纯电动汽车靠电机提供动力，能量转化效率高、结构简单，满足节能减排的要求，受到广泛的关注和重视。但纯电动汽车的续驶里程与传统内燃机汽车存在较大差距^[1]，在目前车载电池能量有限的情况下，对纯电动汽车进行能耗分析，提高能量的利用率，成为提高电动汽车续驶里程的重要手段^[2]。

目前，对电动车的能耗研究多以固定循环工况，如新欧洲测试循环(new European driving cycle, NEDC)、全球轻型汽车测试循环(worldwide harmonized light vehicles test cycle, WLTC)等为基础进行能耗分析^[3-5]，但与实际道路运行工况存在较大差异。为此，一些研究学者基于车辆实际道路实验测试数据，着重研究了道路参数(坡度^[6]、交通状况^[7])、车辆运行特征参数^[8-10]以及环境温度^[11-12]对电动汽车能耗的影响，未考虑驾驶风格对车辆能耗的影响。然而，研究表明驾驶风格对于电池能量消耗有着重要影响^[13-16]。Yi等^[13]分析了驾驶风格对车辆能量的敏感性；通过考虑驾驶风格的影响，Wu等^[14]提出了一种高效的再生制动能量回收策略；秦大同等^[15]制定了更节能的能量管理策略；Jimenez等^[16]建立了更为准确的车辆续驶里程估计模型。目前驾驶风格识别方法主要分为两种：通过问卷调查挑选不同驾驶风格的驾驶员进行试验^[17]和基于实验数据采用聚类分析对驾驶风格进行识别^[18-19]。李立治等^[20]针对国内人群驾驶风格分类不合理及识别精度不高的问题，提出一种驾驶风格分类及识别客观化的方案。王超等^[21]在原有最优预瞄侧向驾驶员模型的基础上建立了多点多目标决策模型，以驾驶员的视野特征和决策意愿表征驾驶风格。但关于驾驶风格对纯电动汽车能耗的影响研究少有报道。

综上所述，目前纯电动汽车的能耗研究着重于研究车辆自身参数、道路及环境等因素的影响，对于驾驶员驾驶风格的影响关注较少。然而，研究表明考虑驾驶风格影响能显著改善车辆的能量消耗与回收，因此研究驾驶风格对纯电动汽车能耗的影响对优化整车电耗有十分重要的意义。为此，笔者挑选不同驾驶风格的驾驶员，在等速和综合工况下对纯电动汽车进行测试，通过将实验数据和理论计算结合进行定量分析，在等速工况下确定因素对汽车能耗影响的基础上着重分析综合工况下驾驶风格对电动汽车能耗的影响。

1 整车能量流分析及计算

分析整车能量可知，车辆通过充电设备将外部电能存储到车辆动力电池，在电池放电时，动力电池的能量分为：流入直流转交流逆变器(direct current/alternating current, DC/AC)以提供转向助力、流入直流转直流逆变器(DC/DC)为整车低压设备供电、在开启空调或汽车正温系数加热器(positive temperature coefficient，PTC)时流入空调压缩机或PTC、流入电机电控驱动车辆行驶等4个部分，整车能量流如图 1所示。

流入电机电控的能量为动力电池能量的主要部分，会被自身效率损耗一部分，然后输出到传动系统；输入传动系统的能量也会因传动效率损耗一部分，随后输出能量用于车辆行驶；最后传动系统输出能量会被滚动阻力、风阻、坡度阻力和机械制动消耗，因电制动回收和发电效率产生损耗。

分析车辆能量和能耗，应计算出输入整车的能量、行驶阻力耗能、部件效率和部件耗能。输入车辆的能量由电池实际放出的能量决定，并流向各部件；行驶阻力包括滚动阻力、风阻、坡度阻力和加速阻力；部件效率包含传动系统效率、电机电控驱动效率和制动发电效率；部件耗能主要包含行车必须工作的部件的耗能，即：DC/DC耗能和DC/AC耗能等。

1.1 电池输入能量

电池输入到车辆的能量包括整车驱动时电池放出的能量与制动时电池回收的能量，计算公式可表示为：

$ \left\{\begin{array}{l} W_{\mathrm{B}}=W_{\mathrm{B}\_{\mathrm{in}}}+W_{\mathrm{B}\_{\text {out }}} ; \\ W_{\mathrm{B}\_{\text {in }}}=\frac{U I_{\text {in }} \Delta t}{3\ 600 \times 1\ 000} ; \\ W_{\text {B_out }}=\frac{U I_{\text {out }} \Delta t}{3\ 600 \times 1\ 000}。\end{array}\right. $

(1)

