【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及露天矿作业，具体涉及一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法。
技术介绍
1、露天矿卡车运输成本是露天矿生产成本的主要内容，通常不低于总成本的40％左右。在矿山实际生产运输中，新能源卡车逐渐成为运输趋势，其中新能源卡车的电池成本占卡车总的运输成本50％以上。因此，降低运输能量消耗从而提高露天矿生产利润成为了我们迫切解决的问题。
2、运输作业是矿山开采过程中必不可少的主要工艺之一。随着油耗法规和环保要求的加严、常规车限行规定的执行及新能源技术研发的不断推进、电车成本降低以及市场占有率的增加，新能源卡车已经成为未来露天矿运输领域的趋势和发展方向。对于露天矿新能源卡车的电池能量回收利用优化，捕获尽可能多的损失能量，进行能量优化，并在加速和爬坡过程中重新注入，这有极大的潜力，可以提高运输作业的效率。
3、对新能源卡车能量优化方法的国内外研究进行分析，发现目前主要集中在对传统的燃油卡车和燃油混合动力卡车的燃油消耗上的研究，对于纯电动卡车电池能量消耗的研究较少。如申请号为cn201910816147.0和申请号为cn202110250780.5的申请，研究了传统矿卡能耗的影响因素进行分析，从而达到节约油耗的目的。随着新能源卡车的发展，考虑路径从而减少传统矿卡的燃油消耗，已经不能满足实际露天矿新能源卡车的生产运输需要。
技术实现思路
1、为了克服以上现有技术存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，对新
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，包括以下步骤；
4、步骤1：构建能量消耗模型；首先根据露天矿的道路信息建立路网，通过电动汽车的瞬时功率，基于最小原理的能耗目标推导出了能量消耗模型；
5、步骤2：用权重求和模型表示该问题模型，并使用分类权重法对影响电池能量消耗的因素的权重进行设定；
6、步骤3：通过自适应多目标粒子群对新能源卡车以影响电池能量消耗为输出参数进行能量优化。
7、所述步骤1中，能量消耗模型包含行程阻力损失、电机功率损失和再生制动功率引起的能量消耗且涉及到道路坡度问题；
8、露天矿新能源卡车运输能量消耗模型如下：
9、min(ae)＝min(ac(ij)+ag(ij)+at(ij)+(-am(ij)))lij；
10、式中，ae为总能耗，j；ac(ij)、ag(ij)、at(ij)与am(ij)分别为在路段(i,j)上势能、行程阻力、电机损耗和再生制动回收的能量消耗，j；lij为路段(i,j)上的实际运输距离，m；
11、车辆沿路径mn(m1,m2,...,mn)行驶的总能耗为：
12、
13、式中，mi表示节点i；n为路径数量。
14、进一步的，当车辆在路段(i,j)上行驶时，一部分电能会转换为势能消耗掉，记为
15、ac(ij)＝glijsinθ；
16、式中，g为新能源卡车的有效荷载，kg；θ为行驶过程中与水平地面的夹角；
17、在驾驶电动汽车的过程中，车辆会受到路面的摩擦阻力、空气阻力、轴承之间的摩擦，得到以下方程：
18、f＝ff+ma
19、其中，f是电动汽车的牵引力；m是车辆质量；a是加速度；摩擦力ff；
20、所述摩擦力ff包括空气阻力fa、滚动阻力fr和轴承之间的摩擦力ft；每个零件的摩擦力表示如下:
21、fa＝av2＝0.5ρcdafv2
22、fr＝ffmg
23、ft＝bv/rr
24、其中，α是由空气密度ρ确定的气动阻力常数，af是卡车的前部面积，cd是阻力系数；滚动阻力ρ为常数；g为重力加速度(g＝9.81m/s2)；v是车辆速度；b是轴承阻尼系数。
25、进一步的，基于上述分析，电动汽车克服阻力所需的功率通过以下表达式计算：
26、pt＝ffv
27、pt＝(av2+ffmg+bv/rr)v
28、电机损耗指电机内部的铁损、铜损和线损；描述如下
29、pm＝i2r
30、其中i和r表示电枢的电流和电阻；该力是由电机转矩产生的，简化为电枢常数、磁通量和电流的乘积：
31、
32、式中t为转矩；ka是电枢的常数；为磁通量；rt为车辆轮胎半径,m。
33、将简化为k*i，得到：
34、f＝k*i/rt
35、最后，根据以上分析，得到电机功耗表达式：
36、
37、其中，pt为电机功耗，rr为车辆轴承中径，m；
38、电动汽车在制动过程中，通过再生制动系统回收部分电能，再生制动功率可描述为：
39、
40、其中是发电机的效率。
41、进一步的，通过下式测量单个电动汽车的瞬时功率；
42、
43、其中pa所表示的辅助功率损耗包括车辆中电子设备。
