CN113442791A - 一种电动汽车电能补充方法 - Google Patents

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Abstract

一种电动汽车电能补充方法，其利用统计方式计算电动汽车利用当前剩余能量行驶至各个可充电或换电区域的概率大小，能够较为快速地规划出行驶至充换电设施的行车路径，保证车辆即使在电量较低的情况下仍可正常到达。考虑了不同环境温度、载荷以及交通路况等条件下所得到的概率密度差异，使方法提供了更强的自适应性。基于统计的方法所需的计算成本相对较低，且具有较高的精度。在路径规划中充分利用制动能量回收功能，进一步保障车辆顺利到达，并可维持车上其他用电器的正常使用。

Description

一种电动汽车电能补充方法
技术领域
本发明属于电动汽车的运行调度与充电技术领域，尤其涉及在电动汽车电力不足的情况下自主规划行驶至充换电设备处并补充电力的方法。
背景技术
随着电动汽车的逐步发展与普及，其续航里程相对传统燃油车辆相差较大，用户普遍存在的“里程焦虑”目前无法消除，这在一定程度上也制约了电动汽车在某些长途、高耗能的譬如商业运输、工程作业等场景中的应用。现阶段，针对电动汽车的充电桩、换电站等基础设施的建设相对滞后，无法保证车辆能够在电力不足的情况下及时充电或更换电池。基础设施数量少且分布不均，并且充电过程普遍耗时较长，即使快速充电也不能达到燃油车辆加油的速度，因此在某些区域或时段容易造成排队等待充电的高峰，加剧了用户的不便。因此，如何使电动汽车具有充电需求时能够尽快的到达适合的充换电设施，并减少不必要的等待，是本领域中亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供旨在通过查找车辆在具有充换电需求的情况下能够前往的基础设施，并结合优化的路径选择与规划手段，提供一种电动汽车电能补充方法，所述方法具体包括以下步骤：
S1、在电动汽车行驶过程中实时检测剩余电量，并确定是否具有电能补充需求；
S2、发现具有电能补充需求时，计算剩余电量所能行驶的距离范围，确定设置充电或换电设施的备选子区域；所述备选子区域的确定过程包括：
对于在一定地域范围基于充电或换电设施所划分的各子区域，根据当前剩余能量计算车辆正常能够行驶至各子区域的概率，将所述概率大于概率阈值的相应子区域作为备选子区域；
所述概率通过预先统计同类车型从当前地点行驶至各子区域所消耗能量的概率密度函数，并针对当前剩余能量对所述概率密度函数积分得到；
S3、在所选定备选子区域中最终确定其中的一个作为目标子区域并规划路径，使车辆能够基于所述路径行驶至充电或换电设施。
进一步地，所述统计同类车型从特定地点行驶至各子区域所消耗能量的概率密度函数包括针对不同环境温度条件和/或不同车辆载荷条件和/或不同时段交通路况条件下的所消耗能量分别计算概率密度函数。
进一步地，预先统计同类车型从当前地点行驶至各子区域所消耗能量具体包括：
分别统计同类车型行驶在组成从当前地点行驶至某个子区域的完整路线的多个子段中分别所消耗的能量，并累积得到完整路线上所消耗的能量。
进一步地，步骤S3中具体包括：在选定备选子区域后，将其中的平均海拔高度与当前地点的差值最大的子区域确定为所述目标子区域。
进一步地，步骤S3中在确定目标子区域后，分析车辆由当前地点行驶至该目标子区域中的各充电或换电设施的全部可能的路径，选择其中下坡路段最多的作为最终规划的路径。
进一步地，所述概率密度函数及概率阈值通过云服务器或中心型服务器收集同类车型的能耗数据并计算。
进一步地，选择其中下坡路段最多的作为最终规划的路径包括利用云服务器或中心型服务器收集不同车辆的行驶工况信息，确定目标自区域中的全部可能路径的平均坡度和/或下坡路段距离，选择平均坡度最大的路段和/或下坡路段距离最长的路段。
