Енергоефективне керування системою обігріву, вентиляції та кондиціонування електромобіля – оптимізація продуктивності та зменшення енергоспоживання

Abstract

Досліджено задачу підвищення енергоефективності системи обігріву, вентиляції та кондиціонування (ОВК) повітря для електромобіля. Через відсутність двигуна внутрішнього згоряння в електромобілях немає додаткового джерела тепла, тому системи ОВК споживають значну частку енергії від акумуляторів, що суттєво зменшує запас ходу. Метою є розробка енергоефективного алгоритму керування системою ОВК, який мінімізує енергоспоживання під час забезпечення належного рівня комфорту для пасажирів. Для вирішення цієї задачі була розроблена комплексна математична модель системи ОВК, що містить модель середовища, модель системи вентиляції, випаровувача, нагрівача та рециркуляції повітря. У межах дослідження було виконано моделювання температурних, вологісних параметрів і концентрації CO2 у салоні електромобіля. Комп’ютерне моделювання, проведене в середовищі Matlab/Simulink, дало змогу детально проаналізувати динамічні та статичні характеристики запропонованої системи. Порівняння з базовою системою, що використовувала лише зовнішнє повітря для контролю мікроклімату, проводилося за постійних умов: відносна вологість зовнішнього повітря − 100 %, концентрація CO2 − 400 ppm, температура всередині салону − 22 °C, виділення вологи та CO2 пасажирами − 100 г/год та 20 г/год відповідно. Моделювання показало, що запропонована система керування забезпечує значне зниження енергоспоживання, порівняно з базовою системою, − на 10–40 % залежно від зовнішніх температур. За температури навколишнього середовища – 25 °C було досягнуто зниження енергоспоживання на 46,2 %, а за 25 °C − на 12,1 %. Покращення енергоефективності досягається завдяки оптимізації рециркуляції повітря, керуванню продуктивністю вентиляції, випаровувача та нагрівача. Запропонована система підтримує комфортні умови для пасажирів, запобігаючи конденсації вологи на склі та стабілізуючи рівень CO2 у салоні. Отже, вона сприяє не лише підвищенню комфорту, а й зниженню витрат енергії. Отримані результати підтверджують можливість суттєвого зниження енергоспоживання без шкоди для комфортних умов. Подальші дослідження можуть бути Спрямовані на вдосконалення інтелектуальних алгоритмів управління та впровадження методів прогнозування для подальшого зменшення витрат енергії системи ОВК в умовах експлуатації електромобіля в різних кліматичних умовах.The article addresses the challenge of improving the energy efficiency of the heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) system in electric vehicles. Due to the absence of an internal combustion engine in electric vehicles, there is no additional heat source, meaning that HVAC systems consume a significant portion of the battery energy, thereby reducing the vehicle’s range. The aim of this study is to develop an energy-efficient control algorithm for the HVAC system that minimizes energy consumption while maintaining adequate comfort levels for passengers. To achieve this goal, a comprehensive mathematical model of the HVAC system was developed, including models of the environment, ventilation system, evaporator, heater, and air recirculation. The study involves simulating temperature, humidity, and CO2 concentration in the vehicle cabin. Computer simulations conducted in Matlab/Simulink enabled a detailed analysis of the dynamic and static characteristics of the proposed system. Comparisons with the baseline system, which only used outside air for climate control, were made under constant conditions: external relative humidity of 100 %, CO2 concentration of 400 ppm, cabin temperature of 22 °C, and passenger moisture and CO2 emissions of 100 g/h and 20 g/h, respectively. The simulations demonstrated that the proposed control system significantly reduces energy consumption by 10-40%, depending on external temperatures, compared to the baseline system. At an external temperature of -25 °C, energy consumption was reduced by 46.2 %, and at 25 °C, by 12.1 %. Energy efficiency improvements are achieved through the optimization of air recirculation, and control of ventilation, evaporator, and heater performance. The proposed system effectively maintains comfortable conditions for passengers, preventing window condensation and stabilizing CO2 levels in the cabin. Thus, it not only improves comfort but also reduces energy consumption. The results confirm the potential for significant energy consumption reduction without compromising comfort. Future research may focus on the development of intelligent control algorithms and the implementation of predictive methods to further reduce energy consumption under various operating conditions.