CN115416491A - 车辆续驶里程的计算方法、计算装置、电动车辆及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车辆续驶里程的计算方法、计算装置、电动车辆及介质，该方法包括：根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率，根据车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定待测车辆的预设动力电池模型，并根据预设动力电池模型，得到待测车辆的电池可用电量，根据待测车辆的综合功率和待测车辆的电池可用电量，确定待测车辆的续驶里程，避免了仅仅基于车辆历史数据计算所得车辆续驶里程存在精准度低的问题，为驾驶人员提供精准的续驶里程行驶数值参考，使其准确把握电动车辆的剩余里程数，降低路径规划误差，从而体现电动车辆的智能化和便捷性。

Description

车辆续驶里程的计算方法、计算装置、电动车辆及介质

技术领域

本发明涉及电动车辆技术领域，尤其涉及一种车辆续驶里程的计算方法、车辆续驶里程的计算装置、电动车辆及计算机可读存储介质。

背景技术

目前电动车辆的续驶里程都是按照固定驾驶循环标定里程和历史数据进行计算的，并未考虑到电动车辆行驶途中的其他功率消耗情况，使得现有估算的续驶里程存在精准度低的问题，当驾驶人员基于该续驶里程进行路径规划时，容易存在因续驶里程的精准度低而导致的路径规划存在误差，和存在需驾驶人员自行根据该续驶里程进行剩余电池容量规划的情况，不能体现电动车辆的智能化和便捷性，同时，低精准度的续驶里程在一定程度上还会增加驾驶人员的焦虑感，不利于车辆的行车安全。

发明内容

本发明的主要目地在于提供一种车辆续驶里程的计算方法、车辆续驶里程的计算装置、电动车辆及计算机可读存储介质，旨在解决现有估算的续驶里程存在精准度低的技术问题。

为实现上述目地，本发明提供一种车辆续驶里程的计算方法，所述车辆续驶里程的计算方法包括以下步骤：

根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率；

根据所述车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定所述待测车辆的预设动力电池模型，并根据所述预设动力电池模型，得到所述待测车辆的电池可用电量；

根据所述待测车辆的综合功率和所述待测车辆的电池可用电量，确定所述待测车辆的续驶里程。

可选地，所述根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率的步骤，包括：

获取所述车辆历史数据中的车辆动力学模型和附件数据模型，以及获取所述预设车辆行驶数据中的预设行驶速度曲线和预设道路坡度数据；

将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，得到所述待测车辆的预设驱动功率，以及根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的预设非驱动功率；

根据所述预设驱动功率和所述预设非驱动功率，得到所述预设综合功率。

可选地，所述将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，得到所述待测车辆的预设驱动功率的步骤，包括：

将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，确定所述待测车辆的待修正驱动功率；

获取所述车辆历史数据中的历史驱动功率和历史制动能耗；

根据所述历史驱动功率和所述历史制动能耗对所述待修正驱动功率进行修正，得到所述预设驱动功率。

可选地，根据高精地图的实时道路坡度数据和实时交通流数据，确定所述预设车辆行驶数据中的预设行驶速度曲线，以及将所述预设行驶速度曲线所对应的所述实时道路坡度转变为所述预设道路坡度，并与所述预设行驶速度曲线存储到所述预设车辆行驶数据中。

可选地，所述根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的预设非驱动功率的步骤，包括：

根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的待修正非驱动功率；

获取所述车辆历史数据中的历史非驱动功率；

根据所述历史非驱动功率对所述待修正非驱动功率进行修正，得到所述预设非驱动功率。

可选地，所述电池数据包括第一电池数据和第二电池数据，所述根据所述车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定所述待测车辆的预设动力电池模型的步骤，包括：

确定所述车辆历史数据中与电池容量相关的所述第一电池数据和所述第二电池数据之间的比值；

根据所述比值，确定所述预设动力电池模型。

可选地，在所述确定所述待测车辆的续驶里程的步骤之后，所述方法还包括：

将所述续驶里程进行展示。

本发明还提供一种车辆续驶里程的计算装置，所述车辆续驶里程的计算装置包括：

功率预测模块，用于根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率；

电量预测模块，用于根据所述车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定所述待测车辆的预设动力电池模型，并根据所述预设动力电池模型，得到所述待测车辆的电池可用电量；

里程预测模块，用于根据所述待测车辆的综合功率和所述待测车辆的电池可用电量，确定所述待测车辆的续驶里程。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电动车辆，包括如上所述的车辆续驶里程的计算装置，存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机处理程序，所述处理器执行所述计算机处理程序时实现上述车辆续驶里程的计算方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述车辆续驶里程的计算方法的步骤。

