阅读说明：本技术 基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法 (Plug-in hybrid power system configuration selection method based on limit energy-saving rate evaluation ) 是由 张宝迪 杨福源 胡耀东 贾姝超 张金羽 *** 于 2019-09-12 设计创作，主要内容包括：本申请涉及一种基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法,通过选取样本车辆中的样本动力系统,确定了对标车辆,确立了节能分析的对标目标。通过洞察不同插电式混合动力系统构型对应的插电式混合动力系统的能量流动情况,从根本上透视了节能的机理。通过能量守恒准则推导出节能率的计算公式,并采用极限条件计算极限节能率,可以初步掌握插电式混合动力系统相对于样本动力系统的最大节能潜力,计算量降低极其明显。此外,本方法可被车企掌握,通过运用本方法,很容易对插电式混合动力系统构型的节能潜力进行探底,以便制定新的研发策略。(The application relates to a plug-in hybrid power system configuration selection method based on limit energy-saving rate evaluation, which determines a target vehicle and establishes a target of energy-saving analysis by selecting a sample power system in a sample vehicle. Energy-saving mechanism is radically seen through observing energy flow conditions of plug-in hybrid power systems corresponding to different plug-in hybrid power system configurations. A calculation formula of the energy saving rate is deduced according to the energy conservation rule, and the limit energy saving rate is calculated by adopting the limit condition, so that the maximum energy saving potential of the plug-in hybrid power system relative to a sample power system can be preliminarily mastered, and the calculation amount is reduced remarkably. In addition, the method can be mastered by the vehicle enterprises, and the energy-saving potential of the plug-in hybrid power system configuration can be easily explored by applying the method, so that a new research and development strategy can be formulated.)

基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法

技术领域

本申请涉及插电式混合动力汽车技术领域，特别是涉及一种基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法。

背景技术

插电式混合动力汽车(PHEV，Plug-in Hybrid Electric Vehicle)能够有效的降低油耗、减少污染物排放，被世界范围内的各大厂商研究和开发，其市场占有率也在逐年迅速攀升。 PHEV的研发需要研发厂商同时具备传统内燃机机械传动技术和电传动技术，技术难度大、开发周期长。

PHEV具有多种形式的插电式混合动力系统构型，插电式混合动力系统构型代表了PHEV 的总体技术框架。PHEV中各部件参数匹配、控制策略的制定都需要依据于插电式混合动力系统构型。因此插电式混合动力系统构型的确定也被称为PHEV的技术路线。插电式混合动力系统构型总体上包括串联式构型、并联式构型和混联式构型三大类。具体来说，根据电机位置不同、动力耦合位置不同或是机构形式不同可分的构型种类非常多。汽车厂商每研发出一套插电式混合动力系统，都会将该插电式混合动力系统依次适配于不同车型。例如丰田将其功率分流系统适配于其普锐斯全系车型，上汽将串并联P1+P2动力系统适配于荣威e550、e950 和eRX5车型等。因此，插电式混合动力系统构型的确定对于车企来说是开展PHEV研发进程中的第一步，也是最为重要的一步。

PHEV最重要研发目标就是节能。传统方案中，对于插电式混合动力系统构型的选择主要是根据研发高层技术人员的经验和调研进行。针对于节能的研究，传统方案也只是针对不同构型创建不同的仿真模型，计算模拟油耗。传统方案会产生一个问题：没有基于插电式混合动力系统相对于传统动力系统的极限节能率或最大的节能可能性进行构型的选取。

传统方案在选取插电式混合动力系统构型时，只单纯的比较当前油耗，没有考虑各个构型对应的插电式混合动力系统相对于对标车的最大节能潜力，即极限节能率，导致对插电式混合动力系统构型的节能分析并不全面。

发明内容

基于此，有必要针对传统方案中没有基于插电式混合动力系统相对于传统动力系统的极限节能率进行构型的选取的问题，提供一种基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法。

本申请提供一种基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法，包括：

获取研发资源数据中的待开发车型，作为基本目标车型，并选取适配于所述基本目标车型的N个插电式混合动力系统构型；N为正整数；

选取一个插电式混合动力系统构型对应的插电式混合动力系统，作为待测动力系统，获取所述待测动力系统的结构数据，并分析所述待测动力系统的结构数据，得出所述待测动力系统的能量流；

将基于所述待测动力系统构建的插电式混合动力汽车，作为待测车辆；

选取样本车辆，分析所述样本车辆中样本动力系统的结构数据，得出所述样本动力系统的能量流；

依据能量守恒准则，推导得出在相同的整车行驶工况下，所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率的表达式，记为公式1；

其中，δ为所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率，E_f,p1为所述待测车辆在所述整车行驶工况下行驶预设时间段所消耗的燃油能量，E_b,p1为所述待测车辆在所述整车行驶工况下行驶所述预设时间段所消耗的电量，E_f,p0为所述样本车辆在所述整车行驶工况下行驶所述预设时间段所消耗的燃油能量，E_b,p0为所述样本车辆在所述整车行驶工况下行驶所述预设时间段所消耗的电量；

依据所述待测动力系统的能量流和所述样本动力系统的能量流，对所述公式1进一步推导，得到公式2；

在所述公式2中，所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率δ等于在所述整车行驶工况下行驶所述预设时间段后，所述样本动力系统中每一个样本车辆部件的平均效率、所述待测动力系统中每一个待测车辆部件的平均效率、所述样本车辆车轮输出的驱动能量、所述样本车辆车轮输出的制动能量、所述待测车辆车轮输出的驱动能量和所述待测车辆车轮输出的制动能量之间的复合函数；

其中，所述样本车辆部件至少包括所述样本车辆的发动机、所述样本车辆的发电机、所述样本车辆的驱动电机、所述样本车辆的电池、所述样本车辆的变速箱和所述样本车辆的车轮；所述样本车辆部件的平均效率至少包括所述样本车辆发动机的平均效率、所述样本车辆发电机的平均效率、所述样本车辆驱动电机的平均驱动效率、所述样本车辆驱动电机的平均制动效率、所述样本车辆电池的平均放电效率、所述样本车辆电池的平均充电效率、所述样本车辆变速箱在驱动状态下的平均效率、所述样本车辆变速箱在制动状态下的平均效率、所述样本车辆车轮在驱动状态下的平均效率、以及所述样本车辆车轮在制动状态下的平均效率；

