簡介：全球預(yù)測預(yù)計(jì)，電動(dòng)汽車的市場份額將快速增長，以滿足全球變暖和氣候變化的嚴(yán)格排放法規(guī)要求。電動(dòng)汽車面臨的一個(gè)新的挑戰(zhàn)是如何設(shè)計(jì)出高效的熱管理系統(tǒng)以減少額外的能量消耗以延長續(xù)航里程。通常，電動(dòng)汽車的總效率取決于熱管理系統(tǒng)的性能和功耗，而熱管理系統(tǒng)的性能和功耗會(huì)受到多種因素的極大影響，其中包括駕駛環(huán)境（環(huán)境溫度和交通狀況）和駕駛員的行為（攻擊性）。因此，本文通過將整車模型與熱管理系統(tǒng)模型集成在一起，研究了這些因素對(duì)能耗的影響。

電動(dòng)汽車系統(tǒng)建模

本節(jié)提供有關(guān)為電動(dòng)汽車及其熱管理系統(tǒng)建模的方法的信息。由于本文的重點(diǎn)主要在于給定行駛周期的能耗，因此僅考慮縱向動(dòng)力學(xué)。還假定車輛在沒有輪胎打滑的平坦道路上行駛。本研究中考慮的車輛是配備了牽引電機(jī)的超小型跨界多功能車，其峰值功率為150kW，由容量為64kWh的鋰離子電池組提供動(dòng)力。

一、車輛動(dòng)力方程

二、車輛動(dòng)力總成

電動(dòng)汽車動(dòng)力總成示意圖如圖1所示，下面給出電機(jī)和電池的數(shù)學(xué)模型


圖1 電動(dòng)汽車動(dòng)力總成示意圖

電機(jī) 、



電機(jī)及其冷卻部分的模型參照文獻(xiàn)[1]

電池包

電池包由5個(gè)串聯(lián)的模組組成，每個(gè)模組包含60個(gè)電池單體。電池建模如圖2。




圖2 電池包及冷卻系統(tǒng)圖解

三、熱管理系統(tǒng)

電動(dòng)汽車熱管理系統(tǒng)通常包含兩個(gè)主要的子系統(tǒng)：動(dòng)力總成冷卻和乘員艙溫度控制。文中使用的熱管理系統(tǒng)如圖3。由于電機(jī)、電池、乘員艙所需的溫度范圍不盡相同，回路中設(shè)置了三通閥、Chiller等部件便于切換工作模式。例如：高溫時(shí)可以打開Chiller所在支路的膨脹閥，利用制冷劑冷卻電池冷卻液，實(shí)現(xiàn)電池降溫。文中討論的情景中，并未使用加熱器，熱管理系統(tǒng)的能量消耗是電動(dòng)壓縮機(jī)、風(fēng)扇、水泵的能耗之和。


圖3 冷卻循環(huán)布局

動(dòng)力總成冷卻模型
泵功率：

散熱器模型：
散熱器采用效能-傳熱單元法進(jìn)行建模



壓降計(jì)算：



制冷劑質(zhì)量流量：



流動(dòng)功及壓縮機(jī)功耗：

流動(dòng)功是根據(jù)多方過程計(jì)算的，而壓縮機(jī)的功率消耗是使用流動(dòng)功來計(jì)算的，如下所示
 


四、乘員艙溫控模型

乘員艙模型包括兩個(gè)子系統(tǒng)：乘員艙空氣和內(nèi)部結(jié)構(gòu)。車廂溫度取決于太陽輻射，環(huán)境和機(jī)艙的熱傳遞以及HVAC系統(tǒng)的空氣供應(yīng)和再循環(huán)。整車及空調(diào)系統(tǒng)能量流如圖4、圖5。


圖4 乘員艙能量流


圖5 空調(diào)能量流（這里不使用加熱器）

五、電動(dòng)汽車模型效果

使用Matlab/Simulink構(gòu)建上述模型，模型如圖6。車輛系統(tǒng)由三個(gè)子模塊組成，包括控制單元，執(zhí)行器和子系統(tǒng)。對(duì)于控制單元，根據(jù)傳感器信號(hào)（例如溫度或壓力）以查找表的形式實(shí)施基于規(guī)則的控制算法。圖7 將模型中的電池SOC，電池溫度，電機(jī)線圈溫度，電機(jī)功耗和電池功耗的軌跡與從實(shí)際測試車輛收集的測量數(shù)據(jù)的軌跡進(jìn)行了比較。來自測量數(shù)據(jù)的車輛速度，電動(dòng)水泵速度和風(fēng)扇速度被用作車輛模擬中的輸入條件。


圖6 Matlab/Simulink建立的電動(dòng)汽車模型


圖7 仿真與測試結(jié)果對(duì)比

六、駕駛員模型

在交通仿真領(lǐng)域，已經(jīng)創(chuàng)建了各種駕駛員模型來復(fù)制人類駕駛員的行為。通常，這些駕駛員模型是圍繞以下情況設(shè)計(jì)的單車道汽車：連續(xù)調(diào)整后續(xù)車輛的速度以避免與前方車輛發(fā)生碰撞。這里使用IDM模型，該模型由于易于校準(zhǔn)，逼真的加速度動(dòng)態(tài)特性以及真實(shí)的制動(dòng)效果而被廣泛使用。

