CN112406630A - 一种基于工况识别的电动车续驶里程计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于工况识别的电动车续驶里程计算方法，属于电动车整车控制领域，综合了人、车、路的因素来精确计算续驶里程。步骤包括：在车辆刚下线时进行出厂设置，使其具备最基本的续驶里程计算能力，出厂后VCU记录每一次钥匙上电到下电的时间段内车辆的真实能耗，再根据道路路况、车辆电气设置与人的驾驶操作来建立总能耗计算公式，随着钥匙循环数的增多，总能耗计算公式根据真实能耗数据进行不断的参数自整定，使总能耗计算越来越精确，最后结合车辆当前SOC算出续驶里程并在仪表显示。本方法将人、车、路影响最大的因子都设置为自学习参数，在车辆使用过程中不断自我修正，行驶距离越长能耗计算越精确，续驶里程计算也会越精确。
Description
技术领域
本发明涉及电动车续驶里程计算领域，尤其涉及一种基于工况识别的电动车续驶里程计算方法。
背景技术
电动车续驶里程计算是车辆控制层面一个重要的节点。在理论研究层面，国内的现状是更偏重于电池SOC的精确估算，续驶里程本身计算方法的改进等，国外现状是除了算法本身，更着重于利用车联网与大数据的技术来支持续驶里程的精确计算，对道路能耗模型有一定的研究。在实际应用层面，整车厂在电动车续驶里程估算方面，往往有虚标的现象，经常引起客户抱怨。
国内的续驶里程算法研究，更偏重于电池与车辆本身，对于路况对能耗的影响较为忽略；国外的算法研究对路况能耗模型有所研究但模型太复杂，所依附的技术太高端在短期内无法实际应用。无论国内还是国外的研究，对于驾驶员对车辆能耗的影响研究很少，这是一个大家都忽略的地方。
发明内容
发明目的：针对以上问题，本发明提出一种基于工况识别的电动车续驶里程计算方法，解决现有技术对续驶里程的研究面不全不广的问题，将人、车、路三种重要影响因素综合考虑。该方法综合了续驶里程的所有重点影响因素，使计算更真实更精确。
技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于工况识别的电动车续驶里程计算方法，包括以下步骤：
步骤1：根据NEDC工况下的百公里能耗值P计算车辆出厂前初始的续驶里程；
步骤2：车辆出厂后的每一个钥匙循环下，整车控制器VCU记录电池输出功率随时间的变化曲线、车速随时间的变化曲线和行驶里程；选择速度大于0时功率变化曲线对时间做积分，得到相应钥匙循环下车辆行驶所用的实际能耗；
步骤3：根据不同的路况对能耗进行修正，结合路况能耗及其修正参数、车辆电气能耗及其修正参数、驾驶操作修正能耗比例，构建每一个钥匙循环下的总能耗计算模型；
步骤4：参数自学习整定：从车辆出厂后的第i个钥匙循环开始，根据当前钥匙循环及其前n个钥匙循环所用的实际能耗不断自学习整定所述的修正参数值；
步骤5：续驶里程计算：根据车辆行驶前驾驶员是否在人机交互界面HMI设置目的地与导航路线，确定总能耗计算模型，再根据电池现有电量得出续驶里程；
步骤6：仪表显示：将步骤5中的计算结果滤波后在仪表显示。
进一步的，所述步骤3中路况分类与总能耗计算，包括如下步骤：
步骤3.1：路况分类与路况能耗计算：
1)、城际高速，无拥堵，相对于车辆百公里NEDC能耗P的倍数为H，行程长度为h；
2)、绕城高速与郊区道路，无拥堵，能耗倍数为F，行程长度为f；
3)、市内道路，无拥堵，能耗倍数为C，行程长度为c；
4)、一般拥堵路段，车辆平均行驶速度为20-40km/h，能耗倍数为M，行程长度为m；
5)、严重拥堵路段，车辆平均行驶速度为0-20km/h，能耗倍数为S，行程长度为s；
路况能耗为：(h*H+f*F+c*C+m*M+s*S)*P/100；
步骤3.2：车辆电气设置与能耗计算：
空调的功率为A，车辆能量回收功能的平均功率为R，车辆在钥匙循环所行驶的时间为t，对电气能耗的修正系数为g1；车辆电气能耗为：g1*t*(A-R)；
步骤3.3：驾驶操作分类与能耗比例计算：
