一种新能源汽车续航里程在线预测方法及系统与流程

本发明属于车辆续航预测，具体涉及一种新能源汽车续航里程在线预测方法及系统。

背景技术：

1、随着全球对环境保护和可持续发展的日益重视，新能源汽车作为一种绿色、低碳的交通工具，得到了快速发展。然而，新能源汽车的续航里程问题一直是制约其广泛应用的瓶颈之一。在实际使用中，新能源汽车的续航里程受到多种因素的影响，如车速、加速度、行驶路况、环境温度、湿度、风速和大气压力等。因此，如何准确预测新能源汽车的续航里程，对于提高用户体验和促进新能源汽车的普及具有重要意义。

2、当前许多新能源汽车所显示的续航里程计算是基于cltc（中国轻型车工况测试）工况测试得到的续航里程，再乘以剩余电量百分比来估算。在新能源汽车使用初期，这种方法可以为驾驶者提供一定的参考。然而，随着电池的老化，这种计算方法常常导致显示的续航里程数值远高于实际可行驶的里程，而产生误导。此外，由于实际的行驶工况和驾驶行为（如加速、减速、行驶速度、外部环境等）的差异，这种定的计算方式所提供的续航里程更加不可靠，甚至可能导致车辆在行驶过程中电量耗尽。因此，准确预测新能源汽车纯电模式下的续航里程，避免新能源汽车行驶过程中趴窝，能够缓解用户的用车焦虑。

技术实现思路

1、基于此，本技术提出一种新能源汽车续航里程在线预测方法及系统，旨在能够准确预测新能源汽车纯电模式下的续航里程，避免新能源汽车行驶过程中趴窝，缓解用户的用车焦虑。

2、本技术的第一方面提供了一种新能源汽车续航里程在线预测方法，所述方法包括：

3、获取多辆历史车辆的车况数据；

4、根据所述车况数据，统计每辆历史车辆从soh起始值至预设soh终止值之间每一预设soh间隔下的百公里能耗平均值，以形成百公里能耗矩阵a；对所述百公里能耗矩阵a的每一列soh值取特征代表数，以形成百公里能耗特征矩阵b；

5、获取目标车辆的电池包soh值，判断所述电池包soh值与所述预设电池soh值的大小关系：

6、若所述电池包soh值大于或等于所述预设电池soh值，则将所述百公里能耗特征矩阵b作为第一目标百公里能耗预测矩阵c1；

7、若所述电池包soh值小于所述预设电池soh值，则统计目标车辆从所述soh起始值至宿所述soh当前值之间每一预设soh间隔下的百公里能耗平均值，以得到目标百公里能耗矩阵d；对所述百公里能耗特征矩阵b和所述目标百公里能耗矩阵d取差值，得到使用特征矩阵e，对使用特征矩阵e中的值进行拟合得到使用特征值f；使用特征值f对百公里能耗特征矩阵b进行修正，得到第二目标百公里能耗预测矩阵c2；

8、根据目标百公里能耗预测矩阵，得到所述目标车辆的当前续航里程值或预测总续航里程，所述目标百公里能耗预测矩阵为第一目标百公里能耗预测矩阵c1或第二目标百公里能耗预测矩阵c2。

9、与现有技术相比，本技术提供的一种新能源汽车续航里程在线预测方法，该方法通过获取多辆历史车辆的车况数据，并根据这些数据统计每辆车从soh起始值至预设soh终止值之间每一预设soh间隔下的百公里能耗平均值，形成百公里能耗矩阵a，这样可以建立起一个历史车辆的百公里能耗数据库；对百公里能耗矩阵a的每一列soh值取特征代表数，形成百公里能耗特征矩阵b，这样可以提取出百公里能耗随soh变化的特征数据，为后续的预测提供基础；如果目标车辆的电池包soh值大于或等于预设电池soh值，直接使用百公里能耗特征矩阵b为第一目标百公里能耗预测矩阵c1，则认为目标车辆在当前的电池状态下，其能耗特征与历史车辆在相似soh状态下的能耗征相似；如果目标车辆的电池包soh值小于预设电池soh值，则统计目标车辆在特定soh范围内的百公里能耗平均值，形成目标百公里能耗矩阵d，以及对矩阵b和矩阵d取差值，得到使用特征矩阵e，再对矩阵e中的值进行拟合，得到使用征值f，使用这些特征值f对百公里能耗特征矩阵b进行修正，得到第二目标百公里能耗预测矩阵c2，这一系列的步骤考虑了目标车辆在特定电池状态下的能耗变化，并对其进行修正，以提高预测的确性；根据目标百公里能耗预测矩阵（无论是第一目标百公里能耗预测矩阵c1还是第二目标百公里能预测矩阵c2），可以得到目标车辆的当前续航里程值或预测总续航里程，这一步骤是基于对大量历史数据的分析和处理，以及对目标车辆当前状态的考虑，对目标车辆的能耗进行预测，从而精确预测出其续航里程。

