麦格纳下一代插电式混合动力汽车（PHEV）解决方案
文章摘要
本文讨论了下一代插电混合动力车（PHEV）的技术趋势，强调了通过软件和先进控制策略来减少CO2排放的重要性。文章指出，改善充电基础设施和利用云计算是推动PHEV发展的关键因素。连接服务提供的信息，如天气、交通和燃料价格，对减少排放至关重要。随着驾驶员的数字化思维日益增强，对使用数字工具的接受度提高，个人减少温室气体排放的意识也在增长。
为了满足新要求，PHEV动力总成需要追求全生命周期效率，同时不牺牲驾驶乐趣。文章提出，通过系统化的开发和产品方法，从设计功能价值开始，可以满足未来PHEV驾驶员的期望。麦格纳的EtelligentEco演示车展示了通过智能充电策略和先进动力总成控制实现显著的燃油消耗降低。文章总结认为，通过实施所有可用的技术和策略，PHEV在实际运行中减少CO2排放的潜力巨大。
正文
本文主要探讨了下一代的技术趋势，以及如何通过软件和先进的控制策略来缩小与所建议的CO2减排之间的差距。
充电基础设施的改善：充电基础设施的改善是推动PHEV技术发展的关键因素之一。云计算可以将数据处理从车辆转移到云端，从而最大限度地减少车载计算资源，并为汽车提供相关的基础设施数据。
连接服务的作用：连接服务将在减少CO2排放方面发挥关键作用。越来越多的信息，如天气、交通、燃料价格等，都是由这些服务提供的。甚至有关提供“绿色”电力的充电站的信息也可能成为一种选择。
驾驶员的数字化思维：越来越多的人习惯于使用数字工具，特别是他们的智能手机，并经常在车内外使用。因此，技术工具和利用数字服务的意愿确实存在。此外，越来越多的人认识到作为个人驾驶员减少温室气体排放的必要性。
总结内容：为了满足上述新要求，PHEV动力总成不仅需要追求最佳的全生命周期效率，而且还需要减少整个生命周期的排放。同时，效率不应以牺牲驾驶乐趣为代价。
PHEV（插电混合动力车）对于某些使用情况来说是一个明智的解决方案。它们在通勤时可以实现全电驱动，并具有长途行驶的能力。然而，PHEV经常因未能实现WLTP认证循环所暗示的CO2减排而受到批评。本文提出了可以缩小这一差距的解决方案，其中大部分通过软件和先进的控制策略实现。下一代PHEV的机遇
将PHEV技术推向下一个层次的杠杆是什么？首先显而易见的是，充电基础设施必须改善，而且正在改善。另一个杠杆是云计算。一方面，需要将数据处理从车辆转移到云端，以最小化车载计算资源。与此同时，它在为汽车提供相关基础设施数据方面发挥了作用。连接的服务将在减少CO2排放中发挥关键作用。越来越多的天气、交通、燃料价格等信息由这些服务提供。甚至提供首选“绿色”电力的充电点信息似乎也是一个选项。另一个机会是许多汽车驾驶员日益增长的数字化思维。越来越多的人习惯于使用数字工具，尤其是他们的智能手机，并在车内外定期使用它们。因此，技术工具和利用数字服务的意愿确实存在。此外，个体驾驶员意识到有必要减少温室气体排放正在增强，如图1所示。
图1：下一代PHEV的新机遇
这些机遇伴随着对PHEV动力总成的新要求。对于最佳效率的要求不仅涉及到罐至轮的排放，还包括降低整个生命周期的排放。另一方面，效率不应该损害驾驶乐趣，相反：先进的PHEV技术可以实现新的动力学和安全水平，同时通过智能服务提高便利性。PHEV驾驶员在行驶过程中不应该担心何时、何地和何时填加燃料或充电。系统化的开发和产品方法利用这些机遇需要一个从顶层开始的开发方法：从为客户设计功能价值开始。这个功能级别不仅包括车辆本身，还包括信息和服务基础设施。接下来是从连接性水平开始，到车辆系统级别的消费者界面。然后，从动力总成级别到产品级别，最终到一个高效结合标准化和功能可扩展性的构建块系统，图2。这种需求分解的方式有多种可能性。
图2：从连接性到构建块，产品功能从顶层向下发展
这种方法符合不断增长的客户期望。未来的PHEV驾驶员期望快速充电机会，以及能够帮助找到充电点的功能，以最大程度地提高电动驾驶的比例。目前，PHEV是唯一可以使用两种不同能源载体的技术。这使得它非常灵活，但需要驾驶员辅助技术尽可能无缝地支持。理想情况下，“环保”路线规划将主要自动引导驾驶员。另一个客户期望是“更长的电动行驶里程” - 实际上，许多汽车制造商目前正在将电动行驶里程增加到约100公里甚至更长。这使得在日常行驶中将电动驾驶模式作为标准成为可能。对于动力总成来说，这导致了角色的颠倒：电动驱动变得主导，发动机成为长途的助手。强烈的“电动汽车感觉”将主导驾驶体验。最后但同样重要的是，技术方法不得影响效率。电动驾驶中的能耗必须与纯电动汽车相当；PHEV在混合驾驶中的燃油消耗应与HEV处于同一水平。
