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公开(公告)号：CN112700117B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202011594127.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/2321 , H02J3/00
Abstract: 本发明属于电动汽车配套设施技术领域，具体为一种基于数据的电动汽车充电基础设施使用情况估算方法，包括步骤一：利用行程起始终止SOC，实现“回家充电”特征的提取，步骤二：利用分段SOC的算法，实现恒流充电功率的准确估计，步骤三：判断电动汽车是否经常在同一位置进行充电，其结构合理，通过对数据进行行程特征提取、充电特征提取、充电设施识别配备等处理，获取电动汽车使用的充电基础设施是私人充电桩还是公共充电桩。本发明提出的方法对数据质量要求低，可以方便的应用于不同场景、不同数据采集系统下，为相应充电基础设施的规划提供有力的支撑。
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公开(公告)号：CN114655074B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202111353453.9
申请日：2021-11-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于电动汽车技术领域，具体为一种基于贝叶斯回归的电动汽车实际行驶能耗估计方法，步骤1：能耗模型结构确定；步骤2：获取能耗敏感性参数先验概率分布；步骤3：贝叶斯回归算法及参数后验概率分布获取；根据以下公式进行模型参数后验概率分布的估计；步骤4：剩余行程能耗估计；步骤5：剩余里程区间计算；本方法在保证泛化能力和合理性的前提下，实现对实际行驶过程能耗影响因素的连续迭代学习，提升预测结果准确性，通过概率估计，得到相应可信度下的剩余里程范围，提升预测结果全面性。
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公开(公告)号：CN114019291B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202111457972.X
申请日：2021-12-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种表征电动汽车能耗指标的方法及系统。该方法根据生成的测试工况对电动汽车进行循环能耗测试过程中获取测试工况的时间‑速度曲线、时间‑直流能耗曲线和测试工况的总交流能耗；根据循环能耗测试的结果确定每个测试子工况下电动汽车的直流能耗率和交流能耗率；根据测试工况的时间‑速度曲线确定每个测试子工况的行驶特征；根据每个测试子工况的行驶特征与基准行驶特征确定每个测试子工况的归一化行驶特征；根据所有测试子工况下电动汽车的直流能耗率、交流能耗率和归一化行驶特征提取电动汽车的直流能耗特征和交流能耗特征，以能够提取适用于任意工况的电动汽车能耗特征，标准、全面、准确地提供电动汽车在不同工况下的能耗水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114019291A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111457972.X
申请日：2021-12-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种表征电动汽车能耗指标的方法及系统。该方法根据生成的测试工况对电动汽车进行循环能耗测试过程中获取测试工况的时间‑速度曲线、时间‑直流能耗曲线和测试工况的总交流能耗；根据循环能耗测试的结果确定每个测试子工况下电动汽车的直流能耗率和交流能耗率；根据测试工况的时间‑速度曲线确定每个测试子工况的行驶特征；根据每个测试子工况的行驶特征与基准行驶特征确定每个测试子工况的归一化行驶特征；根据所有测试子工况下电动汽车的直流能耗率、交流能耗率和归一化行驶特征提取电动汽车的直流能耗特征和交流能耗特征，以能够提取适用于任意工况的电动汽车能耗特征，标准、全面、准确地提供电动汽车在不同工况下的能耗水平。
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公开(公告)号：CN112590620A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011557968.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 吉林大学
IPC: B60L58/12
Abstract: 本发明公开的属于新能源汽车技术领域，具体为一种面向随机行程模型的纯电动汽车能耗估计方法，提出的算法实现的流程，包括如下步骤：S1：随机行程数据的生成：基于使用的随机行程模型生成随机行程的起始地、终止地或直接生成随机行程的行驶时间和距离。当生成数据为起始地和终止地，可采用其他模型将起止地点信息转化为行驶时间和距离：S2：随机能耗特征数据的生成。该面向随机行程模型的纯电动汽车能耗估计方法，在实际应用于电动汽车面向随机行程能耗估计中具有重要的实际意义，算法简单，易于实施，考虑了车辆部件耗能，准确度高，克服了目前常规均值能耗准确度低，通用性差等问题。
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公开(公告)号：CN112700117A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011594127.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于电动汽车配套设施技术领域，具体为一种基于数据的电动汽车充电基础设施使用情况估算方法，包括步骤一：利用行程起始终止SOC，实现“回家充电”特征的提取，步骤二：利用分段SOC的算法，实现恒流充电功率的准确估计，步骤三：判断电动汽车是否经常在同一位置进行充电，其结构合理，通过对数据进行行程特征提取、充电特征提取、充电设施识别配备等处理，获取电动汽车使用的充电基础设施是私人充电桩还是公共充电桩。本发明提出的方法对数据质量要求低，可以方便的应用于不同场景、不同数据采集系统下，为相应充电基础设施的规划提供有力的支撑。
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公开(公告)号：CN118940457A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310537412.8
申请日：2023-05-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车能耗分解方法、分析方法、系统、设备及介质，涉及电动汽车能耗监测技术领域。该能耗分解方法包括获取待分析的电动汽车在一行程中的实际行驶数据；该实际行驶数据包括空载质量、载重质量、行程路线信息(包括速度、海拔等)以及行程能耗总量；根据实际行驶数据确定行程能耗率，以及，该行程下多个行程行驶特征的特征值；其中，每一行程行驶特征的特征值受行程因素和/或驾驶行为因素；根据各特征值和行程能耗率，确定电动汽车的能耗分布结果；该能耗分布结果至少包括每一行程行驶特征对应的能耗率分量。本发明能够全面分析车辆能耗分布，让用户了解到行程因素和驾驶行为因素对能耗的影响程度，从而达到节能的目的。
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公开(公告)号：CN114655074A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202111353453.9
申请日：2021-11-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于电动汽车技术领域，具体为一种基于贝叶斯回归的电动汽车实际行驶能耗估计方法，步骤1：能耗模型结构确定；步骤2：获取能耗敏感性参数先验概率分布；步骤3：贝叶斯回归算法及参数后验概率分布获取；根据以下公式进行模型参数后验概率分布的估计；步骤4：剩余行程能耗估计；步骤5：剩余里程区间计算；本方法在保证泛化能力和合理性的前提下，实现对实际行驶过程能耗影响因素的连续迭代学习，提升预测结果准确性，通过概率估计，得到相应可信度下的剩余里程范围，提升预测结果全面性。
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