一种基于电池老化水平的电动汽车的续驶里程估计方法

本发明涉及电动汽车，尤其涉及一种基于电池老化水平的电动汽车的续驶里程估计方法。

背景技术：

1、能源和环境问题是现阶段城市交通发展面临的挑战，为此世界各国均将全面推动车辆电动化视为未来城市交通系统的重要发展方向。电动汽车的推广应用有力促进了城市交通系统向绿色低碳可持续发展的方向转型，同时也在很大程度上改变了人们的出行模式。不同于传统燃油汽车，电动汽车在日常运行过程中通常需要充电以完成既定出行目标，准确估计车辆续驶里程是帮助驾驶者合理规划充电及出行路线的重要前提；与此同时，车载电池的容量对车辆的续驶里程有直接影响，而电池会随着车辆运行不可避免地发生老化现象，容量和性能也会随之产生衰退，进而影响电动汽车的续驶里程。

2、因此，将电池老化特征融入电动汽车的续驶里程估计方法是保障电动汽车安全运行的必要措施，同时也能有效提升电动汽车运行效率。建立融入电池老化水平的电动汽车的续驶里程估计方法具有如下重要意义：

3、(1)在电动汽车的续驶里程估计方法中融入电池老化水平能够及时对车辆续驶里程的估计结果进行修正，使得电动汽车的续驶里程估计结果更加接近实际情况。

4、(2)融入电池老化水平的电动汽车的续驶里程精确估计可以为电池检测与诊断提供依据，有助于及时了解电池的健康状态并及时更换电池，提高电动汽车运行效率。

5、(3)电动汽车的续驶里程估计关系到车辆出行及充电方案的制定，因此准确估计实际复杂运行环境下电动汽车的续驶里程对提高电动汽车运行效率具有重要作用。

6、目前，现有技术中的电动汽车的续驶里程估计方法通常聚焦于车辆行驶状态与电池状态等因素，基于机器学习等方法建立考虑电池荷电状态、车辆行驶速度、电池温度等因素的电动汽车的续驶里程估计模型，针对电池老化特性与续驶里程间的内在关系考虑尚不全面，同时估计结果的鲁棒性有待提升。

7、上述现有技术中的电动汽车的续驶里程估计方法主要存在两点不足之处：首先，电动汽车的续驶里程受到车辆行驶工况和环境工况等多种内外部因素的影响，现有方法针对实际复杂运营环境下电池老化特性缺少分析，忽略了电池老化水平对续驶里程的影响，故所提方法在实际应用中存在局限性；其次，现有的电动汽车的续驶里程估计方法通常基于较为理想的数据，鲁棒性较差，考虑的场景与电动汽车实际复杂运行存在偏差。

技术实现思路

1、本发明的实施例提供了一种基于电池老化水平的电动汽车的续驶里程估计方法，以实现有效地估计出电动汽车的续驶里程。

2、为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

3、一种基于电池老化水平的电动汽车的续驶里程估计方法，包括：

4、采集电动汽车的运行数据，该运行数据包括平均行驶速度和电量使用区间，通过容量增量分析法获取所述电量使用区间对应的电池老化水平，基于温度条件对所述电量使用区间进行分组；

5、根据所述电动汽车的运行数据构建电动汽车的速度与单位能耗行驶里程的非线性估计模型；

6、根据所述速度与单位能耗行驶里程的非线性估计模型构建电池使用区间内的续驶里程计算模型，计算出不同电池老化水平和温度条件的电动汽车的续驶里程。

7、优选地，所述的采集电动汽车的运行数据，该运行数据包括平均行驶速度和电量使用区间，通过容量增量分析法获取所述电量使用区间对应的电池老化水平，包括：

8、采集电动汽车的运行数据，该运行数据包括平均行驶速度和电量使用区间，在电流相对稳定的运行过程中，通过在恒流恒压充电模式下推导相对于充电容量对电压的微分，获得容量增量曲线，体现出容量增量icn与随端电压变化量δv的趋势，计算公式如下：

9、

10、其中，qn和qn-1分别表示电压步长n和n-1的电池容量变化，δqn表示电池在电压步长n时的充入容量，电池容量q由不同时段下的电流i(t)通过积分获得，计算公式如下：

11、

12、获得电池的容量增量曲线后，观察并记录容量增量曲线上的容量增量峰值，根据容量增量峰值确定电池的老化水平，获取所述电量使用区间对应的电池老化水平。

13、优选地，所述的根据所述电动汽车的运行数据构建电动汽车的速度与单位能耗行驶里程的非线性估计模型，包括：

14、根据所述电动汽车的运行数据，采用鲁棒非线性回归方法构建车辆平均行驶速度v与单位能耗行驶里程δm间的非线性估计模型，该非线性估计模型的表达式如下所示：

15、

16、其中，k1,k2,k3,k4,k5,k6,k7为模型参数。

17、优选地，所述的根据所述速度与单位能耗行驶里程的非线性估计模型构建电池使用区间内的续驶里程计算模型，计算出不同电池老化水平和温度条件的电动汽车的续驶里程，包括：

18、针对不同累积里程区间和温度条件，基于鲁棒非线性回归方法建立考虑电池老化水平、车辆行驶速度和环境温度的电动汽车的续驶里程估计模型，表达式如公式(4)所示：

19、m＝δm×(zo-zl)(4)式中δm由公式(1)所示的平均行驶速度与单位能耗行驶里程间的非线性估计模型获得，zo和zl分别表示电动汽车的电量使用区间的上界和下界，

20、根据所述电动汽车的续驶里程估计模型计算出不同电池老化水平和温度条件的电动汽车的续驶里程，所述电动汽车的续驶里程估计模型的构建过程包括：

21、步骤s1:设定迭代游标为i＝0，采用1stopt估计不同电池老化水平和温度条件组合场景下的参数值，将所述参数值作为非线性回归系数的初始估计根据给定的初始参数值确定电动汽车的初始续驶里程估计模型；

22、步骤s2:分别根据初始续驶里程估计模型的预测值与数据的实际值计算出残差

23、步骤s3:基于下式计算续驶里程估计模型的初始权重

24、

25、其中，ei表示预测值与实际值的残差；c和σi分别是参数及置信区间；

26、步骤s4:第一次迭代，i＝1，用加权非线性最小二乘法最小化并且得到以及残差以矩阵的形式表示，如果w为代表残差个体的权重对角矩阵，其解为其中v和m分别表示速度和续驶里程；

27、步骤s5:继续使用初始的加权非线性最小二乘法回归得到的残差计算新的权重

28、步骤s6:新权重将用在下一次加权非线性最小二乘法迭代中，i＝2，估计出

29、步骤s7:重复步骤s4-s6，直到稳定在一次迭代结果上，即当估计结果的变化量不超过上一次迭代的0.01％时，即认为已收敛，获得单位能耗行驶里程δm，将δm代入公式(4)得到续驶里程估计模型。

30、由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明的目的在于克服现有电动汽车的续驶里程估计方法存在的不足之处，考虑电池老化水平对车辆续驶里程的影响，结合外部温度等复杂行驶环境条件，融合容量增量分析法、无监督机器学习、鲁棒非线性回归方法，提出一种融入电池老化水平的电动汽车的续驶里程估计方法。该方法在实现电动汽车的续驶里程精确估计的同时，有效融入了实际运行环境特点。因此，该方法适用于实际复杂城市交通环境下电动汽车的续驶里程检测和预测系统。

31、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。