CN109941111A - 剩余续驶里程的预估方法和电动汽车 - Google Patents
剩余续驶里程的预估方法和电动汽车 Download PDFInfo
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Abstract
本申请实施例提供了一种剩余续驶里程的预估方法和电动汽车,所述方法包括:获取电动汽车的电池的健康参数;获取所述电池当前时刻的荷电状态;采用所述荷电状态确定所述电池的剩余能量;确定所述电池的预测放电电流;确定所述电池的预测电池温度;采用所述预测放电电流和所述预测电池温度确定影响系数;采用所述健康参数、剩余能量和所述影响系数确定实际剩余能量;采用所述实际剩余能量确定剩余续驶里程。本申请实施例综合考虑电池的荷电状态、放电电流变化、温升变化和健康状态等对剩余续驶里程的影响,从而准确计算出剩余续驶里程。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,特别是涉及一种剩余续驶里程的预估方法和电动汽车、电子设备、存储介质。
背景技术
纯电动汽车以环保和节能等特点得到人们越来越多的关注,近几年随着技术的不断进步和国家的支持电动汽车的使用已深入到普通消费者中。电池剩余能量,或者说对于电动汽车来说,也称为剩余续驶里程(SOE,state of energy),是指电动汽车的电池在当前状态下能够支撑车辆行驶的公里数。
由于人们的驾驶习惯和电池的充放电特性,在驾驶电动汽车时人们会更加关注剩余续驶里程。如果能够根据电池的使用状态及环境因素准确预估电动汽车的剩余续驶里程,可以很好的解决里程焦虑等问题,对于电动汽车的使用具有非常重要的意义。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种剩余续驶里程的预估方法和电动汽车、电子设备、存储介质。
为了解决上述问题,本申请公开了一种剩余续驶里程的预估方法,包括:
获取电动汽车的电池的健康参数;
获取所述电池当前时刻的荷电状态;
采用所述荷电状态确定所述电池的剩余能量;
确定所述电池的预测放电电流;
确定所述电池的预测电池温度;
采用所述预测放电电流和所述预测电池温度确定影响系数;
采用所述健康参数、剩余能量和所述影响系数确定实际剩余能量;
采用所述实际剩余能量确定剩余续驶里程。
优选地,所述采用所述荷电状态确定所述电池的剩余能量的步骤,包括:
获取能量映射表;
采用所述荷电状态从所述能量映射表中查找到对应的剩余能量。
优选地,所述确定所述电池的预测放电电流的步骤,包括:
在所述电池的初始运行时,获取常用放电倍率对应的放电电流;
将所述放电电流作为预测放电电流;
在所述电池的运行过程中,获取当前时刻前一分钟内的平均电流;
采用所述平均电流、前一预测放电电流和预设权重系数计算预测放电电流。
优选地,所述确定所述电池的预测电池温度的步骤,包括:
获取所述电池当前时刻的最低电池温度;
确定所述电池的预测温升变化;
采用所述最低电池温度和所述预测温升变化,计算预测电池温度。
优选地,所述确定所述电池的预测温升变化的步骤,包括:
确定所述电池的运行时间;
若所述电池的运行时间达到预设时间,则获取所述电池当前时刻前,预设时间内的每一分钟的温升变化;
采用所述温升变化计算出平均温升变化,作为预测温升变化。
优选地,还包括:
若所述电池的运行时间没有达到预设时间,则获取初始预设温升变化;
获取所述电池当前时刻前,所述运行时间的每一分钟的温升变化;
采用所述温升变化计算出平均温升变化;
采用所述平均温升变化和所述初始预设温升变化计算预测温升变化。
优选地,在所述确定所述电池的运行时间的步骤之前,还包括:
在所述电动汽车的初始运行时刻,获取当前环境温度和最低电池温度;
采用所述当前环境温度和所述最低电池温度选定对应的初始预设温升变化;
将所述初始预设温升变化作为预测温升变化。
优选地,所述采用所述预测放电电流和所述预测电池温度确定影响系数的步骤,包括:
获取系数映射表;
采用所述预测放电电流和所述预测电池温度,从所述系数映射表中查找到对应影响系数。
本申请实施例还公开了一种电动汽车,包括:
健康参数获取模块,用于获取电动汽车的电池的健康参数;
荷电状态获取模块,用于获取所述电池当前时刻的荷电状态;
剩余能量确定模块,用于采用所述荷电状态确定所述电池的剩余能量;
预测放电电流确定模块,用于确定所述电池的预测放电电流;
预测电池温度确定模块,用于确定所述电池的预测电池温度;
影响系数确定模块,用于采用所述预测放电电流和所述预测电池温度确定影响系数;
实际剩余能量确定模块,用于采用所述健康参数、剩余能量和所述影响系数确定实际剩余能量;
剩余续驶里程确定模块,用于采用所述实际剩余能量确定剩余续驶里程。
优选地,所述荷电状态获取模块,包括:
能量映射表获取子模块,用于获取能量映射表;
剩余能量查找子模块,用于采用所述荷电状态从所述能量映射表中查找到对应的剩余能量。
优选地,所述预测放电电流确定模块,包括:
放电电流获取子模块,用于在所述电池的初始运行时,获取常用放电倍率对应的放电电流;
预测放电电流获得子模块,用于将所述放电电流作为预测放电电流;
平均电流获取子模块,用于在所述电池的运行过程中,获取当前时刻前一分钟内的平均电流;
预测放电电流计算子模块,用于采用所述平均电流、前一预测放电电流和预设权重系数计算预测放电电流。
优选地,所述预测电池温度确定模块,包括:
最低电池温度获取子模块,用于获取所述电池当前时刻的最低电池温度;
预测温升变化确定子模块,用于确定所述电池的预测温升变化;
