电动车行动力管理系统

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电动车行动力管理系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及的是一种电动车技术领域的系统，具体是一种电动车行动力管理系统。\n背景技术\n[0002] 电动车的行动力，即指电动车的行驶距离、行驶范围、目的地，主要基于其所载的电池性能及其管理系统。电池管理系统的性能优劣直接决定了对电池/电池组使用寿命预测估计的准确率和电动车行动力的效率，针对电池健康状态研究有效的诊断与预测系统将大大改善电池系统的利用率。电池管理系统对动力电池的工作参数(如电压、电流、温度、剩余电量和健康状态)进行检测，以保证动力电池/电池组安全工作，并对动力电池/电池组的工作状态进行准确估计，以便整车控制系统根据当前的电池状态优化控制策略，提高整车的动力性和行车经济性。目前的电池管理技术所关注的关键点主要有两点：第一，提高电池充放电监控技术，包括充放电监控、充放电安全、充放电平衡技术、容量估算技术。在电池成本一定的情况下，电池的使用寿命决定了电动汽车的运营成本，而电池充放电控制技术直接决定了电池的使用寿命。现在提高电池充放电控制技术的手段，不仅仅在于硬件技术的发展，更在于软件技术的发展，如剩余容量计算、实时充电电流计算、电池健康状态的监控。第二，提高电池管理系统的安全性能，包括电池管理系统抗干扰技术、电池管理系统异常及报警技术和电池组热管理技术。电池管理系统应用在非常恶劣的环境下，环境会对电池管理系统产生极其大的干扰。提高电池管理系统的抗干扰技术，包括硬件抗干扰技术和软件抗干扰技术；同时还需要加强对异常情况的及时处理，如充放电突然增大或电池损坏；还有加强对电池/电池组和电池管理系统的热管理。如一些传统电池健康探测方法用于飞机电池维护，包括放电至一个预定义的电压水平、开放电路电压测试、负载下电压读数、内阻抗测量。传统维护技术的缺点有：电池需要取出，需要专业知识来实现这一探测。此外，内阻抗测量必须要昂贵和笨重的仪器才能实现电动车在线监测和健康分析。许多技术采用了线性模型，如放电率和松弛模型以对电池容量有更好的估计精度。统计经验模型如2步抛物线模型和双S形函数模型建立了在环境控制条件下功率下降和时间事件的关系。上述方法的主要局限在于输出仍以电流、电压或者电容的形式，而不是用户友好的信息，如电池的健康状态和剩余有用寿命。而且所有的模型均仅考虑一种或两种条件(如控制电池荷电状态、放电速率、环境温度)，当在其他工况下这些设定下得到的模型往往失去实际效用。\n[0003] 除了以上关注于电池性能状态诊断和建模的研究，一些相关技术涉及预测诊断阶段，不仅以非破坏式地方法揭示电池健康信息为目的，而且也着重解决电池剩余有用寿命的预测，从而使优化电池更换时间。数据驱动模型如自回归滑动平均模型被用来预测电池容量衰退的趋势。状态估计技术如扩展的卡尔曼滤波和粒子滤波算法被用于电荷状态和寿命状态的实时预测。自动化推理方法如模糊逻辑和人工神经网络被用于内部阻抗测量电化学参数和电荷状态、健康状态、电池寿命的估计。虽然许多技术使用电荷状态、健康状态、电池寿命状态作为重要的指标，但现在的电池健康状态着重于电池剩余容量的预测，实际电池使用中的寿命是动态变化的。目前的技术通常仅仅通过电池本身的测量来预测电池剩余电量，缺少动态管理系统，不可能得到准确的结果，与实际使用寿命误差很大。\n[0004] 经过对现有技术的检索发现，在与电池电力管理领域专利申请的主要企业有：比亚迪、奇瑞汽车、深圳市比克电池有限公司、中兴、天津力神电池股份有限公司和华为公司。\n比亚迪在电池管理领域的专利申请主要涉及的技术主题包括：电池的充放电及其控制、电池的保护、电池管理系统、防止电池过充或过放的检测及保护、电池短路的检测、电池电压监测、电池性能的测试、电池剩余电量的检测、电池的均衡管理和电池内阻的检测。奇瑞在电池管理领域的专利申请主要涵盖的技术主题有：电池余量检测、分布式电池管理、电池温度检测、电池内阻检测、电池的均衡化管理、电池电压监测、电池性能检测和电池充放电电流的限制保护。