中國工況下新能源汽車有什么運行特征？
2017-02-17
新能源汽車與傳統汽車的動力系統截然不同，其在中國工況下的運行特征關系到未來如何評測新能源汽車的能耗。2月10日，在天津中國汽車技術研究中心召開的“中國工況”2016年度進展報告會上，中汽中心周博雅博士向大家匯報了新能源車運行技術特征評價。
分析方法
新能源汽車突出一個“新”字，雖然其動力系統不同，但與傳統汽車有著緊密的聯系。因此，分析新能源汽車時無法撇開傳統汽車。項目組于2015年8月完成的方法論包括了新能源汽車的分析方法。周博雅表示，傳統汽車的分析方法同樣適用于新能源汽車，不過，由于動力系統存在區別，新能源汽車的特征需要單獨進行分析。對此，周博雅認為：“項目組圍繞車輛的關鍵技術展開分析，選擇不同的視角對相關指標進行評價，包括宏觀、出行鏈和運動片段等。”
宏觀是新能源車隊層面的總體出行、能耗（油耗）特征；出行鏈是對充電行為和出行行為的耦合特征進行分析；運動片段則是對車輛的動力學信息進行整合。
充電出行鏈指的是一次充電到下一次充電前所有的出行和停留。它的分析參數包括時間、地理信息、里程、速度、能耗（油耗）等，分析維度包括出行鏈和每一次出行，在此過程中項目組提取用戶個體行為特征。“進一步疊加能耗和用戶充電行為，就可以刻畫純電動車和插電式混合動力汽車的個體充電行為。”周博雅說。
片段不僅包含重要的運動特征，還包含相應的區域、季節、時段、地理信息、空調等條件參數與能耗（油耗）、動力性能、新技術應用等技術參數。項目組分析并比較技術指標在不同條件下的趨勢差異。“片段特征非常豐富，可以基于不同的約束條件對片段再組合、再分析實現數據挖掘。”周博雅說。
運動片段的技術特征
為了分析運動特征，中國工況項目組組建了豐富的新能源車數據采集車隊，包含國內主流的輕型、重型車，動力類型包括純電動車和插電式混合動力車。據周博雅介紹，新能源車累計采集了140余萬公里的行駛數據。
由于新能源車和傳統車共用道路資源，二者總體特征有很高的相似度。速度分布方面，最大速度為110km/h，50%的采樣速度低于30km/h，75%的采樣速度低于50km/h；在加速過程中，最大加速度5.7m/s2，平均正加速度0.61±0.09m/s2；在減速過程中，最大負加速度-7.7m/s2，平均負加速度0.65m/s2。“從結果上來看，新能源車加速過程的加速度比傳統車要大一些。”周博雅說。
從加速度的分布來看，加速度分布規律與速度區間密切相關。平均加速度隨速度區間增大而降低，加速度最大邊界隨速度區間增大向原點收斂，各區間負加速度值較正加速度值更高。周博雅說：“我們注意到一個現象，新能源汽車平均正加速絕對值、平均值都比傳統車大一些。”
加減速是日常運行最常見的一個運動形態。新能源汽車加速比重較高，平均達到37%，減速過程約為35%，巡航比例介于15%~30%，而傳統車平均約為33%。隨著最大速度的增加，新能源汽車的巡航比例有增大趨勢。由于高速、超高速的樣本量比較小，部分車型存在差異。
在整體上，新能源汽車的使用頻率較高。私家車月均活動20天以上，公務車的使用率相對較低，平均低于15天。電動汽車的日均行駛里程低于常規車，插混私家車日均里程為27~30公里。
續駛里程是大家極為關心的問題。數據統計顯示，純電動車的充電策略是里程觸發和機會觸發的結合，70%車輛的續駛里程集中在30~90公里。很多電動車之所以在很短的續駛里程就需要充電，或許是充電機會觸發的緣故。
據周博雅介紹：“有兩個現象值得注意，某品牌純電動車的月均最大續駛里程集中在110~150公里；車齡比較長的車，最大續駛里程充電比較低。插混車用戶充電意愿很高。在實際運行中，80%的用戶選擇在低于40公里時進行充電，還有部分用戶在40公里以后充電，另外一部分人甚至在低于10公里時才充電。”
插混車續駛里程可覆蓋日常短途出行。純電動覆蓋率平均為60%，最高可以達到85%，基本等同于純電動汽車，樣本車型中最低也能覆蓋40%。
項目組對新能源汽車的電耗分析從三個層次進行，宏觀月度電耗、溫度影響和速度影響。從數據來看，加速度的電耗是百公里平均為25~26度電，觀測到的電動汽車百公里電耗分布為10~40度電，差異很大。
同時，速度特征對于電動車電耗也有顯著影響。對于純電動車而言，電耗隨著速度區間增加而快速下降，高速通行較城區可降低50%，插混車除速度影響外，高速段發動機介入，電耗下降更明顯。
里程焦慮的技術特征
在日常生活及新聞報道中，人們常提到電動車里程焦慮的問題。由于擔心里程短，有人開車時常看剩余電量還有多少，還有人擔心車輛的空調耗電量較大從而導致電池“掉”電太快，這都是里程焦慮的表現。
里程焦慮如此重要，它有什么技術特征呢？周博雅說：“項目組重點分析了電池剩余電量（SOC）和空調開啟帶來的影響，這兩者都與里程焦慮密切相關。”
對于純電動車來說，充電起始SOC反映用戶里程焦慮程度如下，80%的出行鏈選擇在SOC為20%~60%時充電，只有8%的出行鏈深度放電至20%以下。充電結束SOC反映充電機會充裕度如下，64%的出行鏈充電至100%，10%的出行鏈不能保證足夠的充電時長。
對插混車來說，SOC起始分布較純電動汽車更加離散，最大區間為10~20%，深度放電的比重遠高于純電動汽車，插混車用戶沒有出現充電焦慮。
空調對新能源汽車的影響非常大，項目組對于空調的使用格外重視。從數據來看，低速段制冷開啟的時間比例為30%~60%，高速出行開空調概率比城區低速時更高。“從結果來看，開空調是影響電動車電耗的重要因素，速度比較低的時候，空調開啟可導致電耗率上浮50%以上。”周博雅說。
新能源汽車大多都有制動能量回收功能，對增加續駛里程有重要作用，項目組對此也進行了詳細調查。數據顯示，制動能量回收可以使總體里程延長率達到20%左右，在低速段里程，延長率平均為17%，中速、高速段里程延長率可增加至20~30%。
目前，中國工況的方法論及數據采集工作已完成，在運行特征技術分析的支撐下，項目組構建了初步的中國工況。下一步中國工況將進入驗證階段，這是2017年上半年的工作重點。歷時3年的中國工況研究也將在2017年結題。
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