新型双能量源纯电动汽车能量管理问题的优化控制
混合动力电动汽车能量管理系统的研究与设计
混合动力电动汽车能量管理系统的研究与设计随着环境保护意识的增强和对能源紧缺问题的关注，混合动力电动汽车（Hybrid Electric Vehicles，HEVs）作为一种多能源动力结构汽车，逐渐成为了汽车行业的研究热点。
而混合动力电动汽车的能量管理系统则是其关键技术之一。
本文将对混合动力电动汽车能量管理系统进行研究与设计。
混合动力电动汽车能量管理系统的核心目标是实现能量的高效利用和系统的优化控制，以提高汽车的燃油经济性和行驶性能。
该系统可以分为三个部分：能量管理策略、能量转换与储存和能量回收系统。
能量管理策略是混合动力电动汽车能量管理系统的核心，它确定了车辆如何在不同的动力模式（例如，电动模式、混合模式和燃油模式）之间进行能量转换和分配。
常见的能量管理策略包括经验法、规则法、优化法等。
其中，经验法是基于经验和规则的方法，具有简易实现和计算效率高的优点。
规则法是基于事先设定的控制策略，可以根据当前工况实时调整参数。
优化法是基于优化算法和动态规划的方法，通过优化目标函数来寻找最优的能量配置策略。
在设计混合动力电动汽车能量管理系统时，需考虑到电池寿命、动力性能和燃油经济性的平衡。
能量转换与储存是混合动力电动汽车能量管理系统的重要组成部分，它包括发动机、电动机和储能装置等。
发动机可以通过燃烧燃料产生动力，并将多余动力转化为电能储存起来。
电动机则可以将电能转化为动力输出，并通过制动能量回收系统将多余动力转化为电能储存。
储能装置一般采用电池组和超级电容器等，用于储存和释放电能，以满足车辆在不同工况下的能量需求。
能量回收系统是混合动力电动汽车能量管理系统的重要特点之一，通过制动能量回收和发动机工况优化等方式，将制动时产生的余能转化为电能储存，从而提高能量利用效率。
制动能量回收系统通过电动机的逆变功能将制动过程中产生的动能转化为电能，再将其储存至电池组或超级电容器中。
发动机工况优化可以通过控制发动机的输出功率和工作点，使其在高效工况下运行，并将多余动力转化为电能储存。
新能源汽车电池管理系统的优化与设计策略
新能源汽车电池管理系统的优化与设计策略随着全球对可再生能源的需求不断增加，新能源汽车的发展呈现出快速增长的趋势。
作为新能源汽车的核心组成部分，电池管理系统（BMS）的性能和稳定性对于新能源汽车的安全和可靠性至关重要。
本文将探讨新能源汽车电池管理系统的优化与设计策略。
1. 电池管理系统的功能电池管理系统作为新能源汽车电池的核心控制单元，具有多项功能。
首先，它负责监测电池组的状态，包括电池组的电压、温度、电流等参数。
其次，它可以进行电池组的均衡控制，确保每个电池的充放电状态一致，提高电池组的整体性能和寿命。
此外，电池管理系统还可以进行充放电控制，包括充电保护和放电保护，以防止电池过充或过放，保障电池的安全性。
2. 电池管理系统的优化策略为了提高电池管理系统的性能和效率，可以采取以下优化策略。
2.1 智能化监测与控制传统的电池管理系统通常采用离散的监测和控制方式，容易出现传感器误差和反馈延迟等问题。
因此，将智能化技术应用于电池管理系统中是一个有效的优化策略。
通过引入先进的传感器和算法，可以实现对电池组状态的实时监测和准确控制，提高系统的稳定性和可靠性。
2.2 优化电池均衡控制策略电池组中各个电池的容量和性能存在差异，容易导致电池组充放电不平衡问题。
因此，优化电池均衡控制策略是关键。
采用先进的均衡算法，可以根据电池组的实际状态和需求，实现对电池组的均衡控制，延长电池组的使用寿命，提高电池组的整体性能。
2.3 充放电控制优化策略充放电控制是电池管理系统的核心功能之一，对于保护电池的安全性至关重要。
优化充放电控制策略可以提高充放电效率，减少能量损失，并保护电池不受过充或过放的伤害。
合理设置充放电阈值、采用适当的充放电策略，可以最大限度地提高电池的使用寿命和性能。
3. 电池管理系统的设计策略在设计电池管理系统时，需要考虑以下因素。
3.1 硬件设计电池管理系统的硬件设计需要选择适合的电路和器件，以满足系统的稳定性和可靠性要求。
纯电动汽车能量管理方案
纯电动汽车能量管理方案一、引言随着全球能源危机和环境问题日益严重，电动汽车作为一种清洁、高效、可持续的交通工具，受到了广泛关注。
