CN108663061B - 一种电动汽车里程预估***及其预估方法 - Google Patents

一种电动汽车里程预估***及其预估方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种电动汽车里程预估***及其预估方法，预估***包括电动汽车SOC估计模块、GPS汽车定位和导航模块和里程预估模块。电动汽车SOC估计模块是由上位机和传感器组成；GPS汽车定位和导航模块利用卫星GPS***来定位汽车位置，并通过地图搜索出充电桩位置，利用导航***规划出汽车行驶路线；里程预估模块是通过预估算法计算电动汽车能否以当前的SOC到达最近的电动汽车充电桩，里程预估方法包括距离预估步骤和电池SOC预估步骤。本发明通过距离预估步骤和电池SOC预估步骤，实现对电动汽车剩余电量能否到达距离最近的充电桩的预测，防止因为电量不足而使电动汽车在中途抛锚。

Description

一种电动汽车里程预估***及其预估方法
技术领域
本发明属于电动汽车领域，具体涉及一种电动汽车里程预估***及其预估方法。
背景技术
随着电动汽车普及，充电桩等基础设施的日渐完善，电动汽车也能像传统燃油汽车一样，在各种复杂道路上运行。当电动汽车行驶在未知行程或者高速时，由于行驶在未知旅途上或高速上时，充电桩位置未知，且有些电动汽车需使用特定的充电桩，电动汽车在道路上突然停车是极其不安全的。因此，根据当前剩余电量能否到达最近充电桩是极其重要的。仅仅依靠电池SOC估计很难满足以后电动汽车的发展。剩余电量只是能估计电动汽车能行驶多长的距离，对于能不能到达最近的充电桩我们不得而知，电动汽车剩余能量是否能到达最近充电桩的问题尚属空白。由于目前电动汽车处于发展阶段，只配有电池SOC估计模块，以及导航模块，但是没有使它们充分利用起来，对于电动汽车里程预估并不准确。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种电动汽车里程预估***及其预估方法，通过距离预估步骤和电池SOC预估步骤，实现对电动汽车剩余电量能否到达距离最近的充电桩的预测，防止因为电量不足而使电动汽车在中途抛锚。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种电动汽车里程预估***，其特征在于：所述预估***包括电动汽车SOC估计模块、GPS汽车定位和导航模块和里程预估模块，所述电动汽车SOC估计模块是由上位机和传感器组成；所述GPS汽车定位和导航模块利用卫星GPS***来定位汽车位置，并通过地图搜索出充电桩位置，利用导航***规划出汽车行驶路线；所述里程预估模块是通过预估算法计算电动汽车能否以当前的SOC到达最近的电动汽车充电桩。
本发明还提供一种电动汽车里程预估***的预估方法，通过所述里程预估方法预测电动汽车的剩余电量能否到达距离最近的充电桩，里程预估方法包括距离预估步骤和电池SOC预估步骤，其特征在于：里程预估步骤为：
步骤一、通过距离预估方法测算实时距离，通过GPS卫星定位***对电动汽车进行实时定位，通过导航***规划出电动汽车到充电桩的路线或者经由设定路线到达充电桩，得出电动汽车到充电桩的实时距离S0，并经由数据传送器将实时距离S0传送至里程预估模块；
步骤二、电池SOC预估步骤为：
a1.通过电流传感器获取电动汽车的电池输出电流I；
a2.获取电池容量Q以及充放电效率η，并根据电池容量和充放电效率计算电池SOC的大小：
Figure BDA0001605339680000021
a3.计算所得电池SOC传送至里程预估模块；
步骤三、利用里程预估模块来进行电动汽车的里程预估：
b1.通过车轮转速传感器获取车轮转速V；
b2.计算以当前的电流I持续放电至最低荷电状态SOCL时所能放电的时间
Figure BDA0001605339680000022
b3.由车轮转速V和放电时间T计算汽车预计行驶距离：
Figure BDA0001605339680000023
