CN112406564B - 增程器控制方法、装置、驱动系统及增程式混合动力车辆 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及增程器控制方法、装置、驱动系统及增程式混合动力车辆。该方法包括:获取用户的充电条件:充电条件优和充电条件差;获取当前行程的预测状态:可预测和不可预测;基于充电条件和预测状态,确定车辆的能量管理模式,能量管理模式包括:纯电优先模式、燃油优先模式和智能调节模式;基于能量管理模式,控制增程器启动。由此,可结合用户的充电条件和当前行程的预测状态,确定车辆的能量管理模式,并基于此控制增程器启动,由此可结合用户充电条件的优差或用户充电习惯和当前行程的可预测性,即当前行程是否可预测,进行能量管理,并对应实现对增程器的启动控制,该增程器控制方法的可实现性较好,且有利于满足不同用户的个性化需求。
Description
技术领域
本公开涉及混合动力车辆技术领域,尤其涉及一种增程器控制方法、装置、驱动系统及增程式混合动力车辆。
背景技术
近些年来,随着社会的不断发展,人们的生活水平不断提高,人们对于汽车的需求量也越来越大,由于能源短缺以及传统汽车带来的环境污染问题日益严重,以电能为动力的电动汽车应运而生。虽然,纯电动汽车具有零排放、零污染等特点,但是,由于现阶段无法有效提高动力电池的能量密度,从而导致纯电动汽车的动力无法满足人们的需求,然而混动车型(也称为“混合动力车辆”)的出现在一定程度上解决了这一问题:混动车型采用燃油结合电动的动力模式,可在电池动力不足时,利用燃料燃烧为电池充电(包括增程式混合动力车辆)或直接提供动力。
其中,增程式混合动力车辆的增程器控制方法通常基于动力学仿真模型以及设定的工况实现;将其应用于车辆的实际行驶过程中时,可实现性较差,且车辆的能量管理策略不能满足用户的个性化需求。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题,本公开提供了一种增程器控制方法、装置、驱动系统及增程式混合动力车辆。
本公开提供了一种增程器控制方法,该方法包括:
获取用户的充电条件,所述充电条件包括:充电条件优和充电条件差;
获取当前行程的预测状态,所述预测状态包括:可预测和不可预测;
基于所述充电条件和所述预测状态,确定车辆的能量管理模式,所述能量管理模式包括:纯电优先模式、燃油优先模式和智能调节模式;
基于所述能量管理模式,控制所述增程器启动。
在一些实施例中,基于所述充电条件和所述预测状态,确定车辆的能量管理模式,包括:
在充电条件优,且所述当前行程不可预测或可预测时,确定所述能量管理模式采用纯电优先模式;
在充电条件差,且所述当前行程不可预测时,确定所述能量管理模式采用燃油优先模式;
在充电条件差,且所述当前行程可预测时,确定所述能量管理模式采用智能调节模式。
在一些实施例中,所述基于所述能量管理模式,控制所述增程器启动,包括:
在所述纯电优先模式或所述燃油优先模式时,获取动力电池的当前荷电状态信息;
获取增程器启动荷电状态阈值;
若所述当前荷电状态信息小于或等于所述增程器启动荷电状态阈值,则启动所述增程器。
在一些实施例中,所述纯电优先模式下的增程器启动荷电状态阈值小于所述燃油优先模式下的增程器启动荷电状态阈值。
在一些实施例中,所述基于所述能量管理模式,控制所述增程器启动,包括:
在所述智能调节模式时,获取当前行程的车速分布数据和预先设定的增程器启动车速阈值;其中,当前行程的车速分布数据包括当前行程中每个路段的平均车速;
对于当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段,启动所述增程器。
在一些实施例中,该方法还包括:
获取当前行程的发电量需求量;
基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段的发电量需求量;
所述对于当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段,启动所述增程器,包括:
在当前行程的第一路段,启动增程器并控制所述增程器的发电功率,以使得所述增程器满足所述发电量需求量。
在一些实施例中,所述获取当前行程的发电量需求量,包括:
基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程的行驶耗电量;
基于用户的充电条件获取当前行程结束时的保留电量;
获取当前电池剩余电量;
基于所述行驶耗电量、所述保留电量和所述当前电池剩余电量,确定当前行程的发电量需求量。
在一些实施例中,基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段的发电量需求量,包括:
根据当前行程包含的第一路段的平均车速从高到低,依次为各第一路段分配发电量需求量,且分配成功后各第一路段的发电量需求量均不高于其发电量上限值。
在一些实施例中,该方法还包括:
获取与当前行程关联的历史车速分布数据和历史发电量分布数据,所述历史车速分布数据和历史发电量分布数据一一对应;
基于所述当前行程的车速分布数据和所述历史车速分布数据进行匹配,以确定与当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据;
基于当前行程包含的路段,以及与当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据,获取每个路段的初始发电量;
获取平均车速小于所述增程器启动车速阈值的至少一个第二路段的初始发电量;
将所述至少一个第二路段的初始发电量平均分配到平均车速大于或等于所述增程器启动车速阈值的至少一个第一路段上,以得到所述至少一个第一路段的发电量需求量;
所述对于当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段,启动所述增程器,包括:
在当前行程的第一路段,启动增程器并控制所述增程器的发电功率,以使得所述增程器满足所述发电量需求量。
在一些实施例中,该方法还包括:
若任意一个所述第一路段的发电量需求量超出所述增程器在该第一路段的发电量上限值;
则将所述第一路段的发电量需求量超出所述发电量上限值的部分分配给其他的第一路段,且分配成功后各第一路段的发电量需求量均小于其发电量上限值。
在一些实施例中,该方法还包括:
在未分配成功时,调整所述预先设定的增程器启动车速阈值,且调整后的增程器启动车速阈值减小;
基于调整后的增程器启动车速阈值重复执行上述方法的步骤,直至分配成功后各第一路段的发电量需求量均小于其发电量上限值。
在一些实施例中,所述获取用户的充电条件,包括:
获取车辆的历史充电数据;
基于所述历史充电数据,确定所述充电条件;
其中,每次充电间隔里程小于第一预设距离时,所述充电条件为充电条件优;每次充电间隔里程大于第二预设距离时,所述充电条件为充电条件差;所述第一预设距离小于所述第二预设距离。
在一些实施例中,所述获取当前行程的预测状态,包括:
获取车辆的历史行程和当前位置数据;
基于所述历史行程和所述当前位置数据,确定当前行程的所述预测状态;
其中,若所述当前位置数据在所述历史行程数据中存在的概率等于或大于预设概率,则确定所述当前行程可预测;若所述当前位置数据在所述历史形成数据中存在的概率小于所述预设概率,则确定所述当前行程不可预测。
本公开实施例还提供了一种增程器控制装置,该装置包括:
第一获取模块,用于获取用户的充电条件,所述充电条件包括:充电条件优和充电条件差;
第二获取模块,用于获取当前行程的预测状态,所述预测状态包括:可预测和不可预测;
