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电动汽车续驶里程仿真
摘 要

能源的可持续开发和应用已经变成了一个紧迫的议题，而电动汽车技术则是实现能源可持续发展的关键战略之一，全球各国都在电动汽车的研发和应用方面投入了更多的资源和精力。随着我国经济建设快速发展及汽车工业的迅速崛起，电动汽车已经逐渐进入人们生活中，并以极快的速度向前发展。在当前的时代背景下，能源和环境已经成为核心议题。电动汽车因其零排放和低能耗的优势，受到了国家的大力支持和推广。但由于电池容量的限制，这些汽车的续航里程通常较短。因此，准确预测这些续航里程可以为用户提供出行建议，帮助他们合理规划行程，并缓解由于行驶里程不确定性导致的驾驶和乘坐人员的“里程焦虑”。
目前，国内外学者针对动力电池剩余电量及电池组性能开展了大量相关研究工作，但在纯电动汽车续驶里程精确估算方法上还存在较大分歧，影响了纯电动汽车推广使用进程。本研究聚焦于提升纯电动汽车续航里程估算的准确性，从电池剩余能量的估算角度出发，对纯电动汽车的附件能耗预测、行驶能耗预测以及续航里程估算这三个关键方面进行了深入探讨。在此基础之上建立了一套完整的动力电池模型和整车仿真平台。
电池技术被认为是电动汽车的核心技术之一，其中荷电状态（State Of Charge SOC）的估算是电池技术的一个重要组成部分。基于SOC的准确估算，续驶里程的计算对电动汽车的行驶具有重要的意义。针对传统方法中存在较大误差及无法精确预估车辆实际使用时的工况下，提出一种结合车载空调和动力电池特性的混合算法。通过对SOC-OCV曲线进行拟合，并加入温度和放电深度（DOD）的修正因子，我们能够实现更为精确的预测。以某典型车型为例，分析了不同车速下各部件功率损耗及车辆油耗率，提出在保证整车经济性前提下减少燃油消耗的措施。我们使用最小二乘法构建了一个多元线性回归模型，以区分空调等附属设备的能耗和驱动设备的能耗。根据不同车速下各主要部件能耗特性进行整车经济性分析及匹配性评价，为动力电池系统设计提供依据。在MATLAB/ADVISOR平台上，我们量化了关键参数的影响。研究发现，与动力档位（D档）相比，经济档位（E档）能够减少12%-18%的能源消耗，而优化制动能量回收效率使得NEDC工况的续航能力增加了9.5%；电池荷电状态和工作温度对能效比的影响最大，而转速变化次之。当电机的效率增加5%时，其等速续航能力也会提高4%-6%；滚动阻力系数从0.014下降到0.01，而续航时间则增加了10%-12%。。

目录
摘 要 1
第1章 1 绪论 2
1.1研究背景与意义. 2
1.2续驶里程估算技术在国内外的研究现状 4
1.2.1国外的研究现状 4
12.2国内的研究现状 4
1.3主要研究目标与内容 5
第2章 纯电动汽车续驶里程的估算 6
2.1续驶里程影响因素 6
2.1.1驾驶员操纵特性 6
2.1.2车辆自身参数 7
2.2.3道路及环境 7
2.2纯电动汽车续驶里程计算 8
2.2.1速度和加速度对能耗的影响 8
2.2.2电池剩余能量的估算 8
2.3平均能耗法 10
第3章 电动汽车能耗建模 10
3.1车辆能耗分析 10
3.2最小二乘法原理 12
3.3档位对续驶里程影响 12
（1）这是一个驱动的过程 13
（2）再生制动过程 13
3.4剩余续驶里程估算程序 13
第4章 数学模型与仿真 14
4.1建立电动汽车续驶里程数学模型 15
4.2仿真分析 15
第5章 总结与展望 19
5.1结论 19
5.2展望 20

第1章1 绪论
1.1研究背景与意义.