b4.判断汽车能否安全到达充电桩，当S>S0时，电动汽车能够到达充电桩；当S<S0时，判断为电动汽车不能达到充电桩，报警***发出警报。
进一步的，SOC估计模块连接于电池电源，用于电池SOC预估方法的测算，所述上位机为运算器，SOC估计模块上的运算器还连接信息输入接口和信息输出接口。
进一步的，电流传感器的输出端通过所述信息输入接口连接于所述运算器，SOC估计模块还通过信息输出接口将SOC值输送至里程预估模块。
进一步的，电动汽车上设置里程预估模块，用于里程估计方法的测算，里程预估模块包括车轮转速传感器、里程主控制芯片和报警***。
进一步的，所述车轮转速传感器的输出端连接于所述主控制芯片，主控制芯片还连接数据传送器和信息输出接口，所述主控制芯片进行步骤三中里程的计算和里程与实时里程的比较，并将比较结果反馈给报警***。
进一步的，所述主控制芯片上还设置最低荷电状态SOCL数据输入口，输入不同的最低荷电数值。
进一步的，步骤三中的电动汽车的里程预估还可以使用神经网络来对电动汽车行驶里程数进行预估。
本发明的有益效果为：
1、本发明的一种电动汽车里程预估***及其预估方法，通过距离预估步骤和电池SOC预估步骤，实现对电动汽车剩余电量能否到达距离最近的充电桩的预测，防止因为电量不足而使电动汽车在中途抛锚；
2、本发明一种电动汽车里程预估***及其预估方法的电池SOC预估步骤采用安培时间积分法，便于预估不同路况下的电池SOC值，使电池SOC的预估能够随实时电流输出的变化而变化，排除路况等外界因素的影响；
3、本发明一种电动汽车里程预估***及其预估方法的里程预估步骤通过车轮的实时转速和预估的电池SOC值，计算汽车预计行驶距离；
4、本发明的汽车预计行驶距离过程中引入放电截止SOCL，剩余电量的计算更为准确，同时也能保护电动汽车的电池电源，延长其使用寿命。
附图说明
图1为本发明的***运行示意图；
图2为本发明的***运行原理图。
其中，图中各标号为：1、电量估计模块；2、电池SOC值计算模块；3、电流传感器；4、时钟；5、电池效率以及容量；6、SOC初始值SOC0；7、电动汽车与充电桩距离模块；8、GPS汽车定位与导航***；9、充电桩位置；10、电动汽车到充电桩路线；11、电动汽车当前位置；12、电动汽车到充电桩距离；13、电动汽车里程估计模块；14、电池SOC值；15、电池SOC值输入；16、电池输出电流；17、电池预计放电时间；18、电动汽车预计行驶距离；19、车轮转速传感器；20、汽车能否到达充电桩；21、卫星GPS***；22、电动汽车充电桩；23、电动汽车。
具体实施方式
为了本领域的技术人员能够更好地理解本发明所提供的技术方案，下面结合具体实施例进项阐述。
本案将可由以下的实施例说明而得到充分了解，使得熟悉本技艺之人士可以据以完成，然本案之实施例并非可由下列而被限制其实施形态。
一种电动汽车里程预估***，预估***包括电动汽车SOC估计模块、GPS汽车定位和导航模块和里程预估模块，电动汽车SOC估计模块是由上位机和电流传感器3组成；GPS汽车定位和导航模块利用卫星GPS***21来定位电动汽车23位置，并通过地图搜索出电动汽车充电桩22位置，利用导航***规划出汽车行驶路线；里程预估模块是通过预估算法计算电动汽车能否以当前的SOC到达最近的电动汽车充电桩。
一种电动汽车里程预估***的预估方法，通过里程预估方法预测电动汽车的剩余电量能否到达距离最近的充电桩，里程预估方法包括距离预估步骤和电池SOC预估步骤，具体步骤为：
步骤一、通过距离预估方法测算实时距离，通过GPS卫星定位***对电动汽车进行实时定位，通过导航***规划出电动汽车到充电桩的路线或者经由设定路线到达充电桩，得出电动汽车到充电桩的实时距离S0，并经由数据传送器将实时距离S0传送至里程预估模块；
步骤二、电池SOC预估步骤为：
a1.通过电流传感器获取电动汽车的电池输出电流I；
a2.获取电池容量Q以及充放电效率η，并根据电池容量和充放电效率计算电池SOC的大小：
Figure BDA0001605339680000041
a3.计算所得电池SOC传送至里程预估模块；
步骤三、利用里程预估模块来进行电动汽车的里程预估：
