本文是动力机械与工程专业博士毕业论文，主要研究增程式电动车能量管理及电池寿命。

第 1 章 绪 论

1.1 研究背景与课题的提出

按照混合程度划分，业内通常将节能与新能源汽车（下文统称“电动汽车”）划分为如图 1.1 所示类别。一部分是电气化程度较低，由内燃机提供绝大部分驱动功率的常规混合动力汽车（Hybrid Electric Vehicle,HEV）；另一部分是动力电池容量较大、具有纯电驱动功能的电动汽车，包含插电式混合动力汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle,P-HEV）、增程式电动车（Extended-Range Electric Vehicle, E-REV）及纯电动汽车（ElectricVehicle,EV）。从汽车节能减排趋势看，发展电气化程度高的电动汽车被认为是保障能源安全和转型低碳经济的重要途径，其中，EV 因其“零油耗，零排放”，被视为最理想的电动汽车类型。在当前电池技术水平不甚理想及电池成本较高的情况下，E-REV 通过在 EV基础上配置増程器，利用増程器发电进行电池电能补充或驱动车辆，在充分利用电网充入的低成本电能的同时，可延伸 EV 的续驶里程，在较长距离行驶中更显优势。相对于 HEV，E-REV 具有更高的效率；同时与 EV 相比，由于配置増程器，E-REV 可大幅度降低电池的匹配数值，以较小的电池满足车辆行驶需要，更贴近用户的消费需求，因而 E-REV 被认为是目前理想的电动汽车过渡类型。

E-REV 本质上是一种插电式混合动力汽车，此类汽车以使用电网电能为主，燃油能量为辅。与传统汽车及电气化程度较低的 HEV 不同，E-REV 动力电池的能量及功率要求均较高。对用户而言，购置和使用 E-REV 的成本可概括为三部分：第一部分是初始购置成本；第二部分是能量使用成本，含油费及电费；第三部分是间接成本，如路桥费等。尽管 E-REV 是较理想的过渡车辆类型，但高昂的成本，也是其商业化的主要障碍之一。购置成本中，电池的成本是主要构成之一。由于没有寿命衰减的预测模型可参考，在概念设计时，整车厂往往简单采用“80%额定容量”的寿命终止状态（End of Life，EOL）作为电池匹配依据，亦即预留了 20%的“匹配裕量”，以保证在电池性能衰减时，整车性能仍能达到设计指标要求。或者，简单规定整车性能指标对应于电池寿命起始状态（Beginof Life，BOL）的指标，以规避寿命不确定性带来的设计风险。使用成本中，用户主要承担油费和电费。在保证整车性能的情况下，整车能量管理策略的优劣，直接影响系统效率，同时影响电池使用寿命，导致电池二次更换带来的成本增加。本文研究的目标为：从研究 E-REV 电池寿命衰减规律以及优化整车能量管理策略入手，探讨降低整车购置成本和使用成本的可行性及降低的程度，为整车厂设计和用户使用提供理论依据。在以上的目标领域，有几个方面的问题值得关注：

(1) E-REV 的能量管理策略仍有待进一步研究。电动汽车得到了国内外学者的广泛研究，大量的方法被应用于不同的系统，但由于其总成结构的多样性和工况的不可预知性，目前仍没有公认的理论用于指导 E-REV 能量管理策略的设计。

(2) 由于车用电池技术的快速发展，电池本体的寿命研究仍处于起步阶段，目前仅有个别学者关注电池在整车复杂工况下的寿命衰减情况，E-REV 整车条件下其动力电池寿命的预测仍处于空白。

(3) 如何延长车载动力电池的使用寿命还没有具体的指导原则。一般认为电池在整车控制中处于被动地位，所以很少研究如何主动延长电池的寿命，但包括整车控制策略、电池的热管理、充放电习惯等因素都会影响电池的寿命。

(4) 电池全使用周期内实际容量的动态修正还未得到整车控制的关注。由于电池寿命的衰减，在使用周期内实际容量会发生变化，从而影响电池的充放电窗口。显然，在目前认为电池容量不变的整车控制系统中，随着电池的使用，其对电池 SOC（State ofCharge，SOC）控制的误差将越来越大，并进一步加速电池寿命的衰减。

第 2 章 E-REV 能量管理优化研究

E-REV 车辆的能量利用问题等价于车辆的能量管理，其核心问题为如何在増程器系统与电池系统之间进行能量分配。通过合理的能量管理策略，优化控制増程器的工作状态及运行区域，调节 E-REV 电池的工作区间及能量消耗方式，提高系统能量利用效率，降低车辆运行阶段的能量使用成本。本章的主旨为：当行驶里程大于 E-REV 纯电行驶里程时，在车辆増程条件下，以油电使用成本最低为目标，选取合理的算法对 E-REV 车辆在多种整车运行条件下的能量分配进行离线优化，研究 E-REV 车辆最优控制模式及经济性目标潜能。同时，根据多种条件下的优化结果，探索能量的最优分配规律，来指导车辆控制策略的制定，进而使 E-REV 优化利用电网电能，最大化的发挥系统效能。

