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    驾驶风格对纯电动公交车行驶能耗的影响

    时间：2023-01-19 15:45:36来源：百花范文网本文已影响人

    赵天欣

    驾驶风格对纯电动公交车行驶能耗的影响

    赵天欣

    （长安大学 汽车学院，陕西 西安 710064）

    对驾驶员的驾驶风格进行分类，衡量不同驾驶风格对纯电动车能耗的影响。运用主成分分析和K-means划分驾驶风格类型，利用支持向量机（SVM）建立模型进行训练；
    然后基于AVL Cruise仿真模型输出公交车运行能耗数据，比较不同驾驶风格驾驶员的能耗差异。结果表明，模型对测试集进行标签预测后，分类准确率在93%；
    同一线路下，激进驾驶员能量回收较多，对比正常型驾驶员，激进型和谨慎型驾驶员单位里程油耗分别增加了2.81%、4.44%。利用影响程度，相应采取对驾驶员进行筛选培训等措施，进而降低纯电动公交车运行能耗。

    驾驶风格；
    纯电动公交车；
    行驶能耗；
    主成分分析；
    支持向量机；
    AVL Cruise仿真模型

    影响纯电动汽车能耗的因素非常多，主要有车辆使用因素、车辆技术状况、道路条件、车辆负荷以及驾驶风格等。驾驶风格通常指驾驶员选择开车的方式或习惯性的方式，体现在驾驶员开车过程中对车的输入及整车响应。有学者将驾驶风格分为适应性和非适应性两类。适应性驾驶风格指驾驶员的驾驶行为比较安全谨慎。非适应性驾驶风格即指不安全驾驶风格，分为焦虑型、愤怒型和冒险型三种[1]。研究大多先对驾驶风格影响因素评价指标进行降维，采用K-means、模糊均值、层次聚类等客观分类方法对驾驶员驾驶风格分为谨慎型、正常型、激进型三类[2-4]。有学者表明驾驶风格识别算法将驾驶员分为三类较为精确[5]。前期对驾驶风格的探索主要集中于问卷调查，如驾驶人行为问卷（Driver Behavior Questionnaire, DBQ）、防御方式问卷（Defense Style Questionnaire, DSQ）、多维度驾驶风格量表（Multi-dimensional Driving Style Inventory, MDSI）等；
    现阶段使用智能算法划分驾驶风格较多，如自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）、半监督学习三协同训练等。划分不同驾驶风格后，发现激进型驾驶员往往更容易引发交通事故，汽车磨损大，油耗及排放大。由驾驶水平引起的油耗变化范围可达8%～15%。国外学者对新欧洲驾驶循环周期（New- European-Driving-Cycle, NEDC）、全球统一轻型车辆测试循环（Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle, WLTC）等循环工况下加减速过程中能源消耗进行了对比，给出了不同工况下能耗最低的汽车行驶速度范围，提出了纯电动公交车的能耗预测系统以及能耗计算模型[6-7]。驾驶员的驾驶风格对电动汽车节能效果有显著影响，先前研究加速度标准差与行驶能耗关系时未明确指出驾驶员的驾驶风格，未将两者同时涵盖。本文旨在实车实验的基础上，利用速度标准差、加速度标准差对驾驶风格进行分类，指出相同路线与不同路线下驾驶风格对能耗的影响大小，进而在选用纯电动公交车驾驶员时进行主动管理，减小行驶能耗，延长纯电动公交车的续驶里程。

    2020年9月，交通部将西安命名为国家公交都市建设示范城市。截止2018年底，西安新能源公交车占比78%，纯电动公交车占比总车数的62%。截止2020年12月31日，西安公交总公司营运线路有338条，营运线路总长度5 708.5 km。调研所有线路工作量较大，现有人力、物力、时间等条件无法满足，故在调研之前应明确调研线路。线路选取、规划依据三原则：一定的路网覆盖率（空间）、时间安排正交组合（时间）和等概率抽样[8]。本文选择线路依据：线路所运行车辆为纯电动公交车；
    线路客流量较大。主要选取了5路、26路、214路、271路、713区间的25位驾驶员作为研究对象。

    在公交车上安置与笔记本电脑相连接的全球定位系统Global Positioning System,车速计，提供车辆实时三维坐标、速度等空间信息，并在笔记本电脑上形成Excel文件。GPS在城市道路上进行数据采集精度高、速度快，可获取车辆连续的速度。

    AVL Cruise是车辆动力学仿真分析平台，可实现复杂车辆动力传动系统的仿真分析，可以用于车辆的动力性、燃油经济性仿真。本文运用循环行驶工况任务模块完成多工况燃料消耗量仿真试验。

    参照纯电动小轿车模型搭建纯电动公交车的整车模型，利用纯电动汽车系数修改部分参数，需要输入的主要参数有车辆长宽高、轴距、整备质量、满载质量、迎风面积和风阻系数等。建立的车辆仿真模型参数主要参照BYD6122LGEV1型号车辆，该公交车外形尺寸为12 000×2 500×33，总质量为18 000 kg，整备质量为12 500 kg。其迎风面积由车辆宽度乘以高度计算得到，风阻系数的大小由汽车的外形决定，两者呈正相关，风阻系数小，汽车的空气阻力就小，汽车油耗降低，最高车速会增大。