电动汽车的发展离不开能量管理系统的支持。
能量管理系统是电动汽车的核心组成部分，主要负责电池的充放电管理、能量分配、动力系统控制等功能。
本文将针对纯电动汽车能量管理方案进行探讨，以提高电动汽车的能量利用效率和经济性。
二、电动汽车能量管理系统的组成与功能电动汽车能量管理系统主要由电池管理系统（BMS）、电机控制系统（MCU）、能量分配单元（EAU）等组成。
各部分功能如下：1. 电池管理系统（BMS）：负责电池的充放电管理、状态估计、故障诊断等功能。
通过对电池的电压、电流、温度等参数的实时监测，确保电池在安全、稳定、高效的运行条件下工作。
2. 电机控制系统（MCU）：负责电机的转速、扭矩、转向等控制。
根据驾驶员的意图和车辆行驶状态，调节电机输出，实现动力系统的最优匹配。
3. 能量分配单元（EAU）：负责整车的能量分配与优化。
根据电池状态、电机负载、行驶工况等因素，动态调整能量流动，实现能量的高效利用。
三、能量管理策略能量管理策略是电动汽车能量管理的核心，主要包括以下几个方面：1. 动力系统控制策略：根据驾驶员的意图和车辆行驶状态，动态调节电机输出，实现动力系统的最优匹配。
在保证动力性能的前提下，降低能耗。
2. 能量回收策略：在制动或减速过程中，通过电机反向发电，将一部分动能转化为电能，存储到电池中，实现能量的回收利用。
3. 电池充放电策略：根据电池的实时状态，合理控制充放电电流和电压，延长电池寿命，提高能量利用率。
4. 预测性能量管理策略：通过车载传感器和通信系统，获取实时路况、交通信号等信息，预测车辆未来行驶工况，提前调整能量分配策略，实现能量的优化利用。
四、能量管理方案实施与效果评估1. 硬件设备升级：为了实现先进的能量管理策略，需要对电动汽车的硬件设备进行升级。
包括高性能电池、电机、传感器等。
新能源电力系统优化控制方法及关键技术
新能源电力系统优化控制方法及关键技术摘要:资源问题、环保问题成为当今社会关心的焦点,积极开发新能源成为未来发展趋势,而以风能为代表的新能源,由于它的不确定性可能会对电网造成巨大冲击。
新能源电力系统控制技术,必须充分利用电力系统的自身特性,以保证动力系统在安全性条件较差的情况下,实现新能源电力系统的安全以及平稳的工作。
同时对于进行新能源电力系统运营过程的优化设计与管理,还必须建设起完备的技术管理体系,使动力系统朝着自动化、可操控性、智能化的方向发展。
关键字:新能源;电力系统;关键技术；优化控制引言新能源对接入电力多目标优化调整起到了不容小觀的效果,能够先整合能量结构后再运用,使各种常规能量的调峰能力到达最高,并利用各种先进手段的使用有效地调控风电场,进一步扩大了跨区域发电交易规模,从而达到降低了用电成本并达成了绿色环保和可持续发展的目的。
一、新能源电力系统发展现状新能源电力相比于传统的常规电力能源,拥有资源利用量大、布局广、新环境保护、可持续经济发展等优点,不过对开发方面的科技需求也相当高。
目前,在新能源电力系统中着重蓬勃发展的项目有风电、太阳光、核电、地能量、风水能等。
但由于新能源电力的蓬勃发展时期还比较短,在发电储存、稳定等方面,都还需进一步的科技保障,而且要有巨大的资金投入,不过随着新型能源技术的迅速蓬勃发展,新能量发电成本也将会逐渐下降,和传统资源电力系统比较的,优点将会逐渐凸现出来。
但新能源动力系统蓬勃发展中还是存在薄弱环节,科技保障水平和管理体制也亟待进一步提高。
目前,中国太阳能、核电等新兴能源研发的技术与国内外水平仍然存在着一定差距,外国的科技垄断也导致中国需要自身开展科技研究,而且由于技术研究还需要巨大的资金投入,因此前期开发新能源技术电力的花费将大大超过我国的能源供给。
另外,科技自主开发还需资金、人员、仪器等,虽然上述情况在目前的中国已经发生了较大改变,但技术研究水平与市场迫切要求之间仍然具有一定差距。
混合动力电动汽车的能量管理与优化策略
混合动力电动汽车的能量管理与优化策略混合动力车是结合了传统内燃机和电动机的一种汽车类型。
它将内燃机和电动机的优点结合在一起，实现了汽车能量的高效利用和减少尾气排放的目标。
能量管理和优化策略是混合动力电动汽车的关键技术之一，它能够有效提高混合动力车辆的燃油经济性和驾驶性能。
本文将着重探讨混合动力电动汽车的能量管理与优化策略。
