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基于预测的再生 能量的电池 荷电状态目标

阅读：204发布：2020-05-12

专利汇可以提供基于预测的再生能量的电池荷电状态目标专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本公开涉及一种基于预测的再生能量的电池荷电状态目标。一种混合动力车辆包括：发动机、牵引电池和控制器或具有控制器的车辆控制系统。控制器被配置为：对牵引电池的荷电状态做出响应。当牵引电池的荷电状态的大于预测的荷电状态时，控制器被配置为减小荷电状态阈值，其中，在所述荷电状态阈值，发动机被关闭以使牵引电池的荷电状态下降。预测的荷电状态由最大荷电状态与牵引电池的荷电状态的预期变化之间的差来定义，牵引电池的荷电状态的预期的变化与行驶周期的预测的再生能量相关联。，下面是基于预测的再生能量的电池荷电状态目标专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种混合动力车辆，包括：
发动机；
牵引电池；
控制器，被配置为：响应于牵引电池的荷电状态大于预测的荷电状态而减小荷电状态阈值，在所述荷电状态阈值处，发动机被关闭以降低牵引电池的荷电状态，预测的荷电状态由最大荷电状态与牵引电池的荷电状态的预期的变化之间的差来定义，其中，牵引电池的荷电状态的预期的变化与用于行驶周期的预测的再生能量相关联。
2.如权利要求1所述的混合动力车辆，其中，预测的再生能量是基于预测的动能和预测的势能的，其中，预测的动能与行驶周期期间的预期的车辆速度相关联，预测的势能与行驶周期期间的车辆的高程的预期的变化和预期的倾斜角相关联。
3.如权利要求2所述的混合动力车辆，其中，预测的再生能量还是基于与发动机关联的损耗的，并且其中，所述损耗是基于车辆的操作时间和环境温度的。
4.如权利要求1所述的混合动力车辆，还包括：辅助负载，其中，控制器还被配置为：响应于预测辅助负载将在行驶周期期间的指定时间被激活，在指定时间之前激活辅助负载，以进一步降低牵引电池的荷电状态。
5.如权利要求4所述的混合动力车辆，其中，辅助负载是电池冷却风扇、电动空调单元、电池冷却器、电加热器、冷却泵和冷却风扇中的至少一个。
6.如权利要求1所述的混合动力车辆，其中，预测的再生能量是基于在行驶周期完成时的预期的再充电事件的。
7.如权利要求1所述的混合动力车辆，其中，预测的再生能量是基于车辆在行驶周期期间下坡行驶时对车辆速度的保持的，并且其中，控制器还被配置为：按照基于牵引电池的荷电状态的预期的变化的量对牵引电池进行放电。

说明书全文

基于预测的再生能量的电池 荷电状态目标

技术领域

[0001] 本申请总体上涉及用于混合动力车辆的能量管理。

背景技术

[0002] 混合电动车辆包括由多个串联和/或并联的电池单元构造的牵引电池。牵引电池为车辆推进和辅助功能提供电力。在操作期间，牵引电池可基于操作状况进行充电或放电，所述操作状况包括电池荷电状态(SOC)、驾驶员需求和再生制动。发明内容

[0003] 一种混合动力车辆包括：发动机、牵引电池和控制器(或具有控制器的车辆控制系统)。控制器被配置为：对牵引电池的荷电状态(SOC)做出响应。当牵引电池的荷电状态大于预测的荷电状态时，控制器被配置为减小荷电状态阈值，在所述荷电状态阈值处，发动机被关闭以降低牵引电池的荷电状态。预测的荷电状态由最大荷电状态与牵引电池的荷电状态的预期的变化之间的差来定义，牵引电池的荷电状态的预期变化与用于行驶周期的预测的再生能量相关联。

[0004] 一种操作车辆的方法包括：使控制器响应于牵引电池的荷电状态大于行驶周期的预测的荷电状态而在行驶周期期间关闭发动机，以降低牵引电池的荷电状态。预测的荷电状态由最大荷电状态与牵引电池的荷电状态的预测的增加之间的差来定义，其中，牵引电池的荷电状态的预测的增加是由于行驶周期的预测的再生能量事件而导致。

[0005] 一种车辆控制系统包括：控制器，被配置为对牵引电池的荷电状态做出响应。控制器被配置为：在行驶周期的发动机启动部分期间，当牵引电池的荷电状态超过根据来自再生能量捕获的牵引电池的荷电状态的预测的增加而设置的阈值时，使得发动机关闭以降低牵引电池的荷电状态。所述预测的增加是基于行驶周期期间的预期的车辆速度和车辆高程的预期的变化的。