    在中国典型城市道路工况下，输入采集到的速度等数据，运行仿真模型输出模拟的运行能耗数据。

    驾驶风格划分方法分为无监督学习和监督学习方法，区别为是否提前对数据中的驾驶风格进行预定义。我们主要是基于试验数据利用无监督学习算法K-means对驾驶风格进行分类。

    3.1 K-means概述

    K-means也是一种常见的聚类算法。其基本思想是给定一个数据集，根据数据集与样本之间的距离进行迭代分裂，划分为类，其中每类至少包含一条数据。工作原理如下：（1）从数据集中随机选择个数据中心点，每个点代表初始聚类中心。（2）计算剩余各个样本到每个聚类中心的距离，将与第个聚类中心较近的样本赋给聚类中心。（3）重新计算每个聚类中心的值，对个聚类中心的每个值进行均值划分，更新个聚类中心的坐标位置。（4）直至个聚类中心不再变化。算法输入即聚类的个数，数据集，样本距离计算依据，输出为个聚类结果。

    3.2 驾驶风格划分

    以速度标准差S和加速度标准差S为划分基准，计算公式如下：

    式中，为行驶片段总数。速度标准差反映车速的变化幅度，车速变化越剧烈，则驾驶风格越激进，驾驶行为趋向不稳定。加速度标准差可以反映驾驶人踩压加速踏板的行为规律，踩压踏板越迅猛，驾驶员驾驶风格越接近激进型。

    数据来源于采集到的5个路别的25位驾驶员，部分数据如表1所示。运用主成分分析法，对驾驶风格评价指标（主要是速度、加速度，速度标准差、加速度标准差等6项指标）降维分析，最后选用驾驶员的速度标准差和加速度标准差作为分类基准，使用K-means聚类方法将驾驶员的驾驶风格划分为谨慎型、正常型、激进型三类。

    表1 驾驶员行驶数据分析

    驾驶员加速度标准差速度标准差最大车速/(km/h)平均车速/(km/h)最大加速度/(m/s2)平均加速度/(m/s2) 5-10.65211.7541.3612.654.1790.013 7 …… …… …… 26-10.61612.6753.0414.811.7830.007 0 …… …… …… 713-50.60512.6549.9813.761.7830.008 6

    3.3 驾驶风格分类结果

    多次聚类后，对初始聚类中心和最终聚类中心以及到聚类中心的距离进行对比分析，发现将驾驶风格分为三类较为精准，最终聚类过程如表2所示。

    表2 最终聚类中心

    聚类123 速度标准差14.1013.5612.09 加速度标准差0.665 40.645 40.599 6

    最终聚类中心之间的距离分别为5.989，6.153，10.627。聚类结果如表3所示，一类的4位驾驶员为激进型驾驶员，加速度标准差和速度标准差均较高；
    二类的10位驾驶员被划分为正常性驾驶员；
    三类的11位驾驶员被划分为谨慎型驾驶员。

    表3 驾驶员驾驶风格分类结果

    驾驶风格类型成员编号 1-激进型26（4）、214（3）、214（4）、271（2） 2-正常型26（1）、26（2）、214（1）、214（2）、214（5）、713（1）、713（2）、713（3）、713（4）、713（5） 3-谨慎型5（1）、5（2）、5（3）、5（4）、5（5）、26（3）、26（5）、271（1）、271（3）、271（4）、271（5）

    3.4 基于SVM模型对驾驶员驾驶风格分类识别

    模型建立首先需要从原始数据里把训练集和测试集提取出来，接着对数据进行预处理，之后用训练集对支持向量机SVM进行训练，最后用得到的模型来预测测试集的标签，得到分类准确率。

    将采集到的30个样本前50%作为训练集（train_driver），后50%作为测试集（test_driver）。

    首先，对训练集和测试集进行归一化处理，采用的归一化映射如下：

    接着，用训练集train_driver对SVM分类器进行训练，用得到的模型对测试集进行标签预测，最后得到分类的准确率为93.3%。

    分析AVL Cruise仿真图的变化趋势可得，当速度、加速度剧烈波动时，驾驶员每秒内能耗波动也较大，该片段内的平均能耗也相对较高。

    相同路线下同驾驶风格的驾驶员最终能耗数值均较为接近，如5号线路的5位谨慎型驾驶员，总能耗在13.5～14.5 kWh之间波动，713区间的5位正常型驾驶员，总能耗在12.5～13.3 kWh之间波动。相同路线下激进型驾驶员最终能耗都高于正常型和谨慎性驾驶员的最终能耗。

    26路5位驾驶员涉及到三类驾驶风格。选取30 s行驶片段，行驶过程5位驾驶员的能耗变化如图1所示。在整个过程中，驾驶员的速度变化会实时影响着其能耗变化，速度开始下降时，其累计能耗会有所下降。累计能耗减少部分即电动公交车能量回收部分。能量回收原理电动汽车减速时，车轮带动驱动电机旋转，电机成为交流发电而产生电流，通过电机控制器将交流电整流为直流电给动力电池组充电，产生再生能量。