汽车，作为我们日常生活中不可或缺的交通工具之一，已经拥有超过一百年的发展历程。然而，随着汽车数量的持续增长，也带来了一系列新的社会问题。例如，传统汽车主要依赖内燃机作为动力源，但由于燃油排放的有害气体和污染物，这不仅导致了石油资源的逐渐减少，还进一步恶化了空气质量。目前，雾天气在很大程度上是由传统燃油车引发的。此外，由于能源短缺和环境污染等因素制约，世界各国对清洁能源特别是电动汽车的需求越来越大。这导致汽车行业承受了巨大的社会压力，全球各国的政府和汽车产业都在努力实施相应的策略，并深知发展对环境友善的车辆将是未来汽车技术进步的主要方向，其中新能源汽车的发展尤为关键。近年来我国也开始大力发展新能源汽车产业，并取得一定成效，但总体上看仍处于起步阶段。根据公安部在2022年7月6日发布的统计数据，到2022年6月底，我国的机动车数量已经达到了4.06亿辆，其中新能源汽车的数量更是超过了1000万辆。同时，国家也出台一系列政策支持和鼓励我国新能源汽车发展。到6月底为止，我国新能源汽车的总保有量已经达到了1001万辆，这占据了汽车总保有量的3.23%。随着新能源汽车市场规模不断扩大，我国的新能源车销量也逐年增长。在这之中，纯电动汽车的保有量高达810.4万辆，这一数字占据了新能源汽车保有量的80.93%。随着我国经济持续稳定发展和人民生活水平不断提高，越来越多的人开始选择购买使用纯电动车出行方式，从而推动了中国汽车产业的快速发展。从2016年至2022年6月，中国的纯电动汽车保有量的变化趋势可以参见图1-1。

图1-1 2016年—2022年6月中国纯电动汽车保有量

随着社会和经济的快速进步，汽车已经变成了人们主要的交通工具。汽车的生产、销售和保有量每年都在增加，这也导致了对能源的需求持续上升。作为一个高度依赖进口石油的国家，中国政府对石油供需不平衡的问题越来越关注。目前，我国正处于工业化进程加速阶段，能源消耗迅速增长，但与此同时，大量消耗不可再生能源。与此同时，汽车排放了约三分之一的微小颗粒物，这成为了雾霾和烟雾的主要来源。汽车尾气排放污染已经引起国际组织以及各国的普遍关注，被认为是全球最严重的环境污染之一。机动车为社会带来的环境和能源挑战已经引起了公众的广泛关注。因此，减少油耗和降低污染物排放变得尤为关键，同时，汽车产业也将节能、减少排放和环境保护作为其核心目标。
面对能源和环境的双重压力，为了促进电动汽车的发展，国家已经发布了一系列的电动汽车扶持政策。其中包括一系列鼓励电动汽车技术研发及产业化的优惠政策。在2001年，科技部正式推出了“十五”国家863计划，其中将电动汽车定位为一个重点项目，并规划了“三纵三横”的研发策略！2010年10月，国务院发布了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，将新能源汽车列为七大战略性新兴产业之一21。在2012年，国务院发布了《节能与新能源汽车产业发展规划（2012-2020年）》，其中明确指出“以纯电为驱动力的新能源汽车是汽车产业和汽车工业转型的核心战略方向9。到了2015年，我国推出了一系列的优惠政策，如免除车船税、无交通限制、无限购等，旨在推动电动汽车市场的进一步发展，并已取得了明显的成果。目前市场上的电动汽车可以分为纯电动汽车、燃料电池汽车和混合动力汽车三大类。纯电动汽车因其节能、环保和无污染的特性，已经逐渐成为新能源汽车未来的发展趋势。随着纯电动汽车的广泛推广，其性能也受到了越来越多的关注。
