1.一种智能电动汽车电能规划装置，其特征在于，该装置包括：工况获取模块，用于获取电动汽车的实时电池工况；

优化调度模块，用于通过多目标人工蜂鸟优化算法寻找出电动汽车处于当前电池工况时的最高车速以及最佳电池容量配置；该模块针对多目标人工蜂鸟优化算法设置的优化目标函数为：约束条件:

其中，f(x)为优化目标函数，n表示电池维护工程中的成本种类数目，Ci表示第i种成本，V表示行驶速度，ilb表示评价周期内失效的电池单体数量，lb表示电储能单元电池单体总数，λ1、λ2、λ3，k1，k2为权重；U、SOC、SOH分别表示电池的电压、SOC、SOH值，Vmin和Vmax分别表示道路允许的最低时速与最高时速，Cmax为投入的最大成本，优化目标函数求解到的V的最优值即为最高车速，ilb的最优值即为最佳电池容量配置；

所述多目标人工蜂鸟优化算法中生成蜂鸟新位置所采用的比例因子α为：t

式中，α0为初始比例因子，Pi 、 分别表示在t次迭代时的位置和全局最佳位置，t表示迭代次数，tmax表示最大迭代次数；

在引导搜索阶段，根据如下公式获取领导鸟位置：T,t+1 T,t

P ＝P +rd·λ

T,t

其中，P 是在第t次迭代时的领导鸟位置，rd是介于‑1和1之间的随机值，用于调整个体的搜索方向；λ是一个比例因子，使领地鸟在其当前位置周围轻微移动，此处，λ＝0.1(ub‑T,t+1 T,tlb)，ub和lb分别表示搜索空间中变量的上界和下界，如果P 的适应值更优，将取代P ；

数据控制模块，用于根据优化调度模块的输出，控制电动汽车车速达到最高车速，并将电池设置为最佳电池容量配置；

语音模块，用于在电动汽车达到最高车速且电池达到最佳电池容量配置时，进行语音播报；

GPS模块，用于在电动汽车运行时，对电动汽车进行导航，寻找到起点和终点之间的最短路径，指导电动汽车行驶；

视觉模块，用于实时显示路径、车速和工况。

2.根据权利要求1所述的智能电动汽车电能规划装置，其特征在于：所述电池工况具体为电池电压、SOC、SOH的情况。

3.根据权利要求1所述的智能电动汽车电能规划装置，其特征在于：所述视觉模块具体为显示屏。

4.一种智能电动汽车电能规划方法，其特征在于，该方法包括：获取电动汽车的实时电池工况；

通过多目标人工蜂鸟优化算法寻找出电动汽车处于当前电池工况时的最高车速以及最佳电池容量配置；针对多目标人工蜂鸟优化算法设置的优化目标函数为：约束条件:

其中，f(x)为优化目标函数，n表示电池维护工程中的成本种类数目，Ci表示第i种成本，V表示行驶速度，ilb表示评价周期内失效的电池单体数量，lb表示电储能单元电池单体总数，λ1、λ2、λ3，k1，k2为权重；U、SOC、SOH分别表示电池的电压、SOC、SOH值，Vmin和Vmax分别表示道路允许的最低时速与最高时速，Cmax为投入的最大成本，优化目标函数求解到的V的最优值即为最高车速，ilb的最优值即为最佳电池容量配置；

所述多目标人工蜂鸟优化算法中生成蜂鸟新位置所采用的比例因子α为：t

式中，α0为初始比例因子，Pi 、 分别表示在t次迭代时的位置和全局最佳位置，t表示迭代次数，tmax表示最大迭代次数；

在引导搜索阶段，根据如下公式获取领导鸟位置：T,t+1 T,t

P ＝P +rd·λ

T,t

其中，P 是在第t次迭代时的领导鸟位置，rd是介于‑1和1之间的随机值，用于调整个体的搜索方向；λ是一个比例因子，使领地鸟在其当前位置周围轻微移动，此处，λ＝0.1(ub‑T,t+1 T,tlb)，ub和lb分别表示搜索空间中变量的上界和下界，如果P 的适应值更优，将取代P ；

根据优化调度模块的输出，控制电动汽车车速达到最高车速，并将电池设置为最佳电池容量配置；

在电动汽车达到最高车速且电池达到最佳电池容量配置时，进行语音播报；

在电动汽车运行时，对电动汽车进行导航，寻找到起点和终点之间的最短路径，指导电动汽车行驶；

实时显示路径、车速和工况。

5.根据权利要求4所述的智能电动汽车电能规划方法，其特征在于：所述电池工况具体为电池电压、SOC、SOH的情况。

6.根据权利要求4所述的智能电动汽车电能规划方法，其特征在于：所述显示路径、车速和工况通过显示屏显示。