CN112739567B - 用于功率分割串联电气混合重型车辆的ai控制多通道功率分配器/组合器 - Google Patents

Abstract

提供一种用于控制混合电气车辆中的功率的方法。该方法可以包括在与车辆在操作上相关联的计算机实现的人工智能神经网络中接收传感器输入数据。可以响应于与车辆相关联的行驶条件或操作状态产生传感器输入数据。该方法还可以包括：用人工智能神经网络产生基于条件的感知信号；用控制算法处理基于条件的感知信号；以及响应于由控制算法执行的处理调整车辆的与功率相关联的操作状态。

Description

用于功率分割串联电气混合重型车辆的AI控制多通道功率分 配器/组合器

对相关申请的交叉引用

本申请要求于2018年9月21日提交的美国临时专利序列No.62/734597的利益，通过引用以其全部内容并入本文。

技术领域

本发明的各种实施例通常涉及用于监视和控制商业规模车辆的推进系统的基于计算机的工具和技术。在某些实施例中，本发明更具体地涉及使用人工智能以电子监测和控制在不同的操作状态和环境条件下为重型车辆提供动力的以碳氢化合物为燃料的电气串联混合推进系统。

背景技术

混合电气车辆由电动机和内燃机提供动力，该内燃机包括以柴油或其它碳氢化合物或化石为燃料的发动机。在柴油-电气串联混合推进系统中，柴油发动机不直接链接到用于机械驱动动力的传动装置。相反，从内燃机产生的能量由发电机转换成电能，该发电机对电池进行重新充电以对一个或多个电动机提供动力。电动机系统提供转矩以转动车轮。由于内燃机不直接连接到轮，因此它可以以最佳速率操作，并且可以自动或手动关闭，以实现车辆的临时全电动、零排放操作。常规的柴油-电气串联混合推进系统在传统上非常适于例如质量轻的通勤车辆和走走停停的(stop-and-go)公共汽车。

目前现有技术的重型卡车解决方案通常使用通过一系列电子或非电子地控制的齿轮组与后轮连接的柴油发动机，这些齿轮组机械地增加或减少转矩并向驱动轮提供动力。虽然在过去的一百多年内被证明是耐用的，但它们不能收集和分发可用于在公路驾驶循环内操作的重型车辆的地形势能或动能。这种解决方案通常包括在长途运输和/或公路驾驶循环应用中使用的并联混合配置。由于它们对诸如柴油发动机之类的主要碳氢化合物动力装置的电力辅助有限，因此它们的效率提高有限。当碳氢化合物柴油发动机是用于为车辆提供动力的唯一动力源时，混合部件也会导致车辆的机械阻碍。

现有技术的轻型并联电气混合车辆利用如功率分割器/组合器的电气控制通过行星齿轮配置使用机械手段，以提高并联混合车辆中的燃油经济性。这种类型的系统在重型混合车辆中收集和分发地形势能的能力受其机械结构和电气容量限制。现有技术的重型卡车串联混合传动系由于其从走走停停的驾驶循环中回收能量的能力而限于城市驾驶循环，诸如公共汽车和垃圾收集车辆。在恒速操作或公路驾驶循环(如在长途运输操作中)，由于在长途运输或公路驾驶循环应用中缺乏从车辆减速收集动能的走走停停的制动事件，因此它们被认为是低效的。

在传统解决方案的其它方面，DC-DC逆变器通常用于重型混合车辆中，以向DC-AC变换器或AC电动机控制器供应经调节和调控的电池功率。在混合或全电气混合重型车辆中，由于重型混合车辆操作环境要求的高快速切换时间和高电流，因此这些方法低效且容易发生故障。

因此，需要的是利用智能的、基于条件的分析以实时响应于具有混合推进系统的车辆的变化的操作状态和行驶条件的工具和技术。

发明内容

在一个实施例中，提供了一种控制混合电动车辆中的功率的方法。该方法可以包括在与车辆在操作上相关联的计算机实现的人工智能神经网络中接收传感器输入数据。传感器输入数据可以响应于与车辆相关联的行驶条件或操作状态而产生。该方法可以包括：利用人工智能神经网络产生基于条件的感知信号；利用控制算法处理基于条件的感知信号；以及响应于由控制算法执行的处理来调整车辆的与功率相关的操作状态。

