阿乔·范德汉姆,光年
光年一号是一项非凡的创新:它是一款全轮驱动的五座电动汽车,由太阳充电。这项创新的关键挑战是在驾驶时将所需能量与太阳能电池板有限且波动的能量产量相匹配。MathWorks解决方案被光年工程师用作“瑞士军刀”,以应对这一挑战,优化从太阳能电池板及其配套电子设备到车辆的能量流。本演示概述了光年迄今为止取得的成就及其持续的使命:人人清洁机动。金宝搏官方网站
记录日期:2019年5月20日
受欢迎的,每一个人。我是Arjo van der Ham, Lightyear的联合创始人和首席技术官。今天是我使用MATLAB的十周年纪念日。我想给大家介绍一下,我们一直在做什么。
这是我做的第一件事。这始于我在埃因霍温大学学习电气工程的第一年。我们用这个自动测试脚本来测量双极晶体管的集电极和发射极电压。这些年来,这些年来,我开始真正看到MATLAB作为一个通用工具的附加价值,也在我的个人生活中。
所以我做了很多蒙特卡罗模拟,矩阵中每个数据点有10000个,来计算在风险棋盘游戏中获胜的几率。从那以后我再也没有输过。所以我只能建议你也这样做,或者让它更聪明一点。
当然,我们也在做一些更严肃的事情,比如这个。这是一个用户界面与工具,以控制一个新的拓扑为一个电机逆变器的功率转换器。但我也建立了许多类似的控制系统模型使用Simscape建模一个六自由度飞行模拟器的动力学,诸如此类。
但最后,我真正使用MATLAB最多的是这个。这是我常用的旧台式计算器。我想我想说的是,我认为MATLAB真的是工程师的瑞士军刀。你说出来,它就会成功。这也是我们如何在光年利用它来实现我们为每个人清洁机动的使命。请欣赏视频。
地球,我们美丽的小星球——一个适合居住、探索和旅行的地方。作为人类,我们总是喜欢四处走动。几千年来,我们一直在利用大自然赋予我们的能量。我们发现,通过挖掘和燃烧大自然创造的东西,我们可以走得更远、更快。
现在我们以前所未有的方式环游地球。我们每年使用化石燃料的总里程是9.5万亿公里,相当于1光年。我们的目标是在2035年之前,让人们只用大自然的力量走同样的距离。
我们开始研发一种直接使用自然界最大能源——太阳的汽车。它今天在这里,明天在这里,永远在这里。作为这一领域的先驱,我们多年来一直在制造原型,并取得了巨大的成功。现在,是时候进行一次巨大的飞跃了。
我们的任务是只用太阳能穿越一光年的距离。
因此,我们的使命是为每个人创造清洁的流动性。但实际上,我们为什么要这样做呢?嗯,如果我们看看今天的情况,只有大约3%的世界人口能够使用100公里范围内的公共充电站。而必须开发充电站确实限制了电动汽车的采用。事实上,这个解决方案,正如大家现在提出的,大致看起来是这样的。
因此,首先我们必须用可再生能源取代所有燃煤发电厂。我们必须对电网进行重大升级。每个人都必须安装家用电池和太阳能电池板。我们必须在全世界安装大约10亿个充电站。然后你们还得买这辆电动汽车。
我们的建议是尽量跳过这些昂贵的基础设施投资尽可能直接地从汽车上的太阳能板,从太阳那里获得汽车需要的能源。为了向你们展示这在今天已经成为可能,我们正在开发光年一号。而“光年一号”是一辆五座电动汽车。它的设计是为了提高效率,尽可能地提高驾驶效率。
车顶、引擎盖和车尾箱都装有太阳能电池板。在荷兰,太阳能电池板每年可以为你提供10000公里的航程。如果你去阳光更充足的地方,比如西班牙之类的地方,我想大概是1.5倍。如果你去加州,就会多一倍。这是很好的。但如果你每天都开这辆车,这意味着什么呢?