[0006] 根据本发明，提供一种操作车辆的方法，所述方法包括：由控制器响应于牵引电池的荷电状态大于行驶周期的预测的荷电状态而在行驶周期期间关闭发动机，以降低牵引电池的荷电状态，其中，预测的荷电状态由最大荷电状态与牵引电池的荷电状态的预测的增加之间的差来定义，其中，牵引电池的荷电状态的预测的增加是由于行驶周期的预测的再生能量事件而导致。

[0007] 根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：使牵引电池放电以满足行驶周期期间的电力需求，以基于牵引电池的荷电状态的预测的增加来进一步降低牵引电池的荷电状态。

[0008] 根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：响应于预测辅助负载将在行驶周期期间的指定时间被激活，在指定时间之前激活辅助负载，以进一步降低牵引电池的荷电状态。

[0009] 根据本发明的一个实施例，辅助负载是电池冷却风扇、电动空调单元、电池冷却器、电动加热器、冷却泵和冷却风扇中的至少一个。

[0010] 根据本发明，提供一种车辆控制系统，所述车辆控制系统包括：控制器，被配置为：在行驶周期的发动机启动部分期间，响应于牵引电池的荷电状态超过根据来自再生能量捕获的牵引电池的荷电状态的预测的增加而设置的阈值，使得发动机关闭以降低牵引电池的荷电状态，其中，预测的增加是基于行驶周期期间的预期的车辆速度和车辆高程的预期的变化的。

[0011] 根据本发明的一个实施例，牵引电池的荷电状态的预测的增加还是基于车轮转速传感器的输出和纵向加速度计的输出的，车轮转速传感器的输出指示沿着车辆的纵向平面的加速度，纵向加速度计的输出指示沿着水平面的加速度。

[0012] 根据本发明的一个实施例，牵引电池的荷电状态的预测的增加还是基于车轮转速传感器的输出和纵向加速度计的输出的，车轮转速传感器的输出指示沿着车辆的纵向平面的加速度，纵向加速度计的输出指示沿着垂直于水平面的平面的加速度。

[0013] 根据本发明的一个实施例，控制器还被配置为：响应于预测辅助负载将在行驶周期期间的指定时间被激活，在指定时间之前激活辅助负载以进一步降低牵引电池的荷电状态。

[0014] 根据本发明的一个实施例，牵引电池的荷电状态的预测的增加进一步来自于行驶周期完成时预期的再充电事件。附图说明

[0015] 图1是示出典型的动力传动系统和能量存储组件的混合动力车辆的示例性示图；

[0016] 图2是由电池能量控制模块控制的电池组的示例性示图；

[0017] 图3是示出用于基于电力的车辆操作的目标SOC计算的示例性流程图；

[0018] 图4A是示出电池荷电状态、车辆速度和内燃发动机运转相对于时间的示例性曲线图；

[0019] 图4B是示出电池荷电状态、车辆速度和内燃发动机运转相对于时间使得内燃发动机运转被调整为最大EV持续时间的示例性曲线图；

[0020] 图5A是示出内燃发动机启动点相对于驾驶员功率需求、电池荷电状态和车辆速度的示例性曲面图；

[0021] 图5B是示出内燃发动机关闭点相对于驾驶员功率需求、电池荷电状态和车辆速度的示例性曲面图；

[0022] 图5C是示出内燃发动机启动点和关闭点之间的滞后相对于驾驶员功率需求、电池荷电状态和车辆速度的示例性曲面图；

[0023] 图5D是示出内燃发动机关闭点相对于驾驶员功率需求、电池荷电状态和车辆速度使得发动机运转时间被增加以向电池提供更多的电荷的示例性曲面图；

[0024] 图6是示出用于基于可用再生能量的车辆操作的目标SOC计算的示例性流程图；

[0025] 图7是示出内燃发动机启动点相对于驾驶员功率要求、电池荷电状态和可用再生能量的示例性曲面图；

[0026] 图8是示出用于车辆操作的基于坡度的目标SOC计算的示例性流程图；

[0027] 图9A是示出电池荷电状态和内燃发动机运转相对于时间并且进一步相对于车辆速度或道路坡度的示例性曲线图；

[0028] 图9B是示出电池荷电状态和内燃发动机运转相对于时间并且进一步相对于车辆速度或道路坡度使得内燃发动机运转被最小化以捕获可用再生能量的示例性曲线图。

具体实施方式

[0029] 在此描述了本公开的实施例。然而，应该理解的是，所公开的实施例仅仅是示例，并且其它实施例可采用各种可替代形式。附图无需按比例绘制；一些特征可被夸大或缩小以示出特定组件的细节。因此，在此公开的具体结构和功能细节不应被解释为具有限制性，而仅仅作为用于教导本领域技术人员以多种方式利用本发明的代表性基础。如本领域普通技术人员将理解的，参照任一附图示出和描述的各个特征可与在一个或更多个其它附图中示出的特征组合，以产生未明确示出或描述的实施例。示出的特征的组合提供用于典型应用的代表性实施例。然而，可期望将与本公开的教导一致的特征的各种组合和变型用于特定的应用或实施方式。

