CN106660559A - 用于预先计算机动车的消耗的方法、机动车和计算机程序 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于预先计算机动车(20)的消耗的方法,所述机动车具有至少一个在动力传动系中的动力装置,其中,针对提前知道的路线(1)由包括路线数据的输入数据求得对所述机动车(20)的运行进行预测性描述的基础数据,所述基础数据包括至少一个按照在所述机动车(20)的车轮上为了完成所述路线(1)而所需的功率来归类的预测能量,据此,根据所分配的功率和/或至少一个所使用的运行策略将所述预测能量按份额地分配给所述动力传动系的不同的效率模型,并且在使用所述效率模型的情况下从分配给所述效率模型的预测能量部分来求得通过所述至少一个动力装置所消耗的来自于所分配的蓄能器的消耗能量,作为消耗和/或对所述消耗进行确定的参量。

Description

用于预先计算机动车的消耗的方法、机动车和计算机程序
技术领域
本发明涉及一种用于预先计算机动车的消耗的方法、一种机动车和一种计算机程序,所述机动车具有至少一个在动力传动系中的动力装置。
背景技术
机动车可以使用不同类型的能量,以便利用动力装置走过路线。例如,公开了作为动力装置仅具有内燃机的机动车,该内燃机通过来自燃料箱的燃料的燃烧获得其能量。此外公开了混合动力机动车,所述混合动力机动车除了内燃机外还具有电机作为另外的动力装置,该电机能够从电池获得其运行所需的能量。作为混合动力机动车也已经公开了所谓的插电式混合动力汽车,其中,可通过相应的充电装置在相应的充电站或通过公用电网为电机的电池充电。
在许多不同关系下都期望的是,在例如从导航系统提前知道了待行驶的路线时就已经能够预测性地说明机动车对燃料或电能的消耗将是多少。这种考虑例如在对于提前知道的路线规划插电式混合动力机动车的总运行策略时是重要的,在所述总运行策略中目标通常在于,直到驾驶结束时已经消耗了全部电能,以便使该路线上的电动行驶部分最大化并且因此使消耗节省最大化。但这应在经济和环保方面有意义地实现,因为混合动力传动系的总消耗也应最小化。作为例子不利的是,在路线的较长的州属道路节段上电动行驶,因为电池的充电状态现在过低,所以在之后的城市节段中以内燃机行驶。但如果在该路线的州属道路节段上基本上禁止电动行驶,则存在的风险是,电池中过多的电能在行驶结束时仍未使用。
因此在对于提前知道的路线求得总运行策略的范围内,在对混合动力驱动系统的不同运行模式的使用进行优化时,尤其是对于路线的确定部分经归类地也考虑消耗。为了确定用于不同运行策略的消耗,使用描述提前知道的路线的路线数据,例如,该路线是如何由城市交通(尤其还有环境区)、州属道路、高速公路等组成的。为了提供在路线的确定部分上的可预期的消耗,已经公知,对于路线的相似部分使用消耗历史,例如对于没有限速的高速公路区段等使用上次出现的平均消耗值。这意味着,在行驶期间对电消耗和内燃机消耗加以分析和求平均,以便对于运行策略的将来确定可建立用于提前知道的路线的确定部分的消耗的估计。
在例如为了计算剩余续航距离等要假定消耗时,也公知了类似的处理方式。
如所述那样,使用路线区段的特定属性,以便对于已经行驶的路线区段的相同属性考虑历史消耗值。例如可以在城市交通、州属道路、高速公路行驶等之间加以区别。尽管如此,在所选择的属性方面相同的已经驶过的路线区段可能与提前知道的还有待行驶的路线的各部分明显不同,使得在确定消耗时剩余误差明显。而这也视使用情况而定例如导致机动车的运行策略不最佳和/或剩余续航距离不准确。
发明内容
因此,本发明的目的是提供一种消耗计算方法,所述消耗计算方法无需已经驶过的路线区段的历史消耗值并且在此提供精度得到改善的消耗结果。
为实现该目的,在开头所述类型的方法中根据本发明提出,针对提前知道的路线由包括路线数据的输入数据求得对机动车的运行进行预测性描述的基础数据,所述基础数据包括至少一个按照在机动车的车轮上为了完成路线而所需的功率来归类的预测能量,据此,根据所分配的功率和/或至少一个所使用的运行策略将预测能量按份额地分配给动力传动系的不同的效率模型,并且在使用效率模型的情况下从分配给效率模型的预测能量部分来求得通过所述至少一个动力装置所消耗的来自于所分配的蓄能器的消耗能量,作为消耗和/或对消耗进行确定的参量。
