汽车能耗

汽车能耗（精选4篇）

汽车能耗 篇1

电动化、智能化、互联化正成为汽车发展新趋势, 为提升燃油经济性的启停系统和为增加主动安全性的先进驾驶辅助系统 (ADAS) , 以及作为新一代智能交通基础的驾驶信息系统等多个电子系统越来越多地被汽车设计人员所采用。多系统的集成在提升汽车驾乘体验的同时, 也为汽车电源设计带来了挑战:汽车电源须提供更高能效和更低能耗, 以配合汽车产业的发展并符合各种环境法规及安全标准。

线性方案对比开关方案 (SMPS) 及设计考量

在电源转换过程中不可避免地会发热, 稳压器散热会损失一部分功率, 这样输出功率就不可能等于输入功率。传统的线性稳压器在此过程中会耗散大部分能量, 已无法满足当前高功率需求类的应用。假定采用线性稳压器时需要2.5W的额定功率, 以及5V输出电压和0.5A输出电流, 那么需提供6W的输入功率, 能效 (即输出功率除以输入功率的比值) 仅为41%, 损失高达59%。而同样情况下, 开关电源仅需2.8W的输入功率, 能效高达90%。

因此, 设计工程师可采用开关电源提高系统能效, 但是开关方案也有弊端。由于其复杂的反馈回路, 外部元件较线性方案多且需要更多的PCB (印刷电路板) 面积, 再加上开关的性质导致其降噪性能差, 在设计过程中需从反馈回路设计、外部元件数、PCB面积、瞬态电流及电磁干扰等方面考虑, 以减少其弊端。

1.反馈回路设计

为匹配输出阻抗后的稳压器选择合适的负输入电阻以避免振荡, 达到稳压输出的目的;有效使用仿真工具以了解频域中的频率补偿;频率补偿可通过选择单极响应控制方案来实现。

2.外部元件数

集成的电源开关可减小布线尺寸, 功耗比板外电源开关更低, 且更易于设计。

3.线路板面积

减小电感和电容的尺寸, 占板面积得以减小, 且开关频率增加, 使能效得以提升, 同时减弱PCB电磁辐射和电磁干扰。但需注意尽量使导通和开关损耗最小化, 降低噪声。

4.瞬态电流

将线性稳压器和开关电源并联, 可减小瞬态电流, 称为混合开关电源。且可根据线路负载情况, 以恒定的开和关条件进行脉冲频率调制。

电磁干扰

减少回路面积, 优化P C B布局, 从而减弱电路间的干扰;避免由稳压器和系统环境产生的敏感频段;采用扩频调制技术, 决定光谱含量和去耦方案, 以降低排放峰值。

在汽车应用中, 还需考虑到电源管理模块不断增长的复杂性, 要求处理更高电流情况的能力、低转储、双电池转移乃至需要最小工作电流等, 为系统选择合适的高能效电源方案。

满足低压起动的混合线性/开关电源方案

在各国纷纷推行日趋严苛的燃油经济性标准和规范的CO2排放协议的背景下, 启停系统的市场需求日益增加。所谓启停系统, 即在汽车行驶过程中临时停车的时候自动熄火, 需要继续前进时系统自动重启内燃机, 从而减少发动机空闲的时间, 以减少燃油消耗和CO2排放。

内燃机无法自行起动, 需要外力引发燃烧循环。这是起动电动机的用途所在, 当插入点火开关钥匙并将开关扭至“开”, 电动机起动。然而, 起动电动机转动曲柄发动发动机需要的电流量非常大, 导致在起动阶段汽车电池电压显著下降。为避免起动阶段的压降, 可在降压稳压器和电池供电的LDO之间添加启停预升压器, 它基于点火开关打开和关闭, 以满足启停系统的低压起动。预升压器通常采用大功率集中式多相升压和分布式小功率单相升压等方法, 用以避免电压骤降导致的异常, 并符合12V系统的ISO16750标准。如安森美半导体的非同步升压控制器NCV8876, 采用2〜45V输入电压工作, 能够在冷起动及45V负载突降情况下工作, 其工作原理是:电池电压正常时, NCV8876进入休眠模式;而当电池电压降至设定电压时, NCV8876自动唤醒, 开始升压工作。NCV8876还集成了多种保护功能, 如周期限流保护、断续模式过流保护及过热关闭系统等。其他特性包括:峰值电流检测、最小COMP电压钳位可提高切换时的响应速度等, 工作温度范围-40~150℃, 非常适合汽车启停系统应用。

ADAS采用混合线性/开关电源方案增加输出功率

随着车辆主动安全系统重要性的与日俱增, ADAS逐渐从高档车应用扩展至中档车, 它通过协助驾驶员控制车辆的复杂过程以提供更安全便利的驾驶体验, 如自适应巡航控制、盲点监控、车道偏离警报、夜视、车道保持协助以及具自动转向和制动措施的碰撞警报系统。下一代ADAS将可令驾驶体验进一步自动化, 如:用智能手机APP协助自动停车;搭载V2X通信系统实现车辆与车辆或车辆与外界环境的即时信息交换, 从而大大缓解交通堵塞, 减少交通事故的发生;通过介质雷达传感器平台识别事故隐患, 作出灵敏反应并自主采取行动, 提供多重安全功能的同时降低成本。

这就需要配以系统基础芯片 (SBC) , 通过通信技术如以太网成功连接车辆中的各部分如摄像头、G P S、雷达和旋转编码器来实现。由于ADAS高集成度的复杂性, 系统设计师需要为其选择高精度和可定制的电源和功率模块, 为电源部分提供专用功能如看门狗功能、电源监控冗余功能以及电压监控功能, 以保证符合ISO26262标准的汽车安全完整性 (ASLI) B等级, 实现整车功能性安全和更安全的驾驶体验。

