一种纯电动汽车的续航里程估计方法技术

本发明专利技术提供一种纯电动汽车的续航里程估计方法，涉及新能源汽车的电池管理系统技术领域。该纯电动汽车的续航里程估计方法，包括以下步骤：S1、等效电路模型参数获取：通过相应电池实验测量车载锂电池系统在不同温度下的电池最大储能E

【技术实现步骤摘要】
一种纯电动汽车的续航里程估计方法


[0001]本专利技术涉及新能源汽车的电池管理系统
，特别的为一种纯电动汽车的续航里程估计方法。

技术介绍

[0002]近年来，新能源汽车技术的发展十分迅猛，而纯电动汽车作为新能源汽车中的主力已经成为全国汽车保有量增长的重要力量,尽管纯电动汽车相关技术已日趋成熟，但其自身仍然存在诸多问题,其中，因车载电池系统容量限制和汽车续航里程估计精度问题而造成的“续航焦虑”现象是限制纯电动汽车推广与发展的最关键因素,从宏观角度而言，一味提高车载电池的容量不仅会导致成本的大幅增加和汽车有效荷载的降低，大容量电池所带来的安全性问题更加不容忽视,相比之下，通过提升汽车控制系统和电池管理系统的综合性能，精进续航里程估计的算法能力，是更加行之有效的手段。
[0003]目前在工程应用上，续航里程估计多采用基于统计的方法和基于人工智能的方法,基于统计的方法是采集历史功率数据，再利用当前SOC对续航里程进行估计，这种方法忽略了驾驶员行为的影响，难以显式地体现个体差异性影响，估计精度相对较差，而基于人工智能的方法往往需要依赖大数据技术，结合复杂的人工智能算法进行估计，数据吞吐量巨大，算法复杂度极高，可实现性较弱。
[0004]因此，确有必要对现有技术进行改进以解决现有技术之不足。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供的专利技术目的在于提供一种纯电动汽车的续航里程估计方法，首先根据锂电池等效电路模型和相关的电池标定数据，通过无迹卡尔曼滤波算法实现锂电池系统剩余储能的估计，然后利用聚类算法和马尔科夫链理论对未来工况进行预测，最后基于模糊控制理论设计模糊控制器，分析驾驶员在未来一段时间的驾驶倾向，再根据历史数据计算未来续航里程。
[0006]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种纯电动汽车的续航里程估计方法，包括有以下步骤：一种纯电动汽车的续航里程估计方法，包括以下步骤：S1、等效电路模型参数获取：通过相应电池实验测量车载锂电池系统在不同温度下的电池最大储能E
batt
和电池最大容量C
batt
，并以20
‑
30℃为基准归一化处理电池容量数据，对锂电池系统单体进行电池参数辨识，获取随SOC和电池温度变化的Thevenin等效电路模型参数；S2、数据处理：实时获取当前系统电流，所述系统电流为I
batt
；根据S1获取的Thevenin等效电路模型参数列写系统状态方程和系统观测方程；S3、数据整理：根据S2中系统状态方程和系统观测方程所得数据的取值范围，处理得到系统过程误差协方差W和系统观测误差协方差V；S4、数据整合：将S2和S3中Thevenin等效电路模型参数、系统过程误差协方差W和
系统观测误差协方差V代入无迹卡尔曼滤波器中，对SOR进行状态估计，再将SOR与电池最大储能E
batt
相乘得到当前电池剩余储能E
R
；S5、周期性数据处理：获取并存储n个采样周期内的电流数据I
sam
、电压数据V
sam
、驱动踏板开度A
sam
和制动踏板开度B
sam
，再通过记录的历史电流数据和电压数据计算n个采样周期内能耗E
rec
，同时由于驱动踏板开度A
sam
的数据和制动踏板开度B
sam
的数据存在互斥性，即驱动踏板开度A
sam
不为0时，制动踏板B
sam
为0，驱动踏板开度A
sam
为0时，制动踏板开度B
sam
不为0，因此将驱动踏板开度A
sam
的数据和制动踏板开度B
sam
的数据进行整合，可以得到新驱动踏板开度a
sam
的数据；S6、新驱动踏板开度的数据聚类处理：将新踏板开度a
sam
的数据分为c类，进而得到新驱动踏板开度T
clust
的聚类数据，再通过新踏板开度T
clust
的聚类数据计算c类数据中的聚类中心v
r
，再设概率转移矩阵为P
i|i+1
，进而可得概率转移矩阵为c
×
c的方阵，进而通过概率转换矩阵和聚类中心v
r
预测下一时刻驱动踏板开度u
n+1
，同时将下一时刻驱动踏板开度u
n+1
通过反复代入S6中得到预测驱动踏板开度a
’
sam
的数据；S7、设计驾驶行为评价模糊控制器：通过一段周期内的平均驱动踏板开度和驱动踏板开度的平均变化率反应驾驶员的行为状态，若平均驱动踏板开度大且驱动踏板变化率较大，则驾驶员在这一阶段倾向于快速、大幅度踩踏驱动踏板，此时造成的能耗更高，若平均驱动踏板开度小且驱动踏板开度变化率较小，甚至有频繁踩踏制动踏板的情况，则驾驶员在这一阶段倾向于缓慢、小幅度踩踏驱动踏板，此时造成的能耗更低，进而以此为依据进行驾驶行为评价模糊控制器的设计；S8、能耗修正系数的计算：通过设定S7中驾驶行为评价模糊控制器为双输入，单输出的mamdani类型模糊控制器，以新驱动踏板开度和新驱动踏板的变化率为输入，所述新驱动踏板的变化率为Δa
