嚴(yán) 英，莊繼暉，謝 輝

純電動(dòng)公交客車(chē)司機(jī)駕駛行為差異對(duì)能耗的影響

嚴(yán) 英，莊繼暉，謝 輝

(天津大學(xué)內(nèi)燃機(jī)燃燒學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300072)

針對(duì)相同城市公交線路下純電動(dòng)公交客車(chē)運(yùn)行能耗不一致的問(wèn)題，通過(guò)分析線路運(yùn)行特點(diǎn)，選取電動(dòng)公交的典型運(yùn)行片段，研究在典型運(yùn)行片段中司機(jī)的駕駛行為差異及其對(duì)運(yùn)行能耗的影響規(guī)律．研究表明，客車(chē)出站能耗差異的主要原因在于，出站過(guò)程中加速踏板開(kāi)度分布影響了電機(jī)工況點(diǎn)在效率平面的運(yùn)行路徑．進(jìn)站過(guò)程中司機(jī)對(duì)車(chē)速的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，對(duì)滑行能量回收有決定性的影響．通過(guò)對(duì)進(jìn)出站過(guò)程中加速踏板的合理規(guī)劃，減少其加速度的離散程度，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)工況軌跡的優(yōu)化，是解決電動(dòng)公交客車(chē)能耗不一致的有效途徑．

電動(dòng)公交；駕駛行為；電機(jī)工況軌跡；運(yùn)行能耗

發(fā)展純電動(dòng)公交客車(chē)是改善能源與環(huán)境問(wèn)題的重要途徑．在電動(dòng)公交的實(shí)際運(yùn)行中，由于司機(jī)駕駛習(xí)慣的不同，相同線路下電動(dòng)公交的能耗表現(xiàn)差異很大，降低了電動(dòng)公交的實(shí)際續(xù)駛里程和能耗改善效果，限制了其發(fā)展和推廣[1]．在電池技術(shù)沒(méi)有重大突破的背景下，研究固定線路下的司機(jī)駕駛行為特征及其對(duì)能耗的影響規(guī)律，是提高電動(dòng)公交實(shí)際續(xù)駛里程的重要途徑．

2010年林肯大學(xué)的Chris Bingham[1]教授針對(duì)司機(jī)行為特征與電動(dòng)汽車(chē)能耗關(guān)系進(jìn)行了分析研究．其研究表明，不同司機(jī)駕駛同一輛電動(dòng)轎車(chē)，行駛相同的距離，凈能量損耗差別達(dá)到32%．良好的司機(jī)駕駛行為管理可以提供所有技術(shù)手段中最大的能量?jī)?yōu)化效果．沃里克大學(xué)的學(xué)者Cheng研究發(fā)現(xiàn)，即使平均車(chē)速一樣，司機(jī)操作的差異也會(huì)導(dǎo)致踏板變化頻率不同，從而影響最終能耗．踏板變化輕柔的司機(jī)節(jié)能效果較優(yōu)，且電池壽命較長(zhǎng)[2-4]．美國(guó)Idaho國(guó)家實(shí)驗(yàn)室研究指出，司機(jī)操作特性與電動(dòng)汽車(chē)能耗密切相關(guān)，可以利用踏板開(kāi)度等信息來(lái)辨識(shí)司機(jī)駕駛類型，為能量管理策略提供司機(jī)的駕駛特性信息[5-8]．

筆者以純電動(dòng)公交為對(duì)象，研究同一道路工況下司機(jī)駕駛行為特征及其對(duì)能耗的影響規(guī)律，為制定進(jìn)一步提高電動(dòng)公交實(shí)際續(xù)駛里程的控制策略提供依據(jù)．

1 樣本數(shù)據(jù)選取

研究對(duì)象為天津市600路電動(dòng)公交，其線路具有站點(diǎn)多、交通擁堵的特點(diǎn)．選取的數(shù)據(jù)片段應(yīng)能充分反映司機(jī)駕駛習(xí)慣，盡量減少外部道路工況對(duì)司機(jī)行為的影響．

1.1 站點(diǎn)距離統(tǒng)計(jì)