能量管理模式确定模块,用于基于所述充电条件和所述预测状态,确定车辆的能量管理模式,所述能量管理模式包括:纯电优先模式、燃油优先模式和智能调节模式;
增程器启动控制模块,用于基于所述能量管理模式,控制所述增程器启动。
在一些实施例中,所述能量管理模式确定模块,包括:
第一模式确定子模块,用于在充电条件优,且所述当前行程不可预测或可预测时,确定所述能量管理模式采用纯电优先模式;
第二模式确定子模块,用于在充电条件差,且所述当前行程不可预测时,确定所述能量管理模式采用燃油优先模式;
第三模式确定子模块,用于在充电条件差,且所述当前行程可预测时,确定所述能量管理模式采用智能调节模式。
在一些实施例中,所述增程器启动控制模块,包括:
当前荷电状态信息获取子模块,用于在所述纯电优先模式或所述燃油优先模式时,获取动力电池的当前荷电状态信息;
第一阈值获取子模块,用于获取增程器启动荷电状态阈值;
增程器启动子模块,用于若所述当前荷电状态信息小于或等于所述增程器启动荷电状态阈值,则启动所述增程器。
在一些实施例中,所述纯电优先模式下的增程器启动荷电状态阈值小于所述燃油优先模式下的增程器启动荷电状态阈值。
在一些实施例中,所述增程器启动控制模块,还包括:
车速获取子模块,用于在所述智能调节模式时,获取当前行程的车速分布数据和预先设定的增程器启动车速阈值;其中,当前行程的车速分布数据包括当前行程中每个路段的平均车速;
增程器启动子模块,用于对于当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段,启动所述增程器。
在一些实施例中,该装置还包括:
行程发电量需求量获取子模块,用于获取当前行程的发电量需求量;
路段发电量需求量获取子模块,用于基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段的发电量需求量;
所述增程器启动子模块,具体用于:
在当前行程的第一路段,启动增程器并控制所述增程器的发电功率,以使得所述增程器满足所述发电量需求量。
在一些实施例中,所述行程发电量需求量获取子模块,包括:
行驶耗电量获取单元,用于基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程的行驶耗电量;
保留电量获取单元,用于基于用户的充电条件获取当前行程结束时的保留电量;
剩余电量获取单元,用于获取当前电池剩余电量;
行程发电量需求量确定单元,用于基于所述行驶耗电量、所述保留电量和所述当前电池剩余电量,确定当前行程的发电量需求量。
在一些实施例中,所述路段发电量需求量获取子模块,具体用于:
根据当前行程包含的第一路段的平均车速从高到低,依次为各第一路段分配发电量需求量,且分配成功后各第一路段的发电量需求量均不高于其发电量上限值。
在一些实施例中,该装置还包括:
历史车速和发电量获取子模块,用于获取与当前行程关联的历史车速分布数据和历史发电量分布数据,所述历史车速分布数据和历史发电量分布数据一一对应;
关联发电量确定子模块,用于基于所述当前行程的车速分布数据和所述历史车速分布数据进行匹配,以确定与当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据;
各路段初始发电量获取子模块,用于基于当前行程包含的路段,以及与当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据,获取每个路段的初始发电量;
第二路段初始发电量获取子模块,用于获取平均车速小于所述增程器启动车速阈值的至少一个第二路段的初始发电量;
发电量需求量确定子模块,用于将所述至少一个第二路段的初始发电量平均分配到平均车速大于或等于所述增程器启动车速阈值的至少一个第一路段上,以得到所述至少一个第一路段的发电量需求量;
所述增程器启动子模块,具体用于:
在当前行程的第一路段,启动增程器并控制所述增程器的发电功率,以使得所述增程器满足所述发电量需求量。
在一些实施例中,该装置还包括:
发电量重新分配子模块,用于若任意一个所述第一路段的发电量需求量超出所述增程器在该第一路段的发电量上限值;
则将所述第一路段的发电量需求量超出所述发电量上限值的部分分配给其他的第一路段,且分配成功后各第一路段的发电量需求量均小于其发电量上限值。
在一些实施例中,该装置还包括:
第二阈值调整子模块,用于在未分配成功时,调整所述预先设定的增程器启动车速阈值,且调整后的增程器启动车速阈值减小;
基于调整后的增程器启动车速阈值重复执行上述方法的步骤,直至分配成功后各第一路段的发电量需求量均小于其发电量上限值。
在一些实施例中,所述第一获取模块,包括:
历史充电数据获取子模块,用于获取车辆的历史充电数据;
充电条件确定子模块,用于基于所述历史充电数据,确定所述充电条件;
其中,每次充电间隔里程小于第一预设距离时,所述充电条件为充电条件优;每次充电间隔里程大于第二预设距离时,所述充电条件为充电条件差;所述第一预设距离小于所述第二预设距离。
在一些实施例中,所述第二获取模块,包括:
历史行程和当前位置数据获取子模块,用于获取车辆的历史行程和当前位置数据;
预测状态确定子模块,用于基于所述历史行程和所述当前位置数据,确定当前行程的所述预测状态;
其中,若所述当前位置数据在所述历史行程数据中存在的概率等于或大于预设概率,则确定所述当前行程可预测;若所述当前位置数据在所述历史形成数据中存在的概率小于所述预设概率,则确定所述当前行程不可预测。
本公开实施例还提供了一种驱动系统,该驱动系统包括历史数据存储系统、当前状态数据获取系统和增程器控制系统;
所述历史数据存储系统用于存储历史数据,所述历史数据包括历史充电数据、历史行程、历史车速分布数据和历史发电量分布数据;
所述当前状态数据获取系统用于获取当前信息,所述当前信息包括当前位置数据、当前荷电状态信息以及当前行程的车速分布数据;
所述增程器控制系统用于基于所述历史数据和所述当前信息,执行上述任一种增程器控制方法。
在一些实施例中,该驱动系统还包括:
人机交互系统,与所述增程器控制系统连接;
所述人机交互系统用于接收增程器智能控制请求。
本公开实施例还提供了一种增程式混合动力车辆,该增程式混合动力车辆包括上述任一种驱动系统。
本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点:
本公开实施例提供的增程器控制方法中,获取用户的充电条件和当前行程的预测状态;其中,充电条件包括充电条件优和充电条件差,预测状态包括可预测和不可预测;基于充电条件和预测状态,确定车辆的能量管理模式,并进一步地基于能量管理模式,控制增程器启动;其中,能量管理模式包括:纯电优先模式、燃油优先模式和智能调节模式;不同的能量管理模式下,采用对应的增程器的启动控制策略。由此,可结合用户的充电条件和当前行程的预测状态,确定车辆的能量管理模式,并基于此控制增程器启动,可结合用户充电条件的优差或用户充电习惯和当前行程的可预测性,即当前行程是否可预测,进行能量管理,并对应实现对增程器的启动控制,该增程器控制方法的可实现性较好,且有利于满足不同用户的个性化需求。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开实施例的一种增程器控制方法的流程示意图;
图2为本公开实施例的一种历史车速分布数据和历史发电量分布数据的示意图;
图3为本公开实施例的一种经过删减补偿步骤之后的增程器发电量分布的示意图;
图4为本公开实施例的一种增程器控制装置的结构示意图;
图5为本公开实施例的一种驱动系统的结构示意图;