所述待测车辆部件至少包括所述待测车辆的发动机、所述待测车辆的发电机、所述待测车辆的驱动电机、所述待测车辆的电池和所述待测车辆的变速箱和所述待测车辆的车轮；所述待测车辆部件的平均效率至少包括所述待测车辆发动机的平均效率、所述待测车辆发电机的平均效率、所述待测车辆驱动电机的平均驱动效率、所述待测车辆驱动电机的平均制动效率、所述待测车辆电池的平均放电效率、所述待测车辆电池的平均充电效率、所述待测车辆变速箱在驱动状态下的平均效率和所述待测车辆变速箱在制动状态下的平均效率、所述待测车辆车轮在驱动状态下的平均效率、以及所述待测车辆车轮在制动状态下的平均效率；

其中，δ为所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率，为所述样本车辆车轮输出的驱动能量，为所述样本车辆车轮输出的制动能量，为所述待测车辆车轮输出的驱动能量，为所述待测车辆车轮输出的制动能量；

其中，η_e，p0为所述样本车辆发动机的平均效率，η_g，p0为所述样本车辆发电机的平均效率，为所述样本车辆驱动电机的平均驱动效率，为所述样本车辆驱动电机的平均制动效率，为所述样本车辆电池的平均放电效率，为所述样本车辆电池的平均充电效率，为所述样本车辆变速箱在驱动状态下的平均效率，为所述样本车辆变速箱在制动状态下的平均效率，为所述样本车辆车轮在驱动状态下的平均效率，为所述样本车辆车轮在制动状态下的平均效率；

其中，η_e，p1为所述待测车辆发动机的平均效率，η_g，p1为所述待测车辆发电机的平均效率，为所述待测车辆驱动电机的平均驱动效率，为所述待测车辆驱动电机的平均制动效率，为所述待测车辆电池的平均放电效率，为所述待测车辆电池的平均充电效率，为所述待测车辆变速箱在驱动状态下的平均效率，为所述待测车辆变速箱在制动状态下的平均效率，为所述样本车辆车轮在制动状态下的平均效率,为所述待测车辆车轮在驱动状态下的平均效率；

基于所述样本动力系统创建样本车辆仿真模型，将所述整车行驶工况输入至所述样本车辆仿真模型，启动所述样本车辆仿真模型，以使所述样本车辆仿真模型模拟在所述预设时间段内所述样本车辆的车辆行驶过程，输出样本车辆部件运行数据；

基于所述待测动力系统创建待测车辆仿真模型，将所述整车行驶工况输入至所述待测车辆仿真模型，启动所述待测车辆仿真模型，以使所述待测车辆仿真模型模拟在所述预设时间段内所述待测车辆的车辆行驶过程，输出待测车辆部件运行数据；

依据所述样本车辆部件运行数据和所述待测车辆部件运行数据，验证所述公式2的正确性；

若所述公式2正确，则分析与所述待测车辆部件的平均效率对应的极限条件，将与所述待测车辆部件的平均效率对应的极限条件代入至所述公式2，其余参数保持不变，计算得出所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的极限节能率；

与所述待测车辆部件的平均效率对应的极限条件至少包括：所述待测车辆发动机的平均效率的极限条件、所述待测车辆发电机的平均效率、所述待测车辆驱动电机的平均驱动效率的极限条件、所述待测车辆驱动电机的平均制动效率的极限条件、所述待测车辆电池的平均放电效率的极限条件，以及所述待测车辆电池的平均充电效率的极限条件；

反复执行所述第二步骤至第八步骤，得出N个插电式混合动力系统构型各自对应的极限节能率，比较N个插电式混合动力系统构型对应的极限节能率，选取数值最大的极限节能率对应的插电式混合动力系统构型，作为待开发插电式混合动力系统构型。

本申请涉及一种基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法，通过选取样本车辆中的样本动力系统，确定了对标车辆，确立了节能分析的对标目标。通过洞察不同插电式混合动力系统构型对应的插电式混合动力系统的能量流动情况，从根本上透视了节能的机理。通过能量守恒准则推导出节能率的计算公式，并采用极限条件计算极限节能率，可以初步掌握插电式混合动力系统相对于样本动力系统的最大节能潜力，计算量降低极其明显。此外，本方法可被车企掌握，通过运用本方法，很容易对插电式混合动力系统构型的节能潜力进行探底，以便制定新的研发策略。

附图说明

图1为本申请一实施例提供的基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法的流程示意图；

图2本申请一实施例提供的串联式构型下的插电式混合动力系统的结构与能量流简略示意图；

图3本申请一实施例提供的传统机械传动动力系统的结构与能量流简略示意图；

图4本申请一实施例提供的传递单向能量流的部件的能量流示意图；

图5本申请一实施例提供的传递双向能量流的部件的能量流示意图；

图6本申请一实施例提供的可积累能量的部件的能量流示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供一种基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法。

需要说明的是，本申请提供的基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法不限制其应用领域与应用场景。可选地，本申请提供的插电式混合动力系统构型的选择方应用于汽车厂商的插电式混合动力汽车最初的研发阶段。

本申请提供的基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法并不限制其执行主体。可选地，所述基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法的执行主体可以为一种插电式混合动力系统构型评价装置。可选地，所述基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法的执行主体可以插电式混合动力系统构型评价装置中的处理器。

如图1所示，在本申请的一实施例中，所述基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法包括如下步骤S100至步骤S900：

S100，获取研发资源数据中的待开发车型，作为基本目标车型。进一步地，选取适配于所述基本目标车型的N个插电式混合动力系统构型。N为正整数。

具体地，所述待开发车型由汽车厂商设定。汽车厂商在研发最初阶段，会依据当前研发技术水平制定研发计划，生成研发资源数据。所述研发资源数据包括汽车厂商的待开发车型。本申请提供的基于极限节能率评估的插电式混合动力系统构型选择方法就是为了选择能耗最低的插电式混合动力系统构型，以适配所述待开发车型。可选地，可以选取市面上适配于所述基本目标车型的所有插电式混合动力系统构型，初始的构型选取范围足够大，实现对所有插电式混合动力系统构型的全面评价与筛选。

S200，选取一个插电式混合动力系统构型对应的插电式混合动力系统，作为待测动力系统，获取所述待测动力系统的结构数据，并分析所述待测动力系统的结构数据，得出所述待测动力系统的能量流。

其中，将基于所述待测动力系统构建的插电式混合动力汽车，作为待测车辆。

具体地，图2为串联式构型下的插电式混合动力系统的结构与能量流简略示意图，以串联式的插电式混合动力系统构型为例，带有箭头直线即串联式构型下的插电式混合动力系统的能量流。图2中显示的能量流为5条，当然，图2是能量流的简略图，仅表示了串联式构型下的插电式混合动力系统中的几个核心的能量流。以能量流1为例，能量流1表示了发动机向电池充电的过程。油箱中的化学能(燃油的化学能)转化为发动机的机械能，发动机的机械能通过发动机转化为电能，存储电池中。通过获取所述待测动力系统的能量流，能够得知所述待测动力系统的能量传输状态和能量分配方式，有利于后续计算节能率的公式推导。

