CN116861199A - 一种燃油清净增效剂的减排测评方法、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种燃油清净增效剂的减排测评方法、设备和存储介质，该方法包括：根据测评车辆对应的网联数据和基础燃料测试数据确定第一网联数据，并根据预设消耗里程、网联数据以及基础燃料测试数据确定第二网联数据；针对各工况区间，从第一网联数据中确定第一工况数据，将第二网联数据按照预设里程窗口划分得到各里程网联数据，进而确定各第二工况数据；根据目标污染物和第一工况数据，确定目标污染物的第一加权比排放，根据目标污染物和各第二工况数据，确定目标污染物的各第二加权比排放；根据各第二加权比排放与第一加权比排放，确定各有效减排率，进而确定综合减排率。本发明能够准确客观的对燃油清净增效剂的减排效果测评。

Description

一种燃油清净增效剂的减排测评方法、设备和存储介质

技术领域

本发明涉及汽车燃油添加剂领域，尤其涉及一种燃油清净增效剂的减排测评方法、设备和存储介质。

背景技术

目前，燃油清净增效剂的节能减排效果主要通过发动机台架试验、底盘测功机试验和实际道路试验来测评。基于发动机台架和底盘测功机，采用瞬态循环、稳态循环等固定测试工况与重型车实际道路行驶过程中的运行工况差异较大，使用统一的测试工况难以客观表征燃油清净增效剂在不同类型车辆实际运行过程中的真实减排效果。利用便携式排放测试系统（Portable Emission Measurement System，PEMS）进行整车实际道路污染物排放测试更能真实反映车辆在实际运行中的排放情况。然而，由于每次试验车辆均在实际道路行驶，难以保证车辆使用燃油清净增效剂前后路况及运行工况等的一致性。此外，利用PEMS测试费时费力，难以满足燃油清净增效剂在多车型、长时间的测评要求。并且，单独通过PEMS测试也不易客观评价燃油清净增效剂的减排效果。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种燃油清净增效剂的减排测评方法、设备和存储介质，实现准确客观的对燃油清净增效剂的减排效果进行测评。

本发明实施例提供了一种燃油清净增效剂的减排测评方法，该方法包括：

根据测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定与所述测评车辆对应的第一网联数据，并根据预设消耗里程、所述测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定与所述测评车辆对应的第二网联数据；

针对每个工况区间，从所述第一网联数据中确定与所述工况区间对应的第一工况数据，将所述第二网联数据按照预设里程窗口进行划分，得到与每个预设里程窗口对应的里程网联数据，从各里程网联数据中确定每个预设里程窗口中与所述工况区间对应的第二工况数据；其中，所述工况区间根据预设车速区间以及预设车辆比功率区间构建；

根据目标污染物以及所述第一工况数据，确定所述目标污染物的第一加权比排放，根据所述目标污染物以及每个预设里程窗口中的第二工况数据，确定所述目标污染物在每个预设里程窗口中第二加权比排放；

根据各第二加权比排放与所述第一加权比排放，确定所述目标污染物的各有效减排率，并根据各有效减排率，确定与所述目标污染物对应的综合减排率。

本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器和存储器；

所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行任一实施例所述的燃油清净增效剂的减排测评方法的步骤。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行任一实施例所述的燃油清净增效剂的减排测评方法的步骤。

本发明实施例具有以下技术效果：

利用测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定第一网联数据，结合预设消耗里程，确定第二网联数据，以便于后续使用网联数据来进行减排测评，针对每个工况区间，从第一网联数据中确定第一工况数据，将第二网联数据按照预设里程窗口进行划分，得到各里程网联数据，从各里程网联数据中确定第二工况数据，以按照不同工况对数据进行划分，进而，根据目标污染物以及第一工况数据，确定目标污染物的第一加权比排放，根据目标污染物以及每个第二工况数据，确定目标污染物在每个预设里程窗口中第二加权比排放，进而，确定目标污染物的各有效减排率，并根据各有效减排率确定与目标污染物对应的综合减排率，使用网联数据避免了大量的复杂的测试，实现了简洁、准确且客观的对燃油清净增效剂的减排效果进行测评。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种燃油清净增效剂的减排测评方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。

本发明实施例提供的燃油清净增效剂的减排测评方法，主要适用于使用远程排放管理车载终端采集的车辆使用燃油清净增效剂前后的网联数据，远程测评燃油清净增效剂的减排效果的情况。本发明实施例提供的燃油清净增效剂的减排测评方法可以由电子设备执行。