然而，纯电动汽车由于电池能量密度低和成本高，导致其续航里程普遍低于传统的内燃机汽车。加上充电设施不完善和充电时间过长等因素，用户常常担忧当前电量无法达到预定的目的地，从而产生“里程焦虑”。这种情况严重限制了纯电动汽车的广泛推广和使用便利性[4]。在实际应用中，为了保证纯电动汽车能够正常运行，必须及时了解到纯电动汽车在整个行驶过程中所处的位置、速度以及所处环境情况，以便采取相应措施来避免或减少交通事故发生。因此，除了通过研发纯电动汽车的内部技术来提高其续航里程外，我们还可以实时估算车辆在行驶中的剩余续航里程，从而为驾驶者提供精确的续航里程数据。这对于提高纯电动汽车的使用便利性和其更广泛的推广都是至关重要的。
1.2续驶里程估算技术在国内外的研究现状
1.2.1国外的研究现状
在最近的几年中，许多国外的科研机构和汽车制造商对纯电动汽车的续航里程估算方法进行了深入的研究，并已经获得了众多的研究成果。本文以国内外相关文献为基础，综述了这些研究成果，分析了目前主要使用的几种估算续驶里程的方法。例如：Me Gee R等W进行了研究，探讨了静态和准静态环境因素，如平均车速和交通信息，对车辆能耗的影响，为基于工况信息辨识的续驶里程提供了新的思路。Kessel和他的团队对电池的剩余电量与续航里程之间的联系进行了深入探讨，他们的预测策略是利用实时电池参数的在线辨识技术，通过W来计算电池的剩余电量，从而得到实时的续航里程。Chaudhari A.R和他的团队收集了数个电动汽车在两年内的行驶数据。经过深入的数据分析，他们考虑了道路状况和环境因素对车辆续航里程的影响。研究结果显示，在不同的行驶条件下，车辆的续航里程存在明显的差异。C unnin班am等W利用模糊变换技术探讨了驾驶员的出行选择与续驶里程之间的关系，并采用了自适应的无模型系统来估算续驶里程。这种方法避免了在在线系统中复杂车辆模型难以应用W的问题，研究结果显示，该模型成功地达到了预期目标。本文还针对不同情况下续驶里程计算问题展开研究。在Tel emati c s-System平台上，Yu化Zhang等M人基于W道路信息和汽车状态信息，提出了一种集成了电池组实时剩余电量、电量设置阀值、工况信息和交通信息等多个因素的剩余里程估算方法。在提供准确信息的基础上，该方法能够W准确地估算续驶里程。
汽车作为一个非线性的系统，其理论建模面临着模型过于复杂和计算量巨大的问题，这使得它不太适合用于实时识别。随着计算机技术的发展以及现代控制理论和方法的成熟，对汽车油耗进行准确估计已成为现实。许多国外学者主要从数据驱动的视角来探讨运行数据和行驶能耗的特性，他们的目标是确保估算的准确性，并努力简化系统模型以提高工作效率。
12.2国内的研究现状
国内的研究者们也对电动汽车的续航里程进行了深入的探讨。在此过程中，研究者们主要采用不同方法来评价汽车续驶里程。在国内，许多学者主要从车辆能量平衡的视角开始，通过实验或模拟来研究某一关键点，并因此得出了许多有价值的研究发现。
徐贵宝、王震坡、张承宁等人首先运用了工况识别算法和等速法来估算剩余的续航里程；在此基础上提出一种基于整车模型预测的方法计算汽车实际续驶里程。接着，我们通过仿真分析确定了影响电池性能和续航里程的各种因素；最终，我们确定了一个原则，那就是车辆所消耗的能量与其输出的能量是一致的。