驾驶信息系统采用开关电源方案减小瞬态电流

驾驶信息系统包括车辆内外的信息系统、通信系统以及娱乐系统, 是汽车发展的主要部分。油耗、车速、导航、娱乐及ADAS等信息都可通过仪表盘和中控面板向驾驶员显示。Nvidia、Intel等厂商不断提升系统集成能力并开发智能解决方案, 通过图形处理器集成和连接各种不同车辆的功能。由于系统内部需要进行大量的计算, 所以驾驶信息系统属于高功率应用, 可采用开关电源方案。单相/多相SMPS作为用于驾驶信息系统的关键技术, 可根据实时使用状况进行动态电压调节, 减少不必要的功耗。安森美半导体的NCV8901xx系列是集成降压SMPS的转换器, 输出电流为1.2A, 工作频率为2MHz, 输入电压范围4.5~36V, 可耐受40V抛负载电压, 芯片工作温度为-40~150℃, 体积小, 输出精度高, 可在驾驶信息系统中使用。

汽车电源朝48V系统进发

因不断提升的节能减排需求及规范, 轻型48V系统销量近十年来一直在增长。48V结构由12V和48V网络组成, 两个网络之间通过双向输出的SMPS相连, 结合传统的12V或14V网络, 像大多数传统车辆一样采用铅酸电池。一个48V锂离子电池配备一个独立的48V网络。12V网络处理传统的负载:照明、点火、娱乐、音频系统以及电子模块。48V系统支持主动底盘系统、空调压缩机和再生制动。48V结构的关键优点在于它结合了双压设置及众所周知的启停技术的优点, 更有效地捕捉车辆制动能量, 为不断增加的电气负载提供更高功率, 同时提升可能高达15%的燃油能效。此外, 它还可减小传送到负载的电流, 减少线束重量从而提升电源能效。

结语

汽车产业的发展趋势要求汽车电源的设计更科学, 工程师在设计中须根据具体情况并综合多方面因素灵活选用方案, 如在启停系统中使用预升压控制器, 在ADAS中考虑混合开关电源, 驾驶信息系统采用纯开关电源等。为进一步提升燃油能效, 48V架构/系统也已在讨论中。总之, 汽车电源设计应以提供更高能效为核心目标, 同时符合政府相关法规, 并满足消费者不断提高的期望。

汽车能耗 篇2

伴随着我国工业的快速发展, 工业生产过程中能源消耗和温室气体排放等问题日益凸显, 为此国家相继出台了《工业转型升级规划 (2011~2015 年) 》、《节能减排规划 (2011~2015 年) 》和《工业节能“十二五”规划》等一系列方案, 确立绿色发展的理念, 提升工业节能减排发展水平。

汽车作为我国工业发展的支柱产业, 随着汽车保有量的大幅增长, 汽车尾气排放污染已成为大气污染的重要源头。同时, 汽车使用过程中消耗大量能源, 因此如何节约能源, 控制排放一直是研究热点问题[1,2]。新能源汽车的开发, 汽车轻量化设计, 报废汽车回收等措施被视为未来汽车节能减排的重要发展方向[3,4,5]。

GREET (the Greenhouse gases, Regulated Emis-sions, and Energy use in Transportation model) 软件是由美国能源部能源效率和可再生能源办公室发起, 美国阿贡国家实验室研制开发用于进行能耗排放评价的工具, 主要包括燃料循环模型 (GREET1) 与车辆循环模型 (GREET2) 两个部分。当前, 大部分研究者借助GREET1 模型, 对汽车温室气体排放及能源消耗进行评价[6], 而针对汽车产品全生命周期的评价未有相关报道。本文借助GREET2_2012, 分析汽车在原料获取、材料加工、汽车零部件制造、汽车装配、汽车处理和回收过程中的能耗及排放。

2 构建能耗、排放分析模型

2.1 GREET2计算原理

结合GREET1 模型中燃料燃烧过程的相关数据, 对汽车材料能耗强度和非燃烧排放进行分析, 计算出每吨材料的能耗和排放;分析汽车部件结构及各部件材料质量组成, 以及电池材料质量组成, 结合生命周期内的油液更换次数及汽车组装、报废拆解和回收利用阶段的能耗和排放, 即可计算出每辆汽车生命周期内的能耗和排放情况。

2.2 单位质量原生材料和再生材料能耗和排放差异分析

原生材料和再生材料在生产的各个阶段都存在能源消耗和温室气体排放。由于两种材料的生产阶段不同, 同时在具体的某一生产过程中消耗的中间材料的质量也不相同, 从而形成了能耗和排放差异。再生材料与原生材料的能耗、排放差异即为单位质量原生材料与再生材料生产阶段能源消耗量、排放量之间的差值[7]。

在这里设定M原为原生材料生产过程中需要中间材料的质量矩阵, M再为再生材料生产过程中需要中间材料的质量矩阵, 即

其中, n为原生材料生产阶段的过程数;m为再生材料生产阶段的过程数;ai为单位质量原生材料生产阶段第i个过程所需的中间材料质量;bj为单位质量再生材料生产阶段第j个过程所需的中间材料质量。

汽车材料在生产过程中消耗的燃料类型主要包括:柴油、渣油、天然气、煤和电力等, 通过能量单位的换算, 最终可以归纳量化到煤、天然气、石油等一次化石能源。e原为原生材料生产的能耗矩阵, e再为再生材料生产的能耗矩阵, 即

其中, ci为原生材料生产阶段第i个过程消耗的总能源;dj为再生材料生产阶段第j个过程消耗的总能源。

通过计算, 单位质量原生材料和再生材料生产阶段的能耗差矩阵E能耗差可表示为:

