【技術實現步驟摘要】
本申請涉及汽車能量管理，特別涉及一種車輛能量管理的標定優化方法、裝置、車輛及存儲介質。
技術介紹
1、相關技術中，量產混合動力汽車中能量管理策略的主流方案主要依賴于工程師個人經驗、借鑒過往項目的標定成果以及通過桌面標定確定初版map。
2、然而，依賴工程師個人的工程經驗或借鑒過往項目的標定成果，會造成標定結果因人而異，且測試+修改的循環需經過多次迭代，工作量龐大且占用大量試驗資源；使用的桌面標定算法需要預先獲取未來的行程信息，且存在瞬時最優疊加不等于全局最優的問題，從而無法準確定量評估標定結果在用戶實際行駛中的優劣性，亟需解決。
技術實現思路
1、本申請提供一種車輛能量管理的標定優化方法、裝置、車輛及存儲介質，以解決相關技術的能量管理方法無法準確定量評估標定結果在用戶實際行駛中的優劣性、大量占用試驗資源且增加工作量等問題。
2、本申請第一方面實施例提供一種車輛能量管理的標定優化方法，包括以下步驟：
3、獲取多種車型的行駛數據集，并根據所述行駛數據集確定每種車型對應的實際行駛數據，并根據所述每種車型對應的實際行駛數據得到所述每種車型的駕駛循環；
4、基于預設的動態規劃算法確定所述每種車型的駕駛循環對應的最優功率分配策略，并利用所述最優功率分配策略生成所述功率分配策略的標定map；
5、計算所述標定map在所述每種車型的駕駛循環下能量保持模式的油耗值，并基于所述油耗值對所述最優功率分配策略進行評價，得到所述車輛的能量管理綜合能
6、可選地，所述根據所述行駛數據集確定每種車型對應的實際行駛數據，并根據所述每種車型對應的實際行駛數據得到所述每種車型的駕駛循環，包括：
7、基于所述行駛數據集，確定所述每種車型的can(controller?area?network，控制器局域網絡)報文數據，并對所述can報文數據進行清洗；
8、針對每種車型，將清洗后的can報文數據進行數據分割，得到多個行程下的can報文數據，并對每個行程下的can報文數據進行特征提取，得到所述每個行程下的基本統計數據，并基于所述基本統計數據識別用戶的駕駛模式；
9、針對每種車型，識別所述用戶多個行程中滿足預設相似條件的行程，并利用預設的聚類算法對滿足所述預設相似條件的行程和所述駕駛模式進行聚類分析，得到所述用戶的典型行程和常用駕駛模式；
10、針對每種車型，基于所述典型行程的基本統計數據確定所述駕駛循環的持續時間，并結合聚類分析結果生成典型駕駛循環，并將所述典型駕駛循環的基本統計數據和原始完整數據集的基本統計數據進行對比，并在對比結果滿足預設的表征條件時，得到每種車型的駕駛循環。
11、可選地，所述基于預設的動態規劃算法確定所述每種車型的駕駛循環對應的最優功率分配策略，包括：
12、基于所述預設的動態規劃算法，定義狀態空間和動態空間，并分別對所述狀態空間和所述動態空間離散化；
13、確定所述最優功率分配策略的起始時間和結束時間，基于預設的轉移函數、預設的目標函數和預設的約束條件進行動態遞歸，并基于預設的方程確定每個時間和狀態下的最佳執行動作，得到所述每種車型的駕駛循環對應的最優功率分配策略。
14、可選地，所述利用所述最優功率分配策略生成所述功率分配策略的標定map，包括：
15、獲取所述標定map的第一坐標量和第二坐標量，并基于所述第一坐標量和所述第二坐標量確定所述標定map的規模和坐標點；
16、基于所述標定map的規模設定所述第一坐標量和所述第二坐標量的誤差帶寬，并在所述最優功率分配策略中基于所述第一坐標量和所述第二坐標量識別落在所述標定map中每個坐標點對應帶寬內的策略點；
17、基于所述策略點確定坐標點的標定量，并根據所述坐標點的標定量得到所述標定map。
18、可選地，所述基于所述策略點確定坐標點的標定量，包括：
19、遍歷所述帶寬內的策略點，并判斷所述帶寬內是否存在策略點；
20、若所述帶寬內不存在所述策略點，則基于預設的插值方法確定所述坐標點的標定量，否則，判斷所述帶寬內是否存在單個策略點；
21、若所述帶寬內存在所述單個策略點，則將所述策略點作為所述坐標點的標定量，否則，對多個策略點進行分組，確定每個組的代表性策略點，并對所述每個組分配權重系數，同時對所述每個組的代表性策略點進行加權平均，并將加權平均結果所述坐標點的標定量。
22、可選地，在基于所述預設的插值方法確定所述坐標點的標定量之后，還包括：
23、調整并執行所述基于所述標定map的規模設定所述第一坐標量和所述第二坐標量的誤差帶寬的步驟，直至所述帶寬內存在所述策略點。
