CN104670219B - 用于混合驱动的操作方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于机动车尤其是插入式混合或带增程器的车辆的混合驱动的操作方法，该车辆可用多个操作模式操作。本发明尤其还涉及用于选择沿着行驶路径的最优混合驱动的操作模式的操作方法。操作方法包括步骤：将行驶路径分解成路段的序列；确定沿着行驶路线在每个路段上的混合驱动的操作模式的每个的至少一个预测的目标量；确定行驶路线的最优路径，其中路径为沿着行驶路线的操作模式的序列，使得对每个路段分配操作模式并且最优路径是具有至少一个目标量的最优值的路径。

Description

用于混合驱动的操作方法
技术领域
本发明涉及对于能够用多个操作模式操作的机动车-尤其是插入式混合动力车辆或者带增程器的车辆(Range-Extender-Fahrzeug)的混合驱动的操作方法。本发明尤其涉及用于选择沿着行驶路线的混合驱动的优化的操作模式的操作方法。
背景技术
当今所谓的插入混合动力车辆和带增程器的车辆大大发展。这些车辆具有至少两个能量转换器、通常一个内燃机并且一个电机(E-机器)以及两个能量转换器、通常一个燃料箱并且一个电能的储能器-例如电池。电能的储能器能够在外部-例如通过电网得以充电。如此的车辆能够在较长的路上纯电动地或者混合动力地行驶或者说在不同的行驶模式中得以操作。典型的行驶模式是纯电动，其中牵引能量只是通过电池提供并且通过E-机器转换。另一个操作模式是混合驱动，其中车辆主要通过由燃料箱供应的内燃机驱动并且电机和电池通过不同的混合功能-例如回收、负载点位移等等用于提高效率。另一个可能的操作模式例如是通过内燃机给电池充电。
困难在于，在行驶操作中如此选择行驶模式，从而在全部的行驶路线上实现尽可能优化的行驶操作。尽可能优化的行驶操作能够是，它产生例如最小的行驶成本，它减少CO2的排放并且/或者它实现尽可能长的电动行驶或者说在一定的范围中-例如在市区-的电动行驶。因为必需的信息没有提供给他或者说信息对他而言过于复杂而无法处理，通常驾驶者不能最优地选择操作模式，以实现这样的高级目标。
从DE 198 31 487 C1中可知一种用于操作一连串的混合驱动的方法，它考虑交通信息对于操作策略的短期、中期和长期的影响，以优化混合动力车辆的操作模式。提出的是，基于对于单个部分路段的性能测量最优的驱动类型或者说能量源。然而对于所述方法的缺点是，部分路段的这个分离的视角不实现的是，对于行驶路线的整个行程确定操作模式的优化序列，因为对于一定的部分路段的具有表面上最好的性能轮廓的驱动类型在考虑行驶路线的总行程时并不必然地呈现对于该部分路段的最优选择。
发明内容
本发明的任务是，提出对于能够用多个操作模式操作的机动车的混合驱动的、避免传统的操作方法的缺点的操作方法。该操作方法应该尤其实现沿着行驶路线的混合驱动的最优操作模式的选择。
该任务分别通过具有独立权利要求的特征的混合驱动的操作方法解决。本发明的有利的实施方式和应用是从属权利的主题并且在下文的说明书部分参考附图较详细地阐释。
根据本发明提出对于能够用多个操作模式为了推动车辆而操作的机动车的混合驱动的操作方法。根据本发明的操作方法的特别突出的应用涉及插入式混合动力车辆或者带增程器的车辆的混合驱动，其中根据本发明的方法却不限于该混合动力车辆的类型，而是可以应用在能够用多个操作方式操作的混合动力车辆的每个类型上。
该方法包括以下步骤：把行驶路线分为路段的序列；确定至少一个沿着行驶路线在每个路段上的对于混合驱动的多个操作模式中的每一个的预定目标量；并且确定对于行驶路线的最优路径。