图1是本发明实施例提供的一种燃油清净增效剂的减排测评方法的流程图。参见图1，该燃油清净增效剂的减排测评方法具体包括：

S110、根据测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定与测评车辆对应的第一网联数据，并根据预设消耗里程、测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定与测评车辆对应的第二网联数据。

其中，测评车辆是待进行燃油清净增效剂减排效果测评的车辆，可以是重型车等。网联数据是通过测评车辆上安装的车载数据终端实时采集的车辆相关数据，例如：车速、发动机输出扭矩、发动机转速、发动机燃料流量、油箱液位、SCR（Selective CatalyticReduction，选择性催化还原系统）出口NOx浓度、颗粒物数量（PN）、冷却液温度、SCR入口温度、数据采集时间、累计行驶里程等。基础燃料测试数据是测评车辆按照PEMS（PortableEmission Measurement System，便携式排放测试系统）测试要求开展整车实际道路污染物排放测试时，利用便携式排放测试系统和车载数据终端同步采集的车辆及发动机关键数据，此部分测试仅需1-2小时即可，无需长时间进行道路测试。第一网联数据是网联数据中后续能够使用的未添加燃油清净增效剂的部分。第二网联数据是网联数据中后续能够使用的已添加燃油清净增效剂的部分。预设消耗里程是预先确定的添加燃油清净增效剂后，燃油清净增效剂作用期间所需要的行驶里程，例如3000km等。

具体的，将测评车辆对应的网联数据分为未添加燃油清净增效剂的部分和已添加燃油清净增效剂的部分。针对未添加燃油清净增效剂的部分，将其与测评车辆对应的基础燃料测试数据进行一致性分析，若满足一致性需求的部分，作为第一网联数据，若不满足一致性需求，则进行数据修正，将修正后的数据作为第一网联数据。针对已添加燃油清净增效剂的部分，根据预设消耗里程对其进行划分，并若第一网联数据是直接得到的，则将划分得到的部分作为第二网联数据，若第一网联数据是修正得到的，则将划分得到的部分进行数据修正，将修正后的数据作为第二网联数据。

在上述示例的基础上，可以通过下述方式来根据测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定与测评车辆对应的第一网联数据：

若测评车辆对应的未添加燃油清净增效剂的网联数据与基础燃料测试数据具有一致性，则确定未添加燃油清净增效剂的网联数据为第一网联数据；

若测评车辆对应的未添加燃油清净增效剂的网联数据与基础燃料测试数据不具有一致性，则根据基础燃料测试数据，确定数据修正方法，并根据数据修正方法对未添加燃油清净增效剂的网联数据进行修正，得到第一网联数据。

其中，数据修正方法可以是函数方法也可以是模型方法，用于对未添加燃油清净增效剂的网联数据进行处理，使得处理后的数据与基础燃料测试数据具有一致性。

具体的，从测评车辆的网联数据中，确定出未添加燃油清净增效剂的网联数据，将这部分网联数据与基础燃料测试数据进行一致性分析，例如：车速、NOx浓度、PN等特征数据一致性是否满足预设要求等。若满足一致性要求，则将未添加燃油清净增效剂的网联数据作为第一网联数据；若不满足一致性要求，则可以通过基础燃料测试数据，构建数据修正方法，例如，构建函数关系或者机器学习模型，通过数据修正方法对未添加燃油清净增效剂的网联数据进行修正处理，将修正处理后的数据作为与测评车辆对应的第一网联数据，以用于后续分析。

在上述示例的基础上，可以通过下述方式来根据预设消耗里程、测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定与测评车辆对应的第二网联数据：

根据测评车辆对应的已添加燃油清净增效剂的网联数据，确定加剂里程，根据加剂里程以及预设消耗里程，确定结束里程，并将加剂里程与结束里程之间的网联数据，确定为已划分网联数据；

若测评车辆对应的未添加燃油清净增效剂的网联数据与基础燃料测试数据具有一致性，则确定已划分网联数据为第二网联数据；

若测评车辆对应的未添加燃油清净增效剂的网联数据与基础燃料测试数据不具有一致性，则根据数据修正方法对未添加燃油清净增效剂的网联数据进行修正，得到第二网联数据。

其中，加剂里程是已添加燃油清净增效剂的网联数据中添加燃油清净增效剂时的累计里程值。结束里程是加剂里程与预设消耗里程的和值，表示已添加燃油清净增效剂的网联数据中添加燃油清净增效剂后，燃油清净增效剂作用结束时的累计里程。已划分网联数据是测评车辆对应的已添加燃油清净增效剂的网联数据中处于加剂里程与结束里程之间的部分。