24、根據本申請實施例的車輛能量管理的標定優化方法，獲取多種車型的行駛數據集，進而確定每種車型對應的實際行駛數據得到每種車型的駕駛循環，基于預設的動態規劃算法確定每種車型的駕駛循環對應的最優功率分配策略，生成功率分配策略的標定map，計算標定map在每種車型的駕駛循環下能量保持模式的油耗值，并基于油耗值對最優功率分配策略進行評價，得到車輛的能量管理綜合能耗評價結果。由此，解決了相關技術的能量管理方法無法準確定量評估標定結果在用戶實際行駛中的優劣性、大量占用試驗資源且增加工作量等問題，基于規則的能量管理架構，利用全局最優化理論和用戶的實際行駛數據使得能量管理可以定量評估，提高了能量管理標定的綜合評價效果。
25、本申請第二方面實施例提供一種車輛能量管理的標定優化裝置，包括：
26、獲取模塊，用于獲取多種車型的行駛數據集，并根據所述行駛數據集確定每種車型對應的實際行駛數據，并根據所述每種車型對應的實際行駛數據得到所述每種車型的駕駛循環；
27、生成模塊，用于基于預設的動態規劃算法確定所述每種車型的駕駛循環對應的最優功率分配策略，并利用所述最優功率分配策略生成所述功率分配策略的標定map；
28、評價模塊，用于計算所述標定map在所述每種車型的駕駛循環下能量保持模式的油耗值，并基于所述油耗值對所述最優功率分配策略進行評價，得到所述車輛的能量管理綜合能耗評價結果。
29、可選地，所述獲取模塊，包括：
30、數據清洗單元，用于基于所述行駛數據集，確定所述每種車型的can報文數據，并對所述can報文數據進行清洗；
31、數據分割單元，用于針對每種車型，將清洗后的can報文數據進行數據分割，得到多個行程下的can報文數據，并對每個行程下的can報文數據進行特征提取，得到所述每個行程下的基本統計數據，并基于所述基本統計數據識別用戶的駕駛模式；
32、聚類分析單元，用于針對每種車型，識別所述用戶多個行程中滿足預設相似條件的行程，并利用預設的聚類算法對滿足所述預設相似條件的行程和所述駕駛模式進行聚類分析，得到所述用戶的典型行程和常用駕駛模式；本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種車輛能量管理的標定優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述行駛數據集確定每種車型對應的實際行駛數據，并根據所述每種車型對應的實際行駛數據得到所述每種車型的駕駛循環，包括：
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于預設的動態規劃算法確定所述每種車型的駕駛循環對應的最優功率分配策略，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述最優功率分配策略生成所述功率分配策略的標定MAP，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述策略點確定坐標點的標定量，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在基于所述預設的插值方法確定所述坐標點的標定量之后，還包括：
7.一種車輛能量管理的標定優化裝置，其特征在于，包括：
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊，包括：
9.一種車輛，其特征在于，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行，以用于實現如權利要求1-6任一項所述的車輛能量管理的標定優化方法。
...【技術特征摘要】
1.一種車輛能量管理的標定優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述行駛數據集確定每種車型對應的實際行駛數據，并根據所述每種車型對應的實際行駛數據得到所述每種車型的駕駛循環，包括：
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于預設的動態規劃算法確定所述每種車型的駕駛循環對應的最優功率分配策略，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述最優功率分配策略生成所述功率分配策略的標定map，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述策略點確定坐標點的標定量，包括：
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：李凱，吳文娟，王師，
申請(專利權)人：廣州汽車集團股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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