CN 11-5904/U J Automotive Safety and Energy, Vol. 12 No. 2, 2021
王煜安1，罗佳鑫2，王亚超1，王 欣1，葛蕴珊1*，蒋 震2
（1. 北京理工大学机械与车辆学院，北京 100081，中国；
2. 中国汽车技术研究中心有限公司，天津 300300，中国）
摘要：为研究增程式电动汽车在不同能量管理策略下对污染物排放的影响，对2辆增程式电动汽车
在不同驾驶工况下进行了实际道路试验。对排放数据聚类得到瞬时高排放集合（IHES），通过发动机转速、节气门开度等发动机参数对一氧化碳（CO）、细颗粒数量（PN）瞬时高排放的影响进行了分析。结果表明：能量管理策略会影响CO瞬时高排放的分布规律，相比于功率跟随策略，多点控制策略易使得车速处
于高速阶段时产生CO瞬时高排放。不同驾驶行为不会对增程式电动汽车CO、PN瞬时高排放的分布
规律造成明显影响，而拥堵路况下发动机冷却液温度相对低，再启动时产生了更多的PN瞬时高排放。
关键词：增程式电动汽车；污染物排放；实际道路试验；能量管理策略；驾驶工况；瞬时高排放集合(IHES)
中图分类号： U 467.1+4 文献标识码： A DOI： 10.3969/j.issn.1674-8484.2021.02.010
Real road tests of the emission from extended-range electric vehicles with different energy management strategies WANG Yu’an1, LUO Jiaxin2, WANG Yachao1, WANG Xin1, GE Yunshan1*, JIANG Zhen2
(1. School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China;
2. China Automotive Technology and Research Center, Tianjin 300300, China)
Abstract: Several real driving tests were done on different extended-range electric vehicles to investigate
the influence of two kines of energy management strategies at two driving conditions on the emission from
extended-range electric vehicles. The instantaneous high emission set (IHES) was obtained by clustering the
emission data. The influence of internal parameters such as engine speed and throttle position on instantaneous
high emission of carbon monoxide (CO) and particle number (PN) was analyzed. The experimental results show
that energy management strategies can significantly affect the distribution regularity of instantaneous high CO
emissions. Compared with the power following strategy, the multi-point control strategy produces instantaneous
high CO emissions when the vehicle speed is high. Different driving behaviors have no significant influence
on the distribution regularity of instantaneous high CO and PN emissions in extended-range electric vehicles.
However, the engine coolant temperature is relatively low under congestion road conditions, resulting in more
PN instantaneous high emissions during restart.
收稿日期 / Received ：2021-02-03。
基金项目 / Supported by ：国家自然科学基金青年科学基金项目（51806015）。
第一作者 / First author ：王煜安(1996－)，男(汉)，辽宁，硕士研究生。E-mail:******************。
* 通讯作者/Corresponding author：葛蕴珊，教授。E-mail:*****************。
Key words:e xtented-range electric vehicle; pollutant emission; real driving test; energy management strategy;
driving condition; instantaneous high emission set (IHES)
增程式电动汽车兼备纯电动汽车与混合动力汽车的优点，它在技术特点上属于串联插电式混合动力汽车[1]。当车辆电池组电量较高时，由动力电池提供驱动电机所需的电力，当电池组电量较低时，发动机启动并通过发电机与动力电池一起提供驱动电机所需的电力。
