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基于改进PSO-RBF算法的纯电动汽车剩余里程实时预测

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汽车工程 2018年第7期40卷 764-769页

作者：陈德海任永昌黄艳国华铭江西理工大学电气工程与自动化学院赣州341000

为解决纯电动汽车的剩余里程预测误差大、自适应性差和数学建模复杂的问题,首先对粒子群聚类算法的参数组合进行优选,接着再根据优化粒子群算法聚类出径向基函数(RBF)神经网络隐含层中隐节点数量q,隐节点高斯函数中心向量ci和标准化常数... 详细信息

为解决纯电动汽车的剩余里程预测误差大、自适应性差和数学建模复杂的问题,首先对粒子群聚类算法的参数组合进行优选,接着再根据优化粒子群算法聚类出径向基函数(RBF)神经网络隐含层中隐节点数量q,隐节点高斯函数中心向量ci和标准化常数δi,根据不同工况,优选出误差和聚类效果最好的参数组合作为训练结果,并根据工况及时更新参数,使预测结果具有动态自适应性。以端电压、电流、温度、载荷为输入,以剩余里程为输出,建立改进的PSO-RBF预测模型,然后在固定、常用的用车环境中,定义动态自适应的标准容量和标准续驶里程,建立非必要能耗数学模型加以修正。EV-1型纯电动车试验测试值与算法的预测值比较结果表明,RBF,PSO-RBF和改进的PSO-RBF 3种算法最大相对误差分别为9.9%,6.2%和3.8%,说明采用改进的PSO-RBF算法的预测精度比现有其他方法有显著提高。

关键词：动力电池能量管理系统剩余里程径向基函数粒子群

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基于动态交通信息的电动车辆剩余里程估计

清华大学学报（自然科学版） 2015年第3期55卷 345-350页

作者：张书玮罗禹贡罗剑李克强清华大学汽车安全与节能国家重点实验室北京100084

准确可靠的电动车辆续驶里程估计结果能够为驾驶员安排出行提供依据,提高驾驶员对于电动车辆的驾驶信心。目前剩余里程估计方法往往忽略了交通环境复杂多变的特性,这使得估计结果与车辆实际可达范围存在较大出入。该文提出了基于动态交... 详细信息

准确可靠的电动车辆续驶里程估计结果能够为驾驶员安排出行提供依据,提高驾驶员对于电动车辆的驾驶信心。目前剩余里程估计方法往往忽略了交通环境复杂多变的特性,这使得估计结果与车辆实际可达范围存在较大出入。该文提出了基于动态交通信息的电动车辆剩余里程估算方法,利用动态随机路网模型反映交通环境的动态性与随机性,以保证估计结果能够充分考虑到交通环境随时间的变化波动。通过基于随机模拟的遗传算法对电动车辆行驶过程的能量消耗进行估计,并利用随机规划模型分析电动车辆的可达范围。研究结果表明:该期望值模型的估计结果能够有效控制高估与低估比率的幅值,同时相关机会模型的估计结果能够最大限度地抑制高估比例,得到保守的可达范围,因此可最终得到"内圈"与"外圈"的剩余里程估计结果。该剩余里程估计方法充分考虑了交通环境的动态性与随机性,相比于传统的里程估计方法,估计结果更为合理,且估计结果波动降低。

关键词：电动车辆剩余里程交通信息随机规划

基于STM32-OCV法的纯电动汽车剩余里程预测

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电子技术应用 2017年第12期43卷 33-35,39页

作者：陈德海任永昌华铭黄艳国江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

纯电动汽车的剩余里程精准实时预测是动力电池能量管理系统(BMS)研究的重要领域之一。为解决其预测时误差大、自适应性差和数学建模复杂的难点,利用优化开路电压法,在电池包静止足够长和荷电状态较大阶段时预测荷电状态初值,并及时更新... 详细信息

纯电动汽车的剩余里程精准实时预测是动力电池能量管理系统(BMS)研究的重要领域之一。为解决其预测时误差大、自适应性差和数学建模复杂的难点,利用优化开路电压法,在电池包静止足够长和荷电状态较大阶段时预测荷电状态初值,并及时更新标准里程SN和标准准容量SOCN使其具有自适应性,消除累积误差,然后把坡度参数、非必要能耗设备容量参数转化为里程参数,最后建立优化OCV法数学模型及设计STM32硬件来预测剩余里程,利用EV-1型纯电动车试验记录测试值与预测值比较,其最大相对误差为5.2%,预测精度较现有其他方法有明显提高。

