估算剩余续驶里程的方法、装置、设备及纯电动汽车与流程

本发明涉及电动汽车控制技术领域，特别是涉及一种估算剩余续驶里程的方法、装置、设备、计算机可读存储设备以及一种纯电动汽车。

背景技术：

纯电动汽车是以电池为动力源的运输工具，电动汽车的发展可以有效节约资源仪，减少环境污染。纯电动汽车的驾驶员在驾驶过程中，根据纯电动汽车仪表显示的剩余续驶里程，判断纯电动汽车的行驶能力。纯电动汽车整车的行驶工况复杂、行驶环境多变以及不同驾驶员的驾驶习惯不同等多方面因素对剩余续驶里程估计的准确性造成很大的影响。剩余续驶里程估计过高可能会误导驾驶员对是否需要在行驶过程中寻找充电桩充电产生错误判断；剩余续驶里程估计过于精确，剩余续驶里程可能会因为每一时刻油门变化、道理阻力、坡度等一系列因素的变化而产生过快、过大幅度的跳动，增加驾驶员紧迫感，大大降低了剩余续驶里程的可信度。所以合理的剩余续驶里程估计应该是小幅度递减，高soc(stateofcharge电池荷电状态)时可适当过高估计，低soc时应该保守估计。

现有技术中，采用工况法或电量积分法对纯电动汽车整车的平均电耗进行估算。电量积分法指对电动汽车一段行驶里程消耗电量进行积分，得到该里程内消耗的电量，用里程与里程内消耗的电量的比值表示平均电耗。平均电耗代表一个产品生命周期内的电耗水平，由于电动汽车行驶工况复杂，对于不同的驾驶环境和驾驶员，平均电耗有一定的上下浮动偏差，该偏差在±10～20％左右，如果平均电耗的计算值出现过大的跳动，例如：上一个周期计算得到平均电耗为6km/kwh，而当前周期由于驾驶员所需的动力较多，导致计算出的平均电耗变为5km/kwh，那么对于平均电耗更新时刻剩余电量10kwh的电动汽车而言，就会出现剩余续驶里程从60km跳变到50km，大大增加了驾驶员的紧迫感。

现有技术中选用电量积分算法是以过去一段时间或里程内的电耗水平估计剩余电池电量下的行驶能力，计算时使用里程越长，积分的电量就越多，最后得到的平均电耗就越接近整车行驶的平均电耗，但平均电耗计算值收敛的也越慢，在达到该里程前估计的平均电耗波动也越大，导致初始行驶时的剩余续驶里程波动剧烈且很不准确。因此，在求出平均电耗后，对估算到的平均电耗进行限制处理，以便剩余续驶里程显示值的大幅度跳动，现有技术中使用瞬时优化策略，但是平均电耗的计算值不能估计整体的平均电耗，现有技术中平均电耗的计算值波动大，进而估算得到的剩余续驶里程可信度低。

综上所述可以看出，如何抑制剩余续驶里程估算值的大幅度波动是目前有待解决的问题。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种估算剩余续驶里程的方法、装置、设备以及计算机可读存储设备，已解决现有技术中剩余续驶里程估算值幅度波动大的问题。本发明还提供了一种纯电动汽车，利用所述估算剩余续驶里程的设备快速、较为准确地估算剩余续驶里程。

为解决上述技术问题，本发明提供一种估算剩余续驶里程的方法，包括：计算纯电动汽车在第一预设距离内的平均电耗的测量值；判断所述纯电动汽车当前工况；若所述纯电动汽车当前工况为驱动行驶，利用卡尔曼滤波优化所述平均电耗的测量值，以便得到所述第一预设距离内的平均电耗的最优估算值；利用所述平均电耗的最优估算值及所述纯电动汽车的剩余电量，估算所述纯电动汽车的剩余续驶里程。

优选地，所述计算纯电动汽车在第一预设距离内的平均电耗的测量值包括：利用所述第一预设距离与所述第一预设距离内纯电动汽车的消耗电量的比值，计算所述纯电动汽车在所述第一预设距离内的平均电耗的测量值；所述纯电动汽车每行驶第二预设距离，重新计算一次所述平均电耗的测量值。

