高建平 高小杰 郗建国

1.河南科技大学车辆与交通工程学院，洛阳，471003

2.河南科技大学机械装备先进制造河南省协同创新中心，洛阳，471003

0 引言

续驶里程是人们购买电动汽车时重点考虑的问题之一。续驶里程短及目前充电桩等基础设施的不完善，严重影响了人们对电动汽车的购买动力。针对这一问题，除了发展动力电池技术之外，还需要更加准确实时地预测续驶里程等参数［1-2］，以提升用户感受，加快电动汽车的推广应用。目前针对实际不同行驶工况下电动汽车剩余续驶里程及实时估计的研究较少，特别是关于驾驶风格的不同对续驶里程估算的影响，以及对估算结果的进一步优化的研究文献更是鲜见。尹安东等［3］通过工况识别，实现了对当前车辆能耗的预测，完成车辆续驶里程估算，但其研究中未考虑驾驶员信息；刘光明等［4］在建立电池荷电状态的实时估算模型及电池温度预测模型的基础上，进一步建立了电池剩余可用能量预测模型，实现了对车辆续驶里程的预测，但其研究也未考虑驾驶员因素；ZHANG等［5］在里程估计算法中直接应用剩余能量预测值，其方法基于Telematics System提供道路信息和汽车状态信息，但未包含驾驶员信息；OLIVA［6］等应用粒子滤波方法对SOC和续驶里程值进行估计，未专门考虑行驶工况及驾驶员因素对续驶里程估算的影响；SIY等［7］和PANDIT等［8］通过计算当前时间段的能耗来预测下一时间段能耗，再根据电池剩余能量来预测剩余续驶里程，此方法估算结果比较保守，未在能耗预测过程中考虑驾驶员因素，并且在工况急剧变化情况下存在估算不稳定的问题。……