根据本发明的方法因此通过使用车轮功率预测的结果而提供了在不动用过去测量的消耗的情况下的预测性的预先计算。根据本发明的方法的基础也就是:能够预计为了走过提前知道的路线而必须在机动车的车轮上提供何功率以及由此何能量。例如,可以以基本上公开的方式求得用于整个提前知道的路线的功率曲线。因此能够预告:为了走过该路线而在车轮上预计需要何总预测能量,例如在功率曲线的情况下也可按照沿该路线的相应点上的相应功率划分所述预测能量,但其中优选的是,使用最后说明确定的功率区间多强地贡献于总预测能量的功率分布。在该优选的最后提到的情况下因此产生一种直方图,在所述直方图中对预测能量的何部分在何功率时在机动车的车轮上出现作出归类。
但为能够由此导出消耗,必须确定:在所述至少一个动力装置方面必须产生多少功率,并且为此必须从相应的蓄能器中获取多少能量,因为众所周知在动力传动系中存在一定的效率,所述效率妨碍在相应蓄能器、即例如电池和/或燃料箱中获取的全部输入能量也作为能量在车轮上提供。换句话说必须提供可能性:从按照功率归类的预测能量推断出为此所需的输入能量。这在本发明的范围内借助于所述的效率模型实现。动力传动系中的效率在此不仅取决于与所需功率直接相联系的负载点,而且必要时也取决于动力传动系的运行参数,所述运行参数可能情况下可受到所使用的运行策略的影响。归类预测能量所依据的功率因此对现有的负载点给出指示,因为在许多动力传动系中动力传动系的部件在不同功率时存在不同的效率,由此,作为效率模型,例如对于连续解算的功率可提供特性曲线和/或特性曲线族或者在功率区间的情况下提供查找表。但运行策略也可能是重要的,尤其是当通过运行策略对于路线的不同部分实现通过不同的运行参数所定义的确定运行模式时。例如在混合动力机动车中可存在仅运行电机的运行模式、运行内燃机的运行模式,其中,可在另一种运行模式中设置从内燃机对电机的电池充电的充电可能性,等等。但在其他机动车中,动力传动系运行时的运行参数也可影响动力传动系中的效率。运行策略例如可以描述沿路线的确定部分存在何运行参数、尤其是何运行模式,由此对于该部分可提供具体的效率模型。
因此对于动力传动系的确定的功率和/或运行参数,通过效率模型提供动力传动系中的效率,其允许从机动车的车轮上所需的能量(“车轮能量”)反算出所需的来自蓄能器的输入能量。但由于预测能量按照功率归类,所以可以说明可能存在何负载点并且对于相应的预测能量部分设置相应的效率模型。
但在这里要强调的是,功率也可影响机动车的动力传动系的运行参数,例如当在所使用的运行策略中根据功率调整确定的运行模式、即确定的运行参数时,例如在混合动力机动车中在低功率时单独使用电机,这通常通过用于内燃机的起动和/或关断极限值来加以描述。高级的运行策略在此通常作为总运行策略给出,所述总运行策略对于路线的不同部分可包括子运行策略,在所述子运行策略中对所需功率反应不同。因此,预测能量部分到效率模型的分配也可以取决于提前知道的路线的当前行驶的部分。换句话说,可沿路线按份额地求得消耗,其中,对于路线的不同部分设定不同的子运行策略,所述子运行策略可影响在确定功率下存在的运行参数/运行模式并因此可影响预测能量部分到效率模型的分配。
在此在这里要强调的是,效率模型已为现有技术所公开,但所述效率模型为了求得效率而必须对于完成提前知道的路线的任意时刻已知动力传动系的准确的运行状态,例如对于内燃机已知转矩和转速,以便求得负载点并且因此求得效率。这会以极其麻烦的计算为前提,所述计算还会导致不准确,相比之下,根据本发明的方法涉及车轮功率预测的利用,由此,在一种优选的实施方案中,作为输入参量仅需要在路线(或总路线)的各部分上所需的总能量——已按照功率归类;所谓的瞬态参量因此被省略掉。不需要复杂的计算。但为了与在基于历史的方案中相比仍允许明显准确地预告消耗,需要的计算能力明显小。
在此例如可通过模拟和/或测量来确定效率模型。例如,可以在此求得分别代表了由车轮功率预测所输出的功率或功率区间的效率范围。这可以对于动力传动系的不同的运行参数/运行模式来执行,由此最后可对于动力传动系的功率和运行参数/运行模式的组合提供效率组作为效率模型,所述效率组允许计算用于相应的预测能量部分的消耗。
换句话说,对于预测能量部分所选择的效率模型可被理解为动力传动系中的效率的数据组,所述数据组允许从机动车的车轮上所需的功率反推出所需的输入能量。