深圳市比克电池有限公司在电池管理系统领域的专利主要集中在充电装置(如锂离子电池预充电电路CN200956520)、锂离子电池安全检测(如一种锂离子电池爆炸原因测试方法CN101059553)、充放电均衡和电池保护(如电池组保护装置CN101394080)及电压检测(如一种自动检测电池电压装置及预充柜CN201060259)方面。中兴公司在电池管理系统领域也具有一定的专利申请量，主要集中在电池的充电/放电的方法或装置的技术方向，如蓄电池充放电状态的判断方法CN1389950、一种充电电池的充电方法及其装置CN1885669、一种智能充电方法和装置CN101340011，还具有充电保护方面的专利技术如充电保护方法及装置CN101174770和电池电压检测方面的专利如蓄电池组单节电池的电压采样装置及方法CN101236235。天津力神公司在电池管理系统领域的专利申请主要集中在锂离子电池测试、锂离子电池保护和电池电阻检测方面，如用于方形锂离子二次电池预充电的控制装置CN1937350、多串大功率锂离子电池组过充过放保护电压检测装置CN200947542和锂离子电池单体或电池组低温性能测评方法CN101241170。华为公司在电池管理领域方面的专利申请作为其主要研发方向的辅助技术方向，主要申请集中在电池的充电/放电的方法或装置领域，如一种蓄电池组系统及使用方法CN1738149和电池管理的装置CN201084793。对电池管理系统的技术专利，如清华大学的一种快速评价车用燃料电池使用寿命的方法CN101067646。\n[0005] 上述所申请的专利主要集中在电池制造的材料改进方面，如阳极、阴极、电解质、隔离器，或者电池组批量生产的制造组装与设计。电动车电力管理系统的专利则主要是关于燃料电池寿命或耐久性的定义方法，并且仅局限于对电动车电池电力状态的监测。传统的电池管理系统在电池电量用完后才进行充电或更换电池，其不利之处包括充电时间很长，使用者需耐心待，其对电动车电池剩余电量的估计亦是基于此类充满-放电结束的固定周期实验所得的模型，缺乏动态预测，没有考虑基于不同电动车使用者行为模式特征对电池能耗的影响，没有考虑不同的道路状况和路线对电动车电池能耗的影响，也没有基于对电力及电动车使用者行为习惯动态分析向使用者提出服务建议的职能互动技术与方法。\n此外，现有技术中所述的电池管理系统中所使用的模型缺乏在线更新能力。\n发明内容\n[0006] 本发明针对现有技术存在的上述不足，提供一种电动车电力管理监控系统，能够准确预测电动车电池的剩余寿命并实现对电动车的行动力情况的动态管理。\n[0007] 本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括：电动车行动力动态管理模块、电池维护系统、远程监控系统、电动车诱导服务系统和智能分析平台，其中：电池维护系统与电动车上的各类传感器相连接并采集数据信息及特征参数，电动车行动力动态管理模块与电池维护系统相连接并由电池维护系统向行动力动态管理模块传输电池状态信息和路况能耗信息，远程监控系统与电池维护系统相连接并从电动车上的电池维护系统取得定位信息，智能分析平台与电动车行动力动态管理模块相连接并传输云计算智能信息分析所得的模型参数信息，电动车诱导服务系统与智能服务平台系统相连接并传输就近充电站预约及正在充电的电动车的服务队列信息、电动车用户在网络分享的服务需求信息。\n[0008] 所述的数据信息及特征参数包括：电池的电压、电流、电池温度、电动车全球定位信息、行驶速度、加速度、环境温度以及环境湿度。\n[0009] 所述的电池维护系统包括：传感器模块、特征提取及编码模块，其中：传感器模块采集与电动车行动力相关的数据，如电池、道路、环境变量，并将数据传至特征提取及编码模块；特征提取及编码模块通过对采集的数据处理得到电池电荷状态、电压、电流用以描述电池剩余电力的特征参数、当前位置行驶路况的电力能耗特征参数、电动车使用者的行为特征参数，经过协议编码后将特征参数及传感数据向电动车行动力动态管理模块传递。