【摘 要】
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随着城市环境污染以及石油资源的紧缺,电动汽车凭借节能环保的优势越来越受到欢迎。与传统燃油车相比,电动汽车能量密度低、成本高、循环寿命短,导致续驶里程有限。车辆在不同环境和驾驶条件下的能耗率存在很大差异,致使续驶里程的估计误差较大,容易使驾驶人产生“里程焦虑”,尤其是因续驶里程不足导致的意外停车而引发的一系列交通安全问题。因此,准确的续驶里程估算方法对电动汽车的发展产生重大影响。论文从车辆电池状态估
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随着城市环境污染以及石油资源的紧缺,电动汽车凭借节能环保的优势越来越受到欢迎。与传统燃油车相比,电动汽车能量密度低、成本高、循环寿命短,导致续驶里程有限。车辆在不同环境和驾驶条件下的能耗率存在很大差异,致使续驶里程的估计误差较大,容易使驾驶人产生“里程焦虑”,尤其是因续驶里程不足导致的意外停车而引发的一系列交通安全问题。因此,准确的续驶里程估算方法对电动汽车的发展产生重大影响。论文从车辆电池状态估计、车辆未来行驶工况预测和车辆行驶能耗计算来估计电动汽车的续驶里程,主要研究成果如下:首先,选择了5辆在城市道路行驶半年的电动汽车数据,构建了电动汽车的里程衰减和容量衰减特征指标,选择基于实车出行数据等8项特征,基于长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）模型建立了高精度电池状态估计模型,实验结果表明,平均误差分别达到0.57（RMSE）和0.82%（MAPE）。其次,为分析行驶工况的特征,对车辆历史行驶数据进行片段划分,使用主成分分析方法对选取的13个运动学特征参数进行降维,并用模糊C均值方法进行聚类,得到低速、中速和高速三类典型行驶工况。在此基础上,将行驶片段按行驶状态细分为4类微行驶片段,建立基于马尔可夫链的典型工况片段库,结合蒙特卡洛方法来预测未来行驶工况。再次,为了使能耗预测模型更加准确,使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）算法对预测的行驶工况进行分类,选择合适的特征参数,识别出低速、中速与高速三类工况类别。基于Light GBM算法,建立相应工况下的能耗预测模型,预测出各工况类别的行驶能耗。最后,结合电池状态估计模型的可用剩余电量、车辆行驶工况预测行驶能耗,并估算出电动汽车续驶里程。结果表明,与真实出行工况下的电动汽车数据对比,本文提出的续驶里程估计方法取得了良好的估计效果,误差为8.85%。
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