ADS根据驾驶过程中油门踏板的开度和变化率、刹车踏板的开度和变化率，每a个钥匙循环对驾驶操作做一次评估，分为激烈驾驶、平稳驾驶与节能驾驶；驾驶操作对总能耗的修正系数为g2，当激烈驾驶时g2>1.0，平稳驾驶时g2＝1.0，节能驾驶时g2<1.0；
步骤3.4：根据步骤3.1～步骤3.3得到每一个钥匙循环下的总能耗计算模型为：
[(h*H+f*F+c*C+m*M+s*S)*P/100+g1*t*(A-R)]*g2。
进一步的，所述步骤5中，续驶里程计算过程如下：
步骤5.1：如果驾驶员在行驶前在HMI设定了行驶路线，则ADS根据当前钥匙循环的总能耗计算模型来计算行驶路线的能耗，再根据车辆现有电量计算剩余续驶里程；
步骤5.2：如果驾驶员在行驶前没有设定行驶路线，则ADS根据车辆上一钥匙循环的总能耗计算模型来计算能耗，再根据车辆现有电量计算剩余续驶里程。
有益效果：与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益的技术效果：
(1)本发明从人、车、路三个影响因素着手：分析驾驶员的操作习惯并做分类，提取出驾驶习惯对能耗的影响因子；综合空调与能量回收的设置来估算能耗影响；将国内复杂路况分为五大典型，最后得出简洁而可用的能耗计算模型；(2)能耗计算模型中将人、车、路三方面影响最大的因子都设置为自学习参数，在车辆使用过程中会不断的自我修正，行驶距离越长能耗计算越精确，续驶里程计算也会越精确。
附图说明
图1是续驶里程计算流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
本发明所述的一种基于工况识别的电动车续驶里程计算方法，如图1所示，包括：
步骤1：出厂设置：根据NEDC工况下的百公里能耗值P(kwh/100km)计算车辆出厂前初始的续驶里程。续驶里程L＝(Y×SOC×100)÷P；Y表示满电电量，SOC表示电池现有电量；续驶里程L单位为km。
步骤2：钥匙循环参数记录：车辆出厂后的每一个钥匙循环下，整车控制器VCU记录电池输出功率随时间的变化曲线(p-t)、车速随时间的变化曲线(v-t)和行驶里程；选择速度大于0时功率变化曲线(p-t)对时间做积分，得到相应钥匙循环下车辆行驶所用的实际能耗Dn(kwh)。
步骤3：工况识别与总能耗计算：车辆在行驶过程中，ADS(自动驾驶系统)通过GPS定位记录行驶路线，ADS将路况分为五类，不同的路况对应不同的能耗值，ADS根据驾驶员的驾驶操作对能耗进行修正，再加上空调状态与能量回收等级的影响，得到每一个钥匙循环下的ADS计算总能耗的模型；具体为：
步骤3.1：路况分类与路况能耗计算：
1)、城际高速，无拥堵，相对于车辆百公里NEDC能耗P的倍数为H，行程长度为h；
2)、绕城高速与郊区道路(国道/省道/县道)，无拥堵，能耗倍数为F，行程长度为f；
3)、市内道路，无拥堵，能耗倍数为C，行程长度为c；
4)、一般拥堵路段，车辆平均行驶速度为20-40km/h，能耗倍数为M，行程长度为m；
5)、严重拥堵路段，车辆平均行驶速度为0-20km/h，能耗倍数为S，行程长度为s；
其中，H、F、C、M、S为需要整定的参数；行程长度单位为kw；
路况能耗为：(h*H+f*F+c*C+m*M+s*S)*P/100，单位kwh；
步骤3.2：车辆电气设置与能耗计算：
空调的功率为A，车辆能量回收功能的平均功率为R，车辆在钥匙循环所行驶的时间为t，对电气能耗的修正系数为g1；车辆电气能耗为：g1*t*(A-R)，单位kwh；其中，A、R为车辆设计时的固有参数，g1为需要整定的参数；
步骤3.3：驾驶操作分类与能耗比例计算：
ADS根据驾驶过程中油门踏板的开度和变化率、刹车踏板的开度和变化率，每三个钥匙循环对驾驶操作做一次评估，分为激烈驾驶、平稳驾驶与节能驾驶；驾驶操作对总能耗的修正系数为g2，当激烈驾驶时g2>1.0，平稳驾驶时g2＝1.0，节能驾驶时g2<1.0；
步骤3.4：根据步骤3.1～步骤3.3得到每一个钥匙循环下的总能耗计算模型为：
[(h*H+f*F+c*C+m*M+s*S)*P/100+g1*t*(A-R)]*g2。
