2020年12月23日，中國(guó)汽研成功舉辦《2020第三屆新能源汽車(chē)測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)國(guó)際論壇》。中國(guó)汽研將持續(xù)為大家推送精彩演講實(shí)錄，本文為吉林大學(xué)許楠博士帶來(lái)的《新能源汽車(chē)+信息，為綠色出行賦能》。

1 車(chē)輛能量管理方法研究現(xiàn)狀

談到綠色出行，它與能量管理方法的聯(lián)系在于綠色出行本質(zhì)上被定義為是對(duì)環(huán)境產(chǎn)生最小影響的一類(lèi)出行方式，從環(huán)境角度來(lái)講，就是少用能同時(shí)少排放，因此用能是綠色出行方式的源頭與核心。以下將從車(chē)輛能量管理方法入手，講述目前在能量管理方法上的舉措以及對(duì)于綠色出行的幫助。

目前，車(chē)輛能量管理控制方法包括兩種，一種是局部最優(yōu)策略，應(yīng)用較為簡(jiǎn)單，也是在實(shí)車(chē)上應(yīng)用較多的，比如基于規(guī)則類(lèi)，控制規(guī)則簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性好，但規(guī)則提取需要豐富的先驗(yàn)知識(shí)；比如瞬時(shí)優(yōu)化，可以保證每一步長(zhǎng)內(nèi)油耗最優(yōu)，但無(wú)法保證全局最優(yōu)。另一種是全局最優(yōu)策略，也就是車(chē)輛從出發(fā)地到目的地的累計(jì)能耗，或是累計(jì)污染物排放能達(dá)到最優(yōu)效果，分為動(dòng)態(tài)規(guī)劃（DDP）和隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃（SDP），DDP的好處在于使得新能源汽車(chē)能達(dá)到理論最優(yōu)控制效果，但需在特定駕駛循環(huán)下；對(duì)于SDP，考慮工況可預(yù)測(cè)性，可實(shí)時(shí)應(yīng)用，但預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性有待提高。兩者在隨機(jī)性上存在不同，需要互補(bǔ)。目前全局最優(yōu)策略沒(méi)有廣泛在實(shí)車(chē)上應(yīng)用的主要問(wèn)題在于計(jì)算負(fù)荷過(guò)大，以目前車(chē)輛單片機(jī)系統(tǒng)算力，還很難達(dá)到實(shí)時(shí)在線(xiàn)計(jì)算。未來(lái)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可成為信息落地的途徑，針對(duì)實(shí)車(chē)應(yīng)用，可在線(xiàn)下做一些針對(duì)全局的標(biāo)定工作，制定成規(guī)則式的控制策略或是map在實(shí)車(chē)上應(yīng)用，隨著車(chē)輛算力的不斷提升，全局策略參與到綠色出行的方向?qū)?huì)越來(lái)越廣。

不光在理論上，目前某些車(chē)企已研究出基于道路先驗(yàn)信息的全局優(yōu)化式能量管理控制系統(tǒng)，重點(diǎn)落地比較明顯的是針對(duì)商用車(chē)，因?yàn)樯逃密?chē)用戶(hù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)性的要求相對(duì)更多。比如梅賽德-奔馳，它的輔助系統(tǒng)-動(dòng)力總成預(yù)控制系統(tǒng)(PPC) ，將路線(xiàn)的三維GPS數(shù)據(jù)與當(dāng)前的車(chē)輛數(shù)據(jù)和動(dòng)力總成相結(jié)合，根據(jù)地形預(yù)測(cè)性的調(diào)節(jié)檔位，可降低5%的燃油消耗。比如雷諾Optifuel Lab，利用導(dǎo)航與交通、氣象預(yù)報(bào)及輪胎數(shù)據(jù)，優(yōu)化預(yù)見(jiàn)性車(chē)速，實(shí)現(xiàn)最大化節(jié)能，提升卡車(chē)的能源效益，比標(biāo)準(zhǔn)版油耗降低13%。包括國(guó)內(nèi)的解放汽車(chē)也提出了預(yù)見(jiàn)性檔位系統(tǒng)等。對(duì)于乘用車(chē)，比如本田，“Eco Assist節(jié)能駕駛輔助系統(tǒng)”，可有效控制進(jìn)氣閥門(mén)的開(kāi)合度，使發(fā)動(dòng)機(jī)平順運(yùn)行，并智能調(diào)節(jié)制冷工況，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能，同時(shí)還具備“Guidance節(jié)能引導(dǎo)功能”和“Scoring節(jié)能計(jì)分功能”。