式中：W_B表示电池输入到车辆的能量，kW·h；W_{B_out}表示驱动时放出的能量，kW·h；W_{B_in}表示制动时回收的能量，kW·h；U为电池的端电压，V；I_out和I_in分别为驱动和制动时的电流，驱动时电流为正，制动时为负，A；Δt表示计算周期，ms。

1.2 行驶阻力耗能

在平道路(纵向坡度小于2%)的道路环境下研究电动汽车能耗，行驶阻力能耗的坡度阻力和滚动阻力均与道路相关，故把两种阻力合在一起考虑为道路阻力。

$ \left\{\begin{array}{l} W_{\mathrm{f}}=\sum F_{\mathrm{N}} f u_{\mathrm{a}} \Delta t / 3\ 600 ; \\ W_{\mathrm{w}}=\sum \frac{C_{\mathrm{D}} A u_{\mathrm{a}}{}^{3} \Delta t}{21.15 \times 3\ 600}。\end{array}\right. $

(2)

式中：W_f表示道路阻力消耗的能量，kW·h；W_w表示风阻耗能，kW·h；u_a表示车速，km·h^-1；F_N表示车轮负荷，N；f表示道路阻力系数；C_D表示空气阻力系数；A表示迎风面积，m²。

1.3 效率损耗能量 1.3.1 电机发电耗能

$ \left\{\begin{array}{l} W_{\mathrm{TEB}}=\sum \frac{U_{\mathrm{m_{- } \mathrm { in }}} I_{\mathrm{m_{- } \mathrm { in }}} \Delta t}{3\ 600 \times 1\ 000 \times \eta_{\mathrm{EBR}}} ; \\ W_{\mathrm{WEB}}=W_{\mathrm{TEB}}-W_{\mathrm{B}\_{\mathrm{in}} }。\end{array}\right. $

(3)

式中：W_WEB表示电机发电消耗的能量，kW·h；W_TEB表示电制动总能量，kW·h；U_{m_in}表示电机控制器直流侧电压，V；I_{m_in}表示电机控制器直流侧的电流，A，I_{m_in} < 0；η_EBR表示制动时的实时效率，依据实时的总线电压、电机转速和转矩查询得到。

1.3.2 传动系统耗能

$ \left\{\begin{array}{l} W_{\mathrm{T}\_{\text {out }}}=W_{\mathrm{f}}+W_{\mathrm{w}}+W_{\mathrm{MB}}+W_{\mathrm{TEB}} ; \\ W_{\mathrm{WT}}=\frac{W_{\mathrm{T}\_{\text {out }}}}{\eta_{\mathrm{T}}}\left(1-\eta_{\mathrm{T}}\right) 。\end{array}\right. $

(4)

式中：W_MB表示机械制动损耗的能量，直接由实验测得；W_{T_out}表示传动系统输出的能量，kW·h；W_WT为传动系统损耗的能量，kW·h；η_T指传动系统效率，因实验用同一辆车，可认为传动系统效率不变，根据车辆状态并查询相关文献，将传动系统效率定为95%。

1.3.3 电机电控驱动耗能

$ \left\{\begin{array}{l} W_{\mathrm{m}_{-} \text {in }}=\sum U_{\mathrm{m}\_\text {in }} I_{\mathrm{m}\_{\text {in }}} \Delta t / 3\ 600\ 000 ; \\ W_{\mathrm{m}_{-} \text {out }}=W_{\mathrm{T}\_ \text {in }}=\frac{W_{\mathrm{T}\_{\text {out }}}}{\eta_{\mathrm{T}}} ; \\ W_{\mathrm{WMD}}=W_{\mathrm{m}\_{\text {in }}}-W_{\mathrm{m}\_{\text {out }}}。\end{array}\right. $

(5)

式中：W_WMD表示电机电控消耗的能量，kW·h；W_{m_in}表示输入电机电控的能量，kW·h；W_{m_out}表示电机输出的能量，kW·h；W_{T_in}为经电机电控系统输入到传动系统的能量，kW·h；U_{m_in}代表电机控制器直流侧电压，V；I_{m_in}代表电机控制器直流侧的电流，A，I_{m_in}>0。

1.4 部件耗能

由于PTC、空调压缩机、DC/DC、DC/AC都可以通过输入电压和电流计算耗能，所以它们各自耗能的计算方法为：

$ W_{\mathrm{p}}=\sum \frac{U I \Delta t}{3\ 600 \times 1\ 000}。$

(6)