同理, 也可求出单位质量原生材料与再生材料生产阶段的排放差。

3 再生材料节能减排效果分析

本文以传统的内燃机汽车 (ICEV) 为例, 设定钢、铸铝、锻铝、铅等主要材料的再生材料应用比例由0 逐步提升到100%, 其对能源消耗和温室气体排放的影响见图1 (1 mm Btu=1.05×109J) 。由图1a可见, 随着再生材料应用比例的升高, 总能耗逐渐降低。其中, 煤能源的消耗幅度变化较大, 天然气能源略有减少, 石油能源基本持平。完全使用再生材料比完全使用原生材料能耗减少33%, 证明使用再生材料可以起到节能的作用。由图1b可见, 随着再生材料应用比例的升高, 三种温室气体的排放量逐渐降低。其中, CO2排放量有较大幅度减少, 完全使用再生材料比完全使用原生材料CO2排放量减少42%, N20 排放量也有一定程度的减少, CH4排放量略有减少, 证明再生材料的应用对于减少温室气体排放具有重要作用。

4 轻量化设计对能耗、排放的影响

汽车轻量化设计对于提高燃油经济性和降低CO2等温室气体的排放具有重要意义。本文以传统的内燃机汽车为例, 分析轻量化设计在汽车全生命周期中对能耗、排放的影响。取自GREET2_2012 软件模型中传统设计与轻量化设计车用材料比例见表1。从表1 可见, 轻量化设计主要体现在碳纤维增强塑料的使用, 由于塑料和钢铁在生产、报废回收过程中的工艺有较大差别, 所以从汽车全生命周期角度来说, 造成能耗和排放的差异, 见图2。

%

从图2a可见, 汽车轻量化设计能够在很大程度上减少煤的消耗, 但同时会消耗更多的天然气和石油。以石油消耗为例, 由于轻量化设计采用了碳纤维增强塑料, 单位质量碳纤维增强塑料在生产过程中消耗的石油能源是单位质量钢铁消耗量的100 倍, 而传统汽车设计中未使用碳纤维增强塑料, 这样导致轻量化设计的汽车在其生命周期过程中消耗更多的石油能源。从图2b可见, 由于单位质量碳纤维增强塑料在生产过程中排放CH4是钢铁排放CH4的10 倍, 所以轻量化汽车CH4的最终排放量也比传统汽车排放量高。

5 新能源汽车与传统汽车能耗、排放差异分析

在能源和环保的压力下, 大力发展新能源汽车已成为低碳能源供应、交通运输节能的重要举措[8]。通常人们只关注新能源汽车在使用过程中带来的效益, 往往忽略了新能源汽车从生产到报废回收过程中所消耗的能源和排放的温室气体。本文为此分别选取传统内燃机汽车 (ICEV) 、混合动力汽车 (HEV) 、电动汽车 (EV) 及燃料电池汽车 (FCV) 作为研究对象。通过GREE2_2012 分析计算, 得到新能源汽车与传统汽车能耗、排放的对比结果见图3。从总的能耗来看, 传统内燃机汽车的消耗是最低的, 这是由于内燃机汽车没有镍氢电池和和锂离子电池, 而运用GREET2_2012 计算时, 电池材料质量也作为重要的计算初始数据之一, 所以出现传统内燃机汽车能耗最低。电动汽车消耗的总能源是最多的, 这是由于电动汽车上电池质量最大, 是其它车型的40 倍。从见图3a中可见, 燃料电池汽车的能耗较高, 这是因为燃料电池汽车相比其它类型汽车, 增加了燃料辅助装置系统, 而此系统消耗的能源占整个八大部件系统总能耗的22%。针对具体车型产生的电池质量增加或者系统部件质量增加, 在生产过程将排放更多的温室气体。从图3b可见, 电动汽车和燃料电池汽车温室气体排放量较高。

6 结束语

在汽车轻量化设计及新能源汽车的快速发展过程中, 要充分考虑新技术在汽车生产过程中引起的能耗和排放问题。只有从汽车产品设计源头开展绿色设计, 才能保证汽车报废后实现绿色环保回收再利用, 尤其是新能源汽车所涉及的动力电池回收再利用等问题, 从而有效地缓解新技术所造成的能源消耗等突出问题, 真正实现节能减排的目标。

参考文献

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汽车能耗 篇3

涂装车间是汽车制造业的耗能大户,为进一步提高涂装车间节能、环保水平,更好地节约能源与资源,需要在设计阶段及生产过程中对涂装车间公用工程能耗水平进行评价,用合理的指标衡量涂装车间的各项能耗和总能耗。本文提出了评价、衡量涂装车间公用工程能耗水平的新指标(积累灯用)及其计算方法,从新的角度审视涂装车间的能耗水平。

涂装车间的公用工程主要包括电、天然气、压缩空气、高温水和新鲜水,前4项代表了涂装车间的能耗水平。目前主要使用3种指标来衡量涂装车间的能耗水平:各种能量或物质的消耗量(简称能耗指标)、涂装成本以及二氧化碳排放量。

a.能耗指标能够直观地表示各种能量的消耗量。但能耗指标只注重各项能耗的量,忽略了不同种能量的品位和不等价性,无法在一个统一的基准上评价涂装车间的各项能耗。

b.涂装成本是用涂装车间的运行成本评价其能耗水平,但成本指标对节能工作无法起到有效的指导作用。某种能源的单价低不一定表示得到这种能源耗费的自然资源少,现代社会需要可持续的经济发展模式,即在设计和生产过程中必须考虑自然资源的高效利用和生态环境的保护[1]。

c.用二氧化碳排放量评价涂装车间环保水平的这种方法在评价涂装车间的排放控制上十分有效,但对能源使用情况的分析比较粗糙,不适用于节能方面的工作。

本文提出的积累灯用分析方法能够全面、客观地评价能源或能量的量、品位和所具有灯用的不等价性,是目前评价涂装系统公用工程能量消耗及能源结构最科学的指标。

2 积累的概念

任意形式的能量中,理论上能够转换为有用功的那部分能量称为该能量的或有效能,不能够转换为有用功的那部分能量称为该能量的灯无或无效能。代表了能量转换为功的能力和技术上的有用程度,即能量的“品位”。但是分析方法的局限性在于无法区分一次能源和二次能源,一定数量的二次能源需要消耗更多的一次能源和自然资源才能得到。为了衡量这种不等价,就需要以一个相同的基准来衡量不同形式能量中的。

