1 引言

在低溫環(huán)境下，用戶使用純電動汽車因?qū)嶋H續(xù)航里程縮減嚴(yán)重而抱怨的現(xiàn)象非常突出，因此優(yōu)化低溫電池加熱控制策略成為一種提升電池低溫環(huán)境使用性能和提升純電動汽車?yán)m(xù)航里程的有效措施。

2 純電動汽車用戶行駛習(xí)慣特征分析

本文統(tǒng)計(jì)分析17465 輛純電動汽車用戶行駛習(xí)慣的相關(guān)數(shù)據(jù)，主要研究分析用戶單程行駛里程和單程行駛時間，為電池加熱控制策略優(yōu)化和參數(shù)匹配設(shè)計(jì)提供基礎(chǔ)，其中車輛抽樣涵蓋約100 余座城市。

2.1 純電動汽車單程行駛里程特征分析



以統(tǒng)計(jì)的純電動汽車所有樣本數(shù)量為基礎(chǔ)分析純電動汽車每次單程行駛里程區(qū)間的分布概率，并將單程行駛里程分作者簡介：肖軍，工程師，就職于威馬汽車科技集團(tuán)有限公司成都研究院，主要研究方向?yàn)樾履茉雌嚐峁芾砜刂葡到y(tǒng)開發(fā)。汽車實(shí)用技術(shù)18為6 個區(qū)間來計(jì)算，包括[0,20)、[20,40)、[40,50)、[50,100)、[100,200)、[200,+∞)，由此得到純電動汽車單程行駛里程區(qū)間分布概率曲線圖，如圖1 所示。用戶使用純電動汽車每次單程行駛里程位于[0,100)km 的概率為98.11%，用戶使用純電動汽車每次單程行駛里程位于[0,40)的概率為90.4%。由此可知，純電動汽車用戶大部分行駛工況是以短距離行駛為主。

2.2 純電動汽車單程行駛時間特征分析



以統(tǒng)計(jì)的純電動汽車所有樣本數(shù)量為基礎(chǔ)分析純電動汽車每次單程行駛時間區(qū)間的分布概率，并將單程行駛時間分為5 個區(qū)間來計(jì)算，包括[0,30)、[30,60)、[60,120)、[120,240)、[240,+∞)，由此得到純電動汽車單程行駛時間區(qū)間的分布概率曲線圖，如圖2 所示。用戶使用純電動汽車單程行駛時間位于[0,120)min 的概率為94.95%，用戶使用純電動汽車單程行駛時間位于[0,60)min 的概率為83.05%。由此可知，純電動汽車用戶大部分時間是以短時間行駛為主。

2.3 典型城市純電動汽車用戶行駛習(xí)慣特征分析

以統(tǒng)計(jì)的所售地區(qū)純電動汽車為基礎(chǔ)樣本數(shù)量，來進(jìn)一步分析各個典型城市的純電動汽車用戶行駛習(xí)慣，并將單程短途行駛定義為純電動汽車單程行駛里程≤100km，單程長途行駛定義為純電動汽車單程行駛里程＞100km，同時為了方便直觀地識別每輛純電動汽車單程短途行駛和單程長途行駛的占比情況，本文引入行駛習(xí)慣比例因子來具體衡量每輛純電動汽車的用戶行駛習(xí)慣，行駛習(xí)慣比例因子定義表達(dá)式如公式（1）所示，其中，行駛習(xí)慣比例因子等于0，表示該輛純電動汽車用戶全部為單程長途行駛里程；行駛習(xí)慣比例因子等于1，則表明該輛純電動汽車用戶全部為單程短途行駛里程。



根據(jù)公式（1），可以得到典型城市的純電動汽車用戶行駛習(xí)慣比例因子區(qū)間概率統(tǒng)計(jì)分布情況，如表1 所示。



從表1 的數(shù)據(jù)分析得知，行駛習(xí)慣比例因子區(qū)間為(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、成都市最為明顯，此三個城市的行駛習(xí)慣比例因子區(qū)間(0.95,1.0]的概率為大于90%，?？谑械男旭偭?xí)慣比例因子區(qū)間(0.95,1.0]的概率小于90%，且?？谑械男旭偭?xí)慣比例因子區(qū)間[0~0.9]的概率為6.6%，明顯高于北京市、上海市和成都市的行駛習(xí)慣比例因子同樣區(qū)間的概率。根據(jù)純電動汽車銷售情況統(tǒng)計(jì)進(jìn)一步分析得知，?？谑信c其余三個城市相比，純電動汽車樣本數(shù)量中存在一定數(shù)量的網(wǎng)約車和租賃車，且海口市又是中國旅游度假勝地，因此有不少游客用戶租賃純電動汽車進(jìn)行自駕游，導(dǎo)致海口市的純電動汽車行駛習(xí)慣比例因子[0~0.9]的概率明顯高于其余三個典型城市。