天津市600路電動(dòng)公交運(yùn)行線路共26站，44處紅綠燈，約16.7,km．站點(diǎn)線路情況如圖1所示．公交車(chē)站點(diǎn)(含紅綠燈)最長(zhǎng)的運(yùn)行區(qū)間是982,m，最短的間距僅為65,m，平均距離約為200,m．公交司機(jī)需要按照駕駛?cè)蝿?wù)駕駛車(chē)輛，過(guò)短的運(yùn)行距離會(huì)影響司機(jī)的操作，不足以反映司機(jī)內(nèi)在的駕駛習(xí)慣．因此，在選擇數(shù)據(jù)片段時(shí)，需要避開(kāi)運(yùn)行區(qū)段過(guò)短的數(shù)據(jù)．

圖1 天津市內(nèi)環(huán)600路運(yùn)行線路Fig.1 Stations of No.600 bus of Tianjin

1.2 公交運(yùn)行時(shí)間分析

根據(jù)600路電動(dòng)公交運(yùn)行時(shí)間的分布，可以把運(yùn)行時(shí)段分為高峰期和通順期．高峰期包括工作日的上午7：00—9：00和下午的17：00—19：00以及休息日的10：00—5：00；通順期包括工作日的上午7：00以前、9：00—17：00、19：00以后的時(shí)間以及休息日的上午10：00以前和下午5：00以后的時(shí)間．表1是600路電動(dòng)公交單圈運(yùn)行時(shí)間統(tǒng)計(jì)結(jié)果．

表1 運(yùn)行時(shí)間統(tǒng)計(jì)Tab.1 Comparison of running time s

從運(yùn)行時(shí)間統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，高峰期的運(yùn)行時(shí)間平均比通順期時(shí)間增加近1,000,s．高峰期車(chē)速低，交通擁堵，司機(jī)被迫根據(jù)外部道路情況進(jìn)行調(diào)整，其數(shù)據(jù)不足以反映司機(jī)的自身操作期望．

綜合600路電動(dòng)公交運(yùn)行線路特點(diǎn)以及運(yùn)行時(shí)間特征，研究司機(jī)操作特征應(yīng)選取運(yùn)行片段距離長(zhǎng)，交通情況良好的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)選取原則見(jiàn)表2．

表2 數(shù)據(jù)選取原則Tab.2 Principle of data selection

2 司機(jī)駕駛行為與能耗

電動(dòng)公交沒(méi)有怠速工況，其典型運(yùn)行特征由加速-減速-勻速構(gòu)成．勻速過(guò)程中，司機(jī)操作變化少，車(chē)輛瞬態(tài)特征不明顯，處于較佳或恒定的能量輸出模式，不是研究的重點(diǎn)．因此，電動(dòng)公交司機(jī)典型駕駛操作方式簡(jiǎn)化為加速-減速2種方式．司機(jī)最具代表性的加速-減速方式就是電動(dòng)公交的進(jìn)站、出站過(guò)程.

2.1 進(jìn)站行為與能耗

進(jìn)站是電動(dòng)公交制動(dòng)能量回收的重要途徑，也是司機(jī)駕駛特性的直接體現(xiàn)．司機(jī)通過(guò)預(yù)視距離內(nèi)的情況進(jìn)行提前判斷，決定當(dāng)前的駕駛操作．公交車(chē)速較低，司機(jī)的預(yù)視距離較短[9]．本文將600路公交司機(jī)的進(jìn)站預(yù)視距離設(shè)為30,m．進(jìn)站初始速度的差異反映了司機(jī)對(duì)未來(lái)進(jìn)站速度預(yù)判的合理性．圖2為5位司機(jī)A～E一次駕駛循環(huán)進(jìn)站操作時(shí)的能量回收統(tǒng)計(jì)平均情況對(duì)比．

圖2 進(jìn)站初始速度與回收能量的關(guān)系Fig.2 Initial vehicle speed of inlet parking process vs energy recovered