存在于自然界的资源具有,定义自然资源所具有的为一次。积累(Cumulative Exergy)是指将自然资源转变为所研究系统中的能量经历的一系列过程中消耗的一次的累积值[4]。简单地说,积累就是将某种能源(或能量)消耗折算成自然界存在的能源的总消耗量。一次能源的值是积累的计算起点和基准,所以一次能源的积累值等于其本身的值。但事实上,实际生产过程所用的一次能源在开采、运输等阶段已消耗了一定量的能源、物质和人力,所以也具有了比本身值更大的积累。二次能源需要消耗更多的一次能源和自然资源才能得到,所以在分析中,不仅要考虑二次能源的本身值,更要考虑其积累值,否则就忽视了的不等价性。用积累评估涂装系统的能耗主要有以下3个方面的意义。

a.能够还原每种能耗所对应的自然资源真实消耗情况,让决策者比较哪种能源更加“绿色”。比如,设计涂装线选择烘干炉使用的能源时,设计者会比较设备投资及运行成本在电和天然气之间进行选择,但从节能角度考虑并应用积累概念,应该根据电和天然气在单位时间内积累的消耗量进行选择。以某电泳涂装线设计为例,要求烘干炉的电加热器/燃烧机组的输出功率为980 k W,如果使用电加热器,实际消耗的积累数值为14 712 MJ/h(以火力发电的数据计算得到);如果焚烧天然气,则实际消耗的积累数值为4 260 MJ/h,前者约为后者的3.5倍。从节能角度出发,很明显应该选择燃烧机组。但如果电的来源是核力、水力或者风力,则情况又会相反,即使天然气的价格更低,也应该选择使用电加热器。

b.能够得到涂装车间中真实的能源结构,了解每种能源的自然资源消耗量,从而有针对性地在涂装车间的设计和改造中合理地利用能源。

c.能将原先单独统计的各项能源使用量统一用积累表示,并进行加和得到涂装车间总的积累消耗量,便于比较几种涂装线设计方案的节能水平。

3 涂装车间公用工程积累消耗计算方法

以某主机厂的涂装车间为例,说明积累消耗量的计算方法。该车间的公用工程能耗见表1。

为了准确地计算积累消耗量,需要对每种公用工程能耗进行分析。

a.电:电是二次能源,从文献中查得电的单位积累数据为4.17 MJ/MJel[2]。即1 MJ电能的积累灯用数值为4.17 MJ。

b.天然气:天然气是一次能源,如前所述,一次能源也消耗积累,天然气的单位积累数据为926 k J/mol[2]。

c.压缩空气:由空气压缩机制取,压缩机制取压缩空气需要耗费压缩功,而压缩功由电能转化而来。本例中制取压缩空气消耗的电能未计入电的消耗中,所以需要单独计算。在某些情况下,电的总用量中已经包含了压缩空气所耗费的电能,就不再需要计算压缩空气的数据。但大多数情况下,压缩空气由主机厂统一制取并提供,无法直接得到涂装车间所使用的压缩空气所耗用的电量数据,并且一般不会单独安装仪表检测压缩空气所耗用的电量。制取压缩空气所耗费的压缩功由下式计算[5]。

式中,Pow表示压缩空气消耗的压缩功,J;cp表示空气的摩尔定压比热容,其值为29 J/(K·mol);Tin表示压缩机的入口温度,其值约为298.15 K;Pin和Pout分别表示压缩机的入口压力和出口压力,分别为0.1 MPa和0.6 MPa;γ为气体的定压比热与定容比热之比,对于空气,其值为常数1.4;η为压缩过程的等熵效率,取为0.85;n为压缩空气的摩尔量,可由以下理想气体方程计算。

式中,P为压缩空气的压力,Pa;V为压缩空气的体积,m3;R为理想气体常数,其值为8.314 J/(K·mol);T为压缩空气的温度,取为室温25℃,即298.15 K。

压缩机耗费的电能由下式计算。

式中,W为压缩机耗费的电能,J;φ为压缩机的机械效率,取为0.8。

d.高温水:该涂装车间使用的高温水由某热电厂热电联产产生。在热电联产中,燃料的化学能转变为高位热能先用来发电(高品位热能),然后使用做过功的低品位热能(蒸汽)向用户供热——其中一部分就是工业用的高温水。似乎高温水只是火力发电过程的副产物,并不额外消耗一次能源,但通常火力发电的效率只有30%~35%,采用热电联产后的效率提高到85%以上;也就是说,燃料化学能产生的1 000 J热能,其中300~350 J转换为电能,500~550 J转换为高温水的热能,剩余的是能量损失。在单纯的火力发电过程中,50%的燃料化学能被浪费了;而通过热电联产,这一部分能量通过加热低温水得到了有效利用。也就是说,高温水是利用火力发电中的高位热能产生的,高温水的热量是由燃料化学能转变而来。

该热电厂以煤为燃料,因此消耗的一定量高温水所对应耗费的煤的质量可由下式估算。

式中,M为产生消耗的高温水的热量所燃烧的标准煤的质量,kg;QWater为所消耗的高温水的热量;η热为该热电厂的热效率,其值为0.85;QCoal为标准煤的热值,其数值为29.308 MJ/kg。值得注意的是,这里是直接计算所需要的标准煤的量。因为煤的热值有高有低,计算该厂所用煤的质量是没有意义的。另外,从文献查得标准煤的单位积累灯用数据为30.44 MJ/kg[3]。

4 不同能耗指标的对比和分析

4.1 各项能源的不同能耗指标数值

计算上面涂装车间各项能源的不同能耗指标数值列于表2。该厂年生产总量151 237台,天然气热值为31.4 MJ/m3;CO2的排出系数为:0.154 kg⁃CO2/MJ(电),0.0513 kg CO2/MJ(天然气),0.07 kg⁃CO2/MJ(高温水)[6]。