预测电池温度计算子模块,用于采用所述最低电池温度和所述预测温升变化,计算预测电池温度。
优选地,所述预测温升变化确定子模块,包括:
运行时间确定单元,用于确定所述电池的运行时间;
第一温升变化获取单元,用于若所述电池的运行时间达到预设时间,则获取所述电池当前时刻前,预设时间内的每一分钟的温升变化;
第一预测温升变化确定单元,用于采用所述温升变化计算出平均温升变化,作为预测温升变化。
优选地,所述预测温升变化确定子模块,还包括:
初始预设温升变化获取单元,用于若所述电池的运行时间没有达到预设时间,则获取初始预设温升变化;
第二温升变化获取单元,用于获取所述电池当前时刻前,所述运行时间的每一分钟的温升变化;
平均温升变化计算单元,用于采用所述温升变化计算出平均温升变化;
第二预测温升变化确定单元,用于采用所述平均温升变化和所述初始预设温升变化计算预测温升变化。
优选地,所述预测温升变化确定子模块,还包括:
初始预设温升变化获取单元,用于在所述电池的初始运行时刻,获取当前环境温度和最低电池温度;采用所述当前环境温度和所述最低电池温度选定对应的初始预设温升变化;
第三预测温升变化确定单元,用于将所述初始预设温升变化作为预测温升变化。
优选地,所述影响系数确定模块,包括:
系数映射表获取子模块,用于获取系数映射表;
查找子模块,用于采用所述预测放电电流和所述预测电池温度,从所述系数映射表中查找到对应影响系数。
本申请实施例还公开了一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质,当由所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备执行如上所述的一个或多个的方法。
本申请实施例还公开了一个或多个机器可读介质,其上存储有指令,当由一个或多个处理器执行时,使得所述处理器执行如上所述的一个或多个的方法。
与现有技术相比,本申请包括以下优点:
本申请实施例获取电动汽车的电池的健康参数、荷电状态、预测放电电流、预测电池温度,通过荷电状态确定电池的剩余能量,通过预测放电电流和所述预测电池温度确定影响系数,以进一步根据健康参数、剩余能量和影响系数确定电池的实际剩余能量,并最终确定剩余续驶里程。本申请实施例综合考虑电池的荷电状态、放电电流变化、温升变化和健康状态等对剩余续驶里程的影响,准确计算出剩余续驶里程,改善用户体验,减少里程焦虑。
附图说明
图1是本申请一种剩余续驶里程的预估方法的步骤流程图;
图2是本申请一种剩余续驶里程的预估流程示意图;
图3是本申请一种电动汽车的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
电池的放电特性存在非线性的特点,同时车辆所处的环境温度、电池的放电电流的大小、电池本身的温升变化以及电池的寿命等,对电池的SOC(state of charge,电池荷电状态)有重要的影响进而影响剩余续驶里程,因此,单纯根据当前的电压电流等不能解决剩余续驶里程波动、剩余续驶里程显示数据不准等问题。
具体地,不同参数对于剩余续驶里程的影响分别为:
1、不同的放电倍率、不同的温度条件下,电池可放出的容量和能量是不同的,如果不考虑这两者的影响算出的剩余续驶里程并不准确。
2、在冬季寒冷地区,电动汽车在行驶过程中电池的温度会逐渐升高,相同SOC条件下可使用的容量和能量也会增多,如果在当前驾驶循环的上电初期剩余续驶里程的计算没考虑温度的影响,那么可能会出现剩余续驶里程数值的跳变,这对于车辆与驾驶员的交互是很大的问题。
3、随电池使用循环次数的增加电池寿命不断衰减,可使用的容量和能量不断衰减,因此(State of Health,电池的健康状态)在计算剩余续驶里程时同样需要考虑。
因此,本申请提出一种剩余续驶里程的预估方法,综合考虑电池的荷电状态、电池的寿命、温升变化、驾驶工况变化等对剩余续驶里程的影响,从而准确计算出剩余续驶里程。
参照图1,示出了本申请一种剩余续驶里程的预估方法的步骤流程图,所述方法具体可以包括如下步骤:
步骤101,获取电动汽车的电池的健康参数。
在实际应用中,通过终端设备获取电动汽车的电池的健康参数,即SOH,是指在一定条件下,电池所能充入或者放出容量与标称容量的百分比。其中,终端设备与电动汽车连接,可用于采集和处理电动汽车的各项参数。
具体地,终端设备可以是指BMS(Battery Management System,电池管理***),BMS是电池与用户之间的纽带,对电池***进行测量、评估、管理、保护和警示等,可用于电动汽车,电瓶车,机器人,无人机等。
当然,也可是其他可用于采集和处理数据的设备,本申请实施例对此并不加以限制。
步骤102,获取所述电池当前时刻的荷电状态。
在本申请实施例中,通过终端设备获取电池当前时刻的荷电状态,即SOC,可反映电池的剩余容量状况,是指剩余容量占电池容量的比值,常用百分数表示。
步骤103,采用所述荷电状态确定所述电池的剩余能量;
电池的剩余能量与电池真实的荷电状态关联,在车辆行驶过程中,可基于电池的荷电状态实时计算对应于BOL(Begin of Life,电池初始状态)时电池的剩余能量。具体地,剩余能量是指电池在当前荷电状态和温度状态下,以一未来预测工况进行放电时可以放出的能量值,常用Kwh(千瓦时)表示。
在本申请的一种优选实施例中,所述步骤103可以包括如下子步骤:
获取能量映射表;
采用所述荷电状态从所述能量映射表中查找到对应的剩余能量。
本申请实施例可获取到预设的能量映射表,并根据荷电状态从能量映射表中得到BOL时NEDC(New European Driving Cycle,新欧洲行驶工况)的剩余能量,此处的剩余能量采用SOE0表示。
