一种基于多因素耦合的车辆充电路径规划方法及设备技术

本发明专利技术公开了一种基于多因素耦合的车辆充电路径规划方法及设备，属于车辆充电导航技术领域，用于解决现有车辆的充电桩路径规划，难以结合内外界的多种耦合因素的影响，依靠剩余续航找到合适的充电桩，不利于车辆对充电桩路径的导航规划的技术问题

【技术实现步骤摘要】
一种基于多因素耦合的车辆充电路径规划方法及设备


[0001]本申请涉及车辆充电导航领域，尤其涉及一种基于多因素耦合的车辆充电路径规划方法及设备
。

技术介绍

[0002]以绿色能源为动力的电动汽车已替代传统燃油车在众多国家中成为常见的零排放和可持续的交通工具
。
蓄电池对于电动汽车的出行起重要作用，在新能源电动汽车行驶时，蓄电池的剩余电量与电动汽车可行使距离之间却存在着非线性关系
。
由于受到道路地形环境
(
如坡度阻力
)、
电池温度变化
(
由温度造成电池容量的衰减
)、
驾驶人员驾驶行为习惯
(
急加速，急减速以及行驶速度对剩余续航里程的影响
)、
汽车载重质量
、
空调耗能等因素的影响，车辆对剩余
soc(State of Charge
，电池的电荷状态
)
估计不准确
。
[0003]由于电动汽车续驶里程短，充电时间长，行驶过程中电池能量消耗受到外界环境影响较大
。
车辆对剩余
soc
估计不准确，不能结合道路交通信息，准确的规划出一条合理的充电路径，难以寻找到合适的充电桩，难以为车主提供合理的充电路径，不利于车辆导航系统对充电桩进行智能寻路导航的路径规划
。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种基于多因素耦合的车辆充电路径规划方法及设备，用于解决如下技术问题：现有车辆的充电桩路径规划，难以结合内外界的多种耦合因素的影响，依靠剩余续航找到合适的充电桩，不利于车辆对充电桩路径的导航规划
。
[0005]本申请实施例采用下述技术方案：
[0006]一方面，本申请实施例提供了一种基于多因素耦合的车辆充电路径规划方法，包括：通过车辆的
OBD
数据健康管理系统，对所述车辆的运行情况进行实时监测，得到车辆运行信息；对所述车辆运行信息进行多因素的能耗计算，得到所述车辆的实际剩余
SOC
续航余量；通过开源数据集，并基于所述实际剩余
SOC
续航余量，对所述车辆所处的当前车辆位置进行路径的选择规划，得到多条可选路径；通过
PCA
主成分析法，对所述车辆运行信息进行多因素的权重分析，得到预计
SOC
剩余续航估计值；根据所述预计
SOC
剩余续航估计值，对所述多条可选路径进行最优路径的筛选处理，确定出最佳充电路径，以实现对车辆充电桩的最佳路线导航规划
。
[0007]本申请实施例通过分析当前车辆由于受到道路地形环境
、
外界温度变化
、
空调耗能等多因素耦合对电池
SOC
判断缺陷的影响，进行多耦合
SOC
精确评估，并基于该评估数据结合智能交通系统规划出一条智能寻找充电桩路径
。
能够准确的对车辆的剩余
SOC
估计，并且在车辆寻找充电桩路径规划时结合内外界的多种因素影响，使车辆的剩余续航能够匹配并寻到最适合的车辆充电桩
。
[0008]在一种可行的实施方式中，通过车辆的
OBD
数据健康管理系统，对所述车辆的运行情况进行实时监测，得到车辆运行信息，具体包括：通过所述
OBD
数据健康管理系统，识别所
述车辆的车辆型号，确定车型质量信息；通过惯性测量单元，并基于开源地图的当前地形属性，对所述车辆的当前路面坡度信息进行实时采集，得到路面地形信息；通过所述
OBD
数据健康管理系统，对所述车辆在空调热负荷状态下的温度维持功率进行数据采集，得到空调功率信息；并提取所述车辆的当前车速信息以及电池温度信息；其中，所述车辆运行信息包括：当前车速信息
、
车型质量信息
、
路面地形信息
、
空调功率信息以及电池温度信息
。
[0009]在一种可行的实施方式中，对所述车辆运行信息进行多因素的能耗计算，得到所述车辆的实际剩余
SOC
续航余量，具体包括：基于所述车辆运行信息中的当前车速信息
、
空气摩擦阻力系数
、
车辆正面迎风面积
、
制动回收占比
、
再生制动因子
、
电动汽车转换效率
、
机械耗能占比
、
电动机效率以及功率变换器效率，确定出车辆行驶能耗；基于所述车辆运行信息中的车型质量信息
、
滚动阻力系数
、
坡度阻力倾斜度
、
所述制动回收占比
、
所述再生制动因子
、
所述电动汽车转换效率
、
所述机械耗能占比
、
所述电动机效率以及所述功率变换器效率，确定出车辆地形能耗；根据车辆空调能耗
、
所述车辆行驶能耗以及所述车辆地形能耗，对所述车辆电池的额定容量进行修正计算，得到所述车辆的实际剩余
SOC
续航余量
。
[0010]在一种可行的实施方式中，在根据车辆空调能耗
、
