本发明属于充电控制，具体涉及一种新能源汽车长途出行的充电规划方法与系统。
背景技术：
1、新能源汽车的发展一定程度上带来了充电焦虑，对于新能源车主来说，高速上充电资源紧缺成为出游一大难题。
2、随着蓄电池技术的发展以及新能源电车制造成本的降低，新能源电车行业发展迅速，但多数新能源电车车主仅将新能源电车用于城市的短途行驶，大多数消费者更愿意购买能够长途行驶的燃油汽车。而实时精准的根据新能源电车电池状态对新能源电车剩余里程进行预测、规划新能源电车的行驶路线及安排充电地点，能够帮助新能源电车更多的利用到长途路线行驶方面。
3、中国专利cn112785133a公开了一种基于导航系统的续航能力估算方法：根据导航信息估算理论道路里程s0；根据行驶路径估算额外的能量消耗，并计算为消耗里程；估算能量回收增加里程s6；根据剩余电量计算理论剩余里程s；计算车辆行驶到目的地所需的续航里程sz＝s0+消耗里程-s6；显示估算结果。该发明通过导航和空调等系统数据感知行程路径中的多种信息，由车辆控制器预估行程路径中续航额外消耗值，再加上路程与剩余续航对比判断，同时给出用户充电规划建议，以及可信度更高的续航能力估算提示。但是，该发明引入了大量的参数作为变量，存在较大的系统不稳定性，且该发明没能将车新能源电车的电量的补充时长及是否来往各个充电点的阶段的路径消耗纳入能量计算中，存在大量的误差，缺乏可使用性。
技术实现思路
1、本发明的目的在于，提供一种新能源汽车长途出行的充电规划方法与系统，为用户提供更加精准、个性化的充电行程规划服务。
2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种新能源汽车长途出行的充电规划方法，包括：
3、采集用户数据、车辆历史行驶里程数据、实时车况数据、充电站数据库信息、车辆续航里程、本次驾驶时长以及当前时刻；
4、解析用户数据得到用户偏好信息并分类；
5、根据车辆历史行驶里程数据得到电池衰减曲线；
6、根据实时车况数据、用户偏好信息和电池衰减曲线，计算得到车辆首段续航里程和标准续航里程，用于预测当前车辆电池电量状态下是否可抵达预定位置；
7、根据图商的导航信息以及充电站数据库信息，获取导航路径与充电站信息，根据实时车况数据、用户偏好信息、用户预设信息以及车辆续航里程，对导航路径进行分段，得到首段续航里程和标准续航里程内道路右侧的充电站信息并生成充电规划路径；
8、根据实时车况数据、车辆续航里程、本次驾驶时长、当前时刻以及充电规划路径生成推荐结果，根据推荐结果对充电规划路径进行重新规划并判断是否向用户提供重新规划后的充电规划路径。
9、解析用户数据得到用户偏好信息并分类的具体方法为：
10、定义用户画像为根据用户的人口统计学信息、社交关系、偏好习惯和消费行为形成的标签化画像；
11、根据用户画像的定义，对用户数据进行预处理，预处理至少包括分类分组、清洗和标准化；分类至少包括用户的驾驶习惯、导航习惯、充电习惯和出行服务类型；
12、对预处理后的数据进行特征工程处理，特征工程处理至少包括特征提取和特征选择；
13、通过聚类算法对特征工程处理后的数据进行聚类；
14、对聚类后的数据按分类分组形成对应用户标签，对多个用户标签进行组合形成对应用户画像。
15、根据车辆历史行驶里程数据得到电池衰减曲线的具体方法为：
16、定义从上一次充电结束到下一次充电开始之间的电池掉电过程为一次记录且表示为k，k＝1，2，3，…，k；并定义记录中的有效记录为l，有效记录次数为l，即l＝1，2，3，…，l；每1％soc平均行驶里程对应一个soc区间，则soc区间个数为100个，分别为i＝1，2，3，…100；第l次有效记录、第i个soc区间的样本数记作nl,i，第几个样本用j表示，j＝1，2，…，nl,i；车辆总行驶里程记作m；
17、根据记录和有效记录的定义，对车辆历史行驶里程数据进行处理，得到加权平均行驶里程，作为电池衰减曲线的拟合数据，表示为：
18、
19、表示第i个soc区间的加权平均行驶里程，即为代入电池衰减曲线中的被拟合值；是第l次有效记录、第i个soc区间的平均行驶里程；加权系数nl,i/表示第i个区间里，第l次记录的样本数除以该区间所有有效记录的样本数之和；
20、表示为：
21、
