CN115139803A - 新能源车剩余续航里程确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种新能源车剩余续航里程确定方法、装置、设备及存储介质，其中，新能源车剩余续航里程确定方法，该方法包括以下步骤：获取大数据平台收集的新能源车的监控数据，所述监控数据包括车辆行驶状态数据和车辆电池基础数据；根据所述监控数据计算各种工况下的新能源车的电池健康度SOH、荷电状态SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量；根据所述监控数据、电池SOH、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成各种工况下的基准工况数据；根据待测新能源车的实时工况数据，匹配对应的基准工况数据，以确定该待测新能源车剩余续航里程。本发明可以提高新能源车剩余续航里程的预测精度。
Description
技术领域
本发明涉及新能源汽车技术领域，具体涉及一种新能源车剩余续航里程确定方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
近年，新能源车市场规模不断扩大，越来越多的用户选择新能源车作为出行工具，随之而来的越来越多的用户抱怨新能源车剩余续航显示不准，进一步增加了续航焦虑。
为了解决上述问题，现有技术的一些技术方案中，给出了根据车辆电池当前容量、当前电耗以及SOH(state of health，健康度)确定新能源车剩余续航里程的建议。
其中，一种方案是：针对电池状态和放电电压比较稳定时，通过SOH、电池额定容量和实时电池电流计算实时剩余容量，再通过实时电池电流和车速的积分计算容耗，进而通过计算电动汽车续航里程。
然而，上述基于容耗的电动车剩余里程估算方法的前提是电池状态和放电电压比较稳定，但实际情况下，不同厂商、不同型号、不同使用年限、不同剩余电量的电池在不同环境(天气、道路等)状态下是无法持续实时保证稳定的。
另外一种方案是：通过获取当前车辆动力电池的电池剩余电量，并确定所述车辆的当前耗电信息；基于所述电池剩余电量和所述当前耗电信息估算出当前所述车辆的第一可行驶时间；基于所述第一可行驶时间确定当前所述车辆的剩余行驶里程并进行提示。
但是上述新能源车辆剩余行驶里程确定方法的前提是当前车辆动力电池的剩余电量值是准确的，但实际情况下，电池剩余电量往往存在虚高的情况，会存在突然掉电的情况，在这种情况下，通过上述方法输出的剩余续航里程也会突然减少，引起用户的里程焦虑。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷，本发明第一方面提供了一种新能源车剩余续航里程确定方法，其可提高新能源车剩余续航里程的预测精度。
为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
一种新能源车剩余续航里程确定方法，该方法包括以下步骤：
获取大数据平台收集的新能源车的监控数据，所述监控数据包括车辆行驶状态数据和车辆电池基础数据；
根据所述监控数据计算各种工况下的新能源车的电池健康度SOH、荷电状态SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量；
根据所述监控数据、电池SOH、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成各种工况下的基准工况数据；
根据待测新能源车的实时工况数据，匹配对应的基准工况数据，以确定该待测新能源车剩余续航里程。
一些实施例中，所述根据所述监控数据计算各种工况下的新能源车的电池健康度SOH、荷电状态SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，包括：
根据所述监控数据中车辆行驶状态数据划分充电行程和行驶行程，所述充电行程为车辆启动充电到车辆停止充电的过程，所述行驶行程为车辆点火启动开始行程到车辆熄火停止结束行程的过程；
基于一充电行程时间，计算各种工况下的电池SOH；
在对应的行驶行程中，根据连续两次SOC跳变时对应的车辆行驶状态数据中的总里程差，确定SOC区间内的实际行驶里程；
根据该充电行程的总充电容量和SOC区间内的实际行驶里程的比值确定SOC区间内的耗电量。
一些实施例中，所述基于一充电行程时间，计算各种工况下的电池SOH，包括：
根据公式
计算每次充电行程的总充电容量Q，其中t为充电行程时间，U为总电压，I为总电流；
计算充电结束SOC与充电起始SOC的差值，根据公式：Q当前＝Q/(SOC结束–SOC起始)*100，计算电池的满充容量Q当前；
根据公式：SOH＝Q当前/Q额定*100％，计算电池SOH。
一些实施例中，所述根据所述监控数据、电池SOH、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成各种工况下的基准工况数据，包括：
通过车辆VIN号将行驶行程数据与车辆电池基础数据关联；