具体的，可以根据经验预先确定预设消耗里程，进而，对测评车辆对应的已添加燃油清净增效剂的网联数据，将添加燃油清净增效剂时对应加剂里程与预设消耗里程的和值作为结束里程。将已添加燃油清净增效剂的网联数据中处于加剂里程与结束里程之间的部分作为已划分网联数据。当然，也可以使用加剂里程结束里程对应的标记时刻作为划分点，得到已划分网联数据。若测评车辆对应的未添加燃油清净增效剂的网联数据与基础燃料测试数据具有一致性，则将已划分网联数据作为第二网联数据；若测评车辆对应的未添加燃油清净增效剂的网联数据与基础燃料测试数据不具有一致性，则通过确定第一网联数据时所构建的数据修正方法对已划分网联数据进行修正处理，将修正处理后的数据作为与测评车辆对应的第二网联数据，以用于后续分析。

可选的，还可以对第一网联数据和第二网联数据进行数据清洗，数据清洗的方式可以是数据去重、缺失值处理、异常值处理、数据标准化和数据转换等。例如：剔除NOx浓度和PN无效数据；将NOx浓度、PN数据中负值置0，以减少由于传感器零点漂移造成的数据误差；剔除测评车辆计算加速度和车辆比功率异常值；剔除车速、发动机转速、冷却液温度等数据异常值。

示例性的，异常值剔除可以是：将第一网联数据按照数据中的重要数据（加速度、车辆比功率、车速、发动机转速、冷却液温度等）进行排序，确定75%分位值Q3和25%分位值Q1，根据75%分位值Q3和25%分位值Q1确定筛选范围为[Q1−1.5(Q3−Q1)，Q3+1.5(Q3−Q1)]，并剔除位于筛选范围之外的第一网联数据。相应的，针对第二网联数据也可以使用相同的方式进行数据清洗。

S120、针对每个工况区间，从第一网联数据中确定与工况区间对应的第一工况数据，将第二网联数据按照预设里程窗口进行划分，得到与每个预设里程窗口对应的里程网联数据，从各里程网联数据中确定每个预设里程窗口中与工况区间对应的第二工况数据。

其中，工况区间根据预设车速区间以及预设车辆比功率区间构建。第一工况数据是落入某一工况区间内的第一网联数据。预设里程窗口可以是从添加燃油清净增效剂时的累计里程为起点，按照预设里程（如300km等）进行窗口划分，达到消耗里程结束所得到的各窗口。里程网联数据是落入各个预设里程窗口内的第二网联数据。第二工况数据是落入某一工况区间内的里程网联数据。

具体的，可以预先按照预设车速区间以及预设车辆比功率区间构建多个工况区间。针对每个工况区间，将各组第一网联数据的车速和车辆比功率与该工况区间进行匹配，判断是否存在属于该工况区间的第一工况数据。将第二网联数据按照预设里程窗口进行划分，得到与每个预设里程窗口对应的里程网联数据。针对每个工况区间，将各组里程网联数据的车速和车辆比功率与该工况区间进行匹配，判断是否存在属于该工况区间的第二工况数据。

可以理解的是，第一车辆比功率和第二车辆比功率可以按照车辆比功率的计算方式计算得到，车辆比功率的计算方式如下：

其中，VSP _t为第t秒的车辆比功率；v _t为测评车辆第t秒的速度，v _t+1为测评车辆第t+1秒的速度，v _t-1为测评车辆第t-1秒的速度单位为m/s；为测评车辆第t秒的加速度，单位为m/s²。