优选地，所述判断所述纯电动汽车当前工况包括：采用有限状态机依据电力管理系统充电信号、车速信号、电池电流信号、电池荷电状态信号、驾驶员空调请求信号及空调批准信号对所述纯电动汽车当前工况进行判断。

优选地，所述判断所述纯电动汽车当前工况包括：判断所述纯电动汽车电池荷电状态是否低于预设阈值，若是，则判定剩余续驶里程为零；若否，则判断所述纯电动汽车是否处于充电状态；若所述纯电动汽车处于充电状态，则判定平均电耗为固定值，若所述纯电动汽车处于非充电状态，则所述纯电动汽车处于待命工况；当所述纯电动汽车处于非待命工况时，判断所述纯电动汽车是否为充电状态和/或电池荷电状态低于预设阈值，若否，所述纯电动汽车的工况为驱动行驶。

优选地，所述若所述纯电动汽车当前工况为驱动行驶，利用卡尔曼滤波优化所述平均电耗的测量值，以便得到所述第一预设距离内的平均电耗的最优估算值包括：判断所述纯电动汽车在预设距离内的t时刻平均电耗的测量值是否改变；若是，根据所述纯电动汽车在预设距离内的t-1时刻的平均电耗，获取所述纯电动汽车在预设距离内的t时刻平均电耗的预测值；根据所述的t-1时刻的平均电耗的协方差，获取所述预测值的预测协方差；根据所述预测协方差，获取所述t时刻卡尔曼滤波系数，以便计算所述t时刻平均电耗的最优估算值的协方差；根据所述t时刻卡尔曼滤波系数、所述t时刻平均电耗的预测值及所述t时刻平均电耗的测量值，获取所述t时刻的平均电耗的最优估算值。

本发明还提供了一种估算剩余续驶里程的装置，包括：

测量模块，用于计算纯电动汽车在第一预设距离内的平均电耗的测量值；

判断模块，用于判断所述纯电动汽车当前工况；

优化模块，用于所述纯电动汽车当前工况为驱动行驶时，利用卡尔曼滤波优化所述平均电耗的测量值，以便得到所述第一预设距离内的平均电耗的最优估算值；

估算模块，用于利用所述平均电耗的最优估算值及所述纯电动汽车的剩余电量，估算所述纯电动汽车的剩余续驶里程。

优选地，所述优化模块具体用于：判断所述纯电动汽车在预设距离内的t时刻平均电耗的测量值是否改变；若是，根据所述纯电动汽车在预设距离内的t-1时刻的平均电耗，获取所述纯电动汽车在预设距离内的t时刻平均电耗的预测值；根据所述的t-1时刻的平均电耗的协方差，获取所述预测值的预测协方差；根据所述预测协方差，获取所述t时刻卡尔曼滤波系数，以便计算所述t时刻平均电耗的最优估算值的协方差；根据所述t时刻卡尔曼滤波系数、所述t时刻平均电耗的预测值及所述t时刻平均电耗的测量值，获取所述t时刻的平均电耗的最优估算值。

本发明还提供了一种估算剩余续驶里程的设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种估算剩余续驶里程的方法的步骤。

本发明还提供了一种估算剩余续驶里程的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种估算剩余续驶里程的方法的步骤。

本发明还提供了一种纯电动汽车，包括上述一种估算剩余续驶里程的设备。

本发明所提供的一种估算剩余续驶里程的方法、装置、设备及计算机可读储存介质，计算纯电动汽车平均电耗的测量值；当所述纯电动汽车当前工况为驱动行驶，利用卡尔曼滤波优化所述平均电耗的测量值，得到所述纯电动汽车平均电耗的最优估算值；利用所述平均电耗的最优估算值及所述纯电动汽车的剩余电量，估算所述纯电动汽车的剩余续驶里程。根据上述的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，考虑了纯电动汽车的运行工况，在不同工况时，所述纯电动汽车的平均电耗的更新状况不同，在所述纯电动汽车在驱动行驶时，利用卡尔曼滤波优化纯电动汽车平均电耗的测量值，抑制平均电耗的大幅度波动，进而抑制了估算的剩余续驶里程的大幅度波动，使所述纯电动汽车可以较为准确的估算剩余续驶里程。

