基于大数据的新能源重卡动力匹配方法

刘 栋 文雪峰 雷俊鹏 武甜甜

（陕西重型汽车有限公司汽车工程研究院，陕西 西安 710200）

0 前言

新能源汽车的动力性评价指标与传统内燃机相近，即最高车速、加速时间和最大爬坡度，但是电机的机械特性与传统内燃机有很大不同：电机的外特性有2条曲线即额定曲线与峰值曲线，其中额定曲线及以下部分可以长时间工作，而额定曲线至峰值之间可工作时长逐步减小，直至峰值曲线仅可工作1 min[1][2]；而传统内燃机外特性曲线一般只有1条，曲线及以下均可持续工作[3]。因为外特性差异，电机功率、转矩等关键参数无法直接照搬内燃机。本文以城建渣土细分市场为例，通过采用大数据分析、理论计算等措施，研究新能源动力匹配，形成科学精准的动力参数匹配方法[4]。

由于传统燃油车在城建渣土细分市场已经充分验证，可以认为传统燃油车已较好的满足用户需求，因此通过采集传统燃油车大数据运营参数，同时结合燃油发动机、电机性能差异，制定与传统燃油车相当的电驱动力参数，即可实现基于大数据的电驱动力匹配。

1 功率匹配

汽车功率是指汽车在单位时间内所做的功，功率越大动力性越好，直接决定电机平台选型、整车动力性水平等，在新能源车电驱动力匹配过程中，额定功率、峰值功率参数的确定是非常重要的一步。

图1 电机外特性图

图2 燃油发动机外特性图

选取200辆某区域城建渣土车进行运营工况分析，通过大数据平台提取近3个月市场运行数据，对运营过程中发动机输出功率进行分布统计，如表1所示。从中可见，样本燃油车运营过程最大使用功率300 kW,占比2%，因此电机峰值功率需≥300 kW，才可满足与燃油车相同的功率需求；同时根据其余功率段分布可知，200 kW及以下占比82.7%，即80%的工况功率均小于200 kW，因此额定功率需≥200 kW。

表1 功率分布

2 转速匹配

因不同电驱构型电机转速与变/减速机构匹配方式不同，会导致相同的车速但电机转速不同的情况[5]，因此不宜用电机转速作为匹配项，应采用轮边转速进行分析论证。

通过大数据平台提取近3个月市场运行数据，对运营过程中车速进行分布统计，如表2所示。从中可见，样本燃油车运营过程中最高车速70 km/h，占比3.2%，因此需满足的最高车速为70 km/h,同时根据车速计算公式[6]：

表2 车速分布

计算得出轮边转速340 r/min，及城建渣土轮边转速需≥340 r/min，方可满足细分市场需求。

3 转矩匹配

与功率、车速匹配不同，转矩大数据参数比较离散，且部分大数据点存在突变，数据精度较低，单纯进行分布统计会导致转矩匹配偏差过大，因此需要结合整车运营坡度分析，间接计算出转矩参数。

通过大数据平台提取近3个月市场运行数据，对运营过程中坡度进行分布统计，如表3所示。从中可见，样本燃油车运营过程中最大坡度30%，占比1.8%，其中80%以内占比小于15%坡度，因此峰值驱动转矩满足30%爬坡度，额定驱动转矩需满足15%爬坡度，同时根据爬坡度计算公式[6]：

表3 坡度分布

计算得出轮边额定转矩57 836 Nm，峰值驱动转矩109 755 Nm。

4 持续时间校核

通过上述分析计算，可以初步确定某区域城建渣土车动力参数为：额定功率200 kW，峰值功率300 kW，峰值轮边转速340 r/min，额定驱动转矩58 000 Nm，峰值驱动转矩110 000 Nm(转矩取整)，额定与峰值的边界是按照覆盖工况占比进行划分，并未按照持续时间进行细分，是否会存在峰值功率或转矩持续运行超过1 min需要进一步分析。

通过大数据筛选出持续功率大于250 kW的工作片段，并绘制以时间为X轴、功率值为Y轴的工况图，如图3所示。从中可见，超过300 kW工况持续时间均小于1 min，故300 kW电驱功率满足某区域城建渣土市场需求。

图3 功率片段外特性图

同样，通过大数据筛选出持转矩大于90 000 Nm工作片段，并绘制以时间为X轴、转矩为Y轴的工况图，如图4所示。从中可见，超过110 000 Nm工况持续时间均小于1 min，故110 000 Nm驱动转矩满足某区域城建渣土市场需求。

图4 转矩片段

5 小结

本文以某区域城建渣土市场为例，通过大数据统计当前燃油车运营数据的方法，对新能源车电驱总成关键动力参数进行匹配分析；即通过功率、车速、爬坡度等大数据信息，筛选识别出电驱所对应的额定、峰值参数，同时根据电机峰值持续特性，采用大数据绘制高功率、大转矩工况持续工作片段图，进一步校核是否满足要求，最终确定电驱参数，实现精准动力匹配。