[发明专利]一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法

权利要求书

1.一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：选定一条路线并将其划分为Q段，获取每个路段上电动汽车的行驶数据，并进行在线行驶数据的融合与分类；

步骤S2：将步骤S1分类好的数据分别用于获得最终的高分辨率效率图并以此图为依据划分预测精度等级，以及用于提取能耗参数即预测变量；

步骤S3：将步骤S2提取的能耗参数分解成正动能和负动能，并构建宏观能耗模型；

步骤S4：按照构建的宏观能耗模型及能耗率计算方法，计算每一路段上能耗，最后计算总能耗；

步骤S5：对步骤S4计算得到的总能耗进行误差估计与评价。

2.根据权利要求1所述的一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法，其特征在于：步骤S1中，所述行驶数据包括车辆的当前速度v_i、平均速度v_k、加速度a_i、行驶距离d_i、车辆的净推进功率、当前地理信息、环境数据、车辆的电池电量、SOC信息、以及DOD信息；其中，车辆的净推进功率为：

P^prop＝-(I^bp×V^bp)-(P^AC+P^acc) (1)；

式中，I^bp是电池组的瞬时电流，V^bp是电池组的瞬时电压，P^AC是通过空调设备消耗的能量，P^acc是其他附件消耗的能量。

3.根据权利要求1所述的一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法，其特征在于：步骤S1中，所述在线行驶数据的融合与分类具体为：先对几种数据源应用交叉相关技术进行数据的同步，接着根据切比雪夫滤波算法来进行融合，再对融合的数据进行地图匹配，并进行分类。

4.根据权利要求1所述的一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法，其特征在于：步骤S2具体为：步骤S1将数据分为两类，其中一类为车辆动态和道路信息数据，该类通过两步迭代估计算法来得出获得不同操纵状况下的效率图然后进行汇总得出高分辨率效率图并以此图及电池的放电深度为依据来划分预测精度等级；另一类为能耗预测所要用到的参数，该类用于提取能耗参数，即预测变量。

5.根据权利要求1所述的一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法，其特征在于：步骤S3中具体包括以下步骤：

步骤S31：将影响能耗的因素作为变量；

步骤S32：将能耗参数分解成正动能和负动能；

步骤S33：将正动能和负动能作为预测变量；

步骤S34：依据步骤S33得到的预测变量并应用人工神经网络来构建一个链路级的网联化电动汽车宏观能耗模型。

6.根据权利要求5所述的一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法，其特征在于：步骤S31中所述影响能耗的因素包括平均车速、道路坡度。

7.根据权利要求1所述的一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法，其特征在于：步骤S4具体包括以下步骤：

步骤S41：在所述宏观能耗模型中，依据提取的能耗参数以及每个路段相匹配的预测精度等级，采用下式计算每一段路的车辆的能耗率：

步骤S42：对每一段路，在该路段上的距离对能耗率进行积分来计算每一路段q上的能耗E_q；

步骤S43：采用下式计算该选定路线上的总能耗：

8.根据权利要求1所述的一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法，其特征在于：所述步骤S5具体为：从基于对称平均绝对百分值误差的角度对估计的误差进行评价，即：

式中，n是道路链数量的总和，A_t是记录的道路链上的实际能耗，E_t是道路链上估计的能耗。