[發明專利]一種針對電動公交車的剩余電量預測系統及方法

在審

• 申請號: 202011330567.7
• 申請日: 2020-11-24
• 公開（公告）號: CN112557922A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 劉瑤秋;趙苗苗;季金強
• 申請（專利權）人: 揚州亞星客車股份有限公司
• 主分類號: G01R31/385
• 分類號: G01R31/385
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 王佳妹

1.一種針對電動公交車的剩余電量預測系統，其特征在于：包括車輛儀表操作臺、車輛監控終端、監控服務器；

所述車輛儀表操作臺包括預測請求按鍵和儀表顯示屏，所述預測請求按鍵用于發出下一個運行周期后的剩余電量預測請求，所述儀表顯示屏用于顯示獲得的預測結果；

所述監控終端用于采集和上傳運營數據，從車輛儀表操作臺接收預測請求和發送預測請求至所述監控服務器，從所述監控服務器接收預測結果和傳輸預測結果至車輛儀表操作臺；

所述監控服務器用于接收所述監控終端上傳的運營數據和預測請求，統計分析耗電量及狀態信息，將狀態信息導入模型實現耗電量預測，向監控終端回復預測結果。

2.根據權利要求1所述的針對電動公交車的剩余電量預測系統，其特征在于：所述運營數據包括時間戳、SOC、車輛狀態、充電狀態、電池單體電壓、電池單體溫度、經緯度信息、起點站位置、駕駛員信息。

3.根據權利要求1所述的針對電動公交車的剩余電量預測系統，其特征在于：所述狀態信息包括時間段、是否節假日、SOC起始值、電池單體電壓、電池單體溫度、駕駛員編號。

4.根據權利要求1或2所述的針對電動公交車的剩余電量預測系統，其特征在于：所述監控服務器接收監控原始數據，并對原始數據進行處理，記錄電池SOC，統計分析耗電量及狀態信息：將當次運營周期的耗電量和對應的狀態信息存儲至數據庫，作為一條訓練樣本；將處理好的數據存入數據庫，以便模型調取使用。

5.根據權利要求4所述的針對電動公交車的剩余電量預測系統，其特征在于：所述系統的預測模型采用隨機森林算法，監控端調用隨機森林函數，首先設置函數參數，選擇算法為回歸算法，根據訓練集的大小設置隨機樹的數量；參數配置好后，導入歷史數據進行訓練，其中耗電量信息作為目標變量，對應的狀態信息作為自變量；模型訓練完成后，輸入當前的狀態信息獲取預測耗電量，當前SOC減去預測消耗SOC即為預測剩余電量SOC。

6.一種針對電動公交車的剩余電量預測方法，其特征在于：包括以下步驟：

當需要查看車輛當前剩余電量是否能夠完成運營時，駕駛員點擊車輛儀表操作臺預測請求按鍵觸發預測請求指令，監控終端接收所述預測請求指令，將所述預測請求指令和當前狀態信息上傳監控服務器；所述監控服務器接收到所述預測請求指令和當前狀態信息，調取當前駕駛員序列號對應的統計運營信息導入模型進行訓練；模型訓練完成，輸入當前狀態信息，輸出預測耗電量，將預測結果發送至所述監控終端，車輛儀表操作臺從所述監控終端接收預測結果并顯示。

7.根據權利要求6所述的針對電動公交車的剩余電量預測方法，其特征在于：當剩余電量低于駕駛員心理最低值時，補充電量后再出發，否則，準備出發。

8.根據權利要求6或7所述的針對電動公交車的剩余電量預測方法，其特征在于：所述狀態信息包括時間段、是否節假日、SOC起始值、電池單體電壓、電池單體溫度、駕駛員編號。

9.根據權利要求6或7所述的針對電動公交車的剩余電量預測方法，其特征在于：所述監控服務器接收監控原始數據，并對原始數據進行處理，記錄電池SOC，統計分析耗電量及狀態信息：將當次運營周期的耗電量和對應的狀態信息存儲至數據庫，作為一條訓練樣本；將處理好的數據存入數據庫，以便模型調取使用。

10.根據權利要求9所述的針對電動公交車的剩余電量預測方法，其特征在于：預測模型采用隨機森林算法，監控端調用隨機森林函數，首先設置函數參數，選擇算法為回歸算法，根據訓練集的大小設置隨機樹的數量；參數配置好后，導入歷史數據進行訓練，其中耗電量信息作為目標變量，對應的狀態信息作為自變量；模型訓練完成后，輸入當前的狀態信息獲取預測耗電量，當前SOC減去預測消耗SOC即為預測剩余電量SOC。