李 浩，俞 璐，丁曉華，張文杰，涂輝招

（1. 同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗室，上海201804；2. 上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測研究中心，上海201805）

解析電動汽車能耗規(guī)律是進(jìn)一步提高電動汽車運(yùn)輸系統(tǒng)能效的一個重要環(huán)節(jié)［1］。插電混合動力汽車（Plug-in Hybrid Electric Vehicle，PHEV）采用內(nèi)燃機(jī)與電動機(jī)相結(jié)合，分為并聯(lián)式、串聯(lián)式和混聯(lián)式三種形式，能源消耗模式復(fù)雜［2］。PHEV 實(shí)際能耗是消費(fèi)者、汽車制造商和政策制定者關(guān)注的關(guān)鍵性能指標(biāo)［3］。能量消耗率（Energy Consumption Ratio，ECR）受駕駛模式、行駛速度、加速度和環(huán)境溫度等因素影響［4］，是反映實(shí)際能耗的常用指標(biāo)。準(zhǔn)確分析PHEV的實(shí)際能耗及其影響因素不僅可以更充分地了解插電混合動力車性能，降低消費(fèi)者對電動車剩余里程的焦慮，還有助于優(yōu)化節(jié)能駕駛模式。

傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車（Internal Combustion Engine Vehicle，ICEV）和 純 電 動 汽 車（Battery Electric Vehicle，BEV）［5］的ECR 能耗影響因素分析，可為PHEV 分析提供參考。ICEV 的燃料消耗率（每100km的燃料消耗量）受交通擁堵［6］、天氣［7］、交通基礎(chǔ)設(shè)施［8］等的影響。駕駛模式（速度和加速度）［9］和不同汽車特性［10］也是影響ICEV燃油消耗的主要因素。與ICEV 和BEV 能源使用單一的特點(diǎn)相比，油電混合動力汽車（HEV，Hybrid Electric Vehicle）使用內(nèi)燃機(jī)與電動機(jī)混合驅(qū)動，具有多種工作模式，能耗分析復(fù)雜。本文所研究的并聯(lián)式PHEV與HEV能源消耗原理相似，區(qū)別僅在于PHEV 具有外接式充電插頭。目前針對混合動力汽車基于實(shí)際數(shù)據(jù)的能耗研究大多聚焦于HEV［11-13］。PHEV能耗研究大多基于ICEV 或ICEV 改裝的PHEV 的出行模式［14-16］，假設(shè)電力驅(qū)動的充電情景，使用基于標(biāo)準(zhǔn)化駕駛循環(huán)的PHEV官方燃料消耗值進(jìn)行模擬，但模擬結(jié)果與實(shí)際燃料消耗的差異較大［17］。并聯(lián)式PHEV實(shí)際能耗方面，僅有夏洪樸等［18］和金勇等［19］進(jìn)行相關(guān)研究，但夏洪樸等［18］未區(qū)分工作模式，而是全模式計算能耗。金勇等［19］對PHEV 的不同工作模式進(jìn)行了探討，但未深入研究PHEV能耗的影響因素。本文提出基于大量并聯(lián)式PHEV實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)的四種工作模式（純電動、內(nèi)燃機(jī)、混合驅(qū)動、行車充電模式）辨識方法及不同工作模式下PHEV能耗規(guī)律的解析方法，對能耗影響因素進(jìn)行回歸分析。首先，介紹實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)的篩選、清洗及整合方法，以及四種工作模式的辨識方法；其次，分析PHEV的ECR能耗規(guī)律及其影響因素，采用多元非線性回歸模型探究電池荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）、速度、時間、周圍環(huán)境等因素對PHEV混合驅(qū)動模式下ECR的影響；最后，根據(jù)分析結(jié)果對PHEV駕駛模式提出建議。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)處理