如所述那样,消耗可用于不同的应用情况。因此可以提出,关于同一个路线和/或路线上的同一个部分求得用于不同运行策略的消耗,并且在评估运行策略时尤其是在求得用于整个路线的总运行策略的范围内考虑所述消耗。也可以考虑,将消耗计算集成到用于求得合适的运行策略的方法中,在该方法中最后使用消耗来评估不同的可能的运行策略——可能情况下也对于路线的各部分进行解算,其中,在确定用于路线的总运行策略时消耗对于多个优化目标而言可以是重要的,例如在追求尽可能低的消耗时。正是在混合动力车辆中,在对于提前知道的路线求得运行策略时,如果应将用于内燃机的燃料的消耗保持很低,而同时对电机供电的电池应尽可能在很大程度上放电,则尽可能准确地求得消耗是绝对必要的。于是根据本发明的处理提供一种杰出的可能性:获得极其准确的消耗,而不存在带有误差的历史值的风险。尤其是例如当车轮功率预测在此反映不同的功率分布时,甚至对于路线的具有相同类型的部分对于纯电动行驶和/或从内燃机对电池充电可进行优先化。因此得到可能性:即使对于路线的在许多属性方面彼此一致的不同部分也实现确定的运行模式、例如纯电动行驶的被更好地归类的且更准确的优先化,从而尤其提高在使用混合动力机动车时的驾驶体验并且在电池尽可能很大程度上放电的情况下实现尽可能好地节省消耗。但还可提出,尤其是对于路线上的不同部分经归类地使用所述消耗来求得剩余续航距离。因此也可以通过根据本发明的处理来实现更准确的剩余续航距离计算,其中,尤其是在用于路线的不同部分的消耗归类并且相应反映给机动车的操作者时,可改善关于各部分的属性(信号灯密度、坡度等)与剩余续航距离/消耗的变化之间的关系的可理解性。
如所述那样,根据本发明的处理能够特别有利地应用于混合动力机动车中,从而可以提出,机动车是混合动力机动车,所述混合动力机动车具有在混合动力传动系中的由电池供电的电机和内燃机,其中,通过至少一个待使用的运行策略确定预测能量部分到效率模型的配置,从所述运行策略可导出在不同功率下混合动力传动系的不同运行模式的使用。作为动力传动系的运行模式,在此例如可以使用:电机单独运行,和/或在不从内燃机对给电机供电的电池充电的情况下内燃机单独运行,和/或在从内燃机对给电机供电的电池充电的情况下内燃机单独运行,和/或在通过电机补充功率的情况下内燃机以最大功率运行。根据这些运行模式的组合——例如通过匹配用于内燃机的起动和/或关断极限,对于预给定的功率分布、即例如用于确定的功率区间的预测能量的部分得出分配,因为在车轮上的确定的所需功率下激活确定的运行模式。预测能量在此可以被理解为一种“能量盆”,其中,根据消耗能量的相应部分时的功率对于不同运行模式形成分布,这些运行模式由明显确定的运行参数来描述,从而也能够相应选择出效率模型。
在此可以考虑不同的运行策略,例如使用保持对电机供电的电池的充电状态的运行策略和/或以确定数额对电池充电的运行策略和/或可通过运行模式的优先化进行匹配的运行策略和/或仅允许电机运行的运行策略和/或最大化利用电机的运行策略。还可以考虑大量其他运行策略,从这些运行策略中能够导出预测能量的何部分分摊给何运行模式。在此要注意的是,如所述那样,当然可以考虑将路线划分成部分、例如节段并且给各个部分分配不同的运行策略,通过这些运行策略于是确定总运行策略。这当对于所有这些部分、例如节段存在按照功率归类的预测能量时是合乎目的的,对此在下面还要予以详细探讨。
如所述那样,通过效率模型通常得出用于动力传动系的不同部件的效率的组。这在混合动力机动车的情况下可意味着,在效率模型中使用用于混合动力传动系的变速器、电机、内燃机和电池的效率,其中,视所使用的动力装置而定,为了求得预测能量部分所需的能量而确定效率链并且将所述效率链用于预测能量部分。如果例如在一运行模式中仅使用电机,则得出效率链:变速器、电机和电池。如果仅运行内燃机,则重要的效率链是变速器、电机和动力装置。在此要注意的是,对于内燃机,消耗属性被认为是已知的,因此对于内燃机本身所需的功率,例如从存储的特性曲线已知燃料的所属消耗,从而由内燃机上所需的能量也可导出来自于燃料箱的燃料的消耗。
当然,这些实施方式可以相应转用于例如作为动力装置具有仅一个内燃机的机动车,其中,效率链于是通常仅由变速器和内燃机组成,这关系到用于驱动机动车的消耗。在此当然也适用的是:例如可预给定特性曲线等,所述特性曲线反映在那里所需的功率/能量下用于内燃机的燃料消耗的求得。
本发明的合适的实施方式提出,在将预测能量部分配置给效率模型时和/或在效率模型内部考虑至少一个涉及路线和/或路线的所考察部分的附加信息,尤其是道路类型和/或描述交通状况的交通数据和/或气象数据和/或描述驾驶员的驾驶行为的驾驶员数据。因此能够更进一步归类效率模型,以便尤其是也考虑用于路线本身的本来就存在的信息、即路线数据,例如道路类型和/或关于交通状况、尤其是拥堵的信息。其它关于路线、尤其是路线的部分的附加信息的例子是存在环境区、存在坡度和/或落差等。也可以考虑的是,可通过气象数据描述的天气状况可影响效率,从而也可就此而言进行归类;最后,通过驾驶员数据描述的驾驶员行为可产生影响。这些影响可被描绘在效率模型本身中,其方式是这例如不作为用于效率的直接的数字值来提供,而是作为特性曲线/特性曲线族来提供,从而能够借助于附加信息读取出具体的效率,但附加信息也能够直接进入到预测能量的部分的分配中,从而在此情况下效率对于不同的附加信息理解为不同的效率模型。
