基于车联网重型车实际工况的油耗及NOx排放评价方法

本发明属于车联网大数据在机动车实际运行工况的油耗评价分析技术领域，尤其是涉及一种基于车联网重型车实际工况的油耗及NOx排放评价方法。

我国首先将车联网技术广泛应用到重型车远程排放监管中。在我国2017年的大气防治计划中，环保管理部门提出强化对营运车辆的环保监管，积极推进柴油车加装具备实时诊断功能的车载远程通讯终端(OBD+GPRS)。在国六重型车排放法规GB17691-2018《重型柴油车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段))中也要求了对柴油车实际运行监管的重视，除PEMS实际道路测试成为基本要求之外，考虑到客观上排放控制系统失效确实不易被察觉，特别增加了车辆远程排放管理的要求，以便及时发现、维护以减少排放超排量。

机动车在中国实际运行工况下与实验室油耗测试结果及与实验室排放测试结果存在严重差异，重型柴油车的实际道路工况的油耗、排放控制效果非常不理想，部分车型的油耗及排放远远超出车辆公告油耗及超出车辆实验室排放或公告排放，主要原因是车辆的实际工况油耗、实际工况排放与法规测试之间存在很大差异。而且，目前重型车车联网监测技术的广泛应用，但没有一个规范的实际运行工况的油耗评价方法、规范的中国工况下的排放评测方法，用对车辆节能环保性能进行客观公正评价。

在中国不同区域，由于受到道路交通状况、区域地形地势、行业自身运行特点等诸多方面的影响，车辆的实际运行油耗、排放差别巨大，目前没有统一、科学的油耗评价方法、NOx评测方法，而导致车辆实际运行的油耗评价、排放评价结果差异较大，不能客观表征车辆实际运行中的真实油耗性能、排放性能。

本发明开发一套基于车联网连续监测的重型车实际运行工况的油耗、NOx评价方法，为机动车在实际运行工况下的油耗评价、排放评价提供科学依据。

有鉴于此，本发明旨在提出一种基于车联网重型车实际工况的油耗及NOx排放评价方法，以解决车辆实际运行的油耗评价、排放评价结果差异。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于车联网重型车实际工况的油耗评价方法，包括以下步骤：

A1、选取重型车车队样本数据，并进行数据清洗；

A2、将车队样本数据的单车单日逐秒的运行工况和油耗数据划分到VSP Bin内；

A3、计算每个Bin的单车单日油耗及单车单日综合油耗；

A4、计算单车统计周期内综合油耗；

A5、计算整体车队样本在统计周期内的综合油耗，根据综合油耗结果进行评价。

进一步的，步骤A3中计算每个Bin的单车单日油耗及单车单日综合油耗过程如下：

A301、计算每个Bin内所有瞬态工况点油耗，计算公式如下：

式中，FRi表示第i个Bin内所有工况点的总油耗，单位L；FRj表示瞬时工况点的油耗，单位L/h；Ti表示在第i个Bin内的工况点个数；

A302、计算每个Bin内工况点累积里程，计算公式如下：

式中，Mi表示第i个Bin内所有工况点的累积里程，单位km；vj表示瞬时工况点的车速，单位km/h；Ti表示在第i个Bin内的工况点个数；

A303、计算每个Bin内的平均百公里油耗，计算公式如下：

式中，FCi表示第i个Bin的平均百公里油耗，单位L/100km；FRi表示第i个Bin内所有工况点的总油耗，单位L；Mi表示第i个Bin内所有工况点的累积里程，单位km；

A304、单车单日非怠速工况的油耗计算方法，如下：

式中，FC表示单车单日非怠速油耗，单位L/100km；FCi表示第i个Bin的平均百公里油耗，单位L/100km，i不包含怠速工况的Bin2；ηi表示中国货车行驶工况在不同VSP Bin内的分布系数；

A305、单车单日怠速工况油耗计算方法如下公式：

式中，Feidle，表示单车单日的怠速工况百公里油耗，单位L/100km；Fesum表示单车在单日怠速工况中累积的油耗，单位L；Midle，表示单车在单日累计行驶的总里程，单位km；