3 純電動汽車電池加熱控制策略優(yōu)化設(shè)計(jì)

3.1 電池加熱控制策略優(yōu)化

本文提出一種基于純電動汽車用戶行駛習(xí)慣特征的分模式電池加熱控制策略，相比于傳統(tǒng)的基于單一電芯溫度閾值的電池加熱控制策略，本策略更具有靈活性，可以依據(jù)純電動汽車單程行駛里程和單程行駛時間分區(qū)優(yōu)化電池?zé)峁芾淼碾姵丶訜崮繕?biāo)閾值，進(jìn)而提高純電動汽車單次充電的續(xù)航里程，優(yōu)化冬季用戶使用純電動汽車?yán)m(xù)航里程嚴(yán)重縮減的問題。優(yōu)化后的電池加熱控制策略描述如下：

（1）當(dāng)整車上電之后用戶開啟地圖導(dǎo)航功能，并輸入目的地，用戶選擇需要行駛的具體路線，則車輛娛樂主機(jī)計(jì)算出一個預(yù)測行駛時間t 和一個預(yù)測行駛里程s，并將預(yù)測行駛時間t 和預(yù)測行駛里程s 通過車輛中央網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)發(fā)至整車熱管理控制器。

（2）如果整車熱管理控制器檢測t＜設(shè)定目標(biāo)時間t1，則整車熱管理控制器判定為超短途行駛模式，并將電池包的電芯最低溫度加熱至目標(biāo)值Th1℃；如果整車熱管理控制器檢測到t 滿足設(shè)定目標(biāo)時間t1≤t＜設(shè)定目標(biāo)時間t2，則整車熱管理控制器判定為短途行駛模式，并將電池包的電芯最低溫度加熱至目標(biāo)值Th2℃；如果整車熱管理控制器檢測t≥設(shè)定目標(biāo)時間t3，則整車熱管理控制器判定為長途行駛模式，將電池包的電芯最低溫度加熱至目標(biāo)值Th3℃。

（3）同時，如果整車熱管理控制器檢測s＜設(shè)定目標(biāo)里程s1，則整車熱管理控制器判定為超短途行駛模式，并將電池包的電芯最低溫度加熱至目標(biāo)值Th1℃；如果整車熱管理控制器檢測到s 滿足設(shè)定目標(biāo)里程s1≤s＜設(shè)定目標(biāo)里程s2，則整車熱管理控制器判定為短途行駛模式，并將電池包的電芯最低溫度加熱至目標(biāo)值Th2℃；如果整車熱管理控制器檢肖軍 等：基于行駛習(xí)慣特征的電池加熱策略優(yōu)化19測s≥設(shè)定目標(biāo)里程s3，則整車熱管理控制器判定為長途行駛模式，將電池包的電芯最低溫度加熱至目標(biāo)值Th3℃。

（4）根據(jù)以上第（2）步驟和第（3）步驟分別計(jì)算得到的兩個電池加熱目標(biāo)溫度閾值進(jìn)行比較，取兩者中的較小者作為最終的電池加熱目標(biāo)溫度閾值。

3.2 電池加熱控制策略參數(shù)匹配

根據(jù)純電動汽車用戶行駛習(xí)慣特征參數(shù)分析得知，分模式電池加熱控制策略的t1、t2、s1、s2 分別取值為t1=60min，t2=120min，s1=40km，s2=100km。

其中，電池加熱目標(biāo)溫度閾值Th1、Th2、Th3可以通過仿真分析或者整車冬季標(biāo)定試驗(yàn)得到最佳數(shù)值。

本文主要是通過試驗(yàn)測試和理論分析相結(jié)合的方法初步確定電池加熱目標(biāo)溫度閾值Th1、Th2、Th3，為后續(xù)仿真分析、軟件開發(fā)和整車電池?zé)峁芾順?biāo)定試驗(yàn)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。主要計(jì)算步驟描述如下：



（1）根據(jù)某純電動汽車冬季試驗(yàn)測試的電池PTC 加熱消耗功率與電芯最低溫度變化曲線，如圖3 所示，可以得知電池包電芯最低溫度從一個較低溫度被加熱至另一個較高溫度所需要的電池PTC 加熱耗電量，其中，電芯最低溫度從-10℃加熱至5℃耗時22min，總耗電量為1.77kW•h；電芯最低溫度從-10℃加熱至0℃耗時16min，總耗電量為1.37kW•h；電芯最低溫度從-10℃加熱至-5℃耗時10min，總耗電量為0.94kW•h。