刘成祺等人[2]研究了增程式电动汽车在北方冬季典型道路行驶时的电耗与油耗，试验结果表明，增程
式电动汽车在高速路况电耗最高，拥堵路况油耗最高。P. Lijewski等人[3]对增程式电动汽车与并联插电式混合动力汽车进行了实际行驶排放(real driving emission, RDE)对比试验，结果表明增程式电动汽车的一氧化碳（CO）、碳氢化合物HC排放更高，在高速区间CO的瞬态排放升高了10倍，氮氧化物（NO x）的排放随着发动机高负荷工作时间的增加而增加。
已有研究表明: 驾驶行为[4]与交通状况[5]会影响到汽油发动机的污染物排放，由于增程式电动汽车的发动机不直接通过机械连接输出功率，所以驾驶行为与交通状况是否会影响到增程式电动汽车的实际道路排放需要进一步通过试验验证。由于瞬时排放测量存在偏差，瞬时低排放易受到这两者的影响而不能很好的反映瞬时排放的真实值。而瞬时高排放作为总行程累计排放的主要贡献者，能够更好的反映排放特征。
Z. Mera等人[6]首先提出可以通过NO x瞬时高排放集合对柴油车的NO x排放进行分析，其中瞬时高排放集合是由原始排放数据聚类获得。WANG Yachao 等人[7]也利用了瞬时高排放集合 (instantaneous high emission set, IHES) 对混合动力汽车的细颗粒数量(particle number, PN) 排放影响因素进行了分析。
本文对2辆具有不同能量管理策略的增程式电动汽车在不同驾驶工况下，分别进行了实际行驶排放(RDE)试验，其中驾驶工况分别为：正常驾驶、激进驾驶、拥堵路况驾驶3种。从CO、PN原始排放数
据聚类，获得瞬时高排放集合(IHES)，并通过发动机转速与节气门开度等参数，分析了CO、PN瞬时高排放产生的原因，以研究不同能量管理策略和驾驶工况对CO、PN排放的影响。
1 试验方案
1.1 试验设备
试验设备为Horiba公司生产的OBS-ONE便携式车载排放测试系统(portable emission measurement system, PEMS)。该设备主要由气体分析模块、粒子数量计数模块和排气流量计3大模块组成。其中CO2和CO的气体浓度使用不分光红外法(non-dispersive infrared, NDIR)测得，NO x的气体浓度使用化学发光探测法(chemiluminescent detector, CLD)测得，PN 的数量则由凝结粒子计数器(condensation particle counters, CPC)测得。发动机的转速、节气门开度等瞬态状态通过车载诊断系统(on board diagnostic system, OBD)测得，车辆行驶速度、海拔高度以及温湿度等信息则由全球定位系统(global positioning system, GPS)和气象模块测得。
1.2 试验车辆
本试验选取两辆满足国六排放法规的增程式电动汽车，并根据国六排放法规[8]附录R中对于混合动力汽车I型试验的要求确定两车的平衡电量。车辆主要的技术参数由表1所示。
A车的能量管理策略为多点控制，多点控制策略会预先设置多个处于高效区或经济区的发动机工作点，增程器根据整车功率需求调整发动机在预设的工作点工作，其发动机供油方式为进气道喷射(port fuel injection, PFI)。而B车的能量管理策略为功率跟随，发动机根据整车功率需求实时调整工作点以工作在最优工作曲线附近[9]。当同一车辆进行不同驾驶工况试验时，能量控制策略预先设定并保持不变，其发动机供油方式为汽油缸内直喷(gasoline direct injection, GDI)。
表1
试验车辆主要技术参数
1.3 试验路线
试验路线按照国六排放法规的行驶路线要求进行设计，市区、市郊以及高速阶段的总里程及其占比均符合RDE的行程要求。试验地点位于北京大兴区与通州区，试验时均为晴朗天气。
试验中激进驾驶要求驾驶员仅在市区、市郊阶段
221王煜安，等：不同能量管理策略的增程电动汽车排放的实际道路试验
加减速时比正常工况更为剧烈，拥堵路况则选择周一8点的早高峰时段开始试验，此时市区较为拥堵，车辆低速行驶时间较长。表2列出了6次试验各自的“激进程度”[va]p-95、市区阶段的平均车速v、试验时长T、试验总里程S等信息。[va]p-95为大于0.1 m/s2的正加速度a和其对应车速v的乘积va，再升序排列后的第95分位值，表征总行程的激进程度。（国六法规中的符号为“v*a pos-[95]”，本文简化为[va]p-95，下标p代表正加速度的含义）。
从表2中可以看出，相较于正常驾驶工况，激烈驾驶工况对应的[va]p-95明显更高，A、B两车分别达到了16.98、17.80 m2/s3；拥堵路况驾驶工况则对应更低的平均车速与更高的试验时长，A车为35.75 km/h 和7 522 s，B车为36.77 km/h和7 345 s。
表2
各试验行程信息
2 试验结果预处理
2.1 数据处理方法
不同的计算方法会对排放量的计算结果产生较大影响[10]，本文采用数据平均法计算最终污染物的排放量，即用总累计排放除以总试验里程，不做任何数据平滑或加权处理，反映的是真实排放水平。
2.2 瞬时高排放集合聚类
本文以CO的瞬时高排放集合(instantaneous high emission set, IHES)聚类过程为例。
步骤1：计算单次试验总行程累计污染物质量排放m tot，并对试验每1 s采集记录的CO瞬时质量排放降序排列。
步骤2：将降序排列后的CO瞬时排放数据逐个累加：
m k = m k-1 + Δm k. （1）式中，Δm k为在k时刻，1 s内的质量排放。
步骤3：分别对贡献了m tot前20%、50%、80%的CO瞬时高排放集合IHES 20、IHES 50、IHES 80进
行分析。即若m k小于m tot的20%、50%、80%，则将当前时刻的Δm k以及对应的车辆、发动机瞬时数据分别加入IHES 20、IHES 50、IHES 80。