响应于控制算法执行的处理，车辆系统可以执行各种功能或任务。例如，车辆部件的占空比可以调整，功率可以向车载电力存储系统充电，或者功率可以向至少一个车辆部件热耗散。此外，在车辆的驾驶循环期间在车辆加速或减速时，可用功率可以被引导(或限制)用于由车辆的电源充电。同样，在车辆的驾驶循环期间，当车辆上坡或下坡时，可用功率可以被引导(或限制)用于车辆的动力牵引。在另一实例中，该方法可以涉及在车辆的制动再生功率事件期间引导功率流路径、在车辆的驾驶循环期间在地形能量收集事件期间引导功率流路径、或将功率引导至用于对车辆的至少一个电池部件进行充电的总线。在另一实施例中，并且响应于测量充电状态(SOC)水平(例如，电池的SOC)，可以将功率流引导到车辆的制动电阻器。

此外，响应于控制算法执行的处理，系统可以在车辆的驾驶循环(例如，如由GPS数据确定的)期间响应于与车辆的当前位置、车辆的当前加速状态和/或车辆的当前位置相关联的高度或坡度确定是否将能量存储在车辆电源中。此外，系统可以在车辆的驾驶循环期间响应于与车辆的当前位置、车辆的当前加速状态和/或车辆的当前位置相关联的高度或坡度确定是否为车辆的与功率相关的部件补充功率。

附图说明

图1示意性地示出根据本发明的各种实施例构造的人工智能控制的多通道功率分配器装置的示例。

图2示意性地示出与混合电气车辆的某些与功率相关的部件在操作上相关联并与之接合的图1的分配器装置。

图3突出显示图2的分配器装置和在操作上相关联的车辆部件的一部分，以示出基于条件的感知信号引导功率流路径的能力。

图4是示出结合本文所述的本发明的某些实施例而应用的各种控制算法的某些处理方面的流程图。

具体实施方式

在各种实施例中，本发明提供用于功率分割串联电气混合重型车辆的人工智能控制的多通道功率分配器/组合器，该人工智能控制的多通道功率分配器/组合器能够从地形的高程变化以及从在长途运输或公路驾驶循环中操作的重型卡车的滚动质量的动能捕获势能。本发明提供智能的、基于条件的感知信号，该智能的、基于条件的感知信号可以由电子设备利用以实时响应于变化的操作或行驶条件或这些条件的组合。除其它问题外，发明人已经认识到可以如何采用与机器学习耦合的电力电子、人工智能、计算机神经网络、GPS预测控制器以及大量传感器以提高重载混合电气车辆的安全性和效率。这些混合车辆通常具有针对货运业中的特定驾驶循环设计的并联混合传动系或者全电气传动系。在开发本发明的不同实施例时，发明人已经意识到现有技术的重型车辆解决方案关于在给定驱动循环内提供的动力辅助、热耗散和/或范围问题上如何受限。

本发明的各种实施例可以被配置为与在美国专利No.8,783,396(在2014年7月22日发布并且标题为“Hydrocarbon Fueled-Electric Series Hybrid PropulsionSystems”)中公开的某些实施例和特征相关联地工作。例如，本发明的实施例可以被构造成与混合电气车辆上的以碳氢化合物为燃料的电气串联混合推进系统的不同部件相关联地使用。以碳氢化合物为燃料电气串联混合推进系统可以包括：以碳氢化合物为燃料的发动机，该以碳氢化合物为燃料的发动机是内燃机；用于接收输送至发动机的碳氢化合物燃料的碳氢化合物燃料箱；通过轴机械连接到发动机的AC发电机，该AC发电机可以机械连接成被称为“发电机组”的单元；通过高压电路系统电连接到AC发电机的AC/DC控制器；DC控制继电器；AC控制继电器；DC电池组；CPU控制器接口(例如，位于车辆驾驶室中)；安装在车辆上任何适当位置处的DC脉冲充电计算机控制；以及AC电气驱动电动机，该AC电气驱动电动机在某些实施例中可以是逆变器专用电机(inverter duty motor)，并且该AC电气驱动电动机通过轴直接机械连接到后差速器，该后差速器转而使车轮旋转。任选地，该系统可以包括电容器组、电解质循环系统和/或空气制动系统。发动机的碳氢燃料可以包括柴油、汽油、乙醇、丙烷、天然气和氢合成燃料等。