陈德兵、叶磊、杨杰等人主要研究了电池温度对续航里程的影响。为了深入了解温度如何影响电池的充放电特性，他们在多种环境温度下进行了实验。最后，他们选择了20°C和25°C的温度条件，通过等效计算和实际测试两种方法来估算电动汽车的续航里程。这项研究证实，在低温条件下，电池的充电和放电效率显著低于常温条件，这进一步减少了车辆的续航里程。
许文乐成功开发了电动汽车的GIS监控系统以及数据管理软件，并首先对这两个系统的数据处理流程和设计理念进行了深入的阐述；接下来，文章主要探讨了该系统所收集的数据如何影响车辆的续航里程；最终，我们选择纯电动公交车作为研究平台，深入探讨了电池参数如何变化，并基于这些数据构建了一个预测未来行驶里程的RBF神经网络模型。
输入包含敏感内容，未能返回结果。
刘光明、欧阳明高、卢兰光等人[]利用电池的能量状况来预估车辆在未来的能源消耗，进而为车辆的未来行驶里程提供预测依据。提出一种基于神经网络与卡尔曼滤波器相结合的汽车能耗建模新方法。这种方法主要是通过构建车辆的自适应能耗识别系统，能够预估未来一段时间的行驶状态下的能源消耗，并通过实际实验来证明这种方法的实用性。
目前，在纯电动汽车的剩余续航里程估算研究方面，国内的研究主要是从动力电池的角度出发，重点关注电池的能量状态、温度的影响、充放电效率和能耗平衡等方面。对于车辆行驶工况识别及能耗分析还没有开展系统深入的研究工作。大多数研究都是直接收集电池的电流、电压等信号来计算实际的能耗，并采用等速法和能量相等原则来估算车辆的续航里程。然而，车辆在行驶过程中的能耗与行驶工况有着密切的关系。这项研究没有将实际工况和能耗结合起来，即缺乏工况识别和识别后如何建立工况与能耗之间的关系模型，也缺乏对未来行驶工况的预测研究。
1.3主要研究目标与内容
本研究在总结前人关于电动汽车续航里程估算方法的基础上，以课题组的新能源车辆监控平台为出发点，对某一型号电动汽车的运行数据进行了深入分析。针对电动汽车续航里程难以精确估算的技术难题，我们进行了详尽的能耗特性分析和研究，并制定了多种方法来预测车辆附件和行驶过程中的能耗，具体内容见本文
具体内容如下所示:
（1）引言部分。本章首先对电动汽车的发展历程进行了简洁的回顾，然后系统地总结了影响纯电动汽车续航里程的各种因素，并对国内外在电动汽车续航里程方面的研究方法和现状进行了全面的比较和分析。最后，列出了本文的主要研究内容和创新点。
（2）对电池的剩余能量进行估算。其次介绍了目前常用的几种充电算法，并比较它们的优缺点。这一章首先概述了文章中使用的电动汽车数据的起源和收集背景。接着通过实验测试获取不同工况下电池在充放电过程中产生的电压和电流等参数。接着，我们对收集到的数据中存在的问题进行了深入的数据分析和处理。并将此模型应用于实际车型中，通过实验验证了该方法在动力电池性能预测方面的准确性和实用性。最终，我们使用收集到的数据来分析车辆电池的特性，并据此制定了电池剩余可用能量的估算公式。为了接下来的章节，我们进行了能源消耗的分析和续航里程的预估。
（3）利用最小二乘法来预测附件的能源消耗。通过对比分析可知，该算法能准确地预测出车辆在行驶过程中所消耗的功率。在本章中，我们首先对纯电动汽车的结构和能量流进行了深入研究，并对车辆的能耗进行了分类。基于这两种能耗的独特性质，我们制定了各自的能耗预测策略，并最终构建了一个多元线性回归方程来描述车辆的能耗。在此基础上，通过仿真分析得到了汽车行驶过程中的实际能耗情况。我们采用了最小二乘法来识别回归模型中的能量消耗参数。我们提出了一种基于车辆运行数据来估算附件平均能耗的新方法。