4.2 能量指标

如果按能量指标的统计方法考查工艺能耗(电和天然气的能耗之和),那么在电和天然气的总能耗中,电的用量占45%,天然气的用量占55%,这个计算结果与文献[6]中的假设相同;且此时的单台工艺能耗为2 646 MJ/台,与文献[6]中“通常涂装车间”的单台能耗(2 620 MJ/台)基本相同。

能耗指标有时还将高温水的能耗也加到一起算作总能耗。但事实上,在本文的第3部分已经讨论过,将电和天然气的能耗进行简单的加和是不合理的;另外,虽然天然气燃烧也产生热能,但与高温水的热能品位不同,也不能进行简单的加和。但能量指标可以直观地表示出各项能量自身的消耗情况,有其自身的优势,而且是二氧化碳指标和积累灯用指标计算的基础,所以仍然是非常重要且不可或缺的。

4.3 二氧化碳指标

在二氧化碳指标中,二氧化碳总排量为电、天然气和高温水三者产生的二氧化碳之和,工艺排量仅包括电和天然气产生的二氧化碳排量之和。通过计算可知,该厂的总排量为524.6 kg CO2/台,而通过本文的方法加上压缩空气的能耗后,排量变为561.3 kg CO2/台。

通过二氧化碳排放量指标能将电、天然气和高温水的消耗在一个相对合理的基准上统一计量,但该指标主要着眼于环保层面的意义,无法作为衡量涂装车间对自然界能源消耗的合理指标。另外,在大多数情况下,二氧化碳指标忽略了压缩空气所耗费的电能造成的二氧化碳排放量。本文在原有基础上加入压缩空气所耗费的电能造成的二氧化碳排放量,进一步完善了二氧化碳指标。二氧化碳指标在评价涂装车间二氧化碳排放控制水平上具有明显优势,比如从电的二氧化碳排放系数是天然气的3倍可以看出,同样数值的电所造成的排放更大,所以电的用量是减排工作的重点。

4.4 积累灯用指标

比较电能数值(180 420 710 MJ)和天然气数值(219 804 741 MJ),涂装车间所耗费的电能相对于天然气较少;再看所耗费的电能和天然气造成的二氧化碳排量分别为27 84 789 kg CO2和11 275 983 kg⁃CO2,说明产生这些电能反而造成更多的二氧化碳排放,从二氧化碳排放的角度说明了不同种能源的差异性;最后比较电能和天然气的积累灯用数据(分别是752 354 361 MJ和289 381 242 MJ)可以看出,涂装车间电能所耗费的自然界能源远大于天然气所耗费的自然界能源。此外,本例中高温水价格很低,总价也低于所用的电费,但其所消耗的自然界能源(703 010 552 MJ)却几乎与电能一样多。但目前热电厂是国内最主要的发电方式,如果副产的高温水不利用反而会造成浪费,因此,这涉及国家能源结构的根本问题,应逐步用核能发电、水力发电等清洁能源代替不可再生能源发电(本文提出的电的积累灯用系数是根据典型的火力发电计算得出)。最后,压缩空气所消耗的自然界能源占到8%,也是涂装系统中不可忽视的一部分能源消耗。总之,通过使用积累灯用指标能明确涂装车间中的真实能耗结构,能够真正抓住节能工作的重点,并最终为创建绿色涂装车间提供正确的指导。

5 结论

涂装工作者在设计和改造涂装线时,能更多地关注能量的品质和不等价性而不仅仅是能源的消耗量和价格,本文提出的积累灯用指标为涂装车间的电、天然气、压缩空气以及高温水等各项能耗提供了更合理的评价基准,能够表示各项能耗对自然界存在能源的消耗程度,从一个全新的、更广阔的视角重新审视涂装车间的能源使用情况,为节约能源、降低能耗、高效合理利用自然界能源以及创建节能环保的绿色涂装车间提供了有效的工具。

摘要：为创建节能、环保的汽车涂装车间,需要有评价涂装车间公用工程能耗水平的合理方法。在分析了能耗指标、涂装成本指标和二氧化碳排放量指标这3种传统方法的优势、适用范围和局限性的基础上,将积累灯用概念引入涂装系统,并详细阐述了涂装车间各项公共工程能耗的积累灯用计算方法,旨在为评价涂装车间的总能耗以及电、天然气、压缩空气、高温水等各项能耗提供新的方法。

关键词：汽车,涂装车间,公用工程能耗,,积累灯用

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汽车能耗 篇4

关键词：纯电动汽车,行驶工况,比能耗,优化

0 引言

在现有技术水平下,电池能量存储密度还达不到燃油的水平,电动汽车续驶里程短成为电动汽车发展的瓶颈[1]。通过对电动汽车传动系参数的优化来降低其能耗,可以提高电动汽车的续驶里程。与传统内燃机汽车采用百公里油耗来评价其燃油经济性相似,纯电动汽车采用单位里程能量消耗来评价其能耗特性[2],利用行驶工况来计算能量消耗的方法最先是由美国通用汽车研究实验室的Sovran等[3]在1981年提出的,用来研究传统汽车在美国环境保护局(EPA)规定的行驶工况下的燃油消耗。利用实车测试得到长沙市行驶工况后,可以方便地将前述方法应用到计算电动汽车的能量消耗上。本文根据长沙市行驶工况,并考虑到汽车质量对能耗的影响,分析了纯电动汽车的比能耗,并得出了行驶工况下纯电动汽车比能耗的影响参数。由于电池电势随着电池荷电状态的减小而减小,故最大输出功率也随之减小[4],这制约了纯电动汽车的动力性和经济性,因此纯电动汽车传动系参数的优化应考虑电池的放电特性。

1 长沙市区行驶工况调查

针对长沙市行驶工况对纯电动汽车性能的影响,以所设计的纯电动汽车的基础车采集数据。该基础车整车质量、电动机功率和转矩与所设计的纯电动汽车比较接近,因此可利用调查数据对所设计的纯电动汽车进行分析[5]。图1所示是长沙市两种行驶工况车速曲线。图2所示是两种行驶工况坡度曲线。表1为两种行驶工况下数据样本总体情况。

