根據標普全球評級（S&P Globle Rating）今日釋出的分析報告，我國電動汽車的市場滲透率在過去的5年中穩步上升，僅2023年的滲透率就達到了30.5%。這一增長不僅反映了消費者對新能源汽車及環保出行的方式的認可，也體現了政府對該產業的支援。政策扶持、技術進步和基礎設施建設的不斷完善，共同推動了新能源汽車市場的快速發展。
雖然目前中國的電動汽車充電網路已經覆蓋了大部分城市，並且在高速公路及城鄉結合部逐步實現了更廣泛的佈局，但消費者在選擇購買電動汽車時，仍將續航能力作為關鍵決策點。電動汽車的續航主要在於兩點：驅動電機和動力電池的引數選型，及制動能量回收。
1.引數選型
2023年的一篇文獻以汽車動力性作為約束條件，並以中國輕型汽車駕駛工況（China light-duty vehicle test cycle，CLTC）的續航里程和電耗作為最佳化目標進行了相關研究。根據標準《純電動乘用車技術條件》（GB/T 28382-2012）， 以市場上某款純電動汽車為目標車型，其整車效能指標如下圖所示：
汽車效能直接影響到車輛的續航里程、動力表現和整體駕駛體驗。具體影響因素上：
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驅動電機：需考慮峰值功率、連續功率、效率曲線等因素，以滿足不同行駛條件下的需求；
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動力電池：需要兼顧能量密度、迴圈壽命、安全性和成本等多個方面。
合理的引數選型不僅能夠確保車輛的基本效能，還能有效降低成本，提高市場競爭力。
2.能量回收
制動能量回收技術是提高純電動汽車能效的重要手段。透過在車輛減速或剎車過程中將動能轉化為電能儲存起來，可以顯著增加車輛的續航里程。現代純電動汽車普遍配備了高效的制動能量回收系統，但如何進一步最佳化該系統的效能，使其在不同駕駛場景下都能發揮最佳作用，仍然是一個值得深入研究的課題。
要研究如何對其進行最佳化，首先要了解什麼是制動能量回收。汽車制動過程中，能量的消耗與轉換遵循特定的規律，主要分為以下兩個部分：
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當汽車進行制動操作時，車輪與制動器之間的摩擦作用是不可避免的。這種摩擦作用會使得部分動能轉化成熱能，進而在制動過程中散失到環境中。
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在制動過程中，一部分動能可以透過車輛的機械傳動系統傳遞給電動機，由電動機扮演發電機的角色，負責將輸入的機械能高效地轉化為電能。
經由電動機轉化為電能的動能會被蓄電池所收集並儲存，並在後續需要時使用，這一過程常被稱為再生制動，也就是制動能量回收，是一種提高能源利用效率、減少能量損失的有效方式。
隨著技術的進步，越來越多的創新方案被應用於制動能量回收領域。
改進電機控制策略，在保證制動舒適性的前提下，最大限度地回收能量
電動汽車與傳統燃油車不同，具備液壓式線控制動和電機制動兩套獨立的系統，採用制動力分層控制策略即可對其進行能量回收最大化的分層控制。
首先可根據電機外特性曲線和受電池荷電狀態（State Of Charge, SOC）影響的充電功率的限制，計算在不同狀態下電機所能提供的最大電機制動力矩，隨後結合液壓制動系統進行制動扭矩變化的研究。
期望值動力應按照OA1A2方向變化，但由於液壓制動系統存在遲滯效應，實際制動力將沿著OA1C的方向變化，直接影響駕駛員的制動感受及制動安全性。因此需要依託電機高響應、高精度的特性對其進行制動補償，尋找最為合適的分層控制策略。
儲能系統最佳化，更精確地管理電池充放電過程
儲能系統的選擇和配置對制動能量回收同樣重要。採用具有更高能量密度和功率密度的電池，以及具備高效充放電能力的儲能裝置，可以更有效地儲存回收的電能，減少能量轉換過程中的損耗。目前最為常見的方法是採用更先進的電池管理系統（Battery Management System，BMS）從而提高能量回收效率。
商業應用領域，國內的寧德時代、比亞迪等企業已不斷升級其電池管理技術以提高系統能量密度、執行效率和系統安全性，如單體到電池包整合（Cell to Pack，CTP）和單體到底盤整合（Cell to Chassis/Car，CTC），以及結合大資料的智慧管理技術。
BMS需要實時監控、採集儲能電池的狀態引數，並透過介面與其他裝置進行資訊互動。涉及多個功能模組和高度整合的BMS已成為保障車輛安全、提升整體效能的關鍵技術。
現有的BMS在對電池執行資料的獲取、處理、儲存能力上有所欠缺，仍存在資料實時性差、利用率低等問題。將數字孿生與數字樣機技術引入電池管理領域，透過數字化的方式建立真實環境下物理實體的數字模型，為開發團隊提供資料虛實交融、雙向反饋、實時互動、決策分析和快速迭代最佳化的能力，使動力電池全生命週期物理空間和資訊空間的高效協同成為可能，有助於實現電池全生命週期的實時管控。
天目全數字實時模擬軟體SkyEye，是一款基於視覺化建模的硬體行為級模擬平臺，能夠用於搭建汽車BMS模型，是汽車廠商“降本增效”的有效解決方案。其優勢如下：
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無需關心真實線纜繁瑣的連線關係，工程一次搭建，持續可複用；
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虛擬汽車BMS模型可被用於模擬電池的極端使用場景，如長期高負荷執行、大功率放電等，幫助開發者提前發現電池的熱失控風險和效能衰減問題，從而最佳化系統設計，提升電池的安全性和壽命。