sam
，以驾驶行为评价因数e
m
为输出，进而将历史驱动踏板开度的数据、预测驱动踏板开度的数据、预测平均驱动踏板开度的数据和驱动踏板开度的变化率数据输入mamdani类型模糊控制器，得到历史驾驶行为评价因数e
mh
和预测驾驶行为评价因数e
mp
，进而可得到能耗修正系数ξ
D
，且；S9、数据测量、估算：测量车辆在额定功率下匀速行驶总续航里程D
upper
和峰值功率下匀速行驶总续航里程D
lower
，再获取历史n个采样周期内的行驶里程D
rec
，进而可得预测理论续航里程D
P
，且，同时可实际的估计未来续航里程应受到D
upper
和D
lower
的约束。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：根据S1中操作步骤，所述Thevenin等效电路模型参数为等效电阻R0、等效电阻R1和等效电容C1。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：根据S2中操作步骤，所述系统状态方程为：
ꢀꢀꢀ
公式（1）所述SOR为电池剩余储能状态，所述Uc为Thevenin等效电路模型中RC网络的端电压，所述σ
cap_T
为容量修正系数，且σ
cap_T
的数值为归一化电池最大容量的倒数，所述C
batt
为25℃下的电池最大容量，所述Tmin为电池组最低单体温度，所述η
int
为内阻影响的能量损耗系数，所述SOC为电池剩余容量，所述η
int
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种纯电动汽车的续航里程估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、等效电路模型参数获取：通过相应电池实验测量车载锂电池系统在不同温度下的电池最大储能E
batt
和电池最大容量C
batt
，并以20
‑
30℃为基准归一化处理电池容量数据，对锂电池系统单体进行电池参数辨识，获取随SOC和电池温度变化的Thevenin等效电路模型参数；S2、数据处理：实时获取当前系统电流，所述系统电流为I
batt
；根据S1获取的Thevenin等效电路模型参数列写系统状态方程和系统观测方程；S3、数据整理：根据S2中系统状态方程和系统观测方程所得数据的取值范围，处理得到系统过程误差协方差W和系统观测误差协方差V；S4、数据整合：将S2和S3中Thevenin等效电路模型参数、系统过程误差协方差W和系统观测误差协方差V代入无迹卡尔曼滤波器中，对SOR进行状态估计，再将SOR与电池最大储能E
batt
相乘得到当前电池剩余储能E
R
；S5、周期性数据处理：获取并存储n个采样周期内的电流数据I
sam
、电压数据V
sam
、驱动踏板开度A
sam
和制动踏板开度B
sam
，再通过记录的历史电流数据和电压数据计算n个采样周期内能耗E
rec
，同时由于驱动踏板开度A
sam
的数据和制动踏板开度B
sam
的数据存在互斥性，即驱动踏板开度A
sam
不为0时，制动踏板B
sam
为0，驱动踏板开度A
sam
为0时，制动踏板开度B
sam
不为0，因此将驱动踏板开度A
sam
的数据和制动踏板开度B
sam
的数据进行整合，可以得到新驱动踏板开度a
sam
的数据；S6、新驱动踏板开度的数据聚类处理：将新踏板开度a
sam
的数据分为c类，进而得到新驱动踏板开度T
clust
的聚类数据，再通过新踏板开度T
clust
的聚类数据计算c类数据中的聚类中心v
r
，再设概率转移矩阵为P
i|i+1
，进而可得概率转移矩阵为c
×
c的方阵，进而通过概率转换矩阵和聚类中心v
r
预测下一时刻驱动踏板开度u
n+1
，同时将下一时刻驱动踏板开度u
n+1
通过反复代入S6中得到预测驱动踏板开度a
’
sam
的数据；S7、设计驾驶行为评价模糊控制器：通过一段周期内的平均驱动踏板开度和驱动踏板开度的平均变化率反应驾驶员的行为状态，若平均驱动踏板开度大且驱动踏板变化率较大，则驾驶员在这一阶段倾向于快速、大幅度踩踏驱动踏板，此时造成的能耗更高，若平均驱动踏板开度小且驱动踏板开度变化率较小，甚至有频繁踩踏制动踏板的情况，则驾驶员在这一阶段倾向于缓慢、小幅度踩踏驱动踏板，此时造成的能耗更低，进而以此为依据进行驾驶行为评价模糊控制器的设计；S8、能耗修正系数的计算：通过设定S7中驾驶行为评价模糊控制器为双输入，单输出的mamdani类型模糊控制器，以新驱动踏板开度和新驱动踏板的变化率为输入，所述新驱动踏板的变化率为Δa
sam
，以驾驶行为评价因数e
m
为输出，进而将历史驱动踏板开度的数据、预测驱动踏板开度的数据、预测平均驱动踏板开度的数据和驱动踏板开度的变化率数据输入mamdani类型模糊控制器，得到历史驾驶行为评价因数e
mh
和预测驾驶行为评价因数e
mp
，进而可得到能耗修正系数ξ
D
，且；S9、数据测量、估算：...

【专利技术属性】
技术研发人员：李广民，
申请(专利权)人：恒大海拉电子扬州有限公司，
类型：发明
国别省市：