S300，选取样本车辆，分析所述样本车辆中样本动力系统的结构数据，得出所述样本动力系统的能量流。

具体地，与所述步骤S200类似，在所述步骤S300中，同样获取所述样本动力系统的能量流。图3为传统机械传动动力系统的结构与能量流简略示意图，可以得知，传统机械传动动力系统的能量流相对简单。通过选取样本车辆中的样本动力系统，并获取所述样本动力系统的能量流。本步骤通过选取样本车辆和获取所述样本动力系统的能量流，从而确定了对标车辆，确立了节能分析的对标目标。

S400，依据能量守恒准则，推导得出在相同的整车行驶工况下，所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率的表达式，记为公式1：

其中，δ为所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率。E_f,p1为所述待测车辆在所述整车行驶工况下行驶预设时间段所消耗的燃油能量。E_b,p1为所述待测车辆在所述整车行驶工况下行驶所述预设时间段所消耗的电量。E_f,p0为所述样本车辆在所述整车行驶工况下行驶所述预设时间段所消耗的燃油能量。E_b,p0为所述样本车辆在所述整车行驶工况下行驶所述预设时间段所消耗的电量。

具体地，依据能量守恒准则，所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率，可以视为所述样本动力系统的总能耗和所述待测动力系统的总能耗的差值，除以所述样本动力系统的总能耗。所述样本动力系统的总能耗，可以视为所述样本动力系统的燃油能量消耗+ 电量消耗之和，即E_f,p0+E_b,p0。同理，所述待测动力系统的总能耗，可以视为所述待测动力系统的燃油能量消耗+电量消耗之和，即E_f,p1+E_b,p1。因此，可以推导出所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率的计算公式，即公式1。

S500，依据所述待测动力系统的能量流和所述样本动力系统的能量流，对所述公式1进一步推导，得到公式2。

在所述公式2中，所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率δ等于在所述整车行驶工况下行驶所述预设时间段后，所述样本动力系统中每一个样本车辆部件的平均效率、所述待测动力系统中每一个待测车辆部件的平均效率、所述样本车辆车轮输出的驱动能量、所述样本车辆车轮输出的制动能量、所述待测车辆车轮输出的驱动能量和所述待测车辆车轮输出的制动能量之间的复合函数。

其中，所述样本车辆部件至少包括所述样本车辆的发动机、所述样本车辆的发电机、所述样本车辆的驱动电机、所述样本车辆的电池、所述样本车辆的变速箱和所述样本车辆的车轮。可以理解，所述样本车辆部件的平均效率至少包括所述样本车辆发动机的平均效率、所述样本车辆发电机的平均效率、所述样本车辆驱动电机的平均驱动效率、所述样本车辆驱动电机的平均制动效率、所述样本车辆电池的平均放电效率、所述样本车辆电池的平均充电效率、所述样本车辆变速箱在驱动状态下的平均效率、所述样本车辆变速箱在制动状态下的平均效率、所述样本车辆车轮在驱动状态下的平均效率、以及所述样本车辆车轮在制动状态下的平均效率。

所述待测车辆部件至少包括所述待测车辆的发动机、所述待测车辆的发电机、所述待测车辆的驱动电机、所述待测车辆的电池和所述待测车辆的变速箱和所述待测车辆的车轮。可以理解，所述待测车辆部件的平均效率至少包括所述待测车辆发动机的平均效率、所述待测车辆发电机的平均效率、所述待测车辆驱动电机的平均驱动效率、所述待测车辆驱动电机的平均制动效率、所述待测车辆电池的平均放电效率、所述待测车辆电池的平均充电效率、所述待测车辆变速箱在驱动状态下的平均效率和所述待测车辆变速箱在制动状态下的平均效率、所述待测车辆车轮在驱动状态下的平均效率、以及所述待测车辆车轮在制动状态下的平均效率。

其中,δ为所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率。为所述样本车辆车轮输出的驱动能量。为所述样本车辆车轮输出的制动能量。为所述待测车辆车轮输出的驱动能量。为所述待测车辆车轮输出的制动能量。

其中,η_e，p0为所述样本车辆发动机的平均效率。η_g，p0为所述样本车辆发电机的平均效率。为所述样本车辆驱动电机的平均驱动效率。为所述样本车辆驱动电机的平均制动效率。为所述样本车辆电池的平均放电效率。为所述样本车辆电池的平均充电效率。为所述样本车辆变速箱在驱动状态下的平均效率。为所述样本车辆变速箱在制动状态下的平均效率。为所述样本车辆车轮在驱动状态下的平均效率。为所述样本车辆车轮在制动状态下的平均效率。

其中，η_e，p1为所述待测车辆发动机的平均效率。η_g，p1为所述待测车辆发电机的平均效率。为所述待测车辆驱动电机的平均驱动效率。为所述待测车辆驱动电机的平均制动效率。为所述待测车辆电池的平均放电效率。为所述待测车辆电池的平均充电效率。为所述待测车辆变速箱在驱动状态下的平均效率。为所述待测车辆变速箱在制动状态下的平均效率。为所述样本车辆车轮在制动状态下的平均效率,为所述待测车辆车轮在驱动状态下的平均效率。

具体地，公式1仅仅是通过能耗的端口输出结果数据来推算所述待测动力系统相对于所述样本动力系统节能率，而如果需要计算所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的极限节能率，则需要进一步探究所述待测动力系统中的能量流和所述样本动力系统的能量流，从结构和能量流分析的角度求出极限节能率。

为求出所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的极限节能率，首先需要推导所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率公式。

在本步骤中，通过依据所述待测动力系统的能量流和所述样本动力系统的能量流，对所述公式1进一步推导，可以得到所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率计算公式，即公式2。依据公式2，可以得知，所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率等于在所述整车行驶工况下行驶所述预设时间段后，所述样本动力系统中每一个样本车辆部件的平均效率、所述待测动力系统中每一个待测车辆部件的平均效率、所述样本车辆车轮输出的驱动能量、所述样本车辆车轮输出的制动能量、所述待测车辆车轮输出的驱动能量和所述待测车辆车轮输出的制动能量之间的复合函数。

此外，公式2中具有省略号。这是因为所述样本动力系统中的样本车辆部件可以有多个。所述待测动力系统中的待测车辆部件也可以有多个。因此，公式2中的样本车辆部件的平均效率因子和待测车辆部件的平均效率因子无法全部列举出来，使用省略号表示。

