新能源汽车技术在混合动力系统能量分配中的优化

引言：

随着新能源汽车产业的快速发展，混合动力汽车因“燃油经济性+续航可靠性”的双重优势成为过渡阶段的重要选择，而能量分配作为混合动力系统的核心，直接决定车辆能耗、动力性能与电池寿命。传统能量分配策略存在调控精度低、工况适应性差等问题，难以满足当前节能与动力需求。因此，研究新能源汽车技术在混合动力系统能量分配中的优化路径，对提升混合动力汽车综合竞争力、加速新能源汽车普及具有重要意义。

一、混合动力系统能量分配的核心目标与现存问题

1.1 能量分配的核心目标

混合动力系统能量分配需围绕“节能、动力、电池保护”三大核心目标展开。在节能目标上，需通过合理分配发动机与电机的能量输出，减少发动机怠速、高负荷等低效工况运行，降低整车油耗与碳排放；在动力目标上，需根据驾驶员操作（如加速、爬坡）实时调整能量配比，确保电机与发动机协同输出足够动力，避免动力中断或延迟；在电池保护目标上，需控制电池充放电深度与速率，防止过充、过放，延长电池使用寿命，同时维持电池 SOC（ State of Charge，荷电状态）在合理区间，保障系统稳定运行。

1.2 传统能量分配存在的问题

传统混合动力系统能量分配多采用“规则式策略”（如逻辑门限策略），存在三方面突出问题。一是工况适应性差，固定的能量分配阈值（如发动机启动转速、电机助力介入条件）难以适配复杂行驶场景（如城市拥堵、高速巡航、山路行驶），易导致特定工况下能耗偏高或动力不足；二是调控精度低，依赖简单传感器数据（如车速、油门开度）判断工况，无法精准捕捉车辆实时运行状态，能量分配响应滞后；三是系统协同不足，发动机、电机、电池之间缺乏动态协同机制，易出现能量冲突（如发动机发电与电机驱动同时高负荷运行），增加系统损耗，缩短核心部件寿命。

二、新能源汽车技术在混合动力系统能量分配中的优化路径

2.1 电池管理技术：精准控制能量存储与释放

新能源汽车的先进电池管理技术（BMS）为能量分配提供精准数据支撑与控制保障。一方面，BMS 通过实时监测电池 SOC、温度、单体电压等参数，生成电池当前最大充放电功率曲线，为能量分配策略提供“安全边界”，避免超限度能量调度损伤电池；另一方面，BMS 结合行驶工况预测（如基于导航的路况预判），动态调整电池充放电策略，例如在预判下坡路段时提前控制电池充电，回收制动能量；在预判加速路段时提前释放电池能量，辅助发动机输出动力，实现能量的“预判式分配”。

2.2 电机控制技术：提升能量转换与动力协同效率

新能源汽车的高精度电机控制技术可优化能量分配中的动力协同效果。采用矢量控制、直接转矩控制等先进电机控制算法，能精准调节电机输出转矩与转速，实现电机与发动机的无缝动力衔接，避免换挡或动力切换时的能量损耗；同时，电机控制技术可提升能量回收效率，通过调节制动时电机的反拖力矩，将更多制动能量转化为电能存储于电池，减少能量浪费，尤其在城市频繁启停工况下，可使能量回收效率提升 15%-25% ，进一步降低整车能耗。

2.3 智能算法技术：实现动态自适应能量分配

新能源汽车领域的智能算法（如机器学习、模型预测控制）为能量分配提供“自适应优化”能力。基于机器学习的能量分配策略，可通过大量行驶数据训练模型，自主学习不同工况下的最优能量配比，实时调整发动机与电机的能量输出比例，适配复杂多变的行驶场景；模型预测控制算法则可结合未来短时间内的行驶工况（如车速、路况）预测，提前规划能量分配方案，避免“被动式调整”导致的能量浪费，使整车能耗降低 10%-20% ，同时保障动力响应速度。

三、新能源汽车技术优化能量分配的挑战与策略完善

3.1 技术优化面临的核心挑战

当前新能源汽车技术在优化能量分配时存在三方面挑战。一是多技术协同难度大，电池管理、电机控制、智能算法需实时共享数据并同步调整，若系统通信延迟或数据交互不畅，易导致能量分配策略执行偏差；二是复杂工况预测精度不足，智能算法依赖的路况、驾驶习惯等预测数据易受突发因素（如突发拥堵、驾驶员操作变化）影响，导致预测结果与实际工况不符，影响能量分配效果；三是成本与性能平衡难，高精度传感器、先进芯片等核心部件成本较高，若过度追求技术性能，会推高整车售价，影响市场接受度。

3.2 策略完善建议

针对上述挑战，需从协同机制、预测能力、成本优化三方面完善策略。首先，构建“多系统协同控制平台”，采用高速 CAN/LIN 总线或以太网技术，实现电池、电机、算法系统的数据实时交互，建立统一控制逻辑，避免技术间协同断层；其次，提升工况预测精度，融合导航数据、车联网（V2X）数据与实时传感器数据，构建多源数据融合的预测模型，减少突发因素对预测结果的影响；最后，优化成本结构，采用“核心部件高端化+辅助部件国产化”的配置方案，在保障关键技术性能的同时降低成本，同时通过规模化生产进一步摊薄技术应用成本，提升产品性价比。

结论：

本文通过分析混合动力系统能量分配的目标与问题、新能源汽车技术的优化路径及实践挑战，明确了技术驱动下能量分配优化的核心逻辑。研究表明，电池管理、电机控制、智能算法等新能源汽车技术，可有效解决传统能量分配的工况适配差、精度低等问题，提升混合动力系统的节能性与动力性，但技术协同、预测精度与成本控制仍是关键障碍。通过构建协同平台、提升预测能力、优化成本结构，可进一步释放新能源汽车技术的优化价值。未来，随着新能源汽车技术的持续迭代，混合动力系统能量分配将向“更智能、更高效、更经济”方向发展，为混合动力汽车性能升级提供核心支撑，助力新能源汽车产业实现高质量发展。

参考文献：

[1]李雄.自动化技术在新能源汽车动力系统能量管理中的应用[J].汽车测试报告,2023,(14):43-45.

[2]范志鹏.新能源汽车的一种能量管理策略研究[D].湖北民族大学,2022.000106.