电动汽车电池与电动机技术综述

电动汽车的发电能源主要包括车载电池和电动机，这里主要介绍，车载电池和电动机的充电方法与能源管理，具体如下：

1 车载电池模型预测充电控制[1]

家庭能源管理系统（HEMS,图1）的重要性在不断增长，因为它可以自动满足供需平衡的需求，同时明确考虑客户需求。因此，本文提出了一种车载电池充电控制的综合策略，该策略优化车载电池的充电/放电过程，以使用家庭电力负载和家庭未来车辆状态的预测信息。基于半马尔可夫模型和动态规划，建立未来车辆状态预测算法。实时家庭能源管理系统（HEMS）中随机建模/预测与模型预测控制（MPC）的组合是本文的主要贡献之一。所提出的充电控制的有效性通过使用实验测试台来证明。

图1 HEMS管理系统

在预测部分，首先利用自回归（AR）模型对家庭用电负荷预测进行研究，然后对最有可能的未来车辆状态序列即家庭出行和到达时间剖面进行预测。这是通过使用基于每日车辆使用的统计数据设计的半马尔可夫模型的动态规划（DP）来实现的[23]，[24]。考虑到许多重要的限制，HEMS优化了车载电池的充电/放电曲线。通过使用混合整数线性规划（MILP）来制定优化，从而基于预测将日常家庭电力成本最小化。

为了最大限度地减少日常家庭电力成本，拟议的HEMS以后退的方式安排车辆电池的充电和放电。从实施HEMS实验试验台提出的方案，已经验证了以下问题：

(1)作为MPC的集成，即在实际限制下EV电池的充电/放电的预测，优化和执行的整合成功制作并实时执行；

(2)由于后退水平方案，所提出的HEMS对建模和预测误差具有鲁棒性，如电池动力学，家庭负荷和车辆状态；

(3)拟议的HEMS具有经济潜在收益。预测方案的改进以及所提出的HEMS与实时定价系统的融合将是我们未来的工作。

2 温度对电池-超级电容器（UC）电动车中能量管理的影响[2]

文中已经广泛描述了具有多个电源的电动车辆（EV）的能量管理策略（图2）。研究的能源包括电池、超级电容器、燃料电池、飞轮和太阳能电池板。管理策略决定如何以最佳方式组合两个或更多个来源。但是，这些能源的行为以及电驱动器的行为取决于它们的温度。此外，温度在汽车应用中可能具有极端值，并影响能源管理任务。在本文中，为了研究电池/超级电容器驱动电动车的温度效应，我们针对这些存储组件以及传动系统组件本身介绍了与温度相关的模型：电力电子和电机。随着温度的升高，平均电机铁损和超级电容器损耗趋于降低，而平均电机铜损和功率电子损耗趋于随温度升高而增加。这两种相反的趋势导致传动系统的总损失对于所考虑的EV和在所考虑的温度范围内随着温度具有相当小的变化。因此，电动汽车的能源管理策略不必依靠温度来获得最大效率。

图2 能源与动力需求匹配方案

为了检验温度对本研究的影响，提出了一个两阶段能量管理策略，通过这种方式，对电池寿命产

由于快速的响应时间，要求超级电容器满足或恢复来自EV瞬时功率的需求。

为所有EV中组件构建了与温度相关的模型：电池、UC、带齿轮箱的电机和电力电子设备的传动系中。电机和变频器受温度影响最大。仿真结果表明，随着温度的降低铜损失的增加大致抵消了铁损的减少，随着温度升高，总效率仅有小幅下降。当温度从20℃开始变化时，总效率从78.49%降至76.36%。由于总驱动效率仅随温度略有下降，因此可以得出结论，温度对EV没有显著影响。

3 城市电动汽车电池和超级电容器（SC）能量管理的新战略[3]

本文提出了城市电动汽车电池和超级电容器之间的能量管理新策略（图3）。这两个电源通过两个双向DC-DC转换器并联连接到直流母线，从而实现对每个电源的功率流量进行单独控制。

