摘要：基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)VAN車的運(yùn)行工況提取和合成進(jìn)行了研究。通過對(duì)某市目標(biāo)車輛的時(shí)間序列、經(jīng)緯度序列和車速等多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，生成了具有較高準(zhǔn)確性的綜合路譜。結(jié)果顯示，合成路譜在細(xì)節(jié)和整體特征上與原始路譜高度吻合，表明該方法在精確度和實(shí)用性方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法，為新能源汽車的能耗優(yōu)化和相關(guān)研究提供了重要的數(shù)據(jù)支持。

關(guān)鍵詞：新能源汽車；純電VAN車；用戶工況；大數(shù)據(jù)；綜合路譜

中圖分類號(hào)：U463 收稿日期：2024-06-22

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.11.010

1 前言

隨著新能源車輛的普及，純電VAN車的市場(chǎng)占有率持續(xù)提升，其能耗亦成為市場(chǎng)關(guān)注的重點(diǎn)，而獲取真實(shí)的用戶工況為能耗開發(fā)的關(guān)鍵。在車型開發(fā)中，用戶工況經(jīng)濟(jì)譜通常需要通過用戶調(diào)研、實(shí)車跟車采集等方法來實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)方法存在調(diào)研的可信度差、試驗(yàn)成本高、試驗(yàn)周期長等缺點(diǎn)［1］。本文以某市城區(qū)為例通過用戶實(shí)車運(yùn)行大數(shù)據(jù)對(duì)用戶工況路譜進(jìn)行提取和合成處理，最終生成綜合路譜用以指導(dǎo)項(xiàng)目開發(fā)工作。

2 大數(shù)據(jù)處理

為了研究選定城市（以某市區(qū)為例）中的目標(biāo)車輛運(yùn)行信息，獲取包括時(shí)間序列、經(jīng)緯度序列和車速等多維度的數(shù)據(jù)。

通過對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，生成了如圖1所示的熱力圖。具體來說，時(shí)間序列數(shù)據(jù)記錄了車輛在不同時(shí)間點(diǎn)的狀態(tài)，經(jīng)緯度序列提供了車輛的地理位置變化，而車速序列數(shù)據(jù)則反映了車輛的行駛速度。

數(shù)據(jù)融合的過程包括數(shù)據(jù)清洗、對(duì)齊和插值等步驟，以確保最終生成的熱力圖準(zhǔn)確且具有代表性。

熱力圖不僅能夠直觀展示車輛在城市中的活動(dòng)軌跡和速度分布，還能夠?yàn)榻煌髁糠治?、城市?guī)劃和智能交通系統(tǒng)的優(yōu)化提供重要的參考依據(jù)［2］。通過這種方法，能夠更全面地了解城市交通狀況，為相關(guān)研究和決策提供數(shù)據(jù)支持。

將抽取后的車速信息進(jìn)行拼接，獲取原始拼合路譜如圖2所示。該原始拼合路譜為大數(shù)據(jù)獲取到的原始數(shù)據(jù)，包含車速和運(yùn)行時(shí)間序列兩個(gè)維度。

3 路譜切片及數(shù)據(jù)清洗

獲取原始拼合路譜后通過Python編程的方式對(duì)其進(jìn)行切片處理，以車速從0 km/h加速并減速到0 km/h為一個(gè)運(yùn)動(dòng)學(xué)片段，共獲取某市城區(qū)運(yùn)動(dòng)學(xué)片段4 316片。

對(duì)于每一個(gè)運(yùn)動(dòng)學(xué)片段進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，統(tǒng)計(jì)出運(yùn)動(dòng)學(xué)特征，本案例一共統(tǒng)計(jì)21維的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征，其部分內(nèi)容見表1。

針對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)片段的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析，并繪制相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征分布曲線，如圖3所示。圖中陰影部分圖形表示了各維度數(shù)據(jù)的正態(tài)分布概率密度曲線，而紅色實(shí)線則表示實(shí)際分布的概率密度函數(shù)曲線［3］。此圖形展示了理論分布與實(shí)際數(shù)據(jù)分布之間的比較，以便深入分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性和分布規(guī)律。

由圖3得知，與對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布相比，平均速度與最高速度均出現(xiàn)明顯的雙峰特性，可能為數(shù)據(jù)存在異常偏差，需進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

對(duì)數(shù)據(jù)清洗過程中做出如圖4所示的切片運(yùn)動(dòng)學(xué)分布點(diǎn)圖，圖中有部分?jǐn)?shù)據(jù)落入該維度的3倍標(biāo)準(zhǔn)差控制線（圖4中紅色虛線）外［4］。通過Z-score分?jǐn)?shù)法進(jìn)行數(shù)據(jù)清理剔除該異常數(shù)據(jù)。

4 主成份分析

本例中共有4 316個(gè)運(yùn)動(dòng)學(xué)片段，有21個(gè)維度的特征參數(shù)，需要通過主成份分析將數(shù)據(jù)進(jìn)行降階，具體方法如下。