（4）基于纯电动汽车在低温环境下的实际道路行驶数据，我们对车辆的实际行驶数据进行了详细的工况特性和电能消耗特性分析。最终，我们在MATLAB软件环境中完成了该估算方法的实现，并与实际车辆测试结果进行了对比，这需要进一步的实车验证来确认其准确性。
（5）对文章的主要内容进行了全面的总结和概述，同时探讨了本文目前研究中存在的不足和未来研究方向的展望。
第2章 纯电动汽车续驶里程的估算
纯电动汽车在蓄电池充足的状态下，按照一定的行驶工况，能连续行驶的最大距离称为续驶里程。由定义可知续驶里程是在蓄电池充满电情况下得到的，当汽车行驶一段时间后蓄电池处于非充足状态。这里把纯电动汽车蓄电池电量非充足情况下还可行驶的里程称为剩余续驶里程。
2.1续驶里程影响因素
2.1.1驾驶员操纵特性
驾驶员可以被视为一个具有白调节功能的“智能控制器”。它是由人与车共同组成的复杂系统。车辆在行驶中会持续接收到道路、交通和环境的各种信息。基于车辆的当前状态，车辆会做出相应的调整以实现预定的驾驶目标。在相同的车辆或在同一道路上行驶时，不同的驾驶员操作会导致车辆展现出各种不同的行驶模式。不同驾驶风格决定了其操作行为的差异和控制效果。驾驶员的白身性格和驾驶经验会影响到不同驾驶风格的驾驶员，使他们的操纵特性呈现不同程度的倾向性。
2.1.2车辆自身参数
纯电动汽车的整体构造和各个零部件的表现都会对其续航里程产生影响，这当然也包括汽车本身包括总质量、电池的性能以及汽车的行驶阻力在内的因素。
（1）纯电动汽车在行驶过程中所需的总质量是由滚动阻力功率、加速阻力功率、坡道阻力功率和空气阻力功率这四个部分构成的。除了空气阻力功率外，其他三个功率都与汽车的总质量有关。而且，总质量越高，所需的功率也就越大，这意味着在行驶过程中的能量消耗也会相应增加。纯电动汽车的续航里程与其总质量呈反比关系，因此整车的轻量化设计对于提升纯电动汽车的续航里程具有显著的重要性。
（2）电池的性能参数主要包括电池的额定电压、额定容量、能量密度、电池的内阻、放电电流和放电倍率。纯电动汽车的续航里程与电池携带的总能量成正比；在相同工况下，随着电池内电阻的增加，电池电量减少而充电时间变长。在总能量固定的情况下，增加电池的比能量可以有效地增加续航里程；在实际运行中由于各种原因使电池的容量和电压不能很好地匹配，从而造成车辆使用过程中续驶里程较低。电池单体间的匹配性和内部阻力都对纯电动汽车的行驶能量消耗产生了影响。因此在保证车辆正常运行的前提下，尽量增大电池数量是十分必要的。电池的表现无疑是决定纯电动汽车续航里程的最直观因素之一。尽管增加电池的数量可以提高汽车的总能量，但这也会显著提高车辆的整体质量，可能会导致续航里程的减少而不是增加。
（3）在纯电动汽车的能量消耗中，滚动阻力和空气阻力所消耗的能量占据了主导地位。另外，车辆运行过程中因受到路面附着系数变化及轮胎磨损而产生的纵向滑移也会造成车轮打滑，使汽车制动距离增大，增加了燃油消耗。减少汽车在行驶过程中遇到的阻力实际上意味着提升了整车的能量使用效率，并在总能量保持不变的情况下，增加了纯电动汽车的续航里程。因此，在设计纯电动汽车时，我们应该深入考虑滚动阻力等关键因素，以最大限度地减少行驶阻力对汽车续航里程的不良影响。
2.2.3道路及环境