在这里把路径如此地理解为沿着行驶路线的操作模式的序列，从而把每个路段分配到多个操作模式中的一个。换而言之指定路径，何种操作模式-例如纯电动行驶、混合驱动或者借助于内燃机给电池充电先后地沿着行驶路线得以应用。最优的路径是具有对于至少一个目标量的最优值的路径。为了确定路径-尤其是最优路径的目标量的值，优选地把沿着路径的所有路段的目标量的单独值叠加。在比较关于目标量的所有路径时，具有目标量的最大值或者最小值的那个路径具有目标量的最优值。
把给出的行驶路线如此地分解到不同的路径中，从而考虑操作方式的所有可能的、为了实现沿着行驶路线从开始到目标的序列的根据本发明的原理实现了，在考虑行驶路线的全部行程时确定对于给出的目标量的操作模式的尽可能最好的序列。
在这里通过给出期望的目标量把沿着行驶路线的最优操作模式的确定匹配到期望的优化目标上。对于目标量的优选的例子是行驶成本，其中于是最优的路径是其操作模式的序列导致对于行驶路线的最小的行驶成本的那个。根据该实施例计算即预测沿着行驶路线在每个路段上对于每个操作模式的预测的行驶成本。这样能够对于每个可能的路径即沿着行驶路线的操作模式的序列计算全部行驶成本的大小或者说在所有可能的路径的情况下选择那个路径，在它上面实现车辆优化成本的目标。对于该目标量需要的当前每千瓦时的电价并且每升的燃料价格事先得以提供或者说在需要时更新，例如通过由使用者或者由通过服务器提供的数据的远程查询自动地输入到相应设计的导航系统中。
凭借本发明却也可能的是，通过给出其它的目标量根据其它的准则优化沿着行驶路线的不同的操作模式的选择。根据另一个改型能够给出车辆排放-尤其是CO2排放作为目标量并且由此得以优化。其它可能的目标量是电池的寿命载荷并且\或者沿着路线电动行驶的持续时间。后者是对于一个目标量的例子，其中最优的路径是具有目标量的最大值的那个。
根据一种尤其优选的实施例目标量是多维的目标量，即确定分别多个不同的、对于混合驱动的每个操作模式并且沿着行驶路线在每个路段上的目标量的预测的值。根据该实施例于是借助于多准则的优化(Pareto优化)基于多个目标量确定最优路径。换而言之能够定义多个分目标，例如行驶成本的优化、CO2排放的优化并且电池的寿命载荷的最小化，并且借助于权重因子整合到共同的目标函数，它于是借助于可行的为了解决多准则的路径优化问题的Pareto优化技术得以优化。
根据本发明的另一个方面实现根据消耗相关的量的一个目标量或者多个目标量的确定。为了改善预测精度同样地能够将其对于单个路段进行预测。
例如能够实现确定根据沿着行驶路线的行驶速度曲线的目标量，因为对于相应驱动类型的能耗或者说提到的目标量主要取决于沿着道路的行驶速度。行驶速度能够根据道路类型、沿着路段的速度限制并且/或者根据地形分布-例如路段的斜率或者坡度得以预测。根据该实施变型操作方法确定每个路段中的车辆的预测的行驶速度。
根据本发明的实现的另一个可能性规定的是，在使用当前的或者历史的交通数据的情况下附加地考虑单个路段中的交通流的期望速度，以进一步改善沿着行驶路线的行驶速度曲线的预测。
确定沿着给出的行驶路线的路段中的预测行驶速度的原理-如前述的-是从导航装置的背景技术中可知并且在这里不必进一步描述。
优选地考虑对目标量有影响的其它的车辆特定量并且/或者车辆周围特定量。对此例如是车辆质量、驱动杆的温度、电池的温度、外部温度并且/或者内部空间温度。从而能够例如根据车辆中的外部温度和内部温度确定对于取暖装置和空调或者其它的额外耗件的能量需求。沿着行驶路线预测的额外耗件的必要的能耗因此不再作为用于推进车辆的电机的可用的能量。根据该实施变型因此能够把如此的车辆特定的并且/或者车辆周围特定的量对于单个的路段进行预测，即预报。由此能够进一步改善最优操作模式的确定的精度。