如所述那样,沿整个提前知道的路线的功率曲线已经能够为根据本发明提出的消耗求得来提供可评价的基础数据,但特别合适的是,通过简单的进一步处理明显减小所述数据量,并由此还明显简化到效率模型的分配。在此意义下,本发明的一种特别有利的实施方式提出,尤其是对于提前知道的路线的多个彼此相继的节段,基于从路线数据计算出的沿整个路线的功率曲线求得按照在机动车的车轮上为了完成路线而所需的功率来归类的预测能量。具体地为此可提出,将路线划分成路线区段,所述路线区段分别分配有表征路线区段的功率信息,并且如果满足了至少一个对路线区段的功率信息进行比较的相似性准则,则将彼此相继的路线区段合并成一个共同的节段,据此,对于每个节段通过所分配的路线区段的功率信息的组合来求得按照功率归类的预测能量。
这类处理方式例如在与该申请并行提交的德国专利申请中得到描述,其设有申请人的内部卷号P12040。其提出,首先以基本公开的方式在考虑路线数据和必要时其他输入数据的情况下求得沿提前知道的路线的功率曲线,但然后为了简化之后的计算,在保留尽可能最大部分隐藏在功率曲线中的信息的情况下将路线划分成各个分散的节段,其方式是借助于功率信息分别对于路线区段分析处理功率曲线。因此与现有技术公开的处理方式不同,不是使用路线数据或数字地图的地图数据来例如按照高速公路、州属道路等执行路线的划分,而是基于功率曲线将前方存在的路线划分成具有物理相似行驶行为的合适节段。为此,将相邻的例如长度可以全部相同、例如全部三公里长的行驶路线区段的功率信息进行比较,其中,作为功率信息优选考虑功率分布,因此考虑实际使用的功率在全部所需能量中的份额。对所述比较进行分析处理的相似性准则允许判断:路线区段是否应分配给同一个节段或者在路线区段之间是否存在节段分离。如果两个或多个路线区段合并成节段,则可以通过各个路线区段的功率信息的组合轻易得出总功率信息,尤其是当涉及功率分布时。通过这种方式基于功率预测将路线划分成节段,但其中在各个节段的按照功率归类的预测能量中保留重要的信息。
为求得功率曲线在此可考虑附加数据,尤其是描述驾驶员的驾驶行为的驾驶员数据和/或气象数据和/或对沿路线的交通状况进行描述的交通数据。由此,路线划分成节段也已经根据所述附加数据进行,这些附加数据从一开始就影响进一步的计算过程,并且因此也允许更好地将路线划分成节段。
本发明的特别有利的实施方式提出,对于节段求得功率信息和按照功率归类的预测能量作为直方图,所述直方图描述预测能量在至少两个功率区间上的分布。因此对于路线区段并且作为总功率信息也对于节段已知了作为来自不同功率区间的功率需要怎样的能量量,从而最后更好地已知沿路线所需的负载点。在此当然也应考虑负功率,所述负功率能够用于回收以及由此用于电池充电等。例如,可以考虑划分成分别为40kWh的区间,由此,如果相对于功率区间绘制在这些功率区间中实际需要的能量的曲线,则产生描述功率分布的直方图。通过功率区间中全部所需的功率量(能量)的说明,准确提供了能够以简单的方式在本发明的意义上加以分析处理以便确定消耗的参量。此外这类直方图为在分析处理所述至少一个相似性准则的范围内进行的比较提供了理想的基础。为了求得按照功率归类的预测能量,用于路线区段的直方图的简单组合就足够了。
相似性准则可以分析处理包含在功率信息中的和/或从所述功率信息导出的统计学上的参量。这尤其是当使用(本来就表示一种统计学分析处理的)直方图时是合适的,所述直方图描述在功率区间上的功率分布。于是例如可以提出,作为参量使用在路线区段上的平均功率和/或在路线区段上的最大功率和/或涉及功率的直方图的包络线的参量。直方图的形状、直方图的上界限以及平均功率因此可以被如下地视作是合适的指示:路线区段对于相应于相同行为并且因此分配给相同节段是否足够相似。例如作为相似性准则可预给定与平均功率的最大偏差,其中,也极其合适的是,考察在路线区段上的最大功率。确定的功率区间通常在确定环境下或在确定驾驶行为时甚至不出现,例如在30km限速区(30er-Zone)中不出现高功率峰值等。也可以这样提供相似性准则,使得当在前面的路线区段中未超过确定的最大功率时这也应适用于接下来的路线区段等。最后,直方图的形状、即功率的实际分布也可对在两个路线区段中的相似驾驶行为提供明显指示,其中,于是可分析处理相应的对直方图进行描述的统计学参量。
