[发明专利]电动汽车剩余行驶里程在线预测方法及装置

权利要求书

1.一种电动汽车剩余行驶里程在线预测方法，其特征在于，包括：

获取正在行驶的电动汽车的在途数据和行驶环境数据；

利用所述在途数据和所述行驶环境数据结合更新后的电量消耗速度数据模型计算所述电动汽车当前情况下的单位里程电量消耗；

根据所述单位里程电量消耗预测所述电动汽车的剩余行驶里程；

所述电量消耗速度数据模型通过以下步骤进行更新包括：

获取电动汽车在途数据形成历史运行数据集合，以及所述电动汽车的行驶环境数据形成历史行驶环境数据集合；

将所述历史运行数据集合和所述历史行驶环境数据集合进行融合处理，得到电动汽车在途时间序列数据；

在预设行驶环境下利用相关性分析方法获取所述电动汽车的单位里程电量消耗与所述历史运行数据集合和所述历史行驶环境数据集合中各参数的相关度；

剔除相关度小于相关度预设值的参数后，将所述单位里程电量消耗与剩余参数进行拟合以获取所述电动汽车的电量消耗速度数据模型。

2.根据权利要求1所述的电动汽车剩余行驶里程在线预测方法，其特征在于，所述获取电动汽车在途数据形成历史运行数据集合，以及所述电动汽车的行驶环境数据形成历史行驶环境数据集合的步骤包括：

通过CAN总线读取电动汽车的在途数据，包括电池状态信息、电动机状态信息和车辆速度信息；其中，所述电池状态信息包括电池组的电压、电流、剩余电量，所述电动机状态信息包括电动机转速，车辆速度信息包括当前行驶速度和行驶里程；

读取所述电动汽车的行驶环境数据，包括天气信息和路况信息；其中，所述天气信息包括当前地理位置的天气类型、环境温度，所述路况信息包括路面类型、倾斜程度；

将所述在途数据和所述行驶环境数据分别保存至历史运行数据集合所在的文件中和历史行驶环境数据集合所在的文件中。

3.根据权利要求1所述的电动汽车剩余行驶里程在线预测方法，其特征在于，所述将所述历史运行数据集合和所述历史行驶环境数据集合进行融合处理，得到电动汽车在途时间序列数据的步骤包括：

对所述在途数据进行归一化处理；

对所述行驶环境数据进行参数化处理；

根据记录时间将所述在途数据与所述行驶环境数据融合成数据集合保存到在途时间序列数据所在的文件中。

4.根据权利要求3所述的电动汽车剩余行驶里程在线预测方法，其特征在于，所述归一化处理方法包括：

Min-Max标准化方法、z-score标准化方法、小数定标标准化方法、线性函数转换方法、对数函数转换方法、反余切函数转换方法和比例方法中的一种或者多种。

5.根据权利要求1所述的电动汽车剩余行驶里程在线预测方法，其特征在于，所述在预设行驶环境下利用相关性分析方法获取所述电动汽车的单位里程电量消耗与所述历史运行数据集合和所述历史行驶环境数据集合中各参数的相关度的步骤包括：

根据预设行驶环境选择确定分析时间窗；

根据每个分析时间窗内的在途数据和预设单位里程电量消耗公式计算电动汽车单位里程消耗电量；

采用因子分析法计算所述历史运行数据集合和所述历史行驶环境数据集合中各参数与所述电动汽车单位里程消耗电量的相关度。

6.根据权利要求5所述的电动汽车剩余行驶里程在线预测方法，其特征在于，所述预设单位里程电量消耗公式为：

CL=Bt1-BtnLtn-Lt1;]]>

公式中，C_L为电动汽车的单位里程消耗电量，分别表示时间窗开始和结束时刻电动汽车的剩余电量；分别表示时间窗开始和结束时刻电动汽车行驶里程。