本文并聯(lián)式PHEV數(shù)據(jù)來自上海新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測研究中心（SHEVDC），包含2015-2017 年425 輛同一構(gòu)型PHEV 一 年 的GPS 實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，共計305 590段行程的出行記錄，7 670 000km。安裝在并聯(lián)式PHEV汽車內(nèi)的車載信息采集傳輸終端，利用GPRS無線傳輸技術(shù)，定時向監(jiān)控平臺發(fā)送車輛充放電、移動、停止等狀態(tài)的運(yùn)行數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要包括：時間、GPS位置、里程表讀數(shù)（累計行駛里程）、SOC、溫度、液體燃料消耗量等。

原始采集到的數(shù)據(jù)由于來源不同，呈現(xiàn)的問題不同，包含錯誤的車輛狀態(tài)、異常的累積行駛里程和SOC、超出邊界的GPS坐標(biāo)、重復(fù)記錄等問題，需要進(jìn)行清洗。數(shù)據(jù)清洗主要包含數(shù)據(jù)去重和異常數(shù)據(jù)處理兩個方面的內(nèi)容。異常數(shù)據(jù)包括SOC為負(fù)、速度為負(fù)、累積行駛里程變小、車輛運(yùn)行狀態(tài)錯誤等。異常數(shù)據(jù)處理主要根據(jù)字段間存在的邏輯約束，對相關(guān)字段進(jìn)行分析，補(bǔ)全空值、零值、缺失值，修正錯誤的數(shù)值。具體處理方法如表1所示。

表1 異常數(shù)據(jù)處理Tab.1 Abnormal data processing

為了研究并聯(lián)式PHEV 的能耗，本文對用戶的出行事件進(jìn)行劃分與識別。根據(jù)GPS 軌跡中的停留和移動狀態(tài)，將GPS 軌跡分段，確定每一次出行的開始和結(jié)束時刻。并聯(lián)式PHEV電池電量狀態(tài)的變化為出行事件的識別增加了新的維度。出行事件的識別規(guī)則有：①識別車輛行駛里程長時間（40min及以上）保持不變且能量無消耗的行程段，更改為停留狀態(tài)；②識別長時間處于行駛狀態(tài)的數(shù)據(jù)段，對記錄時間出現(xiàn)大幅跳躍的相鄰數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。

將行程段按時間順序進(jìn)行整合，行程段的字段包含：行程開始與結(jié)束時間、行程開始與結(jié)束SOC、行程開始與結(jié)束位置。行程間未被記錄的時間段為停留段。在完成行程段的創(chuàng)建后，對合理性及有效性進(jìn)行判定，需滿足以下條件：①行程段前后有累積行駛里程的變化；②行駛時長大于2min，不長于10h；③單個行程段距離不超過180km。然后對間隔時間較短的同類段落進(jìn)行拼接處理，獲得更加接近實(shí)際的劃分事件集合。為獲取平均速度和平均加速度，對劃分出的行駛段根據(jù)一定的時間顆粒度切段，每段為一數(shù)據(jù)行，作為計算ECR的單元。如果時間顆粒度過大，平均速度和平均加速度會被過度稀釋；如果時間顆粒度過小，記錄的行程累計里程變化過小或無變化。高峰或者平峰時段上海城市道路車輛平均行駛速度約為30～40km·h-1，行駛5min 距離在2km 以上，才能保證大部分切割的行駛數(shù)據(jù)累計行駛里程有變化，進(jìn)而計算平均速度與平均加速度，因此本文選擇5min時間顆粒度。

1.2 工作模式辨識

并聯(lián)式PHEV 的工作模式主要分為純電動模式、混合驅(qū)動模式、內(nèi)燃機(jī)模式和行車充電模式四種［20］。純電動模式是指動力電池提供車輛所需全部能量，內(nèi)燃機(jī)不工作?；旌向?qū)動模式是指內(nèi)燃機(jī)和電動機(jī)同時輸出力矩驅(qū)動車輛前進(jìn)，電機(jī)的能量來自電池組。內(nèi)燃機(jī)模式是指內(nèi)燃機(jī)作為唯一動力源，電池既不充電也不放電。行車充電模式是指內(nèi)燃機(jī)驅(qū)動車輛并通過發(fā)電機(jī)為電池充電。