22、其中，sl,i是第l次有效记录、第i个soc区间的最大行驶里程，是第l次有效记录、第i个soc区间的算术平均行驶里程，s'l,i是第l次有效记录、第i个soc区间的行驶里程中位数；
23、通过电池soc-每1％soc平均行驶里程数学模型对处理后的每个soc区间的加权平均行驶里程进行拟合，输出得到电池衰减曲线：电池soc-每1％soc平均行驶里程数学模型，表示为：
24、
25、其中，soc表示电池电量，根据车辆历史行驶里程数据划分soc区间，f(x)为每个soc区间的加权平均行驶里程，x表示第几个soc区间，p和a均为常数；车辆历史行驶里程数据至少包括车辆的行驶里程、行驶次数、soc值和样本数；
26、该数学模型满足随着soc的下降，每个soc区间的车辆行驶里程逐渐减小且减小幅度越来越大。
27、还包括：对电池衰减曲线的拟合结果进行评估，以对比拟合结果与真实值之间的差距，根据评估的结果调整电池soc-每1％soc平均行驶里程数学模型，评估指标表示为：
28、
29、其中，i＝100，rmse表示均方根误差，rmse∈[0,+∞)，且其值越小越好。
30、还包括：对评估指标设置阈值(根据置信度来确定评估指标的阈值)，当拟合结果与真实值之间的差距超过阈值时，对电池soc-每1％soc平均行驶里程数学模型进行调整，调整方式为：通过调整数学模型常数参数或替换数学模型来调整。
31、根据实时车况数据、用户偏好信息和电池衰减曲线，计算得到车辆首段续航里程和标准续航里程的方法为：
32、计算电池衰减曲线和f(x)＝0之间的面积，按微积分原理，面积公式表示为：
33、
34、车辆当前soc值记为soc当前，假设预期到达某soc值就开始充电的最低电量为soc最低，以及到达某soc值就结束充电的最高电量为soc充电后，则首段续航里程s0和标准续航里程s1的计算公式表示为：
35、
36、其中，首段续航里程指用户从行程开始的soc值，到抵达首个充电点的计划开始充电的soc值之间的续航里程；标准续航里程指在首次充电之后，用户每次从结束充电的soc值到下次开始充电的soc值之间的续航里程。
37、对导航路径进行分段，得到首段续航里程和标准续航里程内道路右侧的充电站信息并生成充电规划路径的方法为：
38、基于图商的导航信息获取出发地到目的地的道路规划信息，提取道路坐标信息path(p0,p1,…,pn)，以p0为起点，pn为终点，依次经过道路信息点p1,p2,…,pn-1，形成矢量线段图，并依次计算两点之间的矢量距离d(d1,d2,…,dn)；
39、从起点开始每隔固定距离m将矢量距离划分为g个区间，第一个区间的道路信息点集合为path0(p0,p1,…,pi)，取在固定距离m 50米以内最近的道路信息点作为关键节点，满足m-50<d1+d2+…+di≤m+50；
40、以每个关键节点为圆心，以r为半径，从充电站数据库中获取该范围内所有充电站信息；
41、根据充电站信息中的经纬度信息计算充电站与道路的位置关系，筛选出首段续航里程和标准续航里程内位于道路右侧的充电站；
42、根据首段续航里程和标准续航里程内道路右侧的充电站信息生成充电规划路径。
43、根据充电站信息中的经纬度信息计算充电站与道路的位置关系，筛选出首段续航里程和标准续航里程内位于道路右侧的充电站的方法为：
44、以各充电站位置作为目标点，沿经度方向和纬度方向各扩展2n公里形成以目标点为圆心、半径为n的圆形范围，筛选出该范围内的道路节点，作为附近道路节点；
45、对目标点与附近道路节点逐一比较欧氏距离，保留目标点与附近道路节点中欧氏距离最短的三个道路节点；
46、判定目标点与欧氏距离最短的三个道路节点形成的矢量线段位置关系，对于充电站与道路的位置关系判断使用矢量外积法，假设有点p和线段a到b，分别生成向量若则p在线段ab左侧，即充电站位于道路左侧；若则p在线段ab右侧，即充电站位于道路右侧；若则p在线段ab上，即该充电站在导航路线上。
47、充电规划路径的生成方式为：
48、设从本次行程中的起点s起到终点s终的总里程为s总，判断s总是否大于首段续航里程s0；若否，则判断本次行程无需充电，不生成充电规划路径；
49、若是，则将本次行程中的起点s起作为首段行程起点，从s起至s0中搜索满足充电站位于道路右侧和符合用户充电习惯的所有充电站；取s起至s0中距离s起最远的充电站作为首段行程的终点s终1；