图6为本公开实施例的另一种驱动系统的结构示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点,下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开,但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施;显然,说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例,而不是全部的实施例。
现有技术的方案中,通过搭建车辆动力学仿真模型,利用机器学习算法,在线学习针对特定工况的全局能量分配策略,以实现提升经济性的目的。或者,可利用机器学习模型,预测车辆当前行驶工况,在预测工况的基础上,利用强化学习网络模型,获得插电式混合动力车辆的动力电池最优能量轨迹,以全局能量消耗最少作为强化学习网络模型的强化目的,以获得最优的能量管理策略。由此,现有技术的方案中,基于动力学仿真模型以及特定工况,利用机器学习智能调参设定能量管理策略;机器学习算法优化的能量管理策略工程可实现性差,没有结合用户充电习惯设定能量管理策略,可能会导致调整后的能量管理策略不符合用户需求。
针对上述问题,本公开实施例提供一种增程器控制方法,可基于用户充电习惯(对应充电条件,可采用用户标签表示)和当前行程是否可预测(即预测状态,包括可预测和不可预测)确定车辆的能量管理模式,并在不同的能量管理模式下对应调整增程器的启停和发电策略,实现基于用户需求对增程器进行控制。进一步地,通过增程器的启停控制和发电量删减调节,有利于降低整体油耗、提升整车经济性。
本公开实施例提供的增程器控制方法可应用增程式混合动力车辆的能量管理策略中,下面结合图1-图6对本公开实施例提供的增程器控制方法、装置、驱动系统以及增程式混合动力车辆进行示例性说明。
示例性地,图1为本公开实施例的一种增程器控制方法的流程示意图。参照图1,该方法包括:
S110、获取用户的充电条件。
其中,用户的充电条件对应用户的充电习惯,例如经常充电(即充电条件优)、偶尔充电(即充电条件中等)和很少充电(即充电条件差)。其中,充电条件的优差与否可基于用户的历史充电数据,结合充电间隔的里程数确定,可采用用户标签或用户油电标签表示。
示例性地,该步骤可包括增程器控制系统调用其他系统(例如大数据预测系统)确定的用户标签;或者接收用户输入或选择的充电条件;或者基于历史充电数据,在判断条件的限定下,自动确定用户标签,本公开实施例对此不限定。
S120、获取当前行程的预测状态。
其中,预测状态包括可预测和不可预测。
示例性地,当前行程的预测状态可由预测标签表示,代表车辆的当前行程是否可预测,包括当前行程可预测,也包括当前行程不可预测,可基于历史行程和当前位置数据确定,下文中详述。
示例性地,该步骤可包括增程器控制系统调用大数据预测系统确定的预测标签,或者增程器控制系统基于历史行程和当前位置数据自动确定预测标签,本公开实施例对此不限定。
S130、基于充电条件和预测状态,确定车辆的能量管理模式。
其中,车辆的能量管理模式也称为能源模式,可包括纯电优先模式、燃油优先模式或智能调节模式,下文中详述。
该步骤中,将用户的充电条件和当前行程的预测状态作为两个维度的参量,确定车辆的能量管理模式,如此可基于用户的充电习惯和当前行程的是否可预测状态,确定车辆的能量管理模式,有利于实现基于不同用户的个性化能量管理模式。
S140、基于能量管理模式,控制增程器启动。
其中,控制增程器启动,具体可包括调整增程器的启停和发电策略。在不同的能量管理模式时,增程器的控制方式不同,以实现增程器在不同能量管理模式下的启停控制和发电控制,下文中详述。
本公开实施例提供的增程器控制方法,可基于用户充电条件以及当前行程是否可预测智能选择车辆能源管理模式,并在此基础上调整增程器的启停和发电策略,可实现性优,有利于满足不同用户的个性化需求,满足用户预期;此外,通过对增程器在不同能量管理模式下的不同控制方式,还有利于实现降低整车油耗,提升车辆的经济性,下文中详述。
在其他实施方式中,S120还可先与S110执行,或二者并行执行。与之同理地,在本文的其他实施方式中,在不影响数据处理中各参数的应用的前提下,各参数的获取前后顺序可调换,本公开实施例对此不限定。
在上述实施方式中,可基于用户的历史充电数据,确定用户充电条件,即确定用户标签。
在一些实施例中,在图1的基础上,S110可包括:
步骤一:获取车辆的历史充电数据。
其中,历史充电数据可为自当前时刻往前的一时间段内的充电数据,例如可为前3个月的充电数据,也可为其他时间段内的充电数据,具体时长可根据用户充电习惯的统计需求设置,本公开实施例对此不限定。车辆的历史充电数据可存储于车辆内的存储器中,或存储于远端的大数据预测系统中;该步骤中可调用被存储的历史充电数据。
步骤二:基于历史充电数据,确定充电条件。
其中,每次充电间隔里程小于第一预设距离时,油电标识为充电条件优;每次充电间隔里程大于第二预设距离时,油电标识为充电条件差;第一预设距离小于第二预设距离。
其中,充电条件的优差可对应于用户的充电习惯,例如:充电条件优对应于用户经常充电,充电条件差对应于用户很少充电,还可包括充电条件中等,对应于用户偶尔充电。
示例性地,第一预设距离可为100km,第二预设距离可为500km。每次充电间隔里程小于100km,对应于充电条件优,用户经常充电;每次充电间隔里程大于500km,对应于充电条件差,用户很少充电;每次充电间隔里程等于或小于500km,且等于或大于100km,对应于充电条件中等,用户偶尔充电。
在其他实施方式中,第一预设距离和第二预设距离的取值还可根据用户的油电标识统计需求设置,本公开实施例对此不限定。
本实施例中,用户偶尔充电的情况下,增程器保持其固有的控制方式不变,本实施例的后续步骤仅针对用户经常充电和很少充电的增程器控制策略进行调整。
在上述实施方式中,可基于历史行程和当前位置数据,确定当前行程是否可预测。
在一些实施例中,在图1的基础上,S120可包括:
步骤一:获取车辆的历史行程和当前位置数据。
其中,历史行程可为自当前时刻往前的一时间段内的行程数据,例如可为前3个月的行程数据,也可为其他时间段内的行程数据,具体时长可根据用户用车习惯的统计需求设置,本公开实施例对此不限定。车辆的历史行程可存储于车辆内的存储器中,或存储于远端的大数据预测系统中;该步骤中可调用被存储的历史行程数据。
其中,当前位置数据可表征车辆的实时位置,可由车辆定位系统例如全球定位系统(Global Positioning System,GPS)检测得到,并上传至数据处理系统(可为大数据预测系统或增程器控制系统)。
步骤二:基于历史行程和当前位置数据,确定当前行程的预测状态。
其中,若当前位置数据在历史行程中存在的概率等于或大于预设概率,则确定当前行程可预测;若当前位置数据在历史行程中存在的概率小于预设概率,则确定当前行程不可预测。
示例性地,预设概率可为90%。若车辆的实时位置在历史行程出现概率等于或大于90%的行程中,则当前位置数据所在的行程为可预测行程,即预测状态为可预测;若车辆的实时位置在历史行程出现概率小于90%的行程中,则当前位置数据所在的行程为不可预测行程,即预测状态为不可预测。
在其他实施方式中,预设频率的取值还可根据用户的预测标识统计需求设置,本公开实施例对此不限定。
在上述实施方式的基础上,结合用户充电习惯和当前行程的是否可预测状态,确定车辆的能量管理模式,以确定增程器的控制方式,如此该车辆的能量管理模式和增程器控制方式的可实现性较好,且符合不同用户的个性化需求,满足用户预期。
在一些实施例中,在图1的基础上,S130可包括:
步骤一:判断用户的充电条件是否为充电条件优。
若是,则采用纯电优先模式作为能量管理模式。
