面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分方法技术

本发明专利技术提出面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分方法，属于碳排放因子典型工况划分技术领域。包括以下步骤：S1.采集车辆行驶状态数据，包括车辆平均车速v、加速度a和怠速时间t，形成数据集合，去除平均车速v和加速度a的小样本数据，计算平均车速v和加速度a的均值和标准差；S2.将车辆行驶状态数据进行无量纲化处理；S3.确定典型工况分组数量，确定分组的边界点，计算每个分组内数据的分离度；S4.分析每个典型工况对应的碳排放因子误差。解决没有面向碳排放因子标定的汽车行驶工况划分的问题。本发明专利技术考虑了车辆行驶速度、加速度和怠速时间三种运行参数的工况划分方法去匹配碳排放因子从而获得更加可行的碳排放因子标定方法。方法。方法。

【技术实现步骤摘要】
面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分方法


[0001]本申请涉及典型工况划分方法，尤其涉及面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分方法，属于碳排放因子典型工况划分


技术介绍

[0002]汽车行驶工况划分可以帮助了解不同道路和驾驶条件下车辆的性能，并且可以制定更好的交通政策提供依据。碳排放是影响气候变化的重要因素之一，而汽车是其中最大的碳排放源之一。了解不同道路和驾驶条件下汽车的碳排放量，可以制定更好的交通政策，鼓励驾驶员使用更环保的车辆或采取更环保的驾驶方式。汽车行驶工况也是碳排放因子标定的基础。对于每一个工况对应一个碳排放因子会导致数据量过于庞大。目前，工况划分虽然有个别标准，例如NEDC和WLTP标准，但是这些标准存在一些问题。一方面，这些标准大多是为了满足排放法规而制定的，缺乏针对不同驾驶条件下车辆性能的全面考虑。另一方面，由于不同地区的道路和驾驶条件存在差异，这些标准可能并不适用于特定情况。因此，制定适用于特定情况的汽车行驶工况类别划分方法用于计算碳排放尤为重要。

