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电动公交车能耗概率估计与不确定性分析
| 论文题名： | 电动公交车能耗概率估计与不确定性分析 |
| 关键词： | 电动汽车;数据模型;能耗分析;概率估计 |
| 摘要： | 电动公交车是低碳交通的重要组成，但受到电池容量的限制，有限的电动公交车行驶里程成为了影响电动公交车大规模普及的一个主要因素。研究表明，在电池技术短时期难以突破的情况下，合理准确的行程能耗估计同样可以很大程度上降低电动汽车有限行驶里程的影响。目前大多电动汽车能耗估计研究关注于行程能耗的确定性估计，实际行驶中的未感知因素对能耗的不确定影响还未得到充分重视。针对这一问题，本文分别提出了基于贝叶斯回归和分位数回归的两种概率模型用于估计电动公交车行程能耗的概率分布，并对所提出模型的概率分布估计性能进行了详细的讨论。主要研究工作包括： 分别基于贝叶斯回归和分位数回归构建了电动公交车能耗的概率估计模型。综合考虑车速、制动、温度等因素的影响，确定了基于速度强度、制动强度、缓行强度和温度强度四个物理可解释特征的电动公交车能耗模型的基本结构。在基于贝叶斯回归的概率估计模型中，将正态分布引入能耗模型用于描述能耗的不确定性，设计了估算模型先验分布的方法，并研究了模型后验概率的求解方法；在基于分位数回归的概率估计模型中，将离散的分位数分布引入能耗模型用于描述能耗的不确定性，并研究了模型的求解方法。 基于电动公交车的实际行驶数据，应用了所提出的两种能耗概率估计方法。在对原始数据中信息丢失、采样异常点的修正基础上，利用估算电池的衰减情况，结合电压电流和SOC数据对行程电量进行了修正；采用时间序列验证方式对所提出的两种概率估计模型进行了训练和验证，并分别对两种概率估计模型的确定性估计性能和概率估计性能进行了比较和评估，同时分析和讨论了温度对电动公交车能耗不确定性的影响。 研究了模型概率分布估计结果的合理性。提出一种直接利用相邻行程能耗差异分离行驶能耗不确定分布的方法，并将这种方法应用于第三章的训练验证数据，获取了物理意义更为清晰的行程能耗不确定性分布。将这一结果与本文提出的概率模型估计结果进行了对比，进一步验证了本文提出模型的有效性，同时更是深入的讨论了能耗估计误差的主要组成，为更合理的应用和评价电动汽车能耗模型提供了有益的参考。 |
| 作者： | 姜静飞 |
| 专业： | 动力工程及工程热物理 |
| 导师： | 孙巍 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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