用于预测电动车辆能量消耗的方法和系统的利记博彩app
【技术领域】
[0001] 示例性实施例总体上涉及一种用于预测电动车辆能量消耗的方法及设备。
【背景技术】
[0002] 电动车辆作为环保、燃料经济性的交通工具而受到欢迎。在混合动力电动车辆车 辆（HEV)的情形下，依赖燃料与电力的混合而运转；在电池电动车辆（BEV)的情形下，完全 依赖电力而运转；这些车辆提供传统的汽油驱动车辆的替代物。通常，可以在家庭电源插座 处对这些车辆充电。在其他情形下，可以在远程电站（这些电站相当于传统的加油站）对 这些车辆充电。
[0003] 目前，仅存在有限数量的适用于对电动车辆（EV)充电的远程电站。随着道路上的 EV的数量的增大，预期电站的数量也增大。然而，由于目前电站的数量受到限制，所以在偏 远位置处，驾驶者需要更加关注电力的耗尽。了解在驾驶期间将会消耗多少电力可以帮助 驾驶者确保避免无电状态。
[0004] 第5, 487, 002号美国专利总体上涉及这样一种能量管理控制系统：采用传感器来 监测各种车辆系统的能量消耗，并且基于标准或所存储的驾驶数据而提供用于里程计算的 能量消耗预测。与能量管理系统协作的导航系统基于能量消耗考虑而进行路线计划，并针 对能量不足状况而提供可替换的路线。系统中具有相关联的显示器的控制器向车辆驾驶者 提供关于系统状态的信息，并且针对提高能量效率来控制各种车辆系统。
[0005] 第2010/0138142号美国专利公告总体上涉及嵌入到包括各种输入的车辆中的系 统。所述输入可包括一个硬编码数据、来自车辆上的传感器的数据、来自外部传感器的数 据、用户编码的数据、从远程数据库接收的数据、从广播数据流接收的数据或者在车辆的使 用期间已经累计的数据。所述输入提供关于车辆速度、电动机rpm、电动机扭矩、电池电压、 电池电流和电池荷电水平等的信息。所述嵌入的系统还包括处理器单元，处理器单元用于 从多个输入接收信息并至少计算预期的车辆里程。由处理器单元完成的任何计算的结果被 提供作为显示单元的输出，接着显示单元向用户显示信息。
[0006] 第2011/0270486号美国专利公告总体上涉及用于模拟车辆能量使用的系统、方 法和计算机程序。所述系统包括服务器，能量建模工具链接到服务器并产生能量消耗数据， 所述能量消耗数据提供正在研宄的车辆的能量消耗函数。数据记录工具被链接以测试车 辆，并从真实世界驾驶状况采集驾驶循环数据。接着，数据记录工具通过网络将驾驶循环数 据传送至服务器。车队管理工具（fleet management tool)也链接到服务器，并且将能量 消耗数据与驾驶循环数据结合，以估计研宄中的车辆的能量使用。
[0007] 第2010/0280700号美国专利公告总体上涉及平衡共享的车辆系统中的车辆资源 负荷。设置中央家庭站并分配给许多车辆。许多日间站关联到中央家庭站，以利于对接并 对车辆重新供能。由分配用户利用从中央家庭站开始到日间站终止的行程通过操作将车辆 分配至日间站中的一个或者更多个。根据在各个有限的期限结束时车辆要返回到日间站的 需求，由日间用户在日间站设置供有限的期限使用的车辆。在有限的期限使用届满时，由分 配用户利用从日间站开始到中央家庭站终止的行程经由操作将车辆返回到中央家庭站。
【发明内容】
[0008] 在第一示例性实施例中，一种用于预测电动车辆能量消耗的系统包括一个或更多 个处理器，所述一个或更多个处理器被配置为：接收路线，并接收动力使用影响变量。处理 器还被配置为：将路线分为多个路段。处理器被配置为：对于每个路段，基于所接收的变 量，查找预定的动力使用估计值。所述预定的动力使用估计值基于对应于具有近似值的相 同变量而接收的众包数据（crowd-sourced data)被预先确定和更新。另外，处理器被配置 为：基于累计的每个路段的动力使用估计值，对整个路线呈现总的估计的动力使用。
