Ricerca avanzata sull’ottimizzazione delle strategie di gestione energetica per i veicoli elettrici a gamma estesa

Nell’ambito della vigorosa trasformazione dell’industria automobilistica globale verso le fonti energetiche rinnovabili, i veicoli elettrici a gamma estesa (EREV) sono emersi come un prodotto transitorio cruciale, risolvendo efficacemente l’ansia per la gamma dei veicoli elettrici puri mentre mantengono caratteristiche ecologiche. Tuttavia, le prestazioni degli EREV dipendono in gran misura dall’efficienza delle loro strategie di gestione energetica. Recentemente, una ricerca innovativa sull’ottimizzazione delle strategie di gestione energetica per gli EREV ha attirato l’attenzione dell’industria. Questo studio, condotto da Gao Junpeng dell’Università di Scienza e Tecnologia di Kunming, approfondisce i problemi chiave della gestione energetica negli EREV, offrendo spunti preziosi per il further sviluppo del settore.

Nel contesto della crisi energetica globale e delle normative ambientali sempre più severe, l’industria automobilistica sta attraversando una trasformazione senza precedenti verso l’elettrificazione. I veicoli a combustibile tradizionali, un tempo dominanti, stanno gradualmente cedere il passo ai veicoli ad energie rinnovabili grazie alle loro elevate emissioni di carbonio e alla dipendenza dai combustibili fossili. I veicoli elettrici, con i loro vantaggi in termini di efficienza energetica, economia e sostenibilità ambientale, sono diventati il fulcro dello sviluppo nel settore automobilistico globale.

Tuttavia, i veicoli elettrici puri affrontano ancora sfide come la gamma limitata, la difficoltà di ricarica e l’invecchiamento grave delle batterie, che limitano la loro adozione massiva. In questo scenario, gli EREV sono emersi come una soluzione praticabile. Integrando un motore a combustione interna come estensore di gamma (APU) insieme a un motore elettrico e un pacco batteria, gli EREV possono funzionare in modalità elettrica per brevi distanze e passare all’estensore di gamma per ricaricare la batteria o alimentare direttamente il veicolo quando il livello di carica è basso, aumentando significativamente la gamma di percorrenza.

In questo contesto, l’ottimizzazione delle strategie di gestione energetica per gli EREV è diventata un argomento caldo nella ricerca accademica e industriale. Una ricerca su CNKI con la parola chiave “strategie di gestione energetica per veicoli elettrici a gamma estesa” rivela una tendenza crescente negli studi correlati, riflettendo l’aumento dell’attenzione del settore su questo campo.

Panoramica delle ricerche attuali sulle strategie di gestione energetica

Nel corso degli anni, numerosi studiosi e istituzioni di ricerca si sono dedicati a esplorare le strategie di gestione energetica per gli EREV, ottenendo una serie di risultati di ricerca importanti.

Xu Yuzhe, Wang Wei, Wang Rujia e altri hanno applicato Matlab/Simulink per modellare le strategie di controllo proposte e hanno condotto analisi di co-simulazione sul modello di veicolo costruito nell’ambiente Cruise. Questa ricerca ha gettato le basi per la simulazione e la verifica delle strategie di gestione energetica.

Wang Chao, Cao Li e colleghi, in conformità con i requisiti rilevanti nella modalità di mantenimento del carico della norma GB 18352.6-2016, hanno condotto ricerche sulle strategie di controllo per EREV basate sulla gestione energetica. Hanno costruito modelli di calcolo di simulazione e modelli di controllo per EREV utilizzando il software di simulazione AVL CRUSE e il software di modellazione Simulink. Sia i risultati della simulazione che quelli dei test hanno dimostrato che l’estensore di gamma in questa strategia di controllo può soddisfare le richieste di potenza, fornendo un riferimento pratico per le applicazioni ingegneristiche.

Feng Renhua, Sun Wangbing e Zhao Zhichao hanno utilizzato il software GT-SUITE per creare un modello di analisi di simulazione per veicoli ibridi a gamma estesa, migliorando ulteriormente l’efficienza del carburante del veicolo completo. Questo ha sottolineato l’importanza della modellazione software nell’ottimizzazione delle prestazioni del veicolo.

Chen Yong, Wei Changyin e Li Xiaoyu hanno affrontato il problema che il design delle strategie di gestione energetica fuzzy dipende in gran misura dall’esperienza degli esperti e difficilmente si adatta a condizioni operative complesse. Hanno proposto una strategia di gestione energetica fuzzy per EREV basata sull’identificazione delle condizioni operative tramite reti neurali. Questa strategia ha migliorato l’adattabilità del sistema di gestione energetica alle diverse condizioni di guida.

Per migliorare l’efficienza del carburante degli EREV in condizioni operative complesse, Bai Shujie, Wei Changyin e Chen Yong hanno proposto una strategia di gestione energetica basata su regole che utilizza una rete neurale backpropagation ottimizzata con algoritmi genetici (GA-BP) per l’identificazione delle condizioni operative. Affrontando i problemi di velocità di convergenza lenta e scarsa capacità di generalizzazione dell’algoritmo BP, hanno adottato algoritmi genetici per ottimizzare la rete neurale BP, migliorando significativamente le prestazioni della strategia di gestione energetica.