示例性的，预设车速区间边界分别为0km/h、5km/h、30km/h、55km/h、75km/h和120km/h，通过车速区间边界，将第一网联数据的车速数据聚类为[0,5)、[5,30)、[30,55)、[55,75)、[75,120]。预设车辆比功率区间边界为车辆比功率数据每间隔10%分位值，通过预设车辆比功率区间边界，将车辆比功率数据聚类为[P₀,P₁₀)、[P₁₀,P₂₀)、[P₂₀,P₃₀)、[P₃₀,P₄₀)、[P₄₀,P₅₀)、[P₅₀,P₆₀)、[P₆₀,P₇₀)、[P₇₀,P₈₀)、[P₈₀,P₉₀)、[P₉₀,P₁₀₀)；依次排列组合预设车速区间以及预设车辆比功率区间构建工况区间，如表1所示。当然，预设车速区间以及预设车辆比功率区间可以根据第一网联数据确定，具体的区间边界可以根据实际需求确定。

表1工况区间划分表

在上述示例的基础上，可以通过下述方式来从第一网联数据中确定与工况区间对应的第一工况数据：

针对每组第一网联数据，确定与第一网联数据对应的第一车速以及第一车辆比功率；

将第一车辆比功率以及第一车速均满足工况区间的第一网联数据，确定为与工况区间对应的第一工况数据。

其中，第一车速是第一网联数据中记录的车速值。第一车辆比功率是根据第一网联数据计算得到的车辆比功率，计算方式如上所述。

具体的，针对每组第一网联数据，从该第一网联数据中确定出第一车速，并计算出第一车辆比功率。进而，判断第一车速和第一车辆比功率是否满足当前工况区间的需求，若满足，则该第一网联数据为属于当前工况区间的第一工况数据，若不满足，则将该第一网联数据与其他工况区间进行匹配判断。

在上述示例的基础上，可以通过下述方式来将第二网联数据按照预设里程窗口进行划分，得到与每个预设里程窗口对应的里程网联数据，从各里程网联数据中确定每个预设里程窗口中与工况区间对应的第二工况数据：

针对每组第二网联数据，按照预设里程窗口进行划分，得到与每个预设里程窗口对应的里程网联数据；

针对每个预设里程窗口中的每组里程网联数据，确定与里程网联数据对应的第二车速以及第二车辆比功率；

将第二车辆比功率以及第二车速均满足工况区间的里程网联数据，确定为与工况区间对应的第二工况数据。

其中，第二车速是里程网联数据中记录的车速值。第二车辆比功率是根据里程网联数据计算得到的车辆比功率，计算方式如上所述。

具体的，针对每组第二网联数据，将第二网联数据进行划分得到每个预设里程窗口对应的里程网联数据。进而，针对每个预设里程窗口对应的每组里程网联数据，从该里程网联数据中确定出第二车速，并计算出第二车辆比功率。进而，判断第二车速和第二车辆比功率是否满足当前工况区间的需求，若满足，则该里程网联数据为属于当前工况区间的第二工况数据，若不满足，则将该里程网联数据与其他工况区间进行匹配判断。

S130、根据目标污染物以及第一工况数据，确定目标污染物的第一加权比排放，根据目标污染物以及每个预设里程窗口中的第二工况数据，确定目标污染物在每个预设里程窗口中第二加权比排放。

其中，目标污染物是减排测评所使用的污染物，可以是NOx，PN等。第一加权比排放是各工况区间内的平均比排放的综合值。第二加权比排放是各预设里程窗口对应的各工况区间内的平均比排放的综合值。

具体的，针对每个工况区间，从对应的第一工况数据中确定目标污染物的第一排放值，并确定该工况区间的区间权重，以及根据第一排放值计算该工况区间的第一平均比排放，将区间权重与第一平均比排放的乘积作为该工况区间的第一区间加权比排放；从对应的每个预设里程窗口中的第二工况数据中确定目标污染物的第二排放值，并根据第二排放值计算该工况区间的第二平均比排放，将区间权重与第二平均比排放的乘积作为该工况区间的第二区间加权比排放。进而，在得到各工况区间的第一区间加权比排放和第二加权比排放后，将各工况区间的第一区间加权比排放的平均值作为目标污染物的第一加权比排放，将各工况区间的第二区间加权比排放的平均值作为目标污染物的第二加权比排放。

在上述示例的基础上，可以通过下述方式来根据目标污染物以及第一工况数据，确定目标污染物的第一加权比排放：

针对每个工况区间，根据第一工况数据的总数据量以及工况区间内的第一工况数据的数据量，确定工况区间的数据占比，并根据目标污染物以及工况区间内的第一工况数据，确定工况区间的与目标污染物对应的第一平均比排放；

