基于能量模型的电动载具功率最优控制方法技术

本发明专利技术涉及电动车辆功率监测及控制技术领域，具体涉及一种基于能量模型的电动载具功率最优控制方法。该方法通过分析运营线路的每日历史数据库，提取运营线路的整体能量回收功率特征和每个电动公交车的环境温度特征，构建每个样本的状态向量。根据每个样本之间的样本相似度进行分组，获得多个运行组。根据下一日的运行组的转移情况获得每个样本的状态转移置信度集合，进而训练出全连接神经网络作为能量模型，用于获得实时电动公交车当日的运行组所属情况，进一步确定异常电动公交车，对异常电动公交车的输出功率进行精准控制。本发明专利技术基于历史数据库构建能量模型，进而实现对异常电动公交车的精准功率控制。动公交车的精准功率控制。动公交车的精准功率控制。

【技术实现步骤摘要】
基于能量模型的电动载具功率最优控制方法


[0001]本专利技术涉及电动车辆功率监测及控制
，具体涉及一种基于能量模型的电动载具功率最优控制方法。

技术介绍

[0002]电动载具即电动车辆，电动车辆的驱动能源具有清洁、环保等优点，因此广泛应用与各种领域，其中电动公交车随着推广与发展也日渐普及。
[0003]电动公交车的能耗容易监测和控制，因此考虑到电动公交车的电池安全和成本控制，需要对电动公交车的输出功率进行控制。
[0004]现有的对电动车辆的输出功率控制方法通常是根据车辆不同的启动状态设置不同的驱动控制命令。但是对于电动公交车而言，其拥有固定的运营线路且运营线路上包括多个站点，因此在运营线路中电动公交车相对于其他电动车辆具有更多的启动状态，并且一条运营线路中具有多个电动公交车，现有对电动车辆功率进行控制的方法没有考虑到电动公交车具有多个站点且运营线路上整体的电动公交车能量情况，无法做到有效降低运营线路上的整体能耗。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于能量模型的电动载具功率最优控制方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种基于能量模型的电动载具功率最优控制方法，所述方法包括：统计目标运营线路的每日历史数据库，获得每辆电动公交车在运营线路中的能量回收功率变化曲线；根据运营线路中每辆电动公交车的能量回收功率变化曲线与运营线路的平均能量回收功率变化曲线的差异获得运营线路对应的能量回收均衡性；获得每辆电动公交车在运营线路中的温度变化序列；根据温度变化序列中元素的波动性和温度变化序列与标准温度的差异性获得每辆电动公交车的环境温度评价；以能量回收均衡性和环境温度评价作为每辆电动公交车的状态向量；根据不同电动公交车之间状态向量差异和能量回收功率变化曲线差异获得样本相似度，根据样本相似度将不同电动公交车分为多个运行组；获得目标电动公交车样本的K近邻样本群；根据K近邻样本群中每个样本在下一日所属的运行组获得目标电动公交车样本的状态转移置信度集合；根据每个状态向量及其对应的状态转移置信度集合和能量回收功率变化曲线训练全连接神经网络；将前一日每个电动公交车的目标状态向量和目标能量回收功率变化曲线输入全连接神经网络中，获得对应的目标状态转移置信度集合，根据最大的目标状态转移置信度获得每个电动公交车当日对应的运行组；根据对应的运行组的占比确定当日的异常电动公交车，限制异常电动公交车在当日的输出功率。
[0006]进一步地，所述获得每辆电动公交车在运营线路中的能量回收功率变化曲线包
括：统计每辆电动公交车在运行线路中每个站点的能耗，获得每个站点的能量回收功率，将运行线路中各个站点的能量回收功率进行拟合，获得能量回收功率变化曲线；所述获得每辆电动公交车在运营线路中的温度变化序列包括：在电动公交车表面设置温度传感器，统计每辆电动公交车在运行线路中经过每个站点时温度传感器的温度值，获得温度变化序列。
[0007]进一步地，所述根据运营线路中每辆电动公交车的能量回收功率变化曲线与运营线路的平均能量回收功率变化曲线的差异获得运营线路对应的能量回收均衡性包括：根据能量回收均衡性公式获得能量回收均衡性，能量回收均衡性公式包括：其中，为能量回收均衡性，为目标运营线路的每日历史数据库中的电动公交车数量，为以自然常数为底的指数函数，为动态时间规整距离函数，为第个电动公交车的能量回收功率变化曲线，为运营线路的平均能量回收功率变化曲线。
[0008]进一步地，所述根据温度变化序列中元素的波动性和温度变化序列与标准温度的差异性获得每辆电动公交车的环境温度评价包括：根据环境温度评价公式获得环境温度评价，环境温度评价公式包括：其中，为环境温度评价，为双曲正切函数，为温度变化序列，为方差求取函数，为以自然常数为底的指数函数，为绝对值函数，为平均值求取函数，为标准温度。
[0009]进一步地，所述根据不同电动公交车之间状态向量差异和能量回收功率变化曲线差异获得样本相似度，根据样本相似度将不同电动公交车分为多个运行组包括：根据样本相似度公式获得样本相似度，样本相似度公式包括：其中，为电动公交车A与电动公交车B之间的样本相似度，为余弦函数，为电动公交车A的状态向量，为电动公交车B的状态向量，为形态相似距离函数，为电动公交车A的能量回收功率变化曲线，为电动公交车B的能量回收功率变化曲线，为余弦相似度函数；根据样本相似度将电动公交车样本映射在样本空间中，利用K均值聚类算法对样本进行分组，获得多个运行组。
[0010]进一步地，所述运行组包括正常运行组、轻微异常运行组和异常运行组；
