CN113469301A - 基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，包括：获取汽车历史电量和相应的行驶路程，建立电量和行驶路程的历史关系曲线；采用K‑means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；得到K类中包含的电量和行驶路程的历史关系曲线；将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；实时获取当前行程汽车电量和行驶路程，明确当前行程所属类别和符合的拟合曲线；并获取汽车当前位置和剩余电量，以及根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置；结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及充电桩的位置，作出充电预警，本发明提出的方法准确合理确定出何时进行汽车充电、智能化程度高，极大提高用户体验。
Description
技术领域
本发明新能源汽车领域，特别是指基于基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法和系统。
背景技术
大力发展电动汽车，对保障能源安全、促进节能减排、防治大气污染、培育新的经济增长点和国际竞争优势具有重要意义。
对于基于电能驱动的新能源汽车来说，正常行驶的前提是汽车在电量不足的情况下能得到及时有效的充电，电量严重不足会导致电池损坏；而且如果车辆此时剩余电量不足以使车辆从当前位置行驶到最近的充电装置时，仍会使车辆陷入困境，影响用户使用体验；因此能够及时合理的进行充电是新能源汽车面临的一大技术难题。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，通过获取电量和行驶路程的历史关系曲线，进行聚类确定出类别，并拟合出各类别的电量和行驶路程的关系曲线，然后明确当前行程的电量和行驶路程关系曲线，结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警；本发明提出的方法准确合理确定出何时进行汽车充电、智能化程度高，极大提高用户体验。
本发明采用如下技术方案：
基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，包括如下步骤：
获取汽车历史电量和相应的行驶路程，建立电量和行驶路程的历史关系曲线m条，m为整数；
采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，从电量和行驶路程的历史关系曲线中任意选择K条曲线分别作为每一类的初始聚类中心，K＜m；m为历史曲线的总条数，计算电量和行驶路程的历史关系曲线中、除上述K条曲线外每条曲线到K个质心的距离，并将它划分到距离最近的质心所在的类；计算新得到的K个类的质心，重复直到每个聚类中的对象不发生变化，得到K类中包含的电量和行驶路程的历史关系曲线；
将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；
实时获取当前行程汽车电量和行驶路程，明确当前行程所属类别和符合的拟合曲线；并获取汽车当前位置和剩余电量，以及根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置；
结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警。
具体地，采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，具体为：
K=3，分别为：高耗电行程、中等耗电行程以及低耗电行程。
具体地，还包括：
根据实时获取的当前行程汽车电量和行驶路程，建立电量和行驶路程的关系曲线，并输入到设置的电量和行驶路程的历史关系曲线库中。
具体地，将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；具体包括：
将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别通过最小二乘法进行曲线拟合，得到K个拟合曲线。
具体地，结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警，具体包括：
根据汽车当前位置以及剩余电量，结合当前行程符合的拟合曲线，确定出剩余电量阈值时汽车的位置；
根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置，以及剩余电量阈值时汽车的位置，作出充电预警。
本发明实施例还提供基于运行数据分析的新能源汽车充电预警系统，包括：
历史关系曲线建立单元：获取汽车历史电量和相应的行驶路程，建立电量和行驶路程的历史关系曲线m条，m为整数；
历史关系曲线聚类单元：采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，从电量和行驶路程的历史关系曲线中任意选择K条曲线分别作为每一类的初始聚类中心，K＜m；计算电量和行驶路程的历史关系曲线中、除上述K条曲线外每条曲线到K个质心的距离，并将它划分到距离最近的质心所在的类；计算新得到的K个类的质心，重复直到每个聚类中的对象不发生变化，得到K类中包含的电量和行驶路程的历史关系曲线；
曲线拟合单元：将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；
当前行程类别确定单元：实时获取当前行程汽车电量和行驶路程，明确当前行程所属类别和符合的拟合曲线；并获取汽车当前位置和剩余电量，以及根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置；
充电预警单元：结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警。
具体地，历史关系曲线聚类单元中，所述采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，具体为：