    图1 26路公交车不同驾驶风格驾驶员能耗变化图

    26路5位驾驶员分别为正常型、正常型、谨慎型、激进型、谨慎型。如图1所示，4号能耗变化程度最为剧烈，3号和5号能耗变化幅度较小。经过计算，4号能量回收达到了41.5%，1号和2号能量回收百分比为12.25%，3号和5号能量回收百分比为6.91%。激进型能量回收显著高于正常型和谨慎型。但由于激进型在行驶过程中操作较多，累计能耗依然较高。

    214路驾驶员选取的30 s片段内，正常型5号累计能耗为0.272 2 kWh，最大能耗为0.321 1 kWh，能量回收占比9.6%，激进型4号累计能耗0.312 6 kWh，最大能耗0.457 3 kWh，能量回收占比31.6%。加速度标准差从正常型的0.64增加到激进型的0.79时，能耗增多了14.8%。271路驾驶员30 s行驶片段内，激进型驾驶员各项指标显著高于谨慎型驾驶员。当加速度标准差从0.58增加到0.66时，能耗增加20.1%。

    在控制环境变量的前提下，选取相同道路的驾驶员进行分析，对26路公交车五位驾驶员的整个行驶过程进行分析，正常型驾驶员的单位里程油耗为0.990 95 kWh/km，激进型驾驶员的单位里程油耗为1.018 83 kWh/km，谨慎型驾驶员的单位里程油耗为1.034 98 kWh/km。正常型的能耗最低。

    5号线路均为谨慎型驾驶员，整个行驶过程的平均单位里程能耗为1.117 85 kWh/km。713区间均为正常型驾驶员，行驶过程的平均单位里程能耗为0.970 04 kWh/km。对这两条线路进行分析，发现相对于正常型，谨慎型驾驶员单位里程能耗增长了15.2%。

    将理论分析、实验数据、模型仿真相结合，对驾驶风格进行分类，并研究影响能耗规律，得出以下结论，希望对公交公司选取合适的驾驶员起到相应的作用。

    （1）将采集的驾驶数据进行处理，利用K- means初对驾驶风格进行分类，输入SVM进行训练和测试，检测出先前分类的准确度达到93%。

    （2）相同路线下激进型驾驶员最终能耗显著高于正常型和谨慎型驾驶员的最终能耗。相同路线下同驾驶风格的驾驶员最终能耗接近。同时，相同线路下，对比正常型驾驶员，激进型和谨慎型驾驶员单位里程油耗分别增加了2.81%、4.44%，说明正常型驾驶风格更能节省油耗，鲁莽驾驶和谨慎驾驶都会加大驾驶能耗。

    （3）不同线路下，谨慎型驾驶员的能耗比正常型驾驶员的能耗增长了15.2%。

    虽然匀速行驶时能耗变化较小，消耗少，但由于公交车在城市道路上行驶，由于信号灯路口以及进出站点，很难始终保持匀速行驶，故而建议在选用纯电动公交车驾驶员之前，先对其驾驶风格进行判定，尽量选用正常型驾驶员，并对其进行培训，日常驾驶过程中，尽量对速度进行控制，达到匀速行驶，尽量避免急加速、急减速等行为。

    [1] 窦广波,孙龙.营运驾驶员情绪状态对驾驶风格的影响[J].人类功效学,2015,21(2):4-6.

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    [3] 侯海晶,金立生,关志伟,等.驾驶风格对驾驶行为的影响[J].中国公路学报,2018,31(4):18-27.

    [4] 郝景贤,余卓平,赵治国,等.混合动力汽车驾驶风格识别的研究[J].汽车工程,2017,39(12):1444-1450.

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    The Effect of Driving Style on Driving Energy Consumption of Pure Electric Bus

    ZHAO Tianxin

    ( School of Automibile, Chang’an University, Xi’an 710064, China )

    To Classify drivers" driving styles to measure the impact of different driving styles on the energy consumption of pure electric vehicles. Using principal component analysis and K-means to divide driving style types, and using support vector machine(SVM) to build models for training. Then, based on the AVL Cruise simulation model, the bus running energy consumption data is output, and the energy consumption differences of drivers with different driving styles are compared. The results show that after the model labeled prediction of the test set, the classification accuracy rate was 93%, Under the same route, the aggressive driver has more energy recovery. Compared with the normal driver, the fuel consumption per mileage of the aggressive driver and the cautious driver increased by 2.81% and 4.44% respectively. Taking advantage of the degree of influence, measures such as screening and training of drivers are taken accordingly, thereby reducing the energy consumption of pure electric bus operation.

    Driving style; Pure electric bus; Driving energy consumption;Principal component analysis; SVM; AVL Cruise simulation model

    U471

    A

    1671-7988(2022)21-207-05

    U471

    A

    1671-7988(2022)21-207-05

    10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.021.039

    赵天欣（1998—），女，硕士研究生，研究方向为驾驶行为及汽车安全，E-mail:2961628935@qq.com。

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