根据行驶行程数据中的经纬度获取该经纬度对应的地区和对应行驶的道路等级；
根据行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、SOC区间、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成基准工况数据。
一些实施例中，还包括：
通过充电行程和行驶行程时间，判断每段行驶行程开始前最近一次充电类型；
根据行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、最近一次充电类型、SOC区间、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成基准工况数据。
一些实施例中，所述根据待测新能源车的实时工况数据，匹配对应的基准工况数据，以确定该待测新能源车剩余续航里程，包括：
根据待测新能源车的行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、最近一次充电类型进行匹配搜索；
根据待测新能源车的剩余SOC，确定所包括的SOC区间；
根据搜索结果和待测新能源车的实时消耗电量，确定每一SOC区间下，与所述实时消耗电量最接近的基准工况数据；
将所有基准工况数据中的SOC区间内的实际行驶里程相加，得到该待测新能源车剩余续航里程。
一些实施例中，所述根据所述监控数据中车辆行驶状态数据划分充电行程和行驶行程，包括：
设置充电行程报文，按预设频率采集并标识充电状态，选取其中标识为充电状态的作为充电行程；
设置行驶行程报文，按预设频率采集并标识车辆状态，选取其中标识为行驶状态的作为行驶行程。
本发明第二方面提供了一种新能源车剩余续航里程确定装置，其可提高新能源车剩余续航里程的预测精度。
为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
一种新能源车剩余续航里程确定装置，包括：
数据获取模块，其用于获取大数据平台收集的新能源车的监控数据，所述监控数据包括车辆行驶状态数据和车辆电池基础数据；
计算模块，其根据所述监控数据计算各种工况下的新能源车的电池健康度SOH和荷电状态SOC区间内的实际行驶里程；
工况生成模块，其根据所述监控数据、电池SOH和荷电状态SOC区间内的实际行驶里程，生成各种工况下的基准工况数据；
工况匹配模块，其根据待测新能源车的实时工况数据，匹配对应的基准工况数据，以确定该待测新能源车剩余续航里程。
本发明第三方面提供了一种设备，其可提高新能源车剩余续航里程的预测精度。
为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
一种设备，所述设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述的一种新能源车剩余续航里程确定方法的步骤。
本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其可提高新能源车剩余续航里程的预测精度。
为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的一种新能源车剩余续航里程确定方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明中的新能源车剩余续航里程确定方法，其根据实车在不同工况下实际剩余续航里程，预测车辆在同类工况下的剩余续航里程，避免了依赖稳定的电池状态、放电电压的局限性，同时避免了电池电量虚高的情况对剩余续航里程预测的影响，按照本发明中的方法提供的新能源车剩余续航里程确定方法可以提高新能源车剩余续航里程预测精度，有效缓解用户因突然掉电引起的里程焦虑，改善了用户体验，同时本发明中的方法可通过不断丰富工况输入数据反复迭代优化不断提高预测准确度。
附图说明
图1是本发明实施例中新能源车剩余续航里程确定方法的流程图；
图2是本发明实施例中步骤S2的流程图；
图3是本发明实施例中步骤S4的流程图。
具体实施方式
针对为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
参见图1所示，本发明实施例公开了一种新能源车剩余续航里程确定方法，该方法包括以下步骤：
S1.获取大数据平台收集的新能源车的监控数据，所述监控数据包括车辆行驶状态数据和车辆电池基础数据。
在本实施例中，是通过大数据平台接入由T-BOX上传的新能源车监控数据，其中新能源车监控数据已经经过解析、标准化、异常值处理等数据清洗过程。
监控数据主要包括车辆行驶状态数据和车辆电池基础数据，其中车辆行驶状态数据包括但不限于总里程、空调状态、环境温度、车速、充电状态、充电类型(快充/慢充)、车辆状态、经纬度、SOC、总电流、总电压、报文采集时间等。
车辆电池基础数据包括但不限于车型、电池型号、电池额定容量、电池使用年限。数据涵盖范围应包含各类车型、各类电池型号的完整电池生命周期的数据。