能量管理是指对车辆能量进行合理规划和调度，以提高整车的能量利用效率。
混合动力车辆的能量系统包括内燃机、电动机、电池和储能器等部分，能量管理主要涉及到这些部分的控制和协调。
以下是一些常用的混合动力车辆能量管理与优化策略：1. 电力分配策略：电力分配策略是指根据实时道路条件和电池状态等信息，合理分配电力系统中的能量。
例如，在高速公路上行驶时，可以使用内燃机提供的能量来驱动车辆，同时将电池充电。
而在低速行驶和城市道路行驶时，可以使用电动机驱动车辆，以提高燃油经济性。
通过合理分配能量的使用方式，能够最大限度地提高燃油利用效率。
2. 内燃机启停策略：内燃机启停策略是指根据实时行驶条件和电池状态等信息，合理控制内燃机的启停。
例如，在短时间停车等待红绿灯时，可以通过关闭内燃机来节省能量。
而在需要急加速的情况下，可以及时启动内燃机提供额外的动力。
通过合理控制内燃机的启停，能够减少燃油的消耗，提高混合动力车辆的燃油经济性。
3. 能量回收策略：能量回收策略是指通过电动机将制动能量或行驶能量转化为电能并存储到电池中。
例如，在制动过程中，电动机可以将制动能量转化为电能并存储到电池中，以供后续行驶使用。
通过能量回收策略，能够最大程度地减少制动能量的浪费，提高能量利用效率。
4. 调度策略：调度策略是指根据电池状态、行驶路线和驾驶习惯等信息，合理调度电池的使用和充电。
例如，在长时间高速行驶后，电池的储能可能较低，此时可以选择将车辆行驶至电池充电站进行充电。
通过合理调度电池的使用和充电，能够提高电池的寿命，并最大程度地利用电池提供动力。
混合动力车辆的能量管理与优化策略研究
混合动力车辆的能量管理与优化策略研究随着全球对环保和能源问题的日益关注，混合动力车辆的市场份额逐渐增加。
混合动力车辆可以通过融合电力和燃油引擎技术，使汽车更加环保、节能、效率和安全，也为汽车消费者提供了更多的解决方案。
然而，混合动力车辆的能量管理是影响其性能和效率的关键因素。
混合动力车辆的能量管理主要涉及到能量流的控制和优化。
能量管理系统是混合动力车辆的核心控制系统，主要是监测和控制车辆各电气和机械子系统的工作状态和能量流动。
混合动力车辆的能量管理需要根据车辆的实际行驶状况，合理分配电池和发动机的功率输出，达到最佳的性能和能效。
混合动力车辆的能量管理策略可以分为三种类型：规则型、经验型和智能型。
规则型策略主要依靠预先制定的规则来分配能量流，通常采用类似优先级分配、控制电机驱动等策略。
经验型策略基于实验数据和统计模型来制定控制策略，通常采用模型预测和判别分析技术。
智能型策略则是利用人工智能、机器学习等技术，通过学习车辆的运行环境和历史数据，实现自主的能量管理控制。
混合动力车辆的能量管理需要考虑到许多因素，如车速、传感器数据、天气、行驶路线等。
目前，常用的优化策略包括动态程控制、能量回收、切分联合控制等。
动态程控制策略是基于车速和车辆行驶状态的控制策略，通过控制发动机与电机的功率输出，实现车辆在不同行驶状况下的最佳能量利用。
动态程控制策略通过实时监控电气和机械子系统的状态，动态调整车辆的能量流分配，进而优化车辆的能量利用率和性能。
能量回收策略是利用电机的逆变器将制动能量回收到电池中，再利用电池释放能量供应给电机。
混合动力车辆在制动过程中，将动能转化为电能储存到电池中，减少了制动时机械制动器的使用，从而使能量利用更加有效。
切分联合控制策略是一种综合控制策略，通过利用发动机和电机的优势，将车辆的功率输出进行协同控制，实现能量流的协调、平衡和最优化分配。
这种策略可使发动机尽量在高效区运行，同时实现电机的运转最佳自适应控制。
新能源汽车的智能能量管理与优化策略
新能源汽车的智能能量管理与优化策略随着环保意识的增强和能源危机的严重性，新能源汽车逐渐成为替代传统燃油车辆的重要选择。
然而，充电时间长、续航里程短以及充电设施不完善等问题成为新能源汽车发展的瓶颈。
为了克服这些问题，智能能量管理与优化策略应运而生。
一、能量管理的重要性新能源汽车依靠电能来驱动，因此能量管理对其性能和使用体验至关重要。
良好的能量管理策略能够最大限度地提高新能源汽车的续航里程，优化能量利用效率，延长电池寿命，并提升驾驶安全性。
二、智能能量管理系统的原理智能能量管理系统通过利用车辆的运行数据、道路信息和其他实时数据，结合算法与模型，以确保新能源汽车在行驶过程中能够高效地利用能量。
