[发明专利]一种新能源电车的长途行驶路线优选规划方法及系统

权利要求书

1.一种新能源电车的长途行驶路线优选规划系统，其特征在于，包括以下部分：胎压数据采集模块、线性拟合函数模型训练模块、参数迭代进化模块、路径规划限制条件设定模块、路径评价选择模块、实验数据获取模块；

所述实验数据获取模块用于获取多组关于胎压和车辆行驶能量损耗系数的数据对，并通过数据传输的方式将多组关于胎压和车辆行驶能量损耗系数的数据对传输给所述线性拟合函数模型训练模块；

所述胎压数据采集模块用于获取车辆胎压数据，并通过数据传输的方式将车辆胎压数分别传输给所述线性拟合函数模型训练模块和所述实验数据获取模块；

所述线性拟合函数模型训练模块用于构建线性拟合函数模型，并进行模型训练，得到对应所述胎压数据预测的车辆能量的额外损耗系数及模型训练的误差损失，并通过数据传输的方式将车辆能量的额外损耗系数传输给所述路径规划限制条件设定模块和所述路径评价选择模块，通过数据传输的方式将模型训练的误差损失传输给所述参数迭代进化模块；

所述参数迭代进化模块用于建立动态指标性迭代进化算法模型，得到调节参数迭代的最优数组，并通过数据传输的方式将调节参数迭代的最优数组传输给所述线性拟合函数模型训练模块；

所述路径规划限制条件设定模块用于基于新能源电车的行驶特征设立限制条件，并通过数据传输的方式将闲置条件传输给所述路径评价选择模块；

所述路径评价选择模块用于评价规划路径，找到最佳行驶路径规划。

2.一种新能源电车的长途行驶路线优选规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

A构建车辆能量的额外损耗与车辆胎压变化的线性拟合函数模型；

B构建动态指标性迭代进化算法模型求取迭代的调节参数对，用于线性拟合函数的训练；

C基于额外能量损耗系数和目标评价函数对新能源电车在长途行驶时的路径进行规划选择。

3.根据权利要求2所述的一种新能源电车的长途行驶路线优选规划方法，其特征在于，所述步骤A包括：

通过胎压数据采集模块实时的获取车辆瞬时胎压数据，将实时获取到的胎压记为TP_t，其中t表示时间，在线性拟合函数模型训练模块中，求取在当前影响因素下，车辆能量的额外损耗系数γ，构建线性拟合函数模型：

其中TP₀表示该汽车标准胎压，α、β为调节参数。

4.根据权利要求2所述的一种新能源电车的长途行驶路线优选规划方法，其特征在于，所述步骤B包括：

在参数迭代进化模块中建立动态指标性迭代进化算法模型：

α_s×β_s＝α_s-1×β_s-1+θ_s

其中s表示迭代次数，θ_s表示进化指数，loss_s-1表示上一次迭代得到的调节参数在用于函数模型的训练时所产生的误差损失；

在满足动态指标性迭代进化算法模型的条件下获得M组进化调节参数对α、β，任意一组参数对用m进行标记，m∈M，则将其M组进化调节参数对记为G^m＝(α_s^m，β_s^m)∈{G¹＝(α_s¹，β_s¹)，G²＝(α_s²，β_s²)，...，G^m＝(α_s^m，β_s^m)，…，G^M＝(α_s^M，β_s^M)}

求取M组进化调节参数对中的最优数组：

其中分别表示M组数据组中α_s、β_s的均值，/分别表示M组数据组中α_s、β_s的方差；

通过比较P(m)的大小，选择最优数组用于上述函数模型的训练中。

5.根据权利要求2所述的一种新能源电车的长途行驶路线优选规划方法，其特征在于，所述步骤C包括：

在路径规划限制条件设定模块中基于新能源电车的行驶特征设立限制条件：

①不考虑车辆的行驶速度对耗电量的影响，且额外能量损耗系数在行驶过程中相同，并且整个行驶的平均行驶速度相同；

②电量耗尽前必须达到充电桩或最终目的地；

③在正式高速行驶中的充电桩分布不存在车辆满电量情况下无法从前一个充电桩行驶到下一个相邻充电桩的状况；

通过设置限制条件映射出充电桩的基本分布状况及新能源电车的长途行驶基础条件，根据实际的变化进行调整，使路径选择呈现出动态调整状态，路径评价选择模块将行驶路径规划所对应的行驶安排通过目标评价函数找到最佳行驶路径规划，取同时满足所有目标评价函数的规划路径作为最佳行驶路径规划方案。