[发明专利]电动汽车在四驱模式下的能量管理及自主学习方法

摘要

本发明公开了一种电动汽车在四驱模式下的能量管理及自主学习方法，在现有电动汽车的四驱能量管理系统中设定基于预期能量需求的自优化算法，使得能量管理系统能够基于一般化行驶需求预估下一个时间单元的大概率能量需求，并基于驾驶时长的累计和增加通过智能学习实现同等时间单元下的能量预估功能进化。本发明通过上述方法设定的能量管理预估参值独立且兼容于现有的能量管理系统，且具有自我学习的累积进化效果，所得预估参值对于整车的能量集约和节约化分配具有实际的预测意义和参考价值，为电动四驱汽车的能量管理提供了一个全新的技术方向。

主权项

1.电动汽车在四驱模式下的能量管理及自主学习方法，其特征在于：在现有电动汽车的四驱能量管理系统中设定基于预期能量需求的自优化算法：A、首先设定时间单元，时间单元设定要在保障能量需求预估与实际需求拟合精度的基础上尽量减少系统的计算负荷过重；B、其次设定能量预估的底端数据集合，包含已发生的若干个时间单元内的能量数据，时间单元个数的设定使得已发生数据的采集、存储、计算能够适应能量管理系统的空余计算能力又足够为所需精度的能量预估提供数据基础；C、然后设定算法进行能量预估算法迭代拟合，D、最后基于实际能量数值与预估能量数值之间的差值设定自主学习程序进行能量预估算法进化；步骤C中，能量预估算法迭代拟合的步骤包括：①、计算底端数据集合内第二组时间单元内的能量均值与起始时间单元内的能量均值之差构成第一一阶能量差分，迭代计算第二一阶能量差分至底端数据集合最末端的时间单元，得到全部一阶能量差分；②、第二一阶能量差分与第一一阶能量差分之差构成第一二阶能量差分，迭代计算第二二阶能量差分、第三二阶能量差分直至底端数据集合最末端的时间单元，得到全部二阶能量差分；③、按照①、②方式迭代获取第n‑1阶能量差分，其中n的取值即为底端数据集合内包含的时间单元的数值；④、确定如下的能量差分基本关系：第k个i阶能量差分等于“第k‑1个i阶能量差分”与“第k‑1个i+1阶能量差分”之和，作为后续算法的基础；⑤、利用能量差分基本关系首先将第k个1阶能量差分转化为由第1个1‑k阶能量差分之和构成的多项式，不同阶能量差分的系数遵从组合公式，即多项式中第1个k′阶能量差分之前的系数等于从k项中选取k′项的组合数；类似的，将第任意个1阶能量差分转化为第一个不同阶的能量差分之和；⑥、依据⑤的算法将所有1阶能量差分的转化多项式加和，从而将底端数据集合内所有时间单元的能量需求均值集合转化表示为由第一个不同阶能量差分表示的多项式，多项式各项的系数遵从组合公式，即第k阶能量差分的系数等于从n项中选取k项的组合数；⑦、设定能量差分转化参商：令第k阶能量差分连续除以k个时间单元，所得数值设定为第k阶转化参商；⑧、将⑦代入⑥，得到由第k阶转化参商与底端数据集合内首末端时间单元差值组成的多项式，其系数由组合公式除以k的阶乘构成；⑨、将⑧公式中的数值n增大为n+j，所得数值与底端数据集合内的能量需求的差值即为将来j个时间单元内的能量需求预估值。