\n[0010] 所述的电动车行动力动态管理模块包括：个人智能通讯装置上的特征提取模块、电动车行动力云计算分析模块以及设置于个人智能通讯装置上的电动车行动力显示模块，其中：电动车行动力动态管理模块中的特征提取模块从电池维护系统取得电池剩余电力特征参数和当前形势路况电力能耗特征，并利用无线网络将数据信息传输至远程的电动车行动力云计算分析模块；电动车行动力动态管理模块中的电动车行动力云计算分析模块对所得的电池剩余电力特征参数、电动车所在区域道路的路况电力能耗特征、电动车使用者的驾驶行为特征进行匹配，经计算得到在电动车可驶及的范围，实现对电动车行动力的预估。\n[0011] 所述的远程监控系统包括：互联网地理信息系统模块和电动车定位信息存储模块，其中：电动车定位信息存储模块用于存储电动车的全球定位数据、速度、加速度历史信息；远程监控系统的互联网地理信息系统模块从电动车行动力动态管理模块取得电动车的定位信息及传感器数据，并将信息存于电动车定位信息存储模块，利用互联网地理信息系统模块，电动车用户可通过互联网查询电动车所在位置和位置历史信息、电力、速度、加速度数据。\n[0012] 所述的智能分析平台包括：电动车电池特征信息存储模块、道路能耗特征存储模块、电动车用户行为特征存储模块、电动车及其用户信息管理存储模块、分析模型参数存储模块和数据挖掘模块，其中：智能分析平台中的电动车电池特征信息存储模块用于存储电动车行动力动态管理模块和电池维护系统实时电池工况监测各类信号分析所得的特征值；\n智能分析平台中的道路能耗特征存储模块用于存储电动车行动力动态管理模块中和电池维护系统实时道路能耗监测及在道路上行驶时的监测信号及控制信号分析所得的特征值；\n电动车用户行为特征存储模块用于存储电动车行动力动态管理模块对用户操作电动车的控制信号分析所得的行为特征信息，电动车及其用户信息管理存储模块用于存储电动车用户的信息和电动车制造信息，分析模型参数存储模块用于存储电动车行动力动态管理模块中电池剩余寿命、电池当前剩余电量使用时间与道路能耗匹配优化算法、电动车用户操作电动车的驾驶行为特征分析算法、电动车用户目的地及偏好分析及诱导建议算法模型的参数信息，数据挖掘模块用以进一步对多个电动车及其用户的信息进行特征信息融合分析，得到更准确的模型参数，所得更新的模型参数存储于分析模型参数存储模块，定期更新电动车行动力动态管理模块和电动车诱导服务系统中的模型分析参数。\n[0013] 所述的电动车诱导服务系统包括：用户分享评价信息存储模块和评价信息统计及分析模块，其中：用户分享评价信息存储模块用于存储电动车用户群自愿参与在诱导服务系统上对餐馆、充电站、影院、宾馆旅店、健身场所的体验、评价和分享信息，评价信息统计及分析模块对用户分享评价信息存储模块中的评价信息进行智能分析，对具有不同偏好的电动车用户生成定制的诱导性建议。\n[0014] 本发明的创新点在于：1电动车上电池状态服务信息均由个人智能通讯设备显示，将电动车行动力管理与可随身携带的个人智能通讯设备紧密结合，该创新点将电动车的制造厂商无需再设计及安装相关仪表装置，个人智能通讯设备就是电动车的虚拟仪表，降低了电动车的制造及设计成本；2基于云计算智能分析电动车及其电池的状况，其智能分析的主要计算负荷由远程云服务器承担，并对众多用户电动车的传感器特征信息进行数据挖掘，智能地更及电动车行动力管理系统和智能诱导服务系统的分析模型参数，该创新点借助云计算不仅提高了远程服务器的计算利用率，也增加了对海量传感数据的分析能力；3所提出的电动车诱导服务将网络社区中用户分享的评价信息与电动车用户目的地历史记录相结合，对电动车使用者具有实用价值，改善用户服务体验和兴趣，产生极大的经济效益。\n附图说明\n[0015] 图1为本发明总体结构示意图。\n[0016] 图2为电池维护系统实施例示意图。\n[0017] 图3为电动车行动力动态管理模块实施例示意图。\n[0018] 图4为远程监控系统实施例示意图。\n[0019] 图5为智能分析平台实施例示意图。\n[0020] 图6为电动车诱导服务系统实施例示意图。\n具体实施方式\n[0021] 下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。