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　　根据《节能与新能源技术路线图2.0》预测，至2025和2035年，混合动力乘用车将占传统乘用车销量的50%和100%。“双碳”目标推动和自主车企对混动技术多年的积累，使2021年成为中国汽车行业自主混动车型的市场元年。2022年9月SCP&APS高峰论坛提出了“富春江共识”，其中指出：混合动力技术是当前至中长期实现碳达峰、碳中和的有力措施之一。北航智能传动研究中心(ITRC)长期从事混动技术研究，上期文章分享了《自主插电混动系统对比分析》，探讨了不同混动技术路线的发展特点，本期将结合团队研究成果，对混动能量管理的发展提出几点思考：

　　一、混动能量管理发展背景与意义

　　混合动力汽车能够在不同工作模式下耦合利用多种能源(油、电、氢以及碳中性燃料)，从而显著提升能源利用效果，同时，快速发展的智能与网联技术为实现混合动力汽车的能量高效利用提供了信息输入。根据ITRC团队研究，通过制定合适的能量管理策略能够有6%~15%的节能空间，当达到一定规模时，能量管理技术能够带来极大的社会效益和生态效益。然而，混合动力汽车能源消耗表现受驾驶工况影响，大部分具有优化、智能和网联计算功能的能量管理策略未能搭载实车进行在线应用，目前普遍采用基于规则的能量管理策略，在不同驾驶场景下的适应能力较低。事实上，如果能够提前预知驾驶工况，就能够适时调整工作模式并实现能源/能量的合理分配利用。随着智能与网联技术的快速发展，多源信息的获取、驾驶工况的预测、控制能力的提升使得混合动力汽车能量高效利用成为了可能。因此，利用智能与网联技术赋能动力传动系统，明确混动能量管理的技术发展路径是十分必要的。

　　二、典型混动能量管理策略及发展阶段划分

　　混动能量管理的主要任务是根据车辆功率需求确定不同动力源的功率输出。从算法原理出发，能量管理策略主要包括基于规则的能量管理策略、基于优化的能量管理策略和基于学习的能量管理策略。基于规则的能量管理策略主要依赖工程化经验提前标定好输出控制量，当满足条件时按设定值执行，优势是实时性强，但能源利用改善效果并不显著，工况适应性差，主要典型代表是适用于PHEV的CD-CS控制策略。基于优化的能量管理策略主要包括瞬时优化，滚动优化与全局优化三种方法，瞬时优化算法的典型代表为ECMS和PMP，主要特点是能够在线实时应用，通过辨识驾驶人风格、意图及交通状态信息，调整瞬时优化自适应因子;滚动优化算法的典型代表为MPC，通过在预测时域内求解车辆功率输出控制序列，能够适应不同驾驶场景，但对信息获取实时性要求较高，在线应用难度较大;全局优化的典型代表算法为DP，通过预知出行工况可获得理论上最优控制序列，但算力负担大，目前仅作为基准与其它策略进行对比。基于学习的能量管理策略主要代表为RL和DRL，该算法可通过车辆智能体与环境实时交互，不断学习并调整能量管理策略，由于涉及行车安全性，目前仍处于SiL和HiL仿真阶段。上述规则型或瞬时优化能量管理策略能够搭载实车进行应用，而效果更好的能量管理控制策略需要更加丰富的信息，更高算力的芯片以及实时、可靠的通信与响应能力。综上，上述能量管理过程中最关键的两个环节为信息获取与决策和能量管理与控制，ITRC团队根据决策信息丰富度与能量管理效果表现将混合动力汽车能量管理发展划分为4个阶段。

图1 不同发展阶段特征与关键技术

　　S1阶段：基于瞬时工况的能量管理阶段。S1阶段的能量管理基于驾驶人辨识瞬时工况作为信息输入，控制器基于规则或瞬时优化的能量管理策略分配混合动力传动系统的功率输出，这一阶段仅能调整瞬时工况下的能量分配。本阶段动力传动系统构型、分布式电子电气架构等硬件配置与能量管理策略、基于信号通讯的软件架构等软件配置在出厂时已固定，能量管理策略无法实现在线升级，芯片算力仅能满足车内能量管理规则的计算需求。

　　S2阶段：考虑前向工况的能量管理阶段。S2阶段能量管理基于S1阶段增加了预测前向驾驶工况信息的任务环节，控制器基于滚动优化或智能学习策略分配混合动力传动系统的功率输出。本阶段动力传动系统构型，域控电子电气架构等硬件配置在出厂时已经固定，软件架构从基于信号的通讯架构向基于服务的架构转变，支持能量管理策略实现OTA在线升级。这一阶段，随着路侧边缘计算单元的快速发展，能够对所覆盖路段的交通状态进行计算分析并通信交互至车载控制器，车载控制器与边缘计算单元之间能够完成实时通信交互。

　　S3阶段：融合全局工况的能量管理阶段。相比于S1与S2阶段，S3阶段的能量管理策略将车辆能量状态与出发地至目的地之间的全程交通信息进行实时融合考虑，从而获取近似全局最优的能量分配方案，驾驶人仍为车辆速度的控制主体。这一阶段信息决策过程与能量管理过程呈现明显的解耦状态，车端控制器无法完成最优能量管理任务，需有效结合边缘设备计算平台和云平台联合决策分析，并通过5G/6G通信技术，与车端控制器完成信息交互。这一阶段动力传动系统构型、中央计算机电子电气架构等硬件配置在出厂时已经固定，但基于SOA的服务架构不仅能够支持能量管理策略在线调整，而且还能接收实时信息。S3阶段的关键技术在于：车端-边缘端-云端之间的架构设计，通信交互接口设定以及协同任务部署。