本发明的特别合理的改进方案提出,在计算消耗时也考虑到至少一个另外的车辆系统、尤其是空调设备所需的预测的附加能量。通常,在机动车中的因此不直接用于走过提前知道的路线的确定的耗能器也由能量进行供给,这些能量通过所述至少一个动力装置产生和/或从电池获取,从而出现对燃料和/或电能的进一步消耗,该消耗在本发明范围内也可予以考虑。已经提出了如下系统,其能够预先计算空调设备和/或其他辅助耗能器的功率或能量需求,从而就此而言提供相应的参量。通过能够由自身的模型支持的相应的效率链在此也可以确定在所述至少一个动力装置方面需要多少输入能量,以便向辅助耗能器提供相应的功率。由此,根据本发明的方法所实现的消耗计算变得更加精确并且考虑到在真正的行驶工况之外的其他影响。
除了所述方法外,本发明还涉及一种机动车,所述机动车具有被设计用于执行根据本发明的方法的控制器。所述控制器例如可以分配给剩余续航距离显示和/或运行策略的求得和执行。关于根据本发明的方法的全部实施方式都能够类似地转用于根据本发明的机动车,因此通过所述机动车能够获得相同优点。
最后,本发明还涉及一种计算机程序,所述计算机程序在实施于计算设备上时实施根据本发明的方法的步骤。计算设备例如可以是机动车的已经提到的控制器。所述计算机程序可以存储在非瞬态数据载体上,例如CD-ROM上。关于计算机程序也可以类似地转用之前的实施方式。
附图说明
由下面所述实施例以及借助于附图得出本发明的其他优点和细节。附图示出:
图1 根据本发明的方法的实施例的流程图,
图2 待行驶的、提前知道的路线,
图3 用于路线区段的功率信息,
图4 按照功率归类的用于第一节段的预测能量,
图5 按照功率归类的用于第二节段的预测能量,
图6 用于第一运行策略的预测能量的分布,
图7 用于第二运行策略的预测能量的分布,
图8 用于第三运行策略的预测能量的分布,
图9 带有效率链的混合动力传动系的示意图,
图10 用于路线的电机的电池的充电状态的曲线,和
图11 根据本发明的机动车。
具体实施方式
现在要以在混合动力机动车中求得运行策略为背景描述根据本发明的方法的实施例,其中,用于消耗计算的该方法也能够用于其他应用,例如用于剩余续航距离计算等。混合动力机动车具有混合动力传动系,所述混合动力传动系包括变速器、电机和内燃机,其中,电机从电池供电。混合动力传动系可以在不同的运行参数下、因此以不同的运行模式运行,在当前情况下包括仅以电机行驶、仅以内燃机行驶、在从内燃机对电池充电的同时以内燃机行驶以及在最大功率下运行内燃机和通过电机产生附加功率以便实现更高功率。
运行策略判断混合动力传动系何时以及如何处于何运行模式中。在此,运行策略例如可以通过用于作为动力装置的内燃机和/或电机的确定的起动和关断极限来确定,其中,当然也可以考虑其他确定运行策略的策略参数。在机动车驶过从起始地至目的地的路线期间,总运行策略可以对于路线的确定部分确定不同的子运行策略,这意味着,策略参数可在总运行策略的范围内沿路线变化。
关于图1所解释的下述方法用于求得和执行用于提前知道的路线的运行策略,该路线通过路线数据描述。用于运行机动车的该方法的一部分是根据本发明的方法的一个实施例。
在步骤S1中尤其是由机动车的导航系统提供对混合动力机动车所要走过的提前知道的路线进行描述的路线数据。图2示例性示出这种提前知道的路线1,所述提前知道的路线由在地点A中的起始点2通到在地点B中的目的地3,并且在此穿越极其不同的道路类型,即例如在居住区中开始,接下来是在地点A内部的干线道路,经由州属道路行驶到高速公路上,沿该高速公路穿越限速部分和非限速部分以及起伏部分或小起伏部分,在地点B中再次行驶干线道路,以便然后通过居住区到达目的地3。
在步骤S2中,再次参阅图1,确定沿路线1的功率曲线,所述功率曲线因此说明机动车在其车轮上要施加多少功率(“车轮功率”),以便可完成路线1。在此当然也可以包括负功率,例如当驶下坡道时或制动时。所述负功率也可用于给电池充电。在功率剖面的所述求得中也加入附加数据4,所述附加数据在当前情况下包括驾驶员数据、气象数据和交通数据。驾驶员数据描述驾驶员的驾驶行为,气象数据描述沿路线1的当前天气情况,交通数据描述沿路线1的交通状况、尤其是交通流量。由此能够实现对功率曲线的更好的预测。
在步骤S3中,路线1划分成路线区段、即部分,所述路线区段在当前情况下应全部具有3km的长度。这在图2的路线1的放大示出的区域5中对于彼此相继的路线区段6示意性示出。但要指出的是,也可借助于特殊准则确定这种规则划分的特例,例如当路线数据或数字地图的地图数据清楚表明路线1的一个小于3km的部分延伸穿过明显不同的环境、例如30km限速区时。那么也可以匹配路线区段的长度。
在步骤S4中,从用于整个路线1的功率曲线中对于每个路线区段确定功率信息。该功率信息在当前情况下如直方图那样说明何功率区间多强地贡献于路线区段6所需的总能量。图3中示出了这种功率信息7的例子,其中,在当前情况下分别包括40kW的不同功率区间中绘制了能量相对于功率的示图。图3中的功率信息涉及居住区的路线区段,从而整体上非常低的功率占主导地位,这意味着,平均功率低且高功率仅非常少地出现;最大功率也是相当低的。