本发明通过根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据获得待测车辆的预设综合功率，再根据车辆历史数据中与电池容量相关的电池数据，建立待测车辆的预设动力电池模型，根据预设动力电池模型得到待测车辆的电池可用电量后，将预设综合功率和电池可用电量进行结合，得到当前待测车辆的续驶里程，因为预设综合功率时根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据进行计算得到的，在整车当前状态的情况下结合了预设的后续的行驶情况，提高了预设综合功率的可靠性，而电池可用电量是根据机器学习生成的预设动力电池模型得来的，能够在相对短的时间内对大型电池数据做出精准的计算，得到电池可用电量，使得基于预设综合功率和电池可用电量计算而来的续驶里程具有高精准度，为驾驶人员提供精准的续驶里程行驶数值参考，使其准确把握电动车辆的剩余里程数，降低路径规划误差，从而体现电动车辆的智能化和便捷性。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；

图2为本发明车辆续驶里程的计算方法一实施例的流程示意图；

图3为待测车辆的力和运动与发动机输出的净功率的折线关系示意图；

图4为一段时间带下的待测车辆的状态的示意图；

图5为车辆续驶里程的计算装置的结构示意图。

本发明目地的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的主要解决方案是：根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率，根据车辆历史数据中与电池容量相关的电池数据，确定待测车辆的预设动力电池模型，并根据预设动力电池模型，得到待测车辆的电池可用电量，根据待测车辆的综合功率和待测车辆的电池可用电量，确定待测车辆的续驶里程。

目前电动车辆的续驶里程都是按照固定驾驶循环标定里程和历史数据进行计算的，并未考虑到电动车辆行驶途中的其他功率消耗情况，使得现有估算的续驶里程存在精准度低的问题，当驾驶人员基于该续驶里程进行路径规划时，容易存在因续驶里程的精准度低而导致的路径规划存在误差，和存在需驾驶人员自行根据该续驶里程进行剩余电池容量规划的情况，不能体现电动车辆的智能化和便捷性。

本发明提供一种解决方案，因为预设综合功率时根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据进行计算得到的，在整车当前状态的情况下结合了预设的后续的行驶情况，提高了预设综合功率的可靠性，而电池可用电量是根据机器学习生成的预设动力电池模型得来的，能够在相对短的时间内对大型电池数据做出精准的计算，得到电池可用电量，使得基于预设综合功率和电池可用电量计算而来的续驶里程具有高精准度，为驾驶人员提供精准的续驶里程行驶数值参考，使其准确把握电动车辆的剩余里程数，降低路径规划误差，从而体现电动车辆的智能化和便捷性。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

本发明实施例车辆续驶里程的计算方法应用载体为电动车辆，如图1所示，该电动车辆可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示区(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地电动车辆还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的电动车辆结构并不构成对电动车辆的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及计算机处理程序。

在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的计算机处理程序，并执行以下操作：

根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率；

根据所述车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定所述待测车辆的预设动力电池模型，并根据所述预设动力电池模型，得到所述待测车辆的电池可用电量；

根据所述待测车辆的综合功率和所述待测车辆的电池可用电量，确定所述待测车辆的续驶里程。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机处理程序，还执行以下操作：

根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率的步骤，包括：获取所述车辆历史数据中的车辆动力学模型和附件数据模型，以及获取所述预设车辆行驶数据中的预设行驶速度曲线和预设道路坡度数据；

将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，得到所述待测车辆的预设驱动功率，以及根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的预设非驱动功率；

根据所述预设驱动功率和所述预设非驱动功率，得到所述预设综合功率。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机处理程序，还执行以下操作：

将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，得到所述待测车辆的预设驱动功率的步骤，包括：将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，确定所述待测车辆的待修正驱动功率；

获取所述车辆历史数据中的历史驱动功率和历史制动能耗；

根据所述历史驱动功率和所述历史制动能耗对所述待修正驱动功率进行修正，得到所述预设驱动功率。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机处理程序，还执行以下操作：

根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的预设非驱动功率的步骤，包括：根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的待修正非驱动功率；

获取所述车辆历史数据中的历史非驱动功率；

根据所述历史非驱动功率对所述待修正非驱动功率进行修正，得到所述预设非驱动功率。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机处理程序，还执行以下操作：

根据高精地图的实时道路坡度数据和实时交通流数据，确定所述预设车辆行驶数据中的预设行驶速度曲线，以及将所述预设行驶速度曲线所对应的所述实时道路坡度转变为所述预设道路坡度，并与所述预设行驶速度曲线存储到所述预设车辆行驶数据中。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机处理程序，还执行以下操作：