获得每个运行组内中心样本对应的能量回收功率变化曲线与运营线路的平均能量回收功率变化曲线的动态时间规整距离；动态时间规整距离最大的运行组为异常运行组，动态时间规整距离最小的运行组为正常运行组。
[0011]进一步地，所述根据K近邻样本群中每个样本在下一日所属的运行组获得目标电动公交车样本的状态转移置信度集合包括：统计目标电动公交车样本的K近邻样本群中每个样本在下一日所属的运行组，获得每个运行组在K近邻样本群中对应样本的数量，经过极差标准化处理，获得目标电动公交车样本的状态转移置信度集合。
[0012]进一步地，所述根据对应的运行组的占比确定当日的异常电动公交车，限制异常电动公交车在次日的输出功率：以当日的异常运行组中样本数在总样本数中的占比作为第一异常比例；以当日的轻微异常运行组中样本数在总样本数中的占比作为第二异常比例；根据目标运营线路中前一日每个站点的电动公交车总数与第一异常比例的乘积，获得第一异常电动公交车数量；根据目标运营线路中前一日每个站点的电动公交车总数与第二异常比例的乘积，获得第二异常电动公交车数量；根据能量回收功率大小将每个站点的电动公交车从小到大排序，选择前第一异常电动公交车数量个电动公交车作为第一异常电动公交车；选择除第一异常电动公交车外的前第二异常电动公交车数量个电动公交车作为第二异常电动公交车；针对每个站点的第一异常电动公交车，将第一异常电动公交车离开对应站点后预设时间段内的最高输出功率限制为预设最高输出功率；针对每个站点的第二异常电动公交车，将第二异常电动公交车离开对应站点后预设时间段内的最高输出功率限制为车辆电池管理系统可达的最大功率与最低功率的均值。
[0013]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术实施例考虑到电动公交车具有固定的运营线路，因为运营线路上包含多辆相同类型的电动公交车，因此本专利技术实施例根据每日历史数据库对运营线路上所有电动公交车进行统计分析。提取每辆电动公交车在运营线路上的能量回收功率变化曲线和温度变化序列的特征，进而构建参考性强的状态向量。通过状态向量和能量回收功率变化曲线即可将运营线路上的所有电动公交车进行分组，进而获得多个运行组，每个运行组代表了一个运行状态。进一步通过每个目标电动公交车样本的K近邻分析，获得每个电动公交车样本对应的置信度集合，进而训练全连接神经网络。通过全连接神经网络的分类效果即可根据前日的数据判断出当日每辆公交车的所属运本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于能量模型的电动载具功率最优控制方法，其特征在于，所述方法包括：统计目标运营线路的每日历史数据库，获得每辆电动公交车在运营线路中的能量回收功率变化曲线；根据运营线路中每辆电动公交车的能量回收功率变化曲线与运营线路的平均能量回收功率变化曲线的差异获得运营线路对应的能量回收均衡性；获得每辆电动公交车在运营线路中的温度变化序列；根据温度变化序列中元素的波动性和温度变化序列与标准温度的差异性获得每辆电动公交车的环境温度评价；以能量回收均衡性和环境温度评价作为每辆电动公交车的状态向量；根据不同电动公交车之间状态向量差异和能量回收功率变化曲线差异获得样本相似度，根据样本相似度将不同电动公交车分为多个运行组；获得目标电动公交车样本的K近邻样本群；根据K近邻样本群中每个样本在下一日所属的运行组获得目标电动公交车样本的状态转移置信度集合；根据每个状态向量及其对应的状态转移置信度集合和能量回收功率变化曲线训练全连接神经网络；将前一日每个电动公交车的目标状态向量和目标能量回收功率变化曲线输入全连接神经网络中，获得对应的目标状态转移置信度集合，根据最大的目标状态转移置信度获得每个电动公交车当日对应的运行组；根据对应的运行组的占比确定当日的异常电动公交车，限制异常电动公交车在当日的输出功率。2.根据权利要求1所述的一种基于能量模型的电动载具功率最优控制方法，其特征在于，所述获得每辆电动公交车在运营线路中的能量回收功率变化曲线包括：统计每辆电动公交车在运行线路中每个站点的能耗，获得每个站点的能量回收功率，将运行线路中各个站点的能量回收功率进行拟合，获得能量回收功率变化曲线；所述获得每辆电动公交车在运营线路中的温度变化序列包括：在电动公交车表面设置温度传感器，统计每辆电动公交车在运行线路中经过每个站点时温度传感器的温度值，获得温度变化序列。3.根据权利要求1所述的一种基于能量模型的电动载具功率最优控制方法，其特征在于，所述根据运营线路中每辆电动公交车的能量回收功率变化曲线与运营线路的平均能量回收功率变化曲线的差异获得运营线路对应的能量回收均衡性包括：根据能量回收均衡性公式获得能量回收均衡性，能量回收均衡性公式包括：其中，为能量回收均衡性，为目标运营线路的每日历史数据库中的电动公交车数量，为以自然常数为底的指数函数，为动态时间规整距离函数，为第个电动公交车的能量回收功率变化曲线，为运营线路的平均能量回收功率变化曲线。4.根据权利要求1所述的一种基于能量模型的电动载具功率最优控制方法，其特征在于，所述根据温度变化序列中元素的波动性和温度变化序列与标准温度的差异性获得每辆电动公交车的环境温度评价包括：根据环境温度评价公式获得环境温度评价，环境温度评价公式包括：
其中，为环境温度评价，为双曲正切函数，为温度变化序列，为方差...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶乾辉，
申请(专利权)人：常州威图维亚电机科技有限公司，
类型：发明
国别省市：