基于物理模型和道路特征参数的电动汽车目标路段能耗预测方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201810601953.1
申 请 日：20180612
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
公 开 日：20181113
公 开 号：CN108806021A
代 理 人：赵荣之
代理机构：北京同恒源知识产权代理有限公司 11275
摘 要：本发明涉及一种基于物理模型和道路特征参数的电动汽车目标路段能耗预测方法,属于电动汽车技术领域,该方法包含如下步骤：S1：记录电动汽车正常行驶过程中的历史行驶状态参数；S2：对电动汽车的能耗因子进行物理建模,获得车辆瞬时能耗的物理模型；S3：选取任意目标路段,获取目标路段的道路信息,基于道路信息对每一个片段提取道路特征参数；S4：基于历史行驶状态参数,对片段的道路特征参数进行C均值模糊聚类,对离散化的速度区间构建马尔可夫概率转移矩阵；S5：根据概率转移矩阵,利用物理模型估计各个行驶工况块的能耗。本发明方法综合考虑固定道路信息和实时交通状况,实现对任意目标路段进行能耗预测的目的。
主 权 项：1.基于物理模型和道路特征参数的电动汽车目标路段能耗预测方法,其特征在于：该方法包含如下步骤：S1：记录电动汽车正常行驶过程中的历史行驶状态参数；S2：对电动汽车的能耗因子进行物理建模,获得车辆瞬时能耗的物理模型；S3：基于所述历史行驶状态参数,对道路特征参数进行模糊C均值聚类,获取多个聚类中心,选取任意目标路段,获取目标路段的道路信息,按长度将目标路段划分为多个片段,对每一个片段提取道路特征参数,并基于所述聚类中心对每一个片段进行分类；S4：基于所述历史行驶状态参数,生成目标路段初速度,并建立各个聚类类别对应的速度#加速度概率转移矩阵；S5：对所述目标路段的片段,基于所述速度#加速度概率转移矩阵构建司机驾驶行为特征矩阵,利用隐马尔科夫链构建预测的加速度值,进而得到各个目标路段片段的速度#时间曲线S6：基于所述速度#时间曲线,利用所述物理模型估计各个行驶工况块的能耗。
关 键 词：
法律状态：
IPC专利分类号：G07C5/08;G06Q10/04;G08G1/01