本发明涉及电动车电池保护技术领域，尤其涉及一种基于监控数据的电动汽车剩余电量计算方法。
背景技术：
现电动汽车在汽车行业中的数量逐渐增加并已逐年递增的方式快速发展。同时电动汽车仍面临自身的诸多缺点严重制约行业的发展。电动汽车的历程焦虑是电动汽车用户面临的突出问题之一。如何准确计算电动汽车的剩余电量为成为电动汽车、动力电池、bms（电池管理系统）厂家面临的共同难题。现有动力电池剩余电量计算方法多基于动力电池模型和动力电池测试数据计算动力电池的剩余电量。此方法由于基于动力电池理想使用环境与实际应用存在一定偏差，尤其是动力电池使用一段时间之后误差逐渐增大。由于动力电池模型的建立需要对动力电池进行全面的测试来验证矫正模型，由于测试条件有限无法对动力电池全生命周期、各种使用环境条件下的电池状态进行测试。导致动力电池模型无法适用于全生命周期，动力电池在使用一段时间后出现剩余电量计算不准确现象。
中国专利公开号cn103064026b，公开日2013-05-29，发明的名称一种车辆电池剩余电量监测方法，属于电池监测领域，本发明对电池组充、放电过程采用实时电流累积法进行控制，并进行实时温度修正；减少了剩余电量的误差，提高了剩余电量的准确度，能够得出更加准确的电池荷电状态，且同时提供了电池老化的判断方法，使得操作人员能够更加直观准确的了解电池的状态，给行驶者带来了极大方便。由于动力电池模型的建立需要对动力电池进行全面的测试来验证矫正模型，由于测试条件有限无法多动力电池全生命周期、各种使用环境条件下的电池状态进行测试。导致动力电池模型无法适用于全生命周期，动力电池在使用一段时间后出现剩余电量计算不准确现象。
技术实现要素：
本发明的目的是存在由于测试条件有限无法对动力电池全生命周期、各种使用环境条件下的电池状态进行测试。导致动力电池模型无法适用于全生命周期，动力电池在使用一段时间后出现剩余电量计算不准确的问题，提供了一种基于监控数据的电动汽车剩余电量计算方法。
为了解决上述问题，本发明采用以下技术方案予以实现：一种基于监控数据的电动汽车剩余电量计算方法，包括以下步骤，
步骤一：每隔一段时间就批量进行车辆行驶过程全状态数据采集；
步骤二：bms根据实时采集的车辆行驶过程全状态数据进行处理估算电池此状态下剩余电量q0；
步骤三：将车辆行驶过程全状态数据上传至云端数据库；
步骤四：云端数据库存储并分类所有的车辆行驶过程全状态数据；
步骤五：整车确认实时车辆行驶过程全状态数据；
步骤六：根据确认的车辆行驶过程全状态数据，查找历史信息，得到云端数据库中相同状态的动力电池信息簇；
步骤七：读取信息簇中车辆后期行驶过程数据，根据历史数据计算剩余电量后取平均值作为剩余电量q1。本发明提供了一种准确计算动力电池剩余电量的计算方法，与传统的计算模型相比此方法利用整车行驶数据有效识别电动汽车的实时状态，通过对比分析得到相同状态下车辆的剩余电量。逆向得出动力电池的剩余电量，为提高剩余电量计算的准确性提出了新的方向。此方法可以并行原有的剩余电量计算系统，通过校准可以提高原有计算模型的准确性。本发明针对此问题，提出基于监控平台数据的剩余电量计算方法。此方法基于批量生产车辆动力电池的应用及状态数据库，对电池剩余电量进行计算。用所有车辆行驶过程的监控数据逆向计算单个车辆剩余电量的计算结果，为动力电池剩余电量计算提供了新的思路。相比bms计算得到的剩余电量，由云数据计算得到的动力电池剩余电量q1为实车监控数据，为相同批次动力电池此状态的真实剩余电量值。且q1均基于整车实时采集数据，q1与q0为独立运算结果，可进行相互校正等运算。随着车辆运行数量逐年增加监控数据将更加全面q1值与真值的误差会逐渐缩小。
作为优选，在所述步骤一中，采集所有相同型号动力电池的车辆行驶过程全状态数据，包括动力电池状态参数、环境参数和交互信息数据。
作为优选，所述动力电池状态参数包括电池温度、电池电压、电池电流、电池内阻和电池充放电状态，所述环境参数包括环境时间、环境温度、环境气压和车速，所述交互信息数据包括加速度和输出功率。