從圖2可以看出，當(dāng)車(chē)輛進(jìn)入進(jìn)站區(qū)域時(shí)，5位司機(jī)的初始車(chē)速有較大不同．進(jìn)站初始車(chē)速越高，回收的能量越多．司機(jī)E的進(jìn)站速度只有20.1,km/h，明顯低于其他4位司機(jī)．可知，司機(jī)E在進(jìn)行進(jìn)站操作時(shí)，預(yù)判距離過(guò)遠(yuǎn)，提前進(jìn)行制動(dòng)操作．過(guò)早制動(dòng)操作導(dǎo)致車(chē)輛進(jìn)站初始速度過(guò)低，其車(chē)速無(wú)法維持車(chē)輛滑行到站點(diǎn)，因此在進(jìn)站過(guò)程中還需要電機(jī)驅(qū)動(dòng)輔助．電動(dòng)公交進(jìn)行制動(dòng)回收的效率由電機(jī)和電池決定，提前制動(dòng)操作(既有能量回收也有機(jī)械制動(dòng))降低了最終的能量回收率．司機(jī)E對(duì)于進(jìn)站的車(chē)速預(yù)測(cè)偏差使得進(jìn)站過(guò)程付出了更多的能量．不同的司機(jī)對(duì)進(jìn)站過(guò)程預(yù)測(cè)失誤的概率不同，這也導(dǎo)致進(jìn)站能量的差異．表3為進(jìn)站過(guò)程中不同司機(jī)進(jìn)行電機(jī)驅(qū)動(dòng)的概率．進(jìn)站中司機(jī)進(jìn)行電機(jī)驅(qū)動(dòng)的概率定義為電機(jī)正向驅(qū)動(dòng)次數(shù)與進(jìn)站次數(shù)之比值．定義司機(jī)駕駛操作最小時(shí)間間隔T，文中T取0.5,s．電機(jī)正向驅(qū)動(dòng)次數(shù)表示電機(jī)正向驅(qū)動(dòng)時(shí)間大于T的次數(shù)(取整)．進(jìn)站次數(shù)表示進(jìn)站過(guò)程時(shí)長(zhǎng)對(duì)T的整倍數(shù)．

表3 進(jìn)站電機(jī)驅(qū)動(dòng)概率Tab.3 Probability of motor drive in inlet parking process

進(jìn)站過(guò)程電機(jī)驅(qū)動(dòng)概率越高，表征司機(jī)對(duì)于進(jìn)站的判斷失誤次數(shù)越多，需要額外付出的能量就越多，因此其進(jìn)站回收總能量越少．設(shè)置合理的進(jìn)站初始速度是提高進(jìn)站回收能量的有效手段，存在最佳的進(jìn)站速度曲線．

2.2 出站行為與能耗

出站是電動(dòng)公交司機(jī)最典型的加速操作行為．出站定義為從站點(diǎn)開(kāi)始，電動(dòng)公交車(chē)速v從初始速度vini到達(dá)出站速度上限vend．vend反映了司機(jī)對(duì)于速度的期望值，是司機(jī)行車(chē)習(xí)慣的重要指標(biāo)．vend取值與運(yùn)行線路相關(guān)，多定義為在時(shí)間τ 內(nèi)，車(chē)速增加范圍小于Δv時(shí)刻的車(chē)速[10]．本文取τ 等于2,s，Δv為2,km/h．出站過(guò)程定義為從站點(diǎn)開(kāi)始，車(chē)速?gòu)某跏妓俣葀ini到達(dá)出站速度上限vend的過(guò)程，一般取vini為0．

圖3反映了5個(gè)司機(jī)在出站過(guò)程中的能耗差異．當(dāng)目標(biāo)車(chē)速同為22,km/h，能耗差別不大；當(dāng)目標(biāo)車(chē)速增加，能耗差異逐漸加大；當(dāng)車(chē)速都達(dá)到36,km/h時(shí)，能耗差別最為明顯．司機(jī)E比司機(jī)C多付出了32.7%的能量．司機(jī)C的出站操作習(xí)慣最為節(jié)能．