S600，基于所述样本动力系统创建样本车辆仿真模型，将所述整车行驶工况输入至所述样本车辆仿真模型。进一步地，启动所述样本车辆仿真模型，以使所述样本车辆仿真模型模拟在所述预设时间段内所述样本车辆的车辆行驶过程，输出样本车辆部件运行数据。

具体地，所述样本车辆仿真模型为虚拟仿真模型，用于模拟插电式混合动力汽车的行驶过程。所述整车行驶工况由研发人员设定。可选地，所述整车行驶工况可以为中国工况(CLTC)。所述整车行驶工况在所述样本车辆仿真模型中的运行时间为所述预设时间段。所述预设时间段的时长由研发人员设定。

基于所述待测动力系统创建待测车辆仿真模型，将所述整车行驶工况输入至所述待测车辆仿真模型。进一步地，启动所述待测车辆仿真模型，以使所述待测车辆仿真模型模拟在所述预设时间段内所述待测车辆的车辆行驶过程，输出待测车辆部件运行数据。

具体地，为控制变量，所述待测车辆仿真模型的类型，与所述样本车辆仿真模型的类型一致。举例说明，所述样本车辆仿真模型为Matlab模型，所述待测车辆仿真模型也为Matlab 模型。所述样本车辆仿真模型为Simulink模型，所述待测车辆仿真模型也为Simulink模型。唯一的区别在于，所述样本车辆仿真模型和所述待测车辆仿真模型是基于不同的动力系统创建的。

同理，为控制变量，输入至所述样本车辆仿真模型的整车行驶工况，与输入至所述待测车辆仿真模型的整车行驶工况相同。所述整车行驶工况的运行时间也相同。即所述预设时间段也相同。

S700，依据所述样本车辆部件运行数据和所述待测车辆部件运行数据，验证所述公式2 的正确性。

具体地，基于所述样本车辆部件运行数据和所述待测车辆部件运行数据，可以判断所述公式2是否推导正确。

S800，若所述公式2正确，则分析与所述待测车辆部件的平均效率对应的极限条件，将与所述待测车辆部件的平均效率对应的极限条件代入至所述公式2，计算得出所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的极限节能率。

具体地，由前述内容可知，基于公式2可以计算所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率。若所述公式2正确，则可以进一步对公式2中的多个所述待测车辆部件的平均效率施加极限条件，计算所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的极限节能率。

S900，反复执行所述步骤S200至所述步骤S800，得出N个插电式混合动力系统构型各自对应的极限节能率。进一步地，比较N个插电式混合动力系统构型对应的极限节能率，选取数值最大的极限节能率对应的插电式混合动力系统构型，作为待开发插电式混合动力系统构型。

具体地，通过执行所述步骤S200至所述步骤S800N次，可以得到N个插电式混合动力系统构型各自对应的极限节能率。极限节能率越大，代表该插电式混合动力系统构型的节能潜力越大，构建整车之后节能效果的上限值最大。通过比较N个插电式混合动力系统构型对应的极限节能率，可以获得数值最大的极限节能率对应的插电式混合动力系统构型，并将其作为待开发插电式混合动力系统构型，进行后续的研发工作。

本实施例中，通过选取样本车辆中的样本动力系统，确定了对标车辆，确立了节能分析的对标目标。通过洞察不同插电式混合动力系统构型对应的插电式混合动力系统的能量流动情况，从根本上透视了节能的机理。通过能量守恒准则推导出节能率的计算公式，并采用极限条件计算极限节能率，可以初步掌握插电式混合动力系统相对于样本动力系统的最大节能潜力，计算量降低极其明显。此外，本方法可被汽车厂商掌握，通过运用本方法，很容易对插电式混合动力系统构型的节能潜力进行探底，以便制定新的研发策略。

在本申请的一实施例中，所述步骤S700包括如下步骤S710至步骤S760：

S710，依据所述样本动力系统的能量流和所述样本车辆部件运行数据，计算第一数据、第二数据和第三数据。所述第一数据为，每一个样本车辆部件的平均效率。所述第二数据为，所述样本车辆车轮输出的驱动能量。所述第三数据为，所述样本车辆车轮输出的制动能量。

具体地，请参见公式2，可以得知，所述第一数据、第二数据和第三数据均为公式2中有关所述样本车辆的未知量。通过计算所述第一数据、第二数据和第三数据，可以实现将所述第一数据、第二数据和第三数据代入公式2中，求解所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率。

所述第一数据至少包括所述样本车辆发动机的平均效率、所述样本车辆发电机的平均效率、所述样本车辆驱动电机的平均驱动效率、所述样本车辆驱动电机的平均制动效率、所述样本车辆电池的平均放电效率、所述样本车辆电池的平均充电效率、所述样本车辆变速箱在驱动状态下的平均效率、所述样本车辆变速箱在制动状态下的平均效率、所述样本车辆车轮在驱动状态下的平均效率、以及所述样本车辆车轮在制动状态下的平均效率。

S720，依据所述待测动力系统的能量流和所述待测车辆部件运行数据，计算第四数据、第五数据和第六数据。所述第四数据为，每一个待测车辆部件的平均效率。所述第五数据为，所述待测车辆车轮输出的驱动能量。所述第六数据为，所述待测车辆车轮输出的制动能量。

具体地，请参见公式2，可以得知，所述第四数据、第五数据和第六数据均为公式2中有关所述样本车辆的未知量。通过计算所述第四数据、第五数据和第六数据，可以实现将所述第四数据、第五数据和第六数据代入公式2中，求解所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率。

所述第四数据至少包括所述待测车辆发动机的平均效率、所述待测车辆发电机的平均效率、所述待测车辆驱动电机的平均驱动效率、所述待测车辆驱动电机的平均制动效率、所述待测车辆电池的平均放电效率、所述待测车辆电池的平均充电效率、所述待测车辆变速箱在驱动状态下的平均效率和所述待测车辆变速箱在制动状态下的平均效率、所述待测车辆车轮在驱动状态下的平均效率、以及所述待测车辆车轮在制动状态下的平均效率。

S730，将所述第一数据至所述第六数据代入所述公式2中，计算得出所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的第一节能率。

具体地，由于所述样本车辆部件为多个，因此，在将所述第一数据代入所述公式2中时，将每一个样本车辆部件对应的第一数据均代入至所述公式2中。同理，所述待测车辆部件为多个，在将所述第四数据代入所述公式2中时，将每一个待测车辆部件对应的第四数据均代入至所述公式2中。通过将所述第一数据至所述第六数据代入所述公式2中，最终计算得出所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率，记为第一节能率。

S740，获取所述待测车辆仿真模型输出的E_f,p1和E_b,p1，以及所述样本车辆仿真模型输出的E_f,p0和E_b,p0，依据所述公式1计算得出所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的第二节能率。

