尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)，各位同行，很高興有機(jī)會(huì)來參加論壇。我的題目與今天的主題好像有點(diǎn)對(duì)不上，但是秘書長(zhǎng)說相關(guān)就可以，所以我就來介紹“新能源汽車動(dòng)力系統(tǒng)發(fā)展及大數(shù)據(jù)應(yīng)用”方面工作。

　　我們知道汽車發(fā)展正朝著電動(dòng)化、輕量化、智能化發(fā)展，按照習(xí)總書記的說法，也是我們國家從汽車大國邁向汽車強(qiáng)國的必由之路。在上午各位專家和在座各位專家對(duì)全球汽車產(chǎn)能發(fā)展非常清楚，我們國家2020年保有量達(dá)到500萬輛，到目前為止還有接近400萬輛的差距，雖然在今年年底已經(jīng)到了100萬輛，處于世界領(lǐng)先水平。

　　關(guān)于新能源汽車的發(fā)展，一方面出于對(duì)汽車科技本身的發(fā)展另一方面也是滿足廣大消費(fèi)者的需求，我引用了一些數(shù)據(jù)，好政策是提供了最重要的動(dòng)力。

　　新能源汽車三大類型，中間項(xiàng)是動(dòng)力汽車，燃料電池和純電動(dòng)，F(xiàn)CV和PHEV相對(duì)是比較復(fù)雜的工作，現(xiàn)在我們都知道新能源汽車的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)正在朝著電動(dòng)共平臺(tái)化趨勢(shì)發(fā)展，無論是哪一種，大家上午都講到，新能源汽車的發(fā)展正面臨著安全、電池壽命以及車輛使用過程中等方面的因素，PHEV/HEV控制問題、結(jié)構(gòu)問題比較復(fù)雜，一些研究表明，同樣的車不同的循環(huán)能耗上達(dá)到37%，不同的車、不同的動(dòng)力系統(tǒng)最大達(dá)到56%，也就是說動(dòng)力系統(tǒng)的構(gòu)成和道路環(huán)境是有待繼續(xù)提高的，HEV和PHEV可以有很多構(gòu)成方案，這是初步的拓?fù)鋱D，關(guān)鍵是我們?nèi)绾翁岢鲎约旱姆桨竵硎沟酶?jìng)爭(zhēng)力。目前我們知道PHEV大致分為這么幾類，動(dòng)力分流雙電機(jī)混聯(lián)混合動(dòng)力系統(tǒng)，單電機(jī)并聯(lián)混合動(dòng)力系統(tǒng)，雙電極串并聯(lián)混合動(dòng)力系統(tǒng)，路面耦合混合系統(tǒng)。

　　國外幾種典型的HEV/PHEV動(dòng)力系統(tǒng)，大致分為兩類，一種是行星齒輪系耦合的，另一種是固定速比的方案，而在中國典型的也歸納一下，主要有四種方式，一種是并聯(lián)的，另一個(gè)是串聯(lián)的，大客車、小車都有類似的方案，還有功率分流，四驅(qū)電橋等方案，而基于路面耦合的構(gòu)型我覺得是值得重視的。

　　我把問題歸結(jié)為幾個(gè)方面，一個(gè)是系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，第二是道路-環(huán)境自適應(yīng)的能源動(dòng)力控制、剩下里程預(yù)測(cè)，第三是故障預(yù)測(cè)、安全預(yù)測(cè)、壽命預(yù)測(cè)與健康控制問題，當(dāng)然包括電池充電、電機(jī)肌痛、車身專業(yè)化等，在已有條件下設(shè)計(jì)本身需要大量數(shù)據(jù)支撐，對(duì)于第三個(gè)問題，現(xiàn)在還沒有很好解決的事情，我們大數(shù)據(jù)技術(shù)能不能給到一些利用，大數(shù)據(jù)具有4V特征，大家都知道，大數(shù)據(jù)在現(xiàn)在得到極大關(guān)注同時(shí)在極大領(lǐng)域都得到應(yīng)用，比如教育學(xué)、情報(bào)學(xué)、公共服務(wù)等，我們新能源汽車也可以產(chǎn)生很多大數(shù)據(jù)，包括了產(chǎn)品信息、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、服務(wù)信息、運(yùn)行和道路環(huán)境信息的結(jié)合，車輛運(yùn)行中間本身產(chǎn)生很多信息，比如說CAN信息、GPS信息、GIS信息等。