4.1 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為矩陣X，其大小為n×21（n為切片樣本數(shù)，這里為4 316），將數(shù)據(jù)通過下式標(biāo)準(zhǔn)化：

[Zij=Xij-μjσj] （1）

式中，[Xij]為原始數(shù)據(jù)矩陣中第i行第j列的元素；[μj]為原始數(shù)據(jù)的均值；[σj]為原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

4.2 計(jì)算協(xié)方差矩陣及特征向量

協(xié)方差矩陣為：

[C=1n-1ZTZ] （2）

求解特征值[λi]和對(duì)應(yīng)的特征向量[vi]，使得：

[Cvi=λivi] （3）

選擇前三個(gè)最大特征值[λ1]、[λ2]、[λ3]對(duì)應(yīng)的特征向量[v1]、[v2]、[v3]，構(gòu)成特征向量矩陣[W]：

[W=v1，v2，v3] （4）

其矩陣形式為：

[W=w11w12w13w21w22w23???w21，1w21，2w21，3] （5）

4.3 計(jì)算降階后的數(shù)據(jù)矩陣

將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣[Z]投影到特征向量矩陣[W]上，得到降階后的數(shù)據(jù)矩陣[Y]即：

[Y=ZW] （6）

設(shè)[Z]是一個(gè)n×21的矩陣：

[Z=z11z12…z1，21z21z22…z2，21???zn1zn2…zn，21] （7）

代入式（6）可得：

[Y=ZW=z11z12…z1，21z21z22…z2，21???zn1zn2…zn，21w11w12w13w21w22w23???w21，1w21，2w21，3] （8）

展開后具體計(jì)算公式如下：

[Yij=k=121 zikwkj] （9）

式中，[Yij]為降維后數(shù)據(jù)矩陣[Y]中第i行第j列的元素。

5 k-means聚類分析

k-means聚類分析是一種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)集劃分成k個(gè)簇［5］，其目標(biāo)是最小化各簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)到簇中心的距離平方和。其基本過程分為如下兩步：

a.分配數(shù)據(jù)點(diǎn)到最近的簇中心：

[ki=arg minj ‖xi-μj‖2] （10）

式中，[ki]為數(shù)據(jù)點(diǎn)[xi]被分配的簇的索引。

b.迭代更新簇中心：

[μj=1|Cj|xi∈Cj xi] （11）

式中，[Cj]為該簇中的數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。

通過不斷重復(fù)上述兩個(gè)步驟，直到簇中心[Cj]不再發(fā)生顯著變化，算法最終收斂。

本例中最終分為3個(gè)簇，聚類前后的三維空間散點(diǎn)圖見圖5。

6 路譜合成及數(shù)值分析

根據(jù)最終合成的路譜目標(biāo)時(shí)間為1 800 s，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了切片抽取。

具體步驟為按照每個(gè)聚類簇中的片段比例進(jìn)行抽取，以確保所選片段能夠代表各個(gè)聚類簇的特征。

通過該方法，最終生成了合成路譜，如圖6所示。這一合成路譜反映了在規(guī)定時(shí)間內(nèi)道路狀況的整體特征。

切片抽取過程包括對(duì)各個(gè)聚類簇的片段進(jìn)行權(quán)重分配和時(shí)間對(duì)齊，以保證數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性［6］，該合成路譜與原始數(shù)據(jù)對(duì)比情況如表2所示，由表2數(shù)據(jù)可看出合成工況與原始數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征高度吻合。

7 結(jié)語

本文通過研究，不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)某市城區(qū)純電VAN車用戶工況的深入分析，而且提出了一種通過大數(shù)據(jù)處理方法來合成用戶工況路譜。與傳統(tǒng)的調(diào)研和實(shí)車跟車采集方法相比，生成的綜合路譜在精確度和實(shí)用性上都表現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)。經(jīng)過對(duì)時(shí)間序列、經(jīng)緯度序列和車速等多維度數(shù)據(jù)的精細(xì)融合與處理，合成的路譜與原始路譜在細(xì)節(jié)和整體特征上高度吻合，展現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性。這種綜合路譜不僅能夠準(zhǔn)確模擬車輛在實(shí)際工況下的運(yùn)行狀態(tài)，還具備廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。它不僅為車型開發(fā)和能耗優(yōu)化提供了仿真及轉(zhuǎn)鼓試驗(yàn)輸入依據(jù)，還在交通流量分析、城市規(guī)劃、智能交通系統(tǒng)優(yōu)化等多個(gè)領(lǐng)域具有強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。

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作者簡(jiǎn)介：

張鵬，男，1988年生，工程師，研究方向?yàn)檎嚹芎拈_發(fā)。

余燕軍（通訊作者），男，1978年生，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)檎囆阅荛_發(fā)。