开增程电动车在国庆长假出行焦虑吗?

跟大家分享一下2025年国庆长假出游的增程电动车的补能体验。

2025年国庆长假,从9月30日提前一天从广州出发到广东茂名,玩浪漫海岸,10月1日到广西北海银滩,然后10月2日坐船到涠洲岛玩了一天,10月3日从广西北海到广东阳春,最后10月4日从阳春回到广州。

全程1200多公里车程,每程行车不超过4个小时。以下是这次行程的油电比例,简单来说,因为开的是增程电动车,可电可油,整个行程用油为主,充电是锦上添花的事情,不纠结。

下面是每一天的补能经历。

D1 9月30日 从广州出发到广东茂名,全程300多公里。

第一次使用理想OTA 8.0的实验室新功能“智能油电”,它的逻辑是根据导航的行程和在途中选择的充电站,在过程中尽量多用电,从而在达到充电站或目的地时,电池电量被充分利用,并在高速行驶风噪比较大的时候增程器提高功率多发电,从而提升整个行程的行驶经济性和降低增程器高功率运行时的噪音影响。

但第一次使用就被“坑”了,因为选择的充电站所有桩都不能充电。这个时候电池电量仅剩18%。虽然只要油箱里有油,继续跑完全没有问题,但是如果到了酒店也没得充电的话,电池电量太低就不好停车用电或者开启哨兵模式了。

在这个处于行程中点的服务区吃过饭后,加满油(开增程电动车以来第一次加满油,平时都是每次加200元用几个月),然后切换到燃油优先模式,看看能不能回充一些电到电池。

理想增程电动车有三种模式:

纯电优先:先用电池电量,直到电量降到15%后自动启动增程器发电驱动,并基本维持这个电池电量水平(也可以启动强制纯电,把电池电量“压榨”到3%,但会影响动力输出和电池寿命,不建议频繁使用);

油电混合:电池电量低于80%以后,高速行驶时启动增程器发电行驶,低速行驶时用电池电量驱动,允许电池电量缓慢下降。总体油耗较低。

燃油优先:电池电量低于70%以后增程器一直启动,并保持电池电量在高电量(也可以启动强制燃油发电把电池电量回充到80%),总体油耗较高(但部分油耗是存在电池里的)。

不管是哪种模式,只要油箱里有油,就能继续跑。

从中点服务区离开到下一个服务区时,有大量充电位,但因为只是上个厕所,在充电桩扫码、充值花了不少时间,整个过程也充不了几度电,没有什么意义。

以后除非服务区有理想超充站(因为理想的车可以在理想超充站即插即充,不用花时间扫码、充值)或者是停留吃饭,不再在高速服务区浪费时间充电了。

开到目的地酒店,通过燃油优先电池电量回充到了31%。询问酒店工作人员,酒店有充电站。是特斯拉的慢充桩,1.8元/度,也有位置,就开过去充满电了。

D2 10月1日 从广东茂名到广西北海,全程300多公里。由于第一次使用“智能油电”因为选择的充电站无法充电,没有达到效果,还是使用我原来设定的任务大师(任务大师就是可以设置一些条件让车辆自动调整一些设置,像编程一样),当电量低于40%时切换到油电混合,这样既可以尽量多用电池的电,又能确保到达目的地后不管是否可以充电,电池里都有30%-40%的电,停车用电或开启哨兵模式都有保障。

到了中点服务区吃饭的时候,看到不光充电站是满的,连加油都要排队,幸好我的车现在油量充足。期间看到充电站有车驶出,但等我反应过来,就已经有车停过去了。

离开这个服务区直奔北海,停车场有快充桩,补了个满电。

D3 10月2日 坐船到涠洲岛,除了开车从酒店到码头短短的路程,都没有用车。

D4 10月3日 坐船回到北海,在饭店有快充桩,补了个满电出发到阳春。

从广西北海到广东阳春,有400多公里。中途的服务区有快充桩,而且有位置,趁休整的时候也补了一下电。

到达阳春的酒店时,询问到有充电桩,但实际考察发现确实有几个慢充桩,而实际可用的只有两根,也有车在充电。这次就没有充电了。

D5 10月4日 从广东阳春回广州,有250多公里。中途在服务区吃饭,充电站是满的。

我看油箱的续航也只有300多公里了,补了200元的油(表显可以增加400多公里的续航)。后来看到充电站有位置,停过去以后,发现我停的车位的充电线被旁边的车占用了,我用它那根桩的线又不够长,充电失败。继续油电混合出发。

由于设置了下面这个任务大师,回家剩余50公里的话就切换到纯电优先,因为回家不需要停车用电,又确定可以充电,就不需要保持电池高电量了。

整体就是这么个情况。随着充电设施越来越完善,在平时跑长途,纯电的补能焦虑基本可以弱化,但不确定性还是有,特别是一些你规划好的充电站实际无法充电,或者到达的酒店无法充电,你可能需要绕路或专门跑去其它地方充电。遇到国庆这样的节假日高峰时段,沿途充电肯定是需要排队的。

这些时候,可电可油的增程电动车优势就发挥出来了。既有纯电的行驶体验和智能化,又没有补能焦虑。通过任务大师保证电池电量一直留有30%-40%的电,既能尽量多用电池里的电,减少出行费用,又确保到达目的地不管是否可以充电都不影响停车用电。

智能辅助驾驶升级到VLA司机大模型后,在高速行驶时可以全程使用,打灯变道非常果断,基本上指哪打哪,连续开3-4个小时基本不感觉到疲惫。

有人说增程电动车电池不大(主流200公里纯电续航),要频繁充电,用起来更焦虑,还不如纯电车。但其实增程带来的不是焦虑,是因为充电比加油便宜所带来的纠结而已。有选择,人就会纠结,没有选择,人就踏实了。就像所有电车车主也会因为不同时段不同电价而纠结,而加油就没有这方面纠结,因为根本没得选。纯电车在高速上只剩表显100公里续航是真焦虑。

未来增程电动车可能会向“大电池小油箱”的方向发展,电池上到60-80度,纯电续航达到400-600公里,油箱和增程器变成兜底和冗余。但这也有个边际效应,如果电池大到基本就当纯电车开,增程器基本没有使用机会,每年增程器保养的费用算是白花了。所以,到底多大的电池是最合适的,需要找到一个平衡点。

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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方(Matlab代码实现)tlab编基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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