　　目前大數(shù)據(jù)通用價(jià)值主要體現(xiàn)在運(yùn)銷、決策、服務(wù)。對(duì)于新能源汽車來說，一方面構(gòu)建3D道路與車-路數(shù)據(jù)，車路環(huán)境識(shí)別、預(yù)測(cè)，動(dòng)力系統(tǒng)的控制，基于對(duì)數(shù)據(jù)的處理可以來來故障監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)與失效控制，還能進(jìn)行評(píng)價(jià)等。對(duì)于新能源汽車來說，還可以用來剩余歷程準(zhǔn)確估計(jì)，上午也有專家提到，關(guān)于V2G、G2V也可以來實(shí)現(xiàn)兩者之間車和網(wǎng)之間很好的融合，結(jié)合起來我認(rèn)為大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電動(dòng)汽車技術(shù)就可以形成。它實(shí)際上是基于歷史數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)來進(jìn)行歷程的估計(jì)，傳統(tǒng)的車輛基于過去的行程的預(yù)測(cè)，比如基于百度、谷歌地圖，行為習(xí)慣等來預(yù)測(cè)，在今后更長(zhǎng)可能運(yùn)行的實(shí)際情況怎么樣，以此來進(jìn)行剩余歷程的估計(jì)，比原來的方法獲得更好的精度，而調(diào)度總量也可以進(jìn)行大數(shù)據(jù)來進(jìn)行，也就是多時(shí)間來預(yù)測(cè)可調(diào)度總量，一種是按小時(shí)，一種是按天來預(yù)測(cè)，研究表明，基于以前的智能方法它可以獲得更好的效果，從精度來看，提前一天來進(jìn)行可調(diào)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，最大預(yù)測(cè)小于5%的效果。

　　在動(dòng)力系統(tǒng)本身來說，我想接下來我重點(diǎn)介紹兩個(gè)方面的系統(tǒng)，一個(gè)系統(tǒng)是無級(jí)變速混聯(lián)，受到行業(yè)的廣泛關(guān)注，它不僅適合于傳統(tǒng)的HEV、PHEV，另外一種也是和單位進(jìn)行合作，四?；旌蟿?dòng)力系統(tǒng)，基本結(jié)構(gòu)是雙電極、行星齒輪和變形2檔來結(jié)合，按照現(xiàn)有控制方法，綜合損耗在17.4的水平，36升的，整車控制點(diǎn)主要進(jìn)行前面介紹的平臺(tái)來進(jìn)行。

　　另外，電池管理系統(tǒng)四大要求，高能量、低成本、長(zhǎng)壽命、安全性，電池材料與電化學(xué)體系，是重要的基礎(chǔ)。電池管理、承租和回收利用，是必要的保障。

　　電池管理系統(tǒng)難點(diǎn)、關(guān)鍵，高精度、面向電池系統(tǒng)全壽命，避免濫用，充電控制+高校均衡，優(yōu)化電池壽命。安全在于安全預(yù)測(cè)和故障定位，另外是面向電池壽命周期的熱管理。

　　這是我們所建立的電池狀態(tài)參數(shù)估計(jì)方法，把模型進(jìn)行了改進(jìn)，然后分這樣的情況，可以看到不同的情況下它可以很快算到真實(shí)值，經(jīng)過試驗(yàn)，在SOH平均誤差平均在3.1%左右水平，以前也做了實(shí)驗(yàn)，SOH的誤差大概小于3%的水平，均衡獲得很好的效果。SOP基于短時(shí)段預(yù)測(cè)，小于3%的誤差我感覺問題不是很大，為了進(jìn)行在滿足電池SOP約束條件下進(jìn)行整車能量的規(guī)劃，更需要有更長(zhǎng)時(shí)間的預(yù)測(cè)，基于我們前面所介紹的方法，通過電池能夠在線建模，電池基于電流和電壓相互的限制，SOP的限制和估計(jì)，估計(jì)誤差在5秒之內(nèi)，基于這樣的方法，在SOP 5秒鐘或15秒、60秒，誤差基本小于3%的范圍之內(nèi)。