能量映射表:
如上所示的能量映射表,本申请实施例可以根据获取到的电池的荷电状态,从能量映射表中查找到对应的剩余能量SOE0,比如在荷电状态为60%时,剩余能量SOE0为28.5。
在本申请实施例中,根据电荷状态得到剩余能量SOE0,剩余能量SOE0将用于进一步得到能够更加准确预估剩余续驶里程的实际剩余能量SOEav。
步骤104,确定所述电池的预测放电电流。
在本申请实施例中,将计算未来一段时间T内预测放电电流Ieq,其中T可以设定为30min(分)或者其他数值,本申请实施例对此并不加以限制。
在本申请的一种优选实施例中,所述步骤104可以包括如下子步骤:
在所述电池的运行过程中,获取当前时刻前一分钟内的平均电流;
采用所述平均电流、前一预测放电电流和预设权重系数计算预测放电电流。
在车辆运行后,实时获取当前时刻k前一分钟内平均电流Iavg[k],并使用递推公式实时计算当前时刻k的等效预测放电电流Ieq[k],具体公式如下所示:
Ieq[k]=Ieq[k-1]*(1-λ)+Iavg[k]*λ
其中,λ为权重系数,k代表当前时刻,Iavg[k]代表平均电流,Ieq[k]代表预测放电电流,Ieq[k-1]代表前一预测放电电流。
在本申请的一种优选实施例中,在所述获取当前时刻前一分钟内的平均电流的步骤之前,还可以包括如下步骤:
在所述电池的初始运行时,获取常用放电倍率对应的放电电流;
将所述放电电流作为预测放电电流。
在本申请实施例中,在车辆(电池)运行的初始时刻,将预测放电电流Ieq[k]设置为某一常用放电倍率时的电流值。
步骤105,确定所述电池的预测电池温度。
在具体实现中,还将计算未来一段时间T预测电池温度teq,在本申请的一种优选实施例中,所述步骤105可以包括如下子步骤:
子步骤S11,获取所述电池当前时刻的最低电池温度;
子步骤S12,确定所述电池的预测温升变化;
子步骤S13,采用所述最低电池温度和所述预测温升变化,计算预测电池温度。
在一种示例中,可以获取电池当前时刻的最低电池温度tmin0和未来一段时间T的预测温升变化Δt来确定预测电池温度teq,具体地,预测电池温度teq的计算公式为:
teq=tmin0+Δt
需要说明的是,除了可以将最低电池温度tmin0作为计算预测温升变化Δt的依据之外,还可以选用诸如最高电池温度或者平均电池温度等,本申请实施例对此不加以限制。
在本申请的一种优选实施例中,所述获取所述电池当前时刻的最低电池温度,即子步骤S11可以包括如下步骤:
采集所述电池当前时刻在不同位置处的多个电池温度;
从所述多个电池温度中筛选出最低电池温度。
在本申请实施例中,会在电池的多处设置采集点,已采集电池不同位置处的电池温度,然后将数值最低的电池温度作为最低电池温度。
在本申请的一种优选实施例中,所述确定所述电池的预测温升变化的步骤,即子步骤S12可以包括如下步骤:
确定所述电池的运行时间;
若所述电池的运行时间达到预设时间,则获取所述电池当前时刻前,预设时间内的每一分钟的温升变化;
采用所述温升变化计算出平均温升变化,作为预设未来时间内的预测温升变化。
在本申请实施例中,在计算电池的预测温升变化时,还需要考虑到电池的运行时间,具体地,如果车辆运行后,电池在当前时刻前的运行时间达到预设时间Nmin,则获取当前时刻k的前Nmin内的每一分钟温升变化Δt[i],然后计算此预设时间Nmin平均温升,将平均温升作为未来一段时间T(Nmin)内的预测温升变化Δt,平均温升的计算公式为:
在本申请的一种优选实施例中,所述子步骤S12还可以包括如下步骤:
若所述电池的运行时间没有达到预设时间,则获取初始预设温升变化;
获取所述电池当前时刻前,所述运行时间的每一分钟的温升变化;
采用所述温升变化计算出平均温升变化;
采用所述平均温升变化和所述初始预设温升变化计算预测温升变化。
如果电动汽车运行后,电池在当前时刻k前的运行时间没有达到预设时间Nmin,则以电池运行到当前时刻k前的运行时间的温升变化采用初始预设温升变化Δt0部分替换。具体地,假设电动汽车的运行时间为Mmin,而预设时间Nmin大于Mmin,则预测温升变化Δt的计算公式为:
在本申请的一种优选实施例中,在所述确定所述电池的运行时间的步骤之前,还包括:
在所述电池的初始运行时刻,则获取初始预设温升变化;
将所述初始预设温升变化作为预测温升变化。
在本申请实施例,在电池的初始运行时刻,将直接获取初始预设温升变化Δt0,作为预设未来时间内T的预测温升变化Δt。
优选地,本申请实施例为了能够选取出合适的初始预设温升变化Δt0,还可以基于电池所处的实际情况进行选取,在本申请的一种优选实施例中,所述获取初始预设温升变化的步骤可以包括如下步骤:
获取当前环境温度和最低电池温度;
采用所述当前环境温度和所述最低电池温度选定对应的初始预设温升变化。
温升变化映射表:
在本申请实施例中,可以综合考虑电池所处的当前环境温度和该电池的最低电池温度,并综合这两个数据从温升变化映射表选取出初始预设温升变化Δt0,如上的温升变化映射表所示,在环境温度为10℃,电池温度为10℃时,初始预设温升变化Δt0=+5。
综上可知,在本申请实施例中,在电池的开始上电时刻,即电动汽车刚开始运行时,预测温升变化Δt=Δt0,如果电动汽车运行时间没有达到预设时间Nmin,仅运行了Mmin,则预测温升变化如果电动汽车运行时间达到预设时间Nmin,则预测温升变化可见,本申请实施例可以根据电动汽车的实际运行时间,采用不同的方式计算预测温升变化Δt,从而使得电池的预测电池温度teq的结果更加准确。