并聯(lián)式PHEV 工作模式的辨識過程如圖1 所示：①判斷PHEV在各數(shù)據(jù)段是否處于純電動模式，若該段數(shù)據(jù)中所有瞬時液體燃料消耗量小于0.5L·（100km）-1（數(shù)據(jù)預(yù)分析發(fā)現(xiàn)瞬時液體燃料消耗率數(shù)據(jù)存在可區(qū)分閾值，在0.256L·（100km）-1至1.6L·（100km）-1間無數(shù)據(jù)），則認(rèn)為PHEV 在該數(shù)據(jù)段處于純電動模式，否則PHEV 在該數(shù)據(jù)段處于非純電動模式。②判斷SOC，SOC遞減，為混合驅(qū)動模式；SOC不變，為內(nèi)燃機(jī)模式；SOC上升，則為行車充電模式。

圖1 工作模式辨識流程Fig.1 Working mode identification

1.3 并聯(lián)式PHEV能量消耗率（ECR）計算

并聯(lián)式PHEV 出行電力消耗為剩余能量的差值，燃料消耗量通過每個行程期間的即時燃料消耗率積分可得。

式中：F為燃料消耗量（L）；l1為行程開始時的累計行駛里程；l2為行程結(jié)束時的累計行駛里程；f(l)為累計行駛里程為l 時的即時燃料消耗率（L·km-1）。對于實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過將m個采集時刻獲取的數(shù)據(jù)劃分成m?1 個時間間隔，累計每個時間間隔的燃料消耗計算得到；?lj為第j個時間間隔內(nèi)的行駛距離（km）；fj為第j個時間間隔的平均液體燃料消耗率（L·km-1）。

并聯(lián)式PHEV 的能量消耗率，即ECR，是在不同駕駛環(huán)境下消耗的能量與行駛距離之間的比率，計算如下：

式中：RECR為并聯(lián)式PHEV 的能量消耗率（kW·h·（km）-1）；E為行程中的耗電量（kW·h）；D為行程的距離，是行程開始和終點(diǎn)索引之間的累計里程的差值（km）；c為汽油的熱值，美國對于油耗和電耗的換算關(guān)系是利用能量相等來等價的［21］。美國能源部［22］和加拿大自然資源部［23］皆給出8.9kW·h·L-1的取值，即每升汽油100%轉(zhuǎn)換為電能的能量。

每輛車的行駛里程取決于電池容量和汽車性能。因此，較高的行駛里程不一定代表并聯(lián)式PHEV 在ECR 方面表現(xiàn)更好。ECR 可以更準(zhǔn)確地了解并聯(lián)式PHEV的能效表現(xiàn)。ECR 越低，車輛能效越好。

1.4 并聯(lián)式PHEV能耗影響分析建模

為分析不同因素對PHEV 能耗的影響，采用多元非線性回歸模型對樣本PHEV一年的出行數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，多元非線性模型如下：

式中：λ為未觀測到的不隨時間、車輛變化的常數(shù)；β1和β2為模型待估系數(shù)向量；X1為與ECR線性相關(guān)的因素向量，如電池荷電狀態(tài)、加速度等；X2為與ECR二次相關(guān)的因素向量，如溫度、速度等；r為對應(yīng)因素最小值，即二次方程頂點(diǎn)；u為均值為零的誤差項，與任何解釋變量均不相關(guān)。其中，線性相關(guān)和二次相關(guān)因素是根據(jù)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)所反映出的該因素與ECR之間的關(guān)系確定的。極大似然估計是統(tǒng)計學(xué)求解未知參數(shù)估計量的常用估計方法，本文采用該方法作為參數(shù)確定的方式。

