In de context van de krachtige transformatie van de globale auto-industrie naar nieuwe energieën zijn verlengde-reeks elektrische voertuigen (EREVs) geëmergeerd als een cruciaal overgangsproduct, dat effectief de bereikangst van pure elektrische voertuigen aanpakt terwijl het milieuvriendelijk blijft. Echter, de prestaties van EREVs hangen grotendeels af van de efficiëntie van hun energiemanagementstrategieën. Onlangs trok een baanbrekend onderzoek naar de optimalisatie van energiemanagementstrategieën voor EREVs wijdverbreide aandacht in de industrie. Dit onderzoek, uitgevoerd door Gaojunpeng van de Kunming Universiteit van Wetenschap en Technologie, gaat in op de kernkwesties van energiemanagement in EREVs en biedt waardevolle inzichten voor de verdere ontwikkeling van de industrie.
De stijgende betekenis van EREVs in het landschap van nieuwe energieën
Met de escalerende globale energie-crisis en steeds strengere milieuregels ondergaat de auto-industrie een ongekende verschuiving naar elektrificatie. Traditionele brandstofgedreven voertuigen, ooit dominant, maken geleidelijk plaats aan nieuwe energievoertuigen vanwege hun grote afhankelijkheid van fossiele brandstoffen en significante koolstofemissies. Elektrische voertuigen, met hun voordelen van energie-efficiëntie, economie en milieuvriendelijkheid, zijn de focus geworden van de ontwikkeling in de globale auto-sector.
Echter, pure elektrische voertuigen hebben nog steeds te maken met uitdagingen zoals een beperkt rijbereik, ongemakkelijke oplaadning en ernstige batterijveroudering, die hun wijdverbreide adoptie beperken. In dit scenario zijn EREVs geëmergeerd als een haalbare oplossing. Door een verbrandingmotor te integreren als bereikverlenger (APU) naast een elektrische motor en batterijpakket, kunnen EREVs in elektrische modus rijden voor korte afstanden en wisselen naar de bereikverlenger om de batterij op te laden of het voertuig direct aan te drijven wanneer de batterijniveau laag is, waardoor het rijbereik aanzienlijk wordt verhoogd.
Tegen deze achtergrond is de optimalisatie van energiemanagementstrategieën voor EREVs een hot topic geworden in academisch en industrieel onderzoek. Een zoekopdracht op CNKI naar “energiemanagementstrategieën voor verlengde-reeks elektrische voertuigen” toont een stijgende trend in verwante studies, wat de toenemende focus van de industrie op dit gebied weerspiegelt.
Overzicht van huidige onderzoek naar energiemanagementstrategieën
Door de jaren heen hebben talloze wetenschappers en onderzoeksinstituten zich toegelegd op het verkennen van energiemanagementstrategieën voor EREVs, wat een reeks belangrijke onderzoeksresultaten heeft opgeleverd.
Xuyu Zhe, Wang Wei, Wang Rujia en anderen paste Matlab/Simulink toe om de voorgestelde controleurstrategieën te modelleren en voerden een cosimulatie-analyse uit op het voertuigmodel dat in de Cruise-omgeving werd gebouwd. Dit onderzoek legde de basis voor de simulatie en verificatie van energiemanagementstrategieën.
Wang Chao, Cao Li en collega’s voerden, in overeenstemming met de relevante eisen voor de Lading-onderhoudmodus (CSM) volgens de GB 18352.6-2016-regeling, onderzoek uit naar controleurstrategieën voor verlengde-reeks elektrische voertuigen (EREVs) gebaseerd op energiemanagement. Ze bouwden simulatieberekeningsmodellen en controlemodellen voor EREVs met behulp van AVL CRUSE-simulatie-software en Simulink-modelleersoftware. Zowel simulatie- als testresultaten toonden aan dat de bereikverlenger onder deze controleurstrategie de vermogensbehoeften kan vervullen, waardoor een praktische referentie voor engineertoepassingen wordt geboden.
