模型库
热力学模型库（车辆热管理）
车辆热管理是基于MWORKS.Sysplorer/Modelica构建的商业模型库，涵盖了热管理系统所需的各类组件模型，如换热器、压缩机、水泵、风扇、储液器、冷却液容器、管道、阀门以及温度传感器等。这些模型为构建精细且准确的空调热管理系统仿真提供了强大的支持，确保了在仿真分析过程中的精确性和可靠性。
下面将以实际纯电车热管理工况为例，结合整车模型和车辆热管理模型库可构建复杂整车热管理系统，介绍相关的应用。
案例介绍
在MWORKS.Sysplorer中使用拖拽式建模方式搭建的车辆动力性经济性与热管理联合应用仿真模型如下图所示。该模型旨在模拟-7℃低温环境下纯电动汽车在行驶过程中所面临的多重挑战：既要满足乘员舱的供暖需求，又要确保电池维持适宜的工作温度，还要尽量减少空调能耗。通过仿真验证冬季纯电动车满足制热需求时的采暖制热能耗特点，对比了采用纯PTC制热模式，与热泵加PTC补热模式这两种不同方案下的能耗差异，从而为优化纯电动汽车冬季热管理策略，提升能源利用率和续航里程提供理论依据和仿真数据支撑。
验证场景和验证对象确定模式的工况信息如下：
|
序号 |
模式 |
工况 |
考核指标 |
|
1 |
纯PTC制热模式 |
环境温度-7℃，湿度50%，WLTC工况 |
稳态时乘员舱温度能尽快达到目标温度23℃，电池温度在0℃以上，空调系统运行正常，过程中空调能耗不过高。 |
|
2 |
热泵加PTC补热模式 |
环境温度-7℃，湿度50%，WLTC工况 |
稳态时乘员舱温度能尽快达到目标温度23℃，电池温度在0℃以上，空调系统运行正常，过程中空调能耗不过高。 |
仿真&结果分析
仿真过程如下图所示，启动MWORKS.Sysplorer 2024a，加载相关的模型库TYBase、TAThermalSystem、TAEconomy，加载3.1章节所述的模型，点击【仿真设置】设置好仿真时间、仿真步长或步数、算法，点击仿真，模型自动编译运算并显示仿真结果。
在环境温度设为-7℃的条件下，为了分析纯电动汽车在WLTC工况（即“全球统一轻型车辆测试循环”工况）下的乘员舱及电池制热效果以及空调能耗情况，分别采用纯PTC制热模式和热泵加PTC补热模式进行仿真。
纯PTC制热模式
全程采用纯PTC制热方式而未启用压缩机制热。如图6所示，经过1800s的测试电池剩余电量（SOC）从满电状态降至约93.1%，总耗电量为5.57kW·h。
深入分析这一耗电量，我们发现：
- 电机耗电量为3.63kW·h，主要用于驱动车辆完成WLTC循环工况。
- 空调高低压部件耗电约为1.94kW·h，占据了电池总耗电的34.8%，显示出在寒冷环境中制热功能对能耗的显著影响。
在制热过程中，初期PTC制热功率迅速达到最高值6.5KW，以快速提高乘员舱和电池的温度。大约9分钟后，电芯的最低温度成功提升至2℃以上，此时我们适时退出电池加热模式，以节省能耗。与此同时，乘员舱温度也逐渐升温至设定的舒适温度23℃，此后维持该温度所需的PTC功率稳定在约1716W。
a) 电池SOC b)电机耗电和电池总耗电
c)PTC耗功 d)PTC出口水温
e)电芯温度 f)乘员舱温度
热泵加PTC补热模式
在热泵加PTC补热模式下，我们主要利用电机余热回收进行热泵制热，并在热泵制热效果不足以满足加热需求时，启动PTC补热模式。仿真结果如图7所示，经过一个WLTC循环工况的1800s的测试，电池SOC从满电状态降至约94.2%，电池整包电量约82kW·h，电池总耗电4.69kW·h。
具体耗电分析如下：
- 电机耗电量为3.63kW·h，主要用于驱动车辆完成WLTC循环工况。
- 空调高低压部件（包括热泵和PTC）的耗电量约为1.06kW·h，占电池总耗电的22.6%。与纯PTC制热模式相比，本模式下热管理耗功较小，显示出了更高的节能性。