步骤106,采用所述预测放电电流和所述预测电池温度确定影响系数;
在本发明实施例中,在确定剩余续驶里程计算过程中引入了影响系数Kah。在具体实现中,库伦效率(coulombic efficiency),也叫放电效率,是指相对真实的荷电状态的基准容量BasCp下放电容量比率,根据所使用的电池的性能参数可得到反应电池在不同温度、倍率下放电容量效率。
根据库伦效率可知,不同的电池的性能参数可得到反应电池在不同温度、倍率下放电容量效率,因此,在本申请实施例中,将预测放电电流Ieq和预测电池温度teq这两个电池的性能参数作为确定影响系数Kah的依据。
在本申请的一种优选实施例中,所述步骤106可以包括如下子步骤:
获取系数映射表;
采用所述预测放电电流和所述预测电池温度,从所述系数映射表中查找到对应影响系数。
具体地,本申请实施例可根据前述计算得到的预测放电电流Ieq和预测电池温度teq计算影响实际剩余能量SOEav的影响系数Kah。
系数映射表:
如上的系数映射表所示,若计算得到的预测放电电流Ieq为0.33C,预测电池温度teq为-10℃,则影响系数Kah为0.886。
步骤107,采用所述健康参数、剩余能量和所述影响系数确定实际剩余能量。
根据前述计算所得的影响系数Kah、剩余能量SOE0,再进一步考虑电池的健康参数SOH,可计算实际剩余能量SOEav,实际剩余能量SOEav的计算公式为:
SOEav=SOE0*Kah*SOH
步骤108,采用所述实际剩余能量确定剩余续驶里程。
最终得到实际剩余能量后,就可以基于实际剩余能量进一步计算得到剩余续驶里程。
本申请实施例获取电动汽车的电池的健康参数、荷电状态、预测放电电流、预测电池温度,通过荷电状态确定电池的剩余能量,通过预测放电电流和所述预测电池温度确定影响系数,以进一步根据健康参数、剩余能量和影响系数确定电池的实际剩余能量,并最终确定剩余续驶里程。本申请实施例综合考虑电池的荷电状态、放电电流变化、温升变化和健康状态等对剩余续驶里程的影响,准确计算出剩余续驶里程,改善用户体验,减少里程焦虑。
为使本领域技术人员更好地理解本申请实施例,下面采用具体的示例对于本申请实施例预估电动汽车的剩余续驶里程的过程进行说明,参照图2,所示为本申请的一种剩余续驶里程的预估流程示意图,具体可以包括如下步骤:
S1、获取电动汽车的电池的真实荷电状态SOC;
S2、获取BOL时荷电状态SOC对应的剩余能量SOE0;
S3、获取电池的常用放电倍率对应的放电电流,或者,获取当前放电电流,其中,当前放电电流包括当前时刻k前一分钟的平均电流Iavg[k]、前一预测放电电流Ieq[k-1]、权重系数λ;
S4、采用常用放电倍率对应的放电电流,或者,采用当前放电电流计算预测放电电流Ieq[k];
S5、获取当前时刻k电池的环境温度和电池温度;其中电池温度通常只指最低电池温度,当然,在实际中也可以综合考虑电池最高温度或者平均温度等;
S6、根据环境温度和电池温度得到预测温升变化Δt,并进一步得到预测电池温度teq;
S7、根据预测放电电流Ieq[k]和预测电池温度teq确定影响系数Kah;
S8、获取电池的健康参数SOH;
S9、根据步骤S1-S8获取的参数,计算实际剩余能量SOEav,实际剩余能量SOEav=SOEav=SOE0*Kah*SOH;
S10、最终根据实际剩余能量SOEav准确确定出剩余续驶里程。
本申请实施例综合考虑了电池的不同参数因此能够更加准确预测电动汽车的剩余续驶里程,具体地:
1、考虑电池的放电倍率对放电效率的影响,预测放电电流综合考虑了驾驶员的驾驶习惯和当前的车辆行驶工况,使得整个放电过程的电池放电倍率更接近实际情况进而得到准确的剩余续驶里程。
2、预测电池温度考虑了电池的温升变化,温升变化考虑到了最低电池温度,可避免了在低温环境下车辆剩余续驶里程越来越大的情况。本申请实施例提前考虑温升变化对电池可用容量的影响,在初始上电时即给出驾驶员比较合理的剩余续驶里程,避免里程数值的跳变提升电动车的驾驶友好性。
3、库伦效率的计算考虑电池的性能、放电电流的影响、温升变化的影响,将可能影响电池的放电效率的因素考虑进去,得到影响车辆剩余续驶里程的综合影响系数,从而更加准确地预估剩余续驶里程。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本申请实施例所必须的。
参照图3,示出了本申请一种电动汽车的结构框图,所述电动汽车具体可以包括如下模块:
健康参数获取模块201,用于获取电动汽车的电池的健康参数;
荷电状态获取模块202,用于获取所述电池当前时刻的荷电状态;
剩余能量确定模块203,用于采用所述荷电状态确定所述电池的剩余能量;
预测放电电流确定模块204,用于确定所述电池的预测放电电流;
预测电池温度确定模块205,用于确定所述电池的预测电池温度;
影响系数确定模块206,用于采用所述预测放电电流和所述预测电池温度确定影响系数;
实际剩余能量确定模块207,用于采用所述健康参数、剩余能量和所述影响系数确定实际剩余能量;
剩余续驶里程确定模块208,用于采用所述实际剩余能量确定剩余续驶里程。
优选地,所述荷电状态获取模块202可以包括:
能量映射表获取子模块,用于获取能量映射表;
剩余能量查找子模块,用于采用所述荷电状态从所述能量映射表中查找到对应的剩余能量。
优选地,所述预测放电电流确定模块204,包括:
放电电流获取子模块,用于在所述电池的初始运行时,获取常用放电倍率对应的放电电流;
预测放电电流获得子模块,用于将所述放电电流作为预测放电电流;
