摘要：針對(duì)純電動(dòng)公交車(chē)在交叉口區(qū)域的高能耗問(wèn)題，本研究設(shè)計(jì)了純電動(dòng)公交車(chē)通行交叉口區(qū)域的節(jié)能駕駛策略。根據(jù)公交車(chē)通行交叉口區(qū)域的駕駛行為將交叉口場(chǎng)景劃分為4類(lèi)，并根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系劃分信號(hào)燈剩余時(shí)長(zhǎng)區(qū)間，將其分為6種情況，綜合考慮交叉口上游路段和下游路段設(shè)計(jì)節(jié)能駕駛策略。結(jié)合基于純電動(dòng)公交車(chē)能耗特征的單位里程能耗模型和純電動(dòng)公交車(chē)勻速、加速以及減速策略，在Matlab中開(kāi)展仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提出的節(jié)能駕駛策略，結(jié)果表明提出的節(jié)能駕駛策略至少可以降低8%以上的能耗。對(duì)劃分的6種情況而言，到達(dá)調(diào)整段時(shí)信號(hào)燈為綠燈的駕駛策略可降低8.7%~42.63%的能耗，到達(dá)調(diào)整段時(shí)信號(hào)燈為紅燈的駕駛策略可降低9.85%~51.65%的能耗。

　　關(guān)鍵字：交通工程;節(jié)能駕駛策略;仿真實(shí)驗(yàn);純電動(dòng)公交車(chē);交叉口

　　城市公共交通作為城市客運(yùn)系統(tǒng)的主體，在提倡綠色環(huán)保城市的理念下快速發(fā)展，純電動(dòng)公交車(chē)因其低噪聲、無(wú)污染逐步成為大中城市的首選車(chē)型。但其續(xù)駛里程有限，提高其能源利用率成為該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。由于純電動(dòng)公交車(chē)的能耗規(guī)律和節(jié)能工況等與傳統(tǒng)公交車(chē)有差異，傳統(tǒng)的節(jié)能技術(shù)不能完全適用，因此，純電動(dòng)公交車(chē)的節(jié)能駕駛研究要區(qū)別于燃油車(chē)的研究。

　　電動(dòng)論文范例：電動(dòng)汽車(chē)無(wú)線充電的啟動(dòng)階段控制策略

　　節(jié)能駕駛技術(shù)在減少能耗方面的可行性已被驗(yàn)證[1-2]。以V2V、V2I通信為基礎(chǔ)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)有效實(shí)現(xiàn)了車(chē)-車(chē)、車(chē)-路之間的信息交互，行駛車(chē)輛能獲得更多實(shí)時(shí)交通信息[3-4]。研究表明，信號(hào)燈增大了車(chē)輛延誤和能耗[5];在交叉口，如果駕駛員能事先獲取信號(hào)燈信息并采取相應(yīng)的駕駛策略，可減少5%~30%的能耗[6-8]。同時(shí)，Unal等[9]的研究表明車(chē)輛在交叉口遇到紅燈停車(chē)后再起步通過(guò)比不停車(chē)通過(guò)交叉口的能耗高得多。

　　因此，對(duì)純電動(dòng)公交車(chē)而言，利用車(chē)路協(xié)同實(shí)時(shí)獲取交叉口信號(hào)燈信息，實(shí)現(xiàn)交叉口的節(jié)能駕駛，對(duì)節(jié)省純電動(dòng)公交車(chē)電能，延長(zhǎng)續(xù)駛里程具有重要意義。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)電動(dòng)汽車(chē)各行駛階段的駕駛策略進(jìn)行研究。李禮夫等[10]提出了基于加速特征參數(shù)β的加速曲線，得到了純電動(dòng)公交車(chē)在加速過(guò)程的最低單位里程能耗;Zhang等[11]提出一種純電動(dòng)公交車(chē)勻速和加速駕駛策略，通過(guò)在AVLCruise設(shè)置巡航控制任務(wù)確定能耗較低的速度區(qū)間，并用加速度特征參數(shù)β表征加速過(guò)程，確定加速過(guò)程的節(jié)能駕駛策略;李升波等[12]設(shè)計(jì)了一種電動(dòng)汽車(chē)在交叉口的節(jié)能駕駛方法，通過(guò)確定勻速段的速度、加速段的末速度和減速段的初速度建立節(jié)能優(yōu)化模型。

　　同時(shí)，基于車(chē)路協(xié)同的電動(dòng)汽車(chē)節(jié)能駕駛研究逐漸得到重視。張智明等[13]基于車(chē)路協(xié)同分析了純電動(dòng)公交車(chē)在站點(diǎn)間的行駛工況，結(jié)合信號(hào)燈和站點(diǎn)距離信息，利用Advisor和遺傳算法的聯(lián)合仿真，獲得最優(yōu)行駛工況，與優(yōu)化前相比，能耗降低29.4%。Miyatake等[14-15]提出了一種電動(dòng)汽車(chē)節(jié)能駕駛技術(shù)，確定電動(dòng)汽車(chē)在固定起點(diǎn)和終點(diǎn)、運(yùn)行時(shí)間和道路條件下的最優(yōu)速度分布，使總能耗達(dá)到最小，實(shí)車(chē)試驗(yàn)表明該方法可有效節(jié)能。此外，車(chē)路協(xié)同環(huán)境下電動(dòng)汽車(chē)的節(jié)能駕駛研究主要集中于交叉口區(qū)域，通過(guò)信號(hào)燈信息確定車(chē)輛通行交叉口區(qū)域的駕駛策略。