具体地，请参见公式1，所述公式1中的4个未知量E_f,p1、E_b,p1、E_f,p0、和E_b,p0都是关于能耗的数据。通过进行一次所述待测车辆仿真模型的整车行驶工况的仿真模拟，可以得出能耗数据E_f,p1和E_b,p1。同理，通过进行一次所述样本车辆仿真模型的整车行驶工况的仿真模拟，可以得出能耗数据E_f,p0和E_b,p0。将E_f,p1、E_b,p1、E_f,p0、和E_b,p0的数值代入所述公式1，可以得出所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的节能率，记为第二节能率。

S750，判断所述第一节能率的数值是否与所述第二节能率的数值相等。

具体地，所述公式1和所述公式2得出的δ的物理意义是完全一致的，为了作出区别，分别命名为第一节能率和第二节能率。

S760，若所述第一节能率的数值与所述第二节能率的数值相等，则确定所述公式2正确。

具体地，若所述第一节能率的数值与所述第二节能率的数值相等，则表明公式2的推导过程是正确的，公式2可以作为后续计算极限技能率的过渡公式。若所述第一节能率的数值与所述第二节能率的数值不相等，则明公式2的推导过程错误，返回所述步骤S500,重新推导公式2。

本实施例中，基于所述样本动力系统的能量流、所述样本车辆部件运行数据、所述待测动力系统的能量流和所述待测车辆部件运行数据，可以计算所述公式2中的全部未知数据因子，进而可以得出所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的第一节能率。通过所述待测车辆仿真模型输出的E_f,p1、E_b,p1、E_f,p0和E_b,p0，可以获得所述公式1中的全部未知数据因子，进而可以得出所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的第二节能率。通过第一节能率和第二节能率的对比，可以验证公式2的正确性，为后续所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的极限节能率计算提供定量计算的数据基础。

在本申请的一实施例中，所述样本车辆部件运行数据包括第七数据和第八数据。

所述第七数据为，每一个样本车辆部件在不同时间节点下的输出功率。所述第八数据为，每一个样本车辆部件在不同时间节点下的输入功率。

具体地，通过执行一次所述步骤S600，可以得出所述第七数据和第八数据。前述内容已经说明，公式2中的关于所述样本车辆的未知量为所述第一数据、第二数据和第三数据。依据所述第七数据和第八数据，可以计算得出所述第一数据、第二数据和第三数据。综上，基于所述第七数据和第八数据，可以计算出所述公式2中关于所述样本车辆的所有未知数据因子。

本实施例中，通过运行一次样本车辆仿真模型，即可得到公式2中关于所述样本车辆的所有未知数据因子，计算过程简单，计算量小，避免使用复杂晦涩、难度高深的优化方法和计算方法。相对于利用最优化理论，对部件参数和控制策略进行联合最优化的计算过程，可以极大的减少计算量，甚至手工计算即可。

在本申请的一实施例中，所述待测车辆部件运行数据包括第九数据和第十数据。

所述第九数据为，每一个待测车辆部件在不同时间节点下的输出功率。所述第十数据为，每一个待测车辆部件在不同时间节点下的输入功率。

具体地，通过执行一次所述步骤S600，可以得出所述第九数据和第十数据。前述内容已经说明，公式2中的关于所述待测车辆的未知量为所述第四数据、第五数据和第六数据。依据所述第九数据和第十数据，可以计算得出所述第四数据、第五数据和第六数据。综上，基于所述第九数据和第十数据，可以计算出所述公式2中关于所述待测车辆的所有未知数据因子。

本实施例中，本实施例中，通过运行一次待测车辆仿真模型，即可得到公式2中关于所述待测车辆的所有未知数据因子，计算过程简单，计算量小，避免使用复杂晦涩、难度高深的优化方法和计算方法。相对于利用最优化理论，对部件参数和控制策略进行联合最优化的计算过程，可以极大的减少计算量，甚至手工计算即可。

在本申请的一实施例中，所述步骤S710包括如下步骤S711至步骤S715：

S711，选取一个样本车辆部件，判断所述样本车辆部件的部件类型，具体为传递单向能量流的部件、传递双向能量流的部件和可积累能量的部件中的哪一种。

具体地，所述第一数据为每一个样本车辆部件的平均效率。前述内容已经说明，所述样本动力系统中可以包括多个样本车辆部件，例如发动机、发电机、驱动电机、电池和变速箱等。当所述样本车辆部件的类型不同时，为计算第一数据，需要选取不同的计算公式。这是因为，不同类型的样本车辆部件，其对应的能量流也不同，因此需要采取不同的计算公式计算样本车辆部件对应的平均效率。所述样本车辆部件的部件类型可以包括传递单向能量流的部件、传递双向能量流的部件和可积累能量的部件。

S712，若所述样本车辆部件为传递单向能量流的部件，则依据所述第七数据和所述第八数据和公式3计算所述第一数据：

其中，η_i,p0为传递单向能量流的样本车辆部件对应的第一数据。为在能量流方向上。流出所述传递单向能量流的样本车辆部件的能量值。为在能量流方向上。流入所述传递单向能量流的样本车辆部件的能量值。为所述传递单向能量流的样本车辆部件对应的第七数据。为所述传递单向能量流的样本车辆部件对应的第八数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

具体地，如图4所示，若所述样本车辆部件为传递单向能量流的部件，则能量流的方向是唯一的。例如，针对于样本车辆部件B而言，其能量流方向为A至B至C。通过执行所述步骤S600，可以获取所述样本车辆部件运行数据。所述样本车辆部件运行数据包括第七数据和第八数据。以样本车辆部件B的第一数据的计算方式为例，样本车辆部件B的平均效率等于，样本车辆部件B在能量流方向上，流出所述样本车辆部件B的能量值与流入所述样本车辆部件B的能量值的比值。由于能量等于功率与时间的积分，因此，样本车辆部件B的平均效率等于，样本车辆部件B在不同时间节点下的输出功率与工况运行时间的积分值，与样本车辆部件B在不同时间节点下的输入功率与工况运行时间的积分值的比值。结合图4，很容易理解公式3的算法意义。

可选地，所述传递单向能量流的部件可以为发动机和发电机中的一种。

S713，若所述样本车辆部件为传递双向能量流的部件，继续判断所述样本车辆部件的能量流方向为驱动方向和制动方向中的哪一种。

具体地，如图5所示，若所述样本车辆部件为传递双向能量流的部件，则能量流的方向有两个方向，分别为驱动方向和制动方向。例如，针对于样本车辆部件B而言，驱动方向为 A至B至C。制动方向为C至B至A。针对于不同的能量流方向，计算得出的数据结果不同。因此，需要进一步判断述样本车辆部件的能量流方向为驱动方向和制动方向中的哪一种。

