The invention discloses a path planning method for a pure electric garbage truck based on power forecasting and intelligent energy management, which includes the following steps: obtaining the garbage quality of each garbage collection site at each garbage collection time by a weighing sensor of a pure electric garbage truck, predicting the garbage quantity of each future site based on large data statistics and self-learning of the vehicle; and collecting garbage according to the needs of the vehicle; Station, lists each vehicle driving plan, calculates vehicle energy consumption and vehicle residual power for two adjacent stations respectively for each plan; calculates vehicle final residual battery energy for the corresponding driving route according to each plan, compares the final residual battery power of each plan, and takes the maximum residual battery power scheme route as the optimal driving route for the vehicle. The invention considers the influence of the loading quality of the garbage truck on the energy consumption, improves the prediction accuracy of the electric quantity of the pure electric garbage truck, reduces the energy consumption of the garbage truck and increases the garbage transportation quantity.
【技术实现步骤摘要】
基于电量预测和智能能量管理的纯电动垃圾车路径规划方法
本专利技术涉及车辆智能控制技术,尤其涉及一种基于电量预测和智能能量管理的纯电动垃圾车路径规划方法。
技术介绍
在节能减排需求和政府补贴、限行限购、双积分等政策的联合推动下,当前中国环卫专用车市场正迎来新能源汽车发展的“黄金时代”。相比于传统燃油垃圾车,电动垃圾车续驶里程由于受到车载电池能量密度和制造成本等条件的限制,而且充电站或充电植等基础设施还很不完善,如何对电动垃圾车电量进行预测和智能能量管理就变得尤为重要。企业对电动汽车电量预测和智能管理问题的关注重点主要在车辆历史平均能量消耗的估计上,根据车辆前一段时间的行驶记录计算历史平均能耗,当作车辆未来的能耗,进行车辆路径规划。然而,对于纯电动垃圾车而言,在进行装载作业后,汽车质量将显著增加,依据前一段时间的行驶记录来估算车辆的电量情况将会产生较大估算误差。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷,提供一种基于电量预测和智能能量管理的纯电动垃圾车路径规划方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是:一种基于电量预测和智能能量管理的纯电动垃圾车路径规划方法,包括以下步骤:1)通过纯电动垃圾车上的称重传感器获取每次收集垃圾时每个垃圾收集站点的垃圾质量,基于大数据统计和车辆的自学习预测未来每个站点的垃圾量;2)根据预先设定需要进行垃圾收集的站点数,遍历所有车辆行驶方案,针对每种方案分别计算相邻两个站点车辆能耗和车辆的剩余电量;具体如下:2.1)根据当前车辆荷电状态SOC确定当前电池的电量;其中,所述荷电状态SOC可以通过显示仪表进行读取 ...
【技术保护点】
1.一种基于电量预测和智能能量管理的纯电动垃圾车路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:1)通过纯电动垃圾车上的称重传感器获取每次收集垃圾时每个垃圾收集站点的垃圾质量,基于大数据统计和车辆的自学习预测未来每个站点的垃圾量;2)根据预先设定需要进行垃圾收集的站点数,遍历所有车辆行驶方案,针对每种方案分别计算相邻两个站点车辆能耗和车辆的剩余电量;具体如下:2.1)根据当前车辆荷电状态SOC确定当前电池的电量;其中,所述荷电状态SOC可以通过显示仪表进行读取,电池管理系统BMS通过当前电池端电压U、电流I和温度T计算出当前电池的SOC;当前电池的电量Ecur通过下式计算得到:Ebatt=QU*(SOC‑SOClow)式中Q为电池的额定容量;U为电池的端电压;SOClow为电池放电截至荷电状态;2.2)确定可能的路径规划方案:其中,所述车辆行驶方案的制定依据GPS地图获取垃圾车附近垃圾站点、倾倒点和充电站点位置,在起点位置已知,以先经过n个垃圾站点再到p圾倾倒点中的一个进行垃圾倾倒,最后回到q个充电站点的其中一个进行充电,将经过的站点顺序随机进行排列组合,总共组合方案为p*q*n!种;对于每一 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于电量预测和智能能量管理的纯电动垃圾车路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:1)通过纯电动垃圾车上的称重传感器获取每次收集垃圾时每个垃圾收集站点的垃圾质量,基于大数据统计和车辆的自学习预测未来每个站点的垃圾量;2)根据预先设定需要进行垃圾收集的站点数,遍历所有车辆行驶方案,针对每种方案分别计算相邻两个站点车辆能耗和车辆的剩余电量;具体如下:2.1)根据当前车辆荷电状态SOC确定当前电池的电量;其中,所述荷电状态SOC可以通过显示仪表进行读取,电池管理系统BMS通过当前电池端电压U、电流I和温度T计算出当前电池的SOC;当前电池的电量Ecur通过下式计算得到:Ebatt=QU*(SOC-SOClow)式中Q为电池的额定容量;U为电池的端电压;SOClow为电池放电截至荷电状态;2.2)确定可能的路径规划方案:其中,所述车辆行驶方案的制定依据GPS地图获取垃圾车附近垃圾站点、倾倒点和充电站点位置,在起点位置已知,以先经过n个垃圾站点再到p圾倾倒点中的一个进行垃圾倾倒,最后回到q个充电站点的其中一个进行充电,将经过的站点顺序随机进行排列组合...
【专利技术属性】
技术研发人员:杜常清,黄志波,武冬梅,颜伏伍,
申请(专利权)人:武汉理工大学,
类型:发明
国别省市:湖北,42
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