　　靳秋思等[16]基于交叉口信號(hào)燈相位和配時(shí)信息，定量分析了交叉口區(qū)域內(nèi)的駕駛行為特征，采用運(yùn)動(dòng)學(xué)知識(shí)將交叉口場(chǎng)景分為6種工況，針對(duì)這6種工況分別設(shè)計(jì)了生態(tài)駕駛策略模型和車(chē)輛軌跡優(yōu)化算法。Barth等[17-19]利用信號(hào)燈信息和當(dāng)前車(chē)輛位置計(jì)算出交叉口允許車(chē)輛通行的時(shí)間段和車(chē)輛能順利通過(guò)交叉口的目標(biāo)車(chē)速區(qū)間，通過(guò)比較當(dāng)前車(chē)速和目標(biāo)車(chē)速區(qū)間確定駕駛策略。程前等[20]在交叉口場(chǎng)景中研究了純電動(dòng)汽車(chē)的節(jié)能、安全和舒適性問(wèn)題，并建立了數(shù)學(xué)模型;通過(guò)使用NSGA-Ⅱ算法來(lái)優(yōu)化車(chē)速、加速度和總加權(quán)加速度，提出交叉路口下純電動(dòng)汽車(chē)的最優(yōu)駕駛策略。

　　Yu等[21]分析了純電動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)(PE-ICV)在交叉口的駕駛特性，并建立了動(dòng)力學(xué)模型，計(jì)算車(chē)速與能耗的關(guān)系，基于制動(dòng)能量反饋和實(shí)時(shí)交叉口信息，優(yōu)化了PE-ICV在不同車(chē)速和環(huán)境下的行駛策略。Zhang等[22]基于車(chē)路協(xié)同研究了交叉口電動(dòng)汽車(chē)生態(tài)駕駛策略，通過(guò)底盤(pán)測(cè)功機(jī)試驗(yàn)建立了不同運(yùn)行模式的微觀能耗模型，并基于駕駛行為分析建立了結(jié)合當(dāng)前車(chē)輛位置信息和信號(hào)燈信息的生態(tài)駕駛速度模型。Qi等[23]設(shè)計(jì)了基于MPC和HMI的節(jié)能進(jìn)出場(chǎng)系統(tǒng)和電動(dòng)汽車(chē)能耗估算模型，利用對(duì)比試驗(yàn)研究不同場(chǎng)景、不同信號(hào)燈剩余時(shí)間、不同運(yùn)行速度下車(chē)輛通行交叉口的速度曲線和能耗。

　　朱波等[24]提出一種基于道路信息的電動(dòng)汽車(chē)駕駛方法，通過(guò)采集自車(chē)和信號(hào)燈狀態(tài)信息，指導(dǎo)駕駛員進(jìn)行節(jié)能駕駛。綜上，國(guó)內(nèi)外關(guān)于電動(dòng)汽車(chē)的節(jié)能駕駛研究比較豐富，但仍存在以下問(wèn)題：多數(shù)電動(dòng)汽車(chē)的節(jié)能駕駛研究集中于分析加速過(guò)程對(duì)能耗的影響，缺乏減速過(guò)程的分析;對(duì)車(chē)輛通行交叉口的場(chǎng)景分類(lèi)不全，針對(duì)細(xì)化信號(hào)燈剩余時(shí)長(zhǎng)的研究仍有不足;部分研究只集中于交叉口上游的節(jié)能駕駛研究，忽略了交叉口下游的速度策略研究;針對(duì)純電動(dòng)公交車(chē)的節(jié)能駕駛研究比較缺乏。

　　本文在借鑒國(guó)內(nèi)外節(jié)能駕駛研究的基礎(chǔ)上，以降低純電動(dòng)公交車(chē)通行交叉口的單位里程能耗為目標(biāo)，提出一種基于不同信號(hào)燈剩余時(shí)長(zhǎng)的節(jié)能駕駛策略。本文其余部分安排如下:第一節(jié)介紹了分析方法，構(gòu)建了純電動(dòng)公交車(chē)能耗模型;提出了純電動(dòng)公交車(chē)勻速、加速和減速的駕駛策略。第二節(jié)根據(jù)通行交叉口的不同駕駛行為對(duì)交叉口場(chǎng)景進(jìn)行分類(lèi)，將信號(hào)燈剩余時(shí)長(zhǎng)分為6種情況，設(shè)計(jì)節(jié)能駕駛策略，并在Matlab中仿真驗(yàn)證。第三節(jié)是討論。第四節(jié)給出了本研究的結(jié)論。