技术实现思路

[0003]在下文中给出了关于本专利技术的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不是意图确定本专利技术的关键或重要部分，也不是意图限定本专利技术的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。
[0004]鉴于此，为解决现有技术中存在的没有面向碳排放因子标定的汽车行驶工况划分技术问题，本专利技术提供面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分方法。本专利技术可以构建汽车行驶不同工况下相对应的碳排放因子；相比单纯依靠速度和碳排放因子的关系，增加了加速度和怠速时间两个维度的工况，通过挖掘数据集合间的相似度划分典型工况，利用平均绝对百分比误差反馈典型工况对应的碳排放的误差是否在合理范围内，从而避免每一个工况都去采集碳排放因子，又不会出现区间划分不合理导致碳排放因子误差较大问题，兼顾准确性和计算效率。
[0005]方案一、面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分方法，包括以下步骤：S1.采集车辆行驶状态数据，包括车辆平均车速v、加速度a和怠速时间t，形成数据集合（v1,a1,t1）,（v2,a2,t2），（v3,a3,t3）
…
（v
n
,a
n
,t
n
），在测试车辆安放车载尾气监测设备采集不同行驶状态对应的碳排放，每个行驶状态对应一个碳排放因子，去除平均车速v和加速度a的小样本数据，计算平均车速v和加速度a的均值和标准差；S2.将车辆行驶状态数据进行无量纲化处理；S3.确定典型工况分组数量，确定分组的边界点，计算每个分组内数据的分离度，包括以下步骤：S31.确定典型工况分组的数量，分组数量介于2至n
‑
1，分组后对应的碳排放准确
性小于10%；典型工况分组数从2个开始迭代；S32.确定划分各典型工况的边界点b（Z
v,k
,Z
a,k
,Z
t,k
），其中Z
v,k
,Z
a,k
,Z
t,k
分别表示平均车速、加速度和怠速时间无量纲化处理的特征值；边界点从第二小的特征值开始迭代依次至第二大的特征值，计算每个分组内数据的分离度，根据分离度确定最终边界点；S4.分析每个典型工况对应的碳排放因子误差。
[0006]优选的，将车辆行驶状态数据进行无量纲化处理的方法是：用数据的偏差除以标准差将数据标准化：；；；式中： 、和分别表示平均车速、加速度和怠速时间无量纲化处理的特征值，表示平均车速i=1,2,
…
n；表示加速度i=1,2,
…
n；表示怠速时间i=1,2,
…
n。
[0007]优选的，分离度的计算方法是：S321.计算每个分组的中心值，中心值是当前边界点对应的平均车速、加速度和怠速时间无量纲化处理后特征值的最大值和最小值的平均值，计算公式如下：；；；式中：表示第j个分组中速度的中心值，分别表示第j个分组中速度的最小值和最大值；表示第j个分组中加速度的中心值，分别表示第j个分组中加速度的最小值和最大值；表示第j个分组中怠速时间的中心值，分别表示第j个分组怠速时间的最小值和最大值；S322.计算每个边界点划分分组后对应的分离度，具体公式如下：；
；；；其中，r表示分离度；r
v
，r
a
和r
t
分别表示平均车速、加速度和怠速的分离度；,和分别表示平均车速、加速度和怠速的中心值，,和分别表示平均车速、加速度和怠速，k=1，2
…
n。
[0008]S323.从第二小的特征值开始迭代至特征值n
‑
1，获得分离度（r1，r2…
r
n
‑1），其中取（r1，r2…
r
n
‑1）中最小值对应的边界点为最终边界点，得到典型工况。
[0009]优选的，分析每个典型工况对应的碳排放因子误差的方法是：典型工况下多个行驶状态对应的碳排放因子取平均值合并为一个碳排放因子，在测试车辆安放车载尾气监测设备采集不同典型工况对应的碳排放，采用实测的方法校核每个典型工况对应碳排放因子的误差大小；利用平均绝对百分比误差（MAPE）量化计算典型工况碳排放因子与真实值间的差异，MAPE的计算公式：；式中，为典型工况碳排放因子；为实测碳排放因子；n为测试样本总量；平均绝对百分比误差小于10%，停止迭代；若超过10%返回S3。
[0010]方案二、一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现方案一所述的面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分方法的步骤。
[0011]方案三、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现方案一所述的面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分方法。
[0012]本专利技术的有益效果如下：（1）提升了计算效率提升，本专利技术同时考虑了车辆行驶速度、加速度和怠速时间三种运行参数的工况划分方法，去匹配碳排放因子，从而获得更加可行的碳排放因子标定方法。此外，为了避免大量的工况导致碳排放因子数量过多，导致的计算效率下降，引进了典型工况划分的方法，该方法将相似的工况划分到一个“分类”中，并用校核的方法进行反馈，
从而实现降低排放因子数量且保持较高准确性的结果。
[0013]（2）发现了新的规律，发现高速行驶状态下工况的速度区间即使扩大对于碳排放因子的标定影响较小，尤其是速度小于80km/h宜细分。考虑了加速度和怠速后，长时间怠速后的加速启动宜细分工况。
附图说明
[0014]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集车辆行驶状态数据，包括车辆平均车速v、加速度a和怠速时间t，形成数据集合（v1,a1,t1）,（v2,a2,t2），（v3,a3,t3）
…
（v
n
,a
n
,t
n
），在测试车辆安放车载尾气监测设备采集不同行驶状态对应的碳排放，每个行驶状态对应一个碳排放因子，去除平均车速v和加速度a的小样本数据，计算平均车速v和加速度a的均值和标准差；S2.将车辆行驶状态数据进行无量纲化处理；S3.确定典型工况分组数量，确定分组的边界点，计算每个分组内数据的分离度，包括以下步骤：S31.确定典型工况分组的数量，分组数量介于2至n
‑
1，分组后对应的碳排放准确性小于10%；典型工况分组数从2个开始迭代；S32.确定划分各典型工况的边界点b（Z
v,k
,Z
a,k
,Z
t,k
），其中Z
v,k
,Z
a,k
,Z
t,k
分别表示平均车速、加速度和怠速时间无量纲化处理的特征值；边界点从第二小的特征值开始迭代依次至第二大的特征值，计算每个分组内数据的分离度，根据分离度确定最终边界点；S4.分析每个典型工况对应的碳排放因子误差。2.根据权利要求1所述面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分方法，其特征在于，将车辆行驶状态数据进行无量纲化处理的方法是：用数据的偏差除以标准差将数据标准化：；；；式中：、和分别表示平均车速、加速度和怠速时间无量纲化处理的特征值，表示平均车速i=1,2,
…
n；表示加速度i=1,2,
…
n；表示怠速时间i=1,2,
…
n。3.根据权利要求2所述面向排放碳因子的汽车行驶典型工况划分方法，其特征在于，分离度的计算方法是：S321.计算每个分组的中心值，中心值是当前边界点对应的平均车速、加速度和怠速时间无量纲化处理后特征值...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙茂棚，阚倩，刘星，庄蔚群，李鋆元，
申请(专利权)人：深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司，
类型：发明
国别省市：