根据优选的扩展形式实现确定根据至少一个必要条件的至少一个的目标量。这样能够例如规定对于一个或者多个路段的确定的操作模式，例如如果沿着路段驶过一个必须电动地行驶的区域-所谓的“零排放区”就是如此。根据该实施形式的其它有利的类型也能够规定在行驶路线的结束处电池充电状态会低于的确定的阈值。由此能够例如确保的是，在行驶中电池充分地放电，以能够把它在行驶之后用再生的电力再次充电或者说以在积极方面影响电池的老化。备选地也能够规定在行驶路线的结束处电池充电状态应该超过的确定的阈值。由此若在行驶路线的目标处没有存有充电站并且该目标位于零排放区中，能够在重新行驶时确保电动的操作。
另一个有利的设计形式规定的是，实现根据沿着行驶路线对于电池的外部充电可能性的至少一个目标量的确定。在该扩展形式的有利的变型的情况下得到沿着最优的道路的用于耦合再生的电流的停靠点并且提供给驾驶者。
为了进一步改善操作模式的最优序列的确定的精确性，有利的是，在完成一个路段或者多个路段的驶过之后把预测的至少一个目标量通过对于至少一个对于已经驶过的路段的目标量的实际的值(Ist-Wert，实际值)进行替换并且把最优路径的确定重新执行。根据该变型能够把对于已经驶过的路段的预测的消耗相关的量通过对于该量的实际的值-实际值-进行替换，以计算目标量的实际的值。
本发明的另一个方面涉及具有用根据前述的方面的方法操作的混合驱动的车辆-尤其是商用车。
附图说明
本发明的其它细节和优点在下文中参考附图得以描述。示出了：
图1是用于选择根据实施例的混合驱动的最优的操作模式的操作方法的流程图；
图2是道路到路段的示意性划分并且对于单个路径的每个路段的目标量的计算；
图3是在使用特征图的情况下计算预测的目标量和消耗量；并且
图4是示意地为了确定操作模式的最优序列的最优路径的选择。
具体实施方式
图1举例描述为了选择沿着行驶路线的最优操作模式对于机动车的混合驱动的操作方法的可能的流程图。
在步骤S10中实现输入行驶目标-例如通过使用者输入到导航装置中。
接着在步骤S20中以传统的方式借助于从背景技术中已知的导航装置计算行驶路线。
在步骤S30中实现计算的行驶路线到单个的路段的分解。单个路段的长度理论上是可以自由选择的并且以有利的方式根据路线自动选择。该分解在这里例如根据把路段用相似的要求构造的准则实现。一个可能性是，沿着路线把行驶路线根据道路类型进行划分-即根据高速路、市郊道路、市区道路等等划分，从而当道路类型开始或者结束时，于是例如开始或者说结束路段。可选或者附加地能够沿着行驶路线用不同的前述最高速度选择路段的分解。如此的信息是可以对于在导航仪中通用地使用的地图数据提取的。以有利的方式在行驶路线到路段的分解时考虑其它准则-例如环境区或者零排放区的存有，从而要求确定的操作模式的必要条件的给定得以易化。
基本上要确定的是，沿着行驶路线的单个路段选择的越短，计算精度和必要的计算时间越高，从而到单个路段的分解最终得以展示为计算时间和预测精度的妥协。
到单个路段的分解在图2的上部段中得以展示。在非常简化的展示中把行驶路线2只是分解到四个单个的具有可变长度的路段3中，其中在每个路段3中存有不同的速度限制9。
在分解行驶路线2到单个路段3中之后在图1的步骤S40中实现每个路段和操作模式的目标值的确定。这在图2的下部段中得以展示。
混合驱动单元具有不同的-这里举例以已知的方式用于把车辆推动的三个可选择的操作模式1：第一混合模式，其中车辆主要通过由燃料箱供应的内燃机得以驱动并且电机和电池通过不同的混合功能-例如回收、加载点位移等用于效率的提高；第二纯电动模式，其中牵引能量只是通过电池提供并且通过E机器转换；和“充电”模式，其中电池经过内燃机得以充电。
在当前的实施例中把行驶成本作为目标量进行优化。每路段的行驶成本从与每能量单元的价格相乘的每路段3的能耗4中得出。在图2的简化的展示中只是把能耗以1/km或者说kWh/100km展示为中间结果。