平均电流获取子模块,用于在所述电池的运行过程中,获取当前时刻前一分钟内的平均电流;
预测放电电流计算子模块,用于采用所述平均电流、前一预测放电电流和预设权重系数计算预测放电电流。
优选地,所述预测电池温度确定模块205,包括:
最低电池温度获取子模块,用于获取所述电池当前时刻的最低电池温度;
预测温升变化确定子模块,用于确定所述电池的预测温升变化;
预测电池温度计算子模块,用于采用所述最低电池温度和所述预测温升变化,计算预测电池温度。
优选地,所述预测温升变化确定子模块,包括:
运行时间确定单元,用于确定所述电池的运行时间;
第一温升变化获取单元,用于若所述电池的运行时间达到预设时间,则获取所述电池当前时刻前,预设时间内的每一分钟的温升变化;
第一预测温升变化确定单元,用于采用所述温升变化计算出平均温升变化,作为预测温升变化。
优选地,所述预测温升变化确定子模块,还包括:
初始预设温升变化获取单元,用于若所述电池的运行时间没有达到预设时间,则获取初始预设温升变化;
第二温升变化获取单元,用于获取所述电池当前时刻前,所述运行时间的每一分钟的温升变化;
平均温升变化计算单元,用于采用所述温升变化计算出平均温升变化;
第二预测温升变化确定单元,用于采用所述平均温升变化和所述初始预设温升变化计算预测温升变化。
优选地,所述预测温升变化确定子模块,还包括:
初始预设温升变化获取单元,用于在所述电池的初始运行时刻,获取当前环境温度和最低电池温度;采用所述当前环境温度和所述最低电池温度选定对应的初始预设温升变化;
第三预测温升变化确定单元,用于将所述初始预设温升变化作为预测温升变化。
优选地,所述影响系数确定模块206,包括:
系数映射表获取子模块,用于获取系数映射表;
查找子模块,用于采用所述预测放电电流和所述预测电池温度,从所述系数映射表中查找到对应影响系数。
对于电动汽车实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请实施例还提供了一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质,当由所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备执行本申请实施例所述的方法。
本申请实施例还提供了一个或多个机器可读介质,其上存储有指令,当由一个或多个处理器执行时,使得所述处理器执行本申请实施例所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种剩余续驶里程的预估方法和电动汽车、电子设备、存储介质,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (18)
1.一种剩余续驶里程的预估方法,其特征在于,包括:
获取电动汽车的电池的健康参数;
获取所述电池当前时刻的荷电状态;
采用所述荷电状态确定所述电池的剩余能量;
确定所述电池的预测放电电流;
确定所述电池的预测电池温度;
采用所述预测放电电流和所述预测电池温度确定影响系数;
采用所述健康参数、剩余能量和所述影响系数确定实际剩余能量;
采用所述实际剩余能量确定剩余续驶里程。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用所述荷电状态确定所述电池的剩余能量的步骤,包括:
获取能量映射表;
采用所述荷电状态从所述能量映射表中查找到对应的剩余能量。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述电池的预测放电电流的步骤,包括:
在所述电池的初始运行时,获取常用放电倍率对应的放电电流;
将所述放电电流作为预测放电电流;
在所述电池的运行过程中,获取当前时刻前一分钟内的平均电流;
采用所述平均电流、前一预测放电电流和预设权重系数计算预测放电电流。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定所述电池的预测电池温度的步骤,包括:
获取所述电池当前时刻的最低电池温度;
确定所述电池的预测温升变化;
采用所述最低电池温度和所述预测温升变化,计算的预测电池温度。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述确定所述电池的预测温升变化的步骤,包括:
确定所述电池的运行时间;
若所述电池的运行时间达到预设时间,则获取所述电池当前时刻前,预设时间内的每一分钟的温升变化;
采用所述温升变化计算出平均温升变化,作为预测温升变化。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,还包括:
若所述电池的运行时间没有达到预设时间,则获取初始预设温升变化;
获取所述电池当前时刻前,所述运行时间的每一分钟的温升变化;
采用所述温升变化计算出平均温升变化;
采用所述平均温升变化和所述初始预设温升变化计算预测温升变化。
7.根据权利要求5或6所述的方法,其特征在于,在所述确定所述电池的运行时间的步骤之前,还包括:
在所述电池的初始运行时刻,获取当前环境温度和最低电池温度;
采用所述当前环境温度和所述最低电池温度选定对应的初始预设温升变化;
将所述初始预设温升变化作为预测温升变化。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用所述预测放电电流和所述预测电池温度确定影响系数的步骤,包括:
获取系数映射表;