好吧,想象一下在葡萄牙海岸进行冲浪之旅。你沿着海岸上下行驶1100公里。你把后长椅折叠起来,放进冲浪板、自行车、高尔夫球袋、滑雪板等等。这一切都合适。如果你花两周的时间去旅行,你不需要充电一次。这就是这种车给用户带来的自由。
当然,我自己不会这么做。我们现在在赫尔蒙德的汽车园区有一个大约130名工程师的团队。这是年轻人才和行业经验的结合,达到了正确的平衡。
我们从合作伙伴那里得到了很多帮助。特别是,我们试着把注意力集中在那些真正让赛车与众不同的地方,去做我们自己。在更传统的汽车工程方面,我们尝试和很多业内的合作伙伴合作。
但同时,我们也得到了投资者和第一批客户的很多帮助。到目前为止,我们已经收到了80多笔“光年一号”的首付。到目前为止,该公司的资金来自大约60个私人投资者。
当然,我认为你们大多数人都是技术人员。所以你想知道,但我们究竟如何才能到达那里?你是如何做到这一点的?当然,我得告诉你一点。第一步是从一张干净的纸开始。
因此,想象一下,蓝色条是当前电动汽车的能耗,黄色条是太阳能电池板的发电量,如果你把它放在传统汽车的形状上。我们真正想做的是把两者匹配起来。我们怎么做?还有一些步骤。
所以第一个是让汽车更轻,只用轻质材料来减少能源消耗。正因为如此,你需要更小的电池和更轻的发动机才能达到同样的性能。所以车变得更轻了。所以你就进入了轻量化的恶性循环,这在航空航天工业中也是众所周知的。
在某个时间点,你可以减少汽车的重量,以开发足够的扭矩使用轮内电机。这些轮内马达,它们增加了效率因为你不再需要最后的驱动。你不再需要它们之间的微分了。这不仅给了你很大的空间,而且,从长远来看,更好的维护,等等,因为车里的活动部件更少了。但它也给了我们设计的自由,以改善底部的空气动力学。
此外,我们通过在后轮上增加轮箍来改善空气动力学,也通过将后视镜换成摄像头。总之,这大大降低了能源消耗。但这还不足以让它匹配。所以你还得在另一边工作。所以我们要做的是,首先,这听起来很琐碎,但是把太阳能板做大。这听起来很琐碎,但这是你必须从头开始的原因之一,并确保,实际上,汽车有安装所有太阳能电池板的形状。
此外,我们还提高了将太阳能转化为电池的电子设备的效率。这就是我想深入探讨的,因为我也是一个技术人员,我忍不住要告诉你们。
所以我们要往回走一小步看看这些年我们在太阳能挑战中是怎么做到的。在那里,目前的技术状态是这样的。所以我们在车上装了一堆太阳能电池。其中大约125个是串联的。然后会有一个中央转换器把它转换成电池。
这样做的主要缺点是,接受阳光最少的电池,也是最弱的电池,会限制电流通过导线,对小组里所有的电气工程师来说。这些不匹配——你可以从阴影中得到它们,也可以从曲率中得到它们,因为如果你有这个曲面,总有一个细胞接收到的阳光会更少。
因此,我们总是建造,为了光线,我们建造了平屋顶的汽车。这种平屋顶,我们并不喜欢,因为它限制了设计师的设计自由,也限制了空气动力学性能。所以对我们来说,这很清楚。如果我们要开发商用车,这是我们需要跨越的桥梁之一,也是我们需要修复的。
那么首先,这个问题到底有多大,给你一个想法?因此,为了研究曲率对电池数量的影响有多大,我们将分组效率定义为从分组电池获得的功率与如果我能够在其自身的最大功率点操作每个电池所获得的功率之间的比率。
给你们一个概念,如果我们有Stella的平屋顶,它最后是有点曲线。这就是为什么它不是100%。你可以得到98.6%的分组效率。如果你有这辆弯弯曲曲的大众甲壳虫,你会损失25%的可用能量,这当然有点多,很遗憾。解决方法很简单。你想要更小的组,更少的单元。这叫做分布式最大功率点跟踪。
