[发明专利]一种纯电动汽车实际行驶能耗测试、评价和预测方法

摘要

本发明的纯电动汽车实际行驶能耗测试、评价和预测方法，采用三个能耗评价系数β0、β1、β2准确预测纯电动汽车实际行驶能耗，三个能耗评价系数拟合结果的决定系数高达0.99。本发明的方法只需三个以上行程的纯电动汽车行驶时间、速度和能耗数据，即可实现纯电动汽车能耗的测试、评价和预测。方法简单，计算量小，易于使用和推广。本发明的方法的时间、车速和充电能耗信息都可以在不对整车进行任何改动的情况下准确获得，非常适合用于纯电动汽车能耗情况的在线监控、评估和预测。实际测量得到的能耗率与预测能耗率的相对误差均为1%左右，最大不超过3%，说明利用本方法预测纯电动汽车的能耗率有很好的准确度。

主权项

纯电动汽车实际行驶能耗测试、评价和预测方法，其特征在于, A.使用的仪器设备包括行驶数据采集单元（104）和数据处理计算机（103）；行驶数据采集单元（104），其包括车载数据采集系统（101）和充电能量测量设备（102）；车载数据采集系统（101）包括车速采集单元（201）、主控制器（202）、数据输出单元（203），由电源模块（204）供电；电源模块（204）的输入来源于车载弱电蓄电池；数据处理计算机（103）包括行驶数据前处理单元（105）、能耗特征提取单元（106）和能耗率预测单元（107），数据处理计算机（103）中存储和运行专用软件，用于处理车载数据采集系统（101）和充电能量测量设备（102）获取的数据，并进行纯电动汽车实际行驶能耗测试、评价和预测；B.所述的纯电动汽车实际行驶能耗测试、评价和预测方法的步骤和条件如下：定义：a.行驶数据包括时间、车速和行程消耗的电能信息，行驶数据的采集以“行程”计，一个“行程”的行驶数据定义为记录从车速为0起动直至某一时刻车速降为0全过程的时间、车速和能耗数据；行驶数据采集和传输:（a）时间和车速数据的采集是通过车载数据采集系统（101）实现的，要求等间隔采样， 1Hz≤采样频率≤100Hz,数据无中断且全过程时间≥20分钟；车速采集单元（201）用于获取车速信息，采用GPS、整车 CAN总线或惯导的方式，其中GPS方式通过GPS定位信息计算获得车速信息，CAN总线方式通过读取车辆CAN总线中的报文直接获取车速信息，惯导通过陀螺仪的加速度信息计算获得车速信息；主控制器（202）用于控制车速采集单元，从车速采集单元读取车速，并将时间、速度信息传递给数据输出单元（203）；数据输出单元（203）采用无线传输方式的GPRS、3G或4G网络，或SD卡存储后手动拷贝的方式将信息传给数据处理计算机（103），行驶数据前处理单元（105）通过数据处理计算机（103）存储和运行的专用软件，对采集到的时间、车速信息进行校验、剔除不完整及不符合要求的行程，并对车速数据进行滤波，去除由于采集车速的波动产生的不合理的数据；（b）行程消耗的电能信息的采集是由充电能量测量设备（102）获得的：在一个行程开始前，保证电动汽车的动力蓄电池充满电；在行程结束后马上将车辆与电网连接，再次将车辆的动力蓄电池充满电；在电网与车辆充电机之间连接充电能量测量设备（102），在行程结束后的充电过程中测量并记录来自电网的电能，该能量即为该行程中电动汽车消耗的电能，将信息传给数据处理计算机（103）；行驶工况的F1和F2两个参数计算：能耗特征提取单元（106）通过数据处理计算机（103）存储和运行的专用软件，利用工况数据前处理单元（105）得到的时间、速度的数据，根据式1和式2得到F1和F2两个参数：式中 v(i)为第i个采样时刻的车速，n为一个行程的采样点数，ts为采样周期kbrk为一个参数，单位同速度，该参数通过试验标定获得，用于通过整车的减速度即相邻速度数据的之差判断是否在第i个采样时刻计算整车制动力，只有当相邻速度差即近似该采样点的减速度差大于设定值kbrk时，计算制动能量，否则认为该时刻减速非制动造成，所以不在式2中计算,F1、F2分别用于表征车辆的对应行程中，整车风阻和制动在整车能耗上的比例关系，上述表达式可以通过整车纵向动力学理论推导得到，每个行程都可以计算出一组F1、F2，表征该行程车速对风阻、制动能耗的影响；行驶工况能耗率的计算：因为每个行程对应一个由充电能量测量设备（102）测量到的行程消耗的电能，用该电能除以该行程车速数据累加获得的总行程，记为该行程的能耗率，如式3所示：式中，Ce为该行程的能耗率，E为该行程消耗的电能；纯电动汽车三个能耗评价系数β0、β1、β2的获得：利用整车纵向动力学原理推导得出式4，式4所示的Ce与F1、F2的数学关系，其中β0、β1、β2为三个能耗评价系数，若数据处理计算机（103）获得k个行程的行驶数据，k≥3，可以利用式1和式2计算获得的k组F1、F2数据，和对应行程利用式3计算得到的k组能耗率Ce，获取纯电动汽车的能耗评价系数β0、β1、β2；根据数学知识可知，当k≥3时，利用这k组数据，通过最小二乘法对式4的参数进行线性拟合，通过数据处理计算机（103）存储和运行的专用软件，计算得到三个能耗评价系数β0、β1、β2：式中，β0、β1、β2即为表征整车能耗特性的三个能耗评价系数，分别表征整车滚动阻力、风阻和制动的特性对整车能耗率的影响，使用得到的β0、β1、β2表达不同工况下的纯电动汽车能耗Ce；预测工况的F1和F2两个参数计算：能耗率预测单元（107）通过数据处理计算机（103）存储和运行的专用软件，基于需要预测工况（108）的时间、速度数据，利用式1和式2计算预测工况下的F1和F2两个参数；所述的需要预测的工况（108）包括已知工况和未知工况，已知工况是已行驶的行程，未知工况指的是未行驶的行程；工况数据包含时间、速度数据，数据来源分为两种，一种为已知工况数据，一种为未知工况数据；已知工况的能耗率的预测，数据来源于车载数据采集系统（101），通过行驶数据前处理单元（105）得到的有效行程的已知工况数据；未知工况数据和已知工况数据同样包含时间、速度数据，要求等间隔采样，1Hz≤采样频率≤100Hz,数据无中断且全过程时间≥20分钟；纯电动汽车实际行驶能耗率预测：能耗率预测单元（107）通过数据处理计算机（103）存储和运行的专用软件，将基于能耗特征提取单元（106）得到的数值β0、β1、β2，和预测工况（108）数据计算得到的F1和F2带入式5，得到需要预测的行程下的行驶能耗率预测值；式中，代表F1和F2对应行程的行驶能耗率预测值。