若否,则根据当前行程的预测状态对应确定车辆的不同能量管理模式,见后续步骤。
步骤二:判断预测状态是否为当前行程可预测。
若是,则采用智能调节模式作为能量管理模式;若否,则采用燃油优先模式作为能量管理模式。
即:在充电条件优,且当前行程不可预测或可预测时,确定能量管理模式采用纯电优先模式,以利于降低油耗;在充电条件差,且当前行程不可预测时,确定能量管理模式采用燃油优先模式,以确保车辆正常行驶;在充电条件差,且当前行程可预测时,确定能量管理模式采用智能调节模式,以智能控制增程器的发电策略,在满足车辆正常行驶需求的同时,降低油耗。
其中,纯电优先模式下,车辆优先使用动力电池的剩余电能纯电行驶;燃油优先模式下,车辆优先使用燃油发电提供驱动动能;智能调节模式下,车辆在纯电行驶与燃油行驶之间智能切换。
在上述实施方式的基础上,对应于不同的能量管理模式,可设置对应的增程器控制策略,包括控制增程器启停和发电量删减补偿,下文中进行示例性说明。
在一些实施例中,在图1的基础上,S140可包括:
步骤一:在纯电优先模式或燃油优先模式时,获取动力电池的当前荷电状态信息。
其中,动力电池的当前荷电状态(state of charge,SOC)信息用于表征动力电池的当前荷电状态,是指动力电池的剩余容量与其完全充电状态的容量的比值,可用百分数表示;其取值范围可为0~1,当SOC的取值为0时,表示动力电池放电完全;当SOC的取值为1时,表示动力电池完全充满。后续步骤中,在纯电优先模式和燃油优先模式下,可结合动力电池的当前荷电状态确定是否启动增程器。
示例性地,该步骤中可利用动力电池状态检测模块实时检测,或按照预设时间周期性地检测动力电池的当前荷电状态信息,并上传至数据处理系统。
步骤二:获取增程器启动荷电状态阈值。
其中,增程器启动荷电状态阈值用于表征增程器的启动时机,实质为动力电池的荷电状态参考值。当动力电池的当前荷电状态信息满足增程器启动荷电状态阈值时,则启动增程器。
其中,纯电优先模式下优先利用动力电池为车辆提供能量,可在动力电池的荷电状态信息较小时,启动增程器;燃油优先模式下优先利用燃油为车辆提供能量,需在动力电池的荷电状态信较大时,启动增程器。由此,纯电优先模式下的启动阈值小于燃油优先模式下的启动阈值。
示例性地,纯电优先模式下,启动阈值可为20%;燃油优先模式下,启动阈值可为80%。
步骤三:若当前荷电状态信息小于或等于增程器启动荷电状态阈值,则启动增程器。
该步骤中,当动力电池的当前荷电状态信息小于或等于增程器启动荷电状态阈值时,表明动力电池的剩余容量较小,需要充电或需要采用增程器直接提供车辆的能量,此时需要启动增程器,以为动力电池充电或直接为车辆提供能量。
基于此,结合上文,在纯电优先模式下,增程器的启动控制方式可为:增程器的启停点设定为动力电池的SOC≤20%时启动,启动后增程器依据车辆需求功率进行发电,以维持动力电池的SOC在20%左右(例如20%±2%)平衡,如此可尽量的多用动力电池的能量,可适用于经常充电的用户,满足其用车时的增程器控制需求。
在燃油优先模式下,增程器的启动控制方式可为:增程器的启停点设定为动力电池的SOC≤80%时启动,启动后增程器依据车辆需求功率进行发电,以维持动力电池的SOC在80%左右(例如80%±3%)平衡,如此可尽量的多用增程器的能量,可适用于很少充电的用户,满足其用车时的增程器控制需求。
上文示出了纯电优先模式和燃油优先模式下,结合动力电池的荷电状态,实现增程器的启停控制策略。下文示例性地说明智能调节模式下,结合车辆的当前行程的车速分布数据、历史车速分布数据和历史发电量分布数据,实现增程器的启停控制和发电量控制。
在一些实施例中,在图1的基础上,S140还可包括:
步骤一:在智能调节模式时,获取当前行程的车速分布数据和预先设定的增程器启动车速阈值。
其中,当前行程的车速分布数据包括当前行程中每个路段的平均车速,即车辆在对应路段的当前行驶速度,可基于当前行程和实时路况预测得到,并上传至数据处理系统。
增程器启动车速阈值可简称为车速阈值,用于表征增程器的启动时机,为车辆启动增程器的路段的车速参考值。当车辆在某一路段(即下文中的第一路段)满足车速阈值时,则启动增程器。
示例性地,车速阈值可为40km/h或采用其他车速,可根据用车需求和增程器控制方法的需求设置,本公开实施例对此不限定。
步骤二:对于当前行程中,平均车速等于或大于增程器启动车速阈值的第一路段,启动增程器。
其中,在路段的平均车速等于或大于车速阈值时,启动增程器,即较高车速时可结合燃油提供能量;在路段的平均车速小于车速阈值时,不启动增程器,仅采用动力电池提供能量,即在较低车速时可仅采用纯电行驶,如此有利于降低油耗。
如此,可提供对应于不同用户的用车习惯的增程器启动控制方式,可满足不同用户的增程器控制需求,可实现性较好。
在上述实施方式中,车速阈值可基于增程器的历史使用情况以及当前行程中的车速分布确定,下文中进行示例性说明。
在一些实施例中,该方法还可包括:
步骤一:获取与当前行程关联的历史车速分布数据和历史发电量分布数据,历史车速分布数据和历史发电量分布数据一一对应。
其中,历史发电量分布数据也可称为历史发电数据,可为自当前时刻往前的一时间段内的发电数据,例如可为前3个月的发电数据,或为其他时间段内的发电数据,具体时长可根据增程器控制方法的需求设置,本公开实施例对此不限定。增程器的历史发电数据可存储于车辆内的存储器中,或存储于远端的大数据预测系统中;该步骤中可调用被存储的历史发电数据。该步骤中,获取完成当前行程的历史发电量分布数据,即获取当前行程中各路段的历史发电量。
其中,历史车速分布数据可为自当前时刻往前的一段时间内的车速数据,时间长度可根据增程器控制需求设置。该步骤中,还获取完成当前行程的历史车速分布数据,即获取当前行程中各路段的历史平均车速。
步骤二:基于当前行程的车速分布数据和历史车速分布数据进行匹配,以确定与当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据。
其中,将当前行程中各路段的平均车速与历史车速分布数据中的对应各路段的平均车速进行比较,当各对应路段的平均车速相等或相当(即在误差范围内相等,例如平均速度的差值小于0.5km/h,或速度差值与速度之和的比值小于2%,或采用其他参考值确定可允许的误差范围)时,确定对应的历史发电量为当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据。
步骤三:基于当前行程包含的路段,以及与当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据,获取每个路段的初始发电量。
在前一步骤的基础上,确定当前行程中包含的各路段,及各路段的平均车速和其对应的历史发电量,将与当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据中,各路段的历史发电量作为对应路段的初始发电量。
步骤四:获取平均车速小于增程器启动车速阈值的至少一个第二路段的初始发电量。
其中,当前行程中,平均车速等于或大于车速阈值的路段为第一路段,平均车速小于车速阈值的路段为第二路段,结合前述步骤中确定的每个路段的初始发电量,可确定各第一路段的初始发电量,以及确定各第二路段的初始发电量。
步骤五:将至少一个第二路段的初始发电量平均分配到平均车速大于或等于增程器启动车速阈值的至少一个第一路段上,以得到至少一个第一路段的发电量需求量。
其中,第二路段的初始发电量调整到第一路段中,以使得车辆可在第二路段,即在低车速段纯电行驶,从而可避免增程器在低效率路段启动,有利于降低整车油耗。具体实现过程中,可将至少一个第二路段的初始发电量平均分配,叠加至至少一个第一路段上,如此可确定对应的第一路段叠加被分配发电量后的需要的发电总量,即发电量需求量。