图3 城市电动汽车电池与超级电容系统

考虑在电机轴上施加负载转矩的车辆动力学，这种能量管理策略允许根据各个来源的充电状态以及停车、加速、下坡和上坡巡航、减速等车辆位移状态在两个电源之间划分能量。该策略的目的是通过在静止阶段或施加在车辆上的负载很小时，通过将能量从电池转移到SC来最大化SC的使用效果，充分利用能量；那么超级电容器将在紧急情况下准备就绪，如快速加速或爬山。为了验证控制设计和评估我们的能源管理策略的性能，使用MATLAB/Simulink软件对城市混合动力汽车运动进行了仿真。

能源管理系统（EMS）是考虑由电池组和超级电容器组组成的混合储能系统而开发的。在MATLAB库中，电池和超级电容器块实现了通用模型的参数化，以代表最流行的可充电电池和超级电容器类型。在本研究中，我们使用锂电池作为主要储能装置，额定电压278V，额定容量90Ah。辅助电源额定值（超级电容）为240V电压和23.9F的电容。两个DC-DC转换器连接到相同的DC-Link，一个管理电池电力流，另一个管理SC电力流。SC和电池与DC-Link接口的两个并联DC-DC转换器可以提供良好的灵活性电源管理，无论是能量流向DC-Link时升高作为升压行为的电压电平，还是能量从DC-Link流出时到显示典型降压行为的电压电平，都是有效的。

4 电动四轮驱动车辆的轮毂电机选择策略[4]

本文旨在分析主要为城市交通而设计的电动汽车不同驱动系统的效率、重量和成本。驱动系统基于轮毂电机，并对两轮和四轮驱动配置进行评估。此外，在四轮驱动（图4）的情况下，分析具有相同或不同轮毂电机特征的配置。

图4 独立电池包的4轮驱动系统结构

提出了一个简单的电气等效电路和一个实验方法，它可以建模逆变器-BLDC系统的损耗。然而，在这项研究中，没有考虑逆变器损耗，因为我们的目标是分析电动汽车驱动系统的效率，成本和重量如何依赖于轮毂电机的数量和特性。因此，对于我们的研究而言，仅定义电机模型非常重要。

为了分析驱动系统效率，有必要参考考虑到机械和电力损失的电动机模型。分析了两轮驱动和四轮驱动的驱动系统。在第二种情况下，已经模拟了具有不同和相同标准功率的BLDC（无刷直流电机）。对于每种配置，已经设计了特定的电池逆变器系统，并考虑了它们的重量和价格。就能耗、总重量和成本而言进行了比较，表明具有两轮驱动的驱动系统是最便宜和最轻的，但是它在能量消耗方面是最差的。相反，使用四轮驱动可降低能耗，但会增加成本和重量。研究表明，使用具有不同特性曲线的两对不同的电机，可以改善四个相同电机的推进系统的能耗。这种混合解决方案可以降低相对于均匀推进系统的成本和重量。此外，已经表明，就成本和重量而言，在2WD和4WD均匀配置的情况下，比混合动力驱动系统更昂贵。因此，与2WD或4WD均匀配置相比，混合驱动系统具有最佳性能，此外，它们的特征可以改进设计具有特定特性曲线的特设电动机。

这项研究的主要结果指出，混合动力配置相对于两轮驱动或同质四轮驱动解决方案具有更好的性能。

5 电动车辆的PLC三相异步电动机调速的电驱动系统[5]

该系统的设计范围是通过三种方式来调整三相异步电机平台的速度：自动（在这种方式下，速度曲线遵循用户在电机启动开始时施加的曲线），手动（通过这种方式，速度曲线可以从电位器或显示面板中选择）或在“GSM”中-在此模式下，模块GPRS使用手机接收用户的SMS，并发出命令切换处于正常状态的数字输入的状态是逻辑“0”。在改变数字输入状态后，PLC自动进入，这样速度曲线遵循用户在启动发动机时开始施加的曲线）。

通过按下提供接触器线圈K1（硬件按钮）的按钮启动该过程，从而导致从变速驱动器（VSD）激活PLC接收到的就绪信号。该就绪信号是运行PLC程序所必需的。

驱动三相电机的控制方案如下（图5）。

图5 驱动系统配置

为使操作电路正常工作，电源电路必须由三相电网供电，并且PLC的数字输入必须满足以下条件：

●断路器Q闭合；

●提供要接触器线圈（硬件按钮）的按钮;