[0030] 图1描绘了具有动力传动系统或动力装置的典型的插电式混合动力电动车辆(PHEV)，所述动力传动系统或动力装置包括产生动力并向路面传送动力以进行推进的主要组件。典型的插电式混合动力电动车辆12可包括机械地连接到混合动力传动装置16的一个或更多个电机14。电机14能够作为马达或发电机进行运转。此外，混合动力传动装置16机械地连接到内燃发动机18(也被称作ICE或发动机)。混合动力传动装置16还机械地连接到驱动轴20，驱动轴20机械地连接到车轮22。电机14可在发动机18开启或关闭时提供推进和减速能力。电机14还用作发电机，并且能够通过回收在摩擦制动系统中通常作为热损失掉的能量来提供燃料经济效益。在特定状况下，通过允许发动机以更为有效的速度运转并允许混合动力电动车辆12在发动机18关闭的情况下以电动模式被运转，电机14还可减少车辆排放。动力传动系统具有多种损耗，所述多种损耗可包括传动装置损耗、发动机损耗、电动转换损耗、电机损耗、电气组件损耗和道路损耗。这些损耗可归因于包括流体粘度、电阻抗、车辆滚动阻力、环境温度、组件温度以及操作的持续时间的多个方面。

[0031] 牵引电池或电池组24存储可由电机14使用的能量。车辆电池组24通常提供高电压DC输出。牵引电池24电连接到一个或更多个电力电子模块26。一个或更多个接触器42可在断开时使牵引电池24与其它组件隔离，并在闭合时使牵引电池24连接到其它组件。电力电子模块26还电连接到电机14，并且在牵引电池24和电机14之间提供双向传输能量的能力。例如，典型的牵引电池24可提供DC电压，而电机14可能使用三相AC电流来运转。电力电子模块26可将DC电压转换为三相AC电流以供电机14使用。在再生模式下，电力电子模块26可将来自用作发电机的电机14的三相AC电流转换为与牵引电池24兼容的DC电压。在此的描述同样适用于纯电动车辆。对于纯电动车辆，混合动力传动装置16可以是连接到电机14的齿轮箱，并且发动机18可以不存在。

[0032] 牵引电池24除了提供用于推进的能量之外，还可以为其它车辆电力系统提供能量。典型的系统可包括DC/DC转换器模块28，DC/DC转换器模块28将牵引电池24的高电压DC输出转换为与其它车辆负载相兼容的低电压DC供电。其它高电压负载46(诸如，压缩机和电加热器)可直接连接到高电压，而不使用DC/DC转换器模块28。低电压系统可电连接到辅助电池30(例如，12V电池)。

[0033] 车辆12可以是可通过外部电源36对牵引电池24进行再充电的电动车辆或插电式混合动力车辆。外部电源36可以是到接收公用电力的电插座的连接。外部电源36可电连接到电动车辆供电设备(EVSE)38。EVSE 38可提供用于对电源36和车辆12之间的能量传输进行调节和管理的电路和控制。外部电源36可向EVSE 38提供DC电力或AC电力。EVSE 38可具有用于插入到车辆12的充电端口34的充电连接器40。充电端口34可以是被构造为将电力从EVSE 38传输到车辆12的任何类型的端口。充电端口34可电连接到充电器或车载电力转换模块32。电力转换模块32可对从EVSE 38供应的电力进行调节，以向牵引电池24提供合适的电压水平和电流水平。电力转换模块32可与EVSE 38进行接口连接，以协调对车辆12的电力传输。EVSE连接器40可具有与充电端口34的相应凹入紧密配合的插脚。可选地，被描述为被电连接的各种组件可使用无线感应耦合来传输电力。

[0034] 一个或更多个车轮制动器44可被提供用于使车辆12减速并阻止车辆12的运动。车轮制动器44可以是液压致动的、电气致动的或它们的某种组合。车轮制动器44可以是制动系统50的一部分。制动系统50可包括用于操作车轮制动器44的其它组件。为了简洁，附图描绘了车轮制动器44中的一个与制动系统50和之间的单一连接。制动系统50和其它车轮制动器44之间的连接是隐含的。制动系统50可包括用于监测和协调制动系统50的控制器。制动系统50可监测制动组件，并控制用于车辆减速的车轮制动器44。制动系统50可对驾驶员功率需求做出响应，并还可以自主运行以实现诸如稳定控制的功能。当被另一控制器或子功能请求时，制动系统50的控制器可实现施加被请求的制动力的方法。