式中：W_P代表部件耗能，kW·h；U代表部件输入电压，V；I代表流入部件的电流，A。

1.5 百公里电耗折算

为排除空调压缩机和PTC等行车非必须工作部件对分析的影响，整车百公里电耗计算公式为：

$ W_{100 \mathrm{~km}}=\frac{W_{\mathrm{B}}-W_{\mathrm{PTC}}-W_{\mathrm{AC}}}{\Delta S} \times 100 。$

(7)

式中：W_{100 km}代表综合百公里电耗，kW·h；W_PTC代表此计算周期PTC耗能，kW·h; W_AC代表此计算周期空调压缩机耗能，kW·h；ΔS为该计算周期里程的变化，km。

2 实验设计

测试车辆为某纯电动货车，其具体参数如表 1所示。

为得到整车的能量流动数据，根据测试车辆的高、低压电气原理，确定各安装节点，并根据各节点电流选取适当量程的电流传感器，测得流入各高压部件的电流^[22]。同时需要在制动回路添加压强传感器，测得机械制动损耗的能量，测试原理如图 2所示。

2.1 等速工况实验方案设计

等速工况实验以车速为单一变量，其他变量因素保持不变，测到车辆在30, 40, 50, 60, 75 km·h^-1共5个车速下匀速行驶一段距离各部件的能耗。

2.2 综合工况实验方案设计

综合工况实验以驾驶风格和行驶工况两个参数为变量，该实验方案主要用于分析驾驶风格不确定因素对汽车能耗的影响。

2.2.1 行驶工况选择

行驶工况选择畅通和拥堵两种，交通拥堵不仅与交通需求和道路通行能力有关，而且与人们的心理承受能力有关，可以通过交通拥堵指数(traffic congestion index, TCI)来对行驶工况进行区分^[23]。笔者定义变量M为将特定区域特定时刻的单个路段的拥堵强度量化后的相对数，该指标值可以体现交通运行状态和拥堵强度，反映其运行质量，无量纲。M为一个连续变量，定义其取值范围是0~5。指标值的大小代表了不同的交通运行状态和拥堵强度。值越大则评价时段内的道路运行状态越差，拥堵强度越大；反之，道路的运行状态越好，拥堵强度越小。计算公式如下：

$ M_{\text {TCI_road }}=\frac{\sum\limits_{p=1}^{q} A_{p} M_{p}}{\sum\limits_{p=1}^{q} A_{p}} \text {。} $

(8)

式中：M_p表示该等级道路中路段p的交通拥堵指数；q为路段数；A_p表示路段p的重要性权重；M_{TCI_road}为整个行驶路段的交通拥堵指数，取M_{TCI_road}>2为拥堵工况，M_{TCI_road}≤2为畅通工况。

2.2.2 驾驶风格选择

试验招募18名非职业驾驶人作为试验对象，年龄为25.00~45.00岁，均值为30.64岁，标准差为8.90岁，驾龄为5.00~25.00年(均值：9.54年，标准差：4.86年)，上年度年驾驶经验里程为4 000~50 000 km(均值为12 649 km，方差为10 462 km)，采用问卷调查的形式对驾驶人进行调查。首先，基于驾驶人行为问卷，提取驾驶风格因子与负荷对应的问题，要求本实验的驾驶人给出个人该行为的发生频率，0~4代表发生的频率逐渐增加。然后，采用信度系数对调查结果进行评估，基于主成分分析法实现对驾驶风格的量化^[24]。最后，计算其综合得分并进行驾驶风格分类。

$ \left\{\begin{array}{l} a_{i j}=\sqrt{\lambda_{i}} h_{i j}, \quad i=1,2, \ldots, k, \quad j=1,2, \ldots, m ; \\ F_{l i}=\sum\limits_{j=1}^{m} a_{i j} x_{i j}, \quad l=1,2, \ldots, n ; \\ F_{l}=\sum\limits_{i=1}^{k} \lambda_{i} F_{l i} 。\end{array}\right. $

(9)

式中：a_ij为载荷系数；λ_i为第i个特征根；h_ij为第i个特征向量的第j个元素；x_ij表示原始变量标准化的结果；F_li为第l个样本的第i个主成分得分；F_l为第l个样本总得分，样本总得分越高，表明驾驶风格越激进，可将18名驾驶人分为保守型、正常型和激进型3类。根据不同的行驶工况和驾驶风格将实验分为6组进行，如表 2所示。

3 整车能量流及其影响因素分析 3.1 整车能量流分析 3.1.1 等速工况

根据实验结果和理论的计算，得到等速工况下的整车及关键部件的能量消耗情况，整车能量流数据如表 3所示。表中E为百公里电池实际放出能量，E₁为百公里附件损耗能量，E₂为百公里电机电控系统损耗能量，E₃为百公里传动系统损耗能量，E₄为百公里传动系统输出损耗能量。