2 車(chē)輛能量管理面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

目前全局能量管理面臨四大挑戰(zhàn)，一是規(guī)范性，需要建立統(tǒng)一的DP狀態(tài)空間模型，實(shí)現(xiàn)外界條件與工作模式的解耦，構(gòu)建全局優(yōu)化式能量管理框架；二是實(shí)時(shí)性，需要擺脫對(duì)確定性工況的依賴(lài)，解決“維數(shù)災(zāi)”問(wèn)題，提高算法計(jì)算效率；三是準(zhǔn)確性，需要獲取全面且準(zhǔn)確的工況信息，克服傳統(tǒng)DP“插值泄露”問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)工況的自適應(yīng)性；四是Markov（馬爾科夫性），計(jì)算出的理論控制值是不是能夠表征車(chē)輛實(shí)際使用情況，可能為了達(dá)到理論最佳值，讓發(fā)動(dòng)機(jī)頻繁啟動(dòng)或頻繁換檔，本身有違車(chē)輛的動(dòng)力平順性，應(yīng)當(dāng)在保證車(chē)輛平順性的前提下再去求解一個(gè)比較合理的全局能量規(guī)劃軌跡。

全局能量管理需要一些先驗(yàn)性信息，信息場(chǎng)景包含確定性工況信息，帶有歷史數(shù)據(jù)的工況信息，帶有約束的工況信息。確定性工況信息通過(guò)基于GPS、CAN總線(xiàn)的方式進(jìn)行獲取，挖掘車(chē)輛最大節(jié)能潛力；帶有歷史數(shù)據(jù)的工況信息通過(guò)大數(shù)據(jù)采集，保證在低頻信息采集下能耗優(yōu)化的高效性和有效性；帶有約束的工況信息通過(guò)車(chē)（車(chē)輛動(dòng)力性能）、人（駕駛員行為習(xí)慣）、路（道路狀況）的方式獲取，確定信息量與能耗之間的定量關(guān)系。

全局能量管理計(jì)算負(fù)荷較大，一方面隨著V2X，ITS，云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，另一方面汽車(chē)芯片算力的提升，自動(dòng)駕駛軟件計(jì)算量已經(jīng)達(dá)到10個(gè)TOPS（Tera Operations Per Second，萬(wàn)億次操作每秒）量級(jí)，傳統(tǒng)汽車(chē)MCU的算力難以滿(mǎn)足自動(dòng)駕駛汽車(chē)的計(jì)算要求，GPU、FPGA、ASIC等AI芯片進(jìn)入汽車(chē)市場(chǎng)，這些都為全局優(yōu)化式能量管理系統(tǒng)在實(shí)車(chē)上的應(yīng)用提供了便利。

信息落地的主要場(chǎng)景為大數(shù)據(jù)，特點(diǎn)是大量化、多樣化、快速化以及價(jià)值性。在自動(dòng)駕駛應(yīng)用方面，基于車(chē)輛在特征道路環(huán)境、不同交通因素中的行駛特征和不同領(lǐng)域駕駛員的行駛需求, 對(duì)于車(chē)輛危險(xiǎn)的預(yù)警閾值、行駛策略進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整；基于路況特征、車(chē)輛性能駕駛員操作習(xí)慣等因素提供節(jié)能減排、降低駕駛疲勞程度的行駛方案；對(duì)于商用車(chē)的管理，可針對(duì)特定區(qū)域?qū)Σ煌?chē)輛設(shè)定準(zhǔn)入分級(jí), 設(shè)置電子圍欄。在交通智能化應(yīng)用方面，獲取城市所有路況信息(駕駛行為、車(chē)輛軌跡、交通路況) ；提供給車(chē)主最為直接的交通信息服務(wù)（導(dǎo)航、行車(chē)路線(xiàn)）；提供城市道路的通行能力緩解交通壓力；減少交通事故發(fā)生幾率，打擊各類(lèi)交通違章和違法行為。在共享模式應(yīng)用方面，阿里投資出行（滴滴出行、高德地圖等）；阿里與上汽集團(tuán)聯(lián)手推出搭載YunOS 操作系統(tǒng)的汽車(chē)榮威RX5；騰訊推出車(chē)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品“路寶盒子”，入股蔚來(lái)汽車(chē)和特斯拉。汽車(chē)正在由傳統(tǒng)車(chē)向智能車(chē)轉(zhuǎn)變,未來(lái)的汽車(chē)將不再單純是一個(gè)交通工具, 它將成為手機(jī)之外的搭載各類(lèi)應(yīng)用軟件的第二大移動(dòng)終端，大量的車(chē)主行為數(shù)據(jù)、消費(fèi)偏好等個(gè)人隱私性數(shù)據(jù)都將被收錄，而這將成為所有獨(dú)享或共享這些數(shù)據(jù)的商家的重要無(wú)形資產(chǎn)，將為其源源不斷地創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的興起，通過(guò)GPS、RnD、傳感器、攝像頭圖像處理等裝置，車(chē)輛可以完成自身環(huán)境和狀態(tài)信息的采集，獲得汽車(chē)識(shí)別數(shù)據(jù)、駕駛員行為數(shù)據(jù)、車(chē)與車(chē)通信數(shù)據(jù)、汽車(chē)狀態(tài)數(shù)據(jù)等，車(chē)聯(lián)網(wǎng)的信息共享為大數(shù)據(jù)分析提供了可行性，這些都是大數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)遇。但大數(shù)據(jù)同樣面臨挑戰(zhàn)：首先是數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，需處理的數(shù)據(jù)過(guò)于龐大，出現(xiàn)一些數(shù)據(jù)處理不穩(wěn)定的現(xiàn)象；安全與隱私挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)治理體系遠(yuǎn)未形成，特別是隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)共享利用效率之間尚存在明顯矛盾，需在大數(shù)據(jù)利用時(shí)找到開(kāi)放和保護(hù)的平衡點(diǎn)，而我國(guó)目前還尚未形成完善的法律機(jī)制；數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)的挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值挖掘的關(guān)鍵還在于如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的融合，目前汽車(chē)行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的收集、分析和利用仍處于探索階段。當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用尚處于初級(jí)階段，根據(jù)大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)未來(lái)、指導(dǎo)實(shí)踐的深層次應(yīng)用將成為發(fā)展重點(diǎn)。