A306、单车单日综合油耗通过以下公式计算：

Fj＝FC×ηNi+Feidle×ηidle

式中，Fj，表示单车单日的综合百公里油耗，单位L/100km；ηNi表示中国货车行驶工况的非怠速工况比例；ηidle表示中国货车行驶工况的怠速工况比例。

进一步的，步骤A4中单车统计周期内综合油耗，通过以下公式计算；

以7天统计周期为例，单车在7天统计周期内的综合油耗计算通过以下公式得到：

式中，FJ，表示单车在统计期内的综合百公里油耗，单位L/100km；mj表示第j日车辆的行驶里程占统计期内总行驶里程的比例。

进一步的，步骤A5中整体车队样本在统计周期内的综合油耗计算过程：以车队样本中的每辆车在统计期内的行驶里程比例对综合油耗进行加权，计算公式如下：

式中，F，表示车队在统计期内的综合百公里油耗，单位L/100km；FJ,q表示第q辆单车在统计期内的综合油耗，单位L/100km；mq表示车队中第q辆车在统计期内行驶里程占全部车辆总行驶里程的比例。

一种基于车联网重型车实际工况的NOx排放评价方法：包括以下步骤：

B1、选取重型车车队样本数据，并进行数据清洗；

B2、将车队样本数据的单车单日逐秒的运行工况和NOx瞬时排放率数据划分到VSPBin内；

B3、计算每个Bin的单车单日排放因子及单车单日综合排放因子；

B4、计算单车统计周期内综合排放因子；

B5、计算整体车队样本在统计周期内的综合排放因子，根据综合排放因子进行评价。

进一步的，步骤B2中车辆逐秒的NOx瞬时排放率通过以下公式进行计算：

Ei，NOX排放率，单位g/s；ei，NOX排放浓度，单位ppm；ρ，柴油密度，单位kg/L

fFuel，燃料质量流量，单位L/h；fAir，空气质量流量，单位kg/h。

进一步的，步骤B3中每个Bin的单车单日排放因子及单车单日综合排放因子包括以下步骤：

B301、计算每个Bin内所有瞬态工况点NOx排放，计算公式如下：

式中，ERi表示第i个Bin内所有工况点的总排放，单位g；Ti表示在第i个Bin内的工况点个数；

B302、计算每个Bin内工况点累积里程，计算公式如下：

式中，Mi表示第i个Bin内所有工况点的累积里程，单位km；vj表示瞬时工况点的车速，单位km/h；Ti表示在第i个Bin内的工况点个数；

B303、计算每个Bin内的NOx排放因子，计算公式如下：

式中，ECi表示第i个Bin的平均排放因子，单位g/km；ERi表示第i个Bin内所有工况点的总排放，单位g；Mi表示第i个Bin内所有工况点的累积里程，单位km；

B304、非怠速工况的排放因子计算方法，计算公式如下：

式中，EC表示单车单日非怠速排放因子，单位g/km；ECi表示第i个Bin的平均排放因子，单位g/km；i不包含怠速工况的Bin2；ηi表示中国货车行驶工况在不同VSP Bin内的分布系数；

B305、怠速工况排放因子计算公式如下：

式中，Eidle，表示单车单日的怠速排放因子，单位g/km；Esum表示单车在单日怠速工况中累积的排放量，单位g；Mday，表示单车在单日累计行驶的总里程，单位km；

B306、单车单日综合排放因子计算公式如下；

Ej＝EC×ηNi+Eidle×ηidle

式中，Ej，表示单车单日的综合排放因子，单位g/km；ηNi表示中国货车行驶工况的非怠速工况比例；ηidle表示中国货车行驶工况的怠速工况比例。

进一步的，步骤B4中单车在统计周期内的排放因子通过以下公式计算：

以7天统计周期为例，单车在7天统计周期内的综合排放因子见式；

式中，EJ，表示单车在统计期内的综合排放因子，单位g/km；mj表示第j日车辆的行驶里程占统计期内总行驶里程的比例。

进一步的，步骤B5中整体车队样本在统计期内的排放因子计算方法：

以车队中的每辆车在统计期内的行驶里程比例对综合排放因子进行加权；

式中，E，表示车队在统计期内的综合排放因子，单位g/km；EJ,q表示第q辆单车在统计期内的综合油耗，单位g/km；mq表示车队中第q辆车在统计期内行驶里程占全部车辆总行驶里程的比例。