图3：满足未来PHEV要求的EtelligentReach演示车
麦格纳建造了一辆演示车，图3所示，满足这些要求；麦格纳“EtelligentEco”在今年的瑞典冬季测试中展示。这款前驱车配备了麦格纳DHD Eco专用混合动力传动，有四档，电动启动，两档电动驾驶，以及一台120 kW的电动机，可以实现无损耗的全电动驾驶。驾驶策略 - 减少CO2的关键
减少CO2排放的关键之一是软件控制策略。实现《巴黎协定》的目标要求减少现实生活中的排放量，而不仅仅是WLTC值。这包括电力的CO2足迹。
为了检验实际效益，麦格纳分析了从奥地利格拉茨经由布德韦斯和捷克布拉格到德国柏林的行驶任务，如图4所示。除了上述确保CO2优化充电停车的智能充电策略外，车辆还采用了最新的车载和车外控制和操作策略。这些策略包括先进的混合动力操作策略，预测动力总成控制，智能巡航控制或生态路线选择等。
图4：实际长途驾驶中的先进动力总成控制
众所周知，许多驾驶员并没有按照PHEV的预期使用方式使用车辆，导致实际燃油消耗远高于认证数值。这个例子中的长途旅程旨在展示如何减少实际排放，并帮助驾驶员尽可能接近WLTC值。下图显示了横轴上的燃油消耗和纵轴上的电能消耗。我们从格拉茨出发到柏林，电池充满电。通过优化的动力总成控制、一次充电停车、预测控制、智能巡航控制和生态路线选择（Eco Drive），我们看到了显著的燃油消耗降低（蓝色）。在奥地利进行一次充电停车，使用绿色电力当然会产生积极效果，因为奥地利电力生产的CO2平衡具有优势。在一项麦格纳员工调查中，我们分析了他们的典型行驶范围。假设EtelligentEco车辆的技术能力，我们使驾驶员能够在日常通勤中完全使用电动驾驶，占其总使用量的61%。对于其余的长途驾驶，约占其总行驶需求的39%，燃油消耗可减少高达38%。换句话说，这里提出的技术机会使得平均消耗非常接近车辆的WLTC值（橙色），见图5。
图5：通过先进运行策略改进的电能和燃料消耗
为了更详细地展示结果，图6显示了上述从格拉茨到柏林长途旅程中，每项先进控制措施的百分比。浅蓝色代表车载控制策略，深蓝色代表基于“实时”车外连接的策略。可以看出，即使是目前可用的技术，如预测动力总成控制、智能巡航控制、生态路线选择等，也能带来巨大的效率提升。包括上述描述的智能充电策略在内，整个从原料开采到车轮（well-to-wheel）的二氧化碳减排量在13%至38%之间。
图6：通过先进动力总成控制详细减少CO2排放
实现高效PHEV驱动解决方案的下一步
提到的一些技术今天已经可以使用。前轮驱动的EtelligentEco演示车包括DHD Eco专用混合动力传动，包括一台功率为120 kW的强大电动机。这是B到D段中最高的电动性能，为真正的电动驾驶体验。100公里的续航里程使得在许多日常情况下都可以使用电动模式。尽管硬件设计符合更高系统级别的功能要求，但最显著的节省来自于操作策略，如图7所示。
图7：最大化CO2减排措施概览
对于包括全轮驱动SUV在内的高档应用，麦格纳已经建造了另一款演示车辆，名为“EtelligentCommand”。它提供了进一步的好处，包括P4次级电驱动和麦格纳的DHD Plus传动。P2.5/P4排列不仅提供了强大的全轮驱动能力，具有120 + 170 kW的电动功率，包括虚拟爬行器齿轮等。该配置还允许进一步优化车载操作策略。总结
总的来说，可以说在实际运行中减少PHEV的CO2排放，缩小WLTC消耗值与实际驾驶之间的差距有着巨大的机会。除了先进和高效的驱动技术硬件和车载操作策略之外，另一个主要关键是连续包含基础设施信息。这将进一步改善最高效的驾驶和路线选择，使PHEV能够以最有效、便捷和减少CO2的方式节省燃油和电力。当实施所有可用的技术和策略时，PHEV以混合方式使用能源的能力将会非常有益，甚至在生命周期评估中，不仅包括从原料开采到车轮（well-to-wheel）外，还包括生产和回收。