这是怎么回事?大致如此。所以我们有一个旧的情况,所有的电池都是串联的。然后想象一下,你们在这里看到的每一块太阳能电池实际上是一小群串联在一起的太阳能电池。假设所有这些组,其中一组接收到的阳光较少,因为它是弯曲的,或者因为有阴影,而另外两组,他们每个接收到12。
如果你像这样连接它,那么下面的基团会限制电流通过上面的基团。因此,我们只能得到18瓦。在输出的30瓦特中,我们只能得到18瓦特的输出。所以大约一半的能量损失了。当然,这有点令人羞愧。
传统的解决方案是放置这个旁路二极管。使用旁路二极管,我们关闭了限制的群体。因此,我们允许另外两个组输出全部12瓦的功率。输出是24,但仍然不是30。
所以,我们用最大功率点跟踪来做什么,就是在每个组中添加一个平衡转换器。这些平衡转换器的输出并联连接。然后我们通过这样的方式来控制它们,每一个连接到强组的转换器通过总线从强组获得一点功率。连接到较弱组的转换器从总线上取一点电,然后将其发送到各个组,这样最终,来自每个组的净功率是相等的。
现在电流不再有限制了,我们可以得到汽车输出的全部30瓦,当然,如果我们假设所有的转换都是无损的,事实并非如此,但效果并没有那么大,我们将看到。在稳定状态下,所有组都处于最大功率点,通过该总线的净功率为零。
现在对我们来说,问题是,系统很好,但我们现在需要在每组中放置多少这样的电池才能在效率和成本等方面达到良好的平衡?为了研究这个,我们做了这个完全基于MATLAB的模型我们从一个汽车的CAD文件开始。这个CAD文件,我们用一个算法把太阳能电池放置在汽车的区域。大概是这样的。
然后我们用一种聚类算法把这些太阳能电池分组。然后我们将其与典型模式年的天气数据相结合,这是建筑工程师用来计算建筑物气候等的天气数据类型。利用这些数据,我们可以精确地计算,每个太阳能电池,有多少光照射到每个电池上。
利用这一点,我们可以计算出每个太阳能电池的IV曲线。如果我们把这些数据和哪个细胞在哪个组中结合起来,我们就能计算出所有单个组的IV曲线。现在,组的IV曲线的最大功率点和电池的最大功率点之间的比率给了我们这个分组效率,我们已经讨论过了,组。
然后我们遇到PV的稳态模型来隔离总线架构我们在之前的幻灯片中展示过来计算beta。是由我们添加的转换器处理的功率和通过系统的总功率的比值。最后你需要用它来计算系统的效率。
我也要给你们看这个因为我总是喜欢看算法的工作,所以我忍不住要把它放进去。那么这种聚类算法是如何工作的呢?我们需要聚集76个点,把所有的太阳能电池分成8个9到10个大小的电池组。我们要做的是,首先,随机初始化集群。然后每个集群可以选择它想要的组中的一个单元格。现在,我们这样做了几次,你就看到了组的创建。
但是没有足够的细胞可以进入每一组。因此,我们允许丢失的细胞选择它们想要属于哪个组。现在我们有了细胞群,但是它们看起来很糟糕,因为,实际上,你想让这些细胞群非常靠近因为紧密相连的细胞有大致相同的方向。因此,你在这个群体中有更少的不匹配,你得到了更好的分组效率。
因此,我们现在要做的是改变所谓的互换方案。所以每个小组都可以说,好的,我想把这间牢房换成你的牢房。如果我们都像那样变得更好,那么如果团队以这种方式变得更小,那么这是一个很好的解决方案,我们做到了。因此,开始交换,您会看到组变得更加整洁,我们会继续交换,直到解决方案不再改进。然后我们得到最后一组。
