一種電動汽車增程模式下的能量管理方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于電動汽車控制技術領域，具體涉及一種電動汽車增程模式下的能量管 理方法。
【背景技術】
[0002] 增程式電動汽車在純電動汽車的基礎上加裝一個小型增程器作為輔助能量源，有 效延長了純電動汽車的續駛里程，消除了駕駛員的"里程焦慮"，被認為是極具發展前景的 新能源汽車類型。當車輛工作在增程模式時，增程器和動力電池兩種能量源同時為車輛行 駛提供能量，此時，如何協調需求功率在增程器和動力電池之間的分配，成為提高增程式電 動汽車能量利用效率，提升用戶駕駛體驗的關鍵技術。
[0003] 目前工程上常采用的增程式電動汽車能量管理策略有:單點控制策略、多點控制 策略和功率跟隨型控制策略。單點控制策略下，増程器啟動時總是工作在其最大效率點，這 樣做雖然増程器的工作效率高，但動力電池由于需要適應不斷變化的路面負載，長期處于 劇烈的充放電狀態，工作效率和耐久性都會受到影響;功率跟隨型控制策略下，増程器的輸 出功率動態地跟蹤行駛過程中整車的功率需求，這樣能減輕動力電池的工作負荷，但由于 増程器的工作點不斷動態變化，其油耗和排放性能均不如單點控制時好;多點控制策略是 在上述兩種控制策略下的折衷，該控制策略下，増程器被控制在事先標定好的兩個或兩個 以上的工作點，并根據整車需求功率切換。多點控制策略雖然能在一定程度上兼顧單點控 制策略和功率跟隨型控制策略的優點，但控制效果的好壞依賴于工作點的標定和選取，而 一組固定的標定參數很難在不同的行駛工況下都表現出很好的控制效果。另一方面，上述 三種控制策略下，動力電池的荷電狀態(SoC)均只能被維持在所設定的固定區間內，無法實 現對行駛工況的自適應維持，這進一步限制了系統能效的提高。
[0004] 學術界對能量管理策略的研究，所采用的方法主要有動態規劃法（Dynamic Programming )、等效燃油消耗最小法（Equi val ent Consumption Minimization Strategy)、模型預測控制法(Model Predictive Control)等。動態規劃法和模型預測法雖 然能保證全局或局部的最優性，但需要預知未來的工況信息，而且計算量非常大，還難以在 現階段的車載處理器上實現。等效燃油消耗最小法計算量相對較小，但為了保證控制效果， 需要至少標定放電和充電狀態下的兩個等效油耗因子，而且對模型的依賴性很強，魯棒性 不尚。
[0005] 本發明旨在提供一種工程上可行的增程式電動汽車能量管理方法，以解決目前增 程式電動汽車工作在增程模式時混合動力系統能效不高、動力電池電量維持控制不能很好 地適應行駛工況變化的技術問題。
【發明內容】
[0006] 本發明基于最優控制理論中的龐特里亞金極小值原理（Pontryagins 'Minimum Principle)提出和實現的，以整車燃油消耗最低為優化目標，通過構建系統的HamiItonian 函數，并使函數取值最小確保增程器和動力電池之間具有最佳的功率分配。然后，通過在線 更新控制因子，即Hami Itonian函數中的協態變量λ值，實現電量維持控制對行駛工況的適 應性。
[0007] 電動汽車增程模式下的能量管理方法包括如下步驟：
[0008] a)構造 Hamiltonian函數值、包括增程器輸出功率的車輛狀態信息和控制動力電 池 SoC變化的因子λ之間的映射表格，存儲存儲器中；
[0009] b)整車控制器獲取動力電池瞬時SoC信息，將其與當前所設定的參考SoC值進行比 較，根據兩者的差值對控制策略中控制動力電池 SoC變化的因子λ進行調整和修正，獲得修 正后的因子λ(1〇,實現電量維持控制對行駛工況的適應性；
[0010] c)整車控制器通過增程器瞬時輸出功率信息，預測下一個控制周期增程器輸出功 率的范圍，并對該范圍進行離散獲得目標功率候選集；
[0011] d)整車控制器根據當前車輛的狀態信息和步驟b)中修正后的因子λ(1〇的值查步 驟a)中的映射表格，計算目標功率候選集中的每一個候選目標功率所對應的HamiItonian 函數值，選取最小的Hamiltonian函數值所對應的候選目標功率為下一個控制周期增程器 的目標輸出功率。
[0012] 優選地，還包括步驟e)整車控制器判斷步驟d)中所確定的目標輸出功率是否在某 設定時間內持續小于等于某一特定值，若否，則將目標輸出功率傳送給増程器控制器;若 是，則將停機指令傳送給増程器控制器，増程器停機。
[0013] 優選地，所述某一特定值為零。
[0014] 優選地，所述特定時間為5s
[0015] 優選地，所述映射表格中的映射關系由下式決定：
[0016]
[0017] 式中，是對應于增程器最大效率曲線的燃油消耗率；表示動力電池 SoC的 變化率。
[0018] 優選地，'C為整車需求功率、増程器輸出功率、動力電池當前SoC和環境溫度的 函數，或者基于動力電池的等效內阻模型和試驗數據標定得到。
[0019] 優選地，為增程器的最佳燃油消耗曲線、輸出功率和環境溫度的函數，或者臺 架實驗標定得到。
[0020] 優選地，所述修正后的因子λ(ι〇通過PI控制模塊調整因子λ得到。
[0021] 優選地，所述下一個控制周期增程器輸出功率的范圍以0.5kW為間距進行離散。 [0022]本發明還涉及一種增程式電動汽車，使用如上所述的能量管理方法。
【附圖說明】
[0023]附圖1是本發明所提出的一種電動汽車增程模式下的能量管理方法的實現流程 圖。
[0024]附圖2是特定協調變量λ和特定動力電池瞬時電量SoC值下系統Hami Itonian函數 值與増程器輸出功率和整車需求功率之間的映射關系示例。
【具體實施方式】
[0025] 現結合附圖進一步說明。
[0026] 當動力電池電量下降到整車控制器中設定的閾值，車輛進入增程模式后，整車控 制器通過CAN總線實時獲取增程器、動力電池和驅動電機等部件的狀態信息，并根據這些狀 態信息在線更新控制因子λ的值以及查表計算系統Hami Itonian函數的值，然后確定最小的 Hamiltonian函數值所對應的候選目標功率為該控制周期內增程器的目標輸出功率。
[0027]具體方法包括以下步驟：
[0028] a)離線構造出系統Hami I tonian函數值與車輛相應狀態之間的映射表格，存儲在 整車控制器flash中。車輛相應狀態包括增程器輸出功率、動力電池瞬時電量SoC、溫度、整 車需求功率和控制因子λ，映射表格中的映射關系由下式決定：
[0029]
[0030]某特定λ和SoC值下的映射表格示例如圖2所示。
[0031] 式中，《^是對應于增程器最大效率曲線的燃油消耗率，其為増程器輸出功率的函 數，或由增程器的最佳燃油消耗曲線、輸出功率和環境溫度共同確定，也可由臺架實驗標定