网联电动车热泵空调系统节能控制方法、控制器及车辆

本发明属于汽车空调控制领域，尤其适用于网联电动化汽车热泵空调系统，具体涉及网联电动车热泵空调系统节能控制方法、控制器及车辆。

背景技术：

1、电动化汽车由于具有高能效和低污染的明显优势，已经成为汽车行业发展的必然选择。然而，在面对寒冷气候环境下的乘员舱供热需求时，电动化汽车由于缺少了发动机提供的余热，部分用于提供动力的能源被用于满足供热需求，导致其实际续航里程大打折扣。

2、热泵空调系统由于具有较高能效比，对热泵空调系统进行优化控制，将对同时满足电动汽车的供热需求与动力需求产生积极效果，故其优化控制已逐渐受到行业内关注。

3、在寒冷气候条件下面向乘员舱有供暖需求的场景，电动化汽车中，为驱动车辆行驶提供能量的动力链(动力电池、驱动电机等)和为保证乘员热舒适性提供热量的热力链(电池、热泵空调系统等)存在极强的耦合关系。在寒冷气候条件下电动化汽车的能耗不仅受到暂态行驶过程中的驾驶员动力需求的影响，而且受到乘员舱供暖需求的严重影响，空调系统的介入极大地降低了电动化汽车的行驶里程。

4、因此，基于对电动化汽车热泵空调系统的理解，开发电动化汽车热泵空调系统节能控制方法与系统对解决寒冷气候环境汽车“续航焦虑”下在对于降低汽车能耗，提高车辆续航里程具有重要意义。

5、首先，建立精度高且计算成本低的面向网联电动化汽车热泵空调系统优化控制的数学模型，是设计寒冷气候环境下电动化汽车节能控制系统的基础，更是充分挖掘电动化汽车节能潜力的必要条件。

6、目前已公开的电动化汽车热泵空调系统模型，通常关注的是热泵空调系统自身，只考虑系统部件的设计选型及结构优化，并未考虑汽车“电池—热泵空调系统—乘员舱”整个热力链中涉及到的热量传递动态以及其与电池能耗的关系，导致模型在面对供暖需求的完整性和建模精度的一致性难以保证。

7、例如：专利cn 113128110 b公开了一种热泵空调系统集中参数模型，该模型只针对热泵空调系统循环中压缩机、冷凝器、蒸发器处的工质状态进行热泵空调系统建模，并未考虑热力链回路中除热泵空调系统外乘员舱的热力学状态。

8、热泵空调系统的热传递过程包含了复杂的热力学机理，由于系统具有高阶特性，所建立的模型大多具有分布式特点，其复杂程度并不适用于控制算法的设计及开发。目前，现有技术中并未见有关于构建低计算成本且保证高精度的面向控制的热泵空调系统数学模型的研究。

9、其次，现有技术中已公开的控制策略多是基于规则，而并没有利用数学模型内部的机理特性。而如果建立基于模型的优化控制器，不仅能够使控制器满足热泵空调系统的热力学性质，同时还能以全局优化规律为指导进一步提高传统的基于规则的控制器的节能效果。

10、例如：专利cn 109080406 a公开了一种结合热管理的热泵车用空调系统及其控制方法，该控制方法包括七种工作模式：加热模式、除霜模式、室外机化霜模式、制冷模式、除湿除雾模式、除霜除雾模式、电池冷却模式，空调系统通过切换不同的工作模式从而实现不同的功能，提高了空调系统的能效比。再例如：专利cn 106004329 a公开了一种新能源汽车超低温热泵空调系统及控制方法，该发明通过调整回路连接方式可分别实现制冷、制热、除湿及除霜模式，保证了乘员在超低温环境下的热舒适感。

11、虽然现有的控制策略完成了一个综合的空调模式的控制，但是由于没有考虑模型的热力学性质，未能充分挖掘热泵空调系统的节能潜力，提高的制热性能有限，控制效果不佳。

12、最后，随着智能网联技术的发展，利用网联预瞄信息将热泵空调系统节能控制方法与系统和网联信息相结合，提前规划空调系统的控制策略，可以进一步提高系统的节能效果。

13、例如：专利cn 113128110 b量化了车速变化对电池生热和热泵空调换热的影响，利用模型预测控制策略对电动汽车电池组耦合模型进行了优化控制，在缩短了加热时间的同时降低了系统能耗。该发明虽然考虑到了车速对车辆热管理的影响，但只建立了车速与需求功率和电池之间的联系，主要考虑的是电池热管理的问题，主要控制目标为电池组温度，没有涉及对车舱温度的控制，且在热泵空调系统功率的建模上还不够全面。

14、目前已公开的相关专利中只有部分研究关注到了网联信息对车舱热管理的影响。因此，如何在极寒环境下设计网联电动化汽车热泵空调系统优化控制器使其能够在满足车舱温度需求的同时降低能耗是本领域人员亟待解决的问题。