2 數(shù)據(jù)分析結(jié)果與討論

2.1 車輛信息與數(shù)據(jù)來源

用于研究的樣本車輛為某款國產(chǎn)并聯(lián)式PHEV，該款車輛采用1.5T渦輪增壓內(nèi)燃機(jī)與電機(jī)組合的驅(qū)動系統(tǒng)。具體的車輛基本參數(shù)如下：車身尺寸（長×寬×高）為4 740×1 770×1 480 mm；整備質(zhì)量為1 720 kg；油箱容積為50L；工信部綜合油耗為1.6 L·（100km）-1；綜合工況純電行駛里程為70km；電池容量為13 kW·h；電池類型為磷酸鐵鋰（LiFePO4）。

該款并聯(lián)式PHEV駕駛員可手動切換選擇EVECO、EV-SPORT、HEV-ECO、HEV-SPORT 四種駕駛模式。HEV-ECO和HEV-SPORT模式是混合驅(qū)動模式。當(dāng)車輛在HEV-SPORT 模式下處于勻速行駛狀態(tài)時，將切換至行車充電模式。HEV-ECO模式是節(jié)能混動模式，電量低于5%時，發(fā)動機(jī)會一直啟動；電量大于5%，且車速較低時，將不會啟動發(fā)動機(jī)，從而節(jié)省能源。HEV-SPORT 是車輛運(yùn)行混動模式，電機(jī)工作的同時發(fā)動機(jī)持續(xù)工作，車輛能源消耗增加，馬力增強(qiáng)。EV-ECO和EV-SPORT模式是純電動模式，前者在保證動力的情況下，最大限度節(jié)約電量；后者保證較好的動力性能，當(dāng)車輛電量下降到15%時，或上陡坡時會自動切換到HEV 模式。當(dāng)電量不足或高壓系統(tǒng)故障時，單獨(dú)使用發(fā)動機(jī)驅(qū)動，為內(nèi)燃機(jī)模式。

表2 給出了并聯(lián)式PHEV 的原始數(shù)據(jù)（由于隱私，緯度信息未在表格中顯示）。車輛當(dāng)前狀態(tài)字段一欄中，1表示移動；2表示充電；0表示停止。

表2 PHEV 原始數(shù)據(jù)Tab.2 Raw data of a particular PHEV

2.2 并聯(lián)式PHEV不同工作模式下能耗分析

樣本并聯(lián)式PHEV 日均出行74.31km（包括網(wǎng)約車用戶），日均出行2.09次，平均ECR為54.1kW·h·（100km）-1。與同樣發(fā)動機(jī)排量的ICEV比亞迪宋的ECR87.1kW·h·（100km）-1［24］（由等式（2）計算得到）相比，樣本PHEV 的ECR 降低37.9%。與Fetene 等［5］分析的雪鐵龍C-Zero，標(biāo)致iOn 和三菱iMiEV 三款BEV 車型的混合平均ECR18.3kW·h·（100km）-1相 比，樣 本PHEV 的ECR 是BEV 的2.96倍。

圖2為PHEV在四種工作模式下平均ECR的對比圖。在純電動模式下，動力電池提供車輛所需全部能量，能量轉(zhuǎn)換率高，能量消耗率最低。內(nèi)燃機(jī)模式采用內(nèi)燃機(jī)作為唯一動力源，輸出的能量全部用于驅(qū)動車輛前進(jìn)，能量轉(zhuǎn)換效率比電池低，能量消耗多，能量消耗率高。車輛在內(nèi)燃機(jī)模式下勻速行駛時將自動切換至行車充電模式，行車充電模式速度平穩(wěn)，能量消耗率較內(nèi)燃機(jī)模式更低，但比純電動模式高?；旌向?qū)動模式下的平均ECR最高，混合驅(qū)動模式一般用于加速或爬坡等大負(fù)荷需求情況，能量消耗率高。

