Plug-In混合动力汽车优化匹配仿真研究
张博1，李君1，杨世春1，高莹1，尹雪峰2
（1. 吉林大学汽车工程学院，长春 130022， 2. 烟台工程职业技术学院，烟台 264006）摘要：本文应用PSAT前向仿真软件，建立了双离合器式并联PHEV仿真平台。在确定了PHEV整车性能约束条件并对动力总成主要部件进行了成本分析之后，对不同全电力续驶里程和蓄电池类型的PHEV动力总成进行了优化设计研究。优化结果表明：ESS设计容量C ESS对整车成本影响最大，而C ESS主要取决于AER的大小；优化设计方案中随着AER的增大，电机峰值功率P m_peak逐渐升高，而发动机最大输出功率P e_max逐渐降低。
关键词：动力机械工程；Plug-In混合动力汽车；优化设计；PSAT仿真
中图分类号：U469.79 文献标识码：A
Study of Simulation for Plug-In Hybrid Electric Vehicle Optimal Matching
Zhang Bo1, Li Jun1, Yang Shi-chun1, Gao Ying1, Yin Xue-feng2
(1. College of Automotive Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China 2. Yantai Engineering &
Technology College, Yantai 264006, China )
Abstract: A simulating platform for a parallel plug-in hybrid electric vehicle with dual clutch configuration was developed by using PSAT which is a kind of software with forward simulation. After setting up PHEV performance constrains and analyzing component costs, design parameters of the PHEV powertrain were optimized to determine the least cost design that meets corresponding performance constrains. The optimum results shown that ESS design capacity, which primarily depends on AER, has the greatest impact on PHEV powertrain costs. On the other hand, as the AER increasing in the optimum designs, the motor peak output power increases and the engine maximum output power decreases.
Key words: power machinery and engineering; plug-in hybrid electric vehicle; optimal design; PSAT simulation
0. 前言
可外接充电混合动力汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle，PHEV），是由传统内燃机和电力驱动系统所组成的混合驱动系统。与普通意义上的混合动力汽车不同的是，Plug-In混合动力汽车可以通过充电装置从供电网络获取电能，并且它能够在保证整车动力性能的前提下，在一定的行驶距离内只通过
电力驱动系统驱动车辆。PHEV不仅可以降低人类对石油资源的依赖，而且能够有效减少温室效应气体的排放[1,2]。因此，PHEV已经作为美国联邦政府新一代汽车合作计划（Partnership for a New Generation of Vehicles, PNGV）中实现车辆节能减排的重要技术途径之一[3]。
收稿日期：2008-7-7
基金项目：“863”国家高科技资助项目(2006AA11A122)。
作者简介：张博（1982-）, 男, 博士研究生.研究方向：新能源与新型动力总成。E-mail:ahkoo_bo@163
通讯联系人：李君（1961-）, 男，教授, 博士生导师. 研究方向：新能源与新型动力总成。E-mail:junli610@263
由于Plug-In混合动力汽车需保证相应全电力续驶里程（All Electric Range, AER），故对其动力总成各部件提出了不同的要求。本文以自主开发的某普及型轿车为原型，应用PSAT（Powertrain System Analysis Toolkit）前向仿真软件及开发的优化程序，针对不同AER（15km、30km和60km）和电池类型（镍氢电池和锂离子电池）的Plug-In混合动力汽车动力总成进行了优化设计研究。