出站中，加速踏板的使用情況是反映司機(jī)駕駛行為的主要因素．圖4為5位司機(jī)出站過(guò)程踏板分布情況．司機(jī)C的出站能耗最低，其加速操作多采用80%以下的加速踏板比例，100%的扭矩需求只占19.81%.司機(jī)D和E對(duì)于車(chē)輛動(dòng)力性需求強(qiáng)烈，出站加速初期，踏板被深踩，持續(xù)時(shí)間明顯長(zhǎng)于司機(jī)A、B、C，其中司機(jī)E使用100%加速踏板比例高達(dá)36.19%．

圖3 出站速度上限與能耗Fig.3Relationship between end vehicle speed of out station and energy consumption

圖4 出站踏板趨勢(shì)Fig.4 Acceleration pedal in out station process

司機(jī)使用相同踏板深度的比例與司機(jī)駕駛習(xí)慣密切相關(guān)．司機(jī)C傾向于舒適性的駕駛，所以踏板變化平緩．而司機(jī)D、E則剛好相反，傾向于追求整車(chē)的動(dòng)力性能，踏板變化很劇烈．出站踏板的使用差異導(dǎo)致出站過(guò)程中電機(jī)工況點(diǎn)運(yùn)行路徑不一致(純電動(dòng)公交多為固定檔位)．圖5為各司機(jī)出站操作時(shí)的電機(jī)工況點(diǎn)走勢(shì)圖，選取的片段具有相同的出站速度上限．

圖5 出站電機(jī)工況點(diǎn)轉(zhuǎn)移路徑Fig.5 Motor operating path in out station process

司機(jī)A、B、C的電機(jī)主要區(qū)域效率高于80%，其分布概率分別為63.6%、69.8%和72.2%．車(chē)輛D和E則在低效率區(qū)域分布較多．電機(jī)較長(zhǎng)時(shí)間工作在低效率區(qū)，因而出站能耗很差，效率低于80%的面積分別占總面積的45.1%、55.5%．電機(jī)工況工作路徑在效率平面的路徑不一致，使得出站過(guò)程中電機(jī)工作的等效綜合效率不同，從而使得出站耗費(fèi)的總能量不一致．表4為各司機(jī)出站能耗的統(tǒng)計(jì)結(jié)果．

表4 出站工況能耗比較Tab.4 Comparison of energy consumption of out station process

從表4可以看出，5位司機(jī)出站能耗最大差異達(dá)到28.9%(司機(jī)E相對(duì)于司機(jī)C)．出站能耗差異主要由兩方面因素造成：出站過(guò)程中，各司機(jī)的出站目標(biāo)速度不同；出站過(guò)程中，各司機(jī)采取了不同的踏板使用方式，從而使得電機(jī)工作路徑在效率平面出現(xiàn)差異．5位司機(jī)的出站能耗占到總能耗的47%以上．針對(duì)出站過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化將直接改善電動(dòng)公交線路運(yùn)行能耗差異問(wèn)題．出站目標(biāo)速度和出站踏板分布情況是描述司機(jī)駕駛行為特征的重要變量．