在图2的表格中举例示出的值使得明确的是，预测的能耗值通常不仅对于每个操作模式不同，而且对于每个路段规定的操作模式来预测。其中期望的能耗4不仅取决于每个路段3内的期望的速度曲线9，而且还附加地取决于其它影响因素。优选地因此考虑其它的消耗相关的输入量，以提高精度。它例如包括不同的道路数据-例如道路类型(高速路、州道等)或者道路的地形数据例如斜度和坡度。此外还能够考虑关于交通流的速度的信息。此外能够在计算目标量时考虑车辆特定的或者车辆周围特定的量。它包括例如车辆质量、外部温度、内部温度、驱动杆和电池的温度、端面和空气阻力系数。
在这里实现-如在图3中示出的-根据保存的特征值、特征曲线也或者特征图11确定目标量7，借助于特征图11对于每个操作模式1把目标量的相应的值分配到消耗相关的量10-例如道路数据、车辆特定的并且车辆周围特定的量。根据一个简单的例子如此的特征图能够包含对于确定的路段的典型的能耗值，用质量xx的车辆在限速30区的行驶例如符合纯电动驱动中的yykWh/100km或者混合驱动中的zzl/100km。
依据根据本发明的操作方法的相应实施例而使用的目标量4预先确定的是，使用哪个特定的消耗相关的量10用于计算预测的目标量7。这些消耗相关的量10和要确定的目标量7之间的功能关系于是根据相应的、例如预先实验确定的特征值/特征曲线/特征图11在车辆储存器中得以保存。
如此外在图3中示出的是，在中间步中能够把用于预测每个路段和每个操作模式1的目标量7的其它的消耗相关的量10a，同样借助于相应的特征值/特征曲线/特征图11进行预测。它能够例如是电池的充电状态、车厢温度或者驱动杆的温度。由此能够进一步改善对于目标量7的预测精度。例如在预测电池的充电状态时在这里能够额外地考虑外部的充电可能性。该特征图能够通过把行驶操作中的消耗结果对于确定的道路给到特征图11中来持续地得以改善。这对应自学习的过程。
在步骤S50中接着对于所有路径计算从对于单个的路段的消耗中得出的总成本7。它在图4中示出。图4展示沿着规定的行驶路线2的所有可能的路径5，其中路径5是沿着行驶路线2的操作模式1的序列，使得对每个路段3分配操作模式1之一。在当前具有3个不同的操作模式的实施例中因此得出对于每个路段3的用于可能的操作模式的选择。随着路段数目的增加因此得出分支增长的树形结构，以把操作模式1的所有可能组合的序列分别描述为路径5。根据选择的操作模式1得出根据操作模式1对于每个路段3预测的不同的电池的能耗4和充电状态。
对于每个单个的该路径5能够把对于行驶路线2的目标量7的总值计算为对于每个单个路段3的目标量4的总和。最优的路径6是具有对于目标量7的极限值的那个。根据在图4中展示的只具有一个目标量-行驶成本的简单例子，最优路径6是具有对于行驶成本的最小值8的那个。最优路径6在图4中用粗虚线表示。优选地却在使用多个目标量的情况下通过多准则的优化实现优化-如前述的。可选地能够把推荐输出给驾驶者，使用行驶路线上的外部充电可能性。
在步骤S60中于是操作方法根据对于每个路段的最优路径的操作模式的测得的序列设置每个操作模式。在步骤S70中持续地检测，是否达到行驶目标。若是，则结束用于选择操作模式的操作方法。若没有，则在步骤S80中通过对于已经驶过的路段3的实际消耗量取代对于已经驶过的路段3的预测的中间结果。对此基于实际消耗量得出对于已经驶过的路段的目标量。对于已经驶过的路段通过实际的目标量代替预测的目标量。接着操作方法返回到步骤S50，以基于该更新的目标量重新执行用于确定最优路径的优化计算。