在仿真过程中，压缩机转速和PTC耗功在起始低温阶段较高，以迅速提升乘员舱和电池的温度。随着乘员舱和电芯温度的升高，PTC耗功逐渐减小，直至退出PTC补热模式。大约运行7分钟后，当电芯最低温度达到2℃以上时，电池制热关闭，仅维持乘员舱的制热需求。同时，乘员舱温度逐渐升高至目标温度23℃。
为了防止车内玻璃起雾，乘员舱全程采用50%新风和50%回风的混合输气方式，这导致了较高的热负荷需求。然而，通过合理利用电机余热回收和热泵制热技术，我们依然实现了较为高效的热管理效果，进一步证明了该模式在提升能源利用率和节能方面的优势。
a)电池SOC b)电机耗电和电池总耗电
c)压缩机转速和耗功 d)PTC使能信号和耗功
e)电芯温度 f)乘员舱温度
从上述两个模式的仿真结果对比来看，在低温环境下，乘员舱和电池制热采用热泵加PTC补热模式相较于纯PTC制热模式更省电。在一个WLTC工况的半小时测试中，热泵加PTC补热模式可以节省约0.88kW·h的电量，这对于缓解纯电动汽车在冬季的续航里程焦虑具有重要意义。
除了节能效果外，两种模式下的加热效果也有所不同。热泵加PTC补热模式在电池和乘员舱的加热效率上优于纯PTC制热模式，能够更快地满足加热需求。这是因为热泵系统能够有效回收并利用电机余热，减少了对PTC制热的依赖，从而提高了整体的加热效率。
需要指出的是，本仿真模型基于理论模型及公开数据开发，并非针对特定车型的实际参数进行模拟。在实际应用中，还需考虑系统管路、高温零部件的散热损失等因素，因此实际效果可能会有所不同。此外，本模型所使用的控制策略较为简单，旨在起到抛砖引玉的作用。工程师们可以根据实际需求，在模型上进行更多的验证和优化工作，以进一步提升纯电动汽车在低温环境下的热管理性能和续航里程。
汽车电子模型库
汽车电子模型库是基于MWORKS.Sysplorer/Modelica构建的商业模型库，涵盖了乘用车常见的负载模型，如雨刮器、大灯、座椅、车窗、除霜器等。模型模型库包括基于机理和基于查表两种颗粒度模型，模型库能够应用于DCDC控制策略虚拟标定、不同工况下的负载能耗分析、车身域模型MIL测试验证、车身域模型故障注入测试等。
案例介绍
结合整车模型和TAElectronic车辆电子模型库，可搭建复杂的整车模型和用电负载，通过控制器的配置、选择不同车型架构和驾驶工况计算不同测试工况下的车辆低压能耗，为整车能耗分析与DC-DC（直流变压器）控制提供数据支撑。
电动汽车电平衡工况
电动汽车电平衡分析目的
电动汽车整车电气系统的电平衡性能是电动汽车安全运行的基础，蓄电池电压过高或过低都会导致整个电池组的性能下降。因此，进行电动汽车整车电平衡工况仿真分析的主要目的包括：
- 评估电动汽车整车电气系统的电平衡性能：通过电动汽车整车电气系统中电池组的充电与放电的仿真，评估电动汽车整车电气系统的电平衡性能，判断蓄电池电压是否平衡，以及整体性能是否符合设计要求；
- 提高电动汽车整体性能和安全性：通过对电动汽车整车电气系统的仿真分析，可以找出存在的问题，并制定相应的解决方案，以提高电动汽车整体性能和安全性。例如，可以通过优化电池管理系统的控制策略、调整电机控制策略等方式来解决蓄电池电压平衡不良的问题，提高电动汽车的性能和安全性。
影响电动汽车电平衡的因素
电动汽车与传统的燃油车在电气系统方面有很大的不同。电动汽车需要一个高效的电池管理系统来控制电池的充电和放电。这个系统需要监测电池的温度、电压、电流等参数，并根据这些参数来控制充电和放电的过程。
电动汽车电气系统如下图所示：
电动汽车电气系统由动力电池、DC-DC、蓄电池以及整车低压电气负载组成：
- 动力电池代替发电机成为整个电气负载的能量来源，除了给高压电气负载提供能量外，同时基于DC-DC和相关的控制策略实现将高压转换为低压，为低压电池充电；