2 比能耗分析

电动汽车的比能耗是单位质量、单位里程电动汽车消耗的总能量,即单位里程能耗除以质量,其计算表达式为[2]

$e{}_0=\frac{e}{\frac{m}{1000}}$ (1)

$e=\frac{1}{3600}\frac{E}{s}$ (2)

式中,m为汽车总质量,kg;e0为电动汽车的比能耗,kW·h/(km·t);e为长沙市行驶工况单位里程能耗,kW·h/km,即电动汽车平均每行驶1km所消耗的电池电量[2];E为长沙市行驶工况能量消耗,kJ;s为相应工况行驶距离,km。

汽车行驶方程[6]为

Ft=Ff+Fw+Fi+Fj (3)

Ff=mgfcos α (4)

Fi=mgsin α (5)

Fw=CDAv2a/21.15 (6)

$F{}_{\text{j}}=\frac{1}{3.6}\delta m\frac{\text{d}v{}_{\text{a}}}{\text{d}t}$ (7)

式中,Ft为驱动力;Ff为滚动阻力;Fw为空气阻力;Fi为坡度阻力;Fj为加速阻力,单位均为N;f为滚动阻力系数;α为道路坡道角;CD为空气阻力系数;A为迎风面积,m2;va为汽车行驶速度,km/h;δ为旋转质量换算系数。

针对前面分析的长沙市行驶工况,在某个采样点处,作用在汽车上的微小驱动动能为

$\text{δ}E=\frac{1}{1000}F{}_{\text{t}}\text{d}s=\frac{1}{3600}F{}_{\text{t}}v{}_{\tau }\text{d}t$ (8)

式中,vτ为某个采样点处的实际车速,km/h;dt为常量,即采样频率的倒数,0.1s;δ E为某采样点处的微小驱动能,kJ。

2.1驱动状态下的能耗特性分析

汽车处于驱动状态,所消耗的能量用来克服道路阻力、空气阻力和加速阻力。行驶工况下,在每个采样点0.1s内,可以认为车速是均匀的,因此对整个工况进行驱动能量求和并换算到电池组的能耗为

ηEV=ηbηmηt (10)

式中,E1为行驶工况下汽车驱动工况内的电池系统能耗,kJ;N1为行驶工况下驱动工况内的总采样点数;vd为在驱动状态下相应采样点处的车速,km/h;τ为行驶工况下驱动工况内的采样序数;ηEV为整车效率[7];ηb为动力电池组效率;ηm为驱动电动机效率;ηt为车辆传动系统效率。

2.2制动状态下的能耗分析

制动时,汽车的动能减小,一部分用于克服道路阻力和空气阻力,一部分则转变为汽车制动器的热能,汽车制动时的能耗可表示为

$\begin{array}{l}E{}_2=(\frac{1}{3.6}){}^2\times \frac{1}{10{}^3}\frac{1}{\eta {}_{\text{E}\text{V}}}\cdot \\ {\displaystyle \sum _{i=1}^j(}\frac{1}{2}mv{}_{\text{t}}^2-\frac{1}{2}mv{}_0^2)(11)\end{array}$

式中,j为制动区段数;vt、v0分别为某制动区段的末速度和初速度,km/h;E2为制动能耗,kJ。

对于纯电动汽车,滚动阻力和空气阻力所消耗的能量无法加以回收利用。汽车的制动力主要由机械制动器摩擦制动力和电动机制动力两部分组成。摩擦制动力做功是将汽车的动能转变为热能,逸散于大气中,这种能量转换过程是单向不可逆的,因此无法加以利用,只有电动机制动力所做的功才可以被利用[5]。因此,纯电动汽车制动时的能耗为总动能的减小值与电动机制动能量回收值之差:

式中,κ为电动机制动力占总制动力的百分比,参考文献[5],取κ=0.5;ηc为飞轮惯量经发电动机给蓄电池充电的效率,与电动机发电特性和电池充电特性有关,参考文献[5],取ηc=0.8;N2为行驶工况制动状态下的总采样点数;vb为在制动状态下相应采样点处的车速,km/h;E′2为行驶工况下纯电动汽车的制动能耗,kJ。

2.3纯电动汽车的比能耗计算

根据前两节分析,对驱动工况和制动工况下的能耗求和,得到行驶工况下纯电动汽车比能耗(单位:kW·h/(km·t))表达式:

3 传动系参数优化设计

3.1整车主要参数和设计要求

整车主要参数和主要设计性能指标如表2所示。

3.2确定设计变量

对于纯电动汽车传动系,当驱动电动机和电池组确定后,最终影响其动力性和经济性的参数是传动系的总传动比,而传动系的设计需确定其主减速比和变速器各挡传动比,因此取优化设计变量为

x=(x1,x2,x3)=(i0,ig1,ig2) (14)

3.3行驶工况下优化目标函数的建立

由于动力电池的能量密度与燃油相比要小得多,电动汽车的续驶里程比较短[8],因此传动比的优化应以提高电动汽车的续驶里程为主要目标,同时兼顾汽车的动力性。以设计的纯电动汽车分别在环线行驶工况和市内行驶工况下的比能耗和动力因数来分别衡量其经济性和动力性,建立了两种行驶工况下的三目标优化函数,使设计的电动汽车在行驶工况下具有良好的动力性和经济性。

3.3.1 比能耗分目标函数的建立

以电动机的转矩和转速建立与传动比有关的电动机效率关系式,采用精度较高的二元拉格朗日插值法计算,由实验数据绘制电动机效率表格,如图3所示,用下式可插值计算任意一点ηm(n,T)处的电动机效率:

