CN114944075A - 基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法 - Google Patents

基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法 Download PDF

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宋伟
张爱磊
叶进
倪一铭
高李明
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Abstract

本发明提出了基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法，包括以下步骤：根据驾驶员始发地及目的地位置，构建所在城市地图模型，以实现地图的路口和路段划分；读取城市各链路实时交通流数据，设置逻辑规格，根据速度因子对链路进行低中高分类，并对其配置特定的车辆循环工况；依据链路循环工况，利用改进发动机模型，通过间接方法计算各链路单位代价；构建生态路径混合整数非线性规划框架，利用改进Dijktra算法，跟踪候选路径结束节点的剩余能量，寻找生态路径。该方法考虑了实际交通流影响，更加符合车辆行驶的实际情况，通过将交通流分类并赋予不同工况，巧妙实现了交通流的动态解耦，实现了混合动力汽车生态路径选择和动力系统的能量管理协同优化且方法实时性更强。

Description

基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法
技术领域
本发明公开了一种基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法，属于混合动力汽车经济性路由领域。
背景技术
由于环境问题和汽油价格高涨，人们对使用电动汽车(EV)等替代能源的汽车越来越感兴趣。然而，考虑到目前电动汽车的电池容量水平，它们的采用受到全电动里程(AER)的限制。在这方面，插电式混合动力汽车提供了一个合适的替代方案，因为它们可以通过使用天然气和电力来克服里程限制。根据电池大小的不同，插电式混合动力汽车耗电可行驶20-70公里。此外，采用智能生态系统和动力系统控制策略可降低插电式混合动力汽车的能耗成本和碳排放。
传统的车辆路由算法寻求的是最短(最快)或最短路径，而生态路径算法寻求的是总能耗成本最小的路径。由于混合动力汽车存在双能源特点，路径选择与车辆驱动模式相互耦合，目前混合动力汽车的生态路径算法处理这种高度耦合关系均缺乏实时性，不适用于车辆实时性特点，距离现实应用较远。针对以上情况，亟待开发一种针对混合动力汽车的路径选择与车辆驱动模式相互耦合特点的生态路径方法，满足算法实时性。
发明内容
发明目的：本发明的目的在于针对混合动力汽车路径选择与车辆驱动模式相互耦合特点，开发一种生态路径方法寻求能耗成本最小的路径，满足实时性要求。
技术方案：为了解决上述问题，本发明提供一下技术方案：一种基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法，包括以下步骤：
步骤1：根据驾驶员始发地及目的地位置，构建所在城市地图模型，以实现地图的路口和路段划分；
步骤2：读取城市各链路实时交通流数据，设置逻辑规格，根据速度因子对链路进行低中高分类，并对其配置特定的车辆循环工况；
步骤3：依据链路循环工况，利用改进发动机模型，通过间接方法计算各链路单位代价；
步骤4：构建生态路径混合整数非线性规划框架，利用改进Dijktra算法，跟踪候选路径结束节点的剩余能量，寻找生态路径。其中：链路表示两路口之间的路段。
该方法能同时计算混合动力汽车能量最优路径(生态路径)的算法和在此路径上的最优动力系统控制策略。
进一步地，步骤1中，根据驾驶员始发地及目的地位置，获取该城市地图数据和实时交通流数据，相关数据可以通过地方实时数据库或者相关云平台获取，将地图建立为有向图
Figure BDA0003629274860000021
其中节点
Figure BDA0003629274860000022
表示城市每条路的路口，链路
Figure BDA0003629274860000023
表示两路口i和j(两节点)之间的路段,即
Figure BDA0003629274860000024
入/出节点i的节点集合分别定义为