Feng Renhua, Sun Wangbing, Zhao Zhichao gebruikten GT-SUITE-software om een simulatie-analysemodel voor verlengde-reeks hybride voertuigen op te stellen, wat de brandstofeconomie van het gehele voertuig verder verbeterde. Dit benadrukte het belang van softwaremodellering bij het optimaliseren van voertuigprestaties.
Chen Yong, Wei Changyin, Li Xiaoyu addressed het probleem dat het ontwerp van fuzzy-energiemanagementstrategieën sterk afhankelijk is van expert ervaring en moeilijk is aan te passen aan complexe werkzaamheden. Ze stelden een fuzzy-energiemanagementstrategie voor EREVs voor gebaseerd op neurale netwerk werkingsconditie-identificatie. Deze strategie verbeterde de aanpassingsvermogen van het energiemanagementsysteem aan verschillende rijomstandigheden.
Om de brandstofeconomie van EREVs onder complexe werkingscondities te verbeteren, stelden Baishujie, Wei Changyin en Chen Yong een regelgebaseerde energiemanagementstrategie voor met behulp van een genetisch algoritme-geoptimaliseerd backpropagation neurale netwerk (GA-BP) voor werkingsconditie-identificatie. Gericht op de problemen van trage convergentiesnelheid en slechte generalisatievermogen van het BP-algoritme, gebruikten ze genetische algoritmes om het BP-neurale netwerk te optimaliseren, waardoor de prestaties van de energiemanagementstrategie aanzienlijk werden verbeterd.
Deze studies legden een solide theoretische en praktische basis voor de ontwikkeling van energiemanagementstrategieën voor EREVs, terwijl ze ook de richting wees voor verdere optimalisatie.
Case Study: Optimalisatie van energiemanagementstrategie voor een 600kg EREV
Gaojunpeng’s onderzoek concentreerde zich op een specifiek geval van een EREV met een totale massa van 600kg en voerde een diepgaande exploratie uit naar de optimalisatie van de energiemanagementstrategie.
Selectie van voertuigparameters
In EREVs is het spanningsniveau van de batterij een kritieke parameter die de algehele prestaties van het voertuig beïnvloedt. Er is een omgekeerde relatie tussen spanningsniveau en stroomverlies: hoe lager het spanningsniveau, hoe hoger het batterijstroomverlies. Bijvoorbeeld, als de efficiëntie van de krachtbatterij laag is, neemt de stroomdraagcapaciteit van de draden dienovereenkomstig af. Echter, een hoger spanningsniveau betekent niet noodzakelijkerwijs betere algehele prestaties. Overmatig hoge spanningsniveaus kunnen de veiligheid aantasten, en het bereiken van hoge spanning vereist het verhogen van het aantal in serie geschakelde cellen, wat tot op zekere hoogte de uniformiteit van de krachtbatterij beïnvloedt.
Als reactie hierop verwees het onderzoek naar de voorschriften over voedingsspanningsniveaus in GB/T18488.1-2006. Gezien dat de motor en generator in EREVs coaxiaal zijn gekoppeld, moet de selectie van het batterijspanningsniveau voldoen aan de eisen van de wijzigingen in de bedrijfsspanning van de motor, waardoor consistentie tussen het krachtbatterij- en motorspanningsniveau in EREVs wordt bevorderd. Na overweging bepaalde het onderzoek dat de krachtbatterij van de EREV een nominale spanning Ub=600V moet hebben en koos uiteindelijk voor een ternaire lithiumbatterij.
Ontwikkeling van energiemanagementstrategieën
Het onderzoek stelde twee energiemanagementstrategieën voor: de single-point thermostaatstrategie en de meerpuntcontrolestrategie gebaseerd op het vermogenseis, en voerde een vergelijkende analyse van hun prestaties uit.
Single-point thermostaatstrategie
De single-point thermostaatcontrolestrategie bepaalt de aan/uit-toestand van de APU op basis van de ladingstoestand (SOC) van de krachtbatterij. Een van zijn significante voordelen is dat het APU-uitgangsvermogen constant blijft. De specifieke start- en stoplogica is ontworpen om ervoor te zorgen dat de batterij operateert binnen een redelijk SOC-bereik, waardoor overontlading of overlading wordt voorkomen.