技术实现思路

1、针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明提供了一种网联电动车热泵空调系统节能控制方法、控制器及车辆，本发明结合智能网联信息，在保证将车舱温度维持在设定温度的同时，考虑未来车速变化对热泵空调系统效率的影响，提高了热泵空调制热工况下的能耗经济性。

2、结合说明书附图，本发明技术方案如下：

3、第一方面，本发明公开了一种热泵空调系统节能控制方法，所述控制方法是通过建立面向节能控制的热泵空调系统数学模型，将热泵空调能耗最少与车舱目标温度和车舱实际温度偏差最小作为优化目标，将压缩机转速、鼓风机进气量、车舱温度和蒸发器压力的限制作为约束，使用动态规划算法求解出最优压缩机转速和鼓风机进气量作为控制量，所设计的热泵空调系统在线规则化控制策略；

4、所述热泵空调系统数学模型是根据压缩机转速、鼓风机进气量以及按频率读取的来自智能网联数据的自身车速信息，计算车舱温度、蒸发器压力和热泵空调系统功率，并随智能网联电动化车辆的自身车速信息读取频率同步更新；

5、所述热泵空调系统在线规则化控制策略中，根据车舱目标温度和车舱实际温度偏差划分工作模式，并基于热泵空调系统对自身车速的灵敏度，在相应工作模式下，根据划分的车速区间控制压缩机转速和鼓风机进气量。

6、进一步地，所述热泵空调系统在线规则化控制策略中，根据车舱目标温度和车舱实际温度偏差划分工作模式包括：

7、制热模式：当车舱温度低于车舱目标温度，且两者差值≥t1时，此时车舱处于极寒状态，需要快速加热使温度上升到预设范围内，此模式的功能为快速制热，此时压缩机和鼓风机均以最高功率运行；

8、持续升温模式：当车舱温度低于车舱目标温度，且t2≤两者差值＜t1时，此模式的功能为持续升温，此时压缩机以中等功率运行，作为低功率运行的过渡，鼓风机仍保持最高功率运行；

9、继续升温模式：当车舱温度低于车舱目标温度，t3≤两者差值＜t2时，此模式的功能为继续升温，此时压缩机转入最低功率运行，而鼓风机仍以最高功率运行以确保车舱温度进入下一模式。

10、调节模式：当车舱温度低于车舱目标温度，t4≤两者差值＜t3时，此模式的功能为向恒温模式过渡，此时根据基于热泵空调系统对自身车速的灵敏度所划分的车速区间，调节压缩机转速和鼓风机进气量；

11、恒温模式：当车舱目标温度－t5≤车舱温度位于＜车舱目标温度+t5时，此时车舱温度处于舒适范围内，此模式的功能为保持车舱恒温此时根据基于热泵空调系统对自身车速的灵敏度所划分的车速区间，调节压缩机转速和鼓风机进气量；

12、过热模式：当车舱温度＞车舱目标温度+0.5℃，此模式的功能为保持车舱温度不要过热，此时压缩机和鼓风机均以最低功耗运行。

13、更进一步地，在调节模式及恒温模式下，基于热泵空调系统对自身车速的灵敏度，按车速大小划分车速区间，并控制压缩机转速和鼓风机的进气量与车速大小成反比。

14、进一步地，面向节能控制的热泵空调系统数学模型的建立过程包括：

15、搭建热泵空调系统高精度物理仿真模型；

16、建立由车舱温度模型、蒸发器压力模型和热泵空调能耗模型组成的热泵空调系统数学模型；

17、标定热泵空调系统数学模型的参数；

18、验证热泵空调系统数学模型的有效性。

19、更进一步地，在dymola平台搭建热泵空调系统高精度物理仿真模型，具体如下：

20、压缩机采用effcompressor模块建模，气体冷却器和蒸发器采用mpet.moistairvlefluid.detailedcrossflowhx模块建模，回热器采用tubeintube.vlefluidvlefluid.parallelflowhx模块建模，膨胀阀采用orificevalve模块建模，鼓风机采用simplefan模块建模。

21、更进一步地，车舱温度模型为：

22、

23、其中：α1、α2、α3和τ1为模型参数，tc为车舱温度，ta，c，i为车舱送风温度，为鼓风机进气量，tc，s为车舱外壳温度，tc，i为车舱内部设备温度；

24、蒸发器压力模型为：

25、

26、其中：pe为蒸发器压力，为与自身车速vveh正相关的蒸发器进气量，tamb为环境温度，ta，e，o为蒸发器出口空气温度，ta，c，i为车舱送风温度，tc为车舱温度，为鼓风机进气量，ωc为压缩机转速，α4、α5、α6、α7和τ2为模型参数；

27、热泵空调能耗模型包括压缩机功耗模型和鼓风机功率模型，其中：

28、压缩机功耗模型为：

29、

30、其中：pc为压缩机功率，ωc为压缩机转速，pe为蒸发器压力，β1、β2和τ4为模型参数；

31、鼓风机功率模型为：

32、

33、其中：pb为鼓风机功率，为鼓风机进气量，β3和β4为模型参数。

34、更进一步地，标定热泵空调系统数学模型的参数具体如下：

35、

36、

37、

38、pc(k)＝f(ωc(k)，pe(k))