Figure BDA0003629274860000025
和
Figure BDA0003629274860000026
Figure BDA0003629274860000027
针对单起点-单目的地生态路径问题，在此起点节点和目的地节点分别用o和d表示。
进一步地，步骤2中，通过地方实时数据库或者相关云平台获取城市各路段 (链路)实时交通流数据，即每个链路(i,j)的车流平均速度
Figure BDA0003629274860000028
和自由流动速度fij。对于每个链路(i,j)：
Figure BDA0003629274860000029
式中，Sij是速度因子，表示每个链路上的标准化速度值，反应链路的拥塞程度。设置逻辑规格，根据速度因子对链路交通强度进行低中高分类，并对其配置特定的车辆循环工况。当Sij≤0.5时，链路(i,j)被归类为高交通强度链路，并将 NYC循环工况赋给该链路；当0.5＜Sij＜0.75时，链路(i,j)被归类为中交通强度链路，并将UDDS循环工况赋给该链路；当Sij≥0.75时，链路(i,j)被归类为低交通强度链路，并将HWFET循环工况赋给该链路。
进一步地，步骤3中，依据链路循环工况，利用美国密歇根大学的改进发动机模型(VESIM)，通过间接方法计算各链路单位代价：
Figure BDA00036292748600000210
式中，
Figure BDA0003629274860000031
是车辆在链路(i,j)的燃油消耗量，
Figure BDA0003629274860000032
是车辆在链路(i,j)的电池电量消耗，dij是链路长度，
Figure BDA0003629274860000033
和
Figure BDA0003629274860000034
是混合动力汽车在电池耗尽(CD) 和电量保持(CS)模式下分别行驶1公里所使用的平均电能和汽油，针对步骤2 中的链路的配置周期，可计算三种交通流等级链路的
Figure BDA0003629274860000035
和
Figure BDA0003629274860000036
进一步地，步骤4中，因电力价格便宜于汽油价格，在每条链路上都要求车辆先使用电，当电池电量到达设置的阈值后在发动机提供动力，即先CD再CS模式，在此构建生态路径混合整数非线性规划框架：
Figure BDA0003629274860000037
受约束于：
Figure BDA0003629274860000038
Figure BDA0003629274860000039
Figure BDA00036292748600000310
Figure BDA00036292748600000311
式中，cij是链路(i,j)的能耗成本，xij是一个二元决策变量，当xij＝1时，表示经过链路(i,j)，当xij＝0时，表示不经过链路(i,j)。Cgas和Cele分别是汽油和电的单价；Ei是节点i的剩余电量；公式(6)是流量守恒约束，
Figure BDA00036292748600000312
是布尔指示函数，车辆起始电量Eo≥0。
利用改进Dijktra算法，跟踪候选路径结束节点的剩余能量，寻找生态路径。改进改进Dijktra算法如下：
a)初始化，设置数组dist，保存起点o到其他节点最小能耗值，设置集合S，用于保存图中已找到最小能耗路径的节点，同时保存起点o到集合S；
b)遍历集合S中所有节点的Ei，找出Ei最大的节点，从起点至该节点链路即为能耗最小链路k；
c)顶点k的最短路径已找到，将顶点k加入集合k，并更新dist数组；
重复上述b、c步骤，直到所有顶点都在集合s中。
有益效果：本发明与现有技术相比：
1、考虑的实际交通流影响，更加符合车辆行驶的实际情况；
2、方法实时性更强；
3、巧妙的实现了交通流的动态解耦；
4、实现了混合动力汽车生态路径选择和动力系统的能量管理协同优化。
附图说明
图1(a)NYC工况；图1(b)UDDS工况；图1(c)HWFET工况；
图2是本发明实施例的基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明：
以插电式混合动力汽车为对象按照图2的流程图对本发明进行详解。
第一步，步骤1中，根据驾驶员始发地及目的地位置，获取该城市地图数据和实时交通流数据，相关数据可以通过地方实时数据库或者相关云平台获取，将地图建立为有向图
Figure BDA0003629274860000041