作为优选，剩余电量q0和剩余电量q1均告知使用者并上传至云端数据库；或，剩余电量q0由剩余电量q1修正后告知使用者并上传至云端数据库；或，剩余电量q1由剩余电量q0修正均告知使用者并上传至云端数据库；或，剩余电量q1告知使用者并上传至云端数据库。当云端数据库建立的初期，剩余电量q1的数量小于预定阈值的时候，剩余电量q0和剩余电量q1均告知使用者并上传至云端数据库；当云端数据库建立的初期，剩余电量q1的数量大于预定阈值且小于预定值的时候，若当前电池使用时间小于设定的使用时间，则剩余电量q0由剩余电量q1修正后告知使用者并上传至云端数据库；若当前电池使用时间大于等于设定的使用时间，则剩余电量q1由剩余电量q0修正后告知使用者并上传至云端数据库。剩余电量q0由剩余电量q1或剩余电量q1由剩余电量q0修正的方法均采用加权算法，剩余电量q0作为主要数据加权值远大于剩余电量q1；或剩余电量q1作为主要数据加权值远大于剩余电量q0，两者数据叠加即可达到相应目的。
作为优选，所述后期行驶过程数据包括行驶每公里电池电量消耗量。这个数据可以由云端数据库检索两个不同时间的剩余电量q1相减直接计算得出，也可以由汽车bms检索两个不同时间的剩余电量q0相减直接计算得出。
作为优选，在所述步骤四中云端数据库首先对动力电池状态参数、环境参数和交互信息数据三大项数据中每一类数据均进行预设的分段，然后对各个数据进行模糊化分类的方式记录所有的车辆行驶过程全状态数据。
作为优选，在本基于监控数据的电动汽车剩余电量计算方法中剩余电量q1的数量小于预定值的时候，云端数据库接收剩余电量q0作为剩余电量q1进行存储，当剩余电量q1的数量大于等于预定值的时候，云端数据库只接收剩余电量q1数据。
作为优选，当剩余电量q1的数量大于等于预定值的时候，云端数据库每接收一次剩余电量q1数据，则删除相应的一个作为剩余电量q1进行存储的剩余电量q0数据。
作为优选，当剩余电量q1的数量大于设定值的时候，云端数据库更新对动力电池状态参数、环境参数和交互信息数据三大项数据中每一类数据均重新进行一次分段。这样设置主要是为了剩余电量q1不足时候进行初始设置。
本发明的实质性效果是：此方法基于批量生产车辆动力电池的应用及状态数据库，对电池剩余电量进行计算。用所有车辆行驶过程的监控数据逆向计算单个车辆剩余电量的计算结果，为动力电池剩余电量计算提供了新的思路。相比bms计算得到的剩余电量，由云数据计算得到的动力电池剩余电量q1为实车监控数据，为相同批次动力电池此状态的真实剩余电量值。
附图说明
图1为本实施例的方法流程图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例1：
一种基于监控数据的电动汽车剩余电量计算方法，包括以下步骤，
步骤一：每隔一段时间就批量进行车辆行驶过程全状态数据采集；采集所有相同型号动力电池的车辆行驶过程全状态数据，尤其是动力电池状态参数、环境参数、交互信息等数据，包括电池系统状态数据（例如温度、电压、电流、内阻、充放电状态等），环境状态数据（时间、环境温度、气压、车速等），驾驶输入参数（加速度、输出功率等）。
步骤二：bms根据实时采集的车辆行驶过程全状态数据进行处理估算电池此状态下剩余电量q0；bms根据实时采集的整车状态参数进行处理根据已有电池模型估算电池此状态下剩余电量值q0，将整车所有状态数据传输至整车无线数据传输模块。
步骤三：将车辆行驶过程全状态数据上传至云端数据库；无线数据传输模块将整车采集的状态数据收集并上传至车辆信息监控平台。整车监控平台获得的所有车辆状态实时状态信息经分类处理，上传至云端数据库。
步骤四：云端数据库存储并分类所有的车辆行驶过程全状态数据；云端数据库对整车监控平台上传的数据进行存储。
步骤五：整车确认实时车辆行驶过程全状态数据；整车通过数据监控获得待计算车辆动力电池实时状态信息，包括整车车辆信息、动力电池身份信息、实时电压、实时电流、内阻、温度等信息。将状态信息输入数据处理平台进行动力电池状态确认。
步骤六：根据确认的车辆行驶过程全状态数据，查找历史信息，得到云端数据库中相同状态的动力电池信息簇；数据处理平台根据确认的待计算车辆动力电池状态信息，查找其历史信息。得到监控数据中相同状态信息的动力电池信息簇。
