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宝马7系仪表上绿色电瓶标记efficientdynamics什么意思

Efficientdynamics(高效动力)这个系统可以在您驾驶过程中油耗更低,动力更强,节能环保。宝马Vision EfficientDynamics是一款插电式涡轮增压柴油混合动力概念车。

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Efficient Dynamics电池组采用了小体积设计,全重仅为84.82kg,而且由于电池组较小所以完全充满这组仅重的电池组也仅需2.5小时。另外在采用电力驱动时新车的前格栅会变为蓝色,而且前发动机的散热孔会主动关闭,用来减小风阻系数。

Efficient Dynamics采用四轮驱动,两台电动机分别用来驱动前/后车轮。新车百公里加速时间4.8秒,极速被限制在250km/h。重要的是,在实现这样的性能表现同时,其油耗仅为3.76L,每公里二氧化碳排放量为99g。

扩展资料:

这款2+2概念跑车的是一台3缸1.5L涡轮增压柴油发动机,另有一套电力驱动系统。整车的混动动力单元总计输出356马力最大功率和800N·m的峰值扭矩。

在车身中间从前到后纵向排列了98个锂聚合物电池,每个电量为30安培时,能以3.7伏的电压输出600安培的电流。在需要额外动力的情况下,如超车时,每个电池的输出电流可以猛增到1200安培。

电池组的总重量约为86公斤。车载电脑能使电池保持最佳的工作状态,即在车辆行驶时放电量永远不超过放电总容量(10.6千瓦/时)的80%。

Vision的充电可通过插入式接口进行。使用220伏16安培的电源,完全充电需用2.5小时,使用380伏21安培电源仅需44分钟。在全电动模式下,这款概念车可行驶50公里。在柴油机和25升的油箱的帮助下,续航里程可达690公里。

参考资料来源:百度百科-宝马EfficientDynamics

200人试用,宝马又一次用行动领先奔驰和奥迪了

吉利最近与美国Momentum Dynamics公司合作研发汽车无线充电,注意此无线充电,不是车内给手机的无线充电,而是为电动车提供的无线充电。

我想你肯定也有诧异:对吼,手机无线充都铺天盖地了,为何电动车到现在还没有?

其实早就有了

作为新能源界的大头,特斯拉早在2016年就给自家的Model S推出一套专属无线充电系统,该充电设备被设计成类似扫地机器人的模样,16kg自重似乎带走很方便,不过特斯拉往后并没有推开市场,原因是充电速度实在远不及自家的充电桩。

奥迪在2017年巴塞罗那的全球品牌峰会上推出全新A8,同时也带来插电混动版的A8,而自家研发已久的无线充电技术也应用到上面,充电功率能达3.6kW,同样充电功率也比较小,比自家提供的7.2kW充电器少了一半,不过A8不是一个走量的车型,所以带无线充电的插电混动版A8 e-tron quattro并没有推开市场,奥迪后面也没有该技术发展的消息了。

奔驰2019年也推出首个无线充电系统,只是新技术还在初级阶段。在这一领域,最早应该当属我们国内的比亚迪,2005年就申请了非接触感应式充电器专利,2014年就卖给美国犹他大学一台装配有WAVE无线充电垫的巴士。

其他还有:

2012年,沃尔沃利用道路电缆进行无线充电,但时速必须超过60km/h;

2014年,日本启用了魔方电动车和无线充电式混合动力巴士;

2015年,中兴开发出无线供电系统;

2019年,绿驰汽车与有感科技就无线充电达成合作,绿驰M500将搭载无线充电技术。

虽然各位都研发许久,但以上并没有任何一家成功在乘用车落地,而宝马或许是第一个“落地”企业。

宝马的无线充电技术在近几年的大型车展宣传已久,去年终于在美国加州开始试用,为200名拥有封闭车库的车主提供了宝马530e iPerformance的插混车型,这些车型都配上无线充电模块。

宝马对充电要求还很高,特别是停车时车载模块和充电模块的停车误差要求,纵向偏离不得高于7cm,横向偏离不得高于14cm,也就意味着你有超高的停车技术,不然还不一定能充到电。

这套无线充电的转化率能有85%,给宝马530e iPerformance三个小时就可以把电充满,虽然200位车主规模不算大,但总算看到乘用车无线充电初步落地了。

为何汽车无线充电发展这么缓慢?

