过动力电池组向各用电系统输出能量，同时也将再生制动回收的能量存储进动力电池组之中。因此，要建立整车能耗机理模型，需先进行整车能量流分析，如图1所示。

图 1 电动汽车能量流向分析

电池输出的有效能量分为三路，分别供给驱动电机控制器、高压耗能元件、DC/DC，供给MCU的能量经过MCU、驱动电机、减速器、传动轴、差速器、半轴到达轮胎，用于克服车辆行驶阻力，供给DC/DC的能量主要用于给低压耗电件供电，其余部分用于给高压耗电件供电。在驱动能量的传递过程中，会出现损耗，即除了有效能量以外的部分，主要包括充电机充放电损耗、电池充放电损耗、电机损耗、减速器损耗、传动系统损耗、轮胎滚阻损耗等。

将上述能量流整理成公式，即纯电动汽车能量平衡关系为

Ebattery=Emotor+Eele-Ereg（1）

式中，Ebattery为动力电池组输出的总能量；Emotor为驱动及传动系统消耗的能量；Eele为电附件系统消耗的能量；Ereg为电机进行再生制动时回收的能量。

按照车辆运行机理，将上述的三部分能量流信息进行分解，即可以得到纯电动汽车整车能量耗散机理模型，即

式中，假设车辆在平坦路面行驶，忽略坡度，为了简化模型，仅考虑低压附件系统中最主要的能耗部件（鼓风机和冷却系统），并将其视为恒功率耗能部件。m为整备质量；f为滚动阻力系数中的常数项；k1、k2分别为滚动阻力系数中的速度的一次项和二次项系数；Cx为空气阻力系数；ρair为空气密度；A为车辆的迎风面积；v为车速；vwind为风速；δ为旋转质量换算系数；a为车辆的加速度；ηb为电池放电效率；ηm为电机效率；ηt为传动效率；v为行驶过程中的平均车速；Iac为经过空调压缩机的电流；Uac为空调压缩机的端电压；Rac为空调压缩机的内阻；kt为反电动势系数；ωdif为空调压缩机的转速；Pblower和Pfan为为鼓风机和冷却风扇的功率；ηreg为驱动电机用于再生制动发电时的平均效率；v和v'分别为制动前后的车速。

2能量流测试

2.1能量流测试及结果分析

整车能量流测试在转毂测功机上进行，同时利用功率分析仪采集电池输出端、MCU输入端、DC/DC输入端、电机输出端、减速器输出端以及轮端的功率，进而得到能量流向测试数据。选取降能耗目标车型X和对标车S、对标车A同时进行测试，整车主要参数如表1所示。

为了转毂上模拟车辆实际的行驶过程，需要先在道路上进行滑行阻力测试，得到整车的行驶阻力曲线并进行转毂加载，从而得到常温中国轻型汽车行驶工况（ChinaLight-dutyVehicleTestCycle,CLTC）行车能量流测试结果。为找到常温能耗优化方向，选取常温能耗比较优秀的对标车S进行常温能量流对比，如图2所示。

图 2 目标车 X 与对标车 S 常温能量流测试结果

常温测试详细数据如表2所示。其中，一级分解指标中，目标车X轮边能耗和总驱动效率弱于对标车，可进一步优化。目标车X与对标车S轮边能量差异约6.0%，主要来源于整车阻力差异，其中目标车X风阻系数比对标车S大55counts，为主要优化方向；目标车X总驱动效率（MCU输入至轮边）比对标车S低2.9%，其中半轴至轮边的驱动效率明显低于对标车S，需要进一步阻力分解进行分析。此外，充电过程中DC/DC输出功率较对标车仍有优化空间。

低温能量流测试结果显示，对标车A低温里程保持率相对高，且有电机余热利用功能，选取对标车A进行低温能量流对比分析，如图3所示。

 图 3 目标车 X 与对标车 A 低温能量流测试结果

常温测试详细数据如表3所示，目标车X低温里程保持率整体高于对标车Ａ，但对标车电池能量保持率明显高于目标车X，评估余热利用为低温续航提升的关键方向。

2.2整车阻力分解测试

整车能量流对比测试显示，目标车X整车驱动效率明显低于对标车S，需进一步进行整车阻力分解确定问题部件，进而针对性提升。

图 4 目标车 X 及对标车测试结果

通过测试，目标车X有优化空间的部件为轮毂轴承和卡钳拖滞力矩，测试结果如图4所示，目标车X除后卡钳拖滞力矩外全部大于对标车阻力，需要进一步优化。

2.3优化方向

由前述能量流测试和整车阻力分解测试可知，目标车X常温能耗优化方向有降风阻、降低卡钳拖滞力矩、降低轮毂轴承力矩及降低充电过程低压功耗；低温续驶里程保持率提升主要措施是优化热管理架构，采用电机余热等先进技术。

3  仿真模型搭建及校准

通过对目标车X进行工况试验及数据采集，得到车辆的能量流向、热管理系统等数据，基于试验数据建立高精度仿真模型，对零部件的进一步优化以及优化后的车辆性能评估进行指导，本文中采用AMESim软件建立整车电耗优化的仿真分析模型，包含整车动力经济性模型和热管理模型，用于仿真常温及低温经济性，其中热管理模型需要根据关键部件的台架测试数据和能量流测试数据进行标定，模型如图5所示。