[0035] 一个或更多个电力负载46或辅助电力负载可连接到高电压总线。电力负载46可具有适时地操作并控制电力负载46的关联的控制器。辅助电力负载或电力负载46的示例包括电池冷却风扇、电动空调单元、电池冷却器、电加热器、冷却泵、冷却风扇、车窗除霜单元、电动转向系统、AC电力逆变器和内燃发动机水泵。

[0036] 所讨论的各种组件可具有一个或更多个关联的控制器以控制并监测所述组件的操作。所述控制器可经由串行总线(例如，控制器局域网(CAN)、以太网、Flexray)或经由离散导体进行通信。可提供系统控制器48来协调各种组件的操作。

[0037] 牵引电池24可由各种化学配方构成。典型的电池组化学成分可以是铅酸、镍-金属氢化物(NIMH)或锂离子。图2示出了由N个电池单元72的串联配置的示例性牵引电池组24。然而，其它的电池组24可以由任意数量的串联、并联或它们的某种组合的单独的电池单元组成。电池管理系统可具有一个或更多个控制器(诸如，监测并控制牵引电池24的性能的电池能量控制模块(BECM)76)。BECM 76可包括用于监测若干个电池组水平特性(诸如，电池组电流78、电池组电压80和电池组温度82)的传感器和电路。BECM 76可具有非易失性存储器，使得数据可在BECM 76处于断电状况时被保存。所保存的数据可在下一个点火开关循环时被使用。

[0038] 除了测量和监测电池组的水平特性之外，还可测量和监测电池单元的水平特性。例如，可测量每个电池单元72的端电压、电流和温度。电池管理系统可使用传感器模块74来测量电池单元的特性。根据容量，传感器模块74可包括用于测量电池单元72中的一个或多个的特性的传感器和电路。电池管理系统可利用多达Nc个传感器模块或电池监测集成电路(BMIC)74来测量所有电池单元72的特性。每个传感器模块74可将测量值传送给BECM 76以作进一步的处理和协调。传感器模块74可将信号以模拟形式或数字形式传送给BECM 76。在一些实施例中，传感器模块74的功能可以被合并到BECM 76内部。也就是说，传感器模块的硬件可作为BECM 76中的电路的一部分被集成，并且BECM 76可操作原始信号的处理。

[0039] BECM 76可包括用于与一个或更多个接触器42进行接口连接的电路。牵引电池24的正极端子和负极端子可被接触器42保护。

[0040] 电池组荷电状态(SOC)指示在电池单元72或电池组24中剩余多少电荷。与燃料表类似，电池组SOC可被输出以通知驾驶员在电池组24中剩余多少电荷。电池组SOC还可被用于控制电动车辆或混合动力电动车辆12的操作。电池组SOC的计算可通过各种方法来实现。计算电池SOC的一种可行的方法是执行电池组电流对时间的积分。此方法在本领域中公知为安培小时积分。

[0041] 电池SOC还可从基于模型的估计推导得到。基于模型的估计可利用电池单元电压测量值、电池组电流测量值以及电池单元和电池组温度测量值来提供SOC估计。

[0042] BECM 76可一直具有可用的电力。BECM 76可包括唤醒计时器，使得唤醒可被安排在任何时间。唤醒计时器可唤醒BECM 76，使得预定的功能可被执行。BECM 76可包括非易失性存储器，使得数据可在BECM 76掉电或失去电力时被存储。非易失性存储器可包括电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)或非易失性随机存取存储器(NVRAM)。非易失性存储器可以包括微控制器的闪速存储器。

[0043] 当操作车辆时，主动地修改管理电池SOC的方式可产生更高的燃料经济性或更长的EV模式(电动推进)操作，或者两者兼而有之。车辆控制器必须在高SOC和低SOC两者处进行这些修改。在低SOC处，控制器可检查最近的操作数据，并判定通过机会性发动机充电(opportunistic engine-charging)来提高SOC(机会性的意思是在发动机已经正在运行的情况下来提高SOC)。这样做是为了在发动机关闭时提供更长时间的EV模式操作。相反，在高SOC处，控制器可检查最近的操作数据和其它数据(位置、温度等)，以通过EV模式推进、减少发动机输出或辅助电力负载来降低SOC。这样做是为了提供更高的电池容量，以使在预期再生制动事件(诸如，高速减速或陡坡缓降)期间的能量捕获最大化。