如图1所示，本实施例包括：电动车行动力动态管理模块1、远程监控系统2、电池维护系统3、电动车诱导服务系统4和智能分析平台5，其中：电池维护系统3与电动车上的各类传感器相连接并采集数据信息及特征参数，电动车行动力动态管理模块1与电池维护系统\n3相连接并由电池维护系统3向行动力动态管理模块1传输电池状态信息和路况能耗信息，远程监控系统2与电池维护系统3相连接并从电动车上的电池维护系统3取得定位信息，智能分析平台5与电动车行动力动态管理模块1相连接并传输云计算智能信息分析所得的模型参数信息，电动车诱导服务系统4与智能服务平台系统相连接并传输就近充电站预约及正在充电的电动车的服务队列信息、电动车用户在网络分享的服务需求信息。\n[0022] 所述的数据信息及特征参数包括：电池的电压、电流、电池温度、电动车全球定位信息、行驶速度、加速度、环境温度以及环境湿度。\n[0023] 所述的电池维护系统3包括：传感器模块、特征提取及编码模块，其中：传感器模块采集与电动车行动力相关的数据，如电池、道路、环境变量，并将数据传至特征提取及编码模块；特征提取及编码模块通过对采集的数据处理得到电池电荷状态、电压、电流用以描述电池剩余电力的特征参数、当前位置行驶路况的电力能耗特征参数、电动车使用者的行为特征参数，经过协议编码后将特征参数及传感数据向电动车行动力动态管理模块1传递。\n[0024] 所述的电动车行动力动态管理模块1包括：个人智能通讯装置上的特征提取模块、电动车行动力云计算分析模块以及设置于个人智能通讯装置上的电动车行动力显示模块，其中：电动车行动力动态管理模块1中的特征提取模块从电池维护系统3取得电池剩余电力特征参数和当前形势路况电力能耗特征，并利用无线网络将数据信息传输至远程的电动车行动力云计算分析模块；电动车行动力动态管理模块1中的电动车行动力云计算分析模块对所得的电池剩余电力特征参数、电动车所在区域道路的路况电力能耗特征、电动车使用者的驾驶行为特征进行匹配，经计算得到在电动车可驶及的范围，实现对电动车行动力的预估。\n[0025] 所述的远程监控系统2包括：互联网地理信息系统模块和电动车定位信息存储模块，其中：电动车定位信息存储模块用于存储电动车的全球定位数据、速度、加速度历史信息；远程监控系统2的互联网地理信息系统模块从电动车行动力动态管理模块1取得电动车的定位信息及传感器数据，并将信息存于电动车定位信息存储模块，利用互联网地理信息系统模块，电动车用户可通过互联网查询电动车所在位置和位置历史信息、电力、速度、加速度数据。\n[0026] 所述的智能分析平台5包括：电动车电池特征信息存储模块、道路能耗特征存储模块、电动车用户行为特征存储模块、电动车及其用户信息管理存储模块、分析模型参数存储模块和数据挖掘模块，其中：智能分析平台5中的电动车电池特征信息存储模块用于存储电动车行动力动态管理模块1和电池维护系统3实时电池工况监测各类信号分析所得的特征值；智能分析平台5中的道路能耗特征存储模块用于存储电动车行动力动态管理模块\n1中和电池维护系统3实时道路能耗监测及在道路上行驶时的监测信号及控制信号分析所得的特征值；电动车用户行为特征存储模块用于存储电动车行动力动态管理模块1对用户操作电动车的控制信号分析所得的行为特征信息，电动车及其用户信息管理存储模块用于存储电动车用户的信息和电动车制造信息，分析模型参数存储模块用于存储电动车行动力动态管理模块1中电池剩余寿命、电池当前剩余电量使用时间与道路能耗匹配优化算法、电动车用户操作电动车的驾驶行为特征分析算法、电动车用户目的地及偏好分析及诱导建议算法模型的参数信息，数据挖掘模块用以进一步对多个电动车及其用户的信息进行特征信息融合分析，得到更准确的模型参数，所得更新的模型参数存储于分析模型参数存储模块，定期更新电动车行动力动态管理模块1和电动车诱导服务系统4中的模型分析参数。\n[0027] 所述的电动车诱导服务系统4包括：用户分享评价信息存储模块和评价信息统计及分析模块，其中：用户分享评价信息存储模块用于存储电动车用户群自愿参与在诱导服务系统4上对餐馆、充电站、影院、宾馆旅店、健身场所的体验、评价和分享信息，评价信息统计及分析模块对用户分享评价信息存储模块中的评价信息进行智能分析，对具有不同偏好的电动车用户生成定制的诱导性建议。