1. PHEV优化设计方法
本文中的优化设计方法，是针对具有不同AER 和电池类型的PHEV，根据相应性能约束条件和成本函数，优化并确定动力总成主要部件的设计参数。具体步骤概括如下：
(1) 设计PHEV动力总成布置结构，并根据原型车整车参数建立PSAT仿真平台；
(2) 确定PHEV性能约束条件；
(3) 在PSAT仿真平台下，调整动力总成设计参数（包括发动机最大输出功率、电机峰值功率、
动力电池类型及容量），使其满足性能约条件；
(4) 确定以动力总成设计参数为自变量的成本函数；
(5) 利用开发的PHEV优化设计程序，计算出能够满足性能约束条件且成本函数值最低的动力总成设计参数。
2. PHEV仿真平台建立
2.1 PHEV动力总成布置结构设计
如图1所示，本文所设计的PHEV动力总成结构由发动机、节能离合器（自动离合器）、电机、常规离
合器（机械离合器）、变速箱以及电能存储系统(Energy Storage System, ESS)等6部分组成。通过上述6个部分的协调工作，该动力总成可以实现4种工作模式：
6
a EV模式
a motor-only mode
b 助力模式b assist
mode
23
4
3
24
6
c 混合模式
c engine-only mode
d 电能回收模式
d egenerativ
e braking mode
图1 双离合器式并联PHEV动力总成整体结构及工作模式1.发动机；2.节能离合器（自动离合器）；3.电机；4.常规离
合器（机械离合器）；5.变速箱；6.电能存储系统
(1) 图1-a为EV(Electric Vehicle)模式，节能离合器分离，常规离合器结合，可以实现取消发动机怠速，在车辆起步时使用ESS中的电能进行纯电动驱动，当需要发动机输出动力时采用直接起动技术起动发动机；
(2) 图1-b为助力模式，节能离合器和常规离合器都为结合状态，当驱动力不足时，ESS可以提供辅助驱动；
(3) 图1-c为混合模式，节能离合器和常规离合器都为结合状态，使用过剩的发动机功率向ESS 充电；
(4) 图1-d为能量回收模式，节能离合器分离，常规离合器结合，为尽可能多地回收刹车能量，停止发动机工作并将发动机与动力总成分离。
在该种动力总成布置结构中，纯电机驱动及制动能量回收时，节能离合器分离，断开与发动机的连接，避免反拖发动机造成摩擦损失和泵气损失。
2.2 PHEV仿真模型建立
将双离合器式并联PHEV动力总成结构嵌入到
PSAT（版本为v6.1）仿真软件当中。编辑初始化文
件，将每个部件的结构、性能参数分别写入部件模
型，并导入至初始化文件库进行计算。原型车整车
长城皮卡车大全及部件模型的主要参数如表1所示。另外，在PSAT
仿真平台下编辑部件缩放文件，以便在调整动力总
成部件设计参数时按比例缩放部件模型。需要指出
的是，ESS性能参数设计过程中是保持ESS输出电
压不变，通过按比例增减电池组数的方法进行调整
电池容量的。
表1 PHEV仿真模型主要初始参数
部件参数数值
车辆迎风面积A/m2 2.295
风阻系数f0.3
滚动阻力系数C D0.022
轮胎半径R/m 0.299
主减速比R f 3.9
整车
变速器1~5档传动比R g[3.182, 1.895, 1.250, 0.909, 0.703]
eletre排量V/L 0.997
最大功率@转速/kW@rpm52@6000
发动机
最大转矩@转速/kW@rpm90@4100
类型交流同步式
格蓝迪报价最大功率@转速/kW@rpm50/1250~6000
电机
最大转矩@转速/kW@rpm400/0~1250
类型NiMH LiIon
容量C ESS/Ah 6.5 6 电池
额定电压U/V 202 270 3. PHEV性能约束条件的确定
为保证PHEV的整车性能，在参考了PNGV相
关性能指标之后，本文确定了七条相应性能约束
[4~6]：
(1) 0~100km/h加速时间不大于12s；
(2) 80~113km/h加速时间不大于8s；
(3) 在坡度为6.5%的道路上，以88km/h的车
速至少行驶1200s；
(4) 最高车速不小于140km/h
(5) 全电力驱动下0~50km/h加速时间不大于
5s；
(6) 全电力驱动下最高车速不小于100km/h；；
(7) 车辆全电力续驶里程满足AER要求。SOC
初始值设置为1，在ECE循环下至少行驶相应AER
里程。
在优化计算过程中，除第(7)条约束外，动力总
成SOC 初始值均设置为0.7，该值被假定为蓄电池的平均工作SOC 值。另外，为防止动力电池过度放电，SOC 最低值设定为0.2。
4. PHEV 动力总成性能参数设计
此部分利用已建立的PSAT 仿真平台，调整PHEV 动力总成主要部件设计参数以满足相应的性能约束条件。
4.1 电机最小峰值功率的确定
