CN105313716A - 利用长期距离补偿的剩余能量可行驶距离预测 - Google Patents

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CN105313716A CN201510340978.7A CN201510340978A CN105313716A CN 105313716 A CN105313716 A CN 105313716A CN 201510340978 A CN201510340978 A CN 201510340978A CN 105313716 A CN105313716 A CN 105313716A
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Abstract

提供一种利用长期距离补偿的剩余能量可行驶距离预测。车辆包括能量转换装置、用于向能量转换装置供应能量的能量源和至少一个控制器。控制器被配置为响应于检测到预期将从车辆启动直至能量源能量耗尽为止影响能量转换装置的推进能量消耗的一个或多个噪声因子，基于由于一个或多个噪声因子而导致并且预计将至少持续到能量源能量耗尽为止的能量消耗率的变化来输出剩余能量可行驶距离(DTE)。控制器还包括DTE预测架构，包括前馈能量消耗估计器、能量消耗学习滤波器和DTE计算器。用于估计车辆的DTE的方法输出通过预测的能量消耗率的变化而被修正的DTE，预测的能量消耗率的变化被选择为包括对应于噪声因子并修正噪声因子的补偿因子。

Description

利用长期距离补偿的剩余能量可行驶距离预测
技术领域
本公开涉及用于包括能量转换装置(诸如，电机或发动机)的车辆的剩余能量可行驶距离预测计算。
背景技术
诸如电池电动车辆(BEV)、插电式混合动力电动车辆(PHEV)、轻度混合动力电动车辆(MHEV)或全混合动力电动车辆(FHEV)的车辆包含牵引电池(诸如，高电压(HV)电池)以用作车辆的推进源。HV电池可包括用于帮助管理车辆性能和操作的组件和系统。HV电池可包括在电池单元端子之间电互连的一个或更多个电池单元阵列和互连器汇流条(interconnectorbusbar)。HV电池和周围环境可包括热管理系统以帮助管理HV电池组件、系统和各个电池单元的温度。具有一个或更多个HV电池的车辆可包括电池管理系统，该电池管理系统测量和/或估计描述HV电池、车辆组件和/或电池单元的当前操作状况的值。电池管理系统还可将关于测量值和估计值的信息输出到界面。
发明内容
一种用于估计车辆的剩余能量可行驶距离的方法包括：响应于检测到预期将从车辆启动至能量耗尽时影响推进能量消耗的噪声因子，由控制器输出通过预测的能量消耗率的变化而被修正的剩余能量可行驶距离，其中，预测的能量消耗率的变化被选择为包括对应于所述噪声因子并修正所述噪声因子的补偿因子。剩余能量可行驶距离可基于车辆的能量源中的可用能量的量和预测的能量消耗率。预测的能量消耗率可基于历史标称能量消耗率和当前能量消耗率。所述噪声因子可以是在上一行驶周期结束和后来的车辆启动之间发生的空气密度的变化。所述噪声因子可以是车辆的车窗或活顶的位置的变化。所述方法还可包括：通过能量消耗学习滤波器来跟踪理论能量消耗率，其中，能量消耗学习滤波器被配置为去除所述噪声因子的影响以产生基线操作状况。所述补偿因子可以是预测的剩余能量可行驶距离里程调整，预测的剩余能量可行驶距离里程调整与对投射到将来直至能量耗尽的所述噪声因子的影响的估计相对应。从车辆启动至能量耗尽时，所述噪声因子可以是能被检测的、能被预测的并且是恒定的。
一种车辆包括能量转换装置、用于向能量转换装置供应能量的能量源和至少一个控制器。所述控制器被配置为：响应于检测到预期将从车辆启动直至能量源能量耗尽为止影响能量转换装置的推进能量消耗的一个或更多个噪声因子，基于由于所述一个或更多个噪声因子而导致的并且预计将至少持续至能量源能量耗尽为止的能量消耗率的变化来输出剩余能量可行驶距离(DTE)。所述控制器还可包括DTE预测架构，DTE预测架构包括前馈能量消耗估计器、能量消耗学习滤波器和DTE计算器。DTE可基于能量源中的可用能量的量和预测的能量消耗率。预测的能量消耗率可基于历史标称能量消耗率和当前能量消耗率。所述一个或更多个噪声因子可包括在上一行驶周期结束和后来的车辆启动之间发生的空气密度的变化。所述一个或更多个噪声因子可包括车辆的车窗或活顶的位置的变化。能量源可以是燃料箱或牵引电池。