[0044] 图3是示出当电池具有低SOC时修改电池管理参数的方法的示例性流程图300。电池管理上的改变可仅基于电力来增加车辆操作，或者提高发动机效率，或两者都进行。该图示出了针对基于电力的车辆操作的目标SOC计算。在方框302，输入历史数据，其中，所述历史数据包括最近的电池SOC或电池SOC直方图、辅助电力负载、车辆速度、仅基于电力的最近的车辆操作或驾驶员行为。辅助电力负载包括电池冷却风扇、电动空调单元、电池冷却器、电加热器、冷却泵、冷却风扇、窗除霜单元、电动转向系统、AC电力逆变器和内燃发动机水泵。另外，在方框304，输入当前数据和未来数据。当前数据包括辅助电力负载和车辆速度。未来数据包括仅基于电力的车辆操作的估计持续时间和道路坡度(也被称为高程
(elevation)的斜率或变化)。与道路坡度相关的是倾斜角，所述倾斜角是车辆的纵向平面与地球的水平面之间的角度。倾斜角可通过多种方法被确定，所述多种方法包括倾斜计的输出、或者车轮转速传感器输出(指示沿着车辆的纵向平面的加速度)和纵向加速度计输出(指示受到重力影响的沿着纵向平面的加速度)的组合。

[0045] 在方框304，计算仅基于电力的车辆操作的估计持续时间。在方框306，将在304中计算的仅基于电力的车辆操作的估计持续时间和电池SOC与阈值进行比较。如果仅基于电力的车辆操作的估计持续时间小于第一阈值且电池SOC小于第二阈值，则在方框308调整目标SOC或者调整电流限制。

[0046] 对目标SOC的调整可包括提高目标SOC，使得当内燃发动机(ICE)正在运转时，操作时间可被增加或从ICE输出的能量可被增加，或者两者都可被增加。操作时间或输出能量的增加可用于支持电池充电，因而允许电池在车辆仅基于电力(即，EV模式)进行操作的时候供应电能持续更长的持续时间。另外，能量产生可基于ICE的制动燃料消耗率图(brake specific fuel consumption map)被优化。这可能会在总的车辆行程期间导致更高的燃料效率。

[0047] 图4A是示出电池荷电状态404、车辆速度402和内燃发动机运转406相对于时间408的示例性曲线图400。当车辆从停止位置开始操作时，车辆加速可使用电池电力或来自内燃发动机(ICE)的动力或者两者。在时间410期间示出了车辆加速的示例。车辆加速之后，车辆获得行驶速度。该示例中的行驶速度是车辆能够仅由电力来推进的车辆速度。在该速度下，通常，电池SOC将围绕具有充电时间段412(在时间段412内，ICE运转以对电池进行充电)和放电时间段414(在时间段414内，ICE被关闭且车辆操作仅通过电池来进行)的目标电池SOC进行切换。对于消费者，这些短时间段的EV模式可能令驾驶员感到不满意，因为很多混合动力车辆的消费者期望长时间段的EV操作。

[0048] 图4B是示出电池荷电状态424、车辆速度422和内燃发动机运转426相对于时间428的示例性曲线图420，其中，内燃发动机运转426被调整为使EV持续时间最大化。这里，与图4A类似，车辆从停止被加速。但是，在达到行驶速度(车辆能够仅由电力来推进的车辆速度)之后，控制器提高SOC阈值，在所述SOC阈值处，发动机关闭使得发动机继续对电池进行充电并提高电池的荷电状态424。车辆可运转内燃发动机(ICE)持续比时间412更长的时间430，使得纯电动车辆操作发生持续比时间414更长的时间432。另外，车辆可针对燃料消耗率以使电力输出最大化的速度、扭矩和燃料消耗率来操作发动机。控制器可基于来自制动燃料消耗率(BSFC)表中的数据来选择发动机操作点，其中，发动机以比最小燃料消耗更大的燃料消耗来运转，从而增加从发电机流向电池的电流。这可能会增加发动机运转滞后，发动机运转滞后也被称为仅用于减轻典型发动机循环的滞后(典型发动机循环也被称为围绕示例性电池SOC的操作范围或设定点打开和关闭)。

[0049] 图5A是示出内燃发动机启动阈值508相对于驾驶员功率需求506、电池荷电状态502和车辆速度504的示例性曲面图500。针对给定的车辆速度和电池SOC，该曲面图示出了驾驶员所需求的功率的量，超过所述驾驶员要求的功率的量时发动机启动将发生。例如，当电池SOC低且车辆速度低时，需要相对低的驾驶员所需求的功率的量来启动发动机。当发动机正在运转时，输出功率可被用于驱动车轮、经由到发电机的连接来产生电或者向其它辅助组件提供输出。