10、作为第一方面的一种可选实施方式，所述车况数据包括地域、季度、车系、行驶里程、行驶起止时间、电池包电压和电流。

11、作为第一方面的一种可选实施方式，根据所述车况数据，统计每辆历史车辆从soh起始值至预设soh终止值之间每一预设soh间隔下的百公里能耗平均值的步骤包括：

12、判断所述车况数据中的行驶里程与预设行驶里程的大小关系：

13、若行驶里程小于预设行驶里程，则舍弃所属车况数据；

14、若行驶里程大于或等于预设行驶里程，则使用所属车况数据，按地域、季度、车系的维度进行数据归类，根据百公里能耗平均值计算公式统计每辆历史车辆从soh起始值至预设soh终止值之间每一预设soh间隔下的百公里能耗平均值，所述百公里能耗平均值计算公式为：

15、，

16、其中，u表示百公里能耗平均值，t1、t0分别表示行驶起始和终止时间，v表示电池包电压，i表示电池包电流，x表示行驶里程。

17、作为第一方面的一种可选实施方式，所述预设soh间隔为1%。

18、作为第一方面的一种可选实施方式，对所述百公里能耗矩阵a的每一列soh值取特征代表数时，采用中位数或均值或标准差作为特征代表数。

19、作为第一方面的一种可选实施方式，对使用特征矩阵e中的值进行拟合得到使用特征值f时，拟合的计算公式为f = (d - b)/b；

20、使用特征值f对百公里能耗特征矩阵b进行修正，得到第二目标百公里能耗预测矩阵c2时，修正的计算公式为c2 = b * (1 + f)。

21、作为第一方面的一种可选实施方式，根据目标百公里能耗预测矩阵，得到所述目标车辆的当前续航里程值或预测总续航里程的步骤中，当前续航里程= (soh×额定能量×soc) / 目标百公里能耗预测值，总续航里程= (soh×额定能量) / 目标百公里能耗预测值。

22、本技术实施例的第二方面提供了一种新能源汽车续航里程在线预测系统，所述系统包括：

23、数据获取模块，用于获取多辆历史车辆的车况数据；

24、数据处理模块，用于根据所述车况数据，统计每辆历史车辆从soh起始值至预设soh终止值之间每一预设soh间隔下的百公里能耗平均值，以形成百公里能耗矩阵a；对所述百公里能耗矩阵a的每一列soh值取特征代表数，以形成百公里能耗特征矩阵b；获取目标车辆的电池包soh值，判断所述电池包soh值与所述预设电池soh值的大小关系：

25、预测模块，用于在所述电池包soh值大于或等于所述预设电池soh值时，将所述百公里能耗特征矩阵b作为第一目标百公里能耗预测矩阵c1；在所述电池包soh值小于所述预设电池soh值时，统计目标车辆从所述soh起始值至宿所述soh当前值之间每一预设soh间隔下的百公里能耗平均值，以得到目标百公里能耗矩阵d；对所述百公里能耗特征矩阵b和所述目标百公里能耗矩阵d取差值，得到使用特征矩阵e，对使用特征矩阵e中的值进行拟合得到使用特征值f；使用特征值f对百公里能耗特征矩阵b进行修正，得到第二目标百公里能耗预测矩阵c2；根据目标百公里能耗预测矩阵，得到所述目标车辆的当前续航里程值或预测总续航里程，所述目标百公里能耗预测矩阵为第一目标百公里能耗预测矩阵c1或第二目标百公里能耗预测矩阵c2。

26、本技术实施例的第三方面提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的处理程序，所述处理程序被所述处理器执行时实现上述一种新能源汽车续航里程在线预测方法。

27、本技术实施例的第四方面提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有处理程序，所述处理程序被处理器运行时执行上述一种新能源汽车续航里程在线预测方法。

28、本技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实施例了解到。