电动汽车剩余续驶里程估算方法.doc

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1、 电动汽车剩余里程估算方法及影响因素研究本章将结合前文所建立的电动汽车模型和对电池特性的研究，对电动汽车模型进行仿真，并运用Matlab软件对电动汽车剩余续驶里程进行估算，研究行驶工况对估算方法的影响，在此基础上提高剩余里程估算的精度。3.1剩余续驶里程估算方法研究3.1.1剩余续驶里程估算方法研究原理根据3.1.4小节所介绍的剩余里程的估算方法以及3.4小节所建立的Matlab估算模型，我们可以根据电动汽车当前一段时间的运动状态，估算电动汽车的剩余里程，而验证剩余里程估算是否正确则必须要由GT-drive软件建立的电动汽车模型进行续驶里程仿真。将估算得到的剩余里程与仿真得到的累积行驶里程做比

2、较，以此来判断剩余里程估算方法的可行性。所谓剩余里程估算方法的可行性，即该估算方法能够实现估算结果随电动汽车运行工况的变化而做出的相应变化。在续驶里程估算方法满足该可行性条件的前提下，进一步讨论不同工况循环对于估算方法的影响，则需要运用多工况剩余里程估算结果的对比来研究。3.1.2不同车速对续驶里程估算方法的影响为了确定剩余续驶里程估算过程中，不同车速对于剩余估算法的影响，设置匀速行驶工况，运用GT-drive软件进行仿真，对目标速度模块（Traget speed-1）输入如表4-2的工况循环。设定仿真时间以便得到最大行驶距离，运行模型得到仿真各项数据，再运行Matlab软件对各工况循环进行剩

3、余里程估算。根据表4-1中所设计的匀速工况，先将电动汽车模型加速至预订车速，然后保持该速度匀速行驶，到仿真结束后，调用GT-Drive仿真结果，在Matlab中运行剩余续驶里程估算模型，并将得到得计算结果与仿真结果比较确定不同速度对算法的影响。表4-1电动汽车仿真循环工况的设定运行工况电动汽车车速（km/h）从0到目标速度加速时间(s)12010240203603048035(1) 电动汽车以20km/h匀速行驶仿真如图4-1，图4-2所示。将电动汽车模型的仿真时间设置为80000S，得到电动车在匀速20km/h行驶工况下的累计行驶距离。其累计行驶里程如图4-4所示。图4-1 20km/h 动

4、力电池SOC消耗曲线图4-2 20k m/h电动汽车累计行驶里程图4-3 320km/h匀速行驶剩余里程估算电动汽车模型仿真运行61456s，行驶里程为338km，运用Matlab软件对剩余续驶里程估算进行估算，设置估算仿真时间为70000s，结果如图4-5，GT-drive模型仿真15000s时，电动汽车累计行驶90km，其剩余续驶里程仿真结果为248km，其剩余续驶里程估算结果为270km，GT-drive模型仿真40000s时，电动汽车累计行驶220km，其剩余续驶里程仿真结果为118km，其剩余续驶里程估算结果为110km，仿真结果与估算结果相差不多。（2）电动汽车以40km/h匀速行

5、驶仿真结将电动汽车模型的仿真时间设置为80000S，得到电动车在匀速20km/h行驶工况下的累计行驶距离。其累计行驶里程如图4-4，图4-5所示。图4-4 40km/h匀速行驶行驶里程仿真结果 图4-5 40km/h匀速行驶仿真电池SOC曲线图4-6 40km/h匀速行驶剩余续驶里程估算电动汽车模型仿真运行20994s，行驶里程为233km，运用Matlab软件对剩余续驶里程估算进行估算，设置估算仿真时间为70000s，结果如图4-5，GT-drive模型仿真5000s时，电动汽车累计行驶55.5km，其剩余续驶里程仿真结果为177.7km，其剩余续驶里程估算结果为270km，GT-drive

6、模型仿真15000s时，电动汽车累计行驶167km，其剩余续驶里程仿真结果为66.3km，其剩余续驶里程估算结果为150km，仿真结果与估算结果相差较大，随着时间的增大误差越来越大。（3） 电动汽车以60km/h匀速行驶仿真将电动汽车模型的仿真时间设置为80000S，得到电动车在匀速20km/h行驶工况下的累计行驶距离。其累计行驶里程如图4-7，图4-8所示。图4-7 60km/h匀速行驶累计里程图4-8 60km/h匀速行驶电池SOC消耗曲线图4-9 60km/h匀速行驶剩余续驶里程估算 电动汽车模型仿真运行12035s，行驶里程为200km，运用Matlab软件对剩余续驶里程估算进行估算，