2.3 駕駛循環(huán)司機(jī)行為與能耗

圖6 駕駛循環(huán)中車(chē)輛速度分布Fig.6 Distribution of vehicle speed of driving cycle

公交司機(jī)的駕駛行為不同，導(dǎo)致相同站點(diǎn)之間的速度分布也不一樣．車(chē)速的差異，使得在相同駕駛?cè)蝿?wù)情況下，能耗不同．因此，需要研究各司機(jī)在相同駕駛?cè)蝿?wù)下的車(chē)速分布差異．圖6為整個(gè)駕駛循環(huán)中5位司機(jī)的車(chē)速分布情況．從圖中可以看出，能耗表現(xiàn)最好的司機(jī)C的駕駛最高時(shí)速是45.8,km/h，遠(yuǎn)低于能耗表現(xiàn)最差的司機(jī)E的54.8,km/h．這說(shuō)明，司機(jī)C在駕駛電動(dòng)公交時(shí)不追求極限的車(chē)速，而司機(jī)E則剛好相反．司機(jī)E駕駛車(chē)輛車(chē)速高于40,km/h的概率達(dá)到了6.12%，遠(yuǎn)高于其他司機(jī)．正是這種差異導(dǎo)致5位司機(jī)單圈最大能耗差別達(dá)到20.8%(表4數(shù)據(jù)，司機(jī)E相對(duì)于司機(jī)C)．600路公交車(chē)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)額定轉(zhuǎn)速在1,500,r/min附近，折合成車(chē)速(速度比唯一固定)約為25,km/h，此工況點(diǎn)附近電機(jī)效率最高．將高效車(chē)速區(qū)域上限定到30,km/h，針對(duì)小于30,km/h的車(chē)速分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)．司機(jī)A、B、C、D、E對(duì)應(yīng)的分布依次是85.95%、82.83%、86.54%、82.26%、80.11%．此區(qū)間數(shù)據(jù)越大，則在駕駛循環(huán)內(nèi)電機(jī)輸出能量效率較高，有利于節(jié)能．同時(shí)，車(chē)速較低，減速時(shí)的目標(biāo)車(chē)速與當(dāng)前車(chē)速差值較小，司機(jī)采用滑行制動(dòng)概率增加，有利于制動(dòng)能量回收．

頻繁地進(jìn)出站操作，導(dǎo)致電動(dòng)公交平均車(chē)速區(qū)別不大，司機(jī)駕駛的差異更多體現(xiàn)在站點(diǎn)間的加減速過(guò)程中．對(duì)整個(gè)駕駛循環(huán)的加速度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，如圖7所示．

圖7 駕駛循環(huán)車(chē)輛加速度分布Fig.7 Distribution of vehicle acceleration of driving cycle

加速度越大，司機(jī)對(duì)動(dòng)力性能期望越高；減速度越大，司機(jī)減速越激烈(機(jī)械制動(dòng)激活)．天津600路電動(dòng)公交采用恒扭矩方式回收滑行能量，加速度在(-0.5,m/s2，0)區(qū)間，此區(qū)間比例越大，司機(jī)操作相對(duì)合理性越高，其排序是司機(jī)C＞司機(jī)D＞司機(jī)A＞司機(jī)B＞司機(jī)E．司機(jī)E的加速度有8.58%概率大于1.0,m/s2，其他分析對(duì)象的比例接近于0．

公交站點(diǎn)距離是固定的，高加速度比例越大，快速制動(dòng)的次數(shù)也就越多．加速度在正負(fù)范圍的波動(dòng)越大，司機(jī)駕駛習(xí)慣越惡劣，一般來(lái)說(shuō)能耗表現(xiàn)也越差．圖8為加速度標(biāo)準(zhǔn)差與駕駛循環(huán)的能耗關(guān)系．可以明顯看出，加速度波動(dòng)越劇烈，駕駛循環(huán)總能耗越大．由于能量回收的比例小于10%，電池輸出能量變化趨勢(shì)幾乎平行于總能耗．當(dāng)加速度標(biāo)準(zhǔn)差從0.55增加到0.60時(shí)，循環(huán)總能耗比例增加了9.0%．加速度標(biāo)準(zhǔn)差從0.55增加到0.73時(shí)，車(chē)輛多耗費(fèi)20.8%的能量．在滿足駕駛?cè)蝿?wù)需求前提下，應(yīng)限制加速度分布的離散程度，改善電動(dòng)公交駕駛循環(huán)能耗．

圖8 加速度標(biāo)準(zhǔn)差與能耗Fig.8Standard deviation of acceleration vs energy consumption

3 結(jié) 論

(1) 司機(jī)駕駛行為差異對(duì)電動(dòng)公交能耗有顯著影響，出站消耗的能量對(duì)線路運(yùn)行總能耗貢獻(xiàn)最大．

(2) 司機(jī)間的操作差別主要體現(xiàn)在進(jìn)站方式和出站電機(jī)運(yùn)動(dòng)路徑差異上．踏板、車(chē)速、加速度、加速度標(biāo)準(zhǔn)差等參數(shù)是描述司機(jī)駕駛行為特征的重要指標(biāo)．

(3) 通過(guò)降低行車(chē)加速度的標(biāo)準(zhǔn)差，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)工況軌跡的優(yōu)化，是解決同線路下電動(dòng)公交客車(chē)能耗不一致問(wèn)題和提高其續(xù)駛里程的有效途徑．

［1］ Bingham C. Power/energy storage technologies and en-ergy management[C]//3rd Advanced Engine Control Symposium. Tianjin，China，2010：245-254.