功率信息7因此最后反映了在完成相应路线区段6时的功率分布,因此简化了步骤S2的功率曲线,但仍包含主要信息。功率信息7也可以被理解为按照车轮上所需功率归类的用于路线区段6的预测能量。
不同路线区段6的功率信息7现在在步骤S5中被用于判断彼此相继的路线区段6是否属于路线1的同一个节段。为此考察相似性准则,所述相似性准则基于用于相邻的路线区段6的功率信息7的比较,其中,在当前情况下,平均功率不允许彼此间有过大偏差并且应存在相似的最大功率。此外,还考察直方图的作为其形状的包络线。视相似性准则的具体设计而定足够的可以是满足一个相似性准则以及必须满足多个或甚至全部相似性准则。如果存在相似性,则推断出由于功率信息的相似性也存在相似的驾驶行为,并且彼此相继的路线区段6分配给同一个节段,这如在图2的例子中通过节段8示例性示出的那样。如果不存在相似性,则在路线区段6前后相继被通过之后以接下来的路线区段6开始新的节段8。
因此也就将短的路线区段6的各部分合并成较长的节段8。
对于这些节段8,在步骤S6中分别求得按照在机动车的车轮上为了完成节段8而所需的功率来归类的预测能量作为总功率信息,所述总功率信息在当前情况下由各个直方图的简单相加得到。按照功率归类的用于各个节段8的预测能量于是也确定用于整个提前知道的路线1的预测能量,其方式是也可进行直方图的相加。在当前情况下,对于节段8已知的预测能量的更精细的划分被证明是更有利的,因为现在在下面要对于节段8中的每一个确定合适的节段运行策略作为用于路线1的总运行策略的子运行策略,这意味着,对于节段8中的每一个要确定何节段运行策略最适于行驶该节段,从而例如能够为各个运行策略分配一个数值,所述数值允许在优化目标方面对于整个路线1接着进行更好的优化。
图4和图5示出了用于节段8的示例性的总功率信息,即预测能量-直方图。图4中示出总功率信息9a,所述总功率信息如对于具有最高限速的高速公路可出现。可以看出,存在中等高度的平均功率,与所述平均功率几乎不存在强烈的偏差。图5示出总功率信息9b,所述总功率信息如可在机动车完全开足马力时在不具有限速的高速公路上出现。可以看出,在此存在极其高的功率平均值并且存在大份额的高功率。
为此,首先在步骤S7中确定在当前情况下用作评估的基础的来自于电池和燃料箱的消耗作为用于评估的基础。
为了对于确定的节段运行策略确定消耗(所述消耗在电池的情况下也可包括通过回收实现的收益和/或通过内燃机实现的充电),必须将根据直方图在确定的功率区间中在车轮上所需的能量换算成必须在内燃机上或从电池中调用的输入能量。车轮能量到输入能量的所述换算通过混合动力传动系中的效率得到。但所述效率与功率、运行模式(即运行参数)以及必要时附加信息相关,因为由此得到负载点。如果使用确定的节段运行策略,则这通常导致:在确定的功率范围中激活确定的运行模式。即根据功率预测在节段8中所需的预测能量分布到在节段运行策略中所使用的运行模式上。但因为现在预测能量按照功率归类地存在,所以相应可能的是,将用于节段8的全部的预测能量划分成用于相应运行模式的预测能量部分,这要参照图6至图8详细描述。
在此,图6涉及一种用于节段运行策略的分布,所述节段运行策略旨在电机被最大化利用。这意味着,用于内燃机的起动和关断极限被设定在较高的功率值时。相应地,在低功率时在图6中以阴影示出的预测能量部分分配给电机单独提供驱动能量的运行模式。在较高功率范围中的既不以阴影也不以点示出的预测能量部分相应于仅运行内燃机以产生驱动能量或者说分配给内燃机的能量部分的运行模式。如果例如内燃机可一直负载到160kW,则在高功率范围中设置在最大功率下运行内燃机并且附加地通过电机提供驱动能量的另一运行模式。驱动能量的由电机所提供的部分以点示出。
图7示出用于另一运行模式、即旨在保持电池充电状态尽可能恒定的运行模式的与图6相同的直方图9b的全部预测能量的分布。因此在此电机未被完全利用,从而在较低功率时较小份额分配给纯电动行驶(以横向阴影表示)。功率谱的大部分被以内燃机实现的行驶所覆盖,其中,内燃机和电机(以点表示)共同作用的范围保持不变,因为单独以内燃机不再能够实现相应的功率。也可以考虑这样的设计方案,在所述设计方案中其可通过短时间的、有目的的内燃机过载所覆盖,尤其是当要进行有效充电时,这要在下面予以描述。