其工作原理如下：1. 数据采集与分析：系统会实时采集车辆的能量消耗情况、电池状态和车速等数据，并对这些数据进行分析和处理。
2. 能量需求预测：基于车辆历史数据和实时采集的信息，系统能够准确预测未来一段时间内的能量需求，并为后续能量管理决策提供参考。
3. 能量控制与优化：根据预测的能量需求，系统会优化电池的充放电策略，确保车辆的续航里程和性能得到最大化的提升。
4. 智能路线规划：系统可以根据车辆的目的地和充电桩的位置，智能地规划最佳的行驶路线，以尽可能避免充电桩在路上的等待时间，提高行驶效率。
三、智能能量管理系统的优势智能能量管理系统与传统的能量管理方式相比，具有以下优势：1. 高效能量利用：优化能量管理策略可以显著提高新能源汽车的能量利用效率，延长续航里程，在保证性能的前提下降低车辆的能耗。
2. 高电池寿命：智能充放电策略能够合理地管理电池的充放电过程，降低过度充电与过度放电的风险，延长电池的使用寿命。
3. 提升驾驶安全性：智能能量管理系统可以实时监测车辆的能量状况，并根据情况调整充放电策略，以降低因能量不足而导致的驾驶安全事故发生风险。
四、智能能量管理系统的应用前景智能能量管理系统在新能源汽车领域具有广阔的应用前景。
混动汽车的能量管理与优化控制
混动汽车的能量管理与优化控制随着环境保护与能源问题的日益突出，混合动力汽车已成为汽车行业发展的主流趋势之一。
混动汽车结合燃油发动机和电动机的优点，既能提供强劲的动力输出，又能降低燃油消耗和尾气排放。
在混动汽车中，能量管理与优化控制是实现高效能量利用的关键。
一、混动汽车能量管理的基本原理混动汽车能量管理的基本原理是将发动机和电动机的功率匹配调配，在不同工况下合理分配能量流向，以达到最佳的燃油消耗效果。
在汽车行驶过程中，能量流主要有三种模式：纯电驱动、串联驱动和并联驱动。
纯电驱动模式是指电动机单独提供动力，燃油发动机处于关闭状态；串联驱动模式是指燃油发动机通过发电机将电能供给电动机驱动汽车行驶；并联驱动模式是指燃油发动机和电动机同时提供动力，以满足汽车的动力需求。
二、混动汽车能量管理与优化控制策略1. 能量管理策略在混动汽车的能量管理中，最常用的策略是基于规则的能量管理策略和基于优化的能量管理策略。
基于规则的策略通过预设的规则和控制算法，根据不同的驾驶工况，选择合适的能量流模式和功率分配方式。
基于规则的策略具有实施简单、计算量小的优点，但对于复杂的驾驶工况和系统实时性要求较高的情况下，其效果不尽如人意。
基于优化的策略采用数学模型和优化算法，通过求解最优化问题来确定最佳的能量管理策略。
基于优化的策略可以更好地考虑各种驾驶工况和约束条件，达到更好的能量利用效果。
2. 能量优化控制能量优化控制是混动汽车能量管理的关键环节，目的是通过控制策略的优化，使功率分配达到最佳状态，实现燃油消耗的最小化。
能量优化控制可以分为两个层次：动力分配层和能量管理层。
动力分配层主要负责根据驾驶员的驾驶需求和车辆系统的特性，调整发动机和电动机的功率输出；能量管理层主要负责根据当前工况和车辆性能，确定最佳的能量流模式和功率分配策略。
动力分配层和能量管理层相互协作，共同实现能量优化控制的目标。
三、混动汽车能量管理与优化控制的挑战混动汽车能量管理与优化控制面临着一些挑战。
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新型蓄电池-超级电容双能量源存储系统是纯 电动汽车能量存储系统发展的重要方向。正确分析 能量存储系统的功率、车辆行驶中的阻力功率及运
行约束条件，建立蓄电池-超级电容能量管理问题的 数学模型，无疑是一项重要的工作。 2.1 双能量源存储系统纯电动汽车中的功率分析
组、超级电容自身的容量特性及功率总线需求功率
来确定。
根据汽车动力学原理[6]，克服驱动轮上各种阻
力消耗的功率，可计算如下：
Pf
=
Gf cosαVa 3600
（2）
Pw
=
CD AVa3 76 140
（3）
Pi
=
G sinαVa 3600
（4）
Pj
=
δ GVa 3600g
dV dt
（5）
式中，Pf 为克服行驶滚动阻力所消耗的功率；Pw 为 克服空气阻力所消耗的功率；Pi 为克服坡度阻力所 消耗的功率；Pj 为克服加速阻力所消耗的功率；G 为车辆的总重；f 为滚动阻力系数；CD 为空气阻力 系数；A 为迎风面积；Va 为车速；α 为道路的坡度
