纯电动汽车电池续驶里程与循环寿命的大数据动态分析方法

本发明涉及纯电动汽车技术领域，具体为纯电动汽车电池续驶里程与循环寿命的大数据动态分析方法。

纯电动汽车是指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。由于对环境影响相对传统汽车较小，其前景被广泛看好，但当前技术尚不成熟，它是完全由可充电电池(如铅酸电池、镍镉电池、镍氢电池或锂离子电池)提供动力源的汽车。虽然它已有186年的悠久历史，但一直仅限于某些特定范围内应用，市场较小。主要原因是由于各种类别的蓄电池，普遍存在价格高、寿命短、外形尺寸和重量大、充电时间长等严重缺点。

目前纯电动汽车电池续驶里程与循环寿命的计算与显示主要基于试验环境，试验环境与真实驾驶环境的差异，导致了电池续驶里程与循环寿命的公告值与真实值存在较大的差异。

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了纯电动汽车电池续驶里程与循环寿命的大数据动态分析方法，具备能够根据实际驾驶情况计算处每辆车的真实续驶里程与剩余循环寿命等优点，解决了背景技术中提出的问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

本发明要解决的另一技术问题是提供纯电动汽车电池续驶里程与循环寿命的大数据动态分析方法，包括以下步骤：

1)计算电池实际续驶里程的衰减系数：本发明将电池实际续驶里程的衰减系数定义为应变量Y1,所述池实际续驶里程的衰减系数Y1＝[a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*X4],其中：a1,a2,a3,a4为影响因素的权重，X1(用户出行行为),X2(用户驾驶行为),X3(用户充电行为),X4(车辆物理属性)为不同的影响因素,a1,a2,a3,a4又细分为a11(对应城市海拔)，a12(对应城市平均温度)，a13(对应平均驾驶里程)，a14(对应出行地区经度/纬度)，a15(对应城市海拔)，a21(百公里急加速次数)，a22(百公里急减速次数)，a23(百公里空调使用时长)，a24(平均车速)，a31(快充次数)，a32(平均充电深度)，a33(平均剩余电量)，a41(车重)，a42(电机/电控供应商)，a43(电池管理系统供应商)，a44(电芯材料)，a45(电机设计)，a46(额定续航里程)，a47(额定续航里程)；同理X1(用户出行行为),X2(用户驾驶行为),X3(用户充电行为),X4(车辆物理属性)也做了进一步细分，x11，x12，x13，x14，x15，x21，x22，x23，x24，x31，x32，x33，x41，x42，x43，x44，x45，x46，x47。

2)计算电池的实际续驶里程：本发明将电池的实际续驶里程定义为Y’,电池的实际续驶里程Y’＝公告值*(1-Y1)。

3)计算电池的实际循环寿命：本发明将电池的实际循环寿定义Y2，Y2为实际续驶里程Y’的多元回归函数，即：Y2＝f(Y’)。

优选的，所述池实际续驶里程的衰减系数Y1的计算包括如下步骤：

1)确定权重a1,a2,a3,a4：根据实际的外界因素确定a11(对应城市海拔)，a12(对应城市平均温度)，a13(对应平均驾驶里程)，a14(对应出行地区经度/纬度)，a15(对应城市海拔)，a21(百公里急加速次数)，a22(百公里急减速次数)，a23(百公里空调使用时长)，a24(平均车速)，a31(快充次数)，a32(平均充电深度)，a33(平均剩余电量)，a41(车重)，a42(电机/电控供应商)，a43(电池管理系统供应商)，a44(电芯材料)，a45(电机设计)，a46(额定续航里程)，a47(额定续航里程)的具体数值。

2)X1(用户出行行为),X2(用户驾驶行为),X3(用户充电行为),X4(车辆物理属性)取值：对应a11(对应城市海拔)，a12(对应城市平均温度)，a13(对应平均驾驶里程)，a14(对应出行地区经度/纬度)，a15(对应城市海拔)，a21(百公里急加速次数)，a22(百公里急减速次数)，a23(百公里空调使用时长)，a24(平均车速)，a31(快充次数)，a32(平均充电深度)，a33(平均剩余电量)，a41(车重)，a42(电机/电控供应商)，a43(电池管理系统供应商)，a44(电芯材料)，a45(电机设计)，a46(额定续航里程)，a47(额定续航里程)的所处的不同取值区间范围确定与之相对应的x11，x12，x13，x14，x15，x21，x22，x23，x24，x31，x32，x33，x41，x42，x43，x44，x45，x46，x47的具体数值。

