电动汽车剩余续驶里程估算准确度分析

2024年3月3日发(作者：马自达6最新款)

1202101007电动汽车剩余续驶里程估算准确度分析?……………………………………………………………………………?刘建春刘頔朱成高岩卜德明摘要：基于技术调研分析了电动汽车剩余里程估算相关影响因素及行业主流应用算法，结合实车测试对不同算法对应的剩余里程估算准确度进行对比分析，剖析当前行业技术现状及存在的问题，最后从提升用户体验的角度提出相关行业建议以及对未来技术发展的展望。关键词：剩余里程估算电动汽车影响因素剩余电量能耗预测对剩余里程估算功能越来越重视，对0前言数据准确度要求也越来越高。本文针对当前市场重点车型的剩余里程估算近年来，目前电动汽车大多已具情况进行初步分析，以评估当前剩余备剩余里程估算功能，但不同车型的里程估算技术现状及存在的主要问估算算法不尽相同，估算准确度也存题，并提出相关行业建议以及未来技在一定差异。若估算里程高于真实可术发展展望。行驶里程，可能误导用户“盲目乐电动汽车剩余里程估算技术概况观”，甚至带来车辆行驶中途因电量耗电动汽车剩余续驶里程估算主要尽而抛锚的风险；若估算里程低于真包括动力电池剩余能量估算及行驶能实可行驶里程，造成用户担心现有电耗预测两部分内容。电池剩余能量受量不能支持车辆到达预期地点，从而到未来温度变化及放电工况的影响，产生“里程焦虑”；两种情况最终都影行驶能耗则与环境工况、驾驶习惯等响用户体验。随着用户对电动汽车的关联较大，因此，不同的电池能量及智能化技术体验要求不断提高，车企整车能耗预测算法准确度直接决定剩Reports余续航里程估算准确度；此外，各车型在显示策略方面也存在一定差异。本文将结合实车测试情况及相关媒体测试数据进行综合分析。1实车测试分析本研究结合实车测试数据，分析车辆行驶过程中各阶段剩余里程估算准确度情况以及各车型在显示策略方面存在的差异。1.1根据实车测试结果，车辆刚启动车辆启动阶段时仪表显示的剩余参考里程（以下简称“表显剩余里程”）数据相对偏高，有的车型则直接显示标称续航里程，总体可参考性较低，如表1所示。究其原因，车辆刚启动时，行驶工况及车辆运行参数尚不稳定，使得里程估算时需要对相关参数进行自适应学习、修正，这需要经历一定的过程，而在修正之前，直接显示初始设定值或标称续航值作为参考，导致车辆启动阶段里程估算结果与实际情况存在一定偏差；而根据当前电动车用户的行驶工况及实际出行特征，以及环境温度、季节等因素的影响，车辆启动阶段的表显剩余里程往往高于实际可行驶里程。因此，车辆初始显示的剩余里程可参考性较低，较客观的方式是在工况稳定一定距离后（如：行驶30km或更长一段距离）再作表显剩余里程准确度的评价。1.2不同车型采用的剩余里程估算算行驶稳定阶段法不尽相同，估算准确度也存在差异。根据北京卡达克实车测试结果发现，行车过程中，不少车型表显剩余里程表现出主要与SOC变化的相关性，行驶过程中表显剩余里程数据变化与SOC变化基本同步，且接近线性变化规律，以图1为例。该算法（基于“剩余电量/平均能耗”的估算方汽车工业研究·季刊2021年第1期33

Reports法）在特定条件下具有一定的准确表1车辆启动阶段剩余里程显示情况车型标称里程355552460表显SOC100%100%100%100%100%100%100%100%100%100%100%已行驶里程表显剩余里程355565450性，但当运行工况或外界环境变化时，估算准确度较低。根据车辆实际行驶数据分析，行车过程中，该车型表显剩余里程比实际可行驶里程平均高出30%-40%，部分时段偏差达到50%以上，估算准确度相对较低，如图2所示。