需要说明的是,被删减而分配的第二路段的初始发电量可为第二路段中的一个、两个或全部数量的第二路段的初始发电量;被叠加而分配发电量的第一路段可为第一路段中的一个、两个或全部数量的第一路段,本公开实施例对此不限定。
基于上述初始发电量的删减和调整,上述在第一路段控制增程器启动,具体可包括:在当前行程的第一路段,启动增程器并控制增程器的发电功率,以使得增程器满足发电量需求量。
即,在当前行程的第一路段,增程器被启动,且基于上述步骤中确定的发电量需求量控制增程器的发电功率,以使得该发电功率下对应的增程器发电量可满足上述发电量需求量。
在其他实施方中,当增程器的实际发电量较多时,过多的发电量可存储至动力电池中;但增程器的实际发电量较少时,不足的电量可由动力电池提供。这两种情况下,动力电池的容量在当前行程结束时和开始时不同。
在上述实施方式中,车速阈值还可基于当前行程的车速分布、动力电池的保留电量和当前电池剩余电量确定,下文中进行示例性说明。
在一些实施例中,该方法还包括:
步骤一:获取当前行程的发电量需求量。
即,获取行驶完当前行程,增程器所需要发电的总量,即当前行程的发电量需求量。
在一些实施例中,该步骤可包括:
首先,基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程的行驶耗电量。
其中,当前行程可包括多个路段,每个路段基于实际路况存在其对应的平均车速,基于在一路段需要达到的平均车速,可确定该路段会消耗多少电量。基于此,将当前行程中的各路段需要消耗的电量进行加和,即可得到当前行程对应的总耗电量,即行驶耗电量。
其次,基于用户的充电条件获取当前行程结束时的保留电量。
其中,保留电量用于表征动力电池在当前行程结束时的荷电状态。用户的充电条件优时,当前行程结束时的保留电量可较少,后续通过外插充电进行动力电池的电量补给;当用户的充电条件差时,后续不便通过外插充电补给电量,此时当前行程结束时的保留电量需较多。保留电量可为预先设定的,或为用户基于充电条件手动输入或选择的,本公开实施例对此不限定。
再次,获取当前电池剩余电量。
其中,当前电池剩余电量用于表征动力电池在当前的荷电状态。基于保留电量和当前电池剩余电量可确定动力电池在当前行程的整体充放电状态。
示例性地,当前行程结束时的保留电量大于当前电池剩余电量时,动力电池整体呈充电状态;当前行程结束时的保留电量小于当前电池剩余电量时,动力电池整体呈放电状态;当前行程结束时的保留电量等于当前电池剩余电量时,动力电池整体充放电平衡。可理解的是,动力电池在当前行程的整个过程中,可处于动态充放电的过程,例如在高车速段充电、在低车速段放电,车辆可在低车速段采用纯电行驶。
最后,基于行驶耗电量、保留电量和当前电池剩余电量,确定当前行程的发电量需求量。
其中,基于动力电池的整体充放电状态以及当前行程的行驶耗电量,可确定当前行程中增程器的发电量需求量。
示例性地,动力电池处于充放电平衡状态时,当前行程的发电量需求量即等于行驶耗电量;动力电池呈充电状态时,当前行程的发电量需求量等于行驶耗电量与电池充电量之和,电池充电量等于保留电量减去当前电池剩余电量;动力电池呈放电状态时,当前行程的发电量需求量等于行驶耗电量与电池放电量之差,电池放电量等于当前电池剩余电量减去保留电量。
由此,可基于当前行程的车速分布数据和动力电池的充放电状态,确定当前行程中增程器的发电量需求量。
步骤二:基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程中平均车速等于或大于增程器启动车速阈值的第一路段的发电量需求量。
其中,当前行程的车速分布数据中,第一路段的平均车速大于或等于车速阈值,第二路段的车速分布小于车速阈值。该步骤中,将当前行程的发电量需求量分配至第一路段中,有利于提高增程器的效率,降低油耗,从而提高整车经济性。
在一些实施例中,该步骤可包括:
根据当前行程包含的第一路段的平均车速从高到低,依次为各第一路段分配发电量需求量,且分配成功后各第一路段的发电量需求量均不高于其发电量上限值。
其中,当前行程的发电量需求量首先向第一路段中的,平均车速较高的路段分配,并按照平均车速由高到低的顺序,依次分配,从而尽可能确保高车速段分配较多的发电量;同时,第一路段的发电量需求量均不超出增程器发电量的上限值,从而避免增程器工作异常。
基于上述当前行程的发电量需求量在第一路段的分配,上述在第一路段控制增程器启动,具体可包括:
在当前行程的第一路段,启动增程器并控制增程器的发电功率,以使得增程器满足发电量需求量。
即,在当前行程的第一路段,增程器被启动,且基于上述步骤中确定的发电量需求量控制增程器的发电功率,以使得该发电功率下对应的增程器发电量可满足上述发电量需求量。
在上述步骤的基础上,若存在路段的发电量需求量超过了增程器的发电能力(由增程器的发电量上限值,即最大发电量表征,可理解为增程器在最大发电功率下的发电量),则可将超出部分向未超出对应的第二路段调整。
在一些实施例中,该方法还可包括:
若任意一个第一路段的发电量需求量超出增程器在该第一路段的发电量上限值,则将第一路段的发电量需求量超出发电量上限值的部分分配给其他的第一路段,且分配成功后各第一路段的发电量需求量均小于其发电量上限值。
其中,不同第一路段的初始发电量存在差异,当采用平均分配的方式进行发电删减量的重新分配时,若存在某个第一路段叠加被分配的发电量之后,其发电量需求量超出增程器发电量上限值,即超出增程器系统能力,则将超出部分继续分配至其他未达到增程器发电量上限值的第一路段。
在上述实施方式的基础上,进一步地,若在预先设定的速度阈值的基础上,各第二路段的发电量需求量均超过了增程器的发电能力,则可以下调速度阈值,以满足增程器用于提供当前行程的耗能。
在一些实施例中,该方法还包括:
首先,在未分配成功时,调整预先设定的增程器启动车速阈值,且调整后的增程器启动车速阈值减小。
其后,基于调整后的增程器启动车速阈值重复执行上述方法的步骤,直至分配成功后各第一路段的发电量需求量均小于其发电量上限值。
其中,若各第一路段的发电量需求量均超出增程器发电量上限值,则表明当前设定的车速阈值较高,需下调车速阈值,以减少需要被删减而重新分配的初始发电量的和,在满足当前行程对应的发电总量需求下,有利于确保增程器在各第一路段的发电量均不超过其发电量上限值,从而确保增程器正常工作。
同时,通过对车速阈值的调整,可找到尽可能大的车速阈值,如此可使车辆在较大的车速范围内均可采用纯电行驶,有利于降低油耗。
示例性地,图2为本公开实施例的一种历史车速分布数据和历史发电量分布数据的示意图,图3为本公开实施例的一种经过删减补偿步骤之后的增程器发电量分布的示意图。在图2和图3中,横轴X代表当前行程的路段,单位为米(m);第一纵轴Y1代表车速,单位为km/h;第二纵轴Y2代表发电量,单位为Kwh。在起点和终点之间,可利用多个特征节点将该当前行程划分为多个路段,特征节点可包括节点1、节点2、节点3、节点4和节点5;对应地,路段可包括段A、段B、段C、段D、段E和段F;各路段中的平均车速依次为V1、V2、V3、V4、V5和V6,如此得到车速分布数据,可为与当前行程的车速分布数据匹配的历史车速分布数据;各平均车速对应的增程器的历史发电量(即初始发电量)依次为△1、△2、△3、△4、△5和△6,如此得到历史发电量分布数据。
其中,将各路段的历史发电量求和,可得到增程器的发电总量,即得到当前行程在车速分布下的耗能总量。
示例性地,结合图2,增程器的发电总量可表示为:△1+△2+△3+△4+△5+△6。