相对于现有技术，本发明所述的基于车联网重型车实际工况的油耗及NOx排放评价方法具有以下有益效果：

本发明所述的基于车联网重型车实际工况的油耗及NOx排放评价方法，对机动车在中国实际运行工况下受道路交通状况、区域地形地势、行业自身运行特点等诸多因素尚未建立一套科学、公正的柴油车油耗、排放评价方法，本发明基于车联网连续监测大数据，提出一套能根据车辆在中国实际运行工况进行油耗、排放评价方法，通过该方法可以实现便捷、精准地对机动车的在中国实际运行工况下的油耗、排放进行评测，用于进一步支持不同车辆对象在实际运行工况下的节能环保的性能评测。

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例所述的中国货车工况示意图；

图2为本发明实施例所述的VSP Bin划分方案示意图；

图3为本发明实施例所述的一种基于车联网重型车实际工况的油耗评价方法流程示意图；

图4为本发明实施例所述的一种基于车联网重型车实际工况的NOx排放评价方法流程示意图。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

如图1至图4所示，一套基于车联网连续监测的重型车实际运行工况油耗、NOx评价方法，属于基于车联网大数据对机动车实际运行工况油耗的评价技术方法。以安装车载终端远程车联网连续监测系统的重型车为例，此处强调，连续监测是至少满足不低于1Hz的车载终端采集数据，采集的数据信息通过GPRS技术实时上传到远程监控平台，基于车联网连续监测大数据进行中国实际运行工况的油耗、NOx评价方法。

(1)本发明基于远程车联网车载终端和车联网监控平台获取的车辆实际运行工况、油耗、NOX排放等数据，进行车辆在实际运行工况的下的油耗、NOx评价。

(2)所述连续车联网车载终端是指能实时采集、记录、传输车辆的实时运行的数据信息的终端，并通过安装在车载终端内的SIM卡传输至车联网监控平台。重型车远程车联网车载终端的采集数据项按照重型车远程监测标准的数据项和频率的要求采集、发送数据到车联网监控平台，见表1。(参考GB17691-2018《重型柴油车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段))》中附录Q，或其他相关的标准要求)。本发明的连续监测，是指满足不低于1Hz进行数据采集。

表1远程车联网车载监测终端采集的数据及频率要求

(2)所述车联网监控平台，能够实现对所述数据采集车载终端发送数据的接收、数据计算分析、计算模型诊断分析、状态报警等功能，并具备可视化的UI界面。

(3)本发明通过对标准工况《GBT38146.2-2019-中国汽车行驶工况国家标准第2部分：重型商用车辆》的六条重型商用车工况，按照发明人的《一套基于车联网大数据的中国实际运行工况VSP Bin划分方法》发明专利进行VSP Bin的计算和划分，本案在此不再赘述。

(4)以中国货车(GVW＞5500kg)行驶工况为例，按照《一套基于车联网大数据的中国实际运行工况VSP Bin划分方法》划分出VSP Bin划分方法，得出中国货车行驶工况在不同VSP Bin内的分布系数ηi。(如果是其他类型车辆，按照GBT38146.2-2019中相对应的工况曲线进行VSP Bin划分)；如图1至图2所示，

构建的VSP Bin划分结果见表2。

表2案例得出的VSP Bin划分方案

如图3所示，油耗评价方法包括以下过程：

A1基于中国工况划分的VSP Bin，计算每个Bin的平均油耗(除怠速工况)。

A2以单车运行单日为计算单元，首先对于不满足GB17691-2018标准要求的数据进行清洗，清洗后，将单车单日逐秒的运行工况和油耗数据划分到VSP Bin内(按照《一套基于车联网大数据的中国实际运行工况VSP Bin划分方法》划分出VSP Bin划分方法进行划分)；