$\begin{array}{l}\eta {}_{m1}=\frac{n-n{}_1}{a}\eta (n{}_2,{\rm T}{}_2)+\frac{n{}_2-n}{a}\eta (n{}_1,{\rm T}{}_2)\\ \eta {}_{m2}=\frac{(n-n{}_1)}{a}\eta (n{}_2,{\rm T}{}_1)+\frac{(n{}_2-n)}{a}\eta (n{}_1,{\rm T}{}_1)\\ \eta {}_m=\frac{({\rm T}-{\rm T}{}_1)}{b}\eta {}_{m1}+\frac{({\rm T}{}_2-{\rm T})}{b}\eta {}_{m2}(15)\end{array}$

式中,n、T分别为某采样点处电动机的转速和转矩;a、b分别为设定的电动机转速步长和转矩步长。

$\begin{array}{l}{\rm T}(i{}_0,i{}_{\text{g}i})=(mgf\cos \alpha +\frac{C{}_{\text{D}}A}{21.15}v{}_{\tau }^2+\\ mg\sin \alpha )r/(i{}_{\text{g}i}i{}_0\eta {}_{\text{t}})i=1,2(16)\end{array}$

n=i0igivτ/(0.377r) (17)

式中,r为车轮半径,m。

将式(16)、式(17)代入式(15),再将所得式子代入式(13),得到行驶工况下的经济性目标函数:

F1(x)=e1(i0ig1,i0ig2) (18)

F2(x)=e2(i0ig1,i0ig2) (19)

式中,e1(i0ig1,i0ig2)、e2(i0ig1,i0ig2)分别为环线工况和市内工况比能耗。

3.3.2 动力因数分目标函数的建立

动力因数一般是衡量汽车驱动能力的一个标准。由于所设计的电动机具有低转速时恒扭矩、高转速时恒功率的特点,且电动汽车动力因数随车速的增加而减小,因此,以电机在恒转矩范围内,车速达到最大时获得的动力因数来建立测试工况下的动力性分目标函数,则有

$F{}_3(x)=D=\frac{F{}_{\text{t}}-F{}_{\text{w}}}{mg}=\frac{\frac{{\rm T}{}_{\text{m}}i{}_{0}i{}_{\text{g}}\eta {}_{\text{Τ}}}{r}-\frac{C{}_{\text{D}}Av{}_{\text{e}}^2}{21.15}}{mg}(20)$

式(20)取二挡的最大动力因数时,Tm为174N·m;ve=0.377ner/(i0ig2);ne为电动机基速,2500r/min。整理后得到

F3(x)=0.031 285i0ig2-0.045 678/(i0ig2)2 (21)

3.4约束条件的建立

(1)根据实车结构,为了避免安装过程中主减速器与其他零部件发生干涉,对主减速比进行限制:

(2)过小的传动比将导致齿轮加工困难,甚至无法加工,因此对二挡传动比的下限进行限制:

g3(x)=ig2-0.900≥0 (23)

(3)由电动机最高转速和最高稳定车速来确定二挡速比的上限[9]:

$g{}_4(x)=i{}_{0}i{}_{\text{g}2}-0.377\frac{n{}_{\max }r}{v{}_{\max }}\le 0$ (24)

式中,nmax为电动机最高转速。

(4)由电动机最高转速对应的最大输出转矩Tv max和最高稳定车速对应的行驶阻力Fv max来确定二挡速比的下限[9]:

$g{}_5(x)=i{}_{0}i{}_{\text{g}2}-\frac{F{}_{v\max }r}{\eta {}_{\text{Τ}}{\rm T}{}_{v\max }}=i{}_{0}i{}_{\text{g}2}-\frac{(mgf+\frac{C{}_{\text{D}}Av{}_{\max }^2}{21.15})r}{\eta {}_{\text{Τ}}{\rm T}{}_{v\max }}\ge 0$ (25)

(5)由电动机最大输出转矩Tmax和最大坡道角αmax对应的行驶阻力Fαmax确定一挡速比的下限:

$\begin{array}{l}g{}_6(x)=i{}_{0}i{}_{\text{g}1}-\frac{F{}_{\alpha {}_{\max }}r}{\eta {}_{\text{Τ}}{\rm T}{}_{\max }}=i{}_{0}i{}_{\text{g}1}-\\ \frac{mg(f\text{c}\text{o}\text{s}\alpha {}_{\max }+\sin \alpha {}_{\max })+\frac{C{}_{\text{D}}Av{}_i^2}{21.15})r}{\eta {}_{\text{Τ}}{\rm T}{}_{\max }}\ge 0(26)\end{array}$

式中,vi为设计的爬坡车速,20km/h。

(6)一挡驱动状况下,最大驱动力必须小于或等于地面对汽车轮胎的附着力,确定一挡速比上限:

$g{}_7(x)=i{}_{0}i{}_{\text{g}1}-\frac{F{}_{\text{z}}\phi r}{{\rm T}{}_{\max }\eta {}_{\text{Τ}}}\le 0$ (27)

式中,Fz为地面对驱动轮的法向反作用力;φ为附着系数,参考文献[6]取0.75。

(7)相邻两挡传动比比值过大,会造成换挡困难,一般认为比值不宜大于[7]2.0,取一挡和二挡的传动比比值范围为

(8)由车辆从静止连续换挡全力加速到60km/h的时间[10]建立一挡和二挡传动系传动比的关系:

$\begin{array}{l}g{}_{10}(x)=\frac{1}{3.6}({\displaystyle {\int }_0^{v{}_1}\frac{\delta {}_{1}m}{F{}_{\text{t}1}-F{}_{\text{f}}-F{}_{\text{W}}}}\text{d}v+\\ {\displaystyle {\int }_{v{}_1}^{60}\frac{\delta {}_{2}m}{F{}_{\text{t}2}-F{}_{\text{f}}-F{}_{\text{W}}}}\text{d}v)\le 10(29)\end{array}$