一种车辆包括被配置为监测车辆组件和牵引电池包的一个或更多个传感器以及控制器。所述控制器被配置为：从所述传感器接收输入，基于所述输入来检测预期将从车辆启动至能量耗尽时影响推进能量消耗的一个或更多个噪声因子，基于对所述一个或更多个噪声因子进行补偿直至能量耗尽时为止的预测的能量消耗率的变化来输出修正后的剩余能量可行驶距离(DTE)。所述控制器还可被配置为：基于所述一个或更多个噪声因子的变化而更新能量消耗率的变化。所述控制器可包括DTE预测架构，DTE预测架构包括前馈能量消耗估计器、能量消耗学习滤波器和DTE计算器。能量消耗率可基于历史标称能量消耗率。能量消耗率还可基于当前能量消耗率。
附图说明
图1是电池电动车辆的示意图。
图2是示出车辆的示例的框图。
图3是示出针对图2的车辆的剩余能量可行驶距离的绘图的示例的曲线图。
图4是针对图2的车辆的剩余能量可行驶距离预测架构的示例的框图。
图5是示出用于图4的剩余能量可行驶距离预测架构的操作的算法的示例的流程图。
具体实施方式
在此描述本公开的实施例。然而，将理解的是，所公开的实施例仅是示例，其他实施例可采用各种和替代的形式。附图不一定按比例绘制；可夸大或最小化一些特征以示出特定组件的细节。因此，在此公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制，而仅为教导本领域技术人员以各种方式使用本发明的代表性基础。如本领域普通技术人员将理解的，可将参照任一附图示出并描述的各种特征与在一个或更多个其他附图中示出的特征相结合以产生未明确示出或描述的实施例。示出的特征的组合为典型应用提供代表性实施例。然而，与本公开的教导一致的特征的各种组合和变型可期望用于特定应用或实施方式。
图1示出了典型的插电式混合动力电动车辆(PHEV)的示意图。典型的插电式混合动力电动车辆12可包括机械地连接至混合动力传动装置16的一个或更多个电机14。电机14能够作为马达或发电机运转。此外，混合动力传动装置16机械地连接至发动机18。混合动力传动装置16还机械地连接至驱动轴20，驱动轴20机械地连接至车轮22。当发动机18开启或关闭时，电机14能够提供推进和减速能力。电机14还用作发电机，并且能够通过回收在摩擦制动系统中通常将作为热损失掉的能量而提供燃料经济效益。由于混合动力电动车辆12可在特定状况下按照电动模式或混合动力模式运转以降低车辆12总的燃料消耗，因此电机14还可减少污染物排放。
牵引电池或电池包24储存并提供可以被电机14使用的能量。牵引电池24通常从牵引电池24中的一个或更多个电池单元阵列(有时称为电池单元堆)提供高电压DC输出。电池单元阵列可包括一个或更多个电池单元。牵引电池24通过一个或更多个接触器(未示出)电连接至一个或更多个电力电子模块26。所述一个或更多个接触器在断开时使牵引电池24与其他组件隔离，并在闭合时将牵引电池24连接至其他组件。电力电子模块26还电连接至电机14，并且提供在牵引电池24和电机14之间双向传输电能的能力。例如，典型的牵引电池24可以提供DC电压，而电机14可能需要三相AC电压来运转。电力电子模块26可以将DC电压转换为电机14所需要的三相AC电压。在再生模式下，电力电子模块26可以将来自用作发电机的电机14的三相AC电压转换为牵引电池24所需要的DC电压。在此的描述同样适用于纯电动车辆。对于纯电动车辆，混合动力传动装置16可以是连接至电机14的齿轮箱并且可以不存在发动机18。
牵引电池24除提供用于推进的能量之外，还可提供用于其他车辆电气系统的能量。典型的系统可包括DC/DC转换器模块28，DC/DC转换器模块28将牵引电池24的高电压DC输出转换为与其他车辆负载兼容的低电压DC供应。其他高电压负载(例如，压缩机和电加热器)可直接连接至高电压而不使用DC/DC转换器模块28。在典型的车辆中，低电压系统电连接至辅助电池30(例如，12V电池)。