另外，根据该车型提供的基于实时能耗估算的剩余里程数据进行对比分析发现，在车辆行驶过程中，估算的剩余里程数据存在一定波动，剧烈驾驶时表显数据下降速度明显高于平缓驾驶工况，从剧烈驾驶恢复平缓驾驶后表显数据也存在增加的情况，如图3所示，剩余里程估算值与实际可行驶里程值偏差基本维持在20%以蔚来ES8ModelX100D荣威MARVELX逸动EV460荣威MARVELX比亚迪e5欧拉IQ秦EV45018款宝马i3哪吒N01传祺GE3数据来源：CATARC实车测试数据、汽车之家测试数据（说明：车辆满电出行时初始表显剩余里程值可能因环境条件、驾驶习惯变化等而存在一定差异。）表显里程变化表显剩余里程SOC剩余里程行驶里程图1某车型表显剩余里程变化情况说明：该测试基于北京五环道路开展，测试期间气候环境、交通路况及车辆行驶工况均较为稳定，平均车速控制在50-70km/h区间，保证全程测试条件基本统一。表显剩余里程与实际剩余可行驶里程的差异表显剩余里程实际可行驶里程（倒推）偏差剩余里程行驶里程图2某车型表显剩余里程估算准确度情况34汽车工业研究·季刊2021年第1期偏差SOC

表显剩余里程与实际剩余可行驶里程的差异表显剩余里程（基于最近10km能耗）实际可行驶里程（倒推）偏差Reports剩余里程行驶里程图3某车型基于实时能耗的剩余里程估算准确度情况表显剩余里程与实际可行驶里程的关系表显剩余里程表显剩余里程（基于最近10km能耗）实际可行驶里程（倒推）剩余里程行驶里程图4某车型两种剩余里程估算算法的估算准确度对比内，估算准确度明显提高。将两种算法提供的估算数据进行对比可发现，基于实时能耗的剩余里程估算准确度明显高于基于“剩余电量/平均能耗”的估算算法，如图4所示。同样，“电动邦”测试数据也反映了这一现象[1]，被测试车辆行驶过程中表显剩余里程数据变化主要表现出与SOC变化保持同步、对实时能耗变化的响应不明显的情况较多，导致车辆仅在特定环境下且行驶工况稳定时剩余里程估算具有一定的准确度；一旦工况变化或外界环境变化时，估算准确度则较低。以吉利几何A为例，在市区工况下，行驶工况相对稳定，SOC接近线性下降，表显剩余里程也近似线性下降。根据车辆运行至放电极限的行驶里程倒推，各阶段表显剩余里程与实际剩余里程差距保持在10%左右，估算准确度总体较高，如图5所示。但在高速工况下，随着SOC接近线性下降，表显掉电速率迅速增大。根据车辆行驶至放电极限的行驶里程倒推，各阶段实际剩余里程与显示剩余里程偏差达25%~30%，估算偏差明显高于市区稳定工况，如图6所示。结合多款车型测试数据，同样发表显剩余里程现，高速工况下各阶段剩余里程估算准确度明显低于市区工况。威马EX5在高速工况下各阶段实际剩余里程与显示剩余里程偏差则高达60%~80%，如图7所示。此外，在冬季低温环境下，剩余里程估算误差也明显高于常温环境的情况极为普遍。由此可见，基于实时能耗的剩余里程估算准确度明显高于基于“剩余实际剩余里程偏差剩余里程偏差行驶里程图5吉利几何A市区工况剩余里程估算准确度情况偏差汽车工业研究·季刊2021年第1期35

Reports显示剩余里程实际剩余里程偏差程里差余偏剩行驶里程图6吉利几何A高速工况剩余里程估算准确度情况显示剩余里程实际剩余里程偏差程里差余偏剩行驶里程图7威马EX5高速工况剩余里程估算准确度情况数据来源：根据电动邦实车道路测试数据整理。电量/平均能耗”的估算算法。在用户用户带来的使用体验也存在差距。行车过程中，由于实际道路工况复（一）剩余里程还有多少时开始杂，整车行驶能耗存在一定波动，车预警？辆实际剩余可行驶里程也将根据行驶根据汽车之家组织的冬季道路实测环境、运行工况以及驾驶行为的变化情况，长安逸动EV460、吉利帝豪GSe而变化。