其中,Ft1为一挡时电机的最大驱动力;Ft2 为二挡时电机的最大驱动力。电机转速小于或等于基速时:Ft1=TmaxηTi0ig1/r,N;Ft2=TmaxηTi0ig2/r,N。大于基速时,Ft1=TvηTi0ig1/r,N;Ft2=TvηTi0ig2/r,N。Tv为电动机输出最大恒功率(Pm)时的输出转矩,Tv=9550Pm/n,N·m;n为电动机转速,n=i0igv/(0.377r),r/min;v1为一挡和二挡驱动力曲线的交点处对应的车速。

由电池放电特性决定传动比下限,电池组的工作电压和内阻受多个因素影响,数值随电池状态(state of charge,SOC)时时变化,放电过程中电势减小,内阻增大。所采用的20A·h单体锂离子电池放电试验特性如图4和图5所示。

当电池组电势小于放电中值电压,电池SOC接近下限值时,为保证车辆仍具有一定的动力性和经济性,要求电动机运行在基速时可以发挥电动机的最大效率,且车辆在一挡爬坡时仍具有一定的爬坡功率,或二挡高速行驶时还能平衡车辆行驶的阻力功率,取电池放电电势为放电中值电压与放电终止电压的平均值,保证一挡时,电动机运行在恒扭矩区基速点:

g11(x)=Pbmaxηm-Pe0≥0 (30)

Pbmax=2U2/(9Ri nt) (31)

${\rm P}{}_{\text{e}0}=mg(f\cos \alpha {}_{\max }+\sin \alpha {}_{\max })v{}_{\text{e}1}+\frac{C{}_{\text{D}}Av{}_{\text{e}1}^3}{21.15}$ (32)

$v{}_{\text{e}1}=0.377\frac{rn{}_{\text{e}}}{i{}_{0}i{}_{\text{g}1}}$ (33)

其中,U为电池电动势;Rint为电池内阻;Pb max为相应电池的最大放电功率[11]。

保证行驶工况下电动机运行在高速,汽车行驶在二挡时能平衡道路行驶阻力功率:

g12(x)=Pbmaxηm-Pe1≥0 (34)

${\rm P}{}_{\text{e}1}=mgfv{}_{\max }+\frac{C{}_{\text{D}}Av{}_{v{}_{\max }}^3}{21.15}$ (35)

3.5多目标优化策略和优化方法

求解多目标优化问题的基本思想是将各个分目标函数构造成一个评价函数:

F(x)={F1(x),F2(x),…,Ft(x)} (36)

从而将多目标(向量)优化问题转化为求解评价函数的单目标(标量)优化问题。构造评价函数的方法主要有线性加权法、规格化加权法、功效系数法、乘除法和主要目标法[12]。针对文中的三目标优化函数,引入加权系数,建立新的优化目标函数为

F(x)=ω1F1(x)+ω2F2(x)+ω3F3(x) (37)

式中,ω1、ω2、ω3为加权系数,均是大于零的数。

粒子群算法具有计算简单、收敛性良好等优点,既适合科学研究,又特别适合工程应用。基于模拟退火的粒子群优化算法在搜索过程中具有概率突跳的能力,能够有效地避免搜索过程陷入局部极小解,其基本原理为[13]:首先初始化一群随机粒子,然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间搜索,即通过迭代找到最优解。假设d维搜索空间中的第i个粒子的位置和速度分别为X(i)=(xi,1xi,2 … xi,d)和v(i)=(vi,1vi,2 … vi,d),在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个最优解来更新自己,第一个就是粒子本身所找到的最优解,即个体极值Pi=(pi,1pi,2 … pi,d);另一个是整个种群目前找到的最优解,即全局最优解Pg。然后根据公式${\rm T}F(p{}_i)=\text{e}{}^{-(f(p{}_i)-f(p{}_g))/\theta }/{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}\text{e}}{}^{-(f(p{}_i)-f(p{}_g))/\theta }$来确定当前温度下各pi的适配值,N为粒子数目,采用轮盘赌策略从所有pi中确定全局最优的某个替代值p′g,然后根据下式更新各微粒的速度和位置:

vi,j(γ+1)=ϕ[vi,j(γ)+c1r1(pi,j-

xi,j(γ))+c2r2(p′g,j-xi,j(γ))] (38)

xi,j(γ+1)=xi,j(γ)+vi,j(γ+1) j=1,2,…,d (39)

其中,$\text{ϕ}=2/|2-C-\sqrt{C{}^2-4C}|,C=c{}_1+c{}_2$;c1和c2为正的学习因子;r1和r2为0到1之间均匀分布的随机数;并设定初温和退火方式为ω0=f(pg)/ln5,θk+1=λ θk,λ为退火常数;γ为迭代次数。

采用内点罚函数法处理约束的机制,对约束条件进行处理,算法流程如图6所示。

4 优化结果分析

经过编程处理后,得到某组加权因子下的优化结果,如表3所示,可以看出优化后两种工况的比能耗均降低了,二挡的动力因数也提高了,说明优化结果兼顾了汽车的动力性和经济性,特别是经济性指标:比能耗的减小,提高了纯电动汽车的续驶里程,经过推算得到环线工况每百公里的续驶里程增量为1.86km;市内工况每百公里的续驶里程增量为2.79km。这说明文中的优化数学模型是合理的。

5 结论

(1)根据行驶工况对电动汽车的驱动能耗和制动能耗进行详细推导,得出电动汽车比能耗表达式,对于以后新车经济性的分析提供了参考数学模型。

(2)针对长沙市区的环线工况和市内工况建立比能耗和动力因数多目标传动比优化数学模型,使优化结果更加符合城市工况理想值。

(3)考虑了低荷电状态时,电池组的输出功率与一挡时汽车的爬坡功率和二挡时汽车高速行驶时的阻力功率的平衡,保证了所设计的纯电动汽车在电池低荷电状态时的动力性和经济性。

(4)由于纯电动汽车制动能量的回收涉及电池性能、驱动电动机性能、整车控制等各个方面,且纯电动汽车的制动是一个机械制动和电动机制动的联合和变换过程,所以文中κ值和ηc值的确定还需要以后做大量的实车试验和计算,以真实反映电动汽车的制动能量回收。