模型如下：
加速

制動(dòng)


能耗分析

模型已經(jīng)建立并驗(yàn)證完畢，下面將對(duì)不同交通狀況、駕駛員行為、環(huán)境狀況進(jìn)行仿真，不同仿真條件下表所示。



環(huán)境影響：交通狀況

初始SOC設(shè)為90%。圖8中可以看出，行駛在較高車速且頻繁加速的US06工況需更多的行駛能量，導(dǎo)致了額外的電池?fù)p失。與之相對(duì)的低速且中等加速的UDDS工況需要的行駛能量更低。高溫環(huán)境下熱管理能量消耗急劇增加，在UDDS工況下該部分超過了行駛能量。同一溫度下，HWFET工況用于熱管理的平均能耗略高于其他兩種工況，這可能是受熱管理策略限制選擇了較低的風(fēng)扇轉(zhuǎn)速，導(dǎo)致壓縮機(jī)能耗增加。


圖8 基本循環(huán)工況下平均能耗

環(huán)境影響：外部空氣溫度

圖9中顯示了不同駕駛循環(huán)在環(huán)境溫度從24℃升高到38℃過程中，燃油經(jīng)濟(jì)性、行駛能耗、熱管理能耗、電池?fù)p失的相對(duì)變化。行駛能量降低達(dá)到了1.7%，這是溫度升高導(dǎo)致空氣密度降低、電機(jī)內(nèi)阻減小造成的；熱管理能量消耗升高410%至620%，這是由于乘員艙及電池?zé)峁芾韺?dǎo)致空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷增加；由于需要的電流增大，電池?fù)p失也在增大。UDDS的燃油經(jīng)濟(jì)性顯著低于其他兩種工況，這是由于該工況下空調(diào)系統(tǒng)的熱負(fù)荷相對(duì)于電機(jī)負(fù)荷更大。這說明城市工況的燃油經(jīng)濟(jì)性更容易受到環(huán)境溫度的影響。


圖9 環(huán)境溫度的影響

駕駛行為影響

將不同駕駛行為下行駛能量消耗、汽車熱管理損失、燃油經(jīng)濟(jì)性損失、能量損失與圖8中的基本循環(huán)工況對(duì)比，得到了各項(xiàng)損失的相對(duì)變化。不同溫度、SOC、駕駛行為的仿真結(jié)果如圖10-13所示。結(jié)果表明，溫和的駕駛行為（T=3）在各種工況下均減小了行駛能量消耗和電池能量損失。環(huán)境溫度為24℃，初始SOC為30%時(shí)，部分工況下的熱管理能耗明顯增加但燃油經(jīng)濟(jì)性卻依然提高，這是低溫條件下行駛能量消耗占據(jù)主導(dǎo)地位造成的（圖8）。但當(dāng)溫度較高時(shí)，熱管理系統(tǒng)能耗比重增大，這可能對(duì)燃油經(jīng)濟(jì)性產(chǎn)生不一樣的結(jié)果（圖11）。此外，溫和的駕駛行為行駛相同距離需要更長的時(shí)間，這將導(dǎo)致更多的熱管理能耗。


圖10 駕駛行為的影響（環(huán)境溫度24℃，初始SOC=30%）


圖11 駕駛行為的影響（環(huán)境溫度38℃，初始SOC=30%）


圖12 駕駛行為的影響（環(huán)境溫度24℃，初始SOC=90%）


圖13 駕駛行為的影響（環(huán)境溫度38℃，初始SOC=90%）

電池SOC影響

不同SOC工況下，各項(xiàng)損失和燃油經(jīng)濟(jì)性相對(duì)變化如圖14所示。圖中可以看出，行駛能消耗幾乎沒變，其變化在0.6%以內(nèi)。電池能量損失顯著改變，這是由于電池SOC降低導(dǎo)致電池內(nèi)阻增大。


圖14 電池初始SOC影響

結(jié)論

本文研究了不同的運(yùn)行和環(huán)境條件對(duì)電動(dòng)汽車行駛能耗、熱管理能耗、電池能量損失及燃油經(jīng)濟(jì)性的影響。仿真結(jié)果表明，在大多數(shù)情況下，溫和駕駛可將駕駛能耗降低1.2％，并將燃油經(jīng)濟(jì)性提高5％，同時(shí)將電池能量損失降低50％。但是，在較高的環(huán)境溫度下，溫和駕駛可能會(huì)產(chǎn)生不利影響，在這種情況下，熱管理能量負(fù)荷可能會(huì)高于駕駛能量負(fù)荷。為了獲得更好的燃油經(jīng)濟(jì)性，需要在更高的SOC水平下操作電池，因?yàn)樵诘蚐OC下，由于電池的高內(nèi)阻和低開路電壓會(huì)增加電池能量損失。



文獻(xiàn)來源
Kim, J., et al., The Effect of Driver's Behavior andEnvironmental Conditions on Thermal Management of Electric Vehicles, in SAE Technical Paper Series. 2020.
參考文獻(xiàn)
1. Fan, J., et al., Thermal Analysis of Permanent Magnet Motorfor the Electric Vehicle Application Considering Driving Duty Cycle. IEEETransactions on Magnetics, 2010. 46(6):p. 2493-2496.