所述车辆行驶能耗以及所述车辆地形能耗，对所述车辆电池的额定容量进行修正计算之前，所述方法还包括：根据得到所述车辆空调能耗其中，
P
air
为当前空调热负荷状态下维持车内温度所需要的功率，
d
ij
为地点
i
到地点
j
的距离，
v
ij
地点
i
到地点
j
的平均速度
。
[0011]在一种可行的实施方式中，根据车辆空调能耗
、
所述车辆行驶能耗以及所述车辆地形能耗，对所述车辆电池的额定容量进行修正计算，得到所述车辆的实际剩余
SOC
续航余量，具体包括：根据得到电池温度
T
下的所述实际剩余
SOC
续航余量
SOC(T)
；其中，
C
N
为电池额定容量；
η
为充放电效率；
I
为电池电流；
K
T
为温度的影响系数；
η
e
为未考虑温度前的等效充放电效率，
α
为
SOC
能耗转换系数，
T
为电池温度，
SOC0为车辆电池的荷电初始状态，为车辆多因素能耗，为车辆空调能耗；其中，
Ein
ij
为地点
i
到地点
j
的所述车辆行驶能耗，
Ede
ij
为地点
i
到地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于多因素耦合的车辆充电路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：通过车辆的
OBD
数据健康管理系统，对所述车辆的运行情况进行实时监测，得到车辆运行信息；对所述车辆运行信息进行多因素的能耗计算，得到所述车辆的实际剩余
SOC
续航余量；通过开源数据集，并基于所述实际剩余
SOC
续航余量，对所述车辆所处的当前车辆位置进行路径的选择规划，得到多条可选路径；通过
PCA
主成分析法，对所述车辆运行信息进行多因素的权重分析，得到预计
SOC
剩余续航估计值；根据所述预计
SOC
剩余续航估计值，对所述多条可选路径进行最优路径的筛选处理，确定出最佳充电路径，以实现对车辆充电桩的最佳路线导航规划
。2.
根据权利要求1所述的一种基于多因素耦合的车辆充电路径规划方法，其特征在于，通过车辆的
OBD
数据健康管理系统，对所述车辆的运行情况进行实时监测，得到车辆运行信息，具体包括：通过所述
OBD
数据健康管理系统，识别所述车辆的车辆型号，确定车型质量信息；通过惯性测量单元，并基于开源地图的当前地形属性，对所述车辆的当前路面坡度信息进行实时采集，得到路面地形信息；通过所述
OBD
数据健康管理系统，对所述车辆在空调热负荷状态下的温度维持功率进行数据采集，得到空调功率信息；并提取所述车辆的当前车速信息以及电池温度信息；其中，所述车辆运行信息包括：当前车速信息
、
车型质量信息
、
路面地形信息
、
空调功率信息以及电池温度信息
。3.
根据权利要求1所述的一种基于多因素耦合的车辆充电路径规划方法，其特征在于，对所述车辆运行信息进行多因素的能耗计算，得到所述车辆的实际剩余
SOC
续航余量，具体包括：基于所述车辆运行信息中的当前车速信息
、
空气摩擦阻力系数
、
车辆正面迎风面积
、
制动回收占比
、
再生制动因子
、
电动汽车转换效率
、
机械耗能占比
、
电动机效率以及功率变换器效率，确定出车辆行驶能耗；基于所述车辆运行信息中的车型质量信息
、
滚动阻力系数
、
坡度阻力倾斜度
、
所述制动回收占比
、
所述再生制动因子
、
所述电动汽车转换效率
、
所述机械耗能占比
、
所述电动机效率以及所述功率变换器效率，确定出车辆地形能耗；根据车辆空调能耗
、
所述车辆行驶能耗以及所述车辆地形能耗，对所述车辆电池的额定容量进行修正计算，得到所述车辆的实际剩余
SOC
续航余量
。4.
根据权利要求3所述的一种基于多因素耦合的车辆充电路径规划方法，其特征在于，在根据车辆空调能耗
、
所述车辆行驶能耗以及所述车辆地形能耗，对所述车辆电池的额定容量进行修正计算之前，所述方法还包括：根据得到所述车辆空调能耗其中，
P
air
为当前空调热负荷状态下维持车内温度所需要的功率，
d
ij
为地点
i
到地点
j
的距离，
v
ij
地点
i
到地点
j
的平均速度
。5.
根据权利要求3所述的一种基于多因素耦合的车辆充电路径规划方法，其特征在于，根据车辆空调能耗
、
所述车辆行驶能耗以及所述车辆地形能耗，对所述车辆电池的额定容
量进行修正计算，得到所述车辆的实际剩余
SOC
续航余量，具体包括：根据得到电池温度
T
下的所述实际剩余
SOC
续航余量
SOC(T)
；其中，
C
N
为电池额定容量；
η
为充放电效率；
I
为电池电流；
K
T
为温度的影响系数；

【专利技术属性】
技术研发人员：朱庆林，宋洪正，赵子亮，王战古，郑皓天，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：