Questi studi hanno gettato una solida base teorica e pratica per lo sviluppo di strategie di gestione energetica per gli EREV, indicando anche direzioni per ulteriori ottimizzazioni.

Studio di caso: Ottimizzazione della strategia di gestione energetica per un EREV di 600kg

La ricerca di Gao Junpeng si è concentrata su un caso specifico di un EREV con una massa totale di 600kg, approfondendo l’ottimizzazione della strategia di gestione energetica.

Selezione dei parametri del veicolo

Negli EREV, il livello di tensione della batteria è un parametro critico che influisce sulle prestazioni complessive del veicolo. Esiste una relazione inversa tra il livello di tensione e le perdite di corrente: minore è il livello di tensione, maggiori sono le perdite di corrente della batteria. Ad esempio, se l’efficienza della batteria di potenza è bassa, la capacità di trasporto della corrente dei fili diminuisce di conseguenza. Tuttavia, un livello di tensione più alto non implica necessariamente prestazioni migliori complessive. Livelli di tensione eccessivamente alti possono compromettere la sicurezza e, per raggiungere tensioni elevate, è necessario aumentare il numero di celle in serie, influenzando in qualche modo l’uniformità della batteria di potenza.

In risposta a questo, la ricerca ha fatto riferimento alle normative sui livelli di tensione dell’alimentazione in GB/T18488.1-2006. Considerando che il motore e il generatore negli EREV sono accoppiati coassialmente, la selezione del livello di tensione della batteria deve soddisfare i requisiti dei cambiamenti di tensione di funzionamento del motore, promuovendo la coerenza tra la batteria di potenza e i livelli di tensione del motore negli EREV. Dopo una considerazione approfondita, lo studio ha determinato che la batteria di potenza dell’EREV dovrebbe avere una tensione nominale Ub=600V e ha infine selezionato una batteria al litio ternaria.

Sviluppo di strategie di gestione energetica

La ricerca ha proposto due strategie di gestione energetica: la strategia del termostato a punto singolo e la strategia di controllo multipunto basata sulla domanda di potenza, conducendo un’analisi comparativa delle loro prestazioni.

Strategia del termostato a punto singolo

La strategia di controllo del termostato a punto singolo determina lo stato di accensione/spegnimento dell’APU in base allo stato di carica (SOC) della batteria di potenza. Uno dei suoi vantaggi significativi è che la potenza di uscita dell’APU rimane costante. La logica specifica di avvio e spegnimento è progettata per garantire che la batteria funzioni all’interno di un intervallo SOC ragionevole, prevenendo la sovraccarica o la scarica eccessiva.

Questa strategia è relativamente semplice nel design e facile da implementare, il che la rende adatta a condizioni di guida relativamente stabili. Tuttavia, la sua potenza di uscita fissa può adattarsi difficilmente a scenari di guida complessi e variabili, potendo portare a un uso inefficiente dell’energia.

Strategia di controllo multipunto basata sulla domanda di potenza

Per affrontare i limiti della strategia del termostato a punto singolo, la ricerca ha proposto una strategia di controllo multipunto basata sulla domanda di potenza. Questa strategia determina principalmente il punto di funzionamento dell’APU in base al SOC della batteria di potenza dell’EREV e alla potenza richiesta P_req dell’EREV.

Le regole di controllo logiche della strategia di controllo multipunto sono le seguenti:

Quando P_req < Plow:

Se SOC < SOC_low, l'APU è acceso, e Pe=Plow.
Se SOC_low ≤ SOC < SOC_high, l'APU è in modalità di mantenimento, e Pe=Plow o Pe=0.
Se SOC > SOC_high, l’APU è spento.

Quando Plow < P_req < Phigh:

Se SOC < SOC_low, l'APU è acceso, e Pe=Phigh.
Se SOC_low ≤ SOC < SOC_high, l'APU è in modalità di mantenimento, e Pe=Plow/Phigh o Pe=0.
Se SOC > SOC_high, l’APU è spento.

Quando P_req > Phigh:

Se SOC < SOC_low, l'APU è acceso, e Pe=Phigh.
Se SOC_low ≤ SOC < SOC_high, l'APU è in modalità di mantenimento, e Pe=Phigh o Pe=0.
Se SOC > SOC_high, l’APU è spento.

Quando P_req < 0, l'APU è spento, e Pe=0.

Nella strategia di controllo multipunto, la potenza di uscita dell’APU si switcha in base alla domanda P_req. Pertanto, il numero di punti di funzionamento dovrebbe essere meno di due nel processo di impostazione. I punti di funzionamento dell’APU possono essere controllati attraverso due punti: cs_min_pwr e cs_max_pwr. Se la potenza richiesta dall’APU è relativamente alta, funziona al punto di potenza cs_max_pwr; se la domanda di potenza è bassa, passa al punto di funzionamento cs_min_pwr.