根据工况区间的区间数量以及各工况区间的数据占比和第一平均比排放，确定目标污染物的第一加权比排放。

其中，数据占比是工况区间内的第一工况数据的数据量与第一工况数据的总数据量的比值，可以理解为，工况区间的区间权重。第一平均比排放是根据工况区间内第一工况数据确定的平均比排放值。

具体的，针对每个工况区间，将该工况区间内的第一工况数据的数据量与第一工况数据的总数据量的比值作为该工况区间的数据占比。进而，根据该工况区间内的第一工况数据中目标污染物的排放量，计算工况区间的与目标污染物对应的第一平均比排放。

数据占比的计算方式如下：

其中，k _i为第i个工况区间的数据占比；n _i为第i个工况区间内的第一工况数据的数据量。

第一平均比排放的计算方式如下：

其中，为e _1i为第i个工况区间的与目标污染物对应的第一平均比排放，q _ij为第i个工况区间第j个第一工况数据中的目标污染物的排放值；n _ij为第i个工况区间第j个第一工况数据中的转速；T _j为第i个工况区间第j个第一工况数据中的发动机输出扭矩；m为第i个工况区间内第一工况数据的数据量。

将各工况区间内数据占比和第一平均比排放的乘积之和除以工况区间的区间数量，得到目标污染物的第一加权比排放。

第一加权比排放的计算方式如下：

其中，W₁为目标污染物的第一加权比排放；e _1i为第i个工况区间的与目标污染物对应的第一平均比排放；k _i为第i个工况区间的数据占比；N为工况区间的区间数量。

示例性的，可以将第一网联数据进行划分，得到多组第一网联子数据，进而，可以按照求解第一加权比排放的方式计算与每组第一网联子数据对应的第一加权比排放，例如，存在三组第一网联子数据，则可以得到三个第一加权比排放，即W₁₁，W₁₂和W₁₃。

在上述示例的基础上，可以通过下述方式来根据目标污染物以及每个预设里程窗口中的第二工况数据，确定目标污染物在每个预设里程窗口中第二加权比排放：

针对每个预设里程窗口，根据各工况区间、目标污染物以及各工况区间内的预设里程窗口中的第二工况数据，确定各工况区间的与目标污染物对应的第二平均比排放；

根据工况区间的区间数量以及各工况区间的数据占比和第二平均比排放，确定目标污染物在每个预设里程窗口中第二加权比排放。

其中，第二平均比排放是预设里程窗口中根据工况区间内第二工况数据确定的平均比排放值。

具体的，针对每个预设里程窗口，根据各工况区间内的预设里程窗口中的第二工况数据中目标污染物的排放量，计算该预设里程窗口对应的各工况区间的与目标污染物对应的第二平均比排放。第二平均比排放的计算方式与第一平均比排放的计算方式相同，在此不做赘述。针对每个预设里程窗口，将各工况区间内数据占比和该预设里程窗口对应的第二平均比排放的乘积之和除以工况区间的区间数量，得到目标污染物在该预设里程窗口中第二加权比排放。

每个预设里程窗口中的第二加权比排放的计算方式如下：

其中，W_2c为第c个预设里程窗口对应的目标污染物的第二加权比排放；e _2i为第i个工况区间的与目标污染物对应的第二平均比排放；k _i为第i个工况区间的数据占比；N为工况区间的区间数量。

S140、根据各第二加权比排放与第一加权比排放，确定目标污染物的各有效减排率，并根据各有效减排率，确定与目标污染物对应的综合减排率。

其中，有效减排率是1与第二加权比排放和第一加权比排放的比值的差值中符合需求的部分减排率，有效表示对应预设里程窗口的减排率。综合减排率是综合各有效减排率的结果，用于描述测评车辆添加燃油清净增效剂后的针对目标污染物的减排效果。

具体的，将各第二加权比排放分别与第一加权比排放求商，并用1分别减去求得的商，可以得到与各预设里程窗口对应的减排率，可以从中剔除异常值，保留的即为目标污染物的各有效减排率。进而，将各有效减排率的均值作为目标污染物对应的综合减排率。

