[发明专利]智能预测控制系统在审

专利信息
申请号: 201410131397.8 申请日: 2014-04-03
公开(公告)号: CN104973057A 公开(公告)日: 2015-10-14
发明(设计)人: 李治良;李锋;高华 申请(专利权)人: 李治良;李锋
主分类号: B60W30/18 分类号: B60W30/18;B60W10/06;B60W10/08;B60W10/26;B60L15/20
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 200136 上海市浦东新*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 智能 预测 控制系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及智能预测控制系统,该系统用于电池电力驱动车辆或包含电池驱动和其他动力在内的复合动力电动车辆,并可应用于发动机动力的传统车辆。系统包含信息收集、智能预测中央处理、驱动控制系统。涉及智能预测程序逻辑、优化规划技术、信息收集汇总综合技术、传感器技术、电池管理、电力驱动控制、燃料动力控制等技术领域。

背景技术

随着全球能源需求不断增长,资源日趋枯竭,汽柴油等传统矿物燃料价格高涨,城市交通导致的污染日益严重,新能源汽车尤其是电动车辆的环保性和经济性已成为化解城市污染的重要解决方案。

电动车辆以其远高于燃料能源的能量转换效率、低的城市污染、以及很低的能源成本迅速成为关注的焦点。但单纯电力车辆因为电池系统昂贵脆弱,充电速度相对较慢,或储存的能量有限,而且电池对环境、路况、气象条件、驾驶方式、过充电、过放电非常敏感,其使用者对车辆的真实行驶里程往往无法准确预测,不能信心十足的进行远距离行驶,大大限制了此类车辆的实用性和普及程度。

插电式复合动力电动车辆车辆可以靠外部电力充电,远程行驶时又可启用燃料或其他能源驱动车辆,同时具有燃料能源补能(加油)迅速的便利性和插电充电车辆的经济性和环保性,配备了能量回收能力更大大增加了经济性,此类车辆也成为一种发展趋势得到广泛关注。但这类车辆具有的各种能源及回收功能协调配合复杂,车载控制系统如果无法很好规划车载能量使用策略,也无法有效发挥这类车辆的经济性和环保性。比如车辆行驶中,当电池电量耗尽再启动燃料驱动时,如果遇到堵车,燃料动力将在恶劣的工况下频繁启动,大大增加油耗;比如将要到达目的地可以插电充电前,发动机已经将电池充满,插电充电的经济性和环保性也无法体现;比如在车辆上山前,燃料系统一边驱动车辆上山一边充电,会大大增加油耗,同时又降低了下山时电池回收电能的容量。复合动力管理复杂,如果以人工来管理协调动力及储能系统的操作,会大大增加驾驶人员负荷,且无法及时根据各种信息实时修正控制策略,同时大大增加了驾驶的潜在危险性。

对于传统燃料动力车辆,拥堵会大大增加燃料消耗,但驾驶员往往无法在行程中及时了解路况、气象及各种信息,不能及时调整线路规划,可能浪费大量时间和能源。

在此背景下,急需一种能够根据定位信息、电子地图、路面信息、交通状况、历史交通状况数据、环境及气象条件、车辆行驶信息、电池管理信息、车辆能源补充地点等信息,分析、预测车辆行驶状况、准确预测能源需求及电池续驶里程,优化驱动策略,准确预测电池能源车辆的续驶里程的有智能预测能力的控制系统。这样的新型控制系统可以极大提高电池动力车辆的实用性和安全性;通过优化能源配合使用效率,大大提高复合动力电动车辆的环保性、经济性,充分发挥每种动力各自优势;同时智能预测功能在传统动力车辆上也有巨大价值,是有巨大市场潜力和社会价值的控制系统。

发明内容:

本发明目的在于解决电池储能电动车辆及复合动力电动车辆行驶里程准确预测、电力及各种能源优化使用,充分发挥电池动力优势和复合能源优势,最大限度提高电动车辆的使用安全性、实用性、经济性和环保性能;同时可以应用于传统燃料动力车辆控制,提高车辆路径优化规划能力,降低污染和油耗。系统包括信息收集系统、智能预测中央处理系统、驱动控制系统等三部分或至少一部分。系统收集车辆位置、行驶方向、实时路况信息、电子地图、历史路况数据、交通状况预测、路面状况、充电站距离、目的地或常用地点、常用路线、路上气象环境条件等信息,结合驾驶模式和驾驶习惯,以系统内嵌(包含)程序逻辑和相关系统,对收集的信息进行分析、预测、优化、规划,预测车辆具体路段驱动能量需求及航程,合理安排电池能量使用、电量回收、插电充电、其他动力驱动或发电等动作。系统提供驾驶模式选择功能,可根据路况优化行驶路线、预测驱动能量需求、优化驱动方案,较为准确预测行驶中电池驱动里程,安全可靠地发挥电池动力的经济和环保优势;可根据路况预测,在不同坡度路面上优先使用电池能量,合理空余下坡时电池回收容量;对复合动力车辆,在预测行程消耗超过电池储能前,提前在顺畅路段启用其他动力驱动或充电,最大限度降低能源消耗,控制车辆在选择的驾驶模式下以经济安全方式运行。

附图说明:

图1是现有技术动力控制系统

图2是电池能源电动车智能预测控制系统

图3是复合动力电动车智能预测控制系统

图4具体的智能预测车载控制系统,适用于电池能源和复合动力

图5是电池能源电动车智能预测控制系统内嵌程序(逻辑)示意图

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