7、设置估算仿真时间为70000s，结果如图4-5，GT-drive模型仿真2500s时，电动汽车累计行驶42.5km，其剩余续驶里程仿真结果为157.5km，其剩余续驶里程估算结果为285km，GT-drive模型仿真10000s时，电动汽车累计行驶166km，其剩余续驶里程仿真结果为34km，其剩余续驶里程估算结果为114km，仿真结果与估算结果相差较大，随着时间的增大误差越来越大。（4） 电动汽车以80km/h匀速行驶仿真将电动汽车模型的仿真时间设置为80000S，得到电动车在匀速20km/h行驶工况下的累计行驶距离。其累计行驶里程如图4-10，图4-11所示。图4-10 80km/h匀速行

8、驶累计里程图4-11 80km/h匀速电池SOC消耗曲线图4-12 80km/h匀速行驶剩余续驶里程估算电动汽车模型仿真运行5747s，行驶里程为127km，运用Matlab软件对剩余续驶里程估算进行估算，设置估算仿真时间为70000s，结果如图4-12，GT-drive模型仿真2000s时，电动汽车累计行驶44km，其剩余续驶里程仿真结果为83km，其剩余续驶里程估算结果为249km，GT-drive模型仿真4500s时，电动汽车累计行驶100km，其剩余续驶里程仿真结果为27km，其剩余续驶里程估算结果为95km，仿真结果与估算结果相差较大，随着时间的增大误差越来越大。根据以上剩余里程的仿

9、真结果同剩余里程的估算结果对比可以发现，对于车速小于20km/h的匀速运行工况，本文所采用的估算法可以很好的对电动汽车的剩余续驶里程进行估算。而电动车车速大于20km/h以上时，由于估算初始值的原因，导致剩余里程的仿真结果与估算结果误差在50%以上。而根据各个匀速工况的剩余里程的仿真结果与剩余里程的估算结果比较，可以看出，对于行驶中的电动汽车，估算误差随着时间的增大而增大。各个匀速工况的剩余里程估算结果纵向比较而言，都有相同的初始值，然而车速越高，单位时间内剩余里程估算结果下降越快，剩余里程估算结果迅速下降的时刻越早。3.1.3电动汽车UDDS循环仿真估算讨论完匀速工况下电动汽车的能量消耗情况

10、和估算结果以后，本小节将UDDS循环设置为电动汽车目标工况循环，以验证在实际工况行驶条件下剩余续驶里程估算方法的精确性。在GT-Drive电动汽车模型中找到目标速度模块（Target speed-1），在模块的速度选择栏选择已经设定好的UDDS循环，运行模型仿真得到电动汽车模型以UDDS工况运行的里程，动力电池的消耗情况，如图4-13所示。图4-13 UDDS工况循环动力电池SOC消耗曲线 (A) (B)图4-15 UDDS工况电动汽车速度曲线图4-14 UDDS工况循环电动汽车模型行驶距离运行Matlab软件，启动电动汽车里程估算模型，设置仿真时常为15000s，得到剩余里程估算结果如图4-

11、16所示。剩余续驶根据电池模型SOC消耗曲线同剩余里程估算结果可知，电动汽车模型在高速情况下，能源消耗迅速，剩余续驶里程估算结果也迅速减小，而在动力电池模型SOC消耗到0.4以后，SOC的下降速度明显增加。 图4-16 UDDS循环剩余续驶里程估算根据UDDS工况循环仿真结果可以知道，在仿真时间为2500s时，电动汽车累计行驶路程仿真结果为22km，由仿真全程得电动汽车续驶里程为124km，故其剩余里程仿真结果为102km，剩余里程估算结果为288.5km。在仿真时间为10000s时，电动汽车累计行驶路程仿真结果为88.8km，故其剩余里程仿真结果为35.2km，此时电动汽车剩余里程估算结果为

12、137.1km。根据以上电动汽车续驶里程的仿真结果与估算结果对比可以得出如下结论，对于剩余里程估算方法来说，误差的产生来源于两个主要方面：第一点，估算方法中对于功率消耗的计算是源于电池实际消耗功率对时间的积分，然而实际上电池的实际消耗的功率是电池输出功率与内阻消耗功率之和，随着SOC的下降，电池内阻不断增大，内阻消耗功率越来越大，因此误差越来越大，这就是随着时间的延长剩余里程的估算结果与仿真结果误差越来越大的原因；第二点，也是误差的主要来源，基于里程与能量消耗比值这种估算办法，其初始的估算值不能真实的反应电动汽车的实际续驶里程，其初始值过大，带来的剩余里程的估算结果与仿真结果误差往往高达50%