步骤七：读取信息簇中车辆后期行驶过程数据，根据历史数据计算剩余电量后取平均值作为剩余电量q1。在获取的信息簇中对电池此状态后的数据进行处理，读取信息簇中车辆后期行驶过程数据，根据历史数据计算剩余电量q1a、q1b、q1c……，对剩余电量进行筛选后取平均值，为此车基于监控数据计算的剩余电量q1。并将q1反馈至待计算车辆，通过仪表显示给驾驶员。
实施例2：
与实施例1基本相同，不同之处在于，在所述步骤一中，采集所有相同型号动力电池的车辆行驶过程全状态数据，包括动力电池状态参数、环境参数和交互信息数据。
所述动力电池状态参数包括电池温度、电池电压、电池电流、电池内阻和电池充放电状态，所述环境参数包括环境时间、环境温度、环境气压和车速，所述交互信息数据包括加速度和输出功率。
当云端数据库建立的初期，剩余电量q1的数量小于预定阈值的时候，剩余电量q0和剩余电量q1均告知使用者并上传至云端数据库；当云端数据库建立的初期，剩余电量q1的数量大于预定阈值且小于预定值的时候，若当前电池使用时间小于设定的使用时间，则剩余电量q0由剩余电量q1修正后告知使用者并上传至云端数据库；若当前电池使用时间大于等于设定的使用时间，则剩余电量q1由剩余电量q0修正后告知使用者并上传至云端数据库。剩余电量q0由剩余电量q1或剩余电量q1由剩余电量q0修正的方法均采用加权算法，剩余电量q0作为主要数据加权值远大于剩余电量q1；或剩余电量q1作为主要数据加权值远大于剩余电量q0，两者数据叠加即可达到相应目的。所述后期行驶过程数据包括行驶每公里电池电量消耗量。这个数据可以由云端数据库检索两个不同时间的剩余电量q1相减直接计算得出，也可以由汽车bms检索两个不同时间的剩余电量q0相减直接计算得出。
在本基于监控数据的电动汽车剩余电量计算方法中剩余电量q1的数量小于预定值的时候，云端数据库接收剩余电量q0作为剩余电量q1进行存储，当剩余电量q1的数量大于等于预定值的时候，云端数据库只接收剩余电量q1数据。当剩余电量q1的数量大于等于预定值的时候，云端数据库每接收一次剩余电量q1数据，则删除相应的一个作为剩余电量q1进行存储的剩余电量q0数据。当剩余电量q1的数量大于设定值的时候，云端数据库更新对动力电池状态参数、环境参数和交互信息数据三大项数据中每一类数据均重新进行一次分段。这样设置主要是为了剩余电量q1不足时候进行初始设置。
在所述步骤四中云端数据库首先对动力电池状态参数、环境参数和交互信息数据三大项数据中每一类数据均进行预设的分段，然后对各个数据进行模糊化分类的方式记录所有的车辆行驶过程全状态数据。当剩余电量q1的数量大于设定值的时候，云端数据库更新对动力电池状态参数、环境参数和交互信息数据三大项数据中每一类数据均重新进行一次分段。
对各个数据进行模糊化分类主要是将电池温度、电池电压、电池电流、电池内阻和电池充放电状态，环境时间、环境温度、环境气压和车速，加速度和输出功率那么多项的参数和选项、状态，特别是有很多的数值都要进行合并，合并成相对较少的几个参数和选项、状态，例如电池使用状态、车辆状态、当前温度，核对的是电池电压参数，
然后对车辆行驶过程全状态数据进行模糊化计算，根据相应的数据进行转换，例如整合为电池状态好、加速过程中、温度高，则在相应的几个状态栏进行读取，然后再核对电池电压参数即可得到相应的历史数据：q1a、q1b、q1c……，对剩余电量进行筛选后取平均值，为此车基于监控数据计算的剩余电量q1。并将q1反馈至待计算车辆，通过仪表显示给驾驶员。
此方法基于批量生产车辆动力电池的应用及状态数据库，对电池剩余电量进行计算。用所有车辆行驶过程的监控数据逆向计算单个车辆剩余电量的计算结果，为动力电池剩余电量计算提供了新的思路。相比bms计算得到的剩余电量，由云数据计算得到的动力电池剩余电量q1为实车监控数据，为相同批次动力电池此状态的真实剩余电量值。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。