关键词：动力电池能量管理系统剩余里程优化开路电压法 STM32

基于SK-PSO-RBF的纯电动汽车动力电池SOC及剩余里程的预测研究

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基于SK-PSO-RBF的纯电动汽车动力电池SOC及剩余里程的预测研究

作者：任永昌江西理工大学

学位级别：硕士

纯电动汽车具有污染低、噪音小、运行平稳等显著优点,使之成为公认的引领未来汽车工业发展的方向,其中动力电池系统管理技术的研究与创新是当前的热点课题。电池荷电状态(SOC,state of charge)是电池管理系统(BMS,battery management sy... 详细信息

纯电动汽车具有污染低、噪音小、运行平稳等显著优点,使之成为公认的引领未来汽车工业发展的方向,其中动力电池系统管理技术的研究与创新是当前的热点课题。电池荷电状态(SOC,state of charge)是电池管理系统(BMS,battery management system)的关键参数之一,它是监测、评估电池寿命、健康状态的主要信息源,同时SOC还与电动汽车的剩余行驶里程有高度相关性。对普通驾驶者来说,纯电动汽车剩余里程的实时预测值是用户最关切的参数之一,它能帮助车主避免出行中的断电尴尬,并有效消除驾驶人因担心续航里程而产生的里程焦虑。因此精确、稳定、迅速地预测电池的SOC,以及在此基础上实时预测剩余里程值具有重要的理论意义和实用价值。纯电动汽车的荷电状态、剩余里程预测具有误差大、非线性关系难以拟合、计算量大、理论模型复杂、响应速度慢、硬件要求高、自适应性差、实用性差等特点。本文针对现有主流的在线实时预测方法,都存在动态数据采集复杂、系统响应速度慢、硬件要求高、预测误差较大等缺点,借鉴股市预测思想,提出了一种新的预测方法,把SOC、剩余里程预测研究设定在动态私人定制工况(本文自定义的一种特殊工况,详情见1.4节)下,建立建立SK-PSO-RBF算法模型,以及相应的修正模型,得到实时预测值,从而降低模型算法复杂程度,减少计算量,提高实时性和减小误差。本文以某电动汽车公司研制的一款纯电动普通轿车为研究对象,设定一个自定义的动态私人定制工况,分别采集数据:电池端电压(U)、电池端电流(I)、温度(T)、载荷(L)、车速(V)、道路坡度、车载设备的耗能和已行驶里程(S)等相关参数,然后随机选择1500组数据进行模拟测试。本文的核心为:(1)借鉴股市预测思想,在自定义的动态私人定制工况下,进行数据采集、模型训练、测试。(2)利用九宫格算法对粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)的参数组合(个体影响因子c,社会影响因子c)进行优选,接着再根据优化的PSO算法优选出径向基函数(RBF,Radial Basis Function)神经网络的隐含层中的隐节点的高斯函数中心向量(c)、标准化常数(δ)和输出层权值(w),建立SK-PSO-RBF算法模型。根据不同工况,优选出误差和聚类效果最好的三个参数组合作为训练结果,并根据工况及时更新参数,使预测结果具有动态自适应性。(3)以端电压、电流、温度、为输入,以SOC为输出,建立九宫格优化SK-PSO-RBF-SOC预测模型,得到SOC。(4)以端电压、电流、温度、载荷为输入,以剩余里程为输出,建立九宫格优化SK-PSO-RBF-Sre预测模型,得到剩余里程动态值。(5)然后在动态私人定制工况下,定义动态自适应的标准容量和动态自适应的标准续驶里程。(6)最后建立非必要能耗数学模型、续驶里程-车速矫正数学模型、应急处理模型对剩余里程加以修正,得到最终剩余里程的预测值。通过该型纯电动车试验测试值与算法的预测值比较,SOC的最大相对误差为3.9%,剩余里程的最大相对误差为4.2%,剩余里程的最大绝对误差是8.295公里,预测精度较现有其他方法有显著提高,有更快的运算速度,同时具有动态自适应性、智能化的特点,课题研究达到了预期目的。

关键词：电池管理系统荷电状态剩余里程九宫格算法径向基函数神经网络

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一种纯电动汽车用的剩余里程算法开发

汽车实用技术 2020年第7期45卷 5-7页

作者：李文杰安徽江淮汽车集团股份有限公司新能源商用车研究所安徽合肥230601

文章剩余里程的指导思想是根据当前用户的使用工况和剩余能量,预测未来一段时间的剩余里程。剩余里程的开发是基于NEDC工况下展开的,根据当前车辆实时消耗的能量(W)和NEDC工况下标准平均公里能耗相比较得到和标准工况下的差值S差,从而... 详细信息