13、以上。综上所述，在电动汽车模型仿真时，电动汽车的行驶里程由电池的电量决定，而在剩余续驶里程估算方面，电池模型、汽车即时工况以及电池SOC起决定性作用。在估算过程中，初始值估算误差，估算过程中误差累计变大，这都是要解决的问题。3.2剩余里程估算方法分析3.2.1估算方法的初始值由前文仿真结果与估算结果对比可以知道，电动汽车剩余续驶里程估算的误差主要集中在估算的初始值上。接下来对于估算初始值的分析首先从估算算法开始。将估算法数学公式（3-5）做如下变形： （4-1）式中为电池的额定容量（Ah）；为电池的端电压；为电池的放电深度（%）；W为电池总能量（Ah）；为估算时间段得长度，为估算时间段里电动汽

14、车的累计行驶距离，p为电池消耗功率。如公式（4-1）所示，W是由汽车行驶之前检测电池的核电荷数确定的固定值，根据4.1.2电动汽车匀速工况仿真，可以知道S=t*v，那么式中分子分母上的t消去，可以得到如下结果：(4-2)如公式（4-2）可知，初始值的大小仅与电动汽车的实际速度与电池实际功率消耗的比值有关，而对于同一仿真汽车模型来说，其速度与实际功率消耗的比值有略微差别，主要体现在实际速度越大，电机消耗的功率越大，而电机需求的功率由电池提供，较大的功率需要较高的放电电流，这使得电池的内阻消耗的功率增大，从而导致高速情况下的实际速度与电池实际功率消耗的比值要小于低速情况下的比值。根据估算模型的估算

15、策略可以知道，初始值的估算是由电动汽车数据开始进去Matlab软件之后取一个固定的时间段T，在T时刻之后对电动汽车剩余续驶里程进行第一次估算，其估算结果即为剩余里程估算结果的初始值。那么T时刻的越大，高速状态下的估算初始值与低速状态下的估算初始值差距越大。为了验证上述分析的正确性，以80km/h和20km/h匀速行驶工况为对比工况对于T为5s、50s、300s进行估算仿真，仿真对比结果如表4-3所示。表4-2 t对于估算结果影响的仿真试验取值T=5sT=50sT=300s20km/h估算初始值/km332.6332.34331.528680km/h估算初始值/km332.5967328.052

16、5318.2588以上两初始值差值/km0.00334.287513.2698根据表中数据可以确定以上关于T对剩余续驶里程估算方法初始值的影响分析是正确的。虽然估算初始值的大小随着T的增大而减小，但是减小幅度不大，不足以对剩余续驶里程的初始值进行优化。3.2.2续驶里程估算过程分析运用Matlab软件对电动汽车剩余续驶里程进行估算，其估算过程如图4-17所示，在估算时间t选择一定的情况下，计算该片段得到的行驶距离、能量消耗都以寄存的方式留在计算的缓存部分，当下一个计算片段到来时，续驶里程计算模型将所得到的新的电动汽车参数处理并与之前缓存的计算数据求和，再一次计算续驶里程。图4-17估算模型累加

17、法计算过程由以上计算过程我们可以知道在估算过程中，由GT-Drive软件仿真得到的数据连续不断的传输到Matlab估算模型中，而在估算过程中只是按照时间对于各项输入的数据积分求和，而对于该时间片段汽车的运动学状态，也就是电动汽车的加速减速状态没有进行考虑。分别以加速片段和减速片段作为讨论对象，对于加速片段来说，根据计算算法，电动汽车在该时间段的位移由速度与时间的积分求得，电动汽车的能量消耗由电池的实际功率消耗与时间的积分求得。然而由于电池内阻的存在，加速过程电池输出功率增大，电动汽车回路内的电流增大，电阻消耗的能量增大，导致动力电池实际消耗功率与输出功率差值变大，从而导致误差，而且由于是对时间

18、的积分，误差也会变得原来越大；对于减速片段来说，除去以上动力电池实际消耗功率与输出功率之间的误差减小以外，电动汽车的制动充电则完全没有考虑进估算。电池的实际功率消耗同电动汽车的即时速度有关，将电池消耗的趋势变化添加至估算方法，才能更为精确的对电动汽车的续驶里程进行估算。加速过程电池消耗增加，减速过程电池消耗减少，由于在本文估算中的电动汽车的续驶里程往往小于剩余里程的估算结果，故加速过程的能量损耗误差不计，制动过程中的能量回收更加值得研究。3.3电动汽车UDDS工况仿真根据以上对电动汽车估算模型的调整和改进，以及对于剩余续驶里程初始值的优化，现在以UDDS循环工况为研究对象，验证经过调整后的估算