本发明的实施例包括来自传感器(基于云或车辆)的一个或多个输入，该一个或多个输入可以通过人工智能(AI)神经网络来处理，该人工智能(AI)神经网络包括被设计为创建一个或多个期望函数的各种算法。网络输出到诸如逻辑控制开关之类的器件中的一个或多个器件，以使得能够自动或半自动地并且实时地执行车辆上的期望的功率管理操作。在本发明的一个实施例中，AI控制的多通道功率分配器被用于分发在混合电气车辆中收集的功率，该混合电气车辆包括至少一个或多个发电机、燃料电池、电池组、电容器、电阻器以及不同类型的储能设备，从而向能够在电气驱动电动机的反转力矩(de-torque)后产生再生电力的连接到直接或间接地利用电机控制器操作的驱动轮的AC电动机提供动力。在本发明的另一实施例中，AI控制的多通道功率分配器使用算法以在串联电气混合重载卡车车辆中提供地形势能差和动能差的最有效的收集、存储、分发和使用。

例如，或者通过经由3G/4G/5G移动通信网络从基于云的数据库实时流传输或者从基于空间的卫星或者长途运输或公路路线或任何其它所需的行驶循环的基于车辆的网络映射存储数据库流传输，本发明的其它实施例可以使用供应到AI控制的多通道功率分配器的全球定位卫星或GPS数据。该信息然后由分配器用于以最有效的方式收集、存储和分发以所有形式的可用功率，同时处理特定公路驾驶循环上的特定全球位置的各个设备的热耗散。本发明的一个实施例提供来自诸如机器视觉照相机、激光雷达、调频雷达以及全球定位卫星之类的其它定位传感器的输入，以使分配器能够控制测量和管理功率需求的大部分系统级操作，以控制各种电气设备的总功耗和热耗散。可以利用这些附加输入和车载的机器学习算法或者从基于云的神经网络或与区域或其它基于车辆的网络连接供应分配器。这可以允许车辆在长途运输或公路驾驶循环或任何需要的特定驾驶循环内作为完全或部分自主的车辆有效地操作。

本发明的一个实施例可以与标准ABS制动传感器一起使用，该标准ABS制动传感器在例如J1939车载网络或其它类型的网络、AI神经网络或其它类型上通信，负责检测用于停止车辆的制动鼓或制动钳的旋转位置以便允许实质性减少制动响应时间和制动距离。这可以通过引导串联重型混合或全电气重型车辆的可用再生断开功率并将电能分发给电池或电池串(带或不带电容器)以存储供车辆的将来推进要求使用来实现。可以使得该制动功率可用于在常规的机械制动功率可用之前机械或电气地松开油门之后使车辆减速，从而导致缩短的停止时间和受控的停止距离。

本发明的一个实施例智能地控制多个电源或设备之间的功率流的直接收集、组合、存储和分发，同时调节在设备之间分发的功率，以实现在车辆中可用的产生的能量、存储的能量或势能和动能的最优控制和收集。在另一实施例中，本发明可以利用由地形或道路坡度变化引起的公路驾驶循环中的车辆的势能在时间上的变化和/或来自车辆的加速/减速的滚动质量动能在时间上的变化，以提高车辆的燃油效率。车辆系统可以被构造为优化和电控制多个能源之间的功率流，同时当车辆在给定的驾驶循环内操作时管理车辆功率配置中的各种源的热耗散。在另一实施例中，提供用于利用智能的基于条件的感知信号的系统，该智能的基于条件的感知信号用于利用一个或多个输入和输出通道引导电力电子设备，以捕获从有以高清晰度的高度变化的地形上行驶的滚动质量或在车辆的驾驶循环期间的车辆减速可用的再生能量。