其中节点
Figure BDA0003629274860000042
表示城市每条路的路口，链路
Figure BDA0003629274860000043
表示两路口i和j(两节点)之间的路段,即
Figure BDA0003629274860000044
入/出节点i的节点集合分别定义为
Figure BDA0003629274860000045
和
Figure BDA0003629274860000046
Figure BDA0003629274860000047
针对单起点-单目的地生态路径问题，在此起点节点和目的地节点分别用o和d 表示。
第二步，步骤2中，通过地方实时数据库或者相关云平台获取城市各路段(链路)实时交通流数据，即每个链路(i,j)的车流平均速度
Figure BDA0003629274860000048
和自由流动速度fij。对于每个链路(i,j)：
Figure BDA0003629274860000049
式中，Sij是速度因子，表示每个链路上的标准化速度值，反应链路的拥塞程度。设置逻辑规格，根据速度因子对链路交通强度进行低中高分类，并对其配置特定的车辆循环工况。当Sij≤0.5时，链路(i,j)被归类为高交通强度链路，并将 NYC循环工况赋给该链路；当0.5＜Sij＜0.75时，链路(i,j)被归类为中交通强度链路，并将UDDS循环工况赋给该链路；当Sij≥0.75时，链路(i,j)被归类为低交通强度链路，并将HWFET循环工况赋给该链路，工况图如图1。
第三步，依据链路循环工况，利用美国密歇根大学的改进发动机模型 (VESIM)，通过间接方法计算各链路单位代价：
Figure BDA0003629274860000051
式中，
Figure BDA0003629274860000052
是车辆在链路(i,j)的燃油消耗量，
Figure BDA0003629274860000053
是车辆在链路(i,j)的电池电量消耗，dij是链路长度，
Figure BDA0003629274860000054
和
Figure BDA0003629274860000055
是混合动力汽车在电池耗尽(CD) 和电量保持(CS)模式下分别行驶1公里所使用的平均电能和汽油，针对步骤2 中的链路的配置周期，可计算三种交通流等级链路的
Figure BDA0003629274860000056
和
Figure BDA0003629274860000057
第四步，因电力价格便宜于汽油价格，在每条链路上都要求车辆先使用电，当电池电量到达设置的阈值后在发动机提供动力，即先CD再CS模式，在此构建生态路径混合整数非线性规划框架：
Figure BDA0003629274860000058
受约束于：
Figure BDA0003629274860000059
Figure BDA00036292748600000510
Figure BDA0003629274860000061
Figure BDA0003629274860000062
式中，cij是链路(i,j)的能耗成本，xij是一个二元决策变量，当xij＝1时，表示经过链路(i,j)，当xij＝0时，表示不经过链路(i,j)。Cgas和Cele分别是汽油和电的单价；Ei是节点i的剩余电量；公式(6)是流量守恒约束，
Figure BDA0003629274860000063
是布尔指示函数，车辆起始电量Eo≥0.
利用改进Dijktra算法，跟踪候选路径结束节点的剩余能量，寻找生态路径。改进改进Dijktra算法如下：
a)初始化，设置数组dist，保存起点o到其他节点最小能耗值，设置集合S，用于保存图中已找到最小能耗路径的节点，同时保存起点o到集合S；
b)遍历集合S中所有节点的Ei，找出Ei最大的节点，从起点至该节点链路即为能耗最小链路k；
c)顶点k的最短路径已找到，将顶点k加入集合k，并更新dist数组；重复上述b、c步骤，直到所有顶点都在集合s中。
为验证实际效果，在交通仿真工具SUMO中进行模拟对比，在此设置两个对照组，对照组一：普通驾驶员驾驶(IDM智能驾驶员模型)，不提供任何生态路径算法控制，对照组二：经典的A*最短路径算法。建立南京江宁区地图，并将真实的交通数据导入其中，规定起始点选择南京南站，终点选择南京传媒学院，经过对比发现，本发明与对照组一相比平均能节能12.32％，相对于对照组二节能7.84％，同时算法实时性上可提高近50％左右。