电池数据包括第一电池数据和第二电池数据，所述根据所述车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定所述待测车辆的预设动力电池模型的步骤，包括：确定所述车辆历史数据中与电池容量相关的所述第一电池数据和所述第二电池数据之间的比值；

根据所述比值，确定所述预设动力电池模型。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机处理程序，还执行以下操作：

在所述确定所述待测车辆的续驶里程的步骤之后，将所述续驶里程进行展示。

参照图2，本发明一实施例提供一种车辆续驶里程的计算方法，所述车辆续驶里程的计算方法包括以下步骤：

步骤S10，根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率；

因为现有的车辆续驶里程是直接根据车辆历史数据进行计算得来的，而车辆历史数据单单只是根据待测车辆先前在行驶过程中得出的当时行驶状态下的待测车辆数据，但不同行驶状态下的待测车辆数据是不同的，因此仅仅基于车辆历史数据得出的车辆续驶里程明显存在精准度低，不能贴合当前待测车辆的行驶状态。

基于此情况，本实施例提出在根据车辆历史数据的情况下，再结合预设车辆行驶数据进行待测车辆的预设综合功率的计算，能够基于后续道路中待测车辆的行驶情况去弥补基于车辆历史数据进行车辆续驶里程估算所得的车辆时序里程不准确的问题。

其中预设综合功率包括预设驱动功率和预设非驱动功率。

可选地，步骤S10中根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率的步骤，包括：

步骤S101，获取所述车辆历史数据中的车辆动力学模型和附件数据模型，以及获取所述预设车辆行驶数据中的预设行驶速度曲线和预设道路坡度数据；

车辆动力学模型作用于待测车辆的力与待测车辆的运动的关系，用于反映待测车辆在行驶的过程中，发动机输出的净功率，参照图3可知，待测车辆的力和运动越大，其发动机输出的净功率越高。

附件数据模型用于反映待测车辆在行驶过程中，例如DC/DC(直流转直流)、空调、车载设备等车辆附件所使用的净功率。

而预设行驶速度曲线时根据高精地图的实时道路坡度数据和实时交通流数据进行确定的，而预设道路坡度数据即预设行驶速度曲线所对应的实时道路坡度数据，当根据实时道路坡度数据和实时交通流数据计算得到预设行驶速度曲线后，直接将此时的实时道路坡度数据转化为预设道路坡度数据后，与预设行驶速度曲线存储在预设车辆行驶数据中。

步骤S102，将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，得到所述待测车辆的预设驱动功率，以及根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的预设非驱动功率；

将根据高精地图中的当前行驶路段的所得的预设行驶速度曲线和预设道路坡度数据载入车辆动力学模型中，基于车辆动力学模型计算得到当前待测车辆的行驶状态下的预设驱动功率。另外，在附件数据模型中载入当前待测车辆上的车辆附件运行数据，基于附件数据模型计算得到当前待测车辆的行驶状态下的预设非驱动功率。基于车辆动力学模型和附件数据模型的计算所得的预设驱动功率和预设非驱动功率的精准度相对于基于车辆历史数据所得的功率要高很多，因为车辆动力学模型和附件数据模型是通过机器学习所得的，能在一定程度上降低计算误差，保证计算精准度。

可选地，步骤S102中将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，得到所述待测车辆的预设驱动功率的步骤，包括：

步骤A1，将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，确定所述待测车辆的待修正驱动功率；

步骤A2，获取所述车辆历史数据中的历史驱动功率和历史制动能耗；

步骤A3，根据所述历史驱动功率和所述历史制动能耗对所述待修正驱动功率进行修正，得到所述预设驱动功率。

需要说明的是，将预设行驶速度曲线和预设道路坡度数据载入车辆动力学模型中进行计算所得的后续预测驱动功率仅仅是根据预测所得的数据，本实施例为了提升预设驱动功率的可靠性，还会对车辆历史数据中的历史驱动功率和历史制动能耗进行提取，基于历史驱动功耗和历史制动能耗对后续预测驱动功率进行修正，即结合待测车辆的历史驱动功率对通过预测所得的后续预测驱动功率的误差进行检验和修正，使得通过修正后所得的预设驱动功率的可靠度更高，更贴合待测车辆的行驶状态。