　　我們把一些大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)，應(yīng)用到PHEV/HEV中，但還不成熟。問題在于如果自動(dòng)適應(yīng)不同車-路實(shí)際工礦，我們的解決方案分為四個(gè)部分，一個(gè)是車-路環(huán)境信息感知，車-路工礦預(yù)測(cè)，PHEV電能最優(yōu)消耗軌跡，PHEV能量管理自適應(yīng)控制，構(gòu)成了幾個(gè)方面。

　　重點(diǎn)解決的問題是什么呢，一個(gè)是最優(yōu)控制規(guī)律，第二個(gè)是車-路環(huán)境的智能識(shí)別及預(yù)測(cè)，第三是能量管理自適應(yīng)控制方法，第四是最困難的問題，全局最優(yōu)。為此建立模擬研究平臺(tái)，包括硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)，基于RBF和一些車輛參數(shù)來進(jìn)行運(yùn)行工況能量方式，比如未來工況平均車速，要基于GPS或IPS、百度地圖等數(shù)據(jù)來進(jìn)行，當(dāng)然我們現(xiàn)在進(jìn)行車速平均絕對(duì)值的預(yù)測(cè)，知道這樣的能量功耗以后，如果采用DP來計(jì)算，不可能滿足我們車載運(yùn)用要求，我們提出兩種辦法，SOC都是隨著前面的參數(shù)呈顯性表達(dá)方式，它和最優(yōu)值、DP值進(jìn)行比較，藍(lán)色的是里面最優(yōu)的，參考的SOC是這條紅色的，可以看到跟蹤得非常緊，整個(gè)誤差大概在3%以內(nèi)的水平。

　　對(duì)于整個(gè)控制效果，對(duì)于剛才介紹的四?；旌蟿?dòng)力系統(tǒng)，根據(jù)實(shí)際線路的數(shù)據(jù)，對(duì)于大客車，18.33升，DP 18.15，(見圖)基于前面的方法達(dá)到DP非常接近的效果，尤其對(duì)于不同的路譜，低于5%左右。概括起來，之所以達(dá)到這樣的效果，一方面從全局近似最優(yōu)軌跡控制，另外方面是片段功率預(yù)測(cè)，再進(jìn)行實(shí)時(shí)控制最優(yōu)，反映出來的效果是這樣。

　　另一方面，數(shù)據(jù)應(yīng)用于DMS上面，基于實(shí)車運(yùn)行大數(shù)據(jù)的電池建模及模型參數(shù)、診斷和管理參數(shù)的自學(xué)習(xí)以及故障預(yù)測(cè)、安全預(yù)測(cè)，可節(jié)省電池實(shí)驗(yàn)的人力、物力，來計(jì)算獲得車輛電池系統(tǒng)模型的參數(shù)和進(jìn)行電池系統(tǒng)本身故障的診斷和預(yù)測(cè)，將車載傳到DMS上去，對(duì)于電池管理系統(tǒng)現(xiàn)在趨勢(shì)是基于模型或數(shù)據(jù)融合模型的管理方法，要么做簡(jiǎn)化，要么和云端技術(shù)、超級(jí)計(jì)算等方面結(jié)合起來才有可能，現(xiàn)在在做這方面的工作，希望能夠?yàn)榻窈髮?shí)現(xiàn)對(duì)電池系統(tǒng)把目前電池表觀特征檢測(cè)、診斷推進(jìn)到變化行為和熱行為診斷和狀態(tài)估計(jì)、管理，希望以后能實(shí)現(xiàn)這么一個(gè)工作。因?yàn)橹挥羞@么做才觸及到電池老化和電池安全的本質(zhì)，我們知道它的本質(zhì)在于電池內(nèi)部材料性質(zhì)和狀態(tài)的退化，而來揭示它內(nèi)部的退化，我們希望把這兩者結(jié)合起來來解決這方面的問題，希望在今后為新能源汽車或電動(dòng)汽車的發(fā)展起到一定的作用。