K=3，分别为：高耗电行程、中等耗电行程以及低耗电行程。
具体地，还包括：
根据实时获取的当前行程汽车电量和行驶路程，建立电量和行驶路程的关系曲线，并输入到设置的电量和行驶路程的历史关系曲线库中。
具体地，曲线拟合单元中，将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；具体包括：
将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别通过最小二乘法进行曲线拟合，得到K个拟合曲线。
具体地，充电预警单元中，结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警，具体包括：
根据汽车当前位置以及剩余电量，结合当前行程符合的拟合曲线，确定出剩余电量阈值时汽车的位置；
根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置，以及剩余电量阈值时汽车的位置，作出充电预警。
由上述对本发明的描述可知，与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
（1）本发明提出了基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，首先获取汽车历史电量和相应的行驶路程，建立电量和行驶路程的历史关系曲线m条，m为整数；采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，从电量和行驶路程的历史关系曲线中任意选择K条曲线分别作为每一类的初始聚类中心，K＜m；m为历史曲线的总条数，计算电量和行驶路程的历史关系曲线中、除上述K条曲线外每条曲线到K个质心的距离，并将它划分到距离最近的质心所在的类；计算新得到的K个类的质心，重复直到每个聚类中的对象不发生变化，得到K类中包含的电量和行驶路程的历史关系曲线；将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；实时获取当前行程汽车电量和行驶路程，明确当前行程所属类别和符合的拟合曲线；并获取汽车当前位置和剩余电量，以及根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置；结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警；本发明提出的方法通过获取电量和行驶路程的历史关系曲线，进行聚类确定出类别，并拟合出各类别的电量和行驶路程的关系曲线，然后明确当前行程的电量和行驶路程关系曲线，结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警；本发明提出的方法准确合理确定出何时进行汽车充电、智能化程度高，极大提高用户体验。
（2）本发明能够提前确定是否在行程中的下一个充电桩或者路程中的临近充电桩进行充电，而不需要在缺少电量时再专门去找充电桩进行充电，节省用户时间，极大提高用户体验。
附图说明
图1为本发明实施例提出的基于运行数据分析的新能源汽车充电预警的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的基于运行数据分析的新能源汽车充电预警系统的结构图。
具体实施方式
以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。
本发明提出了基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，进行聚类确定出类别，并拟合出各类别的电量和行驶路程的关系曲线，然后明确当前行程的电量和行驶路程关系曲线，结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警；本发明提出的方法准确合理确定出何时进行汽车充电、智能化程度高，极大提高用户体验。
如图1为本发明方案基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法流程图；具体包括如下步骤：
S101： 获取汽车历史电量和相应的行驶路程，建立电量和行驶路程的历史关系曲线m条，m为整数；
S102：采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，从电量和行驶路程的历史关系曲线中任意选择K条曲线分别作为每一类的初始聚类中心，K＜m；m为历史曲线的总条数，计算电量和行驶路程的历史关系曲线中、除上述K条曲线外每条曲线到K个质心的距离，并将它划分到距离最近的质心所在的类；计算新得到的K个类的质心，重复直到每个聚类中的对象不发生变化，得到K类中包含的电量和行驶路程的历史关系曲线；
具体地，采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，具体为：
K=3，分别为：高耗电行程、中等耗电行程以及低耗电行程。
考虑行程的长短、路面平坦与否、汽车所载人数，以及路程中红绿灯的多少，不同的行程耗电率是不同的，本发明实施例中分为高耗电行程、中等耗电行程以及低耗电行程。
S103：将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；
具体地，将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；具体包括：
将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别通过最小二乘法进行曲线拟合，得到K个拟合曲线。
拟合曲线的算法包括：解析表达式逼近离散数据的方法、最小二乘法，本发明实施例采用的是最小二乘法进行曲线拟合。
S104：实时获取当前行程汽车电量和行驶路程，明确当前行程所属类别和符合的拟合曲线；并获取汽车当前位置和剩余电量，以及根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置；
S105：结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警。