尽管本发明参考一些的实施例得以描述，同样应用发明思想并且因此位于保护范围的多个变型和改型却是可能的。尤其操作模式的数目、消耗相关的量(借助于它们预测根据其提供消耗数据的至少一个目标量)的数目和选择能够对车辆传感装置和期望的计算精度匹配。因此本发明不应局限于公开的确定的实施例，而是本发明应该包括落入所附的权利要求的范围的所有的实施例。
附图标记列表
1 操作模式混合驱动
2 行驶路线
3 路段
4 能耗
5 路径
6 最优路径
7 预测的目标量的值，例如行驶成本
8 对于预测的目标量的最优值，例如最优行驶成本
9 速度限制
10 消耗相关的量
10a 预测的消耗相关的量
11 特征值/特征曲线/特征图

Claims (13)

1.用于车辆的混合驱动的操作方法，所述混合驱动能够以多种操作模式（1）来推动所述车辆，所述方法包括下面的步骤：
(a)将行驶路线（2）分解为路段（3）的序列；
(b)确定沿着所述行驶路线（2）的每个路段（3）上的混合驱动的每个操作模式（1）的至少一个预测的目标量（4）；
(c)确定所述行驶路线（2）的最优路径（6）使得将操作模式（1）分配到每个路段（3），其中路径(5)是沿着行驶路线（2）的操作模式（1）的序列,并且所述最优路径（6）是具有至少一个目标量（4）的最优值（8）的路径；
其中根据至少一个与消耗相关的量（10、10a）实现至少一个目标量的确定，包括车辆特定的量和车辆周围特定的量，
其特征在于，
确定沿着所述行驶路线（2）的每个路段（3）上混合驱动的每个操作模式（1）的多个目标量，并且
借助于基于多个目标量的多准则的优化确定所述最优路径（6）。
2.按照权利要求1所述的方法，其把特征在于，行驶成本（7）、能耗、车辆排放、电池的寿命载荷和/或电动行驶的持续时间被确定作为至少一个或多个目标量。
3.按照权利要求1-2之一所述的方法，其特征在于，根据必要条件实现至少一个目标量的确定，其中所述必要条件包括：
(a)规定对于一个或多个路段的确定的操作模式；和/或
(b)规定电池充电状态在所述行驶路线的终止处应该低于或者超过的确定的阈值。
4.按照权利要求1-2之一所述的方法，其特征在于，所述车辆是插入式混合动力车辆或者带增程器的车辆，并且根据沿着所述行驶路线对于电池的外部充电可能性实现至少一个目标量的确定。
5.按照权利要求1-2之一所述的方法，其特征在于，所述与消耗相关的量（10、10a）包括行驶速度曲线。
6.按照权利要求1-2之一所述的方法，其特征在于，所述至少一个车辆特定的量或者车辆周围特定的量包括：车辆质量、驱动杆的温度、电池的温度、外部温度和/或内部空间温度。
7.按照权利要求1-2之一所述的方法，其特征在于，对于路段预测所述至少一个与消耗相关的量（10、10a）。
8.按照权利要求7所述的方法，其特征在于，
根据道路类型、速度限制（9）、行车道的地形曲线和/或交通流的速度确定预测的行驶速度曲线。
9.按照权利要求1-2之一所述的方法，其特征所在的步骤是，在完成驶过一个或者多个路段（3）之后确定至少一个已经驶过的一个或者多个路段的目标量的实际值并且重新执行最优路径的确定。
10.按照权利要求1-2之一所述的方法，其特征在于，多个操作模式包括：
（a）纯电动驱动，其中牵引能量只是通过电池提供；
（b）混合驱动，其中车辆主要通过内燃机和燃料作为能量源驱动并且电机用于提高效率；并且
（c）通过内燃机给电池充电。
11.按照权利要求4所述的方法，其特征在于，得出和输出用于耦合再生的电流的沿着最优路线的停靠点，其中耦合再生的电流通过在得出的停靠点上对电池再充电而进行。
12.车辆，其具有用按照权利要求1-11之一所述的方法操作的混合驱动。
13.按照权利要求12所述的车辆，其是商用车。
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