2.1 车辆研究对象

论文以 E-REV 为研究对象，车辆结构及各子系统说明如图 2.1 所示。车辆构型为串连，其中：发动机取消飞轮后与 ISG 转子刚性相连，两者共同构成发电机组即増程器；驱动电机转子与固定速比的减速箱输入轴刚性相连，发电机组与驱动系统间无力矩传递关系；充电机置于后备箱右侧，用于车辆的外接充电；同时车辆保留传统 12V铅酸蓄电池，电能由动力电池通过 DC-DC 补充供给。整车性能设计目标如表 2.1 所示。E-REV 能量管理实质为最优控制理论在 E-REV 车型上的应用问题。作为现代控制理论的分支之一，最优控制理论的数学模型可表述为：在满足约束条件的前提下，寻求一组优化变量，即控制序列，使目标函数达到最优值[106]。对于 E-REV，由能量管理策略所决定的控制序列为各能量源间的瞬时功率分配，即电池系统与増程器之间的功率分配结果。目标函数为全行驶里程内，车辆的燃油消耗、排放、电池寿命衰减及其它成本函数，以寻求目标函数的最小值做为优化目标。

第 3 章 E-REV 电池寿命模型研究....33

3.1 电池老化机理及寿命测试 ....... 33

3.1.1 电池类型及工作原理 ...... 33

3.1.2 电池寿命衰减机理.... 35

3.1.3 电池寿命的测试方法 ...... 36

3.2 E-REV 电池寿命模型建立........ 39

3.2.1 寿命模型的分类........ 39

3.2.2 电池寿命衰减模型选择......... 41

3.3 E-REV 电池寿命模型的参数计算 ........ 46

3.3.1 寿命模型的基础参数计算..... 46

3.3.2 寿命模型的特性参数计算..... 52

3.4 寿命模型的精度验证......... 55

3.5 本章小结.... 56

第 4 章 E-REV 电池寿命衰减研究....59

4.1 考虑整车热影响的电池寿命研究.........59

4.1.1 电池的温度估计.........59

4.1.2 实际电池温度的等效计算......62

4.1.3 电池的整车热影响因素分析........64

4.1.4 实际热环境下电池寿命分析........67

4.2 考虑整车 SOC 变化的电池寿命研究 .........71

4.2.1 恒定 SOC 的电池寿命衰减分析 ........71

4.2.2 实际电池 SOC 的等效处理....73

4.2.3 等效 SOC 的整车影响因素分析 ........75

4.2.4 实际 SOC 轨迹下的电池寿命衰减计算.........76

4.3 考虑整车放电窗口的电池寿命研究.....77

4.3.1 放电窗口及循环次数对电池寿命的影响分析......77

4.3.2 实际循环次数下放电窗口的等效处理.....79

4.3.3 等效放电窗口的整车影响因素分析.........81

4.4 整车综合因素下电池衰减分析.......82

4.5 本章小结....85

结论

以油电能量的利用成本最低为目标，利用离线的动态规划算法对 E-REV 在全里程内的能量分配进行优化管理，研究 E-REV 车辆最优控制模式及经济性目标潜能。同时，根据多种条件下的优化结果，提取能量的最优分配规律。优化结果表明：

1. E-REV 在优化的 Blended 控制模式下，车辆获得最低的能量利用成本。多种条件下的优化结果表明，E-REV 能量使用成本最低时，电池的电能在全行驶里程内均匀分配，以 SOC 表征的电池能量消耗最优轨迹可近似为直线段，其斜率为电池放电窗口与行驶里程的比值。这一规律用来指导 E-REV 在线能量管理策略的优化设计。

2. 优化的 Blended 模式及 EV 模式下电池 SOC 轨迹有共同特征，可提取 SOC 窗口与其对应里程的比值作为特征参数，并定义为“容量里程比（CDR）”，来表征 E-REV车辆的控制策略模式及其电池的能量使用情况。

该参数有机的将 E-REV 控制理论与电池寿命衰减研究进行联系，后续用于 E-REV 控制策略对电池寿命衰减的影响研究，在 DP 算法的计算中分别针对性的采用了稀疏矩阵和收缩优化算法求解域的方法，以提高寻优效率。针对选择的动态规划算法的运算量大及计算时间过长问题，利用稀疏矩阵大幅度降低仿真算法内存需求空间。根据动力系统功率特性，收缩优化算法求解域，有效避免算法出现“维数灾”，大大加速优化求解速度。

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