S2.根据所述监控数据计算各种工况下的新能源车的电池健康状态SOH、荷电状态SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量。
在本实施例中，参见图2所示，步骤S2具体包括：
S21.根据所述监控数据中车辆行驶状态数据划分充电行程和行驶行程，所述充电行程为车辆启动充电到车辆停止充电的过程，所述行驶行程为车辆点火启动开始行程到车辆熄火停止结束行程的过程。
值得说明的是，行驶行程是指从车辆点火启动开始行程到车辆熄火停止结束行程的过程，本实施例中设置行驶行程报文，按预设频率采集并标识车辆状态，报文采集频率可以设置为不低于10秒，车辆状态可以通过0和1来表示，其中车辆状态为1时表示处于行驶状态中，则可以选取其中车辆状态为1的作为行驶行程。此外，当两次收到车辆状态为1的报文的时间间隔超过设定时长时，则划分为新的行驶行程。
可以理解的是当车辆熄火时车辆状态为0，表示一段行程结束。而当车辆等红灯或者临时停车时，在车辆未熄火时，车辆状态处于非0、1状态，若此状态持续的时间过长，比如持续了15分钟，则也划分为新的行驶行程。
充电行程是指从车辆插枪启动充电到车辆拔枪停止充电的过程，本实施例中设置充电行程报文，按预设频率采集并标识充电状态，报文采集频率可以设置为不低于10秒，充电状态可以通过0和1来表示，其中充电状态为1时表示处于充电中，则可以选取其中充电状态为1的作为行驶行程。此外，当两次收到充电状态为1的报文的时间间隔超过设定时长时，则划分为新的充电行程。
可以理解的是当拔枪停止充电时充电状态为0，表示一次充电结束。而当受到干扰或者其他影响因素时，充电状态处于非0、1状态，若此状态持续的时间过长，比如持续了15分钟，则也划分为新的充电行程。
S22.基于一充电行程时间，计算各种工况下的电池SOH。
在本实施例中，首先根据公式
计算每次充电行程的总充电容量Q，其中t为充电行程时间，U为总电压，I为总电流。
然后再计算充电结束SOC与充电起始SOC的差值，根据公式：Q当前＝Q/(SOC结束–SOC起始)*100，计算电池的满充容量Q当前。
值得说明的是，可以取近一个月SOC结束–SOC起始跨度最大的情况计算Q当前，其中，在SOC结束为99％的情况下，计算时使用99来计算。
最后根据公式：SOH＝Q当前/Q额定*100％，计算电池SOH。
S23.在对应的行驶行程中，根据连续两次SOC跳变时对应的车辆行驶状态数据中的总里程差，确定SOC区间内的实际行驶里程。
值得说明的是，在本实施例中，SOC区间指的是电池的电量区间，比如49％～50％，SOC跳变指的是从50％跳变到49％，这样连续两次SOC跳变指的就是从50％跳变到49％，又从49％跳变到48％。
从而SOC区间内的实际行驶里程可以表示为：
ΔSOC实际行驶里程＝总里程第一次SOC跳变-总里程第二次SOC跳变。
S24.根据该充电行程的总充电容量和SOC区间内的实际行驶里程的比值确定SOC区间内的耗电量。
可以理解的是SOC区间内的实际行驶里程也是总里程的增量，即ΔSOC实际行驶里程＝Δ总里程。
从而SOC区间内的耗电量可以表示为：
S3.根据所述监控数据、电池SOH、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成各种工况下的基准工况数据。
具体而言，通过监控数据中的车辆VIN号将行驶行程数据与车辆电池基础数据关联。
在本实施例中行驶行程数据为车辆行驶状态数据中的部分数据，其主要包括总里程、空调状态、环境温度、车速、经纬度、充电类型(快充/慢充)数据。
根据行驶行程数据中的经纬度获取该经纬度对应的地区和对应行驶的道路等级。
根据行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、SOC区间、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成基准工况数据。
一些实施例中，为了能更精确估计剩余续航，也会考虑到充电行程中的充电类型，即是利用了快充还是慢充。
故还通过充电行程和行驶行程时间，判断每段行驶行程开始前最近一次充电类型。
根据行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、最近一次充电类型、SOC区间、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成基准工况数据。
可以理解的是，基于上文描述，车辆电池基础数据主要包括车型、电池型号、电池额定容量、电池使用年限；然后选取车辆行驶状态数据中的总里程、空调状态、环境温度、车速、充电类型(快充/慢充)数据；结合由经纬度确定的对应的地区和对应行驶的道路等级；再基于计算出来的电池SOH、SOC区间、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量(实际消耗电量，以每100km进行衡量)，生成如下基准工况数据表1：
表1：基准工况数据
可以理解的是，对于表1中的数据可以通过不断丰富工况输入数据反复迭代优化不断提高预测准确度。