可选地，步骤S102中根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的预设非驱动功率的步骤，包括：

步骤B1，根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的待修正非驱动功率；

步骤B2，获取所述车辆历史数据中的历史非驱动功率；

步骤B3，根据所述历史非驱动功率对所述待修正非驱动功率进行修正，得到所述预设非驱动功率。

需要说明的是，将当前待测车辆上的车辆附件运行数据载入附件数据模型中进行计算所得的后续预测附件功率仅仅是根据预测所得的数据，本实施例为了提升预设非驱动功率的可靠性，还会对车辆历史数据中的历史非驱动功率进行提取，并基于历史非驱动功率对后续预测附件功率进行修正，即结合待测车辆的历史非驱动功率对通过预测所得的后续预测附件功率的误差进行检验和修正，使得通过检验和修正后所得的预设非驱动功率的可靠度更高，更贴合待测车辆的行驶状态。

步骤S103，根据所述预设驱动功率和所述预设非驱动功率，得到所述预设综合功率。

基于检验和修正后的预设驱动功率和预设驱动功率所得预设综合功率其可靠度和准确度必然相比于根据现有技术所得的综合功率更高。

步骤S20，根据所述车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定所述待测车辆的预设动力电池模型，并根据所述预设动力电池模型，得到所述待测车辆的电池可用电量；

历史电池数据为当前状态之前的所有状态下的电池容量信息，因此基于该历史电池数据确定的预设动力电池模型是处于动态更新的状态，因为当当前状态过去后，当前状态下的电池数据都会转变为历史电池数据，而电池容量信息是会随着使用时长、使用温度、使用损耗而发生变化的，因此当历史电池数据增加时，预设动力电池模型会结合增加的历史电池数据进行更新能够提升预设动力电池模型生成的待测车辆的电池可用电量的准确性，使得电池可用电量贴合当前待测车辆的电池状态。

可选地，步骤S20中根据所述车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定所述待测车辆的预设动力电池模型的步骤，包括：

步骤C1，确定所述车辆历史数据中与电池容量相关的所述第一电池数据和所述第二电池数据之间的比值；

步骤C2，根据所述比值，确定所述预设动力电池模型。

参照图4所示，在一段时间带中，待测车辆a在历史状态下进行的为a状态，待测车辆b在当前状态下进行的为b状态，待测车辆c在后续状态下进行的为c状态，故当待测车辆由b状态转变到c状态时，则此时在车辆历史数据中获取到的与电池容量相关的第一电池数据为a数据，而第二电池数据则为b数据，即新增电池数据，比值则类似于对预设动力电池模型进行检验和修正的修正值，其目的是保证基于预设动力电池模型所得的电池可用电量的准确性，减小计算误差。

步骤S30，根据所述待测车辆的综合功率和所述待测车辆的电池可用电量，确定所述待测车辆的续驶里程。

上述方案中，通过车辆历史数据和预设车辆行驶数据获得待测车辆的综合功率和电池可用电量后，根据综合功率和电池可用电量，确定待测车辆的续驶里程，并将续驶里程发送至显示模块或显示设备中进行显示，保证了续驶里程计算的准确性，减小了计算误差，使得驾驶人员能够直接基于续驶里程进行路径的规划，有利于提高行驶效率。

在本实施例中，过根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据获得待测车辆的预设综合功率，再根据车辆历史数据中与电池容量相关的电池数据，建立待测车辆的预设动力电池模型，根据预设动力电池模型得到待测车辆的电池可用电量后，将预设综合功率和电池可用电量进行结合，得到当前待测车辆的续驶里程，使得基于预设综合功率和电池可用电量计算而来的续驶里程具有高精准度，为驾驶人员提供精准的续驶里程行驶数值参考，使其能够准确的把握电动车辆的剩余里程数，降低路径规划误差，从而体现电动车辆的智能化和便捷性。

参照图5，本发明提供一种车辆续驶里程的计算装置，所述车辆续驶里程的计算装置包括：

功率预测模块10，用于根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率；

电量预测模块20，用于根据所述车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定所述待测车辆的预设动力电池模型，并根据所述预设动力电池模型，得到所述待测车辆的电池可用电量；

里程预测模块30，用于根据所述待测车辆的综合功率和所述待测车辆的电池可用电量，确定所述待测车辆的续驶里程。

参照图5可知，功率预测模块10中包含有驱动功率预测模块111、非驱动功率预测模块112和功率修正模块113，当驱动功率预测模块111和非驱动功率预测模块112通过计算分别得到后续预测驱动功率和后续预测附件功率后，此时的功率修正模块113会分别对驱动功率预测模块111和非驱动功率预测模块112中的后续预测驱动功率和后续预测附件功率进行检验和修正，使得基于检验和修正后的驱动功率预测模块111和非驱动功率预测模块112输出的预设驱动功率和预设非驱动功率的可靠度更高，进而使得功率预测模块10结合预设驱动功率和预设非驱动功率输出的预设综合功率的精准度更高。