●接触器K处于闭合位置;

●从变频器接收到的READY信号被激活。

如果在PLC的数字量输入上满足这四个条件，则在HMI（人机界面）屏幕上将显示两种三相电机速度控制方式。

如果我们选择自动控制三相电机的调节速度模式，那么我们可以定义一个由用户施加的四个值组成的速度曲线，最后一个速度值是电机的额定速度。

需要异步电机速度控制的工业应用是多种多样的。

这种用于使用PLC对三相异步电动机进行速度调节的电驱动系统（图5）是用于推进电动车辆的合适解决方案。

这个驱动系统的最重要的优点是：

●节省大量能源;

●通过启动和保持低于标称值的平滑斜坡起动电流来实现电源故障;

●保护设备。

6 电动车和混合动力车用交流电动机和驱动器[6]

目前基于三相感应电机的混合动力驱动已经在不同类型的车辆（即地面，船舶，飞行器）领域得到了广泛的应用。它们的严重缺点是逆变器中的高能量损失，这些损耗的存在由逆变器晶体管的高开关频率来解释。

图6 多相感应电机结构

为了消除这个缺点，有必要使用混合交流动力系统的设计方法。根据这些新颖的原理，上述系统不得包含任何以高频工作的功率电子元件。这种新型混合动力系统在多相（即相数超过四相）AC发电机（例如柴油发电机）和非传统受控多相感应电动机的基础上是可能的。在不同类型的车辆（即地面、海洋、飞行器）领域中使用多相异步线性和非线性驱动器的前景已在多篇论文中提出并描述。然而，异步电驱动系统的相数的增加不仅可以提高其许多技术性和经济性，而且具有更简单的设计和控制单元以及更少的能量损失（与类似的现有混合动力驱动器相比）。这些新型混合动力牵引驱动装置基于使用多相交流柴油发电机和非传统可控多相感应电机。本文介绍了新一代混合动力传动的设计基本原理。这些基本的设计原则如下：

（1）交流柴油发电机和感应电动机相数超过四个

（2）多相感应电动机作为超同步控制方式（OSM）和相位控制方式（PPM）的应用。

（3）使用新的多相交流感应电机设计（图6）。

PPM控制的多相感应电机实际上是一种多速电机，与三相单速感应电机的绕组相同。如果PPM控制的多相交流感应电动机的相数增加，则电动机速度离散值的数量会增加。因此，在这种多相混合动力牵引驱动器中不需要使用晶体管逆变器来调节感应电动机转子速度。相应的晶闸管或机电换向器用于新型的多相混合动力驱动器而不是晶体管逆变器。这种换向器的工作频率远小于上述逆变器IGBT的工作频率。由于这个原因，新一代多相混合动力驱动（与现有的类似混合动力驱动相比）的能量损失要少的多，并且电动机控制过程要简单的多。

7 直驱电动车用轴向磁通无刷直流电动机的设计和比较[7]

由于其高扭矩密度，高效率和极其紧凑的结构，具有集中绕组的轴向通量永磁无刷直流（AFPM⁃BLDC，图7）电机是直接驱动应用的非常有吸引力的选择。本文介绍了具有常规插槽和极数的AFPM⁃BLDC电机的比较，即插槽数与极数比为3或者2；或者类似的插槽和极数。而且，未来的工业车辆必须将所得到的结果纳入设计步骤。为了估计轴向磁通电机的所需扭矩，考虑包括滚动阻力、气动阻力和爬坡阻力的简单车辆模型受力状态。在这项研究中，使用高精度三维有限元（3-D FE）方法获得两个AFPM⁃BLDC电动机的齿槽转矩、磁链反电动势、绕组电感和电磁转矩。它提供了在设计AFPMBLDC电机时需要考虑的有用结果。

图7 YASA拓扑结构的AFPM电机

为了比较电机性能，电机具有相同的尺寸，磁性和电力负载。针对15插槽/10极AFPM电机（电机A）和12插槽/10极AFPM电机（电机B）进行比较。

转矩波形具有关于电动机性能的主要信息，包括转矩平均和转矩脉动，并且可以根据不同应用选择电动机。本研究考虑的机器配有120˚直流相电流波形（模拟无刷直流运行）和幅值为34A。输出转矩如文中图6所示。电动机的最大转矩、最小转矩、平均转矩和转矩脉动如文中表6所示。可以看出，由于较高的绕组系数，具有相似极数的电机B具有较高的转矩值，而具有传统极槽组合的电机A具有较低的转矩脉动，因此非常适合低噪声和振动很重要的应用。