采用所述预测放电电流和所述预测电池温度,从所述系数映射表中查找到对应影响系数。
9.一种电动汽车,其特征在于,包括:
健康参数获取模块,用于获取电动汽车的电池的健康参数;
荷电状态获取模块,用于获取所述电池当前时刻的荷电状态;
剩余能量确定模块,用于采用所述荷电状态确定所述电池的剩余能量;
预测放电电流确定模块,用于确定所述电池的预测放电电流;
预测电池温度确定模块,用于确定所述电池的预测电池温度;
影响系数确定模块,用于采用所述预测放电电流和所述预测电池温度确定影响系数;
实际剩余能量确定模块,用于采用所述健康参数、剩余能量和所述影响系数确定实际剩余能量;
剩余续驶里程确定模块,用于采用所述实际剩余能量确定剩余续驶里程。
10.根据权利要求9所述的电动汽车,其特征在于,所述荷电状态获取模块,包括:
能量映射表获取子模块,用于获取能量映射表;
剩余能量查找子模块,用于采用所述荷电状态从所述能量映射表中查找到对应的剩余能量。
11.根据权利要求9所述的电动汽车,其特征在于,所述预测放电电流确定模块,包括:
放电电流获取子模块,用于在所述电池的初始运行时,获取常用放电倍率对应的放电电流;
预测放电电流获得子模块,用于将所述放电电流作为预测放电电流;
平均电流获取子模块,用于在所述电池的运行过程中,获取当前时刻前一分钟内的平均电流;
预测放电电流计算子模块,用于采用所述平均电流、前一预测放电电流和预设权重系数计算预测放电电流。
12.根据权利要求11所述的电动汽车,其特征在于,所述预测电池温度确定模块,包括:
最低电池温度获取子模块,用于获取所述电池当前时刻的最低电池温度;
预测温升变化确定子模块,用于确定所述电池预测温升变化;
预测电池温度计算子模块,用于采用所述最低电池温度和所述预测温升变化,计算预测电池温度。
13.根据权利要求12所述的电动汽车,其特征在于,所述预测温升变化确定子模块,包括:
运行时间确定单元,用于确定所述电池的运行时间;
第一温升变化获取单元,用于若所述电池的运行时间达到预设时间,则获取所述电池当前时刻前,预设时间内的每一分钟的温升变化;
第一预测温升变化确定单元,用于采用所述温升变化计算出平均温升变化,作为预测温升变化。
14.根据权利要求13所述的电动汽车,其特征在于,所述预测温升变化确定子模块,还包括:
初始预设温升变化获取单元,用于若所述电池的运行时间没有达到预设时间,则获取初始预设温升变化;
第二温升变化获取单元,用于获取所述电池当前时刻前,所述运行时间的每一分钟的温升变化;
平均温升变化计算单元,用于采用所述温升变化计算出平均温升变化;
第二预测温升变化确定单元,用于采用所述平均温升变化和所述初始预设温升变化计算预测温升变化。
15.根据权利要求13或14所述的电动汽车,其特征在于,所述预测温升变化确定子模块,还包括:
初始预设温升变化获取单元,用于在所述电池的初始运行时刻,获取当前环境温度和最低电池温度;采用所述当前环境温度和所述最低电池温度选定对应的初始预设温升变化;
第三预测温升变化确定单元,用于将所述初始预设温升变化作为预测温升变化。
16.根据权利要求9所述的电动汽车,其特征在于,所述影响系数确定模块,包括:
系数映射表获取子模块,用于获取系数映射表;
查找子模块,用于采用所述预测放电电流和所述预测电池温度,从所述系数映射表中查找到对应影响系数。
17.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质,当由所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备执行如权利要求1-8所述的一个或多个的方法。
18.一个或多个机器可读介质,其上存储有指令,当由一个或多个处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1-8所述的一个或多个的方法。
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Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110488198A (zh) * | 2019-09-26 | 2019-11-22 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 电池剩余能量的估算方法、装置及车辆 |
CN110542866A (zh) * | 2019-10-12 | 2019-12-06 | 上海新微技术研发中心有限公司 | 一种预估电池剩余电量参数的方法 |
CN111002834A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-14 | 中车株洲电力机车有限公司 | 轨道车辆牵引电池剩余电量可续航里程预测方法及*** |
CN111114381A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-08 | 上海钧正网络科技有限公司 | 车辆信息预估方法、***、终端及可读存储介质 |
CN111273177A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-06-12 | 浙江零跑科技有限公司 | 一种估计电池剩余可用能量的方法 |
CN111579997A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-25 | 浙江零跑科技有限公司 | 一种电动汽车动力电池冻结能量估计方法 |