39、

40、其中，k表示第k个采样时刻，tc为车舱温度，ta，c，i为车舱送风温度，为鼓风机进气量，tc，s为车舱外壳温度，tc，i为车舱内部设备温度，pe为蒸发器压力，vveh为自身车速，ta，e，o为蒸发器出口空气温度，ωc为压缩机转速，pc为压缩机功率，pb为鼓风机功率。

41、进一步地，将热泵空调能耗最少与车舱目标温度和车舱实际温度偏差最小作为优化目标，将压缩机转速、鼓风机进气量、车舱温度和蒸发器压力的限制作为约束，使用动态规划算法求解出最优压缩机转速和鼓风机进气量作为控制量的过程如下：

42、热泵空调系统的车舱温度的调节主要靠终端约束和转移成本中加入的软约束来实现，热泵空调系统的能耗主要由压缩机能耗和鼓风机能耗组成，故，构建代价函数如下：

43、

44、其中：

45、gn(xn)为终端约束，具体形式如下：

46、gn(xn)＝γ(tc-tc，set)2

47、tc，set为车舱目标温度，γ为权重因子；

48、l(xk，uk)为成本函数，具体形式如下：

49、

50、g(vveh(k))是一个与自身车速有关的归一化数值函数，用于反映系统的车速灵敏度，其具体形式如下公式所示：

51、

52、sc(k)是一个有关车舱温度的软约束，是一个车舱温度与车舱目标温度之差相关的数值函数，车舱温度tc距离车舱目标温度tc，set越远，sc数值越大，惩罚越严重，反之sc数值越小，惩罚越轻；

53、根据前述公式求取g(vveh(k))优化目标时，需要满足以下限制条件：

54、(1)压缩机转速在其硬件约束范围内；

55、(2)鼓风机进气量在其硬件约束范围内；

56、(3)车舱温度在预设区间内；

57、(4)蒸发器压力在预设区间内；

58、约束条件的数学描述式组如下：

59、

60、

61、ωc，min≤ωc(k)≤ωc，max

62、

63、tc，min≤tc(k)≤tc，max

64、pe，min≤pe(k)≤pe，max

65、上述数学描述式组中，fc为状态转移方程，具体形式如下：

66、

67、其中：tc为车舱温度，ta，c，i为车舱送风温度，为鼓风机进气量，tc，s为车舱外壳温度，tc，i为车舱内部设备温度，α1、α2、α3和τ1为模型参数，

68、fe为状态转移方程，具体形式如下：

69、

70、其中：pe为蒸发器压力，为与自身车速vveh正相关的蒸发器进气量，tamb为环境温度，ta，e，o为蒸发器出口空气温度，ta，c，i为车舱送风温度，tc为车舱温度，为鼓风机进气量，ωc为压缩机转速，α4、α5、α6、α7和τ2为模型参数；

71、ωc，min为压缩机转速的最小值，ωc，max为压缩机转速的最大值，为鼓风机进气量的最小值，为鼓风机进气量的最大值，pc，min为车舱温度的最小值，tc，max为车舱温度的最大值，pe，min为蒸发器压力的最小值，pe，max为蒸发器压力的最大值。

72、第二方面，本发明公开了一种热泵空调系统节能控制器，所述控制器按频率接收来自智能网联车辆的车速信息，实现如前所述的热泵空调系统节能控制方法。

73、第三方面，本发明公开了一种电动车，所述电动车的热泵空调系统内含有如前所述热泵空调系统节能控制器。

74、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

75、1.本发明建立了面向节能控制的电动化汽车热泵空调系统模型，该模型通过构建包括：车舱温度、蒸发器压力在内的系统关键状态量的回归方程，不仅描述了热泵空调复杂的动态传热过程，也易于实时计算；并通过与dymola仿真数据对比，使得电动化汽车热泵空调系统模型在极寒环境下的精度得到了验证，为电动化汽车实时优化控制系统的开发与设计提供了基础。

76、2.本发明揭示了热泵空调系统模型的节能机理，建立了热泵空调系统能耗与智能网联信息之间的联系，一是在建模中充分考虑包括：车速在内的外界信息和内部热力学的关系，二是将智能网联车速信息融合到极寒环境下电动化汽车热泵空调系统温度控制器，使在优化求解的过程中，考虑未来车速变化对热泵空调系统制热性能和系统能耗的影响成为可能。

77、3.本发明针对全局路况信息已知的优化问题，以温度跟踪和系统能耗为优化目标，构建了动态规划算法，使得系统在满足温度跟踪条件下能耗最小，定量化评估了热泵空调系统的最大节能潜力。

78、4.本发明面向车载低计算成本实时计算的需求，基于动态规划离线全局最优策略的规律，设计了一个低计算成本的基于规则的在线温度控制器。