S713a，若所述样本车辆部件的能量流方向为驱动方向，则依据所述第七数据、所述第八数据和公式4.1计算所述第一数据。

当所述样本车辆部件的能量流方向为驱动方向时，所述第七数据为所述样本车辆部件在不同时间节点下沿所述驱动方向的输出功率。所述第八数据为所述样本车辆部件在不同时间节点下沿所述驱动方向的输入功率。

其中，为当能量流方向为驱动方向时，传递双向能量流的样本车辆部件对应的第一数据。为所述传递双向能量流的样本车辆部件在所述驱动方向上，流出所述样本车辆部件的能量值。为所述传递双向能量流的样本车辆部件在驱动方向上，流入所述样本车辆部件的能量值。为当能量流方向为驱动方向时，传递双向能量流的样本车辆部件对应的第七数据。为当所述能量流方向为驱动方向时，传递双向能量流的样本车辆部件对应的第八数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

具体地，当所述样本车辆部件的能量流方向为驱动方向时，所述第七数据为所述样本车辆部件在不同时间节点下沿所述驱动方向的输出功率。所述第八数据为所述样本车辆部件在不同时间节点下沿所述驱动方向的输入功率。基于所述第七数据和所述第八数据计算得出的所述第一数据，可以认为是所述样本车辆部件的平均驱动效率。公式4.1的原理与公式3类似，此处不再赘述。

此外，当所述样本车辆部件的能量流方向为驱动方向，且所述样本车辆部件为所述样本车辆车轮时，所述第一数据为所述样本车辆车轮在驱动状态下的平均效率时，可以不直接通过获取所述第七数据和所述第八数据计算所述第一数据。而是获取所述样本车辆部件运行数据中的整车行驶速度、所述样本车辆车轮在驱动状态下的驱动力、所述样本车辆车轮的在驱动状态下的输入转矩、以及所述样本车辆车轮在驱动状态下的转速，并依据4个数据和公式 4.3，计算得出所述样本车辆车轮对应的第一数据：

其中，为所述第一数据(所述样本车辆车轮在驱动状态下的平均效率)。V为所述整车行驶速度。为所述样本车辆车轮在驱动状态下的驱动力。为所述样本车辆车轮的在驱动状态下的输入转矩。为所述样本车辆车轮在驱动状态下的转速。t_cyc为所述预设时间段的时长。

S713b，若所述样本车辆部件的能量流方向为制动方向，则依据所述第七数据、所述第八数据和公式4.2计算所述第一数据。

当所述样本车辆部件的能量流方向为制动方向时，所述第七数据为所述样本车辆部件在不同时间节点下沿所述制动方向的输出功率。所述第八数据为所述样本车辆部件在不同时间节点下沿所述制动方向的输入功率。

其中，为当所述样本车辆部件的能量流方向为制动方向时，传递双向能量流的样本车辆部件对应的第一数据。为所述传递双向能量流的样本车辆部件在所述制动方向上，流出所述样本车辆部件的能量值。为所述传递双向能量流的样本车辆部件在制动方向上，流入所述样本车辆部件的能量值。为当所述样本车辆部件的能量流方向为驱动方向时，传递双向能量流的样本车辆部件对应的第七数据。为当所述样本车辆部件的能量流方向为制动方向时，传递双向能量流的样本车辆部件对应的第八数据，t_cyc为所述预设时间段的时长。

具体地，当所述样本车辆部件的能量流方向为制动方向时，所述第七数据为所述样本车辆部件在不同时间节点下沿所述驱动方向的输出功率。所述第八数据为所述样本车辆部件在不同时间节点下沿所述驱动方向的输入功率。基于所述第七数据和所述第八数据计算得出的所述第一数据，可以认为是所述样本车辆部件的平均制动效率。公式4.2的原理页与公式3 类似，此处不再赘述。

此外，当所述样本车辆部件的能量流方向为制动方向，且所述样本车辆部件为所述样本车辆车轮时，所述第一数据为所述样本车辆车轮在制动状态下的平均效率时，可以不直接通过获取所述第七数据和所述第八数据计算所述第一数据。而是获取所述样本车辆部件运行数据中的整车行驶速度、所述样本车辆车轮在制动状态下的制动力、所述样本车辆车轮的在制动状态下的输入转矩、以及所述样本车辆车轮在制动状态下的转速，并依据4个数据和公式 4.4，计算得出所述样本车辆车轮对应的第一数据：

其中，为所述第一数据(所述样本车辆车轮在制动状态下的平均效率)。V为所述整车行驶速度。为所述样本车辆车轮在制动状态下的制动力。为所述样本车辆车轮的在制动状态下的输出转矩。为所述样本车辆车轮在制动状态下的转速。t_cyc为所述预设时间段的时长。

当然，可以执行所述步骤S711至所述步骤S713两次，分别计算所述样本车辆部件的平均驱动效率和平均制动效率。可以视为存在两个所述第一数据。在后续将所述第一数据代入所述公式2时，需同时代入两个所述第一数据。可选地，所述传递双向能量流的部件可以为驱动电机、变速箱、差速器和车轮中的一种。

S714，若所述样本车辆部件为可积累能量的部件，则继续判断所述样本车辆部件的能量流方向为放电方向和充电方向中的哪一种。

具体地，可积累能量的部件可以为电池。以电池为例，电池的能量流也包括两个方向，放电方向和充电方向。如图6所示，例如，针对于样本车辆部件B，放电方向为D至E。充电方向为E至D。针对于不同的能量流方向，计算得出的数据结果不同。因此，需要进一步判断述样本车辆部件的能量流方向具体为放电方向和充电方向中的哪一种。

S714a，若所述样本车辆部件的能量流方向为放电方向，则获取所述样本车辆部件经历放电后的剩余储能值变化量，依据所述第七数据、所述样本车辆部件经历放电后的剩余储能值变化量和公式5.1计算所述第一数据。

其中，所述样本车辆部件运行数据包括所述样本车辆部件经历放电后的剩余储能值变化量。

其中，为当能量流方向为放电方向时，可积累能量的样本车辆部件对应的第一数据。为在所述放电方向上，流出所述可积累能量的样本车辆部件的能量值。为所述可积累能量的样本车辆部件经历放电后的剩余储能值变化量。为当能量流方向为放电方向时，可积累能量的样本车辆部件对应的第七数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

具体地，计算可积累能量的部件的平均效率的公式5.1与前述公式略有不同。

如公式5.1所示，当所述样本车辆部件的能量流方向为放电方向时，需要获取所述样本车辆部件经历放电后的剩余储能值变化量，所述样本车辆部件运行数据包括所述样本车辆部件经历放电后的剩余储能值变化量。所述样本车辆部件经历放电后的剩余储能值变化量可以为，所述样本车辆仿真模型经历所述预设时间段的仿真模拟后，所述样本动力系统中某一电池放电后的SOC(剩余电荷值)的变化量。