2008 年 8 月 第 23 卷第 8 期
电工技术学报
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
Vol.23 No.8 Aug. 2008
新型双能量源纯电动汽车能量管理问题的 优化控制
石庆升 张承慧 崔纳新
（山东大学控制科学与工程学院 济南 250061）
配 因 子 ， 使 得 车 辆 的 能 量 消 耗 率 （ Energy
Consumption Ratio，ECR）最小，加速时间 tacc 最少。 能量消耗率是衡量纯电动车辆经济性的重要指
标之一，它表示车辆运行 100km 所消耗的能量，单
位为 kWh/100km。一般可按照如下公式计算：
ECR = 1.1×10−7 E_J L
（13）
s.t. PESS (t) = Pveh (t) t ∈ (0,T ) Kbat(t)+KUC(t)=1
SOCbatmin (t) ≤SOCbat (t) ≤ SOCbatmax (t) SOCUCmin (t) ≤SOCUC (t) ≤SOCUCmax (t)
+
G sinαVa 3600
+ δ GVa 3600g
dV dt
⎞⎟（6） ⎠
2.2 约束条件
（1）功率约束。为保证车辆的有效运行，能量
存储系统提供的功率应等于行驶时车辆的需求功
率：
PESS (t) = Pveh (t) 式中，T 为车辆行驶时间。
t ∈ (0,T )
（7）
假设 t 时刻蓄电池组、超级电容的功率分配因
关键词：双能量源存储系统 能量管理 优化控制 模糊控制器 中图分类号：TP273
Optimal Control of Energy Management in Novel Electric Vehicles With Dual-Source Energy Storage System
Shi Qingsheng Zhang Chenghui Cui Naxin （Shandong University Jinan 250061 China）
Keywords： Dual-source energy storage system, energy management, optimal control, fuzzy controller
国家自然科学基金（50477042）、高等学校博士点基金（20040422052）和山东省自然科学基金（Z2004G04）资助项目。 收稿日期 2007-06-04 改稿日期 2007-08-21
目前，还鲜见关于纯电动汽车双能量源管理问 题建模及优化控制方面的系统阐述。现有关于双能 量源的研究主要集中于燃料电池汽车或混合电动汽 车的能量系统[4-5]，这些场合下，双能量源系统是作 为辅助系统工作的，对控制要求不高，因此，大都 直接对其工作模式进行分析，然后根据工作模式设 定简单的控制规则，而未对能量管理问题作系统地 阐述。同时提及的控制规则的设定相对简单，鲁棒 性差。而在纯电动汽车中，双能量源是主要的能量 源，它的控制性能直接决定着车辆的加速性能和经 济性能。基于上述问题，本文对纯电动汽车中双能 量源管理问题的建模与优化控制进行了研究。首先 建立了以车辆的能量消耗率和加速时间为目标函 数，以功率约束、SOC 约束等为约束条件的双能量 源存储系统能量管理问题的数学模型。然后，设计 了基于模糊逻辑的能量管理优化控制器。最后，利 用电动汽车仿真软件平台 ADVISOR 实现了提出的 优化控制策略，并对比简单查表策略，进行了经济 性能和加速性能方面的研究。
第 23 卷第 8 期
石庆升等 新型双能量源纯电动汽车能量管理问题的优化控制
139
角；δ 为质量换算系数。
假设能量存储系统功率总线至驱动轮之间的传
输效率为η，则车辆的需求功率 Pveh 为
( ) Pveh
=1 η
Pf + Pw + Pi + Pj
=
1 η
⎛ ⎜⎝
Gf
cosαVa 3600
+ CD AVa3 76 140
