农业电气化未来之路：电动拖拉机动力系统及节能控制策略剖析
农业电气化未来之路：电动拖拉机动力系统及节能控制策略剖析
随着全球对绿色农业发展的需求日益迫切，电动拖拉机作为推动农业电动化的重要工具，能显著提高作业效率并减少能源消耗。然而，由于农业环境复杂且多变，电动拖拉机在实际应用中面临不少挑战，尤其是动力系统的适应性和能量管理的优化。本文通过文献计量分析，全面梳理了电动拖拉机的动力系统发展现状，包括单能源、柴油-电混合动力和混合储能等不同技术架构。针对能量管理策略，本文分析了现有的规则控制、优化算法和智能学习策略，并探讨了它们的应用前景。最终，我们总结了多源能源融合、智能优化控制及田间测试等未来发展趋势，为电动拖拉机的技术进步和推广应用提供参考。
农业电气化与电动拖拉机
农业作为国民经济的基础性与支柱性产业，关系到国民的日常生活与民生福祉，关乎到国家的长治久安。尤其在全球人口持续增长的背景下，粮食安全已成为各国关注的核心问题。随着农业生产的持续发展，农业机械化，特别是拖拉机装备技术的智能化与规模化，已成为提高农业生产效率、缓解粮食安全，推动农业现代化的重要途径之一。作为全球最大的农业生产国，中国自20世纪50年代就已经提出农业机械化战略。近十年，中国农业机械化率已经从2004年的34%提升至2022年的74%。
针对农业机械的发展所带来的能源问题和环境问题，世界各国正积极推动农业机械的绿色转型。通过国内外研究现状进行调研显示，电动拖拉机的研究主要集中在动力系统优化与节能控制策略上。目前，中国高校和科研机构在这一领域已形成领先地位。未来，通过融合燃料电池、太阳能、超级电容等多种能源，结合智能化控制策略，并借助田间验证与实验台架可靠性测试（HIL）的实践研究，将进一步推动电动拖拉机的性能优化与实际推广。
电动拖拉机动力系统分类
电动拖拉机的动力系统根据能源结构的不同，主要分为三类：单能源系统（SEP）、柴电混合动力系统（DEHP）和混合储能系统（HESS）。每种系统在推动农业电气化和提高生产效率方面都起到了关键作用。
单能源动力系统（SEP）：这种系统以锂电池为主要动力来源，具有零排放和低噪声的优点，适用于轻负荷工况。然而，续航能力有限，且充电设施不足是其主要问题。
柴油-电混合动力系统（DEHP）：通过结合燃油发动机和电动机，能够在重负荷工况下提供充足动力，同时降低油耗和排放。但该系统的高成本和结构复杂性限制了其推广。
混合储能系统（HESS）：结合锂电池和超级电容的优势，可以更高效地分配能量，适应复杂工况，具有较强的灵活性和可靠性。然而，这一系统对技术集成度和成本控制要求较高，且在极端工况下的稳定性仍需验证。
节能控制策略
当前电动拖拉机的节能控制与能量管理策略主要集中于规则控制、优化算法和智能化学习策略。这些方法各有优势与局限，适用于不同的应用场景。
规则控制：规则控制通常根据简单的输入条件（如速度、负载等）来实时调节系统的工作状态。这种方法依赖于预设的逻辑规则，能够快速响应外部变化，计算简单且高效，特别适合于需要实时处理的场景。尽管如此，规则控制的灵活性较差，面对复杂或不确定的工况时，可能无法根据变化的环境动态调整策略，导致无法实现最佳的节能效果。对于一些较为稳定或简单的农业工况，规则控制能够提供可靠的节能策略，但在更加复杂的应用中，它可能无法充分发挥作用。
优化算法：优化算法通过数学模型对系统的目标（如能量消耗、作业效率等）进行建模，并通过求解优化问题来获得最优的控制策略。常见的优化方法包括动态规划（DP）和模型预测控制（MPC）。动态规划通过分阶段优化来求解最优路径，适用于特定场景，但计算量较大，尤其是随着系统规模的增大，计算复杂度显著增加。模型预测控制则根据系统的动态模型，预测未来的系统行为，并通过优化当前控制输入来实现全局最优。尽管MPC在处理时序性控制问题时表现突出，但其高计算要求和复杂的实时计算可能限制其在某些应用中的效率。因此，优化算法适用于需要精确调控的复杂场景，但计算资源的需求较高，可能在实时应用中存在挑战。
智能化学习策略：智能化学习策略，特别是强化学习，通过数据驱动的方式来优化控制策略。强化学习是一种基于试错法的自适应学习过程，系统通过与环境的交互，逐步调整决策策略，以最大化长期收益。在电动拖拉机的应用中，强化学习能够应对复杂且变化多端的农业工况，自动从实际操作中学习最佳控制策略，具有较强的适应性。通过持续学习与优化，强化学习能够动态调整策略应对不同的工况变化。然而，强化学习的实现依赖于大量的高质量数据和较强的计算能力，这就意味着需要较高的应用成本。此外，强化学习的训练过程可能需要较长的时间才能收敛，因此如何高效获取数据并加速训练过程，是其应用中的一个主要挑战。