Claims (6)

1.一种基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：根据驾驶员始发地及目的地位置，构建所在城市地图模型，以实现地图的路口和路段划分；
步骤2：读取城市各链路实时交通流数据，设置逻辑规格，根据速度因子对链路进行低中高分类，并对其配置特定的车辆循环工况；
步骤3：依据链路循环工况，利用改进发动机模型，通过间接方法计算各链路单位代价；
步骤4：构建生态路径混合整数非线性规划框架，利用改进Dijktra算法，跟踪候选路径结束节点的剩余能量，寻找生态路径；
其中：链路表示两路口之间的路段。
2.根据权利要求1所述的一种基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法，其特征在于：步骤1中，根据驾驶员始发地及目的地位置，获取该城市地图数据和实时交通流数据，相关数据可以通过地方实时数据库或者相关云平台获取，将地图建立为有向图
Figure FDA0003629274850000011
其中节点
Figure FDA0003629274850000012
表示城市每条路的路口，链路
Figure FDA0003629274850000013
表示两路口i和j(两节点)之间的路段，即
Figure FDA0003629274850000014
入/出节点i的节点集合分别定义为
Figure FDA0003629274850000015
和
Figure FDA0003629274850000016
Figure FDA0003629274850000017
针对单起点-单目的地生态路径问题，在此起点节点和目的地节点分别用o和d表示。
3.根据权利要求1所述的一种基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法，其特征在于：步骤2中，通过地方实时数据库或者相关云平台获取城市各路段(链路)实时交通流数据，即每个链路(i，j)的车流平均速度
Figure FDA0003629274850000018
和自由流动速度fij。对于每个链路(i，j)：
Figure FDA0003629274850000019
式中，Sij是速度因子，表示每个链路上的标准化速度值，反应链路的拥塞程度。设置逻辑规格，根据速度因子对链路交通强度进行低中高分类，并对其配置特定的车辆循环工况。当Sij≤0.5时，链路(i，j)被归类为高交通强度链路，并将NYC循环工况赋给该链路；当0.5＜Sij＜0.75时，链路(i，j)被归类为中交通强度链路，并将UDDS循环工况赋给该链路；当Sij≥0.75时，链路(i，j)被归类为低交通强度链路，并将HWFET循环工况赋给该链路。
4.根据权利要求1所述的一种基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法，其特征在于：步骤3中，依据链路循环工况，利用美国密歇根大学的改进发动机模型(VESIM)，通过间接方法计算各链路单位代价：
Figure FDA0003629274850000021
式中，
Figure FDA0003629274850000023
是车辆在链路(i，j)的燃油消耗量，
Figure FDA0003629274850000024
是车辆在链路(i，j)的电池电量消耗，dij是链路长度，
Figure FDA0003629274850000025
和
Figure FDA0003629274850000026
是混合动力汽车在电池耗尽(CD)和电量保持(CS)模式下分别行驶1公里所使用的平均电能和汽油，针对步骤2中的链路的配置周期，可计算三种交通流等级链路的
Figure FDA0003629274850000027
和
Figure FDA0003629274850000028
5.根据权利要求1所述的一种基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法，其特征在于：步骤4中，因电力价格便宜于汽油价格，在每条链路上都要求车辆先使用电，当电池电量到达设置的阈值后在发动机提供动力，即先CD再CS模式，在此构建生态路径混合整数非线性规划框架：
Figure FDA0003629274850000029
受约束于：
Figure FDA00036292748500000210
Figure FDA00036292748500000211
Figure FDA00036292748500000212
Figure FDA0003629274850000031
式中，cij是链路(i，j)的能耗成本，xij是一个二元决策变量，当xij＝1时，表示经过链路(i，j)，当xij＝0时，表示不经过链路(i，j)。Cgas和Cele分别是汽油和电的单价；Ei是节点i的剩余电量；公式(6)是流量守恒约束，
Figure FDA0003629274850000032
是布尔指示函数，车辆起始电量Eo≥0。
6.根据权利要求1所述的一种基于交通流分类的混合动力汽车生态路径方法，其特征在于：步骤4中，改进改进Dijktra算法如下：
a)初始化，设置数组dist，保存起点o到其他节点最小能耗值，设置集合S，用于保存图中已找到最小能耗路径的节点，同时保存起点o到集合S；
b)遍历集合S中所有节点的Ei，找出Ei最大的节点，从起点至该节点链路即为能耗最小链路k；
c)顶点k的最短路径已找到，将顶点k加入集合k，并更新dist数组；
d)重复上述b、c步骤，直到所有顶点都在集合s中。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120232783A1 (en) * 2011-03-08 2012-09-13 Navteq North America, Llc Energy Consumption Profiling
US9121722B1 (en) * 2014-03-19 2015-09-01 Ford Global Technologies, Llc Trip partitioning based on driving pattern energy consumption
CN106042963A (zh) * 2016-06-17 2016-10-26 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 电气化交通网络和电力系统的协同优化方法与系统
CN106225800A (zh) * 2016-08-04 2016-12-14 广东石油化工学院 基于实时路况信息的环境友好型车辆导航路径构建方法
CN114254811A (zh) * 2021-12-01 2022-03-29 东南大学 插电式混合动力汽车路由方法、装置、车辆及存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120232783A1 (en) * 2011-03-08 2012-09-13 Navteq North America, Llc Energy Consumption Profiling
US9121722B1 (en) * 2014-03-19 2015-09-01 Ford Global Technologies, Llc Trip partitioning based on driving pattern energy consumption
CN106042963A (zh) * 2016-06-17 2016-10-26 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 电气化交通网络和电力系统的协同优化方法与系统
CN106225800A (zh) * 2016-08-04 2016-12-14 广东石油化工学院 基于实时路况信息的环境友好型车辆导航路径构建方法
CN114254811A (zh) * 2021-12-01 2022-03-29 东南大学 插电式混合动力汽车路由方法、装置、车辆及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ARIAN HOUSHMAND: "Combined Eco-Routing and Power-Train Control of Plug-In Hybrid Electric Vehicles in Transportation Networks", 《IEEE》, pages 11287 - 11299 *

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Fotouhi et al. A review on the applications of driving data and traffic information for vehicles׳ energy conservation
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Li et al. Energy management strategy for a series hybrid electric vehicle using improved deep Q-network learning algorithm with prioritized replay
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Abousleiman et al. Energy-efficient routing for electric vehicles using metaheuristic optimization frameworks
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Ben Abbes et al. Route planning for electric vehicles
Zhou et al. Multi-objective real-time energy management for series–parallel hybrid electric vehicles considering battery life
Caspari et al. Optimal eco-routing for hybrid vehicles with powertrain model embedded
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