[0009] 所述动力使用影响变量包括车辆重量估计值。
[0010] 所述车辆重量估计值包括乘客重量估计值。
[0011] 所述动力使用影响变量包括速度估计值。
[0012] 所述动力使用影响变量包括车辆附件使用估计值。
[0013] 所述动力使用影响变量包括道路坡度估计值。
[0014] 所述动力使用影响变量包括加速度估计值。
[0015] 在第二示例性实施例中，一种计算机实现的方法包括：接收路线，并接收动力使用 影响变量。所述方法还可包括：经由车辆关联的计算系统（VACS)将路线分为多个路段。所 述方法还包括：对于每个路段，基于所接收的变量查找预定的动力使用估计值。所述方法另 外包括：基于累计的每个路段的动力使用估计值，对整个路线呈现总的估计的动力使用。
[0016] -种计算机实现的方法包括：接收路线；接收动力使用影响变量以及相应的当前 值和预测值；经由车辆关联的计算系统（VACS)将路线分为多个路段；对于每个路段，基于 所接收的变量而查找预定的动力使用估计值，所述预定的动力使用估计值基于对应于具有 近似值的相同变量而接收的众包数据被预先确定和更新；基于累计的每个路段的动力使用 估计值而对整个路线呈现总的估计的动力使用。
[0017] 所述动力使用影响变量包括车辆重量估计值。
[0018] 所述车辆重量估计值包括乘客重量估计值。
[0019] 所述动力使用影响变量包括速度估计值。
[0020] 所述动力使用影响变量包括车辆附件使用估计值。
[0021] 所述动力使用影响变量包括道路坡度估计值。
[0022] 所述动力使用影响变量包括加速度估计值。在第三示例性实施例中，提供一种存 储指令的非暂时性计算机可读存储介质，在通过处理器执行所述指令时，使得处理器执行 一种方法，所述方法包括接收路线并接收动力使用影响变量。所述方法包括接收动力使用 影响变量以及相应的当前值和预测值。
[0023] 所述方法还包括：经由车辆关联的计算系统（VACS)将路线分为多个路段。所述方 法还包括：对于每个路段，基于所接收的变量，查找预定的动力使用估计值。所述预定的动 力使用估计值基于对应于具有近似值的相同变量而接收的众包数据被预先确定和更新。所 述方法另外包括：基于累计的每个路段的动力使用估计值，对整个路线呈现总的估计的动 力使用。
[0024] 所述动力使用影响变量包括车辆重量估计值。
[0025] 所述动力使用影响变量包括速度估计值。
[0026] 所述动力使用影响变量包括车辆附件使用估计值。
[0027] 所述动力使用影响变量包括道路坡度估计值。
[0028] 所述动力使用影响变量包括加速度估计值。
【附图说明】
[0029] 图1示出了在固定间隔的网格和可变间隔的网格上的最大再生能量与最大加速 度的示例性的映射图；
[0030] 图2A和图2B示出了用于能量消耗计算调整的示例性的处理；
[0031] 图3示出了用于对路线进行能量消耗计算的示例性的处理；
[0032] 图4示出了用于对路线进行能量消耗计算的调整的示例性的处理。
【具体实施方式】
[0033] 根据需要，在此公开了本发明的具体实施例；然而，应理解的是，所公开的实施例 仅为本发明的示例，本发明可以以多种和替代形式实施。附图无需按比例绘制；可放大或缩 小一些特征以示出特定部件的细节。因此，在此所公开的具体结构和功能性细节不应解释 为限制，而仅为用于教导本领域技术人员以多种形式采用本发明的代表性基础。