一项技术的发展需要有规则来圈定,就像是手机充电口在没有规则圈定前,不同规格的充电口多到数不过来,经过这么多年的规划协调,目前市面上的手机充电接口也才相对统一,主流的充电口就是安卓Micro-USB、TYPE-C和苹果Lightning这三种。

而汽车无线充电也一样,2014年SAE(美国机动车工程师学会)已经针对电动车无线充电出台标准J2954,而国际标准组织IEC也针对地面端无线充电制定标准IEC 61980。

当然还有像中兴、华为、高通等等这类技术性企业加入制定标准,也有机会成为无线充电领域标准的制定者,也就是说太多规则无法统一,导致无线充电技术后期管理工作根本无法展开,所以才搁置了一段时间。

其中有一家走在无线充电行业最前沿的企业,它叫WiTricity,去年与高通Halo一直在争夺无线充电标准,WiTricity索性直接收购高通Halo来争取最大的制定权。所以谁争夺到了,未来自家无线充电的业务发展肯定是利好的,总的来说,实际制约汽车无线充电最大的不是技术瓶颈,而是规则以及企业之间的利益竞争。

对电动车来说,无线充电有什么优势?

优势一:占地面积小,公安部此前已经统计出目前车桩比例为3:1,而从目前电动车使用的情况来看,车和桩的最佳匹配比例应该是2:1或是2.5:1。

汽车无线充电跟手机一样,只是一套利用磁感应原理,利用两组线圈之间的磁场耦合就能把能量从发射端到接收端的传输,说了这个复杂的原理只是想告诉大家,它的体积和占用面积比传统的充电桩要小很多,意味一个充电站,可以布局相比传统充电桩更多的充电设备,解决了车和桩最佳匹配问题,消费者充电也更方便。

而且无线充电可采取分散布局的安装方式,可以减少电网的压力,也无需让电动车去固定的场所充电,自由度更高。

优势二:安全性更高,相比我们去操作使用有线充电桩,无线充电无接触的操作来说显然更安全。而本身无线充电的工作原理来说,隔空输送电能显然相比有线充电来说,漏电情况减少许多,特别是在雨天天气。

优势三:后期维护成本低,铺设无线充电设备,目前也只在地面铺设无线充电底座,安装方便,维护地方也只是表面的材料保护,不用像充电桩一般要考虑更耐用、成本高的原材料以及防晒防破坏设施搭建。

面临的挑战,不比优势少

一是跟手机无线充电一样,汽车无线充电速度要挑战有线充电的功率,那目前还很鸡肋。比如宝马加州这次试点,无线设备充电功率仅有3.2kW,还不到普通家庭慢充的一半,当然对于宝马PHEV车型来说,够用了,但对于纯电动车来说,真还不如自己去找个充电桩方便,技术局限性还是太高。

二是汽车无线充电本身成本比较高,电王快充的总经理蒋中为称“我们有技术储备,现在的技术难度并不算难,但是无线充电产品的成本太高,我们不做”。

跟他相同的看法其实不在少数,一套普通的无线充电价值好几万,相比现有的充电桩昂贵不少,而且加装无线充电的电动车,无疑加大用户购车成本,在需求量不大的现在,的确少有充电公司和车企愿意大面积投资。

三是停车误差考验停车人的技术,目前无线充电技术还在依赖一个最精准的重合式操作,地面系统才能跟汽车车载无线充电通路实现充电,但这种高精度的控车,我想或许不该是人为去控制,还是需依靠汽车的智能化配置。

说到底,技术瓶颈还很高,可以认为目前汽车无线充电相对成熟的标志,应该离不开高充电功率、充电效率以及充电停车便利性。

所以有办法了吗?

解决这一问题的,还得说说开头提到的吉利,吉利与美国的Momentum Dynamics公司联合研发了无线充电为大功率设备,虽未公布具体功率,但业内人士称超过普通慢充绰绰有余,甚至未来接近快充的标准也是正常,难度只是安全性和成本的再考量,而充电效率方面,前面提到的宝马都能到85%,相信吉利这套也应该不会让人失望。

而停车便利性,目前现有泊车技术已经可以支撑,但泊车精度上需要再升级。吉利CEVT这套最新款传感器的自动泊车系统,与Momentum Dynamics提供的充电垫可以实现实时精确校准,精度看起来没问题,因为原理相当于我们家里的扫地机器人,没电的时候自己会跑去相应的充电设备充电,吉利这套自动泊车原理相同,可以说初步解决了这两个痛点。

至于成本,我想用户未来也无需担心,这也是车企该去衡量和权衡的事情,我认为高于传统充电桩的用电成本,相比用户可以享受到更便利的充电服务,只要不是特别过分,也能让人接受。

写在最后

很多人都认为电动车不可能追上燃油车,也有人认为电动车的充电速度跟上燃油车,就能追上燃油车加油速度。能完成改变的,未来肯定是移动式充电(边走边充,无线充电公路)的全面使用,而它最需要的是现在无线充电汽车的成熟。