- 电动汽车电气负载种类及其功能与燃油车负载略有变化。
综上所述，影响电动汽车电平衡的因素为：
- DC-DC功率；
- DC-DC控制器的控制策略；
- 动力电池电压；
- 低压蓄电池容量及电压；
- 低压电气负载能耗。
前四项为系统的固定规格配置，最后一项低压电气负载能耗会由于工况的变化而改变，因此，仿真需要确定具体工况中低压电气负载的开启情况。
低压电气负载开启情况
根据电动汽车常用低压电气负载的不同工作特性，将其分为连续用电设备（日间行车灯、组合仪表等）、短时间用电设备（雨刮器、转向灯、洗涤泵等）、长时间用电设备（近光灯、远光灯、空调压缩机等）三种状况，如下表所示：
电动汽车电平衡分析
根据低压电气负载开启情况，同元软控TAElectronic车辆电子模型库将电平衡工况分为以下8种：平常白天、平常夜晚、冬季白天、冬季夜晚、冬季雪夜、夏季白天、夏季夜晚、夏季雨夜。
不同工况下低压电气负载的状态有所不同，其中夏季雨夜为车辆用电负荷最大的工况。
同元软控TAEconomy车辆动力性经济性模型库中包含不同车型架构配置和不同类型的车辆循环工况（如NEDC、CLTC、WLTC、UDC、FTP75、ECE-15、东京城市循环工况），通过与TAElectronic车辆电子模型库联合使用，分析蓄电池SOC（荷电状态）变化，评估DC-DC控制策略的合理性和电池馈电风险。
测试工况
ECE-15夏季雨夜工况为例，开展电动汽车电平衡仿真验证，分析车辆蓄电池SOC的变化率和平均电压。
仿真模型如下图所示：
评价依据
通过分析各工况下蓄电池SOC的变化率和平均电压来评价电平衡结果是否合格，以保证车辆在不同工况下，低压电气系统正常工作。
评价标准如下图所示：
4.3 仿真结果分析
根据仿真结果可得，ECE-15夏季雨夜工况下，蓄电池SOC变化率为-15.7%，蓄电池的平均电压为12.41V，根据评价标准，结果不合格。
a) 蓄电池电压 b) 蓄电池SOC
为了实现电池组中电能的高效转换和分配，满足测试工况中的评价标准，可根据影响电平衡的因素针对DC-DC控制策略进行优化。在控制策略优化的阶段，可通过改进控制算法或控制策略来提高电子系统的性能和效率，以达到系统优化的目的。然而，控制策略的优化可能会导致对电子系统中某些组件的要求发生变化。因此，进行组件选型优化是必要的，可以确保电子系统中的每个组件都能够满足新的控制策略要求，并保持系统的稳定性和可靠性。
DC-DC控制策略优化
DC-DC控制策略原理是监测蓄电池正负极两端的电压，当监测到电压小于某一设定值，即动力电池状态满足放电需求时，则DC-DC控制器控制DC-DC电压转换器工作，由动力电池提供电能，供车辆各用电器用电并为蓄电池充电。
控制策略拓扑图如下所示：
DC-DC控制策略拓扑图
优化结果分析：
根据仿真结果可得，ECE-15夏季雨夜工况下，蓄电池SOC变化率为+3.29%，蓄电池的平均电压为13.01V，电压波动很小，蓄电池以缓流形式充电。根据评价标准，结果合格。
a) 蓄电池电压 b) 蓄电池SOC
此外，我们还可将各系统输入输出数据做成能量流图，根据仿真结果可得：
- 电动汽车ECE-15夏季雨夜工况动力电池耗电量为35.15kwh，低压蓄电池耗电为4.6kwh；
- DC-DC转换效率为94%，可通过优化DC-DC控制器或替换DC-DC型号提高DC-DC转换效率。
电动汽车ECE-15夏季雨夜工况能量流分析
组件选型优化
MWORKS.Sysplorer提供了丰富的工具箱，可满足车辆研发流程中的设计需求。如Model Experiment Tool（模型试验）工具箱，支持对不同型号（表3）系统进行试验设计及仿真分析，如下图所示：
组件型号