在上述示例的基础上，可以通过下述方式来根据各第二加权比排放与第一加权比排放，确定目标污染物的各有效减排率，并根据各有效减排率，确定与目标污染物对应的综合减排率：

针对每个预设里程窗口，根据第一加权比排放以及预设里程窗口对应的第二加权比排放，确定预设里程窗口对应的初始减排率；

对各初始减排率进行数据筛选，确定目标污染物的各有效减排率，并将有效减排率的平均值，确定为与目标污染物对应的综合减排率。

其中，初始减排率是1与第二加权比排放和第一加权比排放的比值的差值。

具体的，每个预设里程窗口对应的目标污染物的初始减排率的计算方式为：

其中，p _c为第c个预设里程窗口对应的目标污染物的初始减排率；W₁为目标污染物的第一加权比排放；W_2c为第c个预设里程窗口对应的目标污染物的第二加权比排放。

进而，剔除初始减排率中的异常值，保留有效减排率的方法为：从各初始减排率中筛选出75%分位值Q3和25%分位值Q1，根据75%分位值Q3和25%分位值Q1确定减排率筛选范围为[Q1−1.5(Q3−Q1)，Q3+1.5(Q3−Q1)]，剔除位于减排率筛选范围之外的减排率，剩余的即为有效减排率。

将有效减排率的平均值，确定为与目标污染物对应的综合减排率：

其中，e _p使用燃油清净增效剂的与目标污染物对应的综合减排率；p _s为第s个有效减排率；r为有效减排率的数量。

示例性的，若存在至少两组第一网联子数据，则存在多个第一加权比排放，此种情况下，可以将第一加权比排放的数量与第二加权比排放的乘积作为被除数，将各第一加权比排放的和值作为除数，用1减去上述除法得到的商，作为初始减排率。例如：存在三组第一网联子数据，则可以得到三个第一加权比排放，即W₁₁，W₁₂和W₁₃，第c个预设里程窗口对应的目标污染物的第二加权比排放为W_2c，那么，通过下述公式确定初始减排率：

其中，p _c为第c个预设里程窗口对应的目标污染物的初始减排率。

本实施例具有以下技术效果：利用测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定第一网联数据，结合预设消耗里程，确定第二网联数据，以便于后续使用网联数据来进行减排测评，针对每个工况区间，从第一网联数据中确定第一工况数据，将第二网联数据按照预设里程窗口进行划分，得到各里程网联数据，从各里程网联数据中确定第二工况数据，以按照不同工况对数据进行划分，进而，根据目标污染物以及第一工况数据，确定目标污染物的第一加权比排放，根据目标污染物以及每个第二工况数据，确定目标污染物在每个预设里程窗口中第二加权比排放，进而，确定目标污染物的各有效减排率，并根据各有效减排率确定与目标污染物对应的综合减排率，使用网联数据避免了大量的复杂的测试，实现了简洁、准确且客观的对燃油清净增效剂的减排效果进行测评。

图2是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图2所示，电子设备200包括一个或多个处理器201和存储器202。

处理器201可以是中央处理单元（CPU）或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备200中的其他组件以执行期望的功能。

存储器202可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器（RAM）和/或高速缓冲存储器（cache）等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器（ROM）、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器201可以运行所述程序指令，以实现上文所说明的本发明任意实施例的燃油清净增效剂的减排测评方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如初始外参、阈值等各种内容。

在一个示例中，电子设备200还可以包括：输入装置203和输出装置204，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构（未示出）互连。该输入装置203可以包括例如键盘、鼠标等等。该输出装置204可以向外部输出各种信息，包括预警提示信息、制动力度等。该输出装置204可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图2中仅示出了该电子设备200中与本发明有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备200还可以包括任何其他适当的组件。

除了上述方法和设备以外，本发明的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本发明任意实施例所提供的燃油清净增效剂的减排测评方法的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本发明的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本发明任意实施例所提供的燃油清净增效剂的减排测评方法的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

需要说明的是，本发明所用术语仅为了描述特定实施例，而非限制本申请范围。如本发明说明书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。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、方法或者设备不仅包括那些要素，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、方法或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。

还需说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”等应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案。

Claims (10)

1.一种燃油清净增效剂的减排测评方法，其特征在于，包括：

根据测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定与所述测评车辆对应的第一网联数据，并根据预设消耗里程、所述测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定与所述测评车辆对应的第二网联数据；

针对每个工况区间，从所述第一网联数据中确定与所述工况区间对应的第一工况数据，将所述第二网联数据按照预设里程窗口进行划分，得到与每个预设里程窗口对应的里程网联数据，从各里程网联数据中确定每个预设里程窗口中与所述工况区间对应的第二工况数据；其中，所述工况区间根据预设车速区间以及预设车辆比功率区间构建；