附图说明

为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明所提供的估算剩余续驶里程的方法的第一种具体实施例的流程图；

图2为纯电动汽车工况判断的流程图；

图3为本发明所提供的估算剩余续驶里程的方法的第二种具体实施例的流程图；

图4为循环电量积分算法示意图；

图5为一个具体实施例平均电耗全局优化后效果仿真对比图；

图6为图5具体实施例的剩余续驶里程全局优化后效果仿真对比图；

图7为本发明实施例提供的一种估算剩余续驶里程的装置的结构框图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种估算剩余续驶方法、装置、设备及计算机存储介质可以抑制剩余续驶里程估算值的大幅度波动。本发明还提供了一种纯电动汽车，包括上述估算剩余续驶里程的设备，可较为快速、准确地估算剩余续驶里程。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，图1为本发明所提供的估算剩余续驶里程的方法的第一种具体实施例的流程图；具体操作步骤如下：

步骤s101：计算纯电动汽车在第一预设距离内的平均电耗的测量值；

步骤s102；判断所述纯电动汽车当前工况；

所述纯电动汽车当前工况可分为：充电中、空调开启、空调关闭、待命、驱动行驶、soc低于预设阈值六种工况；工况判断可以采用有限状态机依据bms(电力管理系统)充电信号、车速信号、电池电流信号、电池soc信号、驾驶员空调请求信号及空调批准信号等对所述纯电动汽车当前工况进行判断。

请参考图2，图2为纯电动汽车工况判断的流程图。

如图2所示，初始化时，对应drive_states＝0；当所述纯电动汽车为待命工况时，所述待命工况包括：停车、回馈及滑行(电池输出电流非正)，所述纯电动汽车平均电耗不变，对应drive_states＝1；当所述纯电动汽车处于充电中时，所述纯电动汽车平均电耗为固定值，对应drive_states＝3；当所述纯电动汽车当前工况为空调开关时，所述纯电动汽车的平均电耗跳变一次；当所述纯电动汽车当前工况为soc低于预设阈值时，显示剩余续驶里程为0，对应drive_states＝4；当所述纯电动汽车当前工况为驱动行驶时，对应drive_states＝2。需要说明的是，空调开关工况不在工况判断的流程中，由于空调开关对所述纯电动汽车平均电耗的修正仅一个周期，在一个周期之后空调开关工况下的平均电耗的计算仍然在当前所述工况中进行处理，所以所述纯电动汽车的工况为空调开关时，对所述纯电动汽车平均电耗的空调开关修正在计算平均电耗值上直接进行相应倍数的修正。

步骤s103：若所述纯电动汽车当前工况为驱动行驶，利用卡尔曼滤波优化所述平均电耗的测量值，以便得到所述第一预设距离内的平均电耗的最优估算值；

步骤s104：利用所述平均电耗的最优估算值及所述纯电动汽车的剩余电量，估算所述纯电动汽车的剩余续驶里程。

所述纯电动汽车的剩余续驶里程由每周期计算的所述平均电耗的最优估算值与当前剩余soe(stateofenergy剩余电量)的乘积得到。

在本具体实施例中，考虑了纯电动汽车的运行工况，在不同工况时，所述纯电动汽车的平均电耗的更新状况不同，在所述纯电动汽车在驱动行驶时，利用卡尔曼滤波优化纯电动汽车平均电耗的测量值，抑制平均电耗的大幅度波动，进而抑制了估算的剩余续驶里程的大幅度波动，使所述纯电动汽车可以较为准确的估算剩余续驶里程。