[0050] 图5B是示出内燃发动机关闭阈值510相对于驾驶员功率需求506、电池荷电状态502和车辆速度504的示例性曲面图525。针对给定的车辆速度和电池SOC，该曲面图示出了驾驶员所需求的功率的量，低于所述驾驶员所需求的功率的量时发动机被关闭。例如，当SOC高且车辆速度低时，相对高的驾驶员所需求的功率水平将允许发动机关闭。当发动机关闭时，车辆可使用摩擦和再生制动系统来进行电力推进或减速。

[0051] 图5C是示出内燃发动机启动点508和关闭点510之间的滞后512相对于驾驶员功率需求506、电池荷电状态502和车辆速度504的示例性曲面图530。

[0052] 图5D是示出修改的内燃发动机关闭阈值520相对于驾驶员功率需求506、电池荷电状态502和车辆速度504的示例性曲面图535，修改的内燃发动机关闭阈值520导致更长的发动机操作，使得电池可在进入EV模式之前被充更多的电。

[0053] 与图4和图5中描述的电池控制方法相反，图6是示出在高SOC处相对于车辆速度对电池管理进行修改的方法的示例性流程图600，以便确保有足够的电池容量来使即将发生的再生制动事件期间的能量捕获最大化。该图示出了针对基于可用再生能量的车辆操作的目标SOC计算。在方框602，基于历史数据来计算道路负荷。在等式1中示出了示例性计算：

[0054] Floss,parasitic＝ma-mg sinθ-(Fregen+Ffriction) (1)

[0055] 其中，针对给定的时间点，m是车辆质量，a是车辆的加速度/减速度，g是重力常数，sinθ是道路坡度因子，Fregen是从再生制动系统施加给车辆减速的估计的力，Ffriction是从摩擦制动系统施加给车辆减速的估计的力。如本领域所已知的，针对车辆操作数据的给定集合，作用在车辆上的寄生力(parasitic force)可通过回归数据拟合或其它方法来估计。在等式2中示出了等式1的替代形式：

[0056] Eloss,parasitic＝Floss,parasiticd＝Ekinetic-Egrade-(Eregen+Efriction) (2)[0057] 其中，Eloss,parasitic是与距离d上的寄生力Floss,parasitic关联的能量损耗，Ekinetic是在该距离上的车辆的动能，Eregen是能够在该距离上被捕获的潜在的再生能量，Efriction是在该距离上施加的摩擦制动能量。等式2中的距离d可在未来路线上进行求值或者可选地可在时间点上进行求值。当在时间点上对等式2进行求值时，当前数据和历史数据的使用可被利用。例如，Ekinetic可以是基于当前车辆速度的，Egrade可以是基于当前车辆倾斜角的，而Eregen和Efriction两者可以是基于历史数据(诸如，车辆和环境温度以及车辆当前正在运转的持续时间和历史行驶周期数据，所述历史行驶周期数据包括道路坡度、车辆动能、电池电力、附件负载曲线、驾驶员减速率和路线模式)的。

[0058] 另外，在每个时间点上，寄生损失力Floss,parasitic可被表示为如等式3所示出的：

[0059]

[0060] 其中，Floss,parasitic,i是道路负荷力，m是车辆质量，vi是车辆的速度，di是经过持续时间所行驶的距离，mg sinθ是由于在该距离上进行求值的倾斜角而被施加到车辆的能量，(Eregen+Efriction)/di是在该距离上的再生能量和在该距离上施加的摩擦制动能量。Floss,parasitic随着车辆被操作而动态地变化。另外，Floss,parasitic,i可由车辆控制器进行聚集和分析，以获得描述速度相关的寄生力的函数。获得的函数可以是基于多种方法(包括但不限于回归分析、线性内插、曲线拟合等)的。

[0061] 动力传动系统损耗基于温度变化以及其它因素(包括路面、轮胎压力和转向角的变化)而变化。在方框604，基于当前数据和未来数据以及在方框602中计算的道路负荷力来计算可用再生能量。在等式4中示出了用于计算针对给定时间段和道路坡度的可用再生能量的示例性等式：

[0062] Eregen＝m∫v(dv)-mg∫vsinθ(dt)-Floss,parasitic∫v(dt)-∫Ffrictionv(dt) (4)[0063] 其中，Eregen是预期的或预测的再生能量，m∫v(dv)是基于车辆速度和车辆质量的动能，mg∫vsinθ(dt)是与倾斜角和车辆质量相关联的距离上的力，Floss,parasiti∫c v(dt)是在基于最近计算的道路负荷损耗或动力传动系统损耗的距离上的速度相关的寄生损耗或动力传动系统损耗，∫Ffrictionv(dt)是基于摩擦制动的预期的能量损耗。在方框606，基于来自等式2的Eregen来确定电池SOC的估计的变化。在方框608，将电池SOC的估计的变化与最大电池SOC减去当前电池SOC所得的值进行比较。如果电池SOC的估计的变化大于最大电池SOC减去当前电池SOC所得的值，则在方框610调整目标SOC或当前电流限制。对目标SOC的调整可以是降低目标SOC，使得电流从电池流出以降低电池SOC。这种电池SOC的降低使得电池的容量可用于预期的再生制动能量。如果不降低目标SOC，则可用再生能量将不会在电池系统中被捕获。

