一種“智能”系統策略可以確保電動汽車無論處于運行或停泊狀態時，其輔助電池都具有足夠的能量以滿足基本負載需求。

隨著車輛的電氣化和智能化程度越來越高，輔助系統的能耗也在迅速增加。電壓通常為12V的輔助電池是該系統最重要的組成部分，支持著車輛的正常運行。無論車輛是處于行駛還是停泊狀態，都應確保輔助電池具有足夠的能量，滿足基本負載需求。然而，現有的方案普遍更專注于車輛運行時的能源管理。

為了填補這一空白，一種檢測低荷電狀態（SoC）的智能策略被提了出來。該策略可根據負載優先級臨時降低輔助負載，并以最大效率為輔助電池充電，使車輛在輔助電池充電方面做出最智能的決策。

因此，該策略可在維持輔助電池電量的同時，將電池能耗保持在較低水平。由于輔助負載是車輛能耗的重要來源，因此必須對輔助動力裝置（APU，Auxiliary Power Unit）進行最優能量管理。



圖1，混動汽車中的輔助系統架構。?（福特）

混動汽車的輔助系統架構（圖1）可能因使用的混合動力結構而有所不同。當輔助電池管理系統（ABMS）檢測到輔助電池的SoC（充電狀態，即電量）過低時，就會通過車身控制模塊（BCM）把這一信息傳遞給動力總成系統（PCM）。然后，PCM會命令APU開始將高壓（HV）電池的能量輸送至輔助電池。

輔助電池負載類別

輔助電池承受多種負載，具體可分為六個類別，分別是車輛連續運行負載（包括車輛啟動時的負載）、瞬態負載（特定事件中所需的負載）、OBD測試負載（滿足法規要求所需的負載）、車輛安全與性能負載（分別表示與車輛安全和性能相關的負載）和車輛連續熄火負載。車輛連續運行負載與車輛連續熄火負載不同，前者的幅值通常高于后者。

本研究重點關注兩種車輛用例：車輛連續運行負載和車輛連續熄火負載。選擇這兩類負載是因為它們與APU策略的相關性更高。

控制策略的三大關鍵功能

擬議策略具有三大功能：低電量檢測、輔助負載優先級排序和輔助電池充電。



圖2，擬議策略的說明。（福特）

圖2顯示了電源和通信示意圖。假設在電池充電情況下，ABMS檢測到輔助電池的SoC降至低閾值以下，接著BCM會將該信息從ABMS傳遞給PCM。然后PCM根據負載優先級關閉負載，并命令APU開始將高壓電池的能量傳輸至輔助電池。

圖3，擬議策略的流程圖。（福特）

圖3顯示的是擬議策略的流程圖。必須指出的是，虛線框中的停車時間僅適用于車輛熄火場景。SoC的下限用于確定輔助電池的SoC是否會低于該閾值。如果發生這種情況，下一步行動是根據負載優先級來確定是否可以關閉某個用電負載。

該流程完成之后，啟動APU為輔助電池重新充電。根據SoC，某些負載也可基于負載優先級重新開啟。當輔助電池的SoC達到高閾值時，APU停止向輔助電池充電。

車輛運行場景中的低SoC狀態檢測是在車輛啟動時開始的。PCM繼續接收來自ABMS的CAN信號，如輔助電池SoC和電壓。當輔助負載從輔助電池中獲取電力時，SoC會逐漸減少。一旦SoC降至低閾值以下（如10%），則確定為低電量狀態。否則，PCM將繼續監測這些CAN信號。

六類輔助負載

表1顯示了六類輔助負載的定義。前五類適用于車輛運行場景，其優先級順序從高到低依次為：1. 車輛連續運行負載；2. 車輛安全操作負載；3. OBD測試負載；4. 瞬態負載；5. 車輛性能負載。 車輛連續運行負載的優先級最高，因為它們為車輛的任何高級功能提供了基本功能支持。其次是車輛安全操作負載。OBD測試負載（滿足法規要求所需的負載）排名第三。然后是瞬態負載（如HVAC負載），其優先級高于車輛性能負載，因為它們提供了基本駕駛體驗。車輛性能負載的優先級最低，因為它們是車輛運行時的可選負載。

在理想情況下，所有負載都應得到滿足。但是在降低能耗和提升性能之間進行權衡時，可暫時和/或有條件地關閉部分負載。

車輛運行場景下的APU充電策略



圖4，APU效率與APU負載超過其最大負載的百分比之間的關系。（福特）?