文章剩余里程的指导思想是根据当前用户的使用工况和剩余能量,预测未来一段时间的剩余里程。剩余里程的开发是基于NEDC工况下展开的,根据当前车辆实时消耗的能量(W)和NEDC工况下标准平均公里能耗相比较得到和标准工况下的差值S差,从而估算剩余里程。剩余里程估算精度与电动车电池能量状态估算精度、平均公里能耗、能量效率这三方面强相关。NEDC工况(开空调、无空调)验证结果,剩余里程全程均实现了平缓下降,无跳变现象,估算误差分别≤5%、≤8%;满足汽车剩余里程估算精度需求。

关键词：剩余里程能耗估算精度

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基于产业化电动车剩余里程的估算方法研究

基于产业化电动车剩余里程的估算方法研究

2015中国汽车工程学会年会

作者：梁荣荣秦李伟徐爱琴庞艳红赵久志安徽江淮汽车股份有限公司技术中心新能源汽车研究院

剩余里程预测是电动汽车能量管理的重要的参数之一。本文基于锂离子电池,根据当前电池剩余能量和NEDC工况下的平均公里能耗（W平均）,计算剩余里程的基础值;并根据当前车辆实时公里能耗（W实时）和NEDC工况的平均公里能耗（W平均）的比... 详细信息

剩余里程预测是电动汽车能量管理的重要的参数之一。本文基于锂离子电池,根据当前电池剩余能量和NEDC工况下的平均公里能耗（W平均）,计算剩余里程的基础值;并根据当前车辆实时公里能耗（W实时）和NEDC工况的平均公里能耗（W平均）的比较结果,修正剩余里程。通过实车不同工况试验验证,剩余里程的估算精度达到6%。

关键词：电动汽车剩余里程平均公里能耗

来源： cnki会议评论

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基于产业化电动车剩余里程的估算方法研究

汽车实用技术 2017年第18期14卷 109-111,116页

作者：梁荣荣秦李伟徐爱琴庞艳红赵久志安徽江淮汽车股份有限公司技术中心新能源汽车研究院安徽合肥230601

剩余里程预测是电动汽车能量管理的重要的参数之一。文章基于锂离子电池,根据当前电池剩余能量和NEDC工况下的平均公里能耗(W平均),计算剩余里程的基础值;并根据当前车辆实时公里能耗(W实时)和NEDC工况的平均公里能耗(W平均)的比较结果... 详细信息

剩余里程预测是电动汽车能量管理的重要的参数之一。文章基于锂离子电池,根据当前电池剩余能量和NEDC工况下的平均公里能耗(W平均),计算剩余里程的基础值;并根据当前车辆实时公里能耗(W实时)和NEDC工况的平均公里能耗(W平均)的比较结果,修正剩余里程。通过实车不同工况试验验证,剩余里程的估算精度达到6%。

关键词：电动汽车剩余里程平均公里能耗

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电动汽车剩余里程的研究

现代车用动力 2004年第2期 9-11,36页

作者：高瑞昌孙昌国北京科技大学信息学院北京100083

电动汽车能量管理的关键技术之一就是能够准确地预测剩余里程 ,并能充分的利用有限的能量 ,增加剩余里程。通过对电池充放电特性和汽车动力学的研究 ,提出了一种比较精确的计算电动汽车剩余里程的新的数学模型。

关键词：电动汽车剩余里程蓄电池能量管理数学模型

基于MATLAB模型的电动汽车续驶里程估算

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北京汽车 2022年第5期 24-26页

作者：董炳健王久乐武汉路特斯科技有限公司湖北武汉430090 运达风电股份有限公司浙江杭州311121

应用模拟仿真软件,对纯电动车剩余续驶里程进行建模计算。通过模拟不同工况及车速下的续驶里程,讨论不同行驶工况对续驶里程的影响,提出一种提升剩余续驶里程估算精度的可行方案。仿真模型初始估算后偏差较大,通过建立仿真剩余里程与实... 详细信息

应用模拟仿真软件,对纯电动车剩余续驶里程进行建模计算。通过模拟不同工况及车速下的续驶里程,讨论不同行驶工况对续驶里程的影响,提出一种提升剩余续驶里程估算精度的可行方案。仿真模型初始估算后偏差较大,通过建立仿真剩余里程与实际剩余里程之间的关系,预测当前工况下的剩余续驶里程;结果表明,初始值重新设定并叠加误差值,可以获得更为精确的电动车剩余里程估算结果。

关键词：剩余里程仿真变量行驶里程