图8涉及在所考察的第三运行模式中也与图6和图7中相同的直方图的预测能量的分布,在所述第三运行模式中要进行电池的尽可能有效的充电。电机在此仅在极其低的功率时使用(横向阴影表示的范围),而中等功率的范围——在所述中等功率的范围中尽可能恒定地行驶——分配给一个新的运行模式,在该新的运行模式中从内燃机对电池充电。该运行模式在根据图6和图7的运行策略中是不允许的。在较高功率时,即当不应对机动车的动态性加以限制时,取消充电,但内燃机仍用于单独地运行机动车(未进一步标记的部分)。但即使在这种运行模式中,当需要特别高的功率时,也能够通过同时利用内燃机和电机来设置该运行模式的使用。此外,从这种考察中已经得出:在需要大量高功率时,这种用于有效充电的节段运行策略的评估将相当低。
现在通过功率区间和运行模式而存在允许确定在混合动力传动系的相应运行状态中存在的效率的信息。这意味着,基于功率和由运行策略导出的运行模式,现在可以为用于不同功率的预测能量部分分配效率模型,所述效率模型对于在确定运行模式下的全部功率可作为特性曲线或特性曲线族或者说查找表存在,并且从所述特性曲线或特性曲线族或者说查找表于是对于实际存在的功率或功率区间可读取出效率,或者预测能量被直接划分成用于功率区间和运行模式的预测能量部分,于是对于所述预测能量部分得到用于动力传动系的部件的效率的组。在动力传动系中的效率的所述确定中,也可以考虑附加信息、尤其是从路线数据导出的附加信息,所述附加信息也可影响实际的负载点,例如道路类型(居住区、干线道路、州属道路、高速公路……)等,这得到对效率的进一步细化的划分。在此情况下可以提出,效率模型不是作为用于功率区间和运行模式的固定组的数字来提供,而是作为用于各种附加信息的特性曲线/特性曲线族和/或查找表来提供;另选地,也可在选择效率模型时已经至少部分地加入附加信息。
在任意情况下,现在对于预测能量部分存在用于混合动力传动系中的效率的具体值,所述混合动力传动系在图9中示意性示出并且设置有附图标记10。混合动力传动系10包括变速器11、电机12和内燃机13,其中,电池14对电机12供电。在效率模型中,为部件11至14中的每一个都分配了效率,即变速器11分配了效率ηG,电机12分配了效率ηE,内燃机13分配了效率ηV,并且,因为电池本身也具有一定效率,所以电池14分配了效率ηB
重要的效率链在此由运行模式得到。例如如果单纯以电机12行驶,则得到通过箭头15表示的效率链ηG、ηE、ηB;如果单独以内燃机行驶,则得到根据箭头16的效率链ηG、ηE和ηV
利用所述效率链可以容易地将预测能量部分换算成输入能量。由此,在电池14的情况下直接得到消耗;在内燃机13的情况下存在特性曲线或特性曲线族,所述特性曲线族将输入能量反映到在这里未详细示出的燃料箱中的燃料的消耗上。在此在步骤7中重要的是,求得用于不同的可能的节段运行策略、例如图6至图8的节段运行策略的消耗,以便能够接着在步骤S8中对所述节段运行策略加以评估。因此,在一种对图6至图8的三个运行策略加以评估的实施例中,在步骤S7结束时存在六个消耗,即分别用于这三个运行策略的电消耗和燃料消耗。
在步骤S8中的评估中,当然原则上也可以加入其它评估准则,而不是仅仅步骤S7的消耗,但这在此不应予以详细描述。
现在,在步骤S9中,借助于用于整个路线1的优化目标、例如随着到达目的地3电池14尽可能完全放电的情况下燃料消耗尽可能小,可以选择用于各个节段8的最合适的节段运行策略,从而得到总运行策略,所述总运行策略于是也在步骤10中使用。
就此而言为了解释而参考图10。在此,路线1在当前情况下应划分为八个节段8,其中,节段I延伸通过居住区,节段II沿地点A的干线道路延伸,节段III位于不限速的高速公路上,节段IV位于限速为120km/h的高速公路上,节段V位于不限速的高速公路上,节段VI位于有拥堵的高速公路上,节段VII位于在地点B中的干线道路上,节段VIII经过环境区,对于所述环境区在步骤S8中将电动行驶评估为更高。
图10示出了在路线1上绘制的电机12的电池14的充电状态曲线。可以明显看出,在节段I和II中以节段运行模式“最大化电动行驶”工作,在节段III中以节段运行模式“保持充电状态”工作,在节段IV中以节段运行模式“给电池充电”工作,在节段V中以节段运行模式“保持充电状态”工作,在节段VI至VIII中再次以节段运行模式“最大化电动行驶”工作。
在此还要注意的是,可以提出,在求得消耗时也考虑到辅助耗能器,其方式是基于对辅助耗能器、尤其是空调设备的使用的预告来求得内燃机13和/或电池14方面的为此所需的输入能量,其直接影响消耗。为此可以使用分开的、尤其是也包含效率的辅助耗能器模型。
图11最后示出根据本发明的机动车20的原理草图,其在当前情况下为混合动力机动车。所述机动车包括已经关于图9描述的混合动力传动系10。为控制混合动力传动系10的运行,在机动车20中设有控制器17,所述控制器被设计用于执行根据本发明的方法,为此,所述控制器尤其是与导航系统18和其他数据源19连接。