电池电控制模块(BECM)33可与牵引电池24通信。BECM33可用作牵引电池24的控制器，并且还可包括管理每个电池单元的温度和荷电状态的电子监控系统。牵引电池24可具有温度传感器31，例如，热敏电阻或其他温度计量器。温度传感器31可与BECM33通信，以提供关于牵引电池24的温度数据。温度传感器31也可位于牵引电池24中的电池单元上或靠近牵引电池24中的电池单元。也可考虑使用不止一个温度传感器31来监控电池单元的温度。
例如，车辆12可以是牵引电池24可通过外部电源36进行再充电的电动车辆，诸如，PHEV、FHEV、MHEV或BEV。外部电源36可连接至电源插座。外部电源36可电连接至电动车辆供电设备(EVSE，electricvehiclesupplyequipment)38。EVSE38可提供电路和控制以调节并管理电能在电源36和车辆12之间的传输。外部电源36可向EVSE38提供DC电力或AC电力。EVSE38可具有用于插入到车辆12的充电端口34中的充电连接器40。充电端口34可以是被构造为将电力从EVSE38传输到车辆12的任何类型的端口。充电端口34可电连接至充电器或车载电力转换模块32。电力转换模块32可以调节从EVSE38供应的电力，以向牵引电池24提供合适的电压水平和电流水平。电力转换模块32可与EVSE38配合，以协调向车辆12的电力传递。EVSE连接器40可具有与充电端口34的对应的凹入匹配的插脚。
所论述的各组件可具有一个或更多个相关联的控制器，以控制并监测组件的操作。控制器可经由串行总线(例如，控制器局域网(CAN))或经由离散的导体进行通信。
电池单元(诸如，棱柱形的电池单元)可包括将储存的化学能转换为电能的电化学电池单元。棱柱形的电池单元可包括壳体、正极(阴极)和负极(阳极)。电解质可允许离子在放电期间在阳极和阴极之间运动，然后在再充电期间返回。端子可允许电流从电池单元流出以被车辆使用。当多个电池单元按照阵列定位时，每个电池单元的端子可与彼此相邻的相对的端子(正和负)对准，汇流条可提供辅助以便于多个电池单元之间串联连接。电池单元还可并联布置，从而相似的端子(正和正或者负和负)彼此相邻。例如，两个电池单元可被布置为正极端子彼此相邻，紧挨着的两个电池单元可被布置为负极端子彼此相邻。在该示例中，汇流条可接触所有的四个电池单元的端子。可使用液体热管理系统、空气热管理系统或本领域已知的其它方法来对牵引电池24进行加热和/或冷却。
准确理解各种车辆组件的能量消耗特性是估计具有能量转换装置(诸如，发动机或电机)和能量源(诸如，燃料箱或HV电池)的车辆的剩余能量可行驶距离(distancetoempty，DTE)里程的组成部分。在一示例中，可基于学习的能量消耗率和可用能量的量来估计DTE。存在多个噪声因子，这可对根据此方法估计DTE提出挑战。这些噪声因子中的一些噪声因子可在较长时间尺度内改变而另一些噪声因子可在较短时间尺度内周期性地改变。噪声因子的示例可包括车辆质量/牵引质量、影响空气动力阻力的车辆状况、轮胎特性、车厢温度、气候控制设置、冷却剂和机油温度、环境温度、环境压力、降水量、风速和风向、交通、海拔、道路坡度、驾驶风格和制动习惯。
趋于在较长时间尺度内改变的噪声因子的示例包括环境温度改变和轮胎放气。趋于在较短时间尺度内周期性地改变的噪声因子的示例包括机油预热和车厢加热/冷却。另外，某些噪声因子(诸如，车辆质量/牵引质量、海拔和标示的速度限制)可在较长时间尺度或较短时间尺度内改变。固定时间尺度内的能量消耗可被观测以学习能量消耗效率。然而，上述方法可能不能在能量消耗的短期波动(应被补偿而不是投射到将来)和能量消耗的长期变化(应被投射到将来直至能量耗尽)之间进行区分。如果时间尺度过长，则趋于在较短时间尺度内改变的噪声因子的平均影响可被很好地捕获，但是估计(estimation)可能会对趋于在较长时间尺度内改变的噪声因子非常缓慢地做出响应。相反地，短时间尺度可允许估计熟练地捕获趋于在较长时间尺度内改变的噪声因子的影响，但是估计可能易受对趋于在较短时间尺度内改变的噪声因子的过校正的影响。在任一情况下，共同的结果会是对DTE的估计不准确。