S4.根据待测新能源车的实时工况数据，匹配对应的基准工况数据，以确定该待测新能源车剩余续航里程。
在本实施例中，参见图3所示，步骤S4包括：
S41.根据待测新能源车的行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、最近一次充电类型进行匹配搜索。
S42.根据待测新能源车的剩余SOC，确定所包括的SOC区间。
S43.根据搜索结果和待测新能源车的实时消耗电量，确定每一SOC区间下，与所述实时消耗电量最接近的基准工况数据。
S44.将所有基准工况数据中的SOC区间内的实际行驶里程相加，得到该待测新能源车剩余续航里程。
具体而言，对于需要预测剩余续航里程的车辆，获取该车的基础数据：VIN号、车型、电池型号、电池额定容量、电池使用年限，以及该车的车辆行驶状态数据：总里程、经纬度、车速、SOC、总电流、总电压，并参考上述内容计算出实时位置(地区)，道路等级，最近一次充电类型、SOH、实时消耗电量，得到实时工况数据，如表2：
表2：实时工况数据
根据实时工况数据与大数据平台中基准工况数据做对比，在具体实现时可以规定匹配规则为：
①同车型、同电池型号、同电池额定容量、同地区、同道路等级、同充电类型、同空调状态的为同一组，②电池使用年限按照1个月(一季度)为一个区间进行分组，③总里程按照1万公里为一个区间进行分组，④平均车速按照5Km/h为一个而区间进行分组，⑤SOH按照1％为一个区间进行分组，⑥环境温度按照10摄氏度为一个区间进行分组，获取同分组下的所有基准数据，⑦SOC按照1％为一个区间进行分组。
从同分组下的所有基准数据中，选取对应SOC区间(例如实车SOC为50％，则对应SOC区间为0％～50％SOC区间)下实时消耗电量最接近的一条基准数据(例如，49％～50％一条，48％～49％一条依次类推，一直到0％～1％)，将每条基准数据中ΔSOC实际行驶里程求和即可得到该车剩余续航里程。如出现无法匹配SOC区间的情况，则按照最接近的SOC区间进行计算。
综上所述，本发明中的新能源车剩余续航里程确定方法，其根据实车在不同工况下实际剩余续航里程，预测车辆在同类工况下的剩余续航里程，避免了依赖稳定的电池状态、放电电压的局限性，同时避免了电池电量虚高的情况对剩余续航里程预测的影响，按照本发明中的方法提供的新能源车剩余续航里程确定方法可以提高新能源车剩余续航里程预测精度，有效缓解用户因突然掉电引起的里程焦虑，改善了用户体验，同时本发明中的方法可通过不断丰富工况输入数据反复迭代优化不断提高预测准确度。
本发明实施例还提供一种新能源车剩余续航里程确定装置，其包括数据获取模块、计算模块、工况生成模块和工况匹配模块。
其中，数据获取模块用于获取大数据平台收集的新能源车的监控数据，所述监控数据包括车辆行驶状态数据和车辆电池基础数据。计算模块根据所述监控数据计算各种工况下的新能源车的电池健康度SOH和荷电状态SOC区间内的实际行驶里程。工况生成模块根据所述监控数据、电池SOH和荷电状态SOC区间内的实际行驶里程，生成各种工况下的基准工况数据。工况匹配模块根据待测新能源车的实时工况数据，匹配对应的基准工况数据，以确定该待测新能源车剩余续航里程。
一些实施例中，所述计算模块根据所述监控数据计算各种工况下的新能源车的电池健康度SOH、荷电状态SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，包括：
根据所述监控数据中车辆行驶状态数据划分充电行程和行驶行程，所述充电行程为车辆启动充电到车辆停止充电的过程，所述行驶行程为车辆点火启动开始行程到车辆熄火停止结束行程的过程；
基于一充电行程时间，计算各种工况下的电池SOH；
在对应的行驶行程中，根据连续两次SOC跳变时对应的车辆行驶状态数据中的总里程差，确定SOC区间内的实际行驶里程；
根据该充电行程的总充电容量和SOC区间内的实际行驶里程的比值确定SOC区间内的耗电量。
一些实施例中，所述计算模块基于一充电行程时间，计算各种工况下的电池SOH，包括：
根据公式
计算每次充电行程的总充电容量Q，其中t为充电行程时间，U为总电压，I为总电流；
计算充电结束SOC与充电起始SOC的差值，根据公式：Q当前＝Q/(SOC结束–SOC起始)*100，计算电池的满充容量Q当前；
根据公式：SOH＝Q当前/Q额定*100％，计算电池SOH。
一些实施例中，所述工况生成模块根据所述监控数据、电池SOH、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成各种工况下的基准工况数据，包括：
通过车辆VIN号将行驶行程数据与车辆电池基础数据关联；
根据行驶行程数据中的经纬度获取该经纬度对应的地区和对应行驶的道路等级；
根据行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、SOC区间、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成基准工况数据。
一些实施例中，所述工况生成模块还用于：