CN112034360A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-04 | 桑顿新能源科技有限公司 | 一种动力电池剩余电量的确定方法、***及相关组件 |
CN112677818A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-20 | 华人运通(江苏)技术有限公司 | 电池剩余能量的获取方法、装置、车辆、设备及存储介质 |
CN113125967A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-07-16 | 力高(山东)新能源技术有限公司 | 一种基于温升预测的锂电池soe计算方法 |
WO2021170024A1 (zh) * | 2020-02-25 | 2021-09-02 | 长城汽车股份有限公司 | 动力电池荷电状态下限控制方法、装置及车辆 |
CN114083990A (zh) * | 2020-08-25 | 2022-02-25 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种确定汽车的续驶里程的方法及装置 |
CN114407662A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-04-29 | 西北工业大学 | 一种剩余里程预测方法、装置、电动汽车及存储介质 |
CN114677778A (zh) * | 2020-12-24 | 2022-06-28 | 九号智能(常州)科技有限公司 | 车辆剩余里程的估算方法、装置、电子设备及存储介质 |
WO2024021636A1 (zh) * | 2022-07-28 | 2024-02-01 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 一种剩余续驶里程的确定方法和装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130030630A1 (en) * | 2011-07-26 | 2013-01-31 | Gogoro, Inc. | Dynamically limiting vehicle operation for best effort economy |
CN104943553A (zh) * | 2014-03-28 | 2015-09-30 | 广州汽车集团股份有限公司 | 车辆动力电池soc值上报方法、装置及电池管理*** |
US20150323610A1 (en) * | 2014-05-08 | 2015-11-12 | Samsung Sdi Co., Ltd. | Battery management apparatus |
CN105068007A (zh) * | 2015-07-01 | 2015-11-18 | 清华大学 | 锂离子电池模型参数变化的预测方法及*** |
CN105406532A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-03-16 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 电动汽车及其电池可用能量的检测方法和装置 |
CN106329021A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-01-11 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 估算动力电池的剩余可用能量的方法和装置 |
CN106627225A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-05-10 | 清华大学 | 一种用于电动汽车的串联电池组剩余放电能量预测方法 |
-
2019
- 2019-04-28 CN CN201910351569.5A patent/CN109941111B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130030630A1 (en) * | 2011-07-26 | 2013-01-31 | Gogoro, Inc. | Dynamically limiting vehicle operation for best effort economy |
CN104943553A (zh) * | 2014-03-28 | 2015-09-30 | 广州汽车集团股份有限公司 | 车辆动力电池soc值上报方法、装置及电池管理*** |
US20150323610A1 (en) * | 2014-05-08 | 2015-11-12 | Samsung Sdi Co., Ltd. | Battery management apparatus |
CN105068007A (zh) * | 2015-07-01 | 2015-11-18 | 清华大学 | 锂离子电池模型参数变化的预测方法及*** |
CN105406532A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-03-16 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 电动汽车及其电池可用能量的检测方法和装置 |