例如，在点火开关接通循环或车辆启动的最初几分钟内车辆的能量消耗率可大于车辆的正常能量消耗率，在某些情况下前者可能是后者的两倍。在点火开关接通阶段，上述方法可能会过分预测DTE，然后可能过度补偿观测到的高能量消耗率，从而可导致低估DTE。多个短途旅行可能会使估计的DTE振荡，使得驾驶员不能清楚地了解车辆可行驶里程。车辆操作周期之间的较长时间段可能会使估计的DTE对某些噪声因子补偿不足或补偿过度。这些类型的不准确会导致驾驶员不满，尤其是BEV和PHEV的驾驶员。
图2示出了可包括能量源202的车辆200。例如，车辆200可以是BEV、PHEV或具有内燃发动机的车辆。能量传感器204可与能量源202(诸如，HV电池包或燃料箱)进行通信，以测量HV电池包中的电池单元的功率水平或燃料箱的燃料位置。用于HV电池包的能量传感器204可包括电流传感器、电压传感器和附带的电池控制单元。能量传感器204可位于适当位置，包括能量源202中、与能量源202相邻或接近能量源202。车辆计算机处理单元(computerprocessingunit，CPU)206可与多个车辆组件208和多个组件传感器210进行通信，以使CPU206可接收关于车辆组件208的信息并指示车辆组件208操作。车辆组件208的非限制性示例可包括发动机、变速器、差速器、后处理系统、润滑系统、电机、轮胎、车厢气候控制系统、电池包热管理系统、发动机热管理系统、电机热管理系统、车窗、天窗和折叠式活顶。组件传感器210可包括适于测量相应的车辆组件208的状况的传感器。例如，能量传感器204可以是电池荷电状态估计器。在车辆200包括发动机和燃料箱的另一示例中，能量传感器204可以是燃料位置传感器。控制器212可与车辆CPU206、能量传感器204和能量源202进行通信，以接收关于车辆组件208和能量源202的信息。控制器212还可与位于车辆200的车厢内的界面214进行通信，以显示和/或传送关于车辆组件208和能量源202的信息。组件传感器210还可包括环境空气温度传感器和环境空气压力传感器，环境空气温度传感器与环境空气压力传感器一起可测量环境空气密度。
图3是示出三个DTE计算绘图和前馈补偿因子的示例的曲线图。在示例情况下，车辆200可行驶20km然后点火开关断开。然后，车辆200可搁置一段时间(诸如，一个月)。在箭头269表示的下一点火开关接通循环或车辆启动时的环境温度低于车辆200点火开关断开时的环境温度。然后，在车辆200从点火开关接通或车辆启动时起行驶了40km之后能量耗尽。
示意性DTE绘图270可以是表示理论DTE的绘图，理论DTE由在车辆200的行驶周期期间每行驶1km的距离就减少1km的减小率(decrementrate)来限定。示意性DTE绘图270可用作比较DTE计算的输出的示例的基线。示出了没有前馈补偿的DTE绘图272，没有前馈补偿的DTE绘图272可表示未利用预测的能量消耗率的变化进行的DTE计算，所述预测的能量消耗率的变化可补偿和修正一个或更多个长期噪声因子。例如，没有前馈补偿的DTE绘图272可基于车辆200的学习的能量消耗率，但是，用于DTE计算的学习的能量消耗率可能不能准确地说明包括长期噪声因子的不同类型的噪声因子。参照x轴值20km至50km，没有前馈补偿的DTE绘图272被示出为：因空气密度的变化而导致以每行驶1km高于1km的减小率减小(约从20km至50km)，直至车辆200的新的能量消耗率被系统学习了为止。这导致不准确的DTE信息被输出到界面214，其归因于对长期噪声因子的不准确补偿。
前馈补偿因子绘图276示出了可帮助补偿长期噪声因子(诸如，如上所述的环境温度的变化)的输入。例如，具有前馈补偿的DTE绘图274可表示对检测到的长期噪声因子施加前馈补偿，所述长期噪声因子：(i)可利用组件传感器210被检测到，(ii)具有可被预测的影响，(iii)可被假设为是恒定的或一直存在直至能量耗尽。可符合这些标准的噪声因子的示例包括环境空气密度、车窗状态、天窗状态、活顶状态、车辆质量/牵引质量和静止轮胎压力。对这些噪声因子的补偿可提供更准确的能量消耗效率估计，从而对DTE计算产生积极影响。前馈补偿因子绘图276可表示DTE计算，所述DTE计算可对检测到的长期噪声因子的状态、值或状况的变化进行补偿。在此示例中，预测在箭头269处的车辆启动之后的行驶周期的持续时间内归一化的环境空气密度大致是1.1。如具有前馈补偿的DTE绘图274所示，利用补偿一个或更多个长期噪声因子(在此示例中为空气密度)的计算提供更接近于示意性DTE绘图270的修正后的DTE输出。