通过充电行程和行驶行程时间，判断每段行驶行程开始前最近一次充电类型；
根据行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、最近一次充电类型、SOC区间、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成基准工况数据。
一些实施例中，所述工况匹配模块根据待测新能源车的实时工况数据，匹配对应的基准工况数据，以确定该待测新能源车剩余续航里程，包括：
根据待测新能源车的行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、最近一次充电类型进行匹配搜索；
根据待测新能源车的剩余SOC，确定所包括的SOC区间；
根据搜索结果和待测新能源车的实时消耗电量，确定每一SOC区间下，与所述实时消耗电量最接近的基准工况数据；
将所有基准工况数据中的SOC区间内的实际行驶里程相加，得到该待测新能源车剩余续航里程。
一些实施例中，所述计算模块根据所述监控数据中车辆行驶状态数据划分充电行程和行驶行程，包括：
设置充电行程报文，按预设频率采集并标识充电状态，选取其中标识为充电状态的作为充电行程；
设置行驶行程报文，按预设频率采集并标识车辆状态，选取其中标识为行驶状态的作为行驶行程。
本发明实施例还提供一种设备，所述设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述新能源车剩余续航里程确定方法的步骤。
应当理解的是，处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的新能源车剩余续航里程确定方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读存储介质上，计算机可读存储介质可以包括计算机可读存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。
如本领域普通技术人员公知的，术语计算机可读存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机可读存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
示例性的，计算机可读存储介质可以是前述实施例的电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。计算机可读存储介质也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(SecureDigital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
以上仅为本发明实施例的具体实施方式，但本发明实施例的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明实施例揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明实施例的保护范围之内。因此，本发明实施例的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种新能源车剩余续航里程确定方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取大数据平台收集的新能源车的监控数据，所述监控数据包括车辆行驶状态数据和车辆电池基础数据；
根据所述监控数据计算各种工况下的新能源车的电池健康度SOH、荷电状态SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量；
根据所述监控数据、电池SOH、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成各种工况下的基准工况数据；
根据待测新能源车的实时工况数据，匹配对应的基准工况数据，以确定该待测新能源车剩余续航里程。
2.根据权利要求1所述的一种新能源车剩余续航里程确定方法，其特征在于，所述根据所述监控数据计算各种工况下的新能源车的电池健康度SOH、荷电状态SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，包括：
根据所述监控数据中车辆行驶状态数据划分充电行程和行驶行程，所述充电行程为车辆启动充电到车辆停止充电的过程，所述行驶行程为车辆点火启动开始行程到车辆熄火停止结束行程的过程；
基于一充电行程时间，计算各种工况下的电池SOH；
在对应的行驶行程中，根据连续两次SOC跳变时对应的车辆行驶状态数据中的总里程差，确定SOC区间内的实际行驶里程；
根据该充电行程的总充电容量和SOC区间内的实际行驶里程的比值确定SOC区间内的耗电量。
3.根据权利要求2所述的一种新能源车剩余续航里程确定方法，其特征在于，所述基于一充电行程时间，计算各种工况下的电池SOH，包括：
根据公式