基于实时能耗的剩余里程估在表显续航里程剩余70km左右时开始算方法可以给用户提供客观的参考，低电量预警，广汽GE3在表显续航里降低里程焦虑；而基于“剩余电量/平程还剩53km时提示低电量，上汽荣威均能耗”提供的剩余里程估算数据则实时性较差，更多的是反映电量的变MARVEL余续航为48kmX在表显剩余时出现低电量提示。12%电量、剩化情况；从全程来看，该算法提供的（二）什么时候不再显示剩余剩余里程估算数据准确度较低。另里程？外，算法的自适应修正能力也对里程广汽GE3、长安逸动EV460等车估算准确度有较大影响，在工况切换型当表显续航里程低于20km时，仪表以及环境温度变化时，如果算法对相已不再显示续航里程数值；而帝豪关参数修正响应较慢，将导致车辆剩余里程估算准确度偏低。GSe1.3ProEV500只有0km续航也会显示出来；秦（三）则显示电量为当剩余里程归零的时候，车0。根据汽车之家“电动车冬季实验车辆低电量阶段辆还能跑多远？室”测试数据[2]，不同车型在低电量秦ProEV500电量显示为0%后依阶段剩余里程显示策略具有差异，对然能行驶1.4km，完全静止后再启动36汽车工业研究·季刊2021年第1期仍然能挪动0.2km；蔚来ES8在剩余续航为0时还能以15km/h的龟速蠕动。由于车辆处于低电量阶段，若估算里程高于真实可行驶里程，可能带来车辆行驶中途因电量耗尽而抛锚的风险；若估算里程低于真实可行驶里程，则难以充分发挥车辆的续航能力；两种情况都将影响车辆的使用体验。因此，低电量阶段剩余里程估算宜给出尽可能准确的提示；同时，应从策略设计方面保证车辆行驶安全性。2剩余里程估算影响因素分析影响剩余里程估算的因素主要包括电池荷电状态、行驶工况、环境温度、电器负荷以及驾驶风格等，本研究重点从电池可用电能量和车辆行驶能耗两方面进行分析。2.1电池剩余可用电量估计方面，目电池剩余可用电能量估计前车企广泛采取基于SOC的计算方法，包括OCV-SOC估算方法、安时积分估算方法等。据悉，目前电动汽车的SOC估算精度一般保证在5%以内，国内也有一些自主品牌厂家从电芯的电化学特性出发，实时动态估算修正SOC，其算法可以将精度确保在3%行车过程中对以内。在这种算法下，SOC进行实时修正。另BMS可以在外，电池剩余能量受未来温度变化、放电工况等因素的影响，针对电池在不同放电工况下的实际放电量，需要根据动力电池内耗电特性，建立基于行驶工况的电池放电量模型以精确评估。在剩余电量预测准确的前提下，如果车辆运行工况相对稳定，剩余可行驶里程与剩余电量基本呈线性关系，因此，在特定场景下，基于“剩余电量/平均能耗”的剩余里程估算方法具有一定的准确性。2.2整车行驶能耗预测方面，当前主车辆行驶能耗预测流的算法是采用过去一段时间的历史

能耗进行计算，同时结合实时行驶工况进行持续修正[3]。因空调等大功率用电器对剩余续驶里程影响较大，针对空调的能耗，也需要根据实际工作情况进行精确评估。基于实时能耗的剩余里程估算方法具有较高的准确度，由于实际道路工况复杂，整车行驶能耗存在一定波动，针对工况变化时，应根据相关行驶参数对未来能耗预测数据进行自适应修正，从而结合剩余电量信息计算出准确的剩余里程。3行业建议（一）剩余里程估算须考虑多方因素的影响由于影响剩余里程估算的因素较多，包括人、车、环境等多方面的因素。在实际计算过程中，应综合考虑车辆行驶工况、道路环境、电池荷电状态、驾驶习惯等因素的影响，建立科学的剩余里程估算模型。（二）基于车辆运行状态对剩余里程影响参数实时修正，有利于提高里程估算准确度在车辆行驶过程中，由于车辆内外部条件的实时变化，实际剩余可行驶里程也将实时变化。