[发明专利]基于路况信息预测电动车能耗的方法、介质和电子设备

说明书

本发明提供一种基于路况信息预测电动车能耗的方法、介质和电子设备，其中的方法包括：获取电动车的多组历史电池数据以及与每一所述历史电池数据对应的历史行驶轨迹和历史路况数据作为电动车的历史样本数据；根据所述历史样本数据得到所述电动车的历史电池电量变化值与所述历史行驶轨迹和所述历史路况数据之间的关联关系；获取订单请求信息，根据所述订单请求信息获取订单轨迹和所述订单轨迹对应的实际路况数据；根据所述订单轨迹和所述实际路况数据，结合所述关联关系确定所述电动车完成订单所需的能耗值。通过本发明的上述方案，在结合电动车行驶轨迹和路况数据的基础上，得到的电动车的能耗值的预测结果更加准确。

技术领域

本发明涉及新能源车辆应用技术领域，具体涉及一种基于路况信息预测电动车能耗的方法、介质和电子设备。

背景技术

目前，电池续航里程是阻碍电动汽车发展的关键因素，尤其是冬季气温较低时，电动车的续航里程更是大打折扣，这可能会影响电动汽车的发展和推广。另一方面，目前已经有大量的电动车加入到网约车行列中，如果派单平台不考虑电动车的剩余电量和剩余续航里程就盲目派单，可能会造成订单里程超过电动汽车剩余续航里程的问题。这种情况下，司机也只能被迫取消订单，极大影响了平台的派单效率。综上，对于司机、网约车派单平台以及汽车厂商来说，电动车的能耗预测都是非常重要的事情。

现有技术中提出根据电动车的在历史时间段内行驶的行驶数据对电动车的能耗进行预估，但是发明人在实现本发明的过程中发现，即使结合电动车的历史行驶数据得到的电动车的能耗预测结果依然存在不准确的情况，因此有必要对于电动车能耗预测的方法进一步改进。

发明内容

本发明实施例旨在提供一种基于路况信息预测电动车能耗的方法、介质和电子设备，以解决现有技术中电动汽车电量消耗预估结果准确性偏低导致派单不准确的技术问题。

为此，本发明提供一种基于路况信息预测电动车能耗的方法，包括如下步骤：

获取电动车的多组历史电池数据以及每一所述历史电池数据对应的历史行驶轨迹和历史路况数据作为电动车的历史样本数据；

根据所述历史样本数据得到所述电动车的历史电池电量变化值与所述历史行驶轨迹和所述历史路况数据之间的关联关系；

获取订单请求信息，根据所述订单请求信息获取订单轨迹和所述订单轨迹对应的实际路况数据；

根据所述订单轨迹和所述实际路况数据，结合所述关联关系确定所述电动车完成订单所需的能耗值。

可选地，上述的基于路况信息预测电动车能耗的方法，获取电动车的多组历史电池数据以及每一所述历史电池数据对应的历史行驶轨迹和历史路况数据作为电动车的历史样本数据的步骤中：

每一所述历史行驶轨迹点中包括多个轨迹点，第一个轨迹点作为起点，最后一个轨迹点作为终点；

每一所述历史行驶轨迹的起点对应的第一电池SOC值和终点对应的第二电池SOC值之间的差值作为所述历史行驶轨迹对应的历史电池电量变化值；

每一所述历史行驶轨迹数据包括历史行驶轨迹对应的时间点行驶里程、位置坐标、海拔高度和/或温度值；

所述历史路况数据包括所述历史行驶轨迹所属路段的车道数量、限速值和信号灯数量。

可选地，上述的基于路况信息预测电动车能耗的方法，根据以下方式得到历史行驶轨迹对应的时间点、行驶里程、位置坐标、海拔高度和/或温度值：

以所述历史行驶轨迹中所有轨迹点对应的时间点的平均值、行驶里程的平均值、位置坐标的平均值、海拔高度的平均值和/或温度值的平均值作为历史行驶轨迹对应的时间点、行驶里程、位置坐标、海拔高度和/或温度值。