CN106329021A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-01-11 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 估算动力电池的剩余可用能量的方法和装置 |
CN106627225A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-05-10 | 清华大学 | 一种用于电动汽车的串联电池组剩余放电能量预测方法 |
Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110488198A (zh) * | 2019-09-26 | 2019-11-22 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 电池剩余能量的估算方法、装置及车辆 |
WO2021056864A1 (zh) * | 2019-09-26 | 2021-04-01 | 广东小鹏汽车科技有限公司 | 电池剩余能量的估算方法、装置及车辆 |
CN110542866A (zh) * | 2019-10-12 | 2019-12-06 | 上海新微技术研发中心有限公司 | 一种预估电池剩余电量参数的方法 |
CN111273177A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-06-12 | 浙江零跑科技有限公司 | 一种估计电池剩余可用能量的方法 |
CN111002834A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-14 | 中车株洲电力机车有限公司 | 轨道车辆牵引电池剩余电量可续航里程预测方法及*** |
CN111114381A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-08 | 上海钧正网络科技有限公司 | 车辆信息预估方法、***、终端及可读存储介质 |
CN111114381B (zh) * | 2019-12-31 | 2021-12-14 | 上海钧正网络科技有限公司 | 车辆信息预估方法、***、终端及可读存储介质 |
WO2021170024A1 (zh) * | 2020-02-25 | 2021-09-02 | 长城汽车股份有限公司 | 动力电池荷电状态下限控制方法、装置及车辆 |
CN111579997A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-25 | 浙江零跑科技有限公司 | 一种电动汽车动力电池冻结能量估计方法 |
CN114083990A (zh) * | 2020-08-25 | 2022-02-25 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种确定汽车的续驶里程的方法及装置 |
CN114083990B (zh) * | 2020-08-25 | 2023-12-22 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种确定汽车的续驶里程的方法及装置 |
CN112034360A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-04 | 桑顿新能源科技有限公司 | 一种动力电池剩余电量的确定方法、***及相关组件 |
CN112034360B (zh) * | 2020-09-14 | 2023-08-22 | 桑顿新能源科技有限公司 | 一种动力电池剩余电量的确定方法、***及相关组件 |
CN114677778A (zh) * | 2020-12-24 | 2022-06-28 | 九号智能(常州)科技有限公司 | 车辆剩余里程的估算方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112677818A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-20 | 华人运通(江苏)技术有限公司 | 电池剩余能量的获取方法、装置、车辆、设备及存储介质 |
CN113125967A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-07-16 | 力高(山东)新能源技术有限公司 | 一种基于温升预测的锂电池soe计算方法 |
CN114407662A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-04-29 | 西北工业大学 | 一种剩余里程预测方法、装置、电动汽车及存储介质 |
CN114407662B (zh) * | 2022-02-11 | 2024-05-03 | 西北工业大学 | 一种剩余里程预测方法、装置、电动汽车及存储介质 |
WO2024021636A1 (zh) * | 2022-07-28 | 2024-02-01 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 一种剩余续驶里程的确定方法和装置 |
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