圖2 PHEV不同模式下平均ECRFig.2 Average ECR in different working modes ofthe sample PHEVs

2.2.1 純電動模式能耗分析

純電動模式下并聯(lián)式PHEV百公里消耗的電量估計范圍為10.32kW·h～49.68kW·h，中位數(shù)為22.612kW·h，與金勇等人［19］的研究結(jié)果基本一致。工信部公布的該款車輛的純電行駛百公里所消耗電量為18.57kW·h，實(shí)際電耗比標(biāo)準(zhǔn)工況高21.76%，符合常規(guī)結(jié)果。并聯(lián)式PHEV純電動模式下的能耗高于一般BEV 的能耗［5］，原因是樣本并聯(lián)式PHEV的整備質(zhì)量（1 720kg）大于所對比三款BEV（雪鐵龍C-ZERO整備質(zhì)量：1 140kg，標(biāo)致iOn：1 080kg，三菱iMiEV：1 080kg）的整備質(zhì)量。

樣本并聯(lián)式PHEV純電動模式的行駛里程占總行駛里程8.16%。樣本數(shù)據(jù)中，一位用戶將并聯(lián)式PHEV當(dāng)作BEV使用，表明在駕駛模式和充電習(xí)慣的正確組合下，電池可取代汽油。部分用戶將并聯(lián)式PHEV 當(dāng)作ICEV 使用（44 輛），幾乎沒有從電網(wǎng)中獲取能量。圖3是樣本并聯(lián)式PHEV純電動模式下里程占比的分布（基于其余380輛車的數(shù)據(jù)）。純電動模式行駛里程占總里程比例為0～8%車輛數(shù)目的占車輛總數(shù)的22%。大部分車輛的純電動里程占比都小于40%（380輛車中，98%的車輛純電動模式下的行駛里程占比均在40%以下）。

圖4展示了純電動模式行駛里程占比與日均出行里程的關(guān)系。當(dāng)日均出行里程為70～90km時，純電動模式的行駛里程占比最高，為11.3%；當(dāng)日均出行里程在130km 以上時，純電動模式的行駛里程占比最低，為4.3%。說明當(dāng)車輛的續(xù)航里程能夠滿足駕駛員每日出行需求時，駕駛員傾向于使用純電動模式駕駛汽車；當(dāng)續(xù)航里程無法滿足駕駛員出行需求時，駕駛員開始用油。日均出行里程小于70km的用戶，純電動模式行駛里程的占比僅為4.4%，原因是73%日均出行里程小于70km的用戶將PHEV作為ICEV使用，幾乎沒有從電網(wǎng)中獲取能量，導(dǎo)致整體數(shù)值偏小，此類用戶購買PHEV 的主要原因可能是上海電動汽車牌照政策的優(yōu)惠福利。

圖3 PHEV純電動模式行駛里程占比分布［19］Fig.3 The proportion of mileage under motor driv?ing mode in four modes of sample PHEVs

圖4 純電動模式行駛里程與占比與日均出行里程的關(guān)系［19］Fig.4 The relationship between the proportion of the mileage under motor driving mode in four modes and average daily traveling mileage

2.2.2 內(nèi)燃機(jī)模式能耗分析

內(nèi)燃機(jī)模式下的燃油消耗分布如圖5所示。按距離加權(quán)平均得到樣本并聯(lián)式PHEV在行駛時的平均油耗范圍為4.472～15.69L·（100km）-1，中位數(shù)為7.6L·（100km）-1，與Zoepf 等［16］在電量維持（Charge-Sustaining，CS）模式下平均燃油消耗量的研究結(jié)果接近，與一般燃油汽車油耗相當(dāng)。

圖5 內(nèi)燃機(jī)模式下的油耗分布Fig.5 Fuel consumption distribution in the ICE mode

2.2.3 行車充電模式能耗分析

行車充電模式平均ECR 為0.320 4kW·h·km-1，介于純電動模式和內(nèi)燃機(jī)模式之間。車輛處于勻速行駛狀態(tài)時，內(nèi)燃機(jī)模式將自動切換至行車充電模式。樣本數(shù)據(jù)顯示，車輛處于行車充電模式時，平均速度為48.77km·h-1，高于內(nèi)燃機(jī)模式時的26.35km·h-1。行車充電模式下46%的行程段處于快速路，而內(nèi)燃機(jī)模式下快速路行程僅為4.5%，因為在快速路上內(nèi)燃機(jī)模式易切換至行車充電模式。