在整车设计的过程中，改变部件设计参数一定会对整车质量产生影响。因此在对发动机和电机进行设计之前，应该对计算过程中的整车整备质量给予充分的考虑。表2为AER 等于60公里时PHEV 整车整备质量计算，可以看出选择镍氢电池后的整车整备质量要大于选择锂离子电池。为提供一定设计余量，在计算发动机和电机设计参数时设定PHEV 整车整备质量为1450kg 。
表2 PHEV 加速性能计算下的整车整备质量 参数 数值 电池类型
NiMH LiIon AER/km 60 60 发动机最大输出功率P e_max /kW
52 52 电机最大输出功率P m_peak /kW 50 50 电池容量C ESS /kWh 11.817 9.720 SOC 终值/% 20.90 20.09 ESS 电压变化范围U /V 160~260 240~293单元电池最大充/放电功率P ESS_cell_max /W(cell)-1 -171/185 -377/390单元电池额定容量C ESS_cell /Wh(cell)-1
7.8 21.6 整车整备质量M veh /kg
1409 1292 经过计算，为保证全电力驱动下0~50km/h 加
速时间不大于5s ，电机最小峰值功率P m_peak 不得小
军车牌识别于42kW ，此时对应的最高车速为136.03km/h 。可
见，P m_peak 大于等于42kW 就可以满足约束条件(5)、(6)。
4.2 发动机和电机性能参数设计
图2 加速性能约束下发动机和电机的性能参数设计
基于上步算得的电机最小峰值功率，依次计算在第(1)、(2)条加速性能约束条件下发动机和电机的性能设计参数。如图2所示，将所得设计参数分别拟合为以下(1)、(2)两式。通过计算可知，满足这两条约束条件下的动力总成参数设计使PHEV 最高车速均大于168km/h 。也就是说，在图2所示两条曲线右上部分的发动机和电机性能设计参数均能够满足第(1)、(2)和(4)条约束条件。
2
_max_0_100__0.0145 4.1162212.9842e m peak m peak P P P =−+(1)
2_max_80_113__0.0016 1.5004113.3992e m peak m peak P P P =−−+ (2)
式中：P m_peak 为电动机峰值功率，kW ；P e_max_0_100为PHEV 在0-100km/h 加速时间为12s 时对应的发动机最大输出功率，kW ；P e_max_80_113为PEHV 在80-113km/h 加速时间为8s 时对应的发动机最大输出功率，kW 。
4.3 ESS 性能参数设计
调整P e_max 和P m_peak 以满足相应约束条件的过
程中，动力总成在除去ESS 时整车最大质量M veh_minus_ESS_max 为1089kg 。在ESS 性能参数设计过
程中，不同参数下的整车质量可按式(3)计算： M veh ＝M ESS ＋M veh_minus_ESS_max (3) 式中：M veh 为不同ESS 性能设计参数下整车质量，kg ；M ESS 为ESS 在不同设计参数下的质量，kg 。 ESS 容量C ESS 由以下几个方面确定：
(1) ESS 电压等级和最大充/放电功率要与电机
相匹配。按比例缩放后的电机及控制器电压等级V m_min 变化范围为101V ≤V m_min ≤151V ，由表2可知ESS 电压等级与其相匹配。而为满足电机峰值功率需求所对应ESS 最小容量C MOTOR 可由式(4)计算： ____max
m peak MOTOR ESS cell ESS cell P C C P =
⋅ (4)
式中：P ESS_cell_max 为ESS 单元电池最大输出功率，kW ；C ESS_cell 为ESS 单元电池额定容量，kWh 。
(2) ESS 电池容量能够满足PHEV 的全电力续驶里程(AER)要求，即约束条件(7)。表3列出了不同AER 和ESS 类型下下所需的电池容量C AER 。
滴滴货运表3 不同全电力续驶里程下ESS 容量
ESS 类型
NiMH LiIon
AER/km 15 30 60 15 30 60 整车质量M veh /kg
116112431427 1135 11921327 ESS 容量C AER /kWh
2.438
5.252 11.466 1.944 4.342
10.044
(3) ESS 电池容量满足PHEV 的爬坡能力要求，即约束条件(3)。利用整车参数、约束条件中的车辆
行驶工况以及车辆行驶过程中的力学平衡方程计算出PHEV 动力总成中电机所必须承担的输出功率P motor ，从而计算出ESS 应具备的输出功率P ESS 及电池容量C GRADE ，如式(5)~(8)所示：
veh f w i F F F F =++ (5)
_max
3600veh motor e trans F V
P P η⋅=
−⋅ (6)
_motor
ESS motor ESS dis
P P ηη=
⋅ (7)
()min 3600
ESS GRADE init
湖南二手车市场P t