道路状况和交通条件对车辆的行驶速度和所需扭矩有显著影响。不同的车辆速度和扭矩会导致不同的行驶阻力：例如，天气和湿度会影响车轮的摩擦系数，而风速和风向则会影响车辆的空气阻力；路面不平整对整车稳定性也会产生较大影响。电池极性材料的活性、纯电动车辆润滑油的粘度以及空调等相关附件的输出功率都受到温度的影响。本文通过对以上各种因素分析得出了基于车速、电流和功率消耗的电动汽车整车节能优化数学模型。电动汽车仿真系统ADVISOR能够模拟多种影响因素，如路况、温度、速度和加速度等。经过大量的仿真测试，我们发现速度、加速度、温度、坡度与电能消耗率之间存在一定的相关性，其中速度和坡度的影响最为显著。因此，基于速度、加速度和坡度参数构建的电动汽车能耗模型具有一定的合理性。
2.2纯电动汽车续驶里程计算
2.2.1速度和加速度对能耗的影响
通过对整车在总行程中的能耗进行分析，我们可以将各个路段划分为多个小段，然后分别计算每一段的能耗，并将所有的能耗相加，从而得到总能耗。对于纯电动公交车，其驱动系统是由蓄电池提供电源。电动汽车在加速或保持匀速行驶时，其所需的驱动力方程是这样的：
（2-1）
在这里，m代表汽车的整体重量；f代表滚动的阻力系数；i代表道路的坡度，当城市道路的坡度变动不大时，建议将其数值设置为零；δ代表旋转质量的转换系数；ρ代表空气的密度，通常的取值是3 1.2258/km mρ=；d c代表空气的阻力数值，A代表面对风的面积，v代表车辆的速度，单位是/m s。在这个方程里，mgf代表了为了克服汽车在行驶过程中产生的滚动阻力所需的动力；表示克服加速阻力所需要的驱动力；表示克服空气 阻力所需要的驱动力。本文以汽车动力学理论为基础，建立了整车数学模型，并对其进行仿真计算分析，得到不同车速下各部件的速度、加速度曲线及相应的能量损失情况。在综合考虑电动汽车的传动系统和电能传动系统的整体效率之后，电动汽车的总能量消耗被确定为（Kw⋅h）：
（2-2）
由公式（2）可知，在电动汽车行驶过程中，速度、加速度 与能耗呈正相关，即是速度和加速度越大，电动汽车的能耗就越大。
2.2.2电池剩余能量的估算
 这款纯电动汽车采用W电池作为其储能部件，并以电机作为其主要的驱动系统。它主要由动力总成系统和控制系统构成，其动力系统采用蓄电池或镍氢动力电池。纯电动汽车是由三个主要部分构成的，它们是：能源供应部分、动力驱动部分以及车载配件部分。其中，动力电源包括蓄电池和超级电容两种类型。能源供应单位负责存储和提供电力；驱动单元负责将电能转换为机械能以驱动车辆，或者在车辆制动过程中回收机械能以供电池充电；车载附件单元吸收汽车行驶过程中产生的热量并存储在蓄电池内。车载附件单元通过消耗电能W来确保附件能够正常运行。在传统汽车上加装储能装置可提高汽车燃油经济性和减少尾气排放。图2.1展示了纯电动汽车的标准构造：

图2 .1纯电动汽车汽车典型结构
动力电池是纯电动汽车的唯一储能部件，也是纯电动汽车中最关键的组件之一，因此，了解并掌握电池的充放电特性是准确估算电池可用能量的基础。与实验测试相比，在实车的运行过程中，影响动力电池性能的因素更为多样，因此可以从多个角度来研究电池的特性。我们研究了车载动力电池在实际应用中的电性质，并为动力电池的剩余可用能量制定了估算策略。
在行驶过程中，纯电动汽车的功率计算公式与传统汽车相同，都是基于功率平衡来确定电池组所需的功率：
（2-3）
式中，Pe为电池组提供的功率，KW；t为动力装置到驱动轮的传动效率；G为
