一种应用于增程式冷储车的供电管理方法技术

本发明专利技术涉及一种应用于增程式冷储车的供电管理方法，涉及新能源汽车技术领域的技术领域，解决了传统纯电动冷储车运输物品途中里程“焦虑”与冷藏效果“焦虑”的问题，其包括：步骤S100：基于增程式冷储车的起始出发地和最终目的地确定实际规划行驶路径；步骤S200：沿实际规划行驶路径行驶，并基于增程器当前所能提供能量以及冷储车自身所带电量，实时调整冷储车控制逻辑，以确保冷储车在保证冷储效果的前提下以最快最节能的方式到目的地。本发明专利技术一方面保证了冷藏车的正常运行，另一方面也优先保证了冷藏车的冷藏效果。

A method of power supply management applied to add program cold storage vehicle

【技术实现步骤摘要】
一种应用于增程式冷储车的供电管理方法
本专利技术涉及新能源汽车
的
，尤其是涉及一种应用于增程式冷储车的供电管理方法。
技术介绍
冷藏车是指用来维持冷冻或保鲜的货物温度的封闭式厢式运输车，冷藏车是装有制冷机组的制冷装置和聚氨酯隔热厢的冷藏专用运输汽车，冷藏车可以按生产厂家、底盘承载能力、车厢型式来分类。冷藏车常用于运输冷冻食品（冷冻车），奶制品（奶品运输车）、蔬菜水果（鲜货运输车）、疫苗药品（疫苗运输车）等。在这个全球呼吁绿色出行的时代，燃油车面临着巨大的挑战，柴油货车的燃油量和废气排放使得它成了最敏感的话题。于是，新能源纯电动货车也应运而生，许多的主机厂投入大量的资本研发，推出了各式各样的纯电动货车。其中，增程式电动车是一种配有地面充电和车载供电功能的纯电驱动的电动汽车。其动力系统由动力电池系统、动力驱动系统、整车控制系统和辅助动力系统（APU）组成。增程式电动车由整车控制器完成运行控制策略。电池组可由地面充电桩或车载充电器充电，增程器可采用燃油型或燃气型。现有冷藏车可以是由单一汽油机供能的汽油车，也可以是纯电功能的电动车，但是考虑到单一汽油机功能的汽油车以及纯电功能的电动车无法很好的权衡好冷藏和续航，因此基于以上需求，目前越来越多的冷藏车应用具有较好续航能力的增程式电动车，此类增程式电动车在运输冷藏物品的过程中，其能量调控主要集中在保证冷藏车能够及时到达现场，导致冷藏车在运输过程中冷藏物品的冷藏效果不佳的问题，还有改进的空间。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种应用于增程式冷储车的供电管理方法,一方面保证了冷藏车的正常运行，另一方面也优先保证了冷藏车的冷藏效果。本专利技术的上述专利技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种应用于增程式冷储车的供电管理方法，包括以下步骤：步骤S100：基于增程式冷储车的起始出发地和最终目的地确定实际规划行驶路径；步骤S200：沿实际规划行驶路径行驶，并基于增程器当前所能提供能量以及冷储车自身所带电量，实时调整冷储车控制逻辑，以最快最节能的方式到达目的地以最快最节能的方式到达目的地。通过采用上述技术方案，通过步骤S100的设置可以有效确定出实际规划的路径，而步骤S200的设置可以在实际规划形式路径确定的前提下实时调整冷储车的控制逻辑，从而更好的保证冷储车在保证其自身冷储效果的同时，能够及时到达最终目的地。本专利技术进一步设置为：一种应用于增程式冷储车的供电管理方法，步骤S100包括：步骤S110：基于增程式冷储车的起始出发地和最终目的地规划出所有路线；步骤S120：在规划出的所有路线中选择其中最短的路线作为实际应用的路线。通过采用上述技术方案，通过步骤S110、步骤S120的设置在所有路线中选择其中最短的路线，以方便增程式冷储车能够在保证冷藏效果的同时也能及时到达目的地。本专利技术进一步设置为：一种应用于增程式冷储车的供电管理方法，步骤S200包括：步骤S210：实时基于当前电池SOC值、驱动电机的需求功率、以及压缩机的需求功率这三个影响车辆需求功率的影响因素，构建电池SOC值关于需求功率的计算函数、驱动电机需求功率的相关计算函数、压缩机需求功率的相关计算函数，并通过粒子群算法基于以上相关计算函数确定车辆的总需求功率；步骤S220：基于车辆的总需求功率已知的前提下规划增程器的工作状态和压缩机的模式切换，以保证压缩机对增程式冷储车内部的食物有效制冷维温的前提下减少能源损耗。