摘要 新型蓄电池－超级电容双能量源存储系统是目前纯电动汽车中的研究热点。如何合理 分配双能量源存储系统中蓄电池和超级电容两者的功率，使车辆获得好的动力性能和经济性能是 其中最为关键的问题。在分析能量存储系统的功率、车辆行驶中的阻力功率及约束条件基础上， 建立了以车辆能量消耗率和加速时间为目标函数的能量管理问题数学模型。然后，对双能量源存 储系统的主要工作模式进行了分析，在此基础上设计了基于模糊逻辑的能量管理优化控制器，并 在 ADVISOR 软件平台上实现了该控制器。模糊控制器采用了三输入、单输出的 mamdani 结构。 最后，对比简单查表策略进行了仿真研究。结果表明，文中提出的基于模糊逻辑的优化控制器通 过有效地分配双能量源之间的功率，使车辆具有更好的动力性能和经济性能。
SOC 太低，可能无法提供大的加速功率，从而影响
车辆的加速性能。实际运行中，蓄电池和超级电容
的 SOC 安全范围一般分别为[0.5, 0.8]和[0.2, 0.9]。
2.3 能量管理问题模型
能量管理的目的是在满足车辆需求功率和能量
存储系统正常工作要求的条件下，通过合理分配电
池组和超级电容承担的功率，即调节两者的功率分
Abstract The novel battery-ultracapacitor dual energy storage system is the hotspot of the pure electric vehicles (PEV) research. And how to effectively split the power between the batteries and the ultra-capacitors to obtain good economy and acceleration performance is the most crucial problem. Based on the analysis of powers in energy storage system, the resistance powers during the vehicle’s running and the constraints the energy storage system should obey, the mathematical model of energy management system is firstly established, whose objective functions are energy consumption ratio and acceleration times. Then, four main operation modes of the dual-source energy storage system are presented. In the following, energy management controller based fuzzy logic is designed and implemented in ADVISOR software. The fuzzy controller takes the mamdani structure and consists of three inputs and single output. Finally, compared to the look-up strategy, lots of simulations are carried on. The results show that, the proposed fuzzy energy management controller can more effectively split the powers in dual-sources energy storage system, and attain a better acceleration performance and economic performance.
子分别为 Kbat(t)和 KUC(t)，则两者分配的功率可写为
⎧ ⎨ ⎩
Pbat (t) PUC (t)
= =
PESS (t)Kbat (t) PESS (t)KUC (t)
（8）
则有
Kbat(t)+KUC(t)=1
（9）
（2）电池、超级电容的 SOC 约束。对于电池
组和超级电容而言，为了延长其寿命，使用过程中，
（12）
式中，L 为汽车的行驶距离，单位为 km；E_J 为车
辆行驶过程中消耗的能量，可由车辆功率 P(t)对时