在此基础上,基于车速分布数据、历史发电量分布数据和预先设定的车速阈值,可确定发电删减量。发电删减量为平均车速小于车速阈值时,各第二路段对应的历史发电量的和。
示例性地,以车速阈值为40km/h为例。由于平均车速在40km/h以下时,增程器发电处于低效率区间,为避免增程器工作在低效率区间,初步设定,平均车速低于40km/h时,增程器不会启动,只有平均车速等于或大于40km/h时,增程器才会启动。
基于历史数据统计,初步设定平均车速低于40km/h时,增程器不会启动(如图3所示),对应的增程器的发电删减量为△1+△2+△5+△6,这部分发电删减量会在平均车速等于或大于40km/h的至少第一路段补偿上,以满足发电总量需求。
其后,可将发电删减量平均分配至各第一路段,即发电路段。
示例性地,结合图2,增程器仅在平均车速等于或大于40km/h时启动,这些路段对应称为发电路段。示例性地,发电删减量可补偿在段C和段D中,即补偿在△3和△4上。
该步骤中,发电删减量可优先平均分配至段C和段D中,从而发电删减量的分配方式较简单。
基于此,若任一个发电路段的发电量需求量超出增程器发电量上限值,则将超出部分发电量分配至可继续叠加发电量的其他发电路段。
示例性地,结合图2和,将发电删减量△1+△2+△5+△6平均补偿至△3和△4上时,由于△4表征的初始发电量较高,当其叠加被分配到的补偿量之后,若发电量需求量超过增程器发电量上限值,则将超出部分继续分配至△3上。
进一步地,若各发电路段的发电量需求量均超出增程器发电量上限值,则向下调整增程器启停点车速,即下调车速阈值;其中,调整后的车速阈值小于调整前的车速阈值。
示例性地,结合图2,△3及△4发电量需求量不能高于增程器系统能力,当补偿后的增程器的发电量需求量高于增程器系统能力后,需向下调整增程器启停点车速。例如,可将启停点车速由40km/h调整为30km/h;此时,增程器的发电删减量调整为只删减△1+△6,这部分发电删减量会在车速等于或大于30km/h时补偿上,即补偿在增程器发电量△2、△3、△4或△5中;如图3,在△2、△3、△4或△5的初始发电量的基础上,平均分配被删减的△1+△6,得到各发电量需求量,分别对应的以△2’、△3’、△4’和△5’表示。补偿时,仍采用优先平均分配的方式,当平均分配后存在发电路段的发电量需求量超过增程器系统能力,则向未超过的发电路段分配,如果各发电路段的发电量需求量都超过增程器系统能力,则继续下调增程器启停点车速。
如此,在设定车速阈值时,在统计得到的历史发电量分布上进行删减和补偿,可确保在当前行程中,增程器的发电总量与历史用车情况下的增程器发电总量保持一致,从而动力电池的荷电状态在行程开始和结束时基本保持不变。
本公开实施例提供的增程器控制方法,可基于历史充电数据确定用户的充电条件,基于历史行程和当前位置数据,确定当前行程的预测状态;基于充电条件和预测状态,智能选择能量管理模式,确定增程器启动和发电控制策略,如此可实现性较好,有利于满足不同用户的个性化需求。此外,可在纯电优先模式或燃油优先模式下,根据动力电池的荷电状态,确定增程器的启动阈值;以及智能调节模式下,根据车速分布及增程器的历史发电量分布,智能调节增程器的启停点车速和发电策略,有利于降低整车油耗,提升车辆的经济性。
在上述实施方式的基础上,本公开实施例还提供了一种增程器控制装置,该增程器控制装置可执行上述实施方式中的任一种增程器控制方法。因此,该增程器控制装置也具有上述实施方式中的增程器控制方法所具有的有益效果,相同之处可参照上文中对增程器控制方法的解释说明进行理解,下文中不再赘述。
示例性地,图4为本公开实施例的一种增程器控制装置的结构示意图。参照图4,该装置包括:第一获取模块310,用于获取用户的充电条件,充电条件包括:充电条件优和充电条件差;第二获取模块320,用于获取当前行程的预测状态,预测状态包括:可预测和不可预测;能量管理模式确定模块330,用于基于充电条件和预测状态,确定车辆的能量管理模式,能量管理模式包括:纯电优先模式、燃油优先模式和智能调节模式;增程器启动控制模块340,用于基于能量管理模式,控制增程器启动。
本公开实施例提供的增程器控制装置中,第一获取模块310可获取用户的充电条件,充电条件包括:充电条件优和充电条件差;第二获取模块320可获取当前行程的预测状态,预测状态包括:可预测和不可预测;能量管理模式确定模块330可基于充电条件和预测状态,确定车辆的能量管理模式,能量管理模式包括:纯电优先模式、燃油优先模式和智能调节模式;增程器启动控制模块340可基于能量管理模式,控制增程器启动,如此可基于用户充电习惯分类以及当前行程是否可预测智能选择车辆能源管理模式,并在此基础上调整增程器的启停和发电策略,可实现性优,有利于满足不同用户的个性化需求,满足用户预期。
在一些实施例中,在图4的基础上,第一获取模块310包括:历史充电数据获取子模块,用于获取车辆的历史充电数据;充电条件确定子模块,用于基于历史充电数据,确定充电条件;其中,每次充电间隔里程小于第一预设距离时,充电条件为充电条件优;每次充电间隔里程大于第二预设距离时,充电条件为充电条件差;第一预设距离小于第二预设距离。
如此,可基于历史充电数据确定用户的充电条件。
在一些实施例中,在图4的基础上,第二获取模块320包括:历史行程和当前位置数据获取子模块,用于获取车辆的历史行程和当前位置数据;预测状态确定子模块,用于基于历史行程和当前位置数据,确定当前行程的预测状态;其中,若当前位置数据在历史行程数据中存在的概率等于或大于预设概率,则确定当前行程可预测;若当前位置数据在历史形成数据中存在的概率小于预设概率,则确定当前行程不可预测。
如此,可基于历史行程和当前位置数据,确定当前行程是否可预测,即确定当前行程的预测状态。
在一些实施例中,在图4的基础上,能量管理模式确定模块330包括:第一模式确定子模块,用于在充电条件优,且当前行程不可预测或可预测时,确定能量管理模式采用纯电优先模式;第二模式确定子模块,用于在充电条件差,且当前行程不可预测时,确定能量管理模式采用燃油优先模式;第三模式确定子模块,用于在充电条件差,且当前行程可预测时,确定能量管理模式采用智能调节模式。
如此,可基于用户的充电条件和当前行程的预测状态,以两个维度的参数为基础,确定车辆的能量管理模式。
在一些实施例中,在图4的基础上,增程器启动控制模块340包括:当前荷电状态信息获取子模块,用于在纯电优先模式或燃油优先模式时,获取动力电池的当前荷电状态信息;第一阈值获取子模块,用于获取增程器启动荷电状态阈值;增程器启动子模块,用于若当前荷电状态信息小于或等于增程器启动荷电状态阈值,则启动增程器。
如此,可在纯电优先模式和燃油优先模式下,结合动力电池的当前荷电状态信息和增程器启动荷电状态阈值,确定增程器的启动时机,从而实现对增程器的启动控制。
在一些实施例中,纯电优先模式下的增程器启动荷电状态阈值小于燃油优先模式下的增程器启动荷电状态阈值。
如此,可满足纯电优先模式和燃油优先模式下各自的用电和用油习惯。
在一些实施例中,在图4的基础上,增程器启动控制模块340还包括:车速获取子模块,用于在智能调节模式时,获取当前行程的车速分布数据和预先设定的增程器启动车速阈值;其中,当前行程的车速分布数据包括当前行程中每个路段的平均车速;增程器启动子模块,用于对于当前行程中平均车速等于或大于增程器启动车速阈值的第一路段,启动增程器。
如此,可基于当前行程中各路段的平均车速和预先设定的车速阈值,确定需要启动增程器的第一路段。