此时，由于只有能量的输出，没有能量的输入，因此，只需要获取所述第七数据即可。此时，所述第七数据视为电池在放电过程中的平均输出功率，在数值上等于平均输出电压乘以平均输出电流。

在公式5.1中，所述第一数据可以视为，电池在放电过程中的平均放电效率。平均放电效率在数值上等于，电池在放电过程中的平均输出功率与时间的积分值，除以电池的剩余储能值变化量。

S714b，若所述样本车辆部件的能量流方向为充电方向，则获取所述样本车辆部件经历充电后的剩余储能值变化量，依据所述第第八数据、所述样本车辆部件经历充电后的剩余储能值变化量和公式5.2计算所述第一数据。

其中，所述样本车辆部件运行数据包括所述样本车辆部件经历充电后的剩余储能值变化量；

其中，为当能量流方向为充电方向时，可积累能量的样本车辆部件对应的第一数据。为所述可积累能量的样本车辆部件经历充电后的剩余储能值变化量。为在所述充电方向上，流入所述可积累能量的样本车辆部件的能量值。为当能量流方向为充电方向时，可积累能量的样本车辆部件对应的所述第八数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

具体地，公式5.2的原理与公式5.1类似，此处不再赘述。在所述样本动力系统中，有多个电池组，每一个电池组可以包括多个电池。每一个电池，在整车行驶工况模拟过程中，能量流的方向各有不同，有的电池是经历了放电，有的电池是经历了充电。为求解不同电池的平均放电/充电效率，可以执行所述步骤S711至所述步骤S714多次，分别计算多个平均放电/充电效率。可以视为存在多个与电池相关的所述第一数据。在后续将所述第一数据代入所述公式2时，需同时代入多个所述第一数据。

S715，反复执行所述步骤S711至所述步骤S714，计算每一个样本车辆部件对应的第一数据。

具体地，在所述步骤S500建立公式2时，若所述公式2中具有λ个样本车辆部件，则需要执行所述步骤S711至所述步骤S714λ次，分别计算每一个样本车辆部件对应的第一数据，以使得λ个所述第一数据可以与公式2吻合。

本实施例中，通过依据所述样本车辆部件的部件类型的不同，以及所述样本车辆部件的能量流方向的不同，应用不同的样本车辆部件平均效率计算公式计算所述第一数据，可以实现第一数据计算结果的准确化。

在本申请的一实施例中，所述步骤S710还包括如下步骤S716至步骤S717：

S716，依据所述第七数据和公式6，计算所述第二数据。在所述公式6中，所述第七数据为所述样本车辆车轮在不同时间节点下的驱动功率。

其中，为所述第二数据。为所述第七数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

具体地，所述样本车辆车轮包括驱动状态和制动状态。基于所述第七数据，可以计算得出所述第二数据。此时，所述第七数据定义为所述样本车辆车轮在不同时间节点下的驱动功率。

S717，依据所述第八数据和公式7，计算所述第三数据。在所述公式7中，所述第八数据为所述样本车辆车轮在不同时间节点下的制动功率。

其中，为所述第三数据，为所述第八数据，t_cyc为所述预设时间段的时长。

具体地，所述样本车辆车轮包括驱动状态和制动状态。基于所述第八数据，可以计算得出所述第三数据。此时，所述第八数据定义为所述样本车辆车轮在不同时间节点下的制动功率。

本实施例中，依据所述第七数据和所述第八数据，可以计算得出公式2中所有关于所述样本车辆车轮的未知数据因子，即所述第二数据和第三数据，计算简便，数据可靠性高。

在本申请的一实施例中，所述步骤S720包括如下步骤S721至步骤S725：

S721，选取一个待测车辆部件，判断所述待测车辆部件的部件类型，具体为传递单向能量流的部件、传递双向能量流的部件和可积累能量的部件中的哪一种。

S722，若所述待测车辆部件为传递单向能量流的部件，则依据所述第九数据和所述第十数据和公式8计算所述第四数据；

其中，η_i,p1为传递单向能量流的待测车辆部件对应的第四数据。为在能量流方向上。流出所述传递单向能量流的待测车辆部件的能量值。为在能量流方向上。流入所述传递单向能量流的待测车辆部件的能量值。为所述传递单向能量流的待测车辆部件对应的第九数据。为所述传递单向能量流的待测车辆部件对应的第十数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

S723，若所述待测车辆部件为传递双向能量流的部件，继续判断所述待测车辆部件的能量流方向为驱动方向和制动方向中的哪一种。

S723a，若所述待测车辆部件的能量流方向为驱动方向，则依据所述第九数据、所述第十数据和公式9.1计算所述第四数据。

当所述待测车辆部件的能量流方向为驱动方向时，所述第九数据为所述待测车辆部件在不同时间节点下沿所述驱动方向的输出功率。所述第十数据为所述待测车辆部件在不同时间节点下沿所述驱动方向的输入功率。

其中，为当能量流方向为驱动方向时。传递双向能量流的待测车辆部件对应的第四数据。为所述传递双向能量流的待测车辆部件在所述驱动方向上。流出所述待测车辆部件的能量值。为所述传递双向能量流的待测车辆部件在驱动方向上。流入所述待测车辆部件的能量值。为当能量流方向为驱动方向时。传递双向能量流的待测车辆部件对应的第九数据。为当所述能量流方向为驱动方向时。传递双向能量流的待测车辆部件对应的第十数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

S723b，若所述待测车辆部件的能量流方向为制动方向，则依据所述第九数据、所述第十数据和公式9.2计算所述第四数据。

当所述待测车辆部件的能量流方向为制动方向时，所述第九数据为所述待测车辆部件在不同时间节点下沿所述制动方向的输出功率。所述第十数据为所述待测车辆部件在不同时间节点下沿所述制动方向的输入功率。

其中，为当所述待测车辆部件的能量流方向为制动方向时。传递双向能量流的待测车辆部件对应的第四数据。为所述传递双向能量流的待测车辆部件在所述制动方向上。流出所述待测车辆部件的能量值。为所述传递双向能量流的待测车辆部件在制动方向上。流入所述待测车辆部件的能量值。为当所述待测车辆部件的能量流方向为驱动方向时。传递双向能量流的待测车辆部件对应的第九数据。为当所述待测车辆部件的能量流方向为制动方向时。传递双向能量流的待测车辆部件对应的第十数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

