基于最大信息熵理论的UF系数研究

效用系数UF(Utility Factor)起源于SAE J 2841,为描述插电式混合动力汽车行驶时的燃油和电的消耗而提出。本文基于用户云平台数据,提出群体用户和个体用户出行里程特征的拟合方法。首先研究现有各主要国家的UF系数及其区别;然后研究最大信息熵理论应用于用户出行里程分布规律模型;接着,通过云平台数据随机选取16辆车一年的出行数据,并分析群体出行里程分布特征与个体出行里程分布特征;最后,讨论用户出行里程特征对于车辆动力系统设计的应用。经分析,研究用户出行里程统计分布的规律,有利于定制化地更有针对性地改进车辆能源管理系统,有利于各类混合动力汽车的客观评价与设计,有利于节能减排。