A3计算每个Bin的单车单日油耗及单车单日综合油耗；

A301、计算每个Bin内所有瞬态工况点油耗，计算公式见式(1)；

式中，FRi表示第i个Bin内所有工况点的总油耗，L；FRj表示瞬时工况点的油耗，L/h；Ti表示在第i个Bin内的工况点个数。

A302、计算每个Bin内工况点累积里程，计算公式见式(3)；

式中，Mi表示第i个Bin内所有工况点的累积里程，km；vj表示瞬时工况点的车速，km/h；Ti表示在第i个Bin内的工况点个数。

A303、计算每个Bin内的平均百公里油耗，计算公式见式(3)；

式中，FCi表示第i个Bin的平均百公里油耗，L/100km；FRi表示第i个Bin内所有工况点的总油耗，L；Mi表示第i个Bin内所有工况点的累积里程，km。

A304、非怠速工况的单车单日油耗计算方法，见式(4)

式中，FC表示单车单日非怠速油耗，L/100km；FCi表示第i个Bin的平均百公里油耗，L/100km，i不包含怠速工况的Bin2；ηi表示中国货车行驶工况在不同VSP Bin内的分布系数。

A305、怠速工况单车单日油耗计算方法见式(5)；

式中，Feidle，表示单车单日的怠速工况百公里油耗，L/100km；Fesum表示单车在单日怠速工况中累积的油耗，L；Midle，表示单车在单日累计行驶的总里程，km。

A4)所述单车单日综合油耗计算方法见式(6)。

Fj＝FC×ηNi+Feidle×ηidle (6)

式中，Fj，表示单车单日的综合百公里油耗，L/100km；ηNi表示中国货车行驶工况的非怠速工况比例；ηidle表示中国货车行驶工况的怠速工况比例。

A5)所述单车在统计周期内的油耗计算方法

以7天统计周期为例，单车在7天统计周期内的综合油耗见式(7)；

式中，FJ，表示单车在统计期内的综合百公里油耗，L/100km；mj表示第j日车辆的行驶里程占统计期内总行驶里程的比例。

A6)车队在统计期内的油耗计算方法

以车队中的每辆车在统计期内的行驶里程比例对综合油耗进行加权，计算公式见(8)；

式中，F，表示车队在统计期内的综合百公里油耗，L/100km；FJ,q表示第q辆单车在统计期内的综合油耗，L/100km；mq表示车队中第q辆车在统计期内行驶里程占全部车辆总行驶里程的比例。

如图4所示，NOx排放评价方法包括以下过程：

B1、基于中国工况划分的VSP Bin，计算每个Bin的平均NOx排放(除怠速工况)。

B2、计算每个Bin的单车单日排放因子及单车单日综合排放因子；

B201、以单车运行单日为计算单元，首先对于不满足GB17691-2018标准要求的数据进行清洗，清洗后，计算车辆逐秒的NOx瞬时排放率(g/s)，见式(9)；

Ei，NOX排放率，g/s；ei，NOX排放浓度，ppm；ρ，柴油密度，kg/L；fFuel，燃料质量流量，L/h；fAir，空气质量流量，kg/h。

B202、将单车单日逐秒的运行工况和NOx排放数据划分到VSP Bin内，计算每个Bin内所有瞬态工况点NOx排放，计算公式见式(10)。

式中，ERi表示第i个Bin内所有工况点的总排放，g；Ti表示在第i个Bin内的工况点个数。

B203、计算每个Bin内工况点累积里程，计算公式见式(11)。

式中，Mi表示第i个Bin内所有工况点的累积里程，km；vj表示瞬时工况点的车速，km/h；Ti表示在第i个Bin内的工况点个数。

B204、计算每个Bin内的NOx排放因子，计算公式见式(12)。

式中，ECi表示第i个Bin的平均排放因子，g/km；ERi表示第i个Bin内所有工况点的总排放，g；Mi表示第i个Bin内所有工况点的累积里程，km。

B205、所述非怠速工况的排放因子计算方法，见式(13)

