申请/专利权人：北理新源(佛山)信息科技有限公司

申请日：2022-07-01

公开（公告）日：2022-09-23

公开（公告）号：CN115091963A

主分类号：B60L3/12

分类号：B60L3/12;G06K9/62;G06N20/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.10.14#实质审查的生效;2022.09.23#公开

摘要：本发明提供了一种基于能耗特征与工况切分的氢燃料电池汽车能耗预估方法，考虑了此类车辆动力电池和燃料电池两个动力源的特点，充分发挥了实车大数据的优势对氢燃料系统能耗特征进行挖掘，过程相对于现有技术更具针对性。方法中全面考虑了行驶过程中工况的复杂性，能够对氢燃料汽车行驶过程中的典型工况进行识别，并针对不同的典型工况计算对应的能耗，相比根据循环工况测定能耗或者一段时间平均能耗具有更高的精确度。方法的执行基于数据驱动，无需知道车辆行驶耗能的机理，根据特征工程提取的相关性特征结合机器学习算法，可实现更快速、大量的典型工况能耗预估以及未来实际行驶过程中能耗的预测。

主权项：1.基于能耗特征与工况切分的氢燃料电池汽车能耗预估方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、大数据平台获取目标车型多辆氢燃料电池汽车的智能车载终端实时采集并上报的车辆行驶数据；对车辆行驶数据进行筛选以及预处理，得到包含与车辆能耗相关的多个参数字段的原始数据；S2、从每帧原始数据中提取出氢燃料电池的输出电流与输出电压、DCDC变换器开闭状态、氢气压力几个字段，并结合这几个字段判断氢燃料电池是否正在耗能，如果判断为“是”，则计算每帧原始数据对应的氢燃料电池能耗，并从原始数据中进一步提取车辆出厂年限、车辆运行状态、充电状态、时间、瞬时速度、累积行驶里程、SOC、瞬时总电流电压、制动加速踏板行程值字反应车辆行驶情况的参数字段作为特征项；如果判断为“否”，则不进行上述参数字段的提取及后续步骤；S3、利用S2中提取得到的连续参数字段划分出车辆的多个从怠速到开始行驶再到停车的完整的运动片段，并计算得到各运动片段的包括：行驶里程、行驶时间、平均速度、SOC变化、氢气压力变化、加速片段占比、怠速片段占比、制动片段占比、平均加速制动踏板行程值、加速制动踏板标准差、燃料系统总能耗的运动片段特征；通过运动片段特征中的行驶里程、行驶时间、平均速度、SOC变化、氢气压力变化表征运动片段对应的工况特征，以及通过加速片段占比、怠速片段占比、制动片段占比、平均加速制动踏板行程值、加速制动踏板标准差则用来表征运动片段中司机的驾驶行为特征；S4、对S3中得到的所述工况特征和驾驶行为特征以燃料系统总能耗为目标执行K-Means聚类算法，得到运动片段对应的不同典型工况类型以及驾驶行为类型；为运动片段添加相应的典型工况及驾驶行为聚类标签，并计算相同工况及驾驶行为类型下不同运动片段的平均燃料系统总能耗；S5、利用S4中得到的聚类标签、不同运动片段的平均燃料系统总能耗以及S3中的各运动片段特征构建测试集与训练集，并对随机森林算法模型进行训练得到氢燃料汽车能耗预估模型；通过对不同目标车型执行前述步骤，从而建立包含多种车型的能耗预估模型库；将某型号实车在实际行驶中采集的运动片段特征对应数据输入所述能耗预估模型库，预估得到相同车型车辆实时的燃料系统总能耗。

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