通过采用上述技术方案，通过步骤S210的设置有效确定了三个影响车辆需求功率的影响因素，同时也能结合这三个影响车辆需求功率的因素确定车辆的需求功率，通过步骤S220的设置能够结合车辆的需求功率规划增程器的启动状态，从而更好的保证存储于增程式冷储车内的食物不受外界环境的干扰。本专利技术进一步设置为：一种应用于增程式冷储车的供电管理方法，步骤S210包括：步骤S211：检测当前电池SOC值，同时建立电池SOC值和电池需求功率之间的关系式，关于电池SOC值和电池需求功率的关联函数：当SOC低于SOC0时，电池采用恒流充电模式，充电电流目标值Icharge=0.6C，C为电池容量，所以电池目标充电功率为：PB1=-U0Icharge/ηcharge，式中：PB1为电池需求功率；U0为系统直流母线电压；ηcharge为充电效率；当SOC值不低于SOC0，电池电量保持下降趋势，电池需求功率PB1=0；构建驱动电机的需求功率的关联函数，在无爬坡工况的情况下，驱动电机的需求功率为PB2，在有爬坡工况的情况下，驱动需求功率，由公式P=F*V得到，PB2=mgvsinθ/η，定义车及车上负载总质量为m，重力加速度g，上坡速度V，坡面与水平方向夹角θ，机械效率为η；构建压缩机的需求功率的关联函数，压缩机由一定温度降低至特定的温度所需制冷量为：Q=cm(t2-t1),式中，Q为所需制冷量，c代表比热容，m为空气质量，t2代表末温度，t1代表初始温度，PB3=Q/T，T为压缩机将室内温度调节至t2的所需时间，PB3为压缩机的需求功率；在需要压缩机保持一定温度的时候，构建维持对应温度所需功率的第一数据库，通过t2在第一数据库查询出对应温度所匹配的所需功率；步骤S212：随机初始化粒子群，其中粒子群的每个粒子包括三维度位置矢量和三维度速度矢量，第一维度位置矢量为电池SOC值，第一维度速度矢量为电池SOC值的改变量；第二维度位置矢量为压缩机的需求功率，第二维度速度矢量为压缩机需求功率的变化量；第三维度位置矢量为驱动电机的功率，第三维度速度矢量为驱动电机功率的变化量，所述电池SOC值、压缩机的需求功率、驱动电机的功率均为车辆的需求功率的影响因素；步骤S213：确定车辆需求功率的各个影响因素的目标函数，将各个目标函数确定为粒子的各个维度的适应度函数；进行粒子群的迭代过程，包括(1)至(3)：(1)根据所述粒子的各个维度的适应度函数计算当前粒子群中各个粒子的每个维度的当前适应度，根据各个粒子的每个维度的当前适应度确定各个粒子的每个维度的当前个体极值和粒子群的各个维度的当前全局最优值；(2)分别根据各个粒子的每个维度的当前个体极值和粒子群的各个维度的当前全局最优值，更新各个粒子的每个维度的速度矢量；分别根据各个粒子的每个维度更新后的速度矢量，更新各个粒子的每个维度的位置矢量；(3)判断本次迭代是否达到迭代终止条件，若达到，输出粒子群的各个维度的全局最优值，停止迭代过程；若未达到，返回执行(1)；将粒子群的各个维度的全局最优值作为各个优化车辆需求功率的估算用关键参数的目标值；步骤S214：以粒子群的各个维度的全局最优值之和作为车辆实际需求功率；步骤S215：基于车辆需求功率规划增程器的工作状态和压缩机的模式切换，以保证压缩机对增程式冷储车内部的食物有效制冷维温的前提下减少能源损耗。通过采用上述技术方案，通过步骤S211、步骤S212、步骤S213本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于增程式冷储车的供电管理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S100：基于增程式冷储车的起始出发地和最终目的地确定实际规划行驶路径；/n步骤S200：沿实际规划行驶路径行驶，并基于增程器当前所能提供能量以及冷储车自身所带电量，实时调整冷储车控制逻辑，以确保冷储车在保证冷储效果的前提下以最快最节能的方式到达目的地；/n步骤S200包括：/n步骤S210：实时基于当前电池SOC值、驱动电机的需求功率、以及压缩机的需求功率这三个影响车辆需求功率的影响因素,构建电池SOC值关于需求功率的计算函数、驱动电机需求功率的相关计算函数、压缩机需求功率的相关计算函数，并通过粒子群算法基于以上相关计算函数确定车辆的总需求功率；/n步骤S220：基于车辆的总需求功率已知的前提下规划增程器的工作状态和压缩机的模式切换，以保证压缩机对增程式冷储车内部的食物有效制冷维温的前提下减少能源损耗。/n