［2］ Cheng C，McGordon A. A model to investigate the effects of driver behaviour on hybrid vehicle control[C]//The 25th International Battery，Hybrid and Fuel Cell Electric Vehicle Symposium & Exposition. Shenzhen，China，2010：145-149.

［3］ Chaudhari A R，Thring R H. Energy economy analysis of the G-Wiz：A two year case study based on two vehicles[J]. Journal of Automobile Engineering，2011，225(7)：1505-1519.

［4］ McGordon A，Poxon J E W，Cheng C，et al. Development of a driver model to study the effects of realworld driver behaviour on the fuel consumption[J]. Journal of Automobile Engineering，2011，225(7)：1520-1524.

［5］ Carlson R，Geller B. Factors affecting the fuel consumption of plug-in hybrid electric vehicles[C]// The 25th International Battery，Hybrid and Fuel Cell Electric Vehicle Symposium & Exposition. Shenzhen，China，2010：289-294.

［6］ Hsu Yun-Jie，Cheng Jung-Ho. Effect of vehicle control unit parameters on electric vehicle driving operation responses[C]//The 25th International Battery，Hybrid and Fuel Cell Electric Vehicle Symposium & Exposition. Shenzhen，China，2010：2780-2785.

［7］ Miyajima C. Driver modeling based on driving behavior and its evaluation in driver identification[J]. Proceedings of the IEEE，2007，95(2)：427-437.

［8］ Angkititrakul P. Modeling and adaptation of stochastic driver-behavior model with application to car following[C]//IEEE Intelligent Vehicles Symposium (Ⅳ). Baden-Baden，Germany，2011：814-819.

［9］ Wang F，Ma N，hooka H. A driver assistant system for improvement of passenger ride comfort through modification of driving behavior [C]//International Conference on Advanced Driver Assistance Systems. Birmingham，UK，2001：38-42.

［10］ 朱道偉，謝 輝，嚴(yán) 英，等. 基于道路工況遠(yuǎn)程自學(xué)習(xí)的混合動(dòng)力城市客車(chē)控制策略的動(dòng)態(tài)優(yōu)化[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2010，46(6)：33-37.

Zhu Daowei，Xie Hui，Yan Ying，et al. Control strategy dynamic optimization of the hybrid electric bus based on driving cycle self-learning[J]. Journal of Mechanical Engineering，2010，46(6)：33-37(in Chinese).

(責(zé)任編輯：孫立華)

Influence of the Driver Behavior Difference on the Energy Consumption of the Pure Electric Buses

Yan Ying，Zhuang Jihui，Xie Hui
(State Key Laboratory of Engines，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

The relationship between the difference of the driver behavior and energy consumption in the same bus line was investigated through analyzing the main driving fragment of the driving cycles in order to solve the problem that the practical benefits in endurance mileage of the electric buses differ a lot. It is shownthat the essential reason of the difference of energy consumption in the process of out station is the deviaton of the motor operating path in the efficiency plane which is the result of acceleration pedal used in different ways. The energy recycled in the inlet parking process is influenced dramatically by the accuracy of vehicle speed prediction and the tendency of deceleration of drivers. An effective management to the motor operating path in the out station and the inlet parking processesis very helpful in narrowing down the difference of the electric buses energy consumption through the minimization of the acceleration dispersion.

electric bus；driving behavior；motor operating path；energy consumption

U469.72

A

0493-2137(2014)03-0231-06

10.11784/tdxbz201207023

2012-07-07；

2012-09-27.

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51307119).

嚴(yán) 英（1984— ），男，博士，yanying@tju.edu.cn.

謝 輝，xiehui@tju.edu.cn.