b1.通过车轮转速传感器获取车轮转速V；
b2.计算以当前的电流I持续放电至最低荷电状态SOCL时所能放电的时间
Figure BDA0001605339680000051
b3.由车轮转速V和放电时间T计算汽车预计行驶距离：
Figure BDA0001605339680000052
b4.判断汽车能否安全到达充电桩，当S>S0时，电动汽车能够到达充电桩；当S<S0时，判断为电动汽车不能达到充电桩，报警***发出警报。
SOC估计模块连接于电池电源，用于电池SOC预估方法的测算，上位机为运算器，运算器通过输入的电流值运用安培时间法计算得到SOC预估值，SOC估计模块上的运算器还连接信息输入接口和信息输出接口；电流传感器的输出端通过所述信息输入接口连接于所述运算器，SOC估计模块还通过信息输出接口将SOC值输送至里程预估模块。
电动汽车上设置里程预估模块，用于里程估计方法的测算，里程预估模块包括车轮转速传感器、里程主控制芯片和报警***，报警***用于汽车预计行驶距离小于实时距离时的提醒作用，防止电动汽车在行驶途中的抛锚。
车轮转速传感器的输出端连接于所述主控制芯片，主控制芯片还连接数据传送器和信息输出接口，所述主控制芯片进行步骤三中里程的计算和里程与实时里程的比较，并将比较结果反馈给报警***。
主控制芯片上还设置最低荷电状态SOCL的数据输入口，输入不同的放电截止数值，使剩余电量的计算更为准确，同时也能保护电动汽车的电池电源，延长其使用寿命。
步骤三中的电动汽车的里程预估还可以使用神经网络算法来对电动汽车行驶里程数进行预估，首先构建电动汽车里程预估模型，在该模型的基础上采集电动汽车到达电动汽车充电桩22位置过程中瞬时的电流和电池剩余电量，采样采用多个电动汽车分别采样，配合卫星GPS***计算固定位置的瞬时电流和瞬时电池剩余电量，分别记为
Figure BDA0001605339680000053
和
Figure BDA0001605339680000054
Figure BDA0001605339680000055
和
Figure BDA0001605339680000056
对应的平均汽车行驶里程数为
Figure BDA0001605339680000057
设电动汽车移动至某一点时瞬时电池剩余电量值为SOCt，将SOCt输入神经网络模型中得到预估的平均汽车行驶里程数St，再比较电流，若瞬时电流
Figure BDA0001605339680000061
则电动汽车正常行驶，若瞬时电流
Figure BDA0001605339680000062
则与该电动汽车里程预估模型相连的报警器发出警报，提醒减速或者更换路况。
图1为本发明的***运行示意图，包括卫星GPS***21、电动汽车充电桩22、电动汽车23。当本***开始工作时，卫星GPS***21将电动汽车23当前位置发送到电动汽车23导航***中，同时利用导航***搜索最近电动汽车充电桩22的位置，计算电动汽车23与充电桩的距离；电动汽车23自身控制***计算电池剩余SOC值；同本本***来计算电动汽车23以当前的SOC值能否到达最近电动汽车充电桩102。
图2为本发明的***运行原理图，电量估计模块1跟电动汽车与充电桩距离模块7同时工作。首先，电流传感器3、时钟4、SOC初始值SOC06、电池效率以及容量5等模块检测到的数值发送到电池SOC值计算模块计算电动汽车剩余电量。同时，电动汽车与充电桩距离模块7也开始工作，GPS汽车定位与导航***8通过卫星定位电动汽车当前位置11，并通过导航***搜索确定充电桩位置9，汽车当前位置11和充电桩位置9将电动汽车和充电桩位置发送给电动汽车到充电桩距离12，电动汽车到充电桩路线10将所选的路线发送给电动汽车到充电桩距离12，通过电动汽车到充电桩距离12计算电动汽车到最近充电桩的距离。电动汽车与充电桩距离模块7和电量估计模块1将电动汽车到充电桩距离12、电流传感器3、电池SOC值计算模块2发送到电动汽车里程估计模块13。