C SOC SOC ⋅=
−⋅ (8)
式中：F veh 为车辆驱动力，N ；F f 为滚动阻力，N ；F w 为空气阻力，N ；F i 为坡度阻力，N ；为车辆行时速度，88km/h ；ηtrans 为传动系效率，取0.8；P e_max 为发动机最大输出功率，kW ；ηmotor 为电机效率，0.95；ηESS_dis 为ESS 放电效率，取0.95；t 车辆行驶时间，1200s ；SOC init 为ESS 行驶SOC 初始值，0.7；SOC min 为SOC 最低限值，0.2。
这样，ESS 容量C ESS 就可以确定为C MOTOR 、C AER 和C GRADE 中的最大值。
5. PHEV 动力系统成本分析
利用以上计算方法，可以得到PHEV 动力总成的许多种设计方案。依据什么原则进行取舍，下面依次对动力总成的主要部件进行成本分析。 5.1 发动机和电机/控制器成本分析
成本过高一直是制约电动汽车发展的重要原因，但是随着制造技术的不断成熟及批量化生产，动力总成各部件成本会大幅降低。对于发动机和电机/控制器，本文应用的成本计算公式是基于批量化生产下（100 000台/年）的价格拟合而来的，如式(9)~(11)所示[6,7]。
_max 42412engine e COST P =+⋅ (9) _19013.7motor m peak COST P =+⋅ (10) __2358.075motor ctr m peak COST P =+⋅ (11)
式中：COST engine 为发动机成本，$；COST motor
为电机成本，$；COST motor_ctr 为电机控制器成本，$。 5.2 ESS 成本分析
ESS 成本主要由电池成本及其附件成本两部分组成。EPRI （Electric Power Research Institute ）和ANL （Argonne National Laboratory ）等研究机构均
对未来电池价格进行预测[8~13]。本文对镍氢电池及ESS 的附件成本均采用EPRI 对ESS 价格分析的研究结果，如式(12)、(14)所示。而作为一种新技术的锂离子电池，由于对其大批量生产后价格估计具有一定难度，因此本文采用的是小批量生产条件下的电池价格，如式(10)所示[9]。
_320ESS NiHM ESS COST C =⋅ (12) _650ESS LiIon ESS COST C =⋅ (13) _680 1.2ESS Acc ESS COST C =+⋅ (14)
式中：COST ESS_NiHM 为镍氢电池成本，$；COST ESS_LiIon 为锂离子电池成本，$；COST ESS_Acc 为电池附件成本，$。
6. PHEV 优化设计计算结果及分析
在满足性能约束条件的前提下，成本最低的设计方案即为最优设计方案。PHEV 优化设计程序即是根据这样的优化目标而进行编写的。具体优化计算结果及相应各部件成本如表4、表5所示。
表4 PHEV 优化设计结果
ESS 类型
NiMH LiIon
AER/km 15 30 60 15 30 60
电机成本 COST motor /$
875 896 944 765 889 930
电机控制器成本COST motor_ctr /$ 639 651 679 574 647 671
发动机成本 COST engine /$ 945 898 790 1 212 914 820 ESS 电池及附件成本
COST ESS /$ 1 463 2 367 4 363 2 433 3 5087 221
成本总和 COST total /$
3 922
4 812
6 776
4 984
5 958
9 642
由表5易知，在当前的电池生产技术和生产批
量下，具有不同全电力续驶里程的PEHV 如果使用
锂离子电池，其动力总成主要部件成本总和将比使用镍氢电池平均高出31%。
此外，ESS设计参数C ESS是影响动力总成成本的最重要因素。如果C ESS增大，直接会导致动力总成成本的增加。前面已经提过，C ESS的大小取决与三个方面，即C MOTOR、C AER和C GRADE的大小。而为了满足约束条件(7)，C ESS的最小值只能取至C AER。对比表3、表4可以看出除锂离子PHEV15外，其它优化结果的C ESS均取决于C AER的大小。锂离子PHEV15电池容量选取存在不同的原因其由于电机峰值功率P m_peak为满足全电力驱动下0~50km/h加速时间不大于5s的约束条件，其值不得小于42kW，而锂离子PHEV15所对应的C AER不足以提供P m_peak 为42kW的最大充/放电功率，故此时C ESS的最小值只能取至P m_peak为42kW时所对应的C MOTOR，即2.692kWh。