可以看出在等速工况下，电池放出的能量，主要是因电机电控系统的效率而损耗和传动系统输出的能量用于车辆行驶所消耗，电机电控系统能耗占19.90%~47.20%，传动系统输出损耗的能量占44.10%~73.30%，附件消耗的能量很少，占2.00%~6.10%。

电机电控系统损耗包括电机损耗和电机控制器损耗，通过实验和理论计算可得到不同转矩和转速下的电机电控整体效率图，并将等速工况实验下电机驱动的50%以上的转矩转速在其效率图上的落点区域标出(图 3)。可以看出随着汽车速度增加，电机电控系统效率增加，因此当转矩一定时，可以通过适当提高电机的转速，使电机电控系统损耗减少。

传动系统输出的能量一部分通过制动能量回收到电池，其余的被电制动、机械制动、道路阻力和风阻4部分损耗，具体的能量消耗情况如图 4所示。可以看出等速工况下，传动系统输出的能量以道路阻力和风阻消耗为主。道路阻力损耗11.27~13.80 kW·h，受速度的影响不大；风阻损耗4.12~21.94 kW·h，受速度的影响最明显。

3.1.2 综合工况

根据实验结果和理论计算得到综合工况下不同行驶工况和驾驶风格下的能量分布，6种综合工况实验的整车能量流数据如表 4所示。可以看出电机电控系统的能耗占比为12.70%~32.40%，传动系统输出能量占比为63.10%~85.60%，仍为主要的能量消耗部分；DC/DC和DC/AC等高压附件耗能占比非常少，DC/AC能耗占比1.20%~2.80%，DC/DC能耗占比0.60%~2.20%。

从电池实际消耗的能量来看，整车的能耗受驾驶风格和行驶工况的共同影响，其中受驾驶风格的影响更明显：相同驾驶风格不同行驶工况，整车百公里电能消耗相差1.09~1.58 kW·h；相同行驶工况不同驾驶风格，整车百公里电能消耗相差9.75~12.58 kW·h。因此着重分析驾驶风格对纯电动汽车能耗的影响。

综合工况下，传动系统输出损耗能量仍然由电制动损耗能量、机械制动损耗能量、道路阻力损耗能量和风阻损耗能量4部分组成，具体能耗值如表 5所示。传动系统输出损耗能量仍然以道路阻力损耗和风阻损耗为主，受驾驶风格的影响，仅道路阻力损耗波动较小，电制动损耗、机械制动损耗和风阻损耗均存在较大波动。道路阻力的百公里耗能相差0.24~0.34 kW·h，电机制动相差0.94~1.83 kW·h，机械制动相差4.50~4.51 kW·h，风阻相差1.47~3.04 kW·h。

3.2 驾驶风格与能耗

在通畅工况条件下，将激进型驾驶风格与保守型驾驶风格的电机电控系统损耗、传动系统损耗、道路阻力损耗、克服风阻损耗、机械制动损耗和电制动损耗6个因素对比，如表 6所示。总体上，激进的驾驶风格导致整车百公里能耗增加了9.51kW·h，但6个影响因素增加的幅度存在较大的区别。

因制动时才会引起机械制动耗能W_MB和电制动损耗的能量W_WEB，所以可将机械制动损耗能量和电制动损耗能量统称为制动损耗能量，占比56.44%；风阻耗能W_w和道路阻力耗能W_f可以统称为车辆行驶阻力耗能，占比21.20%；传动系统效率损耗能量W_WT和电机电控驱动效率损耗能量W_WMD统称为动力传动系统平均运行效率能耗，占比22.36%。

同理，在拥堵工况条件下，将激进型驾驶风格与保守型驾驶风格的电机电控系统损耗、传动系统损耗、道路阻力损耗、克服风阻损耗、机械制动损耗和电机制动损耗6个因素对比，如表 7所示。激进型驾驶风格导致整车百公里能耗增加了12.39 kW·h，6个影响因素增加的幅度也存在较大的区别。制动损耗能量占比54.15%，车辆行驶阻力耗能占比14.61%，动力传动系统平均运行效率能耗占比31.23%。

在相同车辆状态和行驶工况下，激进型驾驶风格的百公里能耗会比保守型高出10.00 kW·h以上，多消耗的能量中，制动损耗能量占比54.00%以上，车辆行驶阻力耗能占14.61%~21.20%，动力传动系统平均运行效率能耗占比22.33%~31.23%。其中车辆行驶阻力损耗由行驶工况所决定，因此进一步分析驾驶风格对制动损耗和动力传动系统能耗的影响。