（2）根據(jù)該純電動汽車裝配的額定電量48 kW•h 電池包在1/3C 放電倍率下容量隨電芯溫度變化的曲線，如圖4所示，從圖中可得電池包容量隨著電芯溫度的升高逐漸增大。



（3）因此，根據(jù)上述分析可以理論計(jì)算得到相同的初始電芯最低溫度-10℃下電池PTC 加熱電池至不同的目標(biāo)溫度閥值所耗電量和所提升的理論電量，進(jìn)而得到電池被加熱之后的電池放電電量收益情況，表2 計(jì)算結(jié)果的假設(shè)前提為純電動汽車充滿電之后一次性放出全部電量，表3 計(jì)算結(jié)果的假設(shè)前提為純電動汽車充滿電之后每次單程行駛1 小時工況，且用戶行駛結(jié)束之后車輛放置室外，等待8 小時之后再駕駛車輛，模擬用戶上下班行駛工況。




表2 和表3 的計(jì)算結(jié)果表明，純電動汽車充滿電一次性放出全部電量的行駛工況下，電池加熱目標(biāo)溫度閾值越高，則越有利于提升電池加熱所獲得放電電量收益，越有益于提升續(xù)航里程；純電動汽車充滿電之后，每次單程行駛1 小時的工況下，電池加熱目標(biāo)溫度閾值越小，則越有利于提升電池加熱所獲得放電電量收益，越有益于提升續(xù)航里程。這主要是由于理論上模擬用戶充滿電一次性跑完電量的場景（長途模式），一般情況下只需要對電池加熱一次，后續(xù)電池溫度可以依靠電池自身發(fā)熱量維持一個相對較高的水平；而理論上模擬冬季用戶上下班場景（即超短途模式），每次單程行駛時間過短的情況下，再放置車輛于室外導(dǎo)致電池溫度會被低溫環(huán)境空氣再次冷卻至較低值，從而導(dǎo)致用戶下班駕駛車輛過程中會再次啟動電池PTC 加熱而增加耗電量。

（4）結(jié)合電池溫度低于0℃的性能和使用壽命會受嚴(yán)重影響的分析，本文確定超短途模式工況下，t＜60min 或者s＜40km對應(yīng)的電池加熱目標(biāo)溫度閾值Th1=0℃；雖然低溫環(huán)境下設(shè)定的電池加熱目標(biāo)溫度閾值越高有益于提升續(xù)航里程，但達(dá)到電池加熱目標(biāo)溫度閾值的時間越長，導(dǎo)致無必要的電池加熱耗電量，且長途行駛模式下電池被加熱一次之后基本可以依靠電池自身發(fā)熱量來維持較高的溫度水平，因此確定長途模式工況下，t≥120min 或者s≥100km對應(yīng)的電池加熱目標(biāo)溫度閾值Th3=10℃；短途模式工況對應(yīng)的電池加熱目標(biāo)溫度閾值取中間值，主要以平衡電池使用壽命和純電動汽車?yán)m(xù)航里程為主要考慮因素，因此，60min≤t＜120min 或者40km≤s＜100km對應(yīng)的電池加熱目標(biāo)溫度閾值Th2=5℃。綜上所述，本文可以初步確定電池加熱目標(biāo)溫度閾值Th1=0℃、Th2=5℃、Th3=10℃。

4結(jié)論

1）基于純電動汽車用戶行駛習(xí)慣的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析得到，純電動汽車用戶行駛工況是以短距離或短時間為主要特征，其中，純電動汽車單程行駛里程小于40km的概率為90.4%，純電動汽車單程行駛時間小于60min 的概率為83.05%。

2）提出一種基于純電動汽車用戶行駛習(xí)慣特征的分模式電池加熱控制策略，并初步確定電池加熱控制策略參數(shù)。

3）基于純電動汽車用戶行駛習(xí)慣特征優(yōu)化電池加熱控制策略作為研究優(yōu)化電池?zé)峁芾砜刂撇呗缘牡谝徊?，后續(xù)可以在此基礎(chǔ)之上研究優(yōu)化電池制冷控制策略，并進(jìn)一步開展電池?zé)峁芾砜刂撇呗苑抡娣治龊驼嚐峁芾砜刂破鬈浖m應(yīng)性開發(fā)，為整車電池?zé)峁芾順?biāo)定試驗(yàn)做好鋪墊。