另一方面，从电机和发动机设计参数来看：当C ESS取决于C ARE时，优化设计方案中P m_peak随着AER的增加而逐渐升高，P e_max随着AER的增加而降低。这是由于：首先，根据式(1)、(2)、(9)~(11)可知在满足性能约束条件下，发动机与电机/控制器的成本之和，是随着P m_peak的增大（P e_max的降低）而降低的；其次，AER增加使C ESS（即C AER）增加，则车辆在约束条件(3)下ESS可以分担更多功率输出，P m_peak可以选取较大值，而发动机性能参数P e_max可相应选取较小值，从而使总成本降低。
7. 结论
本文以自主开发的某普及型轿车为原型，应用PSAT前向仿真软件，建立了双离合器式并联PHEV 仿真平台。在确定了整车性能约束条件并对动力总成的主要部件进行了成本分析之后，对不同AER 和ESS类型的PHEV动力总成进行的优化设计。优化设计研究结果表明：
(1) 在当前的电池生产技术和生产批量下，具有不同全电力续驶里程的PEHV如果使用锂离子电池，其动力总成主要部件成本总和将比使用镍氢电池平均高出31%；
(2) 动力系统总成本对ESS设计参数C ESS最为敏感，而优化设计结果的ESS容量C ESS主要取决于
C AER的大小；
(3) 优化设计方案中电机设计参数P m_peak值随着AER的增加而逐渐升高，发动机设计参数P e_max 随着AER的增加而降低。参考文献
[1] Marker T, Wipke K. Modeling Grid-Connected
Hybrid Electric Vehicles Using ADVISOR[J].
National Renewable Energy Laboratory.
Conference Paper NREL/CP-540-30601, 2001. [2] Markel. T, Simpson A. Plug-In Hybrid Electric
Vehicle Energy Storage System Design[J].
Conference Paper NREL/CP-540-39614, 2006. [3] Simpson A. Cost-Benefit Analysis of Plug-In
Hybrid Electric Vehicle Technology[J].
Conference Paper NREL/CP-540-40485, 2006. [4] Timothy C. Moore, Amory B. Lovins. Vehicle
Design Strategies to Meet and Exceed PNGV
Goals [J]. SAE Paper 951906, 1995.
[5] Santini D J, Anderson J, He J, Plotkin S, Anant D
Vyas, and Bharathan D. Gasoline-Fueled Hybrid
vs. Conventional Vehicle Emissions and Fuel
Economy[C]. Ninety-Second Annual Meeting and
Exhibition of the Air and Waste Management
Association. Paper 99-851, 1999.
[6] Golbuff S. Optimization of a Plug-In Hybrid
Electric Vehicle [D]. Georgia Institute of
Technology, 2006:Page 17-19,41-44.
[7] Henry K Ng, Anant D Vyas, Santini D J. The
Prospects for Hybrid Electric Vehicles, 2005-2020:
Results of a Delphi Study [C]. SAE Paper
1999-01-2942, 1999.
[8] Comparing Benefits and Impacts of Hybrid
Electric Vehicle Options. EPRI, Palo Alto, CA:
1000349, 2001.
[9] Advanced Batteries for Electric-Drive Vehicles: A
Technology and Cost-Effectiveness Assessment
for Battery Electric Vehicles, Power Assist Hybrid
Electric Vehicles, and Plug-In Hybrid Electric
Vehicles. EPRI, Palo Alto, CA: 1009299, 2004. [10] L ipman T E, Delucchi M A.. Hybrid Electric
Vehicle Design Retail and Lifecycle Cost Analysis
[C]. UCD-ITS-RRC03-01, 2003.
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