Claims (14)

1.一种用于预先计算机动车(20)的消耗的方法,所述机动车在动力传动系中具有至少一个动力装置,
其特征在于,
针对提前知道的路线(1)由包括路线数据的输入数据求得对所述机动车(20)的运行进行预测性描述的基础数据,所述基础数据包括至少一个按照在所述机动车(20)的车轮上为了完成所述路线(1)而所需的功率来归类的预测能量,据此,根据所分配的功率和/或至少一个所使用的运行策略将所述预测能量按份额地分配给所述动力传动系的不同的效率模型,在使用所述效率模型的情况下从分配给所述效率模型的预测能量部分来求得通过所述至少一个动力装置所消耗的来自于所分配的蓄能器的消耗能量,作为消耗和/或对所述消耗进行确定的参量。
2.根据权利要求1所述的方法,
其特征在于,
关于同一个路线(1)和/或所述路线(1)上的同一个部分求得用于不同运行策略的消耗,并且在评估所述运行策略时尤其是在求得用于整个路线(1)的总运行策略的范围内考虑所述消耗,和/或尤其是对于所述路线(1)上的不同部分经归类地使用所述消耗来求得剩余续航距离。
3.根据权利要求1或2所述的方法,
其特征在于,
所述机动车(20)是混合动力机动车,所述混合动力机动车具有在混合动力传动系(10)中的由电池(14)供电的电机(12)和内燃机(13),其中,通过至少一个待使用的运行策略确定预测能量部分到效率模型的配置,从所述运行策略可导出在不同功率下所述混合动力传动系(10)的不同运行模式的使用。
4.根据权利要求3所述的方法,
其特征在于,
作为运行模式使用:所述电机(12)单独运行,和/或在不从所述内燃机(13)对给所述电机(12)供电的电池(14)充电的情况下所述内燃机(13)单独运行,和/或在从所述内燃机(13)对给所述电机(12)供电的电池(14)充电的情况下所述内燃机(13)单独运行,和/或在通过所述电机(12)补充功率的情况下所述内燃机(13)以最大功率运行。
5.根据权利要求3或4所述的方法,
其特征在于,
作为运行策略使用:保持对所述电机(12)供电的电池(14)的充电状态的运行策略,和/或以确定数额对所述电池(14)充电的运行策略,和/或可通过运行模式的优先化进行匹配的运行策略。
6.根据权利要求3至5之一所述的方法,
其特征在于,
在所述效率模型中使用用于所述混合动力传动系(10)的变速器(11)、电机(12)、内燃机(13)和电池(14)的效率,其中,视所使用的动力装置而定,为了求得所述预测能量部分所需的能量而确定效率链并且将所述效率链用于所述预测能量部分。
7.根据上述权利要求之一所述的方法,
其特征在于,
在将预测能量部分配置给效率模型时和/或在所述效率模型内部考虑至少一个涉及所述路线(1)和/或所述路线(1)的所考察部分的附加信息,尤其是道路类型和/或描述交通状况的交通数据和/或气象数据和/或描述驾驶员的驾驶行为的驾驶员数据。
8.根据上述权利要求之一所述的方法,
其特征在于,
尤其是对于提前知道的路线(1)的多个彼此相继的节段(8),基于从路线数据计算出的沿整个路线(1)的功率曲线求得按照在所述机动车(20)的车轮上为了完成所述路线(1)而所需的功率来归类的预测能量。
9.根据权利要求8所述的方法,
其特征在于,
将所述路线(1)划分成路线区段(6),所述路线区段分别分配有表征所述路线区段(6)的功率信息(7),如果满足了至少一个对彼此相继的路线区段(6)的功率信息(7)进行比较的相似性准则,则将彼此相继的路线区段(6)合并成一个共同的节段(8),据此,对于每个节段(8)通过所分配的路线区段(6)的功率信息的组合来求得按照功率归类的预测能量。
10.根据权利要求9所述的方法,
其特征在于,
为求得所述功率曲线而考虑附加数据(4),尤其是描述驾驶员的驾驶行为的驾驶员数据和/或气象数据和/或对沿所述路线(1)的交通状况进行描述的交通数据。
11.根据权利要求9或10所述的方法,
其特征在于,
对于节段(8)求得功率信息(7)和按照功率归类的预测能量作为直方图,所述直方图描述所述预测能量在至少两个功率区间上的分布。
12.根据上述权利要求之一所述的方法,
其特征在于,
在计算消耗时也考虑至少一个另外的车辆系统、尤其是空调设备所需的预测的附加能量。
13.一种机动车(20),所述机动车包括被设计用于执行根据上述权利要求之一所述的方法的控制器(17)。
14.一种计算机程序,所述计算机程序在实施于计算设备上时执行根据权利要求1至12之一所述的方法的步骤。
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