S724，若所述待测车辆部件为可积累能量的部件，则继续判断所述待测车辆部件的能量流方向为放电方向和充电方向中的哪一种。

S724a，若所述待测车辆部件的能量流方向为放电方向，则获取所述待测车辆部件经历放电后的剩余储能值变化量，依据所述第九数据、所述待测车辆部件经历放电后的剩余储能值变化量和公式10.1计算所述第四数据。

其中，所述待测车辆部件运行数据包括所述待测车辆部件经历放电后的剩余储能值变化量。

其中，为当能量流方向为放电方向时。可积累能量的待测车辆部件对应的第四数据。为在所述放电方向上。流出所述可积累能量的待测车辆部件的能量值。为所述可积累能量的待测车辆部件经历放电后的剩余储能值变化量。为当能量流方向为放电方向时。可积累能量的待测车辆部件对应的第九数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

S724b，若所述待测车辆部件的能量流方向为充电方向，则获取所述待测车辆部件经历充电后的剩余储能值变化量，依据所述第第十数据、所述待测车辆部件经历充电后的剩余储能值变化量和公式10.2计算所述第四数据。

其中，所述待测车辆部件运行数据包括所述待测车辆部件经历充电后的剩余储能值变化量。

其中，为当能量流方向为充电方向时。可积累能量的待测车辆部件对应的第四数据。为所述可积累能量的待测车辆部件经历充电后的剩余储能值变化量。为在所述充电方向上。流入所述可积累能量的待测车辆部件的能量值。为当能量流方向为充电方向时。可积累能量的待测车辆部件对应的所述第十数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

S725，反复执行所述步骤S721至所述步骤S724，计算每一个待测车辆部件对应的第四数据。

具体地，所述步骤S721至所述步骤S725，与所述步骤S711至所述步骤S725的原理一致，此处不再赘述。

本实施例中，通过依据所述待测车辆部件的部件类型的不同，以及所述待测车辆部件的能量流方向的不同，应用不同的待测车辆部件平均效率计算公式计算所述第四数据，可以实现第四数据计算结果的准确化。

在本申请的一实施例中，所述步骤S720还包括如下步骤S726至步骤S727：

S726，依据所述第九数据和公式11，计算所述第五数据；在所述公式11中，所述第九数据为所述待测车辆车轮在不同时间节点下的驱动功率：

其中，为所述第五数据。为所述第九数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

S727，依据所述第十数据和公式12，计算所述第六数据；在所述公式12中，所述第十数据为所述待测车辆车轮在不同时间节点下的制动功率：

其中，为所述第六数据。为所述第十数据。t_cyc为所述预设时间段的时长。

具体地，所述步骤S726至所述步骤S727，与所述步骤S716至所述步骤S717的原理一致，此处不再赘述。

本实施例中，依据所述第九数据和所述第十数据，可以计算得出公式2中所有关于所述待测车辆车轮的未知数据因子，即所述第五数据和所述第六数据，计算简便，数据可靠性高。

在本申请的一实施例中，所述传递单向能量流的部件至少包括发动机和发电机。所述传递双向能量流的部件至少包括驱动电机、变速箱和车轮。所述可积累能量的部件至少包括电池。

具体地，以上提及的部件仅列举出几个具有代表性的核心部件，并不仅限于此。

在本申请的一实施例中，所述步骤S800包括如下步骤S810至步骤S820：

S810，若所述公式2正确，则基于所述研发资源数据，获取每一个所述待测车辆部件基于当前研发技术水平的最大效率。

具体地，为计算所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的极限节能率，需要对公式 2施加极限条件。可选地。对每一个所述待测车辆部件的平均效率施加极限条件。具体地，获取每一个所述待测车辆部件的最大效率。例如，获取发动机的最大效率和发电机的最大效率。

S820，将所述公式2中每一个所述待测车辆部件的平均效率，更换为该待测车辆部件的最大效率，其余参数不变，依据所述公式2计算得出所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的极限节能率。

具体地，将每一个所述待测车辆部件的平均效率，更换为该车辆部件的最大效率后，公式2中的各个待测车辆部件的平均效率达到理想状态下的最大值。此时，计算出的节能率即为极限节能率。需要注意的是，公式2中的和保持不变。

可选地，在所述步骤S810中，只对所述待测动力系统中，效率变化范围最大的一个或μ个待测车辆部件获取最大效率。在所述步骤S820,中，得出的所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的极限节能率更可靠。

本实施例中，通过将公式2中，各个待测车辆部件的平均效率调整至理想状态下的最大效率值，实现对所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的极限节能率的计算，进而使得汽车厂商研发人员获得该插电式混合动力系统构型下，所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的极限节能率，使得研发人员在短时内掌握该插电式混合动力系统构型的最大节能潜力，计算量小，容易探底。

在本申请的一实施例中，所述样本动力系统为传统机械传动动力系统。

具体地，当所述样本动力系统为传统机械传动动力系统时，通过执行所述步骤S100至所述步骤S900，计算得出的数值最大的极限节能率，可以理解为是通过参数匹配优化、控制策略优化等方式，在所述待测车辆部件达到最大效率水平时，所述待测动力系统相对于所述样本动力系统的最大节能潜力。

本实施例中，通过将搭载了传统机械传动动力系统的车辆作为对标车进行比较，可以计算插电式混合动力汽车相对于所述传统机械传动动力系统的车辆的最大节能潜力。

在本申请的一实施例中，所述样本动力系统为插电式混合动力系统，所述样本动力系统与所述待测动力系统的结构不同。

具体地，当所述样本动力系统为插电式混合动力系统时，通过执行所述步骤S100至所述步骤S900，计算得出的数值最大的极限节能率，可以理解为是通过参数匹配优化、控制策略优化等方式，在所述待测车辆部件达到最大效率水平时，待测车辆相对于样本车辆最大的节能提升空间。

本实施例中，通过将搭载了不同插电式混合动力系统的车辆作为对标车进行比较，可以计算插电式混合动力汽车相对于混合动力系统结构不同的插电式混合动力汽车的最大节能潜力。

在本申请的一实施例中，所述样本动力系统为插电式混合动力系统，所述样本动力系统与所述待测动力系统的结构相同。

具体地，当所述样本动力系统与所述待测动力系统相同时，通过执行所述步骤S100至所述步骤S900，计算得出的数值最大的极限节能率，可以理解为是通过参数匹配优化、控制策略优化等方式，在不提升部件最大效率水平时，在样本车辆的控制策略和参数匹配水平的基础上，还能够提升多大的节能效果。

本实施例中，通过将搭载了相同插电式混合动力系统的车辆作为对标车进行比较，可以计算插电式混合动力汽车相对于混合动力系统结构相同的插电式混合动力汽车，在调整控制策略和参数匹配水平之后，产生的最大节能效果。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。