[发明专利]一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法

说明书

本发明涉及一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法，首先选定一条路线划分成Q段并对网联化电动汽车的各种数据采集系统采集的数据进行在线行驶数据的融合和分类；其次，对于分类好的数据，一类数据通过一种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为依据划分预测精度等级，另一类数据则用于提取能耗参数即预测变量；接着，将联网车辆的能耗数据分解成正动能和负动能，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。本发明能够保证计算准确度的同时降低了计算量，并对能耗估计的误差进行了评价。

技术领域

本发明涉及汽车能耗估计方法领域，特别是一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法。

背景技术

近些年，电动汽车在减少与交通有关的温室气体排放和化石燃料消耗方面展现出了巨大的潜力。随着现有技术的发展，电动汽车越来越趋向智能化，在过去十年，智能交通系统方法和智能车辆方法作为一种提升能源效率的方式引起了人们的极大兴趣。

众所周知，电动汽车在行驶过程中的能量消耗是由能量消耗率和行驶时间决定的，而且电动汽车的能量消耗率常常受到相关参数的影响，但在能耗估计方面，我们可以使用一个考虑环境状况的物理能耗模型来估计实际交通状况下的电动汽车能耗。网联式电动汽车就是在普通电动汽车的基础上增加了网络通讯功能(如V2V和V2I)以便于能够获得实时的全局交通信息和环境状况，从而能更准确的对能量消耗进行预测和估计。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法，能够准确地估计电动车的能耗。

本发明采用以下方案实现：一种网联化电动汽车宏观能量消耗估计方法，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。

较佳的，本发明中的电动汽车为可联网的电动汽车，本发明包括一个生态路由系统，两个数据采集系统(其中一个是第三代诊断仪，另一个是GPS数据记录器)，一种交叉相关技术，一种现代通讯与网络技术。所述可联网的电动汽车包括车载传感器，控制器，执行器，CAN总线等，用于获得速度信息，加速度信息，滚动阻力，风阻，温度等信息。在方案实施之前首先提供初始位置和目的地，并根据路线引擎如谷歌地图中获得特定路线，并将路线划分成Q段。

进一步地，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)；

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。