【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电动车辆能耗优化，具体来说是一种基于大数据的纯电动矿卡能耗分析和优化方法。
技术介绍
1、随着全球环保意识的逐渐升温，矿山行业在迈向可持续发展的道路上迫切需要减少环境负担、提升资源利用效率。纯电动矿卡因其零排放、低噪音等优点，成为了矿山运输领域的一大创新。然而，在实际运营中，如何最大程度地发挥其节能环保优势，成为了矿山企业亟需解决的问题。
2、现有的基于人工经验的方法依赖于专家经验，这种方法不可避免的引入了专家的主观误差，效率低下，难以泛化。还有一种基于机理模型的方法很大程度上弥补了基于人工经验方法的不足，但仍然存在局限性。首先，机理模型方法主要依赖于静态的数学模型，这些模型往往无法准确反映矿卡在实际运行中的复杂动态变化，因此在实际应用中精度有限。其次，机理模型方法往往依赖于经验性的手工调参，无法根据实时数据和大数据进行智能化的分析和优化，缺乏自适应性。最后，现有技术常常只适用于特定的工况条件下，难以应对矿卡在复杂多变的实际工作环境中的能耗变化，缺乏通用性和泛化性。
技术实现思路b>
1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的纯电动矿卡能耗分析和优化方法，其特征在于：建立能耗优化数学模型和能耗优化数据集，通过能耗优化数据集对能耗优化数学模型进行训练，通过训练好的能耗优化数学模型进行能耗分析和优化。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的纯电动矿卡能耗分析和优化方法，其特征在于：所述能耗优化数学模型为
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的纯电动矿卡能耗分析和优化方法，其特征在于：所述与驾驶员相关的参数Xd分为三类，即xd∈{xd1,xd2,xd3}；其中，xd1,xd2,xd3分别代表三种不同的驾驶风格：经济型、均衡型和动力型。
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【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的纯电动矿卡能耗分析和优化方法，其特征在于：建立能耗优化数学模型和能耗优化数据集，通过能耗优化数据集对能耗优化数学模型进行训练，通过训练好的能耗优化数学模型进行能耗分析和优化。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的纯电动矿卡能耗分析和优化方法，其特征在于：所述能耗优化数学模型为
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的纯电动矿卡能耗分析和优化方法，其特征在于：所述与驾驶员相关的参数xd分为三类，即xd∈{xd1,xd2,xd3}；其中，xd1,xd2,xd3分别代表三种不同的驾驶风格：经济型、均衡型和动力型。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的纯电动矿卡能耗分析和优化方法，其特征在于：所述与工况相关的参数分为三类，即xw∈{xw1,xw2,xw3}；其中xw1,x...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐禹，陈方明，卢代继，孙永宾，胡中超，李志瑞，朱夏民，
申请(专利权)人：博雷顿科技股份公司，
类型：发明
国别省市：
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