图4示出总体参照标号300的DTE预测架构的一个示例，其中，DTE预测架构可包括前馈能量消耗估计器310、能量消耗学习滤波器312和DTE计算器316。DTE预测架构300可与控制器212进行通信。前馈能量消耗估计器310可包括已知的传递函数模型和可检测的长期噪声因子。每个传递函数模型均可将来自组件传感器210的与相应的车辆组件208相关的信号视为输入。基于该输入，前馈能量消耗估计器310可输出各个噪声因子会对能量消耗产生预期影响的预测的能量消耗率(例如，Whr/km或加仑/100km)的变化。在环境空气密度作为长期噪声因子的示例中，空气动力阻力的幅值与环境空气密度成比例。空气密度的传递函数可以是学习的能量消耗率和针对空气密度计划的补偿因子(有时称为增益因子)的乘积。当空气密度高于标称值时，增益因子可以是正的(如图3所示)。当空气密度小于标称值时，增益因子可以是负的。
能量消耗学习滤波器312可接收与在先的能量消耗学习滤波器的输入不同的输入。例如，能量消耗学习滤波器312可通过对输入的能量消耗率进行滤波来学习车辆的长期能量消耗率。并非仅直接输入当前能量消耗率，从当前能量消耗率(例如，Whr/km或加仑/100km)减去来自前馈能量消耗估计器310的预测的能量消耗率的变化，然后再输入到能量消耗学习滤波器312。这样，能量消耗学习滤波器312跟踪在可检测的全部长期噪声因子被去除(例如，标称的空气密度、车窗关闭、天窗关闭、活顶关闭、标称的车辆质量/牵引质量和标称的静止轮胎压力)的情况下将得到的理论能量消耗率。该结果可被视为可输入到DTE计算器316的标称能量消耗率(Whr/km)。
对于电动车辆(诸如，BEV或PHEV)，DTE计算器316可基于从能量传感器204接收到的一个或更多个信号来计算电池包中可用能量的量(Whr)。对于传统车辆，DTE计算器可基于燃料位置传感器按照燃料箱中的燃料量(加仑)来计算可用能量的量。DTE计算器316还可基于预测的能量消耗率的变化和从能量消耗学习滤波器312接收到的标称能量消耗率来计算预测的能量消耗率(Whr/km或加仑/100km)。然后，DTE计算器316可基于可用能量和由于检测到的一个或更多个长期噪声因子造成的预测的能量消耗率来计算DTE(km)。
图5示出用于计算车辆的修正后的DTE的算法的示例，该算法可补偿长期噪声因子。所述算法总体上由参考标号420指示。在操作422，一个或更多个传感器可测量一个或更多个输入因子并将测量值输入到前馈能量消耗估计器。如上所述，诸如空气密度、车窗状态、天窗状态、活顶状态、车辆质量/牵引质量和静止轮胎压力的各种因子可被测量。在特定状况下，估计值可用作输入因子，诸如轮胎温度或燃烧效率。如果在操作424，控制器未检测到长期噪声因子，则在操作426，能量消耗学习滤波器可基于车辆的历史能量消耗计算标称能量消耗率，并基于输入因子计算当前能量消耗率。在操作428，DTE计算器可基于可用能量和在操作426计算出的能量消耗率来计算标称DTE。在操作430，控制器可指示在界面上输出标称DTE，然后在算法的操作422测量所述一个或更多个车辆输入因子。
如果在操作424，控制器检测到潜在的长期噪声因子，则在操作432，控制器可确定长期噪声因子是否有可能一直存在直至车辆运转至能量耗尽时为止。例如，由于空气密度在行驶周期内通常保持恒定，因此车辆启动时的空气密度可被识别为长期噪声因子，但是与先前的行驶周期相比可能是不同的值。作为另一示例，在特定状况下，敞开的车窗或活顶可被识别为长期噪声因子。与车窗和/或活顶通信的传感器还可检测状态变化(诸如，从关闭位置变为敞开位置的状态变化)，并响应于状态变化而触发新的DTE计算。在操作434，前馈能量消耗估计器可基于检测和测量的长期噪声因子来计算预测的车辆的能量消耗率(例如，Whr/km或加仑/100km)的变化。在特定状况下，预测的能量消耗率的变化还可基于针对长期噪声因子的一个或更多个预定标称值。例如，标称空气密度可对应于海平面20摄氏度时的密度，标称的静止轮胎压力可对应于推荐的轮胎充气压力，标称车辆质量可对应于认证的车辆整备质量。