3 全局優(yōu)化架構(gòu)的建立及應(yīng)用

全局優(yōu)化架構(gòu)是分層式的能量管理框架，分為幾個(gè)層面，第一是信息層，包括大數(shù)據(jù)庫(kù)、不確定量（車(chē)速、坡度、滑移率、車(chē)重等）以及針對(duì)不同場(chǎng)景下的信息量的接收，接收完成后，對(duì)車(chē)輛的一些狀態(tài)空間進(jìn)行離散，比如針對(duì)混合動(dòng)力車(chē)，通常離散的是SOC，離散好的信息放在第二層，第二層為物質(zhì)層，對(duì)車(chē)輛動(dòng)力系統(tǒng)構(gòu)型進(jìn)行解析，由于不同信息作用在不同構(gòu)型的車(chē)上所發(fā)揮的節(jié)能潛力不同，這里提出一個(gè)解耦方式，就是“動(dòng)/勢(shì)能-車(chē)載” 能量守恒框架，能夠?qū)④?chē)輛行駛模式進(jìn)行分析，所以在物質(zhì)層需要完成混動(dòng)車(chē)輛構(gòu)型的解析以及信息的有效匹配，從而確定車(chē)輛最合理的工作狀態(tài)。工作狀態(tài)確定后求解燃油消耗矩陣，通過(guò)燃油消耗矩陣輸入到第三個(gè)層面，能量層，在能量層中進(jìn)行尋優(yōu)，通過(guò)快速動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，在可行域中尋求最優(yōu)的表達(dá)域，最后制定出規(guī)則式的能量管理或合理的map，在實(shí)車(chē)上應(yīng)用。

應(yīng)用實(shí)例，與原車(chē)的AECS瞬態(tài)能量管理策略相比較，理論上最低油耗大概在UDDS上降了22.44%，如果說(shuō)為了追求實(shí)時(shí)性可以用理論油耗去生成快速DP的控制規(guī)則，必然不能達(dá)到理論的最低值，由22.44%下降到15.08%，但仍然也比傳統(tǒng)方式效果好。實(shí)時(shí)性的提高，fast DP算法計(jì)算負(fù)荷分別比傳統(tǒng)DP在不同工況下降低了95%以上。

4 全局優(yōu)化式能量管理平臺(tái)應(yīng)用前景展望

全局優(yōu)化式能量管理平臺(tái)可發(fā)展不同的技術(shù)，比如面向駕駛員可提供最優(yōu)工作模式（節(jié)能駕駛提示系統(tǒng)）和最優(yōu)時(shí)空軌跡（車(chē)輛駕駛模式分析）；面向交通監(jiān)管可提供車(chē)輛監(jiān)控平臺(tái)（區(qū)域能耗優(yōu)化平臺(tái)）；面向智能駕駛可實(shí)現(xiàn)宏觀(guān)能耗最優(yōu)（ACC系統(tǒng)軌跡規(guī)劃）；面向電網(wǎng)有助于充電樁位置的提供（時(shí)空調(diào)節(jié)負(fù)載預(yù)測(cè)）；面向商用車(chē)可提供殘值估計(jì)（總體擁有成本評(píng)估）。

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