Deze strategie is relatief eenvoudig in ontwerp en gemakkelijk te implementeren, waardoor het geschikt is voor relatief stabiele rijomstandigheden. Echter, zijn vastgelegd uitgangsvermogen past misschien niet goed aan bij complexe en variabele rijscenario’s, wat kan leiden tot inefficiënt energieverbruik.
Meerpuntcontrolestrategie gebaseerd op het vermogenseis
Om de beperkingen van de single-point thermostaatstrategie aan te pakken, stelde het onderzoek een meerpuntcontrolestrategie voor gebaseerd op het vermogenseis. Deze strategie bepaalt voornamelijk het APU-bedrijfspunt op basis van de SOC van de krachtbatterij van de EREV en het vereiste vermogen P_req van de EREV.
De logische besturingsregels van de meerpuntcontrolestrategie zijn als volgt:
Wanneer P_req < P_low en SOC < SOC_low: APU is aan, en Pe = cs_min_pwr.
Wanneer P_low ≤ P_req ≤ P_high en SOC < SOC_low: APU is aan, en Pe = P_req.
Wanneer P_req > P_high en SOC < SOC_low: APU is aan, en Pe = cs_max_pwr.
Wanneer SOC > SOC_high: APU is uit.
Wanneer P_low ≤ P_req ≤ P_high en SOC > SOC_high: APU is uit.
Wanneer P_req > P_high:
-
Als SOC < SOC_low: APU is aan, en Pe = cs_max_pwr.
-
Als SOC > SOC_high: APU is uit.
Wanneer P_req < 0: APU is uit, en Pe=0.
Onder de meerpuntcontrolestrategie schakelt het APU-uitgangsvermogen volgens P_req. Daarom moet het aantal bedrijfs punten minder dan twee zijn in het instellingsproces. De APU-bedrijfspunten kunnen worden gecontroleerd via twee bedrijfs punten: cs_min_pwr en cs_max_pwr. Als het vereiste APU-vermogen relatief groot is, operateert het op het cs_max_pwr vermogenpunt; als het vereiste vermogen klein is, schakelt het over naar het cs_min_pwr bedrijfs punt.
In het specifieke ontwerp overweegde het onderzoek de optimale bedrijfscurve van de APU comprehensive en analyseerde de haalbaarheid van motor toerental schakeling, waarbij cs_min_pwr op 48.5kW en cs_max_pwr op 60kW werd ingesteld. cs_max_pwr is ingesteld als het vermogenpunt, en cs_min_pwr blijft consistent met het thermostaatbedrijf punt om de optimale bedrijfsstaat te bereiken.
Deze strategie stelt de APU in staat om zijn uitgangsvermogen aan te passen aan het werkelijke behoefte, wat naar verwachting de energiegebruiksefficiëntie onder complexe werkingscondities zal verbeteren.
Vergelijkende analyse van verschillende energiemanagementstrategieën
Om de prestaties van de twee energiemanagementstrategieën te evalueren, voerde het onderzoek een vergelijkende analyse uit van hun energiestroom en energieverbruik.
Vergelijking van energiestromen
De energiestroom van de single-point thermostaatstrategie en de meerpuntcontrolestrategie vertoont verschillende kenmerken. Onder de single-point thermostaatstrategie is de energiedistributie relatief vast vanwege het constante uitgangsvermogen van de APU. In contrast, past de meerpuntcontrolestrategie het APU-uitgangsvermogen aan volgens het behoefte, wat resulteert in een flexibelere energiestroom, die beter kan matchen met de wisselende energiebehoeften tijdens voertuigbedrijf.
Vergelijking van energieverbruik
Energieverbruik is een sleutelindicator om de prestaties van energiemanagementstrategieën te meten. De onderzoeksresultaten tonen aan dat het energieverbruik van de meerpuntcontrolestrategie voor EREVs hoger is dan dat van de single-point thermostaatstrategie. In termen van energieverbruik van de krachtbatterij is de single-point thermostaatstrategie hoger dan de meerpuntcontrolestrategie, waarbij de meerpuntcontrolestrategie het batterijverbruik met 6.14% vermindert.
