[0031] · _存在红绿灯。
[0032] 这个实例示出了在选择能量类别时相关的所有变量。例如，高的法定限速示出了 与高速公路和道路类别的良好关联性。它可以由客户制定的行程来补充，如果客户特别希 望（记录客户行程）的话。
[0033] 本发明使用此数据来提供用于预测路线的能量等级的静态模型的实施。有利地通 过使用在许多领域（例如医学和银行业）中利用的"逻辑回归"技术来建立此模型。然而， 其他分类/排序方法（例如决策树、神经网络等）可能是可行的并且被用于实施本发明。
[0034] 逻辑回归模型可以例如采取以下形式：
[0040] 该模型被指定为Κ-1的对数函数，反映了概率之和必须等于1的条件。简单的计 算给出了以下方程：
[0043] 值得注意地通过由统计学家和生物学家罗纳德?费雪（R. A. Fisher)普及的最大 似然法，提供了逻辑回归模型的估算。由于Pr(G|x)满足分布条件，对数似然函数的N个观 测被写为：
[0045] -旦优化算法已经确定识别数据的模型（方程1)的参数，则必须在验证数据方面 检查验证数据的有效性。图3示出了对验证数据方面的四种类别的逻辑回归的结果。实线 代表属于给定等级的国际标准化概率（iso_probabilit6s)。使用这种方法获得的区段类别 预测是97%可靠的。
[0046] 总之，在该路线上的热成因转矩供应与电气成因转矩供应之间的分离是基于对于 该路线的总能量消耗的预测、根据在构成这条路线的多个不同区段上的这两个能源之间的 能量分离和消耗的估算来建立的。实施本发明需要能够对这些区段进行分类并且能够预测 路线的类别的数据库。可以使用在移动的车辆上收集的数据来持续填充这个数据库，以便 馈送可靠的能量预测模型。这个模型优选是"分类器"模型，例如逻辑回归模型。其优选地 是在车辆车载的导航系统中实施的，从而使其能够将未来能量需求的可能性发送至实施能 量优化的处理器。就优化所述驾驶者的策略而言，还可以通过对使用车辆的驾驶者进行了 解来更新数据库。
[0047] 如在图4中所示，车载GPS处理器或"智能手机"移动通信工具能够通过将未来线 分解为行驶的多个区段来建立未来路线，从而预测该行程的能量消耗。然后"路线类别"数 据被用于车辆中的处理器（HEVC)中以确定该行程上的电能供应和热能供应之间的分离。
[0048] 根据其他信息（倾斜度和区段长度），区段长度能够应用车辆的能量管理规则 (LGE)，这些区段上有待使用的电能的量使车辆的消耗最小化并且优化了存储在车辆的蓄 电池中的能量。优选地，蓄电池在路线上的放电曲线使车辆的总的能量消耗最小化。
[0049] 本发明的优点有很多，包括以下各项：
[0050] ·-使用学习选项将能量预测与驾驶者以及与驾驶者的驾驶风格相适配的选项，
[0051] ·-可再充电的混合动力车辆中的降低的消耗，以及
[0052] ·-在被限制为"零排放"车辆的市区区域中供应电能的选项。
[0053] 最后，应注意的是，本发明主要应用于汽车，但也可以使用多种支持物（"智能手 机"、平板电脑、非车载导航处理器、便携GPS、基础设施处理器等）来实施本发明。
【主权项】
1. 一种用于根据混合动力车辆的能量管理规则、该车辆的牵引用蓄电池的充电状态和 预期路线来优化该车辆的路线上的能量消耗的方法，其特征在于，该路线上的热成因转矩 供应与电成因转矩供应之间的分离是基于对于该路线的总能量消耗的预测、根据在构成该 预期路线的多个不同区段上的这两个能源之间的能量分离和消耗的估算来建立的。2. 如权利要求1所述的优化方法，其特征在于，该路线在填充有所有区段的能量类别 的估算的一个数据库中被分解为多个区段。3. 如权利要求2所述的优化方法，其特征在于，这些区段是根据不同条件来分类的，使 得能够确定在每个区段上的能量需求的最优分离。4. 如权利要求3所述的优化方法，其特征在于，按照这些区段的消耗曲线的形状、根据 所使用的电能来对这些区段分类。5. 如权利要求4所述的优化方法，其特征在于，这些区段根据其消耗曲线的形状被分 类成四种类别（高速公路、道路、市区和交通堵塞）。6. 如以上权利要求之一所述的优化方法，其特征在于，这些区段的集合和静态模型被 用于确定该路线属于哪种能量类别，由此能够预测该车辆在所述路线上的能量需求。7. 如权利要求6所述的优化方法，其特征在于，该路线的类别被使用在该车辆的一个 处理器中以便确定该行程上的电能与热能之间的分离。8. 如权利要求5、6或7所述的优化方法，其特征在于，该蓄电池在该路线上的放电曲线 使该车辆的总的能量消耗最小化。9. 如以上权利要求之一所述的优化方法，其特征在于，该数据库是通过对该驾驶者进 行了解来更新的。
【专利摘要】一种用于根据混合动力车辆的能量管理规则、该车辆的牵引用蓄电池的充电状态和预期行程来优化该车辆的行程能量消耗的方法，其特征在于，在该行程进程上的燃烧诱发转矩供应与电动诱发转矩供应之间的分配是基于该行程上的总的能量消耗的预测、根据构成此行程的多个不同区段上的这两种供应之间的分配和能量消耗的估算来建立的。
【IPC分类】B60W50/00, B60W20/13, B60W20/12, B60W10/06, B60W10/08
【公开号】CN105246753
【申请号】CN201480031405
【发明人】M·德贝尔
【申请人】雷诺股份公司
【公开日】2016年1月13日
【申请日】2014年4月11日
【公告号】EP2991870A1, US20160167642, WO2014177786A1