　　S4阶段：面向速度自主规划的能量管理阶段。在上述S1~S3发展阶段的基础上，随着自动驾驶车辆、智能道路基础设施以及智能计算平台技术的成熟，S4阶段由自动驾驶车辆为控制主体，能够按照规划的速度序列完成出行任务，能量利用可达到最优，在出行过程中几乎不再受驾驶人影响(驾驶人接管车辆除外)。这一阶段能量管理框架重新被定义，不同计算平台的接口协议也实现标准化。云平台、边缘计算平台端以及车端计算平台能够系统且分层完成信息交互与决策控制。这一阶段动力传动系统构型、电子电气架构等硬件配置在出厂时已固定，端边云软件架构灵活度更高，自动驾驶车辆能够自主感知、自主决策以及自主学习，以最优能量利用适应不同的出行任务。

图2 S4发展阶段示意图

　　上述不同发展阶段并不是相互孤立的，未来发展阶段会保留已发展阶段的价值要素。同时，各个阶段的发展特征各不相同，从能量管理效果分析，上述四个发展阶段的目标是实现瞬时最优，局部最优，近似全局最优以及全局最优的能量管理效果。

　　三、混动能量管理发展过程中的应用挑战

　　混合动力汽车能量管理策略实车应用具有系统性强、协同性广、高度复杂等特征，目前大多数能量管理策略停留在理论研究层面、未能实现实车应用，这是由于能量管理不仅需要算法原理的创新，还包括多源信息的获取、未来驾驶工况的预测、控制目标的约束、控制平台与软件架构所能支持的功能、芯片算力与通信机制等多维度的工程技术问题，主要包括以下几个方面：

　　(1)多源信息获取与处理：交通信息具有高度的时空双变性、随机性以及不确定性，对于不同感知设备所获取的信息数据具有不规则、无关联以及非标准化的特征。此外，如何获取多源信息并进行数据过滤融合，进而满足计算平台所需的信息格式要求?对于所处理的复杂信息，如何将不同任务部署于合适的计算单元，如车载计算平台、边缘计算平台、云计算平台等?混合动力汽车能量管理涉及人-车-路-云等不同决策与控制平台，各个平台之间需保证低时延、高可靠的实时交互，确定不同异质平台之间的通信机制是十分重要的。因此，信息的准确获取和高效处理是能量高效利用的重要前提。

　　(2)面向不同时空域的功率需求预测：工况预测的效果直接决定了能量管理的表现效果，预测场景的动态性和不确定性增加了预测难度，如交通信号灯状态、交通流状态、路面状态等动态变化因素，在预测过程中不仅需要考虑未来时空域中复杂交通场景对能量管理的影响，还需综合考虑预测的边际效益，预测信息越准确所造成的算力负担和算时响应要求就越严格，即信息获取和计算过程所付出的资源成本与能量管理效果之间的平衡点如何界定?其包括多源信息采集与计算资源成本，以及对应预测结果的准确性和实时性。

　　(3)车辆控制能力与约束条件：能量管理对象非线性、时变，混动汽车能量管理属于多约束条件下的多目标优化问题。能量管理控制目标包括发动机、电机、电池、离合器等物理对象，不同系统的物理特性构成了优化问题的多维约束条件。保证车辆行驶安全是混合动力汽车能量管理的重要前提条件，求解过程发生卡滞或死机会直接影响驾驶过程失稳。因此，功能安全、预期功能安全和信息安全是非常重要的。此外，电子电气控制架构直接决定了计算实时性与可靠性，软件架构直接决定了能量管理策略是否可以持续在线升级。

　　四、混动能量管理发展的实车应用框架

　　混动能量管理发展的理想目标是：通过获取多源网联信息并智能预测出行域全程功率需求，将能量管理决策序列实时作用于混合动力传动系统，实现能量利用的最优分配。然而，车载控制器无法完成能量管理过程中的全部任务环节，能量管理所需多源信息感知与决策过程需依赖不同计算平台，从而保证不同任务部署与相应计算平台的资源相匹配。因此，ITRC团队提出一套适用于混合动力汽车能量管理不同发展阶段的工程应用框架“基于端边云任务协作的混合动力汽车智能能量管理实车应用框架，简称CVEC-IEM”，如图所示。

图3 混合动力汽车能量管理实车应用实施框架

　　五、结论

　　1.利用智能和网联技术能够有效赋能动力传动系统，实现多动力源汽车的能量高效利用，从而推动汽车节能减排技术的发展。

　　2.混合动力传动系统在完成传统变速变扭的功能基础上，还要完成多源信息感知和融合、出行时空域车辆功率需求的准确预测以及集成控制等一系列新的任务需求，为此，混合动力传动系统也有了新的功能定义，即实现能量智能转换与高效控制。

　　3.混合动力传动系统也将从传统的物理系统转变成为信息物理系统，在涉及机械、电子、液压、单一化控制等技术的基础上，融入了网联通信、智能决策、集成控制等新技术。

　　4.能量管理所涉及的人-车-交通-云之间动态信息通信交互机制是一项复杂的工程问题，不仅需要高校加强基础理论研究并突破共性关键技术，而且还需要政府、车企、交通基础设施商、通信设备设施商等多方资源协同构建统一的信息交互标准协议与接口、芯片、计算平台、车载电子电气信息架构、通信、网联基础设施等一系列新产品，突破一系列新技术。