剩余里程算法应快速响应车辆运行工况、环境温度、驾驶行为的变化，从而对剩余里程估算相关参数（包括环境温度、行驶工况、整车负荷、电池状态等）进行实时修正，使得车辆不仅在稳定的行驶状态下具备一定的估算准确度，而是基于车辆运行状态变化，给用户实时提供客观、准确的参考信息。（三）车辆低电量阶段提供尽可能准确的参考信息，可减轻用户里程焦虑由于车辆处于低电量阶段，若估算里程高于真实可行驶里程，可能带来车辆行驶中途因电量耗尽而抛锚的风险；若估算里程低于真实可行驶里程，则将导致“续航焦虑”或难以充分发挥车辆的续航能力；两种情况都将影响车辆的使用体验。因此，低电量阶段剩余里程估算宜给出尽可能准确的提示。在电量即将耗尽时，应尽早显示低电量以提醒用户及时充电，从而降低电量真实耗尽的可能性；同时，应从策略设计方面保证车辆行驶安全性（例如，剩余续航为0后再启动车辆仍然能行驶一段距离或能以龟速蠕动）。（四）提供更加全面的信息显示，可优化用户体验显示策略方面，开发不同使用模式下的剩余续航实时计算功能，可提高用户体验。例如，奥迪e-tron也具备剩余续航实时显示功能，若车辆开启空调，系统将提示“关闭空调后的潜在续航里程”；大众在纯电动车型上应用的这套算法将精确到：后视镜加热损耗的续航里程、座椅加热损耗的续航里程等等各用电器的状态及对续航里程的影响。（五）综合应用大数据、智能化等技术，实现精准的剩余里程预测通过车联网实现车辆与道路交通、地理位置等信息结合起来，根据车辆的行驶路径导航，预测实时交通、路况等对车辆行驶工况的影响；基于全方位的行驶信息和车辆信息用于未来车辆能耗参数的辨识和预测，从而实时、精确地预测车辆剩余可行驶里程[4]。4展望随着电动汽车的智能化技术搭载率的不断提高，综合应用车联网、大数据、智能化等技术，有助于提高电动汽车剩余里程估算的准确度，进一步提高车辆的网联化、智能化体验。电池剩余能量预测方面，由于电池剩余能量受到未来温度变化的影Reports响，因此需要研究不同使用条件下的电池产热成分，并基于电池热模型进行温度变化实时预测[5]；针对电池在不同放电工况下的实际放电量，可以通过多工况模拟测试及数据建模，分析动力电池内耗电特性，从而搭建一套基于行驶工况的电池实际放电量模型，用于预测各种工况下的电池实际可用电量。车辆未来能耗预测方面，由于实际道路工况复杂，车辆行驶能耗波动大，剩余里程估算误差难以避免；实际过程中可采用历史能耗自适应修正法，使得估计里程逐渐修正到真实里程值。例如:基于GPS确定未来行驶路径信息，根据车辆的历史能耗参数和未来路况预测未来的整车能耗，并与交通流信息结合起来[6]，确定未来的拥堵程度对能耗的影响；同时，提供更多的行驶信息和附件信息用于能耗参数的辨识和预测；如提供上、下坡信息用于行驶参数辨识，提供空调能耗与环境温度-空调设定温度的对应关系用于车辆附件能耗预测；从而精确地预测车辆未来的能耗变化。参考文献/news/[1]电动邦EVRI续航评测体系.测试[2].汽车之家“电动汽车冬季实验室”201902/?pvareaid=3311701#p2/drive/基于电池能量状态估计和车辆能耗预测的[3]刘光明，欧阳明高，卢兰光，等.电动汽车续驶里程估计方法研究［J］.汽车工程，2014，36（6）：1302-1309.[4]陈燎，杨帆，盘朝奉.基于电池能量状态和车辆能耗的电动汽车续驶里程估算J］.汽车工程学报，2017，7(2)：113-122.[5]宋丽，魏学哲，戴海峰，等.锂离子电池单体热模型研究动态［J］.汽车工程，2013，35（3）：285-291.[6]宋媛媛.基于行驶工况的纯电动汽车能耗建模及续驶里程估算研究［M］.北京：北京交通大学，2014：53-60.汽车工业研究·季刊2021年第1期37［