计算每次充电行程的总充电容量Q，其中t为充电行程时间，U为总电压，I为总电流；
计算充电结束SOC与充电起始SOC的差值，根据公式：Q当前＝Q/(SOC结束–SOC起始)*100，计算电池的满充容量Q当前；
根据公式：SOH＝Q当前/Q额定*100％，计算电池SOH。
4.根据权利要求3所述的一种新能源车剩余续航里程确定方法，其特征在于：所述根据所述监控数据、电池SOH、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成各种工况下的基准工况数据，包括：
通过车辆VIN号将行驶行程数据与车辆电池基础数据关联；
根据行驶行程数据中的经纬度获取该经纬度对应的地区和对应行驶的道路等级；
根据行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、SOC区间、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成基准工况数据。
5.根据权利要求4所述的一种新能源车剩余续航里程确定方法，其特征在于，还包括：
通过充电行程和行驶行程时间，判断每段行驶行程开始前最近一次充电类型；
根据行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、最近一次充电类型、SOC区间、SOC区间内的实际行驶里程和SOC区间内的耗电量，生成基准工况数据。
6.根据权利要求5所述的一种新能源车剩余续航里程确定方法，其特征在于：所述根据待测新能源车的实时工况数据，匹配对应的基准工况数据，以确定该待测新能源车剩余续航里程，包括：
根据待测新能源车的行驶行程数据、车辆电池基础数据、地区、道路等级、电池SOH、最近一次充电类型进行匹配搜索；
根据待测新能源车的剩余SOC，确定所包括的SOC区间；
根据搜索结果和待测新能源车的实时消耗电量，确定每一SOC区间下，与所述实时消耗电量最接近的基准工况数据；
将所有基准工况数据中的SOC区间内的实际行驶里程相加，得到该待测新能源车剩余续航里程。
7.根据权利要求2所述的一种新能源车剩余续航里程确定方法，其特征在于：所述根据所述监控数据中车辆行驶状态数据划分充电行程和行驶行程，包括：
设置充电行程报文，按预设频率采集并标识充电状态，选取其中标识为充电状态的作为充电行程；
设置行驶行程报文，按预设频率采集并标识车辆状态，选取其中标识为行驶状态的作为行驶行程。
8.一种新能源车剩余续航里程确定装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，其用于获取大数据平台收集的新能源车的监控数据，所述监控数据包括车辆行驶状态数据和车辆电池基础数据；
计算模块，其根据所述监控数据计算各种工况下的新能源车的电池健康度SOH和荷电状态SOC区间内的实际行驶里程；
工况生成模块，其根据所述监控数据、电池SOH和荷电状态SOC区间内的实际行驶里程，生成各种工况下的基准工况数据；
工况匹配模块，其根据待测新能源车的实时工况数据，匹配对应的基准工况数据，以确定该待测新能源车剩余续航里程。
9.一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的一种新能源车剩余续航里程确定方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的一种新能源车剩余续航里程确定方法的步骤。
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| CN202210908404.5A CN115139803A (zh) | 2022-07-29 | 2022-07-29 | 新能源车剩余续航里程确定方法、装置、设备及存储介质 |
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| CN115139803A true CN115139803A (zh) | 2022-10-04 |
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|---|---|
| CN (1) | CN115139803A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117975598A (zh) * | 2024-03-29 | 2024-05-03 | 长城汽车股份有限公司 | 续航里程异常的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
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2022
- 2022-07-29 CN CN202210908404.5A patent/CN115139803A/zh active Pending
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