8 减少混合动力电动汽车电池组缩小能量的机率[8]

本文提供了一种方法（图8），为混合动力电动汽车（HEV）中的电池组进行小型化。除了利用率，温度，寿命和成本之外，还引入并分析了新术语和失去能源机会的新度量。基于模型的功率限制算法用于计算电池的实时功率容量。在轻型混合动力汽车中评估SOC的充电。参数化的电热模型用于捕获电压，充电状态和温度。整合半经验老化模型来预测小尺寸包装电池容量的损失。电池老化模型是基于的实验开发的，以阐明操作SOC对电池退化的影响。参数研究表明，电池组中的电池数量可以从76个减少到64个，同时将标称工作SOC从50%转换到35%，而不改变电池组的能量通量。这将导致每个电池的能源利用率增加19%，容量衰减增加0.5%，内阻增加2.9%，而包装成本将降低10%。该优化策略优化的速度结果，可以作为将来设计太阳能电动汽车提供了依据。

图8 电池包小型化对电池功率影响研究方法

具体来说，定量分析考虑了包括能量利用率、温度升高、RMS电流、充电和放电损失的能量机会、容量衰减和电阻增加以及成本等性能指标。该分析适用于循环操作下的轻载HEV设计，并具有规定的负载。电池组可以从76个减小到64个电池，而不会发生任何能量损失。由于充电失去能量的情况大大减少，总能量增加。在评估感兴趣的电池的性能时，使用等效电路电热模型和半经验容量衰减和电阻增加模型来捕获锂离子电池的SOC、电压、温度、容量衰减和电阻增加。特别是，容量衰减和电阻增加模型使用新的实验中收集的数据进行参数化，其中使用来自HEV的积极的联邦行驶时间表US06的实际功率分布。根据标称运行SOC，容量衰减和每个电池的能量，引入了损失能量机会的新性能指标，以确定零损失能量机会的区域（不拒绝请求的功率）。由于电池小型化，10%的成本可以降低，这是通过使用阿贡国家实验室的电池性能和成本（BatPac）模型来评估的。

9 电动汽车驱动电机钕铁硼磁体的回收利用[9]

近年来，混合动力汽车和电动汽车的电动汽车得到了各国政府和公司的大力推动，市场份额不断增加。2015年，全球约有50万辆电动车销售，其中大多数电动车配备了永磁电机。尽管报废汽车的数量仍然很低，但必须适应电动汽车引入的特定组件和材料，以实现高回收率，特别是小金属回收率。对于永磁电机，主要挑战是在已建立的回收过程中回收含有钕铁硼磁体的钢铁回收路线。在熔化过程中，只有铁被回收，而稀土则和炉渣一起失去。虽然钕铁硼磁体的工业回收工艺至少在中国和其他一些国家计划中实施，但关于必要的上游工艺的公开信息甚少，包括从报废车辆产品中拆卸电动机，电机拆卸到转子/定子水平，以及从磁铁中抽出。德国MORE项目是针对几乎整个回收链的几个已知活动之一。该项目展示了整个回收链的技术可行性。此外，结果表明，即使在高工资国家（从2014年开始的金属价格），包括磁铁在内的电动马达的再利用可以实现盈利，并且与主要原材料生产相比具有生态优势。先决条件是具有成本效益的机械化和自动化拆卸技术。然而，由于数据是来自于有限数量的测试车辆和发动机，示范装置以及小规模试点工厂获得的，因此仍存在明显的不确定性。此外，这些计算是基于当前的汽车模型，并没有体现出新车型设计，轮毂电机以及电动机中电力电子器件的集成等趋势。即使MORE项目示例性地表明包含钕铁硼磁体的电驱动电机可以回收利用，仍然存在许多挑战和不确定性。因此，未来的研究和开发需要改进数据库，扩大已开发的流程并使其适应即将到来的趋势。

图9 简化的流程图-MORE项目湿法冶金回收

参考文献

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