(a) 仿真模型

图 5 仿真模型及 MCU 能耗值仿真试验对比图

使用试验实测的数据对模型精度进行验证，为后续的效能优化分析提供基础模型。选取初始SOC=50%的一个完整CLTC循环，分为低速、中速、高速、超高速四个阶段，以MCU驱动回收能量为研究对象，试验、仿真结果误差较小，基本上在2%以内，同时低温工况时热管理系统水温及耗能部件功率均与试验值有较好的吻合度，模型可以用于后续的能耗优化工作。

4  降能耗措施研究及优化

4.1仿真优化

根据前述测试得到的常温能耗影响因素，应用前述校准后的仿真模型得到各因素对能耗的影响比例如表4所示。针对目标车X车型有优化空间的降能耗措施进行仿真分析。

4.1.1风阻系数优化

风阻系数与造型相关，针对造型已冻结的车型，风阻系数优化主要从细节及先进技术入手，本文共提供两个风阻系数优化方案，方案一：引入主动进气格栅并优化开关策略，风阻系数优化10count，能耗优化0.18kWh/100km，方案二：以电子后视镜替代传统后视镜，风阻系数优化7count，能耗优化0.15kWh/100km。

4.1.2制动卡钳、轮毂轴承优化

根据测试，目标车X制动卡钳单个平均拖滞力矩比对标车高0.785Nm，轮毂轴承单个平均损失力矩比对标车高1.79Nm，若目标车X损失力矩能够与对标车S持平，整车能耗优化0.42kWh/100km。

4.1.3充电过程低压功耗优化

目标车X充电过程中低压功耗较对标车高29W，分析其原因主要是大屏持续开启和部分充电不相关控制器耗电，应用分网段休眠技术，对大屏、影音娱乐等控制器进行休眠处理，可使整车低压功耗降至与对标车相当水平，能耗优化0.2kWh/100km。

上述常温优化结果如图6所示。

图 6 目标车 X 常温优化措施效果图

4.1.4低温续航保持率优化方向

低温续驶里程下降主要来自于整车阻力的增加、低温电池能量回收能力减弱、电池放电容量降低和空调高低压部件耗电，其中整车阻力的增加不可避免，目标车X的低温能量回收能力和空调系统耗电均优于对标车，故优化方向主要集中于提高电池放电容量，本文主要通过优化热管理系统，加入电机余热利用功能实现，保证电池在更合理的温度范围内放电，提高电池的放电容量，节省水加热控制器（WaterThermalController,WTC）功率，电机余热利用的热管理架构图如图7所示。

图 7 加入电机余热利用功能的热管理架构图

优化后的热管理回路构型，通过三通阀的控制，可以将动力总成回路和电池包回路工作模式调整为串联和并联，基本控制思路如下：

（1）电池温度低于5℃，采取并联模式，使用WTC同时给乘员舱和电池包加热，使电池包温度迅速上升；

（2）电池温度高于5℃，采用串联模式，WTC只对乘员舱进行加热，电池包利用电机及三合一余热进行加热；

（3）电机水泵和电池水泵保持适当流量，保证整个回路温度均匀上升。

经仿真计算，优化后续驶里程为311km，相比于优化前仿真结果289km，提高了7.6%。其中，WTC功率为1.332kW，较优化前1.53kW节省13.7%，电池放电量增加了1.17kWh。三合一发热量为237.6W（平均），电机发热量为448.7W（平均），模组被防冻液加热功率为375.5W（平均），模组自发热功率为107.5W（平均）。余热利用率为47%，余热利用能量流如图8所示。

图 8 优化后目标车 X 能量流

4.2试验验证

4.2.1常温能耗验证

按照优化要求选取制动卡钳和轮毂轴承样件，并将分网段休眠策略在样车上体现，因风阻优化方案短期内不容易实现，且容易受道路滑行阻力测试误差影响，按照阻力曲线理论分析进行曲线拟合，在转毂测功机上进行能耗试验，续驶里程为536km，能耗为12.72kWh/100km，较基础车降低了7.8%。

4.2.2低温续驶里程保持率验证

对整车进行热管理系统改制并刷新控制策略后进行低温复测，试验测得续驶里程为305km，与仿真值有2%的差异，较基础车提高了5.2%。

5结论

选取了目标车X和两款对标车进行能量流测试和阻力分解测试，得到了能量流向差异，并定位到具体差异部件，为能耗优化提供方向，并为标准仿真模型的搭建提供了数据支撑；搭建常温和低温经济性仿真模型，校核显示模型精度均在2%以内，对后续性能够开发有指导意义。

通过风阻优化、制动卡钳优化、轮毂轴承优化、分网段休眠技术、电机余热利用技术，实现了能耗和续驶里程的提升，优化后常温能耗降低了7.8%，低温续航保持率提高了5.2%，该方法对于降能耗工作效果及效率提升均有借鉴意义。

内容来源于凤珠.纯电动汽车能量流向及降能耗措施分析[J].汽车实用技术,2023,48(03):20-27.；