[0034] 利用建模工具，可以在车辆被用户驾驶很早之前，模拟并观测许多与实际驾驶状 况相关的因素。这些建模工具也可以设置有实际的道路数据，以提高建模的准确性，并且具 有相应的信心可以在真实世界场景中使用来自所述工具的结果。
[0035] 在示例性实施例中，为了有能力来预测BEV中的可行驶里程（DTE)，可利用建模工 具预先计算燃料使用结果，并将所述结果记录在下面所示的表格中。在示例性表格中，元素 代表以给定的速度、加速度、道路坡度、附件负荷以及车辆重量运动所需的功（以瓦特为单 位）。在该示例性模型中，车辆重量可以被简化，并假设每个乘客有固定重量（在该情形下 为150镑）通过车辆中的乘客的数量而被参数化。可以在电池端子和车轮处提供功。前者 的值（即，电池端子处提供的功）可包括动力传动系中的寄生损耗，但是在电池中不存在寄 生损耗。
[0036] 所述表格可以分解为针对特定的accLoad (附件负荷，以瓦特为单位）以及许多乘 客（如表中所示，第4列至7列分别对应于1个乘客至4个乘客，第8列至11列分别对应 于1个乘客至4个乘客）的单独的二维子表格。在表格中，"batt_Whr"表示在电池端子处 提供的功，"whl_Whr"表示在车轮处提供的功。所述子表格还具有两个另外的变量（道路 坡度与速度），在该模型中，道路坡度与速度是在驾驶循环期间变化的仅有的变量。所述子 表格还可被分解为由％坡度与车辆速度为维度的三次样条曲面（cubic spline surface)。 通过建模而计算的值成为表格中的每个值的角节点（corner node)。接着，这些双三次样条 曲面可用于通过驾驶循环利用加速度与被组合为％坡度值的坡度（如第2列所示）来估计 动力。
[0037]
【主权项】
1. 一种系统，包括： 一个或更多个处理器，被配置为： 接收路线； 接收动力使用影响变量以及相应的当前值和预测值； 将路线分为多个路段； 对于每个路段，基于所接收的变量而查找预定的动力使用估计值，所述预定的动力使 用估计值基于对应于具有近似值的相同变量而接收的众包数据被预先确定和更新； 基于累计的每个路段的动力使用估计值而对整个路线呈现总的估计的动力使用。
2. 根据权利要求1所述的系统，其中，所述动力使用影响变量包括车辆重量估计值。
3. 根据权利要求2所述的系统，其中，所述车辆重量估计值包括乘客重量估计值。
4. 根据权利要求1所述的系统，其中，所述动力使用影响变量包括速度估计值。
5. 根据权利要求1所述的系统，其中，所述动力使用影响变量包括车辆附件使用估计 值。
6. 根据权利要求1所述的系统，其中，所述动力使用影响变量包括道路坡度估计值。
7. 根据权利要求1所述的系统，其中，所述动力使用影响变量包括加速度估计值。
【专利摘要】本发明提供一种用于预测电动车辆能量消耗的方法和系统，所述系统包括一个或更多个处理器，所述一个或更多个处理器被配置为：接收路线，并接收动力使用影响变量。处理器还被配置为：将路线分为多个路段。处理器被配置为：对于每个路段，基于所接收的变量，查找预定的动力使用估计值。另外，处理器被配置为：基于累计的每个路段的动力使用估计值，对整个路线呈现总的估计的动力使用。
【IPC分类】B60L15-00, B60W40-00
【公开号】CN104724120
【申请号】CN201410742780
【发明人】西罗·安琪·索托, 苏吉斯·瑞波路, 奥莱格·由里维奇·古斯京, 佩里·罗宾逊·麦克尼尔, 大卫·瑞奇斯·伯瑞翰, 邹伯玉, 马克·约翰·詹宁斯, 孟岩
【申请人】福特全球技术公司
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2014年12月5日
【公告号】DE102014224758A1, US20150158397