本发明的实施例控制产生由控制算法处理的多通道或单通道脉宽调制(PWM)信号的电力电子设备。与使用工业标准柴油动力传动系的传统重载车辆相比，车辆系统可以组合和分发可用功率，以实现最佳的驾驶循环操作和燃油效率的提高。在某些实施例中，车辆系统可以通过经由驱动PWM开关IGBT或MOSFET的电力电子装置供应的智能控制信号来控制DC存储系统的热耗散，该电力电子装置将其内部调节到诸如例如DC存储设备之类的电力存储设备的充电和放电占空比的期望水平。车辆系统可以控制一个或多个电源，诸如由功率分割串联混合重型车辆中的二次或三次电源支持的发电机或燃料电池。这允许在车辆中收集、存储和分发更多量的再生能量，即使当车辆在例如海拔或坡度变化的地形上运转时。本文描述的算法在优化燃油效率方面可以与经验丰富的专业重型卡车驾驶员相媲美，同时车辆高效安全地通过预定的驾驶循环路线驾驶。

在一个实施例中，提供用于在公路驾驶循环内使用车辆位置的位置感知以优化车辆中多个电力设备和存储设备的有效交互的方法。该方法可以涉及使用位置数据以优化在驾驶循环内车辆中串联或并联或组合地并联或串联连接的单个电池或电池串中所包含的DC电力存储。该方法还可以涉及通过将人工智能算法与车辆系统的电力电子技术相结合来使用位置数据提高在车辆中协同工作的多个电源和电力存储设备的效率。

在另一实施例中，通过使用由系统分割和再组合的、引导到用于充电的DC总线或者引导到制动电阻器以进行热耗散的以最佳速率和频率由设备的条件感知信号引导的设备的两个通道，方法被用于在使用氧和氢的再组合以产生电性能的电池处于或接近希望的充电状态(SOC)时减少和控制某些电池的氧和氢再组合。

本发明的另一实施例可以控制在车辆中操作的碳氢燃料发电机的功率输出的一部分。这可以通过与位置感知算法组合的条件感知算法实现，以引导和调节到几个设备或部件(诸如用于补充或提供到操作发电机的升压电力的DC存储系统)的功率。在控制功率设备的热耗散的同时，可以提供在在车辆中操作的共用功率网中对功率进行划分、调节、分发和控制的方法。本发明的实施例使用传感输入以及人工智能算法、机器学习算法和预定数量的输出通道，以按自主或半自主操作模式控制车辆的速度、加速度和制动。包含附加的传感输入的本发明的实施例可以允许通过车辆系统在功率控制和其它系统器件和部件方面的快速反应时间以安全和有效的方式对若干车辆进行近距离排队。例如毫秒量级的响应时间是车辆系统所用的电力电子和神经网络算法的预期反应时间。

图1示出人工智能(Al)控制的多通道功率分配器装置40的一个示例的实施例，其包括连接到AI神经网络42的三个通道32，该AI神经网络42包含一个或多个输入数据源80、82、84、86、88、90、92。尽管在本示例中示出三个通道32，但可以理解的是，可以根据分配器装置40的给定的应用或使用来采用更多或更少的通道。如图所示，输入数据由电子器件(神经元)接收，该电子器件(神经元)根据接收到的特定输入改变状态(激活函数)。输出被提供给改变状态并激活一个或多个算法42A的内部设备或接收器的一个或多个层，该一个或多个算法42A基于内部设备的激活值和加权(例如，数量)接收来执行比较功能。在一个实施例中，通过修改网络42内的内部设备参数的权重和激活阈值，可以获得学习过程。这可以在使用标准的反向传播算法的同时通过实时重复来完成，以例如计算给定内部设备状态和输出信号的函数成本和损失的梯度。然后，例如，所学习的行为可以通过输出设备传送。AI网络42的输出可以实现为一个或多个输出信号44，该一个或多个输出信号44可以传送到分配器装置40的一个或多个外部通道32。输出信号44可以经由IGBT驱动器46传送，该IGBT驱动器46然后启用特定控制算法(例如，占空比或PWM算法)以引导例如功率分割串联电气混合重型车辆的不同操作状态。在耦合本文描述的机器学习过程的情况下，AI神经网络42的输出信号44可以被视为智能的基于条件的感知信号。