在操作436，能量消耗学习滤波器可基于历史能量消耗率、预测的能量消耗率的变化和当前能量消耗率(例如，Whr/km或加仑/100km)来计算历史标称能量消耗率。历史能量消耗率可包括存储的关于车辆先前的行驶周期的信息。当前能量消耗率可基于能量源相对于距离的能量输出率。例如，当前能量消耗率可基于从与车辆组件通信的一个或更多个传感器接收到的信息。
在操作438，DTE计算器可基于历史标称能量消耗率和预测的能量消耗率的变化来计算预测的能量消耗率(例如，Whr/km或加仑/100km)。如上所述，在特定状况下，一个或更多个传感器可基于车辆组件的状态和/或状况的变化来更新输入因子测量值。在操作440，DTE计算器可基于预测的能量消耗率和可用能量的量(例如，Whr或加仑)来计算DTE(km)。例如，诸如燃料位置传感器或能量水平传感器的传感器可测量车辆的能量源中的可用能量。在操作442，控制器可指示在界面上输出修正后的DTE。如上所述，该修正后的DTE可补偿和修正一个或更多个长期噪声因子。如图5所示，参考标号420指示的算法可在整个车辆行驶周期中循环。
虽然以上描述了多个实施例，但是这些实施例不意在描述了权利要求所包含的所有可能的形式。说明书中使用的词语是描述性词语而不是限制性词语，应理解的是，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可进行各种改变。如前所述，可将各个实施例的特征进行组合以形成本发明的可能未明确描述或示出的进一步的实施例。尽管各个实施例可能已经被描述为提供优点或在一个或更多个期望特性方面优于其他实施例或现有技术的实施方式，但是本领域的普通技术人员应认识到，根据具体应用和实施方式，可对一个或更多个特征或特性进行折衷以实现期望的整体系统属性。这些属性可包括但不限于市场性、外观、一致性、稳健性、客户可接受性、可靠性、准确性等。因此，被描述为在一个或更多个特性方面不如其他实施例或现有技术的实施方式合意的实施例并非在本公开的范围之外，并可被期望用于特定应用。

Claims (8)

1.一种用于估计车辆的剩余能量可行驶距离的方法，包括：
响应于检测到预期将从车辆启动至能量耗尽时影响推进能量消耗的噪声因子，由控制器输出通过预测的能量消耗率的变化而被修正的剩余能量可行驶距离，其中，所述预测的能量消耗率的变化被选择为包括对应于所述噪声因子并修正所述噪声因子的补偿因子。
2.如权利要求1所述的方法，其中，剩余能量可行驶距离基于车辆的能量源中的可用能量的量和预测的能量消耗率。
3.如权利要求2所述的方法，其中，预测的能量消耗率基于历史标称能量消耗率和当前能量消耗率。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述噪声因子是在上一行驶周期结束和后来的车辆启动之间发生的空气密度的变化。
5.如权利要求3所述的方法，其中，所述噪声因子是车辆的车窗或活顶的位置的变化。
6.如权利要求1所述的方法，还包括：通过能量消耗学习滤波器来跟踪理论能量消耗率，其中，所述能量消耗学习滤波器被配置为去除所述噪声因子的影响以产生基线操作状况。
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述补偿因子是预测的剩余能量可行驶距离里程调整，所述预测的剩余能量可行驶距离里程调整与对投射到将来直至能量耗尽的所述噪声因子的影响的估计相对应。
8.如权利要求1所述的方法，其中，从车辆启动至能量耗尽时，所述噪声因子是能被检测的、能被预测的并且是恒定的。
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