【技术特征摘要】
1.一种应用于增程式冷储车的供电管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S100：基于增程式冷储车的起始出发地和最终目的地确定实际规划行驶路径；
步骤S200：沿实际规划行驶路径行驶，并基于增程器当前所能提供能量以及冷储车自身所带电量，实时调整冷储车控制逻辑，以确保冷储车在保证冷储效果的前提下以最快最节能的方式到达目的地；
步骤S200包括：
步骤S210：实时基于当前电池SOC值、驱动电机的需求功率、以及压缩机的需求功率这三个影响车辆需求功率的影响因素,构建电池SOC值关于需求功率的计算函数、驱动电机需求功率的相关计算函数、压缩机需求功率的相关计算函数，并通过粒子群算法基于以上相关计算函数确定车辆的总需求功率；
步骤S220：基于车辆的总需求功率已知的前提下规划增程器的工作状态和压缩机的模式切换，以保证压缩机对增程式冷储车内部的食物有效制冷维温的前提下减少能源损耗。


2.根据权利要求1所述的一种应用于增程式冷储车的供电管理方法，步骤S100包括：
步骤S110：基于增程式冷储车的起始出发地和最终目的地规划出所有路线；
步骤S120：在规划出的所有路线中选择其中最短的路线作为实际应用的路线。


3.根据权利要求1所述的一种应用于增程式冷储车的供电管理方法，其特征在于，步骤S210包括：
步骤S211：检测当前电池SOC值，同时建立电池SOC值和电池需求功率之间的关系式，关于电池SOC值和电池需求功率的关联函数：当SOC低于SOC0时，电池采用恒流充电模式，充电电流目标值Icharge=0.6C，C为电池容量，所以电池目标充电功率为：PB1=-U0Icharge/ηcharge，式中：PB1为电池需求功率；U0为系统直流母线电压；ηcharge为充电效率；当SOC值不低于SOC0，电池电量保持下降趋势，电池需求功率PB1=0；
构建驱动电机的需求功率的关联函数，在无爬坡工况的情况下，驱动电机的需求功率为PB22，在有爬坡工况的情况下，驱动需求功率，由公式P=F*V得到，PB2=mgvsinθ/η，定义车及车上负载总质量为m，重力加速度g，上坡速度V，坡面与水平方向夹角θ，机械效率为η；
构建压缩机的需求功率的关联函数，压缩机由一定温度降低至特定的温度所需制冷量为：Q=cm(t2-t1),式中，Q为所需制冷量，c代表比热容，m为空气质量，t2代表末温度，t1代表初始温度，PB3=Q/T，T为压缩机将室内温度调节至t2的所需时间，PB3为压缩机的需求功率；在需要压缩机保持一定温度的时候，构建维持对应温度所需功率的第一数据库，通过t2在第一数据库查询出对应温度所匹配的所需功率；
步骤S212：随机初始化粒子群，其中粒子群的每个粒子包括三维度位置矢量和三维度速度矢量，第一维度位置矢量为电池SOC值，第一维度速度矢量为电池SOC值的改变量；第二维度位置矢量为压缩机的需求功率，第二维度速度矢量为压缩机需求功率的变化量；第三维度位置矢量为驱动电机的功率，第三维度速度矢量为驱动电机功率的变化量，所述电池SOC值、压缩机的需求功率、驱动电机的功率均为车辆的需求功率的影响因素；
步骤S213：将各个目标函数确定为粒子的各个维度的适应度函数；
进行粒子群的迭代过程，包括(1)至(3)：
(1)：根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙强，张晓燕，高强，湛勇刚，陈维东，
申请(专利权)人：宁波洁程汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33