在各种实施例中，作为示例而非限制，图1所示的输入可以是发电机组数据80、电池数据82、AC系统电压数据84、DC系统电压数据86、系统温度数据88、与车载存储相关联的GPS数据、卫星实时或基于云的实时数据90、驾驶员输入数据油门位置、所选档位、巡航控制和制动数据92等类型的输入数据。输入数据可以是从具有与车载网络交互的能力的传感器导出的任何其它数据。

图2示出在例如包括以碳氢化合物为燃料的发电机20作为电源的功率分割串联电气重型混合车辆电力电子控制系统内使用的本发明的优选实施例。本发明的实施例不限于与该类型的电源一起使用，并且可以与诸如用于在混合或全电气重型混合车辆传动系内产生和供应电流的一个或多个电池或燃料电池之类的任选的电源一起使用。电源20可以供应可用于推动车辆的功率的一部分，其例如等同于并且不限于在车辆的正常负重(at-weight)操作期间维持公路速度所需的功率。例如，来自发电机20的电力可以被供应到例如AC电动机控制器22。

分配器装置40可以使用多通道PWM开关以控制、分发和调节车载DC存储系统28的热耗散和充电功率，该车载DC存储系统28可以包括以并联、串联或并联或串联电路的其它组合配置的一个或多个电池。存储系统28可以与(或不与)电容器系统68一起使用。由电源20供应的功率可以被控制在车载DC存储器28的自我决定的30充电模式，并由网络的智能输出(作为智能的、基于条件的感知信号)引导，该网络的智能输出通过适当的输出IGBT驱动器46传送并且连接到可用通道32之一。例如，通道一信号操作单向IGBT栅极驱动器60A，以针对车辆的驱动循环的每个实时变化条件在条件已由分配器装置40识别之后创建适当的PWM信号。该规则包括例如但不限于控制DC存储系统28的C充电率。这可以包括控制和帮助系统28的热耗散，以及在车辆加速和爬坡的时间限制和引导可用于由电源20向系统28充电的功率，从而优化电动机控制器22和牵引电动机33可用的功率。这也提高混合车辆的性能，并提高了其电力电子系统的效率。在车辆加速或爬坡的时间期间，例如，用于动力牵引的功率可以由车载DC存储系统28补充，其通过AC电动机控制器22供应到驱动电动机33。

在另一例子中，通道32中的通道二可以被配置为捕获地形高程的变化以及在公路驾驶循环或任何其它所需驾驶循环操作的功率分割串联电气重型混合车辆的速度变化的预定范围。该规则例如但不限于包括控制给定DC存储系统28的C充电率、控制并辅助系统28的热耗散，或在某些情况下控制并辅助制动电阻器94的热耗散。另外，在另一示例中，通道32中的通道三可以连接到单向IGBT栅极驱动器60B以操纵例如C放电率、电压和电流放电曲线，以向AC电动机控制器22提供有效和足够的功率以供牵引电动机33使用。