3.2.1 驾驶风格与制动能耗

驾驶风格对汽车制动能耗的影响体现在对机械制动能耗和电机制动时因发电效率的损耗两方面，如图 5所示，畅通或拥堵路况下，驾驶风格越激进，汽车的制动损耗能量越高；汽车在制动时，制动力由机械制动机构和电机两部分提供，驾驶风格越激进，制动踏板开度变化率越大，机械制动能耗越高，呈现正相关趋势。受电机电控系统发电效率的影响，电制动损耗存在波动，需进一步分析驾驶风格对电机电控系统发电效率的影响。

电机电控系统发电效率如图 6所示。电机电控系统发电的高效区处于中高速和中高负荷围成的区域，速度一定时，适当提高电机的制动力矩，可提高电机电控系统的发电效率，降低电机制动损耗。激进的驾驶风格存在汽车频繁急加速、急减速的情况，将导致制动次数增加和电机电控系统发电效率波动，若发电效率处于高效区的时间缩短，则电机制动损耗的能量增加。因此，适当提高电制动扭矩能提高电机电控系统的发电效率，降低因发电效率损耗的能量；同时电制动扭矩提高也可减少对机械制动力矩的需求，降低机械制动损耗能量。

由以上分析可知，在制动时汽车对机械制动力和电机制动力的分配决定了汽车的制动耗能。在拥堵工况、激进的驾驶风格下，假设其他条件均不变，仅提升制动扭矩，使发电效率η_EBR提升10.00%，可多回收2 kW·h电量，忽略提升制动扭矩对减小机械制动耗能的影响，百公里将减少2 kW·h电耗。因此通过制动力的分配提升电机电控系统发电效率来减少能耗的方法是可行的。

3.2.2 驾驶风格与动力传动系统能耗

动力传动系统能耗由效率决定，因传动系统的效率被认为固定不变，故能耗主要受电机电控系统驱动效率影响，对比畅通工况下激进和保守驾驶风格的电机驱动转矩转速工况点的分布(图 7)，可以看出不同驾驶风格主要影响低速区电机工作点的分布数量。

根据不同转速和转矩下的电机电控系统驱动效率(图 8)，得到畅通工况不同驾驶风格电机电控驱动效率分布，如表 8所示。在电机电控驱动效率低于60.00%的区间，保守型驾驶风格工作点占比8.38%，小于激进型驾驶风格工作点的占比10.97%。

对比拥堵工况下激进和保守驾驶风格的电机驱动转矩转速工况点的分布(图 9)可以看出不同驾驶风格主要影响高速区电机工作点的分布数量。

拥堵工况不同驾驶风格电机电控驱动效率分布如表 9所示。在电机电控驱动效率高于80.00%的区间，保守型驾驶风格工作点占比59.58%，大于激进型驾驶风格工作点占比54.49%。

4 结论

通过理论和实验相结合的方法研究纯电动汽车能量流动情况，着重分析驾驶风格对电动汽车能耗的影响，得出以下结论，在目前电动汽车电池储存能量有限的情况下，为优化整车的电耗指明了方向。

1) 电池放出的能量，19.90%~47.20%被电机电控系统的效率损耗，44.10%~73.30%由传动系统输出用于车辆行驶所消耗，附件消耗的能量很少，仅占2.00%~6.10%。建议从减小风阻能耗、减少机械制动能耗、提高电制动发电效率和提高电机电控效率等方面开展整车电耗优化工作。

2) 驾驶风格主要影响制动损耗和动力传动系统平均运行效率损耗。激进的驾驶风格百公里电耗会比保守型高出10 kW·h以上，多消耗的能量中，制动损耗能量占比54.00%以上，车辆行驶阻力耗能占14.61%~21.20%，动力传动系统平均运行效率能耗占比22.33%~31.23%。

3) 畅通或拥堵路况下，驾驶风格越激进，汽车的制动损耗能量越高；受电机电控系统发电效率的影响，电制动损耗存在波动。增强电制动扭矩可提高电机电控系统发电效率，减少电制动损耗，同时减小机械制动扭矩，降低机械制动损耗。在制动时，应通过合理分配电制动和机械制动扭矩，优化整车能耗。

4) 在相同车辆状态下，电机电控系统驱动效率受驾驶风格的影响。畅通工况下，不同驾驶风格主要影响低速区电机工作点的分布数量；拥堵工况下，不同驾驶风格主要影响高速区电机工作点的分布数量。在电机转速低于1 600 r/min时，适当提高扭矩会提高实时效率，转速提升速率更大，以减小低效区时间，从而提升整体效率。