在一些实施例中,该装置还包括:行程发电量需求量获取子模块,用于获取当前行程的发电量需求量;路段发电量需求量获取子模块,用于基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程中平均车速等于或大于增程器启动车速阈值的第一路段的发电量需求量。基于此,增程器启动子模块,具体用于:在当前行程的第一路段,启动增程器并控制增程器的发电功率,以使得增程器满足发电量需求量。
如此,可基于当前行程的发电量需求量,实现各第一路段的发电量需求量的分配,从而可实现对增程器的启停控制和发电量控制。
在一些实施例中,行程发电量需求量获取子模块,包括:行驶耗电量获取单元,用于基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程的行驶耗电量;保留电量获取单元,用于基于用户的充电条件获取当前行程结束时的保留电量;剩余电量获取单元,用于获取当前电池剩余电量;行程发电量需求量确定单元,用于基于行驶耗电量、保留电量和当前电池剩余电量,确定当前行程的发电量需求量。
如此,可基于当前行程的行驶耗电量和动力电池的充放电状态,确定当前行程的发电量需求量。
在一些实施例中,路段发电量需求量获取子模块,具体用于:根据当前行程包含的第一路段的平均车速从高到低,依次为各第一路段分配发电量需求量,且分配成功后各第一路段的发电量需求量均不高于其发电量上限值。
如此,可基于当前行程的车速分布数据,按照平均车速由高到低的顺序,为第一路段的分配对应的发电量需求量,同时确保各路段的发电量需求量均在增程器的发电能力范围内,从而有利于减少对增程器的损耗,同时提高增程器发电利用效率,有利于降低油耗,从而提高整车经济性。
在一些实施例中,该装置还包括:历史车速和发电量获取子模块,用于获取与当前行程关联的历史车速分布数据和历史发电量分布数据,历史车速分布数据和历史发电量分布数据一一对应;关联发电量确定子模块,用于基于当前行程的车速分布数据和历史车速分布数据进行匹配,以确定与当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据;各路段初始发电量获取子模块,用于基于当前行程包含的路段,以及与当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据,获取每个路段的初始发电量;第二路段初始发电量获取子模块,用于获取平均车速小于增程器启动车速阈值的至少一个第二路段的初始发电量;发电量需求量确定子模块,用于将至少一个第二路段的初始发电量平均分配到平均车速大于或等于增程器启动车速阈值的至少一个第一路段上,以得到至少一个第一路段的发电量需求量;增程器启动子模块,具体用于:在当前行程的第一路段,启动增程器并控制增程器的发电功率,以使得增程器满足发电量需求量。
如此,可基于历史车速分布数据、历史发电量分布数据、当前行程的车速分布数据,确定增车能器被启动的第一路段及其对应的发电量需求量,从而可实现对增程器的启停控制和发电量控制。
在一些实施例中,该装置还包括:发电量重新分配子模块,用于若任意一个第一路段的发电量需求量超出增程器在该第一路段的发电量上限值;则将第一路段的发电量需求量超出发电量上限值的部分分配给其他的第一路段,且分配成功后各第一路段的发电量需求量均小于其发电量上限值。
如此,可对发电删减量的分配方式进行调整,以满足各第一路段对应的发电量需求量均不超出发电量上限值,从而确保增程器在各第一路段正常工作,同时有利于确保当前行程开始时和结束时的动力电池的SOC保持不变。
在一些实施例中,该装置还包括:第二阈值调整子模块,用于在未分配成功时,调整预先设定的增程器启动车速阈值,且调整后的增程器启动车速阈值减小;基于调整后的增程器启动车速阈值重复执行上述方法的步骤,直至分配成功后各第一路段的发电量需求量均小于其发电量上限值。
如此,通过对车速阈值的调整,可找到尽可能大的车速阈值,如此可使车辆在较大的车速范围内均可采用纯电行驶,有利于降低油耗。
需要说明的是,图4仅示例性地示出了构成增程器控制装置的功能性模块。在实际产品结构中,各功能性模块可分立设置,也可集成设置,本公开实施例对此不限定。
在上述实施方式的基础上,本公开实施例还提供了一种驱动系统,该驱动系统包括增程器控制系统,该增程器控制系统可用于执行上述实施方式中的任一种增程器控制方法,以实现对增程器的控制。因此,该驱动系统也具有上述实施方式中的增程器控制方法和装置所具有的有益效果,相同之处可参照上文中对增程器控制方法和装置的解释说明进行理解,下文中不再赘述。
示例性地,图5为本公开实施例的一种驱动系统的结构示意图。参照图5,该驱动系统包括历史数据存储系统410、当前状态数据获取系统420和增程器控制系统430;历史数据存储系统410用于存储历史数据,历史数据包括历史充电数据、历史行程、历史车速分布数据和历史发电量分布数据;当前状态数据获取系统420用于获取当前信息,当前信息包括当前位置数据、当前荷电状态信息以及当前行程的车速分布数据;增程器控制系统430用于基于历史数据和当前信息,执行上述任一种增程器控制方法。
示例性地,历史数据存储系统410可设置于车端,也可设置于远端(例如车辆监测中心),本公开实施例对此不限定。当前状态数据获取系统420可包括多种不同类型的传感器,以实现对车辆实时位置、动力电池的荷电状态以及实时车速的直接或间接监测,本公开实施例对此不做限定。增程器控制系统430可调用历史数据存储系统410中的历史数据,以及调用当前状态数据获取系统420中的当前信息,以执行上述任一实施例中的增程器控制方法。
在一些实施例中,该驱动系统还包括与增程器控制系统430连接的人机交互系统440;人机交互系统440用于提供供用户选择的智能模式开关。
其中,人机交互系统440中可包括“智能模式”按钮、旋钮或交互界面,由用户选择触发之后,车辆进入智能模式,增程器采用上述任一种增程器控制方法实现控制。
上述图5示出了一种驱动系统的功能划分方式,但并不构成对本公开实施例提供的驱动系统的限定。在其他实施方式中,图6为本公开实施例的另一种驱动系统的结构示意图,区分于图5中的驱动系统的功能系统的划分方式。参照图6,该驱动系统包括:大数据预测系统和增程器控制系统;其中,大数据预测系统可基于历史数据和当前信息,确定用户油电标识(表征用户的充电条件)、预测增程器发电量分布、预测车速分布以及预测当前行程(对应得到当前行程的预测状态),并将对应的油电标识、发电量分布(即历史发电量分布)、车速分布以及预测标识传输至增程器控制系统;增程器控制系统接收上述信息,并进行输入信号处理之后,结合预测标识和油电标识确定能量管理模式,在不同的能量管理模式下,结合车速分布和增程器历史发电量分布,确定增程器启停和发电控制需求,实现增程器的启停控制和发电控制。
在其他实施方式中,驱动系统还可包括传动结构、动力状态监测结构等本领域技术人员可知的其他结构部件,本公开实施例对此不赘述也不限定。
在上述实施方式的基础上,本公开实施例还提供了一种增程式混合动力车辆,该增程式混合动力车辆包括上述任一种驱动系统。
在其他实施方式中,该增程式混合动力车辆还可包括驾舱温控系统、影音娱乐系统、车辆安全系统等本领域技术人员可知的其他功能系统或结构部件,本公开实施例对此不赘述也不限定。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上所述仅是本公开的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (17)
1.一种增程器控制方法,其特征在于,包括:
获取用户的充电条件,所述充电条件包括:充电条件优和充电条件差;
获取当前行程的预测状态,所述预测状态包括:可预测和不可预测;
基于所述充电条件和所述预测状态,确定车辆的能量管理模式,所述能量管理模式包括:纯电优先模式、燃油优先模式和智能调节模式;
