项目编号： 1745

基于云计算的混合动力汽车能量管理系统研究与开发

Research and Development of Hybrid Vehicle Energy Management System Based on Cloud Computing

 

项目研制单位：上海交通大学 联合汽车电子有限公司

主要研制人员：殷承良 秦文刚 张勇 江冬冬 张裕春 陈渠

 

主题词：云计算 混合动力汽车 预测性能量管理策略 实时路况 能耗分配法

1、研究内容介绍

混合动力汽车的性能与其控制策略密切相关，目前实车上的能量管理绝大多数都基于对标准工况的分析，而实际行驶过程车辆运行工况是一个随机、不确定的过程，某一特定循环工况下混合动力汽车能量管理的控制效果存在一定的局限性，不能给出全局的最优能量分配，从而导致整车能量利用率低下。

车辆网络化和信息化及交通系统智能化是汽车交通产业发展的明确趋势，对混合动力汽车而言，云平台协助管理的思路在技术普适性和可扩展性上具备优势。目前车辆端有限的存储和计算资源无法承载海量的数据和全局优化算法的庞大计算量。有必要考察多源传感信息在云端的综合与处理，以达到对所管理车辆的能量优化效果。

本项目将基于联合汽车电子有限公司现有的插电式混合动力车辆，开发一套基于云计算的混合动力汽车能量管理系统，在云计算平台上综合处理地图路况数据、智能交通基础设施数据信息、协同车辆的信息，进行能量管理达到降低车辆能耗的目的，并进行实车结合智能交通环境的演示测试。

本项目提出的技术方案有潜力进一步拓展成为面向大规模动态交通实时规划、混合动力车群能量管理的大系统，为城市交通拥堵和节能减排提供解决思路和方案。具体技术内容可以划分为以下5的方面。

1. 基于多源信息混合动力车辆能量优化和策略评价方法构建

对交通地理信息、智能交通基础设施和协同车辆运动信息进行宏观、中观和微观的层次划分，以全局道路车流和路段的宏观速度分配，路段区间内交通与交通信号的中观速度优化，以及本车为中心的局部交通环境速度保持与微调为基础，根据整体能量消耗表现、电池充放频率、计算复杂度等关键参数，利用百度/高德等图商信息，结合车辆模型，获得预期功率消耗并应用全局动态规划方法制定能量分配策略，形成完整决策流程，制定综合评价参数，体现针对策略在部署、性能和代价的综合评价。

图1.1 基于多源信息混合动力车辆能量优化策略

2. 基于多源信息的混合动力车辆功率预测和分配

根据现有研究思路寻求信息融合机制和分层规划机制，将能量管理分解为多层级多尺度、具备时空分布的策略分配问题。基于地图端提取全局级别路况信息，并且根据智能交通基础设施数据信息、协同车辆信息对全局路况信息进行精确描述，分别获取全路径，街区和周边交通环境级别的详细速度规划建议，通过算法将三者融合形成一个全路段速度谱。根据预期实验平台建立合适的车辆模型，搭载联合电子应用最小能量算法的成熟管理系统，以全路段速度分布为输入，生成本地车辆的对应控制策略和功率分配与输出，保证动力系统的合理输出符合车辆预期速度。

3. 有限资源下云端能量管理有效性、计算复杂度和调度频率的平衡方法

在进行全局能量管理算法优化过程中，可以将得到的全路段速度谱划分为全局端、局部端和瞬态端，在全局端以每个路段，一定距离的平均车速以统计学算法作为基础，进行本车全局路谱构建，并且以该路谱为基础，并考虑计算量和实时性的均衡，开发全局能量管理优化算法，该阶段在云端完成，得到优化参数，下传到车载端。

4. 云端和实车能量管理策略部署与验证

图1.2给出了本研究的整体信息流构架图：车载端发送计算请求，并将收集到的路径信息以及车辆参数信息上传到云端服务器，地图端接收到目的地路径请求之后，返回全局路径信息给云端，云端首先进行路径信息的优化处理，然后将优化后的路径信息以及车辆信息作为DP算法的输入，开始DP算法的计算，得到目标SOC，将其返回到车辆端，作为联合电子现有的最小能耗法的输入，优化最小能耗法的实时控制，达到节能效果。在数据链路打通、算法完毕后，还将使用不少于3种具体路径进行实车测试。

图1.2 项目整体信息流构架图

本项目达到的技术指标和参数如下：

1. 基于现有百度或高德地图公开的API接口可获得的路况信息，设计一套可应用于不同车辆的插电式混合动力汽车能量优化策略，并将车辆信息和路况信息存储与数据库中，并提供相应的控制算法模型说明文档。
2. 设计坡道估计算法，辨识行驶路段的坡度信息并存储在数据库中，提供相应的控制算法模型说明文档。
3. 将能量优化算法部署在联合电子云计算平台，提供相应的软件代码说明文档。
4. 完成算法在eRX5上的测试，测试工况：动力电池SOC=0.5的情况下，分别在上下班高峰期和中午选取三条总里程约50km的路段，如：从联合汽车电子有限公司出发到上海交通大学闵行校区（40%左右地面道路），包含驾驶员在内乘员2人，单程平均综合节油率在10%左右。
5. 基于联合电子的云服务器配置，在4G信号良好的情况下，完成数据计算更新的时间在1分钟之内（从车辆信息上传、地图信息获取、能量管理算法计算、数据下传）。

2、技术创新点

GT-SUITE与Simulink整车能量管理策略联合仿真模型

基于地图实时信息的混合动力车辆功率预测和分配

基于SOC优化轨迹的自适应等效燃油消耗最小控制策略

云端和实车能量管理策略部署与验证系统框架

3、专利/论文/获奖情况

基于动态规划与机器学习的插电式混合动力汽车能量管理算法研究 《汽车技术》，2020-1 陈渠，殷承良等

基于实时路况信息的插电式混合动力汽车预测性能量管理算法研究 《汽车技术》，2019-10 陈渠，殷承良等

4、成果应用及经济效益预测

经过改造的搭载联合电子整车控制器及混合动力能量优化的改造车辆，可用于后续混合动力优化算法的应用开发，同时对其他车辆改造提供经验，预计改造经验和接口定义文档可为企业后续类似工程开发节省300小时研发投入。

完整的云平台+T-Box及算法部署框架，可方便移植到企业云平台部署，T-Box采用国产产品方案，预计整套国产化数据采集设备可节省3000人民币/套

接近量产的能量管理优化算法，可作为软件服务通过OTA部署到现有车辆，预计软件增值服务可以带来500人民币/辆的销售收入。