而电量预测模块20中包含有电量生成模块222和电量修正模块221，其中电量生成模块222中设置有预设动力电池模型，而电量修正模块221则是对预设动力电池模型进行更新操作的模块。

而里程预测模块30用于接收功率预测模块10和电量预测模块20发送的综合功率和的电池可用电量，根据综合功率和电池可用电量进行计算并输出续驶里程至待测车辆的显示模块40中进行续驶里程的显示，其中，续驶里程是根据车辆的运行状态实时变动的。

需要说明的是，该计算装置即可以设置在车辆的车载设备中，也可以设置在云端上。

此外，本发明实施例还提出一种电动车辆，所述电动车辆包括如上所述的车辆续驶里程的计算装置，存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述车辆续驶里程的计算方法的步骤。

此外，本发明还提出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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述车辆续驶里程的计算方法的步骤。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种车辆续驶里程的计算方法，其特征在于，所述车辆续驶里程的计算方法包括以下步骤：

根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率；

根据所述车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定所述待测车辆的预设动力电池模型，并根据所述预设动力电池模型，得到所述待测车辆的电池可用电量；

根据所述待测车辆的综合功率和所述待测车辆的电池可用电量，确定所述待测车辆的续驶里程。

2.如权利要求1所述的车辆续驶里程的计算方法，其特征在于，所述根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率的步骤，包括：

获取所述车辆历史数据中的车辆动力学模型和附件数据模型，以及获取所述预设车辆行驶数据中的预设行驶速度曲线和预设道路坡度数据；

将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，得到所述待测车辆的预设驱动功率，以及根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的预设非驱动功率；

根据所述预设驱动功率和所述预设非驱动功率，得到所述预设综合功率。

3.如权利要求2所述的车辆续驶里程的计算方法，其特征在于，所述将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，得到所述待测车辆的预设驱动功率的步骤，包括：

将所述预设行驶速度曲线和所述预设道路坡度数据载入所述车辆动力学模型中进行计算，确定所述待测车辆的待修正驱动功率；

获取所述车辆历史数据中的历史驱动功率和历史制动能耗；

根据所述历史驱动功率和所述历史制动能耗对所述待修正驱动功率进行修正，得到所述预设驱动功率。

4.如权利要求3所述的车辆续驶里程的计算方法，其特征在于，根据高精地图的实时道路坡度数据和实时交通流数据，确定所述预设车辆行驶数据中的预设行驶速度曲线，以及将所述预设行驶速度曲线所对应的所述实时道路坡度转变为所述预设道路坡度，并与所述预设行驶速度曲线存储到所述预设车辆行驶数据中。

5.如权利要求4所述的车辆续驶里程的计算方法，其特征在于，所述根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的预设非驱动功率的步骤，包括：

根据所述附件数据模型，确定所述待测车辆的待修正非驱动功率；

获取所述车辆历史数据中的历史非驱动功率；

根据所述历史非驱动功率对所述待修正非驱动功率进行修正，得到所述预设非驱动功率。

6.如权利要求5所述的车辆续驶里程的计算方法，其特征在于，所述电池数据包括第一电池数据和第二电池数据，所述根据所述车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定所述待测车辆的预设动力电池模型的步骤，包括：

确定所述车辆历史数据中与电池容量相关的所述第一电池数据和所述第二电池数据之间的比值；

根据所述比值，确定所述预设动力电池模型。

7.如权利要求6所述的车辆续驶里程的计算方法，其特征在于，在所述确定所述待测车辆的续驶里程的步骤之后，所述方法还包括：

将所述续驶里程进行展示。

8.一种车辆续驶里程的计算装置，其特征在于，所述车辆续驶里程的计算装置用于如权利要求1至7中任一项所述的车辆续驶里程的计算方法，所述车辆续驶里程的计算装置包括：

功率预测模块，用于根据车辆历史数据和预设车辆行驶数据，得到待测车辆的预设综合功率；

电量预测模块，用于根据所述车辆历史数据中与电池容量相关的历史电池数据，确定所述待测车辆的预设动力电池模型，并根据所述预设动力电池模型，得到所述待测车辆的电池可用电量；

里程预测模块，用于根据所述待测车辆的综合功率和所述待测车辆的电池可用电量，确定所述待测车辆的续驶里程。

9.一种电动车辆，其特征在于，所述电动车辆包括：如权利要求8所述的车辆续驶里程的计算装置，存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机处理程序，所述处理器执行所述计算机处理程序时实现权利要求1至7任一项所述的车辆续驶里程的计算方法的步骤。

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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的车辆续驶里程的计算方法的步骤。

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