為了解釋本文中提出的最佳充電策略，圖4顯示了APU效率與APU負載占其最大負載的比值之間的關系。我們可以觀察到，APU負載為最大負載的50%-60%時，最大效率為92%。因此，應該選擇APU的運行區間，使其盡可能在最大效率下運行。

例如，如果負載總和要求APU負載超過60%，則會暫時關閉優先級較低的負載，以便APU在最大效率下為輔助電池充電。如果負載總和低于APU當前提供的負載，則APU也可在最大效率下運行，但是充電時間會相應延長。 一旦輔助電池的SoC達到95%左右，APU將關閉。由于APU在恒壓模式下運行，因此SoC高閾值應小于100%。當輔助電池充滿電時，APU負載會相應降低。為避免APU在低效率下運行，應在APU負載未出現大幅下降的情況下，選擇SoC高閾值。

車輛熄火場景下的低SoC狀態檢測

在車輛熄火場景中，車輛的長時間停放或某些連續負載故障可能導致出現低SoC狀態。此外，如果部分汽車電控單元（ECU）在完成OBD測試后沒有進入“休眠”狀態，那么也可能出現低SoC狀態。ECU是否進入休眠狀態可通過其通信狀態來確定。

與車輛運行場景中的低SoC檢測不同，車輛熄火場景中的低SoC檢測是在車輛熄火后開始的。如圖3所示，PCM可能會從云端接收到一條有關車輛未來停放天數的信息。如果車主改變計劃，那么停放時間可能會隨后更新。PCM可根據車輛停放時間和當前SoC狀態，來確定輔助電池中是否有足夠的剩余電量，以便在車主返回使用車輛時做好準備工作。如果電量不足，那么PCM將繼續監測來自ABMS的CAN信號，如輔助電池SoC和電壓。

當輔助負載從輔助電池中獲取電力時，SoC會隨時間的推移而降低。一旦SoC降至低閾值以下（如10%），則確定為低SoC狀態。否則，PCM將繼續監測這些CAN信號。

車輛熄火場景的輔助負載優先級排序 ?

與車輛運行場景類似，我們也進行了車輛熄火場景下的輔助負載優先級排序。不過這個場景下的輔助負載不到五類，僅有三類：車輛連續熄火負載、OBD測試負載和瞬態負載。

車輛連續熄火負載的優先級最高，但它比車輛連續運行負載要小得多。OBD測試負載（根據法規要求，OBD測試是必須進行的）排名第二。瞬態負載（如HVAC負載）的優先級最低。雖然瞬態負載是實現甚至超過車輛使用壽命目標所必需的，但它們不如其他兩類負載那么重要。

車輛熄火場景下的APU充電策略與車輛運行場景相同。不同之處在于負載的幅值。車輛熄火時的負載明顯小于車輛運行時的負載。充電策略則還是調整APU的運行區間，以確保其在最大效率下運行。

隨著汽車制造商提供的輔助駕駛功能越來越多，輔助電池供應商面臨的壓力也越來越大，他們必須在提高電池效率的同時，實施更先進的能源管理策略，從而在車輛運行期間保持SoC穩定。因此，我們提出了智能系統策略，以檢測低SoC狀態，以及根據需要對輔助負載的優先級進行排序，并在汽車運行和熄火場景下，通過APU的高效運行對輔助電池進行有效充電管理。 ??





審核編輯：劉清