Nel design specifico, la ricerca ha considerato approfonditamente la curva di funzionamento ottimale dell’APU e analizzato la fattibilità del cambio di velocità del motore, impostando cs_min_pwr a 48.5kW e cs_max_pwr a 60kW. cs_max_pwr è impostato come punto di potenza, e cs_min_pwr viene mantenuto consistente con il punto di funzionamento del termostato per raggiungere lo stato di funzionamento ottimale.

Questa strategia consente all’APU di regolare la sua potenza di uscita in base alle esigenze reali, con l’attesa di migliorare l’efficienza di utilizzo dell’energia in condizioni operative complesse.

Analisi comparativa di diverse strategie di gestione energetica

Per valutare le prestazioni delle due strategie di gestione energetica, la ricerca ha condotto un’analisi comparativa del loro flusso energetico e consumo energetico.

Confronto del flusso energetico

Il flusso energetico della strategia del termostato a punto singolo e della strategia di controllo multipunto mostra caratteristiche diverse. Nella strategia del termostato a punto singolo, la distribuzione energetica è relativamente fissa a causa della potenza di uscita costante dell’APU. Al contrario, la strategia di controllo multipunto regola la potenza di uscita dell’APU in base alla domanda, risultando in un flusso energetico più flessibile, che può adattarsi meglio alle esigenze energetiche variabili durante il funzionamento del veicolo.

Confronto del consumo energetico

Il consumo energetico è un indicatore chiave per misurare le prestazioni delle strategie di gestione energetica. I risultati della ricerca mostrano che il consumo energetico della strategia di controllo multipunto per gli EREV è superiore a quello della strategia del termostato a punto singolo. Per quanto riguarda il consumo energetico della batteria di potenza, la strategia del termostato a punto singolo è superiore alla strategia di controllo multipunto, con quest’ultima che riduce il consumo della batteria del 6.14%.

Per quanto concerne l’energia consumata dal motore, la strategia di controllo multipunto è superiore alla strategia del termostato a punto singolo, in linea con la legge di distribuzione del consumo energetico degli EREV. Ciò indica che la differenza nel consumo energetico del motore under diverse strategie di gestione energetica ha un impatto relativamente significativo sul consumo energetico totale. Dal punto di vista del consumo energetico del motore, la strategia del termostato a punto singolo ha vantaggi evidenti rispetto alla strategia di controllo multipunto, con quest’ultima che aumenta il consumo medio del motore di 3.76 unità.

Per quanto riguarda il consumo energetico del generatore, la strategia di controllo multipunto è superiore alla strategia del termostato a punto singolo, in linea con la legge di distribuzione del consumo energetico del veicolo. Allo stesso tempo, il consumo del motore nella strategia del termostato a punto singolo è relativamente inferiore. Tuttavia, per quanto concerne il coefficiente di carica della batteria di potenza e il consumo di carburante, la strategia del termostato a punto singolo è superiore alla strategia di controllo multipunto, il che significa che la durata della batteria di potenza è ottimizzata nella strategia di controllo multipunto.

Conclusione e prospettive future

La ricerca sull’ottimizzazione delle strategie di gestione energetica per gli EREV ha un’importanza significativa per lo sviluppo dell’industria dei veicoli ad energie rinnovabili. Lo studio di Gao Junpeng, attraverso un’analisi approfondita di casi specifici, confronta i vantaggi e gli svantaggi della strategia del termostato a punto singolo e della strategia di controllo multipunto, fornendo riferimenti pratici per l’applicazione di strategie di gestione energetica negli EREV.

La strategia del termostato a punto singolo ha il vantaggio di un minor consumo energetico del motore, il che la rende adatta a ambienti di guida relativamente stabili. D’altra parte, la strategia di controllo multipunto si distingue nella riduzione del consumo della batteria e nell’ottimizzazione della durata della batteria, mostrando una migliore adattabilità in condizioni operative complesse. Pertanto, nella progettazione e applicazione reali dei veicoli, dovrebbero essere selezionate strategie di gestione energetica appropriate in base agli scenari di utilizzo specifici.

Guardando al futuro, con il continuo avanzamento tecnologico, le strategie di gestione energetica per gli EREV si muoveranno verso direzioni più intelligenti e adattive. L’integrazione di tecnologie come l’intelligenza artificiale, il big data e l’Internet delle cose permetterà di regolare le strategie di gestione energetica in tempo reale in base alle condizioni di guida, alle abitudini del conducente e alle informazioni stradali, migliorando ulteriormente l’efficienza energetica e le prestazioni degli EREV.

Questa ricerca non solo arricchisce il sistema teorico della gestione energetica per gli EREV, ma fornisce anche indicazioni preziose per l’applicazione industriale degli EREV. Si crede che con l’approfondimento continuo delle ricerche correlate, gli EREV giocheranno un ruolo più importante nel mercato globale dei veicoli ad energie rinnovabili, contribuendo alla realizzazione degli obiettivi globali di neutralità del carbonio.

Autore: Gao Junpeng, Università di Scienza e Tecnologia di Kunming Nome della rivista: Journal of Industrial Control Computer DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2096-1847.2024.16.076