根据目标污染物以及所述第一工况数据，确定所述目标污染物的第一加权比排放，根据所述目标污染物以及每个预设里程窗口中的第二工况数据，确定所述目标污染物在每个预设里程窗口中第二加权比排放；

根据各第二加权比排放与所述第一加权比排放，确定所述目标污染物的各有效减排率，并根据各有效减排率，确定与所述目标污染物对应的综合减排率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定与所述测评车辆对应的第一网联数据，包括：

若所述测评车辆对应的未添加燃油清净增效剂的网联数据与基础燃料测试数据具有一致性，则确定所述未添加燃油清净增效剂的网联数据为第一网联数据；

若所述测评车辆对应的未添加燃油清净增效剂的网联数据与基础燃料测试数据不具有一致性，则根据所述基础燃料测试数据，确定数据修正方法，并根据所述数据修正方法对所述未添加燃油清净增效剂的网联数据进行修正，得到第一网联数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设消耗里程、所述测评车辆对应的网联数据以及基础燃料测试数据，确定与所述测评车辆对应的第二网联数据，包括：

根据所述测评车辆对应的已添加燃油清净增效剂的网联数据，确定加剂里程，根据加剂里程以及预设消耗里程，确定结束里程，并将所述加剂里程与所述结束里程之间的网联数据，确定为已划分网联数据；

若所述测评车辆对应的未添加燃油清净增效剂的网联数据与基础燃料测试数据具有一致性，则确定已划分网联数据为第二网联数据；

若所述测评车辆对应的未添加燃油清净增效剂的网联数据与基础燃料测试数据不具有一致性，则根据所述数据修正方法对所述未添加燃油清净增效剂的网联数据进行修正，得到第二网联数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述第一网联数据中确定与所述工况区间对应的第一工况数据，包括：

针对每组第一网联数据，确定与所述第一网联数据对应的第一车速以及第一车辆比功率；

将第一车辆比功率以及第一车速均满足所述工况区间的第一网联数据，确定为与所述工况区间对应的第一工况数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二网联数据按照预设里程窗口进行划分，得到与每个预设里程窗口对应的里程网联数据，从各里程网联数据中确定每个预设里程窗口中与所述工况区间对应的第二工况数据，包括：

针对每组第二网联数据，按照预设里程窗口进行划分，得到与每个预设里程窗口对应的里程网联数据；

针对每个预设里程窗口中的每组里程网联数据，确定与所述里程网联数据对应的第二车速以及第二车辆比功率；

将第二车辆比功率以及第二车速均满足所述工况区间的里程网联数据，确定为与所述工况区间对应的第二工况数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标污染物以及所述第一工况数据，确定所述目标污染物的第一加权比排放，包括：

针对每个工况区间，根据所述第一工况数据的总数据量以及所述工况区间内的第一工况数据的数据量，确定所述工况区间的数据占比，并根据目标污染物以及所述工况区间内的第一工况数据，确定所述工况区间的与所述目标污染物对应的第一平均比排放；

根据所述工况区间的区间数量以及各工况区间的数据占比和第一平均比排放，确定所述目标污染物的第一加权比排放。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标污染物以及每个预设里程窗口中的第二工况数据，确定所述目标污染物在每个预设里程窗口中第二加权比排放，包括：

针对每个预设里程窗口，根据各工况区间、目标污染物以及各工况区间内的所述预设里程窗口中的第二工况数据，确定各工况区间的与所述目标污染物对应的第二平均比排放；

根据所述工况区间的区间数量以及各工况区间的数据占比和第二平均比排放，确定所述目标污染物在每个预设里程窗口中第二加权比排放。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各第二加权比排放与所述第一加权比排放，确定所述目标污染物的各有效减排率，并根据各有效减排率，确定与所述目标污染物对应的综合减排率，包括：

针对每个预设里程窗口，根据所述第一加权比排放以及所述预设里程窗口对应的第二加权比排放，确定所述预设里程窗口对应的初始减排率；

对各初始减排率进行数据筛选，确定所述目标污染物的各有效减排率，并将所述有效减排率的平均值，确定为与所述目标污染物对应的综合减排率。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器和存储器；

所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如权利要求1至8任一项所述的燃油清净增效剂的减排测评方法的步骤。

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存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如权利要求1至8任一项所述的燃油清净增效剂的减排测评方法的步骤。