步骤4：参数自学习整定：本实施例中，由于ADS的能耗计算公式中有7个修正值，所以从车辆出厂后的第7个钥匙循环开始，根据7个钥匙循环所用的实际能耗D1,D2,…,D7算出7个修正值，从第8个钥匙循环开始，每次根据实际能耗Dn,Dn-1,Dn-2,…,Dn-6(n>7)的数据重新计算7个修正值，不断自学习修正参数值，随着车辆行驶里程的增加，计算模型会越来越精确。
步骤5：续驶里程计算：如果车辆行驶前驾驶员在人机交互界面HMI设定了行驶路线，则ADS根据当前钥匙循环的总能耗计算模型来计算行驶路线的能耗，如果没有设定行驶路线，则ADS根据上一钥匙循环的总能耗计算模型来计算能耗，再根据电池现有电量计算剩余续驶里程。
步骤6：仪表显示：为防止仪表显示的续驶里程跳变严重，将步骤5中的计算结果滤波后在仪表显示，刷新频率为0.1Hz。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于工况识别的电动车续驶里程计算方法，其特征在于：该方法步骤如下：
步骤1：根据NEDC工况下的百公里能耗值P计算车辆出厂前初始的续驶里程；
步骤2：车辆出厂后的每一个钥匙循环下，整车控制器VCU记录电池输出功率随时间的变化曲线、车速随时间的变化曲线和行驶里程；选择速度大于0时功率变化曲线对时间做积分，得到相应钥匙循环下车辆行驶所用的实际能耗；
步骤3：根据不同的路况对能耗进行修正，结合路况能耗及其修正参数、车辆电气能耗及其修正参数、驾驶操作修正能耗比例，构建每一个钥匙循环下的总能耗计算模型；
步骤4：参数自学习整定：从车辆出厂后的第i个钥匙循环开始，根据当前钥匙循环及其前n个钥匙循环所用的实际能耗不断自学习整定所述的修正参数值；
步骤5：续驶里程计算：根据车辆行驶前驾驶员是否在人机交互界面HMI设置目的地与导航路线，确定总能耗计算模型，再根据电池现有电量得出续驶里程；
步骤6：仪表显示：将步骤5中的计算结果滤波后在仪表显示。
2.根据权利要求1所述的基于工况识别的电动车续驶里程计算方法，其特征在于：所述步骤3中路况分类与总能耗计算，包括如下步骤：
步骤3.1：路况分类与路况能耗计算：
1)、城际高速，无拥堵，相对于车辆百公里NEDC能耗P的倍数为H，行程长度为h；
2)、绕城高速与郊区道路，无拥堵，能耗倍数为F，行程长度为f；
3)、市内道路，无拥堵，能耗倍数为C，行程长度为c；
4)、一般拥堵路段，车辆平均行驶速度为20-40km/h，能耗倍数为M，行程长度为m；
5)、严重拥堵路段，车辆平均行驶速度为0-20km/h，能耗倍数为S，行程长度为s；
路况能耗为：(h*H+f*F+c*C+m*M+s*S)*P/100；
步骤3.2：车辆电气设置与能耗计算：
空调的功率为A，车辆能量回收功能的平均功率为R，车辆在钥匙循环所行驶的时间为t，对电气能耗的修正系数为g1；车辆电气能耗为：g1*t*(A-R)；
步骤3.3：驾驶操作分类与能耗比例计算：
ADS根据驾驶过程中油门踏板的开度和变化率、刹车踏板的开度和变化率，每a个钥匙循环对驾驶操作做一次评估，分为激烈驾驶、平稳驾驶与节能驾驶；驾驶操作对总能耗的修正系数为g2，当激烈驾驶时g2＞1.0，平稳驾驶时g2＝1.0，节能驾驶时g2＜1.0；
步骤3.4：根据步骤3.1～步骤3.3得到每一个钥匙循环下的总能耗计算模型为：
[(h*H+f*F+c*C+m*M+s*S)*P/100+g1*t*(A-R)]*g2。
3.根据权利要求1或2所述的基于工况识别的电动车续驶里程计算方法，其特征在于：所述步骤5中，续驶里程计算过程如下：
步骤5.1：如果驾驶员在行驶前在HMI设定了行驶路线，则ADS根据当前钥匙循环的总能耗计算模型来计算行驶路线的能耗，再根据车辆现有电量计算剩余续驶里程；
步骤5.2：如果驾驶员在行驶前没有设定行驶路线，则ADS根据车辆上一钥匙循环的总能耗计算模型来计算能耗，再根据车辆现有电量计算剩余续驶里程。
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