50、以上段行程的终点s终k作为该段行程起点；从s终k到s终k+s1中搜索满足道路右侧和用户充电偏好的充电站；取s终k到s终k+s1中距离s终k最远的充电站作为该段行程终点s终k+1；
51、判断s起到s终k的累计行驶里程s总’是否大于s总；若否，则以上段行程的终点s终k作为该段行程起点；从s终k到s终k+s1中搜索满足道路右侧和用户充电偏好的充电站；取s终k到s终k+s1中距离s终k最远的充电站作为该段行程终点s终k+1；若是，则s终k到s终k+s1的行程无需充电，输出该段行程内的所有满足道路右侧和用户充电偏好的充电站并生成对应的充电规划路径。
52、还提供一种新能源汽车长途出行的充电规划系统，包括车联网数据收集模块、用户画像模块、电池衰减模块、电池续航模块、路径规划模块和智能推荐模块；其中，
53、车联网数据收集模块，用于采集用户数据、车辆历史行驶里程数据、实时车况数据、充电站数据库信息、车辆续航里程、本次驾驶时长以及当前时刻；
54、用户画像模块，用于解析用户数据得到用户偏好信息并分类；
55、电池衰减模块，用于根据车辆历史行驶里程数据得到电池衰减曲线；
56、电池续航模块，用于根据实时车况数据、用户偏好信息和电池衰减曲线，计算得到车辆首段续航里程和标准续航里程，用于预测当前车辆电池电量状态下是否可抵达预定位置；
57、路径规划模块，用于根据图商的导航信息以及充电站数据库信息，获取导航路径与充电站信息，根据实时车况数据、用户偏好信息、用户预设信息以及车辆续航里程，对导航路径进行分段，得到首段续航里程和标准续航里程内道路右侧的充电站信息并生成充电规划路径；
58、智能推荐模块，用于根据实时车况数据、车辆续航里程、本次驾驶时长、当前时刻以及充电规划路径生成推荐结果，根据推荐结果对充电规划路径进行重新规划并判断是否向用户提供重新规划后的充电规划路径。
59、与现有技术相比，本发明的有益效果为：
60、本发明通过设置车联网数据收集、用户画像、电池衰减、电池续航、路径规划和智能推荐的步骤/模块，从多个角度进行考虑，为用户提供更加精准、个性化的充电行程规划服务，有效解决新能源车主长途出行充电焦虑，帮助用户获得更好的充电补能规划，提升用户体验。
1.一种新能源汽车长途出行的充电规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种新能源汽车长途出行的充电规划方法，其特征在于，解析用户数据得到用户偏好信息并分类的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的一种新能源汽车长途出行的充电规划方法，其特征在于，根据车辆历史行驶里程数据得到电池衰减曲线的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的一种新能源汽车长途出行的充电规划方法，其特征在于，还包括：对电池衰减曲线的拟合结果进行评估，以对比拟合结果与真实值之间的差距，根据评估的结果调整电池soc-每1％soc平均行驶里程数学模型，评估指标表示为：
5.根据权利要求4所述的一种新能源汽车长途出行的充电规划方法，其特征在于，还包括：对评估指标设置阈值，当拟合结果与真实值之间的差距超过阈值时，对电池soc-每1％soc平均行驶里程数学模型进行调整。
6.根据权利要求3所述的一种新能源汽车长途出行的充电规划方法，其特征在于，根据实时车况数据、用户偏好信息和电池衰减曲线，计算得到车辆首段续航里程和标准续航里程的方法为：
7.根据权利要求6所述的一种新能源汽车长途出行的充电规划方法，其特征在于，对导航路径进行分段，得到首段续航里程和标准续航里程内道路右侧的充电站信息并生成充电规划路径的方法为：
8.根据权利要求7所述的一种新能源汽车长途出行的充电规划方法，其特征在于，根据充电站信息中的经纬度信息计算充电站与道路的位置关系，筛选出首段续航里程和标准续航里程内位于道路右侧的充电站的方法为：
9.根据权利要求7所述的一种新能源汽车长途出行的充电规划方法，其特征在于，充电规划路径的生成方式为：
10.一种新能源汽车长途出行的充电规划系统，其特征在于，包括车联网数据收集模块、用户画像模块、电池衰减模块、电池续航模块、路径规划模块和智能推荐模块；其中，