电动汽车里程估计模块13接受电量估计模块1、电动汽车与充电桩距离模块7数据，同时根据电池SOC值14和电池输出电流16计算电池预计放电时间17；再由车轮转速传感器19测的车轮转速与电池预计放电时间17来计算电动汽车预计行驶距离8，最后，电动汽车到充电桩距离12与电动汽车预计行驶距离18比较判断电动汽车能否安全到达充电桩20。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种电动汽车里程预估***的预估方法，其特征在于：所述预估***包括电动汽车SOC估计模块、GPS汽车定位和导航模块、里程预估模块；所述电动汽车SOC估计模块由上位机和电流传感器组成；所述GPS汽车定位和导航模块利用卫星GPS***来定位汽车位置，并通过地图搜索出充电桩位置，利用导航***规划出汽车行驶路线；所述里程预估模块通过预估算法计算电动汽车能否以当前的SOC到达最近的电动汽车充电桩；
通过里程预估方法预测电动汽车的剩余电量能否到达距离最近的充电桩，里程预估方法包括距离预估步骤和电池SOC预估步骤，里程预估的步骤为：
步骤一、通过距离预估方法测算实时距离，通过卫星GPS***对电动汽车进行实时定位，通过导航***规划出电动汽车到充电桩的路线或者电动汽车经由设定路线到达充电桩，得出电动汽车到充电桩的实时距离S0，并经由数据传送器将实时距离S0传送至里程预估模块；
步骤二、电池SOC预估步骤为：
a1.通过电流传感器获取电动汽车的电池输出电流I；
a2.获取电池容量Q以及充放电效率η，并根据电池容量和充放电效率计算电池SOC的大小：
Figure FDA0003303733940000011
a3.计算所得电池SOC传送至里程预估模块；
步骤三、利用里程预估模块来进行电动汽车的里程预估，使用神经网络算法来对电动汽车行驶里程数进行预估：首先构建电动汽车里程预估模型，在该模型的基础上采集电动汽车到达充电桩位置过程中瞬时的电流和电池剩余电量，采用多个电动汽车分别采样，配合卫星GPS***计算固定位置的平均瞬时电流和平均瞬时电池剩余电量，分别记为
Figure FDA0003303733940000012
和
Figure FDA0003303733940000013
Figure FDA0003303733940000014
和
Figure FDA0003303733940000015
对应的平均汽车行驶里程数为
Figure FDA0003303733940000016
设电动汽车移动至某一点时瞬时电池剩余电量值为SOCt，将SOCt输入神经网络模型中得到预估的平均汽车行驶里程数St，再比较电流，若瞬时电流
Figure FDA0003303733940000017
则电动汽车正常行驶，若瞬时电流
Figure FDA0003303733940000018
则发出警报，提醒减速或者更换路况。
2.根据权利要求1所述的一种电动汽车里程预估***的预估方法，其特征在于：SOC估计模块连接于电池电源，用于电池SOC预估方法的测算，所述上位机为运算器，SOC估计模块上的运算器还连接信息输入接口和信息输出接口。
3.根据权利要求2所述的一种电动汽车里程预估***的预估方法，其特征在于：电流传感器的输出端通过所述信息输入接口连接于所述运算器，SOC估计模块还通过信息输出接口将SOC值输送至里程预估模块。
4.根据权利要求1所述的一种电动汽车里程预估***的预估方法，其特征在于：里程预估模块用于里程预估方法的测算，里程预估模块包括车轮转速传感器、里程主控制芯片和报警***。
5.根据权利要求4所述的一种电动汽车里程预估***的预估方法，其特征在于：所述车轮转速传感器的输出端连接于所述主控制芯片，主控制芯片还连接数据传送器和信息输出接口，所述主控制芯片进行步骤三中里程的预估和预估里程与实时距离的比较，并将比较结果反馈给报警***。
6.根据权利要求5所述的一种电动汽车里程预估***的预估方法，其特征在于：所述主控制芯片上还设置最低荷电状态SOCL的数据输入口，输入不同的最低荷电数值。
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