但可预见的挑战实在太多,换句话说,标准化、规模化、商业化还有一段距离,要把有线充电取而代之,这段路还要走很久。

本文来源于汽车之家车家号作者,不代表汽车之家的观点立场。

simulink中的battery充放电时,soc应该怎么变化

1、概述

  如果进行电池SOC的建模,常常会用到Simulink中的Battery模块,本期基于Matlab中的help文件,会大家概述Battery模块的用法。Simulink中的Battery模块如下图所示:

在这里插入图片描述

  双击Battery模块会出现参数设置的界面:

在这里插入图片描述

  如果为Battery charge capacity参数选择Infinite,则模块将电池建模为串联电阻器和恒压源。如果您为Battery charge capacity参数选择Finite,则模块将电池建模为串联电阻器和与充电相关的电压源。在有限情况下,电压是电荷的函数,具有以下关系:

在这里插入图片描述

  式中,SOC(荷电状态)是当前充电与额定电池容量的比率。V0是电池在空载时充满电时的电压,由额定电压Vnom参数定义。β是一个常数。

2、电池衰退模型

  对于具有有限电池充电容量的电池型号,可以根据放电循环的次数对电池性能退化进行建模。这种劣化称为电池衰退。

在这里插入图片描述

  式中,λAH是电池标称容量的乘数。λR0是电池串联电阻的乘数。λV1是电压V1的乘数。N是完成的放电循环次数。N0是模拟开始前完成的完整放电循环次数。AH是以安培小时为单位的额定电池容量。i(t)是瞬时电池输出电流。H(i(t))是瞬时电池输出电流的Heaviside函数。 如果参数为负,则此函数返回0,如果参数为正,则返回1。

3、热效应建模

在这里插入图片描述

  式中,T是电池温度。T1是标称测量温度。λV是V0的参数温度相关系数。β的计算方法与 Battery Model 相同,

  内部串联电阻、自放电电阻和任何电荷动态电阻也是温度的函数:

在这里插入图片描述

  式中,λR是参数温度相关系数。

4、电池动力学模型

  可以使用Charge dynamics参数对电池充电动态进行建模:

在这里插入图片描述

  No dynamics——等效电路不包含并联RC部分。电池的端电压和内部充电电压之间没有延迟。

  One time-constant dynamics——等效电路包含一个并联RC部分。使用第一个时间常数参数指定时间常数。

  Two time-constant dynamics——等效电路包含两个并联的RC部分。使用第一个时间常数和第二个时间常数参数指定时间常数。

  Three time-constant dynamics——等效电路包含三个并联的RC部分。使用第一个时间常数、第二个时间常数和第三个时间常数参数指定时间常数。

  Four time-constant dynamics——等效电路包含四个并联的RC部分。使用第一个时间常数、第二个时间常数、第三个时间常数和第四个时间常数参数指定时间常数。

  Five time-constant dynamics——等效电路包含五个并联的RC部分。使用第一个时间常数、第二个时间常数、第三个时间常数、第四个时间常数和第五个时间常数参数指定时间常数。

  下图为Two time-constant dynamics模型图:

在这里插入图片描述

  RRC1和RRC2是并联的RC电阻。分别使用第一极化电阻(First polarization resistance)和第二极化电阻(Second polarization resistance)参数指定这些值。

  CRC1和CRC2是并联的RC电容。时间常数τ使用关系式C=τ/R将R和C值关联起来。分别使用第一个时间常数(First time constant)和第二个时间常数(Second time constant)参数为每个部分指定τ。

  R0是串联电阻。使用内阻(Internal resistance)参数指定该值。

5、绘制电压-电荷特性

  快速绘图功能可让您可视化电池模型参数值的电压-充电特性。要绘制特性图,请右键单击模型中的Battery模块,然后从上下文菜单中选择Electrical Basic 特性。软件根据模块参数值自动计算一组偏置条件,并打开一个图形窗口,其中包含模块的空载电压与荷电状态(SOC)的关系图。

在这里插入图片描述

6、参数设置

  Nominal voltage, Vnom

  电池充满电时的空载电压。

  Internal resistance

  电池内阻

  Battery charge capacity

  选择用于建模电池充电容量的选项之一:

  Infinite——电池电压与从电池汲取的电量无关。

  Finite——电池电压随着电量的减少而降低。

  Ampere-hour rating

  以安培小时为单位的最大(标称)电池电量。

  Voltage V1 when charge is AH1

  充电电平为AH1时的电池基波输出电压,由Charge AH1 when empty电压为V1参数指定。

  该参数必须小于标称电压Vnom。

  Charge AH1 when no-load voltage is V1

  充电为AH1参数时Voltage V1指定的空载输出电压对应的电池充电电平。

7、仿真

  以12V的铅酸电池模型为例,搭建的电池充放电模型如下图所示:

在这里插入图片描述

  其中,SOC Calculation表示安时积分法。仿真结果如下图所示:

在这里插入图片描述

  由此可知,Battery模型能很好的反应SOC的变化关系。

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