申请/专利权人：中山大学

申请日：2021-04-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113085592B

主分类号：B60L50/75

分类号：B60L50/75;B60L58/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.07.27#实质审查的生效;2021.07.09#公开

摘要：本发明涉及续驶里程计算技术领域，更具体地，涉及一种氢燃料电池自卸车续驶里程实时预测方法及其系统，包括如下步骤：S1.获取氢燃料电池自卸车的动力电池组相关数据以及燃料电池余量数据；S2.检测获取的数据是否完整，若是，则执行步骤S3，否则执行步骤S4；S3.对缺失数据进行识别，并调用该缺失数据的历史数据进行补充，然后执行步骤S4；S4.构建续驶里程预测模型；S5.通过续驶里程预测模型对获取的数据进行回归分析，得到自卸车当前续驶里程预测值。本发明通过实时监控影响氢燃料电池自卸车续驶里程的各种因素来进行自卸车续驶里程预测，提高预测准确性，使得当自卸车能源不足时能够得到及时的能源补充，进而提高自卸车的使用寿命，缓解里程焦虑现象。

主权项：1.一种氢燃料电池自卸车续驶里程实时预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取氢燃料电池自卸车的动力电池组相关数据以及燃料电池余量数据；其中，所述燃料电池余量数据通过储气罐气压和修正气体状态方程计算得出；其中，所述储气罐气压和修正气体状态方程为： 式中，X燃表示自卸车当前燃料电池余量，P表示实时采集的储氢罐内压强，P0表示燃料电池达到最小耗氢量的储氢罐压强，V表示储氢罐体积，Zc表示气体压缩因子，R表示理想气体常数，T表示气体开尔文温度，η1表示自卸车氢气利用率，η2表示氢气转化率，η3表示电能输出效率；S2.检测步骤S1所获取的数据是否完整，若是，则执行步骤S4，否则执行步骤S3；S3.对缺失数据进行识别，并调用所述缺失数据的历史数据进行补充，然后执行步骤S4；S4.构建续驶里程预测模型；S5.在步骤S4之后，通过所述续驶里程预测模型对获取的数据进行回归分析，得到自卸车当前续驶里程预测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 一种氢燃料电池自卸车续驶里程实时预测方法及其系统

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