请参考图3，图3为本发明所提供的估算剩余续驶里程的方法的第二种具体实施例的流程图。

根据上述具体实施例对纯电动汽车当前工况的判断，当所述纯电动汽车当前工况为驱动行驶，本具体实施例的具体步骤如下：

步骤s301：在驱动行驶的工况下，计算纯电动汽车平均电耗的测量值；

在本具体实施例中，对纯电动汽车平均电耗的计算采用先进先出的循环电量累计的方法，选用15km与所述里程内消耗的电量的比值表示所述纯电动汽车平均电耗的测量值，所述纯电动汽车每行驶1.5km更新一次所述平均电耗的测量值，具体算法示意图4所示。

步骤s302：判断所述纯电动汽车在t时刻平均电耗的测量值是否改变；

所述纯电动汽车在驱动行驶中，由于驾驶员驾驶习惯、车速、电池电流传感器精度以及行驶路况等因素的影响，计算所得的所述平均电耗的测量值更新时的波动较大，所述测量值与实际平均电耗的偏离程度增加，所以判断所述测量值是否更新，在更新时选用卡尔曼滤波以整车行驶的全局平均电耗来优化当前所述平均电耗的测量值。

步骤s303：若是，根据所述纯电动汽车在预设距离内的t-1时刻的平均电耗，获取所述纯电动汽车在预设距离内的t时刻平均电耗的预测值；

时间更新方程一如：表示t-1时刻平均电耗的最优估算值，表示t时刻平均电耗的预测值。在本具体实施例中，利用了卡尔曼滤波的“预测”效果，在时间更新方程中，当前时刻所述平均电耗的测量值与前一时刻平均电耗相等的预测可以对所述平均消耗的测量值进行修正，由此进行计算得到当前周期平均电耗的最优估算值。

当前时刻所述平均电耗的测量值与前一时刻平均电耗相等的具体推导过程如下：

对于纯电动汽车来说，采用avepcrated表示一个产品生命周期内行驶的平均电耗，则avepcrated等于总计行驶里程与总计消耗电量的比值，而如果每个行驶周期的平均电耗计算值可以得到k时刻的平均消耗计算值为：

如果：

总计行驶里程(k-1)＞＞行驶里程(k)

总计消耗电量(k-1)＞＞消耗电量(k)

那么由分数特性可知：

avepc(k)≈avepc(k-1)

步骤s304：根据所述的t-1时刻的平均电耗的协方差，获取所述预测值的预测协方差；

时间更新方程二如：pt|t-1＝pt-1|t-1+q％，pt|t-1表示t时刻所述预测值与平均电耗实际值的预测协方差；pt-1|t-1表示t-1时刻的平均电耗最优估算值的协方差；q表示预测过程的噪声协方差，其中q可以为零，也可以将其设置为一个极小值(例如1e-8)。

步骤s305：获取所述t时刻卡尔曼滤波系数；

状态更新公式一如：

其中r为测量噪声协方差，将q设置为一个极小值更容易对进行标定，r取决于驱动行驶状态下平均电耗计算的误差水平，r值可以使用整车5～100％soc行驶时每周期计算的平均电耗误差平均值的平均值为参考进行标定。

步骤s306：根据所述t时刻卡尔曼滤波系数、所述t时刻平均电耗的预测值及所述t时刻平均电耗的测量值，获取所述t时刻的平均电耗的最优估算值；

状态更新公式二为：其中，表示t时刻的平均电耗的最优估算值。

步骤s307：计算所述t时刻平均电耗的最优估算值的协方差。

状态更新公式三为：pt|t＝(1-kt)pt|t-1，其中，pt|t表示t时刻的平均电耗的最优估算值的协方差。利用t时刻的协方差可以对t+1时刻的协方差进行预测，使得卡尔曼滤波算法可以自回归的运算下去。

采集某纯电动汽车半载情况下1个nedc(新欧洲汽车法规循环工况)循环下，用于计算剩余续驶里程的相关信号，在matlab中对优化算法进行仿真，得到效果如图5和图6所示。