基于所述能量管理模式,控制所述增程器启动;
其中,所述获取用户的充电条件包括:
获取车辆的历史充电数据;
基于历史充电数据,确定充电条件;
其中,所述获取当前行程的预测状态包括:
获取车辆的历史行程和当前位置数据;
基于历史行程和当前位置数据,确定当前行程的预测状态。
2.根据权利要求1所述的增程器控制方法,其特征在于,所述基于所述能量管理模式,控制所述增程器启动,包括:
在所述智能调节模式时,获取当前行程的车速分布数据和预先设定的增程器启动车速阈值;其中,当前行程的车速分布数据包括当前行程中每个路段的平均车速;
对于当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段,启动所述增程器。
3.根据权利要求2所述的增程器控制方法,其特征在于,还包括:
获取当前行程的发电量需求量;
基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段的发电量需求量;
所述对于当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段,启动所述增程器,包括:
在当前行程的第一路段,启动增程器并控制所述增程器的发电功率,以使得所述增程器满足所述发电量需求量。
4.根据权利要求3所述的增程器控制方法,其特征在于,所述获取当前行程的发电量需求量,包括:
基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程的行驶耗电量;
基于用户的充电条件获取当前行程结束时的保留电量;
获取当前电池剩余电量;
基于所述行驶耗电量、所述保留电量和所述当前电池剩余电量,确定当前行程的发电量需求量。
5.根据权利要求3所述的增程器控制方法,其特征在于,基于当前行程的车速分布数据,获取当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段的发电量需求量,包括:
根据当前行程包含的第一路段的平均车速从高到低,依次为各第一路段分配发电量需求量,且分配成功后各第一路段的发电量需求量均不高于其发电量上限值。
6.根据权利要求2所述的增程器控制方法,其特征在于,还包括:
获取与当前行程关联的历史车速分布数据和历史发电量分布数据,所述历史车速分布数据和历史发电量分布数据一一对应;
基于所述当前行程的车速分布数据和所述历史车速分布数据进行匹配,以确定与当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据;
基于当前行程包含的路段,以及与当前行程的车速分布数据对应的历史发电量分布数据,获取每个路段的初始发电量;
获取平均车速小于所述增程器启动车速阈值的至少一个第二路段的初始发电量;
将所述至少一个第二路段的初始发电量平均分配到平均车速大于或等于所述增程器启动车速阈值的至少一个第一路段上,以得到所述至少一个第一路段的发电量需求量;
所述对于当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段,启动所述增程器,包括:
在当前行程的第一路段,启动增程器并控制所述增程器的发电功率,以使得所述增程器满足所述发电量需求量。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:
若任意一个所述第一路段的发电量需求量超出所述增程器在该第一路段的发电量上限值;
则将所述第一路段的发电量需求量超出所述发电量上限值的部分分配给其他的第一路段,且分配成功后各第一路段的发电量需求量均小于其发电量上限值。
8.根据权利要求5或7所述的增程器控制方法,其特征在于,还包括:
在未分配成功时,调整所述预先设定的增程器启动车速阈值,且调整后的增程器启动车速阈值减小;
基于调整后的增程器启动车速阈值重复执行上述方法的步骤,直至分配成功后各第一路段的发电量需求量均小于其发电量上限值。
9.根据权利要求1所述的增程器控制方法,其特征在于,基于所述充电条件和所述预测状态,确定车辆的能量管理模式,包括:
在充电条件优,且所述当前行程不可预测或可预测时,确定所述能量管理模式采用纯电优先模式;
在充电条件差,且所述当前行程不可预测时,确定所述能量管理模式采用燃油优先模式;
在充电条件差,且所述当前行程可预测时,确定所述能量管理模式采用智能调节模式。
10.根据权利要求1所述的增程器控制方法,其特征在于,所述基于所述能量管理模式,控制所述增程器启动,包括:
在所述纯电优先模式或所述燃油优先模式时,获取动力电池的当前荷电状态信息;
获取增程器启动荷电状态阈值;
若所述当前荷电状态信息小于或等于所述增程器启动荷电状态阈值,则启动所述增程器。
11.根据权利要求1所述的增程器控制方法,其特征在于,所述纯电优先模式下的增程器启动荷电状态阈值小于所述燃油优先模式下的增程器启动荷电状态阈值。
12.一种增程器控制装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取用户的充电条件,所述充电条件包括:充电条件优和充电条件差;
第二获取模块,用于获取当前行程的预测状态,所述预测状态包括:可预测和不可预测;
能量管理模式确定模块,用于基于所述充电条件和所述预测状态,确定车辆的能量管理模式,所述能量管理模式包括:纯电优先模式、燃油优先模式和智能调节模式;
增程器启动控制模块,用于基于所述能量管理模式,控制所述增程器启动;
其中,所述第一获取模块包括:
历史充电数据获取子模块,用于获取车辆的历史充电数据;
充电条件确定子模块,用于基于历史充电数据,确定充电条件;
其中,所述第二获取模块包括:
历史行程和当前位置数据获取子模块,用于获取车辆的历史行程和当前位置数据;
预测状态确定子模块,用于基于历史行程和当前位置数据,确定当前行程的预测状态。
13.根据权利要求12所述的增程器控制装置,其特征在于,所述能量管理模式确定模块包括:
第一模式确定子模块,用于在充电条件优,且所述当前行程不可预测或可预测时,确定所述能量管理模式采用纯电优先模式;
第二模式确定子模块,用于在充电条件差,且所述当前行程不可预测时,确定所述能量管理模式采用燃油优先模式;
第三模式确定子模块,用于在充电条件差,且所述当前行程可预测时,确定所述能量管理模式采用智能调节模式。
14.根据权利要求12所述的增程器控制装置,其特征在于,所述增程器启动控制模块包括:
车速获取子模块,用于在所述智能调节模式时,获取当前行程的车速分布数据和预先设定的增程器启动车速阈值;其中,当前行程的车速分布数据包括当前行程中每个路段的平均车速;
增程器启动子模块,用于对于当前行程中平均车速等于或大于所述增程器启动车速阈值的第一路段,启动所述增程器。
15.一种驱动系统,其特征在于,包括历史数据存储系统、当前状态数据获取系统和增程器控制系统;
所述历史数据存储系统用于存储历史数据,所述历史数据包括历史充电数据、历史行程、历史车速分布数据和历史发电量分布数据;
所述当前状态数据获取系统用于获取当前信息,所述当前信息包括当前位置数据、当前荷电状态信息以及当前行程的车速分布数据;
所述增程器控制系统用于基于所述历史数据和所述当前信息,执行权利要求1-11任一项所述的增程器控制方法。
16.根据权利要求15所述的驱动系统,其特征在于,还包括:
人机交互系统,与所述增程器控制系统连接;
所述人机交互系统用于接收增程器智能控制请求。
17.一种增程式混合动力车辆,其特征在于,包括权利要求15或16所述的驱动系统。
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