我们主要使用这个算法,因为我们想为不同的汽车研究不同的组大小。当然,你也可以用手来做,但是工作量很大。对于最后一辆车,我们是手工完成的,一旦它变成一辆车,我们就知道小组需要多大,主要是为了优化所有电缆的电气布线,等等,这样做会更有效率一些。
现在这个算法,整个模拟,我们用来比较四辆车。当然,我们也计算了较轻的那个,但我还不能给你们看。所以它不在幻灯片上。
但我能告诉你们的是我们用了两辆典型曲率的车。较轻的那个和这两个的曲率大致相似。这是一辆菲亚特Punto和特斯拉s型车。然后我们用了一辆车顶很平的斯特拉,和一辆车顶很弯的大众甲壳虫。
如果我们比较它们并通过模拟运行它们,这些就是大致的结果。在底轴上,你可以看到每个组中有多少个细胞。在这里你可以看到分组效率,也就是说,由于曲率,我们实际上损失了多少能量。你首先看到的是,如果我们在每个组中放置一个单元,那么每个单元都可以在其最大功率点上运行,因此,根据定义,分组效率是100%。
你还可以看到,如果汽车的曲率增加,分组效率下降得更快,当然,这是我们预期的。如果我们看看多大的权力实际上是被处理的转换器,我们引入了更高效,首先你可以看到在底部,如果你把所有的屋顶上的细胞在一个组,和我没有任何平衡转换器了,所以的力量正在处理是零。曲率越大,处理的能量就越大。
但有趣的是,被处理的总功率实际上在10%到12%的范围内,这意味着只有一小部分功率实际上被这些转换器处理以使系统处于稳态解。这意味着系统对我们引进的新转换器的效率不太敏感。
如果我们看看结果,然后我们就离开了菲亚特Punto因为它给了完全相同的结果的特斯拉,因为类似的曲率和我们比较旧系统和新系统对汽车的曲率增加,您可以看到效率实际上是由两个数字。这就是分组效率,也就是曲率的影响有多大,还有转换效率,也就是上面的效率,旧系统的效率,就是那个转换器的效率。在最下面的例子中,转换效率包括转换器的效率,平衡转换器的效率,还有这个beta数字,这些新的转换器处理了多少电力。
如果你比较一下,对于一个平屋顶来说,这个系统绝对没有意义。所以不要使用它。您是否获得了一点点分组效率,但您在转换效率方面的损失比您获得的要多。然而,对于更多的曲线车,您可以看到传统系统的分组效率下降得非常快。然后在转换效率上加上一点实际损失实际上可以弥补它。
总的来说,我们获得了15%的动力输出。实际上,这意味着在太阳上行驶的距离不再是每年8000公里,而是每年10000公里。最后,系统对汽车最终设计的影响是非常大的。如果曲率再大一点,比如大众甲壳虫,它甚至是18%。
好吧,当然,这听起来很不错。但我想你们所有人都在想,好吧,我们什么时候能看到这辆车,它什么时候经过市场?好吧,那也只能再维持几周了。但我们会在今年6月25日展示第一个原型车。然后在2020年底,第一批交付预计。2021年,我们开始增加产量,我们开始生产新车型。为了给你们一点公司的氛围,我还有最后一个视频来结束。
哇,你能感觉到嗡嗡声吗?我愿意。女士们先生们,我真的很激动。我想这里空气中有东西。我很想看到它变得真的,真的,真的很大。
我确实认为,几年后,当你在街上看到这些车时,一个孩子会回头说,嘿,看,爸爸,未来的车!我认为现在最好的事情是给你看光年一号。
是的。很抱歉,你还得等一会儿。但在6月25日,它也将公开展示,汽车将是什么样子。谢谢您的关注。
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