结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警，具体包括：
根据汽车当前位置以及剩余电量，结合当前行程符合的拟合曲线，确定出剩余电量阈值时汽车的位置；
其中剩余电量阈值是为汽车需要充电时所剩余的最小电量，如果在电量严重不足时再充电会导致电池损坏，影响汽车使用寿命，因此需要设定这样一个阈值，而这个剩余电量阈值可以根据实际情况进行设置。
根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置，以及剩余电量阈值时汽车的位置，作出充电预警。
预警方式可通过设置语音或灯光以提醒用户汽车需要在行程中的下一个充电桩进行充电。
本发明能够提前确定是否在行程中的下一个充电桩或者路程中的临近充电桩进行充电，而不需要在缺少电量时再专门去找充电桩进行充电，节省用户时间，极大提高用户体验。
本发明实施例提出的基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，还包括：
根据实时获取的当前行程汽车电量和行驶路程，建立电量和行驶路程的关系曲线，并输入到设置的电量和行驶路程的历史关系曲线库中；以更新电量和行驶路程的历史关系曲线库，以提高计算精度。
如图2，本发明另一实施例提供基于运行数据分析的新能源汽车充电预警系统，包括：
本发明实施例还提供基于运行数据分析的新能源汽车充电预警系统，包括：
历史关系曲线建立单元201：获取汽车历史电量和相应的行驶路程，建立电量和行驶路程的历史关系曲线m条，m为整数；
历史关系曲线聚类单元202：采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，从电量和行驶路程的历史关系曲线中任意选择K条曲线分别作为每一类的初始聚类中心，K＜m；计算电量和行驶路程的历史关系曲线中、除上述K条曲线外每条曲线到K个质心的距离，并将它划分到距离最近的质心所在的类；计算新得到的K个类的质心，重复直到每个聚类中的对象不发生变化，得到K类中包含的电量和行驶路程的历史关系曲线；
具体地，采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，具体为：
K=3，分别为：高耗电行程、中等耗电行程以及低耗电行程。
考虑行程的长短、路面平坦与否、汽车所载人数，以及路程中红绿灯的多少，不同的行程耗电率是不同的，本发明实施例中分为高耗电行程、中等耗电行程以及低耗电行程。
曲线拟合单元203：将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；
具体地，将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；具体包括：
将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别通过最小二乘法进行曲线拟合，得到K个拟合曲线。
拟合曲线的算法包括：解析表达式逼近离散数据的方法、最小二乘法，本发明实施例采用的是最小二乘法进行曲线拟合。
当前行程类别确定单元204：实时获取当前行程汽车电量和行驶路程，明确当前行程所属类别和符合的拟合曲线；并获取汽车当前位置和剩余电量，以及根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置；
充电预警单元205：结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警。
结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警，具体包括：
根据汽车当前位置以及剩余电量，结合当前行程符合的拟合曲线，确定出剩余电量阈值时汽车的位置；
其中剩余电量阈值是为汽车需要充电时所剩余的最小电量，如果在电量严重不足时再充电会导致电池损坏，影响汽车使用寿命，因此需要设定这样一个阈值，而这个剩余电量阈值可以根据实际情况进行设置。
根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置，以及剩余电量阈值时汽车的位置，作出充电预警。
预警方式可通过设置语音或灯光以提醒用户汽车需要在行程中的下一个充电桩进行充电。
本发明能够提前确定是否在行程中的下一个充电桩或者路程中的临近充电桩进行充电，而不需要在缺少电量时再专门去找充电桩进行充电，节省用户时间，极大提高用户体验。
本发明提出了基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，首先获取汽车历史电量和相应的行驶路程，建立电量和行驶路程的历史关系曲线m条，m为整数；采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，从电量和行驶路程的历史关系曲线中任意选择K条曲线分别作为每一类的初始聚类中心，K＜m；m为历史曲线的总条数，计算电量和行驶路程的历史关系曲线中、除上述K条曲线外每条曲线到K个质心的距离，并将它划分到距离最近的质心所在的类；计算新得到的K个类的质心，重复直到每个聚类中的对象不发生变化，得到K类中包含的电量和行驶路程的历史关系曲线；将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；实时获取当前行程汽车电量和行驶路程，明确当前行程所属类别和符合的拟合曲线；并获取汽车当前位置和剩余电量，以及根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置；结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警；本发明提出的方法通过获取电量和行驶路程的历史关系曲线，进行聚类确定出类别，并拟合出各类别的电量和行驶路程的关系曲线，然后明确当前行程的电量和行驶路程关系曲线，结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警；本发明提出的方法准确合理确定出何时进行汽车充电、智能化程度高，极大提高用户体验。