[0064] 图7是示出由车辆控制器基于当前SOC和预期的再生制动事件期间的预期能量捕获来降低电池SOC所使用的推荐的放电功率的示例性曲面图700。例如，708示出了当电池SOC 702高且预期的再生能量704也高时，车辆控制器应通过放电功率706来降低SOC。所述放电可使用EV推进或辅助电力负载来执行。

[0065] 与在图6和图7中描述的基于速度的方法类似，图8是示出在高SOC处相对于道路坡度修改电池管理以便确保有足够的电池容量来使即将发生的再生制动事件期间的能量捕获最大化的方法的示例性流程图800。该图示出了针对车辆操作的基于坡度的目标SOC计算。在方框802，使用包括全球定位系统的计算系统来确定位置。路线可和所述位置一起由所述计算系统或导航系统来产生。所述计算系统可包括高程数据(诸如，用于路线的地形数据)。但是，由于道路的变化以及地图和地形数据可能并不总是准确的可能性，因此所述计算系统还可利用其它源(包括GPS数据或来自其它车辆系统中的传感器(包括车轮转速传感器、转向角传感器和大气压力传感器(MAP传感器))的数据)来确定高程数据。另外，数据可包括未来数据(诸如，仅基于电力的车辆操作的估计的持续时间和道路坡度)。这里，道路坡度可以是基于倾斜角的，所述倾斜角通过多种方法被进一步确定，所述多种方法包括倾斜计的输出、或车轮速度传感器的输出(指示沿车辆的纵向平面的车辆加速度)和车辆纵向加速度计的输出(指示受到重力影响的沿所述纵向平面的加速度)的组合。在方框804，计算可能的轨迹。在方框806，执行对沿着当前路径的道路坡度的评估。这种评估可使用与路线相关联的拓扑数据，或者，可选地，可使用与基于来自车轮转速传感器的输出的速度的变化进行比较的纵向加速度计的输出。

[0066] 在方框808，计算潜在的或可用的再生能量。在方框810和方框812，确定车辆速度和道路负荷。在方框814和方框816，确定所需的制动力和马达再生能量。在方框818，基于包括车辆速度、道路负荷、所需的制动力和马达再生能量的因素来计算可用再生能量。在方框820，基于可用再生能量来计算SOC的相应变化。在方框822，调整目标电池SOC的操作范围或设置点。在方框824，控制器通过使发动机在处于EV模式时保持关闭持续更长时间以将更多的电池能量用于EV操作来对电池进行放电，或者在发动机正在运行的情况下通过减小发动机的输出功率和/或持续时间以将更多的电池能量用于组合的(混合动力)操作来对电池进行放电。在方框826，将实际的再生能量与预期的再生能量进行比较，如果合适则修改请求。
例如，如果发动机正在运行但是控制器已经基于预期的再生能量减少了发动机的输出，则可在收集到的再生能量比预期的再生能量少的情况下增加发动机的输出，或者，可在收集到的再生能量比预期的再生能量多的情况下减少发动机的输出。类似地，如果车辆由于控制器正在试图更快地耗尽电池以适应预期的再生能量的收集而处于EV模式，但是再生能量比预期的再生能量少，则控制器可选择启动发动机以增加电池充电或补充电力负载。

[0067] 图9A是示出车辆高程902、电池荷电状态904和内燃发动机运转906相对于时间的示例性曲线图900。在时间点910，内燃发动机(ICE)正在运转，以提供用于在平坦道路上以一速度推进车辆的动力并且使牵引电池保持在一电池荷电状态(SOC)。当车辆行驶下坡时，来自动力传动系统的能量被转换为电并流向牵引电池，从而提高电池SOC。在时间点912，电池SOC越过触发发动机关闭的发动机停机阈值。电池SOC可因为来自动力传动系统的电流而继续升高，所述来自动力传动系统的电流是由于再生制动而引起的。然而，一旦电池SOC达到最大操作SOC，则在行驶向下的斜坡914时来自制动的额外的可用能量将不会被存储在电池中。在该示例性曲线图中，元素902示出车辆高程，而元素902可被用于示出车辆速度或者车辆速度和车辆高程的组合。观察元素902的可选的方式是车辆的能量状态的变化，诸如，车辆动能或车辆势能的变化。