44、所述步骤2中，影响新能源运输卡车电池能量消耗的因素包括以下几个方面：道路状况、车身构造对能耗的影响、工况对能耗的影响、车速对能耗的影响，环境温度对能耗的影响，能量损耗对能耗的影响；1)道路状况：
45、首先，运输道路状况是影响新能源运输卡车电池能量消耗的主要因素，包括路面坡度、地面类型、路面平整度；
46、2)车身构造对能耗的影响：
47、在工况一定时，卡车的能耗和质量基本呈线性关系；
48、如果考虑采用同等容量的锂离子电池，在此情况下，若考虑到相应的电机功率效率提高和滚动阻力及坡度阻力等的降低，电动汽车的有效续驶里程将增加15％以上；在一般情况下，空气阻力是车辆高速行驶时能耗的重要因素；空气阻力与空气阻力系数和迎风面积成正比；
49、3)工况对能耗的影响：
50、在同一时段，不同路段的车流量很大区别，因此新能源卡车能量消耗也随之有相应的变化；
51、4)车速对能耗的影响：
52、在其他参数不变的情况下，不同的车速需要不同的驱动功率；考虑电动汽车的使用工况，使设计的经济车速在常用车速范围内；
53、5)环境温度对能耗的影响：
54、电动汽车的能耗也与环境因素有关，影响来自环境温度；
55、6)能量损耗对能耗的影响：
56、电动汽车的能量损耗包括5方面，采用再生制动使制动损耗大大降低；
57、问题用权重求和模型表示后，应对每一影响因素设定权重，使用分类权重法对权重求和模型的影响因素的权重进行设定；
58、首先是“排队阶段”：对各个影响因素进行分析，根据露天矿新能源卡车的运本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，所述步骤1中，能量消耗模型包含行程阻力损失、电机功率损失和再生制动功率引起的能量消耗；
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，当车辆在路段(i,j)上行驶时，一部分电能会转换为势能消耗掉，记为
4.根据权利要求3所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，基于上述分析，电动汽车克服阻力所需的功率通过以下表达式计算：
5.根据权利要求4所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，通过下式测量单个电动汽车的瞬时功率；
6.根据权利要求1所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，所述步骤2中，影响新能源运输卡车电池能量消耗的因素包括以下几个方面：道路状况、车身构造对能耗的影响、工况对能耗的影响、车速对能耗的影响，环境温度对能耗的影
7.根据权利要求6所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，首先是“排队阶段”：对各个影响因素进行分析，根据露天矿新能源卡车的运输特点和各因素对电池能耗的影响及重要程度，将因素按照重要性程度进行排序；
8.根据权利要求1所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
9.根据权利要求8所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，求解自适应多目标粒子群新能源卡车电池能量优化模型，具体步骤如下；
...【技术特征摘要】
1.一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，所述步骤1中，能量消耗模型包含行程阻力损失、电机功率损失和再生制动功率引起的能量消耗；
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，当车辆在路段(i,j)上行驶时，一部分电能会转换为势能消耗掉，记为
4.根据权利要求3所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，基于上述分析，电动汽车克服阻力所需的功率通过以下表达式计算：
5.根据权利要求4所述的一种基于自适应多目标粒子群的新能源卡车能量优化方法，其特征在于，通过下式测量单个电动汽车的瞬时功率；
6.根据权利要求1所述的一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾清华，井昌平，刘绒绒，刘迪，王丹，骆家乐，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：
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