3)计算衰减系数定义为应变量Y1：带入公式数Y1＝[a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*X4]计算出Y1的数值。

4)计算电池的实际续驶里程Y’：带入公式Y’＝公告值*(1-Y1)计算出电池的实际续驶里程，例如：Y’1.1,Y’1.2,Y’1.3,…；并进行记录’。

优选的，所述电池的实际循环寿命Y2的计算包括如下步骤：

1)记录录每次充电后的实际充电次数与对应的实际的续驶里程Y’。

2)使用回归分析，得出实际充电次数与实际虚实里程的曲线。

3)根据曲线的走向确定电池的实际循环寿命Y2。

(三)有益效果

与现有技术相比，本发明提供了纯电动汽车电池续驶里程与循环寿命的大数据动态分析方法，具备以下有益效果：

该纯电动汽车电池续驶里程与循环寿命的大数据动态分析方法，通过结合真实的驾驶环境，对续驶里程和循环寿命计算给出优化的方法，并根据识别出的相关因素的变化，动态调整因素的权重，从技术上给出每辆车的真实续驶里程与剩余循环寿命

图1为电池续航里程Y1的计算逻辑框图；

图2实际充电次数与实际虚实里程的曲线图。

下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

续驶里程衰减系数Y1＝[a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*X4]，其中：a1，a2，a3，a4为影响因素的权重，X1(用户出行行为),X2(用户驾驶行为),X3(用户充电行为),X4(车辆物理属性)为不同的影响因素，a1,a2,a3,a4又细分为a11(对应城市海拔)，a12(对应城市平均温度)，a13(对应平均驾驶里程)，a14(对应出行地区经度/纬度)，a15(对应城市海拔)，a21(百公里急加速次数)，a22(百公里急减速次数)，a23(百公里空调使用时长)，a24(平均车速)，a31(快充次数)，a32(平均充电深度)，a33(平均剩余电量)，a41(车重)，a42(电机/电控供应商)，a43(电池管理系统供应商)，a44(电芯材料)，a45(电机设计)，a46(额定续航里程)，a47(额定续航里程)；同理X1(用户出行行为),X2(用户驾驶行为),X3(用户充电行为),X4(车辆物理属性)也做了进一步细分，x11，x12，x13，x14，x15，x21，x22，x23，x24，x31，x32，x33，x41，x42，x43，x44，x45，x46，x47。

权重计算时选取同一款车型，不同海拔城市的用户总行驶里程、充电次数、平均单次实际行驶里程进行输入，保证其他变量值相同，用户的数量越多，权重的计算精确度越高，计算过程如下：

a11.权重计算过程

1)输入城市海拔；

2)输入总形式里程；

3)输入充电次数(从30％充到80％)；

4)计算平均单次实际行驶里程：输入总形式里程/输入充电次数(从30％充到80％)；

5)计算实际行驶里程的衰减值：公告续驶里程-平均单次实际行驶里程；

6)计算加权平均。

城市海拔按照高度计算过程中分为五个区间分别进行输入，具体区间分见附图1；在计算a11权重过程中，保证其余的变量值相同。

a12.权重计算过程

1)输入城市平均温度；

2)输入总形式里程；

3)输入充电次数(从30％充到80％)；

4)计算平均单次实际行驶里程：输入总形式里程/输入充电次数(从30％充到80％)；

平均温度计算过程中分为五个区间分别进行输入，具体区间分见附图1；在计算a12权重过程中，保证其余的变量值相同。

依此计算a13～a47的权重数值，并带入公式：Y1＝[a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*X4]，得出Y1的数值，将计算所得Y1带入实际电池续驶里程Y’＝公告值*(1-Y1)，得出实际续驶里程Y’，例如：(Y’1.1,Y’1.2,Y’1.3,…)。

计算循环寿命Y2，循环寿命Y2的计算公式如下

Y2＝f(Y’1.1,Y’1.2,Y’1.3,…)

在计算实际续驶里程过程中，记录每次充电后的实际充电次数(cycle1.1,cycle1.2,cycle1.3,…)与对应的实际的续驶里程Y’1.1,Y’1.2,Y’1.3,…；使用回归分析，得出实际充电次数与实际虚实里程的曲线(虚线)，虚线与X轴交集，交点为Y2,为实际循环寿命。

本发明的有益效果是：该纯电动汽车电池续驶里程与循环寿命的大数据动态分析方法，通过结合真实的驾驶环境，对续驶里程和循环寿命计算给出优化的方法，并根据识别出的相关因素的变化，动态调整因素的权重，从技术上给出每辆车的真实续驶里程与剩余循环寿命。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。