2.3 CO瞬时高排放集合分析
表3表示CO瞬时高排放分别贡献CO总质量排放前20%、50%、80%时的瞬时质量排放临界值(e(CO))及其在试验总时间的占比(τ)。
表3可看出，A车的CO瞬时高排放更为集中，在3种不同的驾驶工况下，均在1%，5%，20%的试验时间内排放了超过CO总排放量的20%，50%，80%。而B车的CO瞬时排放更为分散，在40%的试验时间内才排放了超过CO总排放量的80%。
表3 CO
北京电动汽车瞬时高排放的临界值与时间占比
2.4 PN瞬时高排放集合分析
表4表示A、B车PN瞬时高排放分别贡献PN总质量排放前20%、50%、80%时的瞬时质量排放临界值(e(PN))及其在试验总时间的占比。由表可以看出A 车的PN瞬时高排放更为集中，在3种不同的工况下，均在0.2%，1%，10%的试验时间内排放了超过PN总排放量的20%，50%，80%。与CO排放规律类似，B 车的瞬时排放分布同样更为分散，在40%的试验时间内排放了超过PN总排放量的80%。这是因为B车装配了汽油机颗粒捕集器(gasoline particulate filter, GPF)所导致的，GPF能够捕集汽油机排放的颗粒，从而改变了PN排放的分布规律。
汽车安全与节能学报
222第12卷 第2期 2021年
表4 PN
瞬时高排放的临界值与时间占比
3 结果分析
3.1 CO 原始瞬时排放及排放量
图1为数值平均法计算得到的2车不同工况下CO 总行程质量排放量(e m )。A 车在拥堵路况下CO 排放明显劣化，达到了298 mg/km ，而B 车未观察到明显劣化。
图2给出了2车正常工况下CO 原始瞬时排放(e )
100200300400A Ӣ
B Ӣ
e m / (m g ·k m -1
)
图1 2车不同工况下CO 总行程质量排放
图2 正常工况下2车CO 瞬时排放、发动机转速与时间的关系
与发动机转速(n )随时间的变化曲线。A 车CO 的最高瞬排集合HES20除了在冷启动期间产生以外，多集中于高速阶段的高转速变化区域（见图2a ），而B 车CO 的最高瞬排集合HES20集中于发动机各启动阶段。这是由于2车的能量管理策略差异所导致的，A 车发动机工况变化时转速负荷变化相对剧烈。而B 车在高速阶段工况变化更为缓和（见图2b ）。此外，A 车的发电机功率和动力电池容量较小，在高负荷工况或馈电状态
下，需要频繁启动发动机，CO 控制效果相对较差。
3.2 CO 瞬时高排放影响因素分析
表5和表6表示A 车CO 各瞬时高排放集合HES 以及总行程的发动机转速变化率与节气门开度变化率的分布，取上四分位数(U)和下四分位数(D)进行表示，其中总行程数据即HES100中包含的所有数据。
由表5可看出：A 车的瞬时高排放集合HES20、
HES50对应的发动机转速变化率明显高于HES80与总行程对应的变化率。
由表6可以看出：HES20、HES50也对应了更高的
（a ） A 车
（b ） B 车
010
20
30
40
10020039
4041n / (100 r ·m i n -1)
e / (m g ·k m -1)
t / (100·s)CO 020
40
5
10
49
5051n / (100 r ·m i n -1)
e / (m g ·k m -1)
t / (100·s)0
10
2030
400
100
200
39
4041
n / (100 r ·m i n -1)
e / (m g ·k m -1)
t / (100·s)CO
20
400
5
10
49
5051
n / (100 r ·m i n -1)
e / (m g ·k m -1)
t / (100·s)
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王煜安，等：不同能量管理策略的增程电动汽车排放的实际道路试验
节气门开度变化率分布。这与上文结论一致，即A 车的多点控制策略依赖预设的工作点，高效经济区较窄，发动机工况变化相对剧烈。在高速加速阶段，整车需求功率较大，A 车需要频繁地调节转速与负荷以使发动机工作在高效经济区。在这过程中，空燃比控制较难，易跳出闭环控制从而出现混合气过浓的情况[11]。而B 车的瞬时高排放集合的发动机转速变化率与节气门开度变化率并未明显升高，这是由于B 车的CO 瞬时高排放集中于发动机启动阶段，B 车功率跟随的控制策略在需求功率较大时发动机转速和负荷的变化幅度相比A 车更小，更利于空燃比的控制，降低了产生CO 瞬时高排放的风险。
图3 CO 各HES 以及总行程(CO_HES100)的车速-频次分布
（a ） A 车正常工况
（b ） B
车正常工况
100
200
f r e (C O _H E S 100)
f r e
v / (km·h -1
)
CO_HES20
100
200
50
f r e (C O _H E S 100)
f r e
v / (km·h -1
)图3为A 、B 车正常工况下CO 各HES 以及总行程的车速频次分布图，左纵坐标为各瞬时高排放集合中同一速度出现的频次(fre)，右纵坐标为总行程集合(CO_HES100)中同一速度出现的频次[fre(CO_HES100)]。
由图3可看出，A 车CO 的最高瞬排集合HES20多集中于100 km/h 附近的区域，即高速阶段。而B 车CO 的HES20多集中于0 km/h 附近的区域，即车辆刚起步阶段。激进工况与拥堵驾驶工况下，瞬时高排放集合的车速频次分布与正常工况一致，即工况的变化并没有导致CO 瞬时高排放的速度频次分布发生明显改变，说明CO 瞬时高排放分布不受驾驶工况的影响，这是由增程式电动汽车的技术特点决定的。
表5 A 车CO 各HES
以及总行程的发动机转速变化率分布
表6 A 车CO 各HES
以及总行程的节气门开度变化率分布
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