图3表示基于条件的感知信号在高速公路驾驶循环内操作的功率分割串联电气混合重型车辆内的在制动再生功率事件、地形能量收集事件或减速事件期间引导功率流动路径98的能力的示例。这种方法基于实时条件和驱动循环内的位置感知给出电池或电池串的氧和氢重新组合过程的完全智能控制。这是通过经由IGBT开关电路30将处于所需频率和水平的功率引导到DC总线实现的，用于使用氧和氢的重新组合以对电力进行存储或放电。在特定SOC，功率流可以以不同的频率和/或水平经由开关66或例如两个IGBT多通道开关的组合被引导到诸如制动电阻器94之类的可替代的电气器件。来自这些来源的能量的智能操纵允许有效地收集可用于在公路驾驶循环内操作的功率分割串联电气混合重型车辆的地形、制动和速度变化，同时优化收集的功率和电池或电池串的热耗散，该电池或电池串重新组合氧和氢以对电流进行存储或放电。

如图所示，图4示出图示在串联电气混合重型车辆中操作的本发明的主控制算法的某些示例的高级流程图，从具有外部传感输入402的启动条件开始。在处理的步骤404，可以分析传感器输入数据402，可以执行电池SOC计算，并且/或者可以进行占空比计算。这些分析和计算的目的是确定是否应根据车辆的当前操作或驾驶条件调整车辆的一个或多个系统默认设定406。如上所述，这种确定可能涉及评估是否要在车辆系统的电源中存储能量、将功率流引导到车辆系统的不同位置或部件、热耗散(例如，通过制动电阻器94)、调整与车辆系统相关联的占空比设定和/或响应于分析或计算执行其它任务或功能。在某些实施例中，这种确定受到车辆是否在加速、车辆行驶的当前地形(例如，海拔或坡度)、车辆位置(例如，关于上山或下山)和/或其它因素的影响。

在步骤408、410，该处理可以确定车辆的当前加速度是正还是负。如果车辆加速度为正，则可以在步骤412将占空比设定相应地调整到预定水平(X％)。如果车辆没有在加速，则可以在步骤414接合发电机组控制。然而，如果在步骤410确定车辆正在减速，则可以在步骤416检查电池SOC计算。如果电池SOC基本上处于100％充电水平，则可以在步骤418接合通道二制动电阻器过程(如上所述)。然而，如果电池SOC不处于基本上100％的充电水平，但是DC总线电压超过预定阈值电压水平(Vt，如在步骤420所确定的)，则在步骤422，可以将占空比设定设置为100％。在一个实施例中，例如，该阈值电压电平可以是650v。或者，如果电池SOC不处于基本上100％充电水平并且DC总线电压不超过预定阈值电压水平(如在步骤420所确定的)，则可以在步骤424将占空比设定设置为预定水平(例如，Y％)。可以理解的是，步骤424处的处理可以是根据接入的分配器装置40的通道一及其相关联的下游功能(如上所述)。

出于上述描述的目的，应当理解的是，除非另有明确规定，否则本发明可以采用各种可选的变化和步骤序列。此外，除了在任何操作示例中，或在另有指示的情况下，表示例如在说明书和权利要求书中使用的成分的量的所有数字应理解为在所有实例中由术语“约”修改。因此，除非相反地指示，否则阐述的数值参数是可以根据通过本发明获得的期望特性而变化的近似值。至少，每个数字参数至少应根据所报告的有效数字的数量并通过应用普通舍入技术来解释，而不是试图限制等效原则的应用。

在本申请中，除非另有特别说明，单数的使用包括复数，并且，复数包括单数。此外，在本申请中，即使可以在某些情况下明确使用“和/或”，但是除非另有特别说明，“或”的使用意味着“和/或”。在本申请中，除非清楚且明确限定为一个指代物，否则冠词“一”、“一个”和“该”包括复数指代物。

鉴于以上出于解释的目的描述了本发明的特定实施例，本领域技术人员将清楚的是，在不偏离本文所述和要求保护的发明的情况下，可以进行本发明的细节的多种变化。

Claims (19)

1.一种用于控制混合电气卡车车辆中的功率的方法，所述方法包括：

在与车辆在操作上相关联的计算机实现的人工智能神经网络中接收传感器输入数据，其中，响应于与车辆相关联的至少一个行驶条件以及与车辆相关联的至少一个操作状态，产生传感器输入数据的至少一部分；