　　為使研究對(duì)象更加明確，特作出以下假設(shè)：①在交叉口區(qū)域的車(chē)路協(xié)同環(huán)境中設(shè)計(jì)純電動(dòng)公交車(chē)的節(jié)能駕駛策略，車(chē)輛可與路測(cè)設(shè)施實(shí)時(shí)通信;②僅研究單一交叉口;③研究對(duì)象為單個(gè)公交車(chē)，不考慮交叉口排隊(duì)現(xiàn)象;④公交車(chē)行駛在公交專(zhuān)用車(chē)道上，不考慮其他因素的干擾;⑤僅考慮直行通過(guò)路口。

　　交叉口路段劃分為更加高效地提出節(jié)能駕駛策略，將交叉口區(qū)域劃分為以交叉口為原點(diǎn)的上游段、路口和下游段。上游段指上個(gè)交叉口到該交叉口停止線之間的路段，包括定速段、調(diào)整段;路口指兩個(gè)交叉口停止線之間的距離，避免信號(hào)燈相位結(jié)束時(shí)公交車(chē)正處于路口位置并提高節(jié)能駕駛策略的利用率。本研究的主要目的是在車(chē)路協(xié)同環(huán)境下設(shè)計(jì)純電動(dòng)公交車(chē)通行交叉口區(qū)域的節(jié)能駕駛策略。針對(duì)以往交叉口區(qū)域的節(jié)能駕駛研究中未對(duì)交叉口場(chǎng)景進(jìn)行劃分或劃分場(chǎng)景不全，而且對(duì)實(shí)際駕駛中經(jīng)常出現(xiàn)的綠燈剩余時(shí)間短和紅燈剩余時(shí)間長(zhǎng)的駕駛策略研究較少。本研究根據(jù)公交車(chē)通行交叉口區(qū)域的駕駛行為將交叉口場(chǎng)景劃分為4類(lèi)，并根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系將信號(hào)燈剩余時(shí)長(zhǎng)分為6種情況。

　　同時(shí)，針對(duì)已有的節(jié)能駕駛研究集中在上游段的接近速度，忽略下游段的駛出速度，本研究所設(shè)計(jì)的節(jié)能駕駛策略包含公交車(chē)在下游段恢復(fù)Veco的駕駛策略，使所提出的節(jié)能駕駛策略更加完整。針對(duì)之前學(xué)者對(duì)電動(dòng)汽車(chē)的節(jié)能駕駛研究集中于加速和勻速過(guò)程，忽略了有能量回收的減速過(guò)程，本研究基于恒減速模型，研究了減速度d值與能耗的關(guān)系，結(jié)果表明隨著d值的增加，能耗逐漸增大。該方法可用于任意純電動(dòng)公交車(chē)需要減速的場(chǎng)景中，即在行駛時(shí)間和減速距離一定的情況下可計(jì)算出能夠回收較多能量的d值，減小純電動(dòng)公交車(chē)的能耗。

　　4結(jié)論

　　本研究基于車(chē)輛動(dòng)力學(xué)和純電動(dòng)公交車(chē)的能耗特征構(gòu)建了純電動(dòng)公交車(chē)的單位里程能耗模型，并基于巡航仿真試驗(yàn)，確定勻速段的節(jié)能駕駛速度Veco;基于加速特征參數(shù)β設(shè)計(jì)加速策略;基于恒減速模型設(shè)計(jì)減速策略。然后根據(jù)6種信號(hào)燈剩余時(shí)長(zhǎng)，設(shè)計(jì)相應(yīng)的節(jié)能駕駛策略;最后在Matlab中設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所提出的節(jié)能駕駛策略可有效降低純電動(dòng)公交車(chē)通行交叉口區(qū)域的能耗。

　　其中，到達(dá)調(diào)整段時(shí)信號(hào)燈為綠燈的駕駛策略可以降低8.7%~42.63%的能耗，到達(dá)調(diào)整段時(shí)信號(hào)燈為紅燈的駕駛策略可以降低9.85%~51.65%的能耗。本研究只針對(duì)單個(gè)公交車(chē)通行單個(gè)交叉口的情形，沒(méi)有考慮車(chē)輛跟馳和全局最優(yōu)，同時(shí)公交車(chē)處于復(fù)雜的交通環(huán)境中，車(chē)輛排隊(duì)或其他因素的干擾使公交車(chē)很難按照節(jié)能駕駛策略行駛。因此結(jié)合公交車(chē)實(shí)際所處的交通環(huán)境，實(shí)時(shí)調(diào)整節(jié)能駕駛策略并考慮全局能耗最優(yōu)是未來(lái)研究工作的重點(diǎn)。

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　　作者：袁偉1，王虹霞2，張雅麗1，葛振振1，付銳1，王暢1，曹龍1