本发明能够提前确定是否在行程中的下一个充电桩或者路程中的临近充电桩进行充电，而不需要在缺少电量时再专门去找充电桩进行充电，节省用户时间，极大提高用户体验。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。
Claims (10)
1.基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取汽车历史电量和相应的行驶路程，建立电量和行驶路程的历史关系曲线m条，m为整数；
采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，从电量和行驶路程的历史关系曲线中任意选择K条曲线分别作为每一类的初始聚类中心，K＜m；m为历史曲线的总条数，计算电量和行驶路程的历史关系曲线中、除上述K条曲线外每条曲线到K个质心的距离，并将它划分到距离最近的质心所在的类；计算新得到的K个类的质心，重复直到每个聚类中的对象不发生变化，得到K类中包含的电量和行驶路程的历史关系曲线；
将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；
实时获取当前行程汽车电量和行驶路程，明确当前行程所属类别和符合的拟合曲线；并获取汽车当前位置和剩余电量，以及根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置；
结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警。
2.根据权利要求1所述的基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，其特征在于，采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，具体为：
K=3，分别为：高耗电行程、中等耗电行程以及低耗电行程。
3.根据权利要求1所述的基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，其特征在于，还包括：
根据实时获取的当前行程汽车电量和行驶路程，建立电量和行驶路程的关系曲线，并输入到设置的电量和行驶路程的历史关系曲线库中。
4.根据权利要求1所述的基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，其特征在于，将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；具体包括：
将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别通过最小二乘法进行曲线拟合，得到K个拟合曲线。
5.根据权利要求1所述的基于运行数据分析的新能源汽车充电预警方法，其特征在于，结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警，具体包括：
根据汽车当前位置以及剩余电量，结合当前行程符合的拟合曲线，确定出剩余电量阈值时汽车的位置；
根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置，以及剩余电量阈值时汽车的位置，作出充电预警。
6.基于运行数据分析的新能源汽车充电预警系统，其特征在于，包括：
历史关系曲线建立单元：获取汽车历史电量和相应的行驶路程，建立电量和行驶路程的历史关系曲线m条，m为整数；
历史关系曲线聚类单元：采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，从电量和行驶路程的历史关系曲线中任意选择K条曲线分别作为每一类的初始聚类中心，K＜m；计算电量和行驶路程的历史关系曲线中、除上述K条曲线外每条曲线到K个质心的距离，并将它划分到距离最近的质心所在的类；计算新得到的K个类的质心，重复直到每个聚类中的对象不发生变化，得到K类中包含的电量和行驶路程的历史关系曲线；
曲线拟合单元：将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；
当前行程类别确定单元：实时获取当前行程汽车电量和行驶路程，明确当前行程所属类别和符合的拟合曲线；并获取汽车当前位置和剩余电量，以及根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置；
充电预警单元：结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警。
7.根据权利要求6所述的基于运行数据分析的新能源汽车充电预警系统，其特征在于，历史关系曲线聚类单元中，所述采用K-means聚类算法对电量和行驶路程的历史关系曲线进行聚类分析；首先，预设K，K≥3的正整数，即预先将电量和行驶路程的历史关系曲线划分成K类，具体为：
K=3，分别为：高耗电行程、中等耗电行程以及低耗电行程。
8.根据权利要求6所述的基于运行数据分析的新能源汽车充电预警系统，其特征在于，还包括：
根据实时获取的当前行程汽车电量和行驶路程，建立电量和行驶路程的关系曲线，并输入到设置的电量和行驶路程的历史关系曲线库中。
9.根据权利要求6所述的基于运行数据分析的新能源汽车充电预警系统，其特征在于，曲线拟合单元中，将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别进行曲线拟合，得到K个拟合曲线；具体包括：
将得到的K类中电量和行驶路程的历史关系曲线分别通过最小二乘法进行曲线拟合，得到K个拟合曲线。
10.根据权利要求6所述的基于运行数据分析的新能源汽车充电预警系统，其特征在于，充电预警单元中，结合当前行程符合的拟合曲线、汽车当前位置、剩余电量以及GPS确定出导航行程中充电桩的位置，作出充电预警，具体包括：
根据汽车当前位置以及剩余电量，结合当前行程符合的拟合曲线，确定出剩余电量阈值时汽车的位置；
根据GPS确定出导航行程中充电桩的位置，以及剩余电量阈值时汽车的位置，作出充电预警。
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