重力，N；m为汽车质量，kg；u为车速，km/h；CD为空气阻力系数；A为迎风面积，m2；f为汽车滚动阻力系数；为转动惯量系数；i为坡度。
当汽车匀速行驶时，只有滚动阻力和空气阻力，此时电池组需要提供的功率为：
（2-4）
行驶中纯电动汽车所需的能量全部由电池组提供，电池组携带的总能量为
（2-5）
式中， E0为电池组总能量，kw·h； Qm为电池组额定容量，Ah；Ue为电池组额定电压，V。
由于实际中考虑电池寿命等因素每次放电时电池组能量并未完全释放，且还
受到放电效率的影响，因此计算实际中电池组的有效能量为：
（2-5）
式中，dis为电池放电效率；DOD为电池放电深度
当汽车行驶一定时间后，电池组电量和能量已消耗了一部分，SOC是电池使用和管理中非常重要的一个参数。根据SOC定义此时电池组剩余的电量Qr 和剩
余能量E 为：
（2-6）
（2-7）
式中， SOC*为当前电池组SOC值；U为当前电池组电压值，V。

2.3平均能耗法

平均能量消耗的计算方法可以分为基于时间的累积和基于里程的累积。按这种方式得到的结果与实际情况存在偏差，因此本文提出了一种基于里程累计的改进平均能耗模型。以固定的行驶里程累计作为例子，来估算剩下的续航里程。本文以实际案例为例，通过对该实例进行分析，得到了在不同情况下的累计里程计算方法以及对应的能耗结果，从而验证了此方法的可行性及准确性。首先，我们需要计算在特定行驶里程AS（km）范围内，车辆所消耗的能量AE（kWh）；然后，我们计算了此刻车辆的平均能量消耗Apc（kWh）km；最终，通过计算剩余能量和平均能量消耗，得出了剩余的续航里程。通过对这两个过程的分析，可以看出本文提出的算法能够在满足汽车燃油经济性要求下实现节能减排。下面是其详细的表达方式:
（2-8）
（2-9）

第3章电动汽车能耗建模
3.1车辆能耗分析

在纯电动汽车行驶的过程中，其电池起到了类似“水箱”的作用，不仅可以为车辆提供能量，还具有能量回收的功能。它通过电池组与发电机组成的发电装置进行能量交换来完成动力传输任务，是一种新型汽车动力源。电池产生的能量可以分为两个部分：一部分供应给各个附件以确保其正常运转；另一部分则供应给驱动电机，然后电机将电能转化为机械能，通过变速器和主减速器传递给车轮，车轮在克服行驶阻力的过程中将机械能转化为动能，从而驱动车辆前行。纯电动汽车是利用电池自身产生的能量来带动汽车运行的。车辆的制动能量回收系统负责电池的能量回收：当车辆开始减速或制动时，传递系统会将部分机械能量传输给电机，然后通过电机将这些能量转化为电能，为电池充能。汽车在运行过程中会消耗大量能源和资源。图3.1展示了其在行驶中的能量流动方向。

图 3.1 纯电动汽车能量流
以下是行驶过程中的能量消耗和相关附件的能耗特性:
（1）在附件的能源消耗中，如转向助力系统和电子制动系统这样的常备附件受到环境等外部因素的干扰相对较少，它们在行驶中的变化幅度不大，而在附件能耗中，空调的能耗与环境的关系尤为紧密。夏季高温高湿容易导致空调制冷效果变差，低温低湿时也会使空调制热性能下降，从而降低空调节能效率。它会受到日照时长、风的速度和湿度的影响。因此，应根据气候条件合理调整空调工作状态。在各种季节、气候和时间段里，差异都相当显著。对于同一辆车在不同的时间、同一时间段在同一路段行驶，其空调的能源消耗可能会有很大的差异。