上述本发明所提供的方法，利用统计方式计算电动汽车利用当前剩余能量行驶至各个可充电或换电区域的概率大小，能够较为快速地规划出行驶至充换电设施的行车路径，保证车辆即使在电量较低的情况下仍可正常到达。考虑了不同环境温度、载荷以及交通路况等条件下所得到的概率密度差异，使方法提供了更强的自适应性。基于统计的方法所需的计算成本相对较低，且具有较高的精度。在路径规划中充分利用制动能量回收功能，进一步保障车辆顺利到达，并可维持车上其他用电器的正常使用。
附图说明
图1为本发明所提供方法的总体流程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明所提供的电动汽车电能补充方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
S1、在电动汽车行驶过程中实时检测剩余电量，并确定是否具有电能补充需求；
S2、发现具有电能补充需求时，计算剩余电量所能行驶的距离范围，确定设置充电或换电设施的备选子区域；如图1中虚线部分所示，所述备选子区域的确定过程包括：
对于在一定地域范围基于充电或换电设施所划分的各子区域，根据当前剩余能量计算车辆正常能够行驶至各子区域的概率，将所述概率大于概率阈值的相应子区域作为备选子区域；
所述概率P通过预先统计同类车型从当前地点行驶至各子区域所消耗能量E的概率密度函数f(E)，并针对当前剩余能量Eτ对所述概率密度函数积分得到：
Figure BDA0003069399700000031
上述统计可利用电动汽车大数据平台获取同类车型的行驶工况信息，并结合高精度地图数据得到当前地点行驶至某些子区域的能耗。
S3、在所选定备选子区域中最终确定其中的一个作为目标子区域并规划路径，使车辆能够基于所述路径行驶至充电或换电设施。
本领域技术人员应当知晓，从当前地点行驶至各备选子区域可选择的路线，通过包括但不限于距离、路况、交通信号灯数量等的条件可以限制在合理数量范围内。
由于电动汽车的动力电池受环境条件尤其是温度的影响很大，使得车辆在不同室温、季节的能耗表现具有明显差异，同一车辆在春、秋季完成同样的路线所消耗的能量在夏、冬季不能满足要求。同时车辆的载荷情况、是否使用制冷制热设备等其他用电器、交通路况通畅还是拥堵，也会导致车辆能耗的不同，因此有必要针对上述不同的条件下同类车型的能耗分别进行统计，进一步提高方法的精确性。在本发明的一个优选实施方式中，所述统计同类车型从特定地点行驶至各子区域所消耗能量的概率密度函数包括但不限于针对不同环境温度条件和/或不同车辆载荷条件和/或不同时段交通路况条件下的所消耗能量分别计算概率密度函数。
当前地点可以根据实际需求具体确定所覆盖的里程范围，并通过将行驶路线分段统计历史能耗等方式计算车辆行驶在各分段的总能耗，通过同类车型在组成从当前地点行驶至某个子区域的完整路线的多个子段中分别所消耗的能量。以北京市为例，假设从当前地点西直门至朝阳门附近某个子区域的完整路线中，优先考虑环路主路作为最优路线，排除统计辅路等其他路线的繁复统计工作。对于某特定车型的不同车辆分别在“朝阳门-东直门”、“东直门-安定门”、“安定门-德胜门”、“德胜门-西直门”等不同子路段上的能耗进行统计，通过求均值并累积求和或者利用其它公知的方法即可得到整条路段的能耗。这种手段避免了重复性地获取单车单次行驶完整条路线的能耗，仅需将不同车辆不同时期在各子段上的耗能分别计算，通过累积得到总的能耗，利用抽样的思想简化了运算量。通过调整样本的数量，可以根据实际需要调整该方法的精确度，比如对于某些商业货运车辆，其工作路线、载荷条件具有较高的统一性，因此样本数量可以控制在较低的程度。
对于相同类型的车辆来说，由于在相同路段行驶的工况环境等条件差异不会很大，因此进一步避免了样本数量和计算开销过大的问题，并且保证了精确性。尤其是对于商业运营车辆，其正常行驶路线相对固定，因此可以预先更准确地确定需要充电或换电时对应的各子区域以及路线，也可进一步降低统计运算量。