2.2.4 混合驅(qū)動模式能耗分析

并聯(lián)式PHEV 在混合驅(qū)動模式下的平均ECR為0.635kW·h·km-1，即每行駛1km 平均消耗0.635kW·h。圖6 展示了樣本中164 994 條數(shù)據(jù)段的ECR 分布，呈現(xiàn)出較強(qiáng)的異質(zhì)性。0.399kW·h·km-1處的垂線表示工信部公布的平均ECR（13kW電力綜合工況純電行駛里程70km，2.4L 燃油綜合工況混合驅(qū)動模式行駛里程100km）。0.635kW·h·km-1處的垂線來自實(shí)際運(yùn)行樣本數(shù)據(jù)的平均ECR，比工信部公布的ECR高。因此，在同樣的油電消耗下，樣本PHEV 的實(shí)際驅(qū)動里程比工信部報告的驅(qū)動里程低約37.2%。ECR 的差異與異質(zhì)性來源于駕駛環(huán)境的差異、駕駛員駕駛習(xí)慣和行為的差異等，因此分析ECR變化的影響因素顯得極為重要。

車輛處于混合驅(qū)動模式時，平均車速低于40km·h-1的數(shù)據(jù)段高達(dá)87%左右，這恰恰是內(nèi)燃機(jī)效率較低的工作區(qū)間。因此，當(dāng)車速低于40km·h-1時，建議以電機(jī)驅(qū)動替代內(nèi)燃機(jī)驅(qū)動，提高車輛在混合驅(qū)動模式下的電貢獻(xiàn)度，減少內(nèi)燃機(jī)在低效率、高能耗情況下的介入［19］。

在樣本數(shù)據(jù)段中，純電動模式行程段占比為21.11%，內(nèi)燃機(jī)模式為26.38%，行車充電模式為12.82%，混合驅(qū)動模式占比最高，為39.69%。研究［16］證明加速度對ECR的影響顯著，而獲得較大的加速度正是駕駛員選擇混合驅(qū)動模式的主要原因之一。另外，混合驅(qū)動模式能耗分析較復(fù)雜，因此本文將針對混合驅(qū)動模式下ECR 的影響因素進(jìn)行研究。

圖6 混合驅(qū)動模式下ECR分布Fig.6 ECR distribution in hybrid driving mode

2.3 混合驅(qū)動模式能耗影響因素分析與建模

從并聯(lián)式PHEV 運(yùn)行數(shù)據(jù)中，提取一系列能耗影響因素：SOC、平均速度、平均加速度、單體最高溫度、工作日和高峰小時，經(jīng)Pearson相關(guān)性檢驗，變量間存在弱相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)絕對值均小于0.2，直接納入回歸方程（式3）。對混合驅(qū)動模式下的ECR進(jìn)行統(tǒng)計分析和建模。表3 為影響因素的描述性統(tǒng)計。

表3 影響因素的描述性統(tǒng)計Tab.3 The descriptive statistics of parameters

使用R軟件的極大似然估計方法估計多元非線性模型。表4 展示了模型的估計結(jié)果，全部解釋變量具有統(tǒng)計顯著性，且正負(fù)性與預(yù)期相同。

ECR越低，燃料效率越好，因此該模型中統(tǒng)計上顯著的負(fù)參數(shù)表明這些影響因素對混合工作模式下的能量效率和行駛里程具有積極的影響。從表4的參數(shù)估計和基于實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)繪制的ECR 與各參數(shù)的關(guān)系圖7得出以下結(jié)論。

（1）SOC 與ECR 負(fù)相關(guān)。圖7a 展示了SOC 對ECR 的影響局部平滑散點(diǎn)圖，當(dāng)SOC 為100%時，ECR最低，接著隨SOC的降低逐漸緩慢升高。這可能與磷酸鐵鋰電池放電性能相關(guān)［25］。