[0068] 图9B是示出车辆高程922、电池荷电状态924和内燃发动机运转926相对于时间的示例性曲线图920。在时间点930，内燃发动机(ICE)正在运转，以提供用于在平坦道路上以一速度推进车辆的动力并且使牵引电池保持在一电池荷电状态(SOC)。作为图9A的替代，车辆或电池管理系统可降低目标电池SOC，使得潜在的再生能量可被捕获。这里，在等式3中用当前的动能和当前的势能表示潜在的再生能量。当前的动能是基于车辆速度和车辆质量的，而当前的势能是基于与倾斜角相关联的道路坡度的。潜在的再生能量还是基于由历史数据确定的动力传动系统损耗的。结果将会是目标SOC(或者，在一可选方式中，为发动机关闭阈值SOC)可能被减去潜在的再生能量。此外，历史行驶周期数据(包括历史驾驶员制动、历史减速率、历史辅助负载使用、电池寿命，或将动能和势能转换成电能的效率)可被用于调整潜在的再生能量。在该示例性曲线图中，元素922示出车辆高程，但是元素922可被用于示出车辆速度或者车辆速度和车辆高程的组合。观察元素922的可选的方式是车辆的能量状态的变化(诸如，车辆的动能或车辆势能的变化)。

[0069] 如果未来的信息(诸如，基于地形信息的未来路线、未来的高程变化、未来的辅助负载的使用或未来的再充电事件)是已知的，则潜在的再生能量计算可包括这种信息。沿着未来路线的未来速度和未来道路坡度的知识允许预测的动能和预测的势能被确定。例如，通常在点928被关闭的发动机可基于未来的向下的斜坡934的知识在点932被关闭。这可能是由于发动机停机阈值的降低。一旦发动机在932被关闭，则车辆随后仅由电力来操作，并且电池SOC由于电流从电池流向车辆而降低。元素936示出了SOC的降低。当车辆通过下坡934时，来自再生制动的能量允许车辆使电流流向电池，因而提高电池SOC 938。另外，基于历史驾驶员制动或历史减速率，将动能和势能转换为电能的效率可被用于调整潜在的再生能量。相对于坡度对车辆速度进行调整可能是有益的。例如，在陡峭的斜坡上，减小车辆速度会是有益的。然而，在具有巡航控制模块或自适应巡航控制模块或基于用户的反馈的车辆中，或基于用户的反馈，以恒定的车速来操作可为操作者和乘客提供更好的驾驶体验。因此，可要求车辆针对恒定速度操作进行调整，或在自适应巡航控制模块的情况下，跟踪车辆的间隔距离可以以跟踪车辆速度的预期变化被调整。

[0070] 在此公开的处理、方法或算法可被传送到处理装置、控制器或计算机/通过处理装置、控制器或计算机来实现，所述处理装置、控制器或计算机可包括任何现有的可编程电子控制单元或专用的电子控制单元。类似地，所述处理、方法或算法可以以多种形式被存储为可被控制器或计算机执行的数据和指令，所述多种形式包括但不限于永久存储在非可写存储介质(诸如，ROM装置)上的信息以及可变地存储在可写存储介质(诸如，软盘、磁带、CD、RAM装置和其它磁介质和光介质)上的信息。所述处理、方法或算法也可被实现为软件可执行对象。可选地，所述处理、方法或算法可以使用合适的硬件组件(诸如，专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机、控制器或其它硬件组件或装置)，或硬件、软件和固件组件的组合被整体或部分实现。

[0071] 虽然以上描述了示例性实施例，但这些实施例并不意在描述权利要求所包含的所有可能形式。说明书中使用的词语是描述性词语而非限制性词语，并且应理解的是，可在不脱离本公开的精神和范围的情况下做出各种改变。如前所述，可将各种实施例的特征进行组合以形成本发明的可能未被明确描述或示出的进一步的实施例。尽管针对一个或更多个期望特性，各种实施例已经被描述为提供在其它实施例或现有技术实施方式之上的优点或优于其它实施例或现有技术实施方式，但是本领域的普通技术人员应认识到，根据特定应用和实施方式，一个或更多个特征或特性可被折衷以实现期望的整体系统属性。这些属性可包括但不限于成本、强度、耐用性、生命周期成本、市场性、外观、包装、尺寸、可维护性、重量、可制造性、装配的容易性等。因此，被描述为在一个或更多个特性方面不如其它实施例或现有技术的实施方式的实施例并不在本公开的范围之外，并可被期望用于特定的应用。

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基于预测的再生能量的电池荷电状态目标

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