（2）在一次旅行中，根据工作原理的不同，变频空调的功率相对稳定，而定频空调的功率会根据温度变化，持续调整输出功率。随着环境温度和湿度等外部环境条件变化，空调各附件的能耗也将发生变化，这就是系统节能的原理所在。除了空调，其他部分的附件并不始终处于运行模式，其总的瞬时能量消耗并不是恒定的。然而，由于周围环境因素是一个逐渐变化的过程，在一段时间里，平均附件的能耗是一个随时间变化的缓慢变量。
（3）车辆的行驶能耗主要是由车辆的内部参数和道路的实际工况所决定的，而环境因素对此的影响则相对较小。此外，当当前行驶工况和历史行驶工况之间存在较大差异时，行驶能耗也会发生明显变化。如果未来的工况与过去的行驶工况在工况类别中的占比不一致，那么行驶的能耗将会有很大的差异。另外，由于路面状况及车速等都会导致汽车附件能耗发生变化，故要进行综合考虑。因此，预测行驶过程中的能量消耗必须与实际工况紧密结合。文中提出了一种基于相似度的综合评价方法对附件能耗进行辨识。考虑到上述特性，车辆的附件能耗和行驶能耗受到的影响因素是不同的，因此有必要分别对这两个因素进行估算。在对附件能耗进行识别时，我们发现平均附件能耗是一个随时间逐渐变化的缓变量。因此，基于过去一段时间的附件能耗来预测未来一段时间的附件能耗是一个合理的方法。为了降低计算复杂度，提高计算速度和精度，本文提出一种基于熵权-灰色关联度的方法来确定路面条件对不同车型附件能耗的综合影响力。相对而言，在复杂的工况条件下，由于行驶能耗与当前工况有着紧密的联系，用过去一段时间的平均行驶能耗来预测未来的行驶能耗可能会产生较大的方差。因此，在本章中，我们将车辆的平均附件能耗视为车辆附件能耗的输出，而瞬时附件能耗围绕附件能耗均值产生的上下波动则被视为外界扰动的一部分。在这种情况下，附件能耗扰动呈现出零均值的特性。
在这一章节里，我们使用最小二乘法对车辆附件的能耗模型进行了参数识别，并以识别出的过去一段时间内的附件能耗数据作为未来附件能耗的预测依据。

3.2最小二乘法原理
在系统辨识领域，参数辨识被归类为部分辨识，而部分辨识也被称作灰箱辨识。它是通过对已建立好的系统模型和已知条件下的输入/输出关系，用数学方法求解未知参数的过程。该方法的核心思想是在现有的系统模型基础上，采用一种或几种数学算法来分析系统的输入和输出，从而确定需要识别的参数。目前，参数辨识主要应用于线性和非线性问题的研究。在众多的数学辨识技术中，最小二乘法因其低数据依赖性和高跟踪效率而受到青睐，无论是线性系统、非线性系统还是离线系统，此方法都能得到具有精确统计属性的参数辨识成果。此外，在辨识模型中，我们可以轻松地引入其他相关参数，从而实现对多个参数的统一评估。因此最小二乘法被广泛应用于电力系统参数的辨识研究当中。接下来，我们将深入探讨最小二乘法的核心理念：
（3-1）
（3-2）
（3-3）
（3-4）
（3-5）
在这个公式里，y代表待识别系统的输出量矩阵，U代表待辨识系统的输入量观测矩阵，0代表待识别参数矩阵，而e代表系统误差。在实际的模型中，由于观测数据的误差和信号传输过程中的外部干扰，观测值y与系统的实际输出值并不完全匹配。为了使模型更接近实际情况，我们引入了e，并确保ek遵循零均值正态分布的特性。

3.3档位对续驶里程影响
不同档位的纯电动汽车在驱动和再生制动的配置上存在差异，这进一步影响了它们的续航里程。通过分析不同车速下各挡位电机输出扭矩大小与续驶里程之间关系，确定了最优的电机转速和转矩分配方案。实验车辆配备了D档、E档和E+档，其中D档作为动力档位，具有最高的动力性能和最少的制动能量回收；E