（2）溫度對ECR 具有非線性U 形效應(yīng)，如圖7b所示，因此在模型中選擇平方項建模。過低和過高的溫度下驅(qū)動都會對并聯(lián)式PHEV的能量效率產(chǎn)生負(fù)面影響，結(jié)論與Fetene等［5］和Lohse-Busch等［13］對BEV的研究結(jié)果一致，即BEV在低溫和高溫下能量消耗增加。模型估計的正系數(shù)表明偏離最佳單體溫度的低溫和高溫都將使ECR明顯增加。模型表明，在其他條件不變的情況下，最有利的單體最高溫度約為36攝氏度，大約在春秋季。

表4 模型估計結(jié)果Tab.4 Estimation results of the model

圖7 混合驅(qū)動模式下ECR與各影響因素的變化關(guān)系Fig.7 ECR variations with the influencing factors in hybrid driving mode

（3）圖7c和7d通過局部散點(diǎn)圖平滑估計分別展示了能耗與平均速度和平均加速度的關(guān)系。平均速度與ECR 密切相關(guān)，且呈現(xiàn)二次函數(shù)型，在慢速和高速下行駛ECR 都會增加，與溫度類似，同樣在模型中選擇平方項建模。樣本數(shù)據(jù)分析顯示，混合驅(qū)動模式下的節(jié)能駕駛速度在67.5～72.5km·h-1之間，略高于ICEV 65km·h-1的節(jié)油駕駛速度［26］。模型估計的正系數(shù)表示，較低和較高的平均速度對ECR 的增長有正向作用，這與Zhang 等［27］所描述的一致。慢速條件下的頻繁加減速與高速條件下需克服的較大空氣阻力可能是ECR 增加的原因。圖7c結(jié)果表明，低速相較高速有更強(qiáng)烈的作用。圖7e展示了平均加速度和平均速度顯著的異質(zhì)性。

（4）表4顯示了加速度對ECR變化的重要影響，這一發(fā)現(xiàn)與加速度對ICEV、BEV 能量消耗率影響的研究一致［28］。ECR 隨加速度增加而增加，駕駛員在行駛過程中應(yīng)避免頻繁的加減速，以節(jié)省能源。

（5）圖8為不同道路類型，高峰小時和工作日的ECR交叉分布箱形圖。以65km·h-1的速度將道路分為城市道路（速度小于65km·h-1）和快速路（速度大于65km·h-1）兩類。高峰小時定義為7?9am 及4?6pm。箱型圖中自上而下分別是最大值、上4 分位數(shù)、中位數(shù)、下4 分位數(shù)及最小值，其余散點(diǎn)是異常值。

圖8a 顯示，高峰小時平均ECR 高于平峰小時，這與Zahabi 等［28］的研究結(jié)果一致，歸因于蒙特利爾也存在嚴(yán)重的交通擁堵，與上海情況相似。圖8b中，工作日與周末的ECR差異不明顯，兩者的下4分位數(shù)及最小值大致相等，與表4 工作日系數(shù)不顯著一致。道路特性對并聯(lián)式PHEV的燃油經(jīng)濟(jì)性有影響［28］，因此本文針對城市道路和快速路的ECR分別進(jìn)行了分析。圖8c顯示，城市道路的平均ECR遠(yuǎn)大于快速路，可能原因為快速路行車速度高，駕駛員變速少，相反，城市道路擁堵現(xiàn)象常發(fā)，紅綠燈密集，加減速頻繁，速度也相對較低。Fetene 等［5］和Zahabi等［28］對BEV的研究提到了相關(guān)的駕駛行為差異。

（6）模型估計中常數(shù)顯著，說明有很多未觀測到的因素對ECR有顯著影響。除上文所述因素外，本文因數(shù)據(jù)源限制，存在一系列無法獲得的因素，如環(huán)境因素（道路坡度、風(fēng)速、降水、可見度），個體因素（車輛因素）等，這些因素對ECR也有一定影響。

圖8 不同道路類型，高峰小時和工作日的ECR交叉分布箱形圖Fig.8 Box plots of the ECR of time and environ?ment parameters