在实施本发明时，利用制动能量回收功能，有助于进一步保证在剩余电量较低时仍然具有足够的续航里程。尤其是对于客运或货运营运车辆来说，通常情况下在未完成既定的工作路线时无法随时变更路线前往充换电设施，某些场景譬如需要开启空调制冷或制热的客运情况或者冷链运输中，也无法避免地增加了电能消耗。为了能够使车辆在低电量情况下节约能耗并顺利到达充换电地点，更加需要节约途中的能耗。因此，在本发明的一个优选实施方式中，步骤S3中具体包括：在选定备选子区域后，将其中的平均海拔高度与当前地点的差值最大的子区域确定为所述目标子区域。并且步骤S3中在确定目标子区域后，分析车辆由当前地点行驶至该目标子区域中的各充电或换电设施的全部可能的路径，选择其中下坡路段最多的作为最终规划的路径。这种手段保证了车辆在前往充换电的途中能够较多的利用制动能量回收，保证了在低电量条件下仍能够顺利到达，在一定程度上也能够维持车上其他必要用电功能的正常使用。
随着国家新能源车辆大数据平台等的建立，所述概率密度函数及概率阈值通过云服务器、分布式计算等方式即可实现同类车型的能耗数据收集与计算。对于营运车辆来说，车型、行驶路线以及可选的子区域数量均大大减小，即使采用传统的中心型服务器也不会造成过高的系统负担。
在本发明的一个优选实施方式中，选择其中下坡路段最多的作为最终规划的路径包括利用云服务器或中心型服务器收集不同车辆的行驶工况信息，确定目标子区域中的全部可能路径的平均坡度和/或下坡路段距离，选择平均坡度最大的路段和/或下坡路段距离最长的路段。
应理解，本发明实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种电动汽车电能补充方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1、在电动汽车行驶过程中实时检测剩余电量，并确定是否具有电能补充需求；
S2、发现具有电能补充需求时，计算剩余电量所能行驶的距离范围，确定设置充电或换电设施的备选子区域；所述备选子区域的确定过程包括：
对于在一定距离范围基于充电或换电设施所划分的各子区域，根据当前剩余能量计算车辆正常能够行驶至各子区域的概率，将所述概率大于概率阈值的相应子区域作为备选子区域；
所述概率通过预先统计同类车型从当前地点行驶至各子区域所消耗能量的概率密度函数，并针对当前剩余能量对所述概率密度函数积分得到；
S3、在所选定备选子区域中最终确定其中的一个作为目标子区域并规划路径，使车辆能够基于所述路径行驶至充电或换电设施。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述统计同类车型从特定地点行驶至各子区域所消耗能量的概率密度函数包括针对不同环境温度条件和/或不同车辆载荷条件和/或不同时段交通路况条件下的所消耗能量分别计算概率密度函数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：预先统计同类车型从当前地点行驶至各子区域所消耗能量具体包括：
分别统计同类车型行驶在组成从当前地点行驶至某个子区域的完整路线的多个子段中分别所消耗的能量，并累积得到完整路线上所消耗的能量。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S3中具体包括：在选定备选子区域后，将其中的平均海拔高度与当前地点的差值最大的子区域确定为所述目标子区域。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S3中在确定目标子区域后，分析车辆由当前地点行驶至该目标子区域中的各充电或换电设施的全部可能的路径，选择其中下坡路段最多的作为最终规划的路径。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述概率密度函数及概率阈值通过云服务器或中心型服务器收集同类车型的能耗数据并计算。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于：选择其中下坡路段最多的作为最终规划的路径包括利用云服务器或中心型服务器收集不同车辆的行驶工况信息，确定目标自区域中的全部可能路径的平均坡度和/或下坡路段距离，选择平均坡度最大的路段和/或下坡路段距离最长的路段。
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