19、算法能否较为准确的对该工况循环进行估算。在GT-drive软件设置电动汽车运行工况为UDDS工况，设置仿真时长为20000s，仿真结果如图4-23、4-24所示。 图4-23 UDDS工况电动汽车SOC曲线 图4-24 UDDS工况电动汽车累计里程图4-25UDDS工况循环剩余里程估算估算结果如图4-25所示，仿真时间为4000s时，电动汽车累计行驶里程39km，由于UDDS最大行驶里程为149km，故电动汽车剩余续驶里程仿真结果为110km，而电动汽车剩余里程估算结果为104km，估算误差为-5.7%。仿真时间为10000s时，电动汽车累计行驶里程100km，故电动汽车剩余续驶里程仿真结果为

20、49km，而电动汽车剩余里程估算结果为53.5km，估算误差为8.4%。由以上仿真和估算对比结果表明，电动汽车以UDDS工况运行时，通过初始值优化以及多工况循环优化的剩余续驶里程估算方法能够完成对电动汽车某一时刻的剩余续驶里程进行较为准确的估算。即时的为驾驶员提供可靠的估算服务。3.4本章小结本章通过对建立的电动汽车模型进行不同工况仿真和剩余续驶里程的估算，探讨了即时估算电动汽车剩余里程所要注意的问题，在理论上分析了有关电动汽车速度、动力电池SOC以及电池内阻同电动汽车剩余里程的关系，通过对比电动汽车剩余里程估算结果与剩余续驶里程仿真结果的差异，提出了通过添加参数L对估算初始值进行优化的办法，

21、总结了多工况循环加速与减速对剩余续驶里程估算结果的影响。对比计算结果和理论分析，可以得出如下的结论：（1）基于消耗能量与动力电池总能量相等的匀速行驶剩余里程估算方法，可以在估算初期获得较为精确的初始估算值，然而在汽车行驶过程中，由于工况的复杂性以及不同道路行驶所带来的消耗，该估算法会有较大的误差，而基于Matlab/Simulink估算方法则可以很好的根据已消耗的电池能量同汽车行驶距离估算电动汽车以当前工况还能行驶的距离。因此获得较为精确的估算初始值可以更为精确的估算电动汽车的剩余续驶里程。（2）电动汽车剩余续驶里程估算方法在初始估值存在估值较大的问题，而估算结果的下降幅度能很好的反映电动汽车

22、能源的消耗程度，在动力电池SOC为0.990.4之间时，电池SOC迅速下降，在0.4以后由于电池端电压将会小于3V，这时由于电池的电化学特性，输出功率将会减少许多，然而在GT-Drive软件中电池模型的建立不够完善，使得在0.4以后电池的输出功率反而较之前有所增大，使得电动汽车的估算结果出现偏大的结果。电池的消耗速率同电动汽车的即时速度有关，将电池消耗的趋势变化添加至估算方法，才能更为精确的对电动汽车的续驶里程进行估算。加速过程电池消耗增加，减速过程电池消耗减少，参照匀速行驶仿真实验，通过添加变量L，用来反映估算采集片段中汽车实际的工作状况，试验验证可以减少估算误差。（3）电动汽车在动力性方面

23、不如以汽油或者柴油为能源的汽车，所以当电动汽车在道路有坡度的情况下，受到的行驶阻力增到，相应的消耗能量增加，电动车的续驶里程估算基于电池的能量变化，能很好的反应电动车的能量消耗，然而在运动片段中，电动汽车的功率消耗相当于加速状态，没有对上坡过程估算的参数调整，基于电池消耗而估算的电动汽车剩余里程将会过大，因以在估算中对于电动汽车上下坡的运动学片段里，添加变量N，用来对电动汽车行驶坡度作出修正，并进行试验验证可以减少估算误差。本章通过对前文遇到的估算问题进行分析，运用Matlab软件对纯电动汽车剩余续驶里程估算模型进行调整，并由仿真试验获得的数据，对估算模型中的参数进行优化，最后获得了精度符合要求的有一定适应性的估算方法。在参数优化的过程中，研究估算方案的缺点和不足，通过参数法修正续驶里程估算法，试验验证了驾驶环境和行驶工况对剩余续驶里程估算精度的影响，为以后剩余续驶里程估算方法的研究打下了一定基础。