用人工智能神经网络产生至少一个基于条件的感知信号；

用至少一个控制算法处理基于条件的感知信号，所述至少一个控制算法被编程用于：

在利用至少一个反向传播算法来计算至少一个内部设备状态及其相关输出信号的至少一个损失梯度和至少一个函数成本的同时，利用实时重复，修改神经网络的至少一个内部设备参数的至少一个权重和至少一个激活阈值，以及

调整车辆的至少一个与功率相关的操作状态，其中，调整与功率相关的操作状态包括：

通过处理至少一个多通道脉宽调制(PWM)信号，将功率流从车辆的当前位置或当前部件引导到车辆的不同位置或不同部件，以及

调整与车辆相关联的至少一个功率部件的至少一个占空比设置。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于由控制算法执行的处理，调整至少一个车辆电力存储部件的占空比。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于由控制算法执行的处理，向车载电力存储系统充电。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于由控制算法执行的处理，向至少一个车辆部件热耗散功率。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于由控制算法执行的处理，在车辆的驾驶循环期间在车辆加速或减速时引导可用于车辆电源充电的功率。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于由控制算法执行的处理，调整在车辆的驾驶循环期间在车辆上升或下降坡度时可用于车辆动力牵引的功率。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于由控制算法执行的处理，在车辆的制动再生功率事件期间引导功率流路径。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于由控制算法执行的处理，在车辆的驾驶循环期间的地形能量收集事件期间引导功率流路径。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于由控制算法执行的处理，将功率引导到用于对车辆的至少一个电池部件进行充电的总线。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于由控制算法执行的处理并且进一步响应于充电水平状态，将功率流引导到车辆的制动电阻器。

11.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于由控制算法执行的处理，确定是否在车辆的电源中存储能量。

12.根据权利要求11所述的方法，还包括：响应于与车辆的当前位置相关联的高度或坡度，确定是否在车辆的电源中存储能量。

13.根据权利要求11所述的方法，还包括：响应于车辆的当前加速状况，确定是否在车辆的电源中存储能量。

14.根据权利要求11所述的方法，还包括：响应于在车辆的驾驶循环期间车辆的当前位置数据，确定是否在车辆的电源中存储能量。

15.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于由控制算法执行的处理，确定是否为车辆的与功率相关的部件补充或限制功率。

16.根据权利要求15所述的方法，还包括：响应于与车辆的当前位置相关联的高度或坡度，确定是否为与功率相关的车辆部件补充或限制功率。

17.根据权利要求15所述的方法，还包括：响应于车辆的当前加速状况，确定是否为与功率相关的车辆部件补充或限制功率。

18.根据权利要求15所述的方法，还包括：响应于在车辆的驾驶循环期间车辆的当前位置数据，确定是否为与功率相关的车辆部件补充或限制功率。

19.一种被配置为控制混合电气卡车车辆中的功率的系统，所述系统包括：

被配置为接收传感器输入数据的至少一个传感器，其中，响应于与车辆相关联的至少一个行驶条件以及与车辆相关联的至少一个操作状态，产生传感器输入数据的至少一部分；

与车辆在操作上相关联的计算机实现的人工智能神经网络，该神经网络被编程为：

接收传感器输入数据，以及

产生与处理传感器输入数据相关的至少一个基于条件的感知信号；以及

分配器装置，所述分配器装置被编程为：

执行至少一个计算机实现的控制算法以处理基于条件的感知信号，其中所述控制算法进一步被编程用于：

在利用至少一个反向传播算法来计算至少一个内部设备状态及其相关输出信号的至少一个损失梯度和至少一个函数成本的同时，利用实时重复，修改神经网络的至少一个内部设备参数的至少一个权重和至少一个激活阈值；以及

响应于由控制算法执行的处理，调整车辆的至少一个与功率相关的操作状态，其中，调整与功率相关的操作状态包括：

通过处理至少一个多通道脉宽调制(PWM)信号，将功率流从车辆的当前位置或当前部件引导到车辆的不同位置或不同部件，以及

调整与车辆相关联的至少一个功率部件的至少一个占空比设置。