\n[0028] 本装置通过以下方式进行工作：使用者在个人智能移动通讯设备上的电动车行动力动态管理模块1中输入所要去的目的地，并将目的地信息传输至云服务器上的电动车行动力动态管理模块；电动车行动力动态管理模块同时提取远程监控系统2中的当前位置，初步分析计算得到最佳路径，并下载到个人智能移动通讯设备上；电动车上电启动后，电池维护系统3对电池和电动车上的其他传感器开始监测，所得信息不断传至云服务器上的电动车行动力动态管理模块；电动车在行驶过程中通过加速度传感器传感器间接地取得道路精细信息、通过电动车上的电子控制单元取得使用者的操作信息、通过对电池电压、电流信息的监测得到不同转弯、摩擦阻力条件下的电池能耗及当前电池状态，云服务器上的电动车行动力动态管理模块对所得到的信息中分析得到电池电量的消耗模式及剩余电量所能行驶的范围，更新最佳路径和电动车行动力估计信息，更准确地估计当前电动车的行动力范围，并传回至个人智能移动通讯装置上显示；电动车智能诱导服务系统4对网络社区用户群分享的评价信息、电动车用户目的地及驾驶行为的历史信息进行智能分析和匹配，当用户给出新的目的地时，给出诱导性建议相关地点和路线，并在电动车行动力动态管理系统中显示；云服务器上的智能分析平台5将电动车上传感器数据特征、用户目的地历史和驾驶行为历史信息进行综合分析及数据挖掘，得到更佳的电动车行动力估计精确度和用户体验满意度的模型参数，从而更新电动车行动力动态管理模块和电动车智能诱导服务系统。\n[0029] 如图2所示，电池维护系统中，电压传感器、电流传感器、分布在电池包上的温度传感器、3轴加速度传感器、全球定位系统传感器、车外温度传感器、湿度传感器各传感器，及电动车电子操控系统与电池维护系统的数据采集系统相连接并传输至特征提取及编码模块，通过对采集数据的分析得到如电池电荷状态、电压、电流用以描述电池剩余电力的特征参数、当前位置行驶路况的电力能耗特征参数、电动车使用者的行为特征参数，经过协议编码后将特征参数及传感数据向电动车行动力动态管理模块传递。\n[0030] 如图3所示，电动车行动力动态管理模块中的特征提取模块从电池维护系统取得电池剩余电力特征参数和当前形势路况电力能耗特征后，利用无线网络将数据信息传输至远程的电动车行动力云计算分析模块，由电动车行动力云计算分析模块对所得的电池剩余电力特征参数、电动车所在区域道路的路况电力能耗特征、电动车使用者的驾驶行为特征进行匹配，经计算得到在电动车可驶及的范围，即实现对电动车行动力的预估，精准地计算电池未来充电时间，有效地安排电池更换计划，所得到的电动车当前电力剩余使用时间、可行动范围信息，再经过无线移动网络传回电动车剩余使用时间和可行动范围信息，在个人智能通讯装置模块上显示上述信息，此外，电动车的定位信息亦由该行动力动态管理模块传至远程监控系统；并从智能分析平台定期更新云服务器计算模块的分析模型参数。\n[0031] 如图4所示，远程监控系统从电动车行动力动态管理模块取得电动车的定位信息及传感器数据，并将信息存于电动车定位信息存储模块，利用互联网地理信息系统模块，电动车用户可通过互联网查询电动车所在位置和位置历史信息、电力、速度、加速度数据。\n[0032] 如图5所示，智能分析平台中，用户使用的电动车信息被存储于电动车及其用户信息管理模块，电动车电池状态传感器数据及道路能耗数据经电动车行动力动态管理模块的智能分析后，其特征信息分别存储于电动车电池特征信息存储模块、道路能耗特征存储模块，基于云计算技术的数据挖掘模块进一步对多用户的数据进行特征信息融合分析、并更新模型参数，所得更新的模型参数存储于分析模型参数存储模块，由电动车行动力动态管理模块定期从智能分析平台的模型参数存储模块调用更新的参数，以便对电动车上传感数据智能分析时调用；电动车诱导服务系统亦定期从智能分析平台的模型参数存储模块调用更新的分析参数，以便诱导服务信息分析生成时调用。\n[0033] 如图6所示，通过电动车诱导服务系统，电动车用户自愿参与在诱导服务系统的网络上餐馆、充电站、影院、宾馆旅店、健身场所体验评价和分享，这些分享的评价信息存储于用户分享评价信息存储模块，通过信息智能挖掘模块从远程监控系统取得电动车前往不同类型目的地的频率，并调用用户分享评价信息存储模块中的评价信息进行智能分析，生成诱导性的建议，以满足和服务电动车用户在吃穿住行生活各方面的需求，这些服务可由电动车智能诱导服务系统通过移动服务网络与用户的个人智能移动通讯设备如iPad，iPhone及iPod Touch、安装有Android系统的智能手机传输建议并实现。