由仿真对比结果可以看出，在没有使用该算法前，由于nedc循环后期的大功率需求，平均电耗测量值出现大幅度降低，导致估算的剩余续驶里程出现迅速降低的现象，该循环总计行驶11km，剩余续驶里程下降17.2km，效果不理想；而采用本发明中的全局优化算法后，平均电耗的大幅度跳变得到有效控制，整个nedc循环剩余续驶里程计算值下12km，与实际行驶值较接近，而循环后面一段大需求功率行驶段，续驶里程下降速度也出现加快的现象，体现出驾驶需求的变化。

在本具体实施例中，采用循环电量积分计算得到的纯电动汽车的平均电耗测量值理论上是平均电耗精确值，但实际计算中得到的测量值具有很大的偏差，原因如下所述：(1)车速传感器、电池反馈电流的精度不够。汽车使用的车速传感器和电池反馈的电流，其精度并不高，适合用于实时控制，但对其进行积分运算时，每周期10ms的积分计算值较小，由于控制器对此进行单精度计算时会产生精度缺失，而电量积分小数部分要求精度要高于里程积分，所以计算出的平均电耗存在两部分误差：传感器检测误差和平均电耗计算精度缺失误差，累计周期越多，误差积累也就越大，所以计算的平均电耗值并不精确，它存在较大误差。(2)行驶工况中滑行与回馈工况影响整车平均电耗的计算。使用先进先出的循环平均电耗计算方法虽然可以避免出现数据累计值过大现象，但是在回馈和滑行时，电耗值减小或不变，里程仍然增加，而soe又会因为回馈而增加，此时不仅计算的平均电耗不准，剩余续驶里程的计算值也会偏大，所以在计算平均电耗时就不能考虑回馈和滑行时的电量、里程累计，但是如此计算的平均电耗只能代表驱动的平均电耗，并不能代表整车正常行驶的平均电耗，它比正常计算的平均电耗低。

由上述可知，利用循环电量积分计算得到的所述测量值不准确，因此需要利用卡尔曼滤波的预测功能对平均电耗测量值进行全局优化，利用优化得到的平均电耗的最优估算值计算得到的剩余续驶里呈现缓慢减少的趋势，而不会出大幅度波动；利用卡尔曼滤波还可以使纯电动汽车的平均电耗快速收敛，不需要较大的累计里程和累计电量，驾驶员每次上电行驶时平均电耗就可以快速收敛到平均电耗附近，其波动情况取决于驾驶员的功率需求。这样就有效的降低了平均电耗对工况变化的敏感度，但又不失对工况耗电程度的体现。

请参考图7，图7为本发明实施例提供的一种估算剩余续驶里程的装置的结构框图；具体装置可以包括：

测量模块100，用于计算纯电动汽车在第一预设距离内的平均电耗的测量值；

判断模块200，用于判断所述纯电动汽车当前工况；

优化模块300，用于所述纯电动汽车当前工况为驱动行驶时，利用卡尔曼滤波优化所述平均电耗的测量值，以便得到所述第一预设距离内的平均电耗的最优估算值；

估算模块400，用于利用所述平均电耗的最优估算值及所述纯电动汽车的剩余电量，估算所述纯电动汽车的剩余续驶里程。

本实施例的估算剩余续驶里程的装置用于实现前述的估算剩余续驶里程的方法，因此估算剩余续驶里程的装置中的具体实施方式可见前文中的估算剩余续驶里程的方法的实施例部分，例如，测量模块100，判断模块200，优化模块300，估算模块400，分别用于实现上述估算剩余续驶里程的方法中步骤s101，s102，s103和s104，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。

本发明具体实施例还提供了一种估算剩余续驶里程的设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种估算剩余续驶里程的方法的步骤。

本发明具体实施例还提供了一种估算剩余续驶里程的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种估算剩余续驶里程的方法的步骤。

本发明具体实施例还提供了一种纯电动汽车，包括上述一种估算剩余续驶里程的设备。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本发明所提供的估算剩余续驶里程的方法以及装置进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明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发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。