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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：CN116109000A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310165460.9
申请日：2023-02-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F18/214 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及一种导航行程中能耗相关特征预测方法、系统及产品，属于电动汽车能耗相关特征预测，方法包括：获取实际道路行驶数据；提取N个实际道路行程；获取N个实际道路行程的导航行程特征，计算能耗相关特征；构建训练样本；构建应用导航行程特征预测能耗相关行程特征的估计模型；采用训练样本对能耗相关行程特征估计模型进行训练；基于训练后的能耗相关行程特征估计模型预测能耗相关特征的数学期望和/或概率分布；所述能耗相关特征的数学期望和/或概率分布用于导航路径的能耗估计。本发明中的上述方法能够提高待预测变量的收敛性，从而大幅度降低了预测模型的计算量，提升能耗预测精度。
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公开(公告)号：CN117473746A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311433471.7
申请日：2023-10-31
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车实际行驶能耗预测方法，涉及电汽车能耗预测领域，包括：获取待学习参数，并确定其属性；获取待建模车辆的实际行驶样本并分组标记；获取仿真样本，通过行驶工况的控制，应用拟合算法获取可以准确测量计算的确定性参数；应用线性混合效应模型拟合待学习参数中的随机性参数和仿真样本中未能计算得到的确定性参数；构建电动汽车能耗模型并估计样本行程能耗率；将行程能耗率估计值与样本中实际测量的能耗率进行对比，对电动汽车能耗模型的估计性能进行验证；根据验证功能结果确认电动汽车能耗模型的参数或返回第一步，直到得到指标最优结果。本发明中的上述方法能够提高电动汽车实际行驶能耗预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116340767B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310166551.4
申请日：2023-02-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种电动汽车行程能耗概率分布预测方法、系统及产品，属于电动汽车能耗预测领域，方法包括：获取能耗概率分布估计模型的输入特征；所述输入特征包括：环境温度、行程距离、天气以及制动强度；获取样本集；从样本集中筛选相似样本子集；构建行程能耗估计模型；基于所述相似样本子集和所述行程能耗估计模型确定不同输入特征下的能耗不确定性分布；构建能耗率偏差概率分布估计模型；采用所述相似样本子集和所述能耗不确定性分布训练所述能耗率偏差概率分布估计模型；基于训练后的能耗率偏差概率分布估计模型和所述行程能耗估计模型对汽车行程能耗概率分布进行预测。本发明中的上述方案能够实现未来行程能耗的概率的(56)对比文件Xinmei Yuan.Method for evaluating thereal-world driving energy consumptions ofelectric vehicles.ELSEVIER.2017,正文.谭善茂.基于机器学习算法的纯电动汽车能耗预测方法.智能技术.2022,正文.Jari Vepsäläinen.energy uncertaintyanalysis or electric buses.ENERGIES.2018,正文.Stefan Sautermeister.Influence ofMeasurement and Prediction Uncertaintieson Range Estimation for ElectricVehicles.IEEE.2017,正文.于丽敏;熊会元;宗志坚;吴义忠.电动汽车动力系统参数多指标稳健设计方法.中国机械工程.2016,(第20期),正文.叶鸣;李礼夫;梁翼;董万里.基于不同行驶工况的纯电动汽车电能量消耗影响因素研究.机械与电子.2018,(第04期),正文.
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公开(公告)号：CN117057474A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311083453.0
申请日：2023-08-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开一种基于交通流信息的电动汽车行程能耗概率预测方法及系统，涉及电动汽车能耗预测领域，该方法包括，获取实际道路行驶数据；计算交通流特征和驾驶行为特征；构建驾驶行为特征边缘概率分布估计模型；构建驾驶行为特征联合概率分布估计模型；给定行程的交通流特征，并输入至特征联合概率分布估计模型，得到驾驶行为特征的联合概率分布；确定Nc个符合概率分布的行程特征样本并进行特征聚类，得到Mc个聚类中心特征；构建能耗模型；将所述Mc个典型驾驶行为或所确定的驾驶行为特征联合概率分布输入至所述能耗模型，得到给定行程的能耗概率。本发明可大幅度降低能耗相关交通流特征的复杂度，降低计算要求，提升模型收敛性和准确性。
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公开(公告)号：CN116340767A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310166551.4
申请日：2023-02-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种电动汽车行程能耗概率分布预测方法、系统及产品，属于电动汽车能耗预测领域，方法包括：获取能耗率概率分布估计模型的输入特征；所述输入特征包括：环境温度、行程距离、天气以及制动强度；获取样本集；从样本集中筛选相似样本子集；构建行程能耗估计模型；基于所述相似样本子集和所述行程能耗估计模型确定不同输入特征下的能耗不确定性分布；构建能耗率偏差概率分布估计模型；采用所述相似样本子集和所述能耗不确定性分布训练所述能耗率偏差概率分布估计模型；基于训练后的能耗率偏差概率分布估计模型和所述行程能耗估计模型对汽车行程能耗概率分布进行预测。本发明中的上述方案能够实现未来行程能耗的概率的精确预测。
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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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