各參數(shù)對混合工作模式下能耗影響大小的縱向分析中，平均加速度對ECR 的影響最大，每上升1m·s-2，每公里ECR 上升0.191 5kW·h。駕駛員在行駛過程中應(yīng)避免頻繁的加減速，保持平穩(wěn)駕駛，以節(jié)省能源。SOC 每升高10%，每公里ECR 降低0.034 kW·h。保持較高的SOC既可延長電池壽命，也可節(jié)省能耗。平均速度與ECR密切相關(guān)，且呈現(xiàn)U 型，在慢速和高速下行駛ECR 都會增加，混合驅(qū)動模式下的節(jié)能駕駛速度在67.5～72.5 km·h-1之間。高峰小時的影響較工作日更強(qiáng)烈，錯峰出行或彈性工作時間調(diào)整會給節(jié)能帶來較大的增益。溫度雖然對能耗有顯著的影響，但改變一攝氏度，ECR上升0.000 1 kW·h·km-1，影響程度較小。

3 結(jié)論

通過區(qū)分并聯(lián)式PHEV 不同工作模式，及不同工作模式下的能耗規(guī)律的對比分析，探究了不同因素對并聯(lián)式PHEV 混合驅(qū)動模式下ECR 的影響?；谏虾Ｊ?25輛同一構(gòu)型并聯(lián)式PHEV超過30萬次出行的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)證分析，結(jié)果表明：

（1）并聯(lián)式PHEV 相比傳統(tǒng)燃油汽車具有顯著的燃油經(jīng)濟(jì)性。樣本并聯(lián)式PHEV 平均ECR 為54.1kW·（100km）-1，與傳統(tǒng)燃油車比亞迪宋相比，樣 本PHEV 的ECR 降 低37.9%，但 是BEV 的2.96倍。

（2）并聯(lián)式PHEV 四種工作模式下，ECR 排序為：混合驅(qū)動模式＞內(nèi)燃機(jī)模式＞行車充電模式＞純電動模式。內(nèi)燃機(jī)模式下油耗與一般燃油汽車相當(dāng)，純電動模式的電耗高于一般BEV。

（3）在混合驅(qū)動模式下，樣本并聯(lián)式PHEV平均車速低于40km·h-1的數(shù)據(jù)段占87%，表明內(nèi)燃機(jī)效率較低的工作區(qū)間占了大部分。以電機(jī)驅(qū)動替代內(nèi)燃機(jī)效率最低的工況，提高車輛在混合驅(qū)動模式下的電貢獻(xiàn)度，減少內(nèi)燃機(jī)在低效率、高能耗情況下的介入。

（4）樣本PHEV 在混合驅(qū)動模式下的平均實(shí)際運(yùn)行ECR為0.635kW·h·km-1，高于工信部公布的能耗值。低/高速、極端溫度和較大的加速度等因素抵消了PHEV在混合驅(qū)動模式下相較常規(guī)燃油汽車的優(yōu)勢。較高的SOC可以提高能源效率，溫度和平均速度對ECR 具有二次效應(yīng)，PHEV需要花費(fèi)更多的能量在低溫環(huán)境下加熱，在高溫環(huán)境下冷卻?；诒疚挠邢薜臉颖緮?shù)可得最佳單體溫度約為36℃時（春秋季），最佳行駛速度是約70km·h-1，高于ICEV的65km·h-1［5］。針對行程時間和道路類型的分析顯示：高峰小時平均ECR 高于平峰小時，工作日與周末的ECR差異不明顯，快速路的平均ECR遠(yuǎn)低于城市道路。

本文雖然使用同一構(gòu)型PHEV 運(yùn)行數(shù)據(jù)，但提出的工作模式識別和ECR 分析方法均可推廣至其他任一車型。后續(xù)研究可擴(kuò)大研究的樣本量及車型，進(jìn)一步驗證結(jié)論的可靠性和有效性。另外，可拓展研究ECR 作為不同城市道路擁堵狀況表征指標(biāo)的可行性。