此外，调研结果显示，当前关于电动拖拉机多源动力系统的集成与节能优化控制策略的研究多集中于仿真层面，这表明在实际应用中，电动拖拉机节能优化仍具备进一步发展的巨大潜力。
总结与展望
电动拖拉机的动力系统与能量管理技术是推动农业绿色化与现代化的重要引擎。通过整合燃料电池、太阳能、锂电池和超级电容等多种能源，电动拖拉机不仅能大幅提升能源利用效率，还能增强其在复杂农田环境中的适应能力。同时，智能化控制策略的应用为能量转化与管理带来了全新的突破。依托人工智能、机器学习和大数据等技术，电动拖拉机能够实现实时感知作业状态与精准能量分配，让操作更高效、节能。然而，要让实验室技术真正落地田间仍面临诸多挑战，如数据质量、计算资源受限和复杂农田环境适应性等。通过硬件在环测试（HIL）和田间实证研究，我们将进一步验证技术的可靠性，加速推广应用。未来，电动拖拉机的发展将依赖多学科的技术协作与协同创新，为实现农业生产的绿色化转型与可持续发展目标提供强大的助力。
本文内容来自The Innovation 姊妹刊The Innovation Energy 第2卷第1期发表的 Review 文章“A review on the powertrains and energy management strategies of electric tractors” (投稿: 2024-10-15；接收: 2024-12-26；在线刊出: 2024-12-31)。
DOI：10.59717/j.xinn-energy.2024.100064
引用格式：Yu Q., He X., Liu L., et al. (2025). A review on the powertrains and energy management strategies of electric tractors.The Innovation Energy2: 100064.
作者简介
余 强 中国农业大学信息与电气工程学院教授/博士生导师，工学博士，中国农业大学研究生院院长助理，电气工程系副主任，农机电气化团队负责人，山东东营电力助农科技小院院长，首席科学家，中国农业大学杰出人才计划获得者、中国科学院青年创新促进人才计划获得者、中国可再生能源协会太阳能热发电专委会委员，长期从事太阳能光伏/光热发电技术、农机电气化与节能优化、农村配电网优化控制等方向研究。先后主持和参加多项国家科技部（863、973、国重计划）、国家自然科学基金、北京市科委、国网公司等科技项目。到目前为止，在国内外发表学术论文70余篇，主持和参与编写学术及科普专著6部。荣获科技部“十一五”国家科技计划执行优秀团队奖、科技部“创新团队奖”以及中国国家知识产权局颁发的“中-法团队合作创新奖”等；
何雄林 中国农业大学电气工程系博士研究生，主要研究方向为电动农机混合储能系统的节能控制与功率分配、状态估计与寿命预测以及电机控制。目前参与国家及省部级重大和重点科研项目2项。近两年，以第一作者身份在《Applied Energy》《Energy》《Computer & Electrical Engineering》等国际期刊发表SCI论文3篇，申请发明专利2项。
期刊简介
The Innovation是一本由青年科学家与Cell Press于2020年共同创办的综合性英文学术期刊：向科学界展示鼓舞人心的跨学科发现，鼓励研究人员专注于科学的本质和自由探索的初心。作者来自全球59个国家；已被151个国家作者引用；每期1/5-1/3通讯作者来自海外。目前有200位编委会成员，来自22个国家；50%编委来自海外(含39位各国院士)；领域覆盖全部自然科学。The Innovation已被DOAJ，ADS，Scopus，PubMed，ESCI，INSPEC，EI，中科院分区表(1区)等收录。2023年影响因子为33.2，2023年CiteScore为38.3。秉承“好文章，多宣传”理念，The Innovation在海内外各平台推广作者文章。
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