式中，EC表示单车单日非怠速排放因子，g/km；ECi表示第i个Bin的平均排放因子，g/km，i不包含怠速工况的Bin2；ηi表示中国货车行驶工况在不同VSP Bin内的分布系数。

B206、所述怠速工况排放因子计算方法见式(14)；

式中，Eidle，表示单车单日的怠速排放因子，g/km；Esum表示单车在单日怠速工况中累积的排放量，g；Mday，表示单车在单日累计行驶的总里程，km。B3、所述单车单日综合排放因子计算方法见式(15)；

Ej＝EC×ηNi+Eidle×ηidle (15)

式中，Ej，表示单车单日的综合排放因子，g/km；ηNi表示中国货车行驶工况的非怠速工况比例；ηidle表示中国货车行驶工况的怠速工况比例。

B4、单车在统计周期内的排放因子计算方法：

以7天统计周期为例，单车在7天统计周期内的综合排放因子见式(16)；

式中，EJ，表示单车在统计期内的综合排放因子，g/km；mj表示第j日车辆的行驶里程占统计期内总行驶里程的比例。

B5、整体车队样本在统计周期内的综合排放因子计算方法

以车队中的每辆车在统计期内的行驶里程比例对综合排放因子进行加权，计算公式见(17)；

式中，E，表示车队在统计期内的综合排放因子，g/km；EJ,q表示第q辆单车在统计期内的综合排放因子，g/km；mq表示车队中第q辆车在统计期内行驶里程占全部车辆总行驶里程的比例。

B6、某生产企业运行的多辆车在一周统计期内的综合排放因子计算方法：

计算生产企业所售车辆的排放因子计算方法，以生产企业所售车辆在统计期内的行驶里程比例对综合排放因子进行加权，计算公式见(18)；

式中，ES，表示生产企业所售车辆在统计期内的综合排放因子，g/km；EJ,p表示第p辆单车在统计期内的综合排放因子，g/km；mp表示生产企业所售车辆中第p辆车在统计期内行驶里程占全部车辆总行驶里程的比例。

对于其他类型的车辆排放因子的计算，按照《GBT38146.2-2019-中国汽车行驶工况国家标准第2部分：重型商用车辆》的六条重型商用车工况，按照发明人的《一套基于车联网大数据的中国中国工况下VSP Bin划分方法》进行VSP Bin的计算和划分，并按照本专利计算流程进行综合排放因子的计算。

最佳实施：

一种基于车联网重型车实际工况的油耗评价方法：包括以下步骤：

A1、选取10辆重型车车队样本数据，并进行数据清洗；

A2、将车队样本数据的单车单日逐秒的运行工况和油耗数据划分到VSP Bin内；

A3、计算每个Bin的单车单日油耗，37、38、42L/100km；

A4、计算单车单日综合油耗，35.5L/100km；

A5、计算单车统计周期内综合油耗，36.7L/100km；

A6、计算10辆的车队在7日内的综合油耗，34.5L/100km；根据综合油耗结果进行评价。

一种基于车联网重型车实际工况的NOx排放评价方法，包括以下步骤：

B1、选取重型车车队样本数据，并进行数据清洗；

B2、将车队样本数据的单车单日逐秒的运行工况和NOx瞬时排放率数据划分到VSPBin内；

B3、计算每个Bin的单车单日排放因子，2.5、3.4、2.8g/km.........

B4、计算单车单日综合排放因子，2.5g/km；

B5、计算单车统计周期内综合排放因子，2.7g/km；

B6、计算10辆的车队在7日内的综合排放因子，2.3g/km，根据综合排放因子进行评价；

B7、计算某生产企业运行的10000辆车在7日统计期内的综合排放因子，2.5g/km。

以其中一辆车的计算过程为例；

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。