In termen van energie verbruikt door de motor is de meerpuntcontrolestrategie hoger dan de single-point thermostaatstrategie, wat consistent is met de verdelingswet van EREV-energieverbruik. Dit wijst erop dat het verschil in motorenergieverbruik onder verschillende energiemanagementstrategieën een relatief significante impact heeft op het totale energieverbruik. Vanuit het oogpunt van motorenergieverbruik heeft de single-point thermostaatstrategie duidelijke voordelen ten opzichte van de meerpuntcontrolestrategie, waarbij de meerpuntcontrolestrategie het gemiddelde motorverbruik met 3.76 eenheden verhoogt.
In termen van generatorenergieverbruik is de meerpuntcontrolestrategie hoger dan de single-point thermostaatstrategie, wat consistent is met de wet van voertuigenergieverbruiksverdeling. Tegelijkertijd is het motorverbruik van de single-point thermostaatstrategie relatief lager. Echter, in termen van de krachtbatterijladingscoëfficiënt en brandstofverbruik is de single-point thermostaatstrategie hoger dan de meerpuntcontrolestrategie, wat betekent dat de levensduur van de krachtbatterij wordt geoptimaliseerd onder de meerpuntcontrolestrategie.
Conclusie en toekomstige perspectieven
Het onderzoek naar de optimalisatie van energiemanagementstrategieën voor EREVs heeft grote betekenis voor de ontwikkeling van de nieuwe energievoertuigindustrie. Gaojunpeng’s studie, door middel van diepgaande analyse van specifieke gevallen, vergelekt de voor- en nadelen van de single-point thermostaatstrategie en de meerpuntcontrolestrategie en biedt praktische referenties voor de toepassing van energiemanagementstrategieën in EREVs.
De single-point thermostaatstrategie heeft het voordeel van lager motorenergieverbruik, waardoor het geschikt is voor relatief stabiele rijomgevingen. De meerpuntcontrolestrategie excelleert daarentegen in het verminderen van batterijverbruik en optimaliseren van de batterijlevensduur, en toont betere aanpassingsvermogen in complexe werkingscondities. Daarom moeten bij het werkelijke voertuigontwerp en -toepassing passende energiemanagementstrategieën worden geselecteerd op basis van specifieke gebruiks scenario’s.
Looking ahead, met de voortdurende vooruitgang van de technologie, zullen energiemanagementstrategieën voor EREVs zich bewegen in de richting van meer intelligentie en adaptiviteit. De integratie van technologieën zoals kunstmatige intelligentie, big data en het Internet of Things zal real-time aanpassing van energiemanagementstrategieën mogelijk maken op basis van rijomstandigheden, chauffeurgewoonten en wegeninformatie, waardoor de energie-efficiëntie en prestaties van EREVs verder worden verbeterd.
Dit onderzoek verrijkt niet alleen het theoretische systeem van energiemanagement voor EREVs, maar biedt ook waardevolle begeleiding voor de industriële toepassing van EREVs. Er wordt geglooft dat met de voortdurende verdieping van verwante onderzoek, EREVs een belangrijker rol zullen spelen in de globale nieuwe energievoertuigmarkt en zullen bijdragen tot de verwezenlijking van globale koolstofneutraliteitsdoelen.
Auteur: Gaojunpeng, Kunming Universiteit van Wetenschap en TechnologieIn de context van de krachtige transformatie van de globale auto-industrie naar nieuwe energieën zijn verlengde-reeks elektrische voertuigen (EREVs) geëmergeerd als cruciaal overgangsproduct, dat effectief de bereikangst van pure elektrische voertuigen aanpakt terwijl het milieuvriendelijk blijft. Echter, de prestaties van EREVs hangen grotendeels af van de efficiëntie van hun energiemanagementstrategieën. Onlangs trok een baanbrekend onderzoek naar de optimalisatie van energiemanagementstrategieën voor EREVs wijdverbreide aandacht in de industrie. Dit onderzoek, uitgevoerd door Gaojunpeng van de Kunming Universiteit van Wetenschap en Technologie, gaat in op de kernkwesties van energiemanagement in EREVs en bied