[发明专利]基于大数据的电池续航测试方法

权利要求书

1.基于大数据的电池续航测试方法，其特征在于：包括如下步骤：

获取用户驾驶的目的地后，预判汽车电池电量能否满足车辆往返，如果满足，依据用户的历史驾驶记录及汽车导航，为用户推荐规划路径，并使规划路径上会存在充电站；

当汽车沿着规划路径上向目的地行驶时，基于监督学习算法建立行驶预测模型，对电池续航进行预测并获取电池续航，记录为第一续航预测值，并在汽车外部气温低于预期时，由汽车导航判断所述规划路径上是否存在拥堵；

在汽车进入拥堵路段后，对汽车行驶状态进行检测，建立行驶状态数据集，并关联获取电池使用系数Dxs，在汽车保持行驶时，获取电量余量与电池使用系数Dxs之间的相关性系数Rd，电池使用系数Dxs的获取方式如下：获取电池运行温度T、速度稳定性Vw及车辆负载Fz，无量纲处理后，关联形成电池使用系数Dxs，

其中，参数的意义为，0.14≤α≤0.68,0.29≤β≤1.02，且0.6≤α＋β≤1.02，α、β为权重，其具体值由用户调整设置；

在汽车处于拥堵路段后，当汽车外部温度不会上升，依据电池的历史使用数据建立电池数字孪生模型，在仿真分析后，分别确定外部气温及汽车行驶速度对电量的变化的影响程度，形成相应的影响因子并输出，其中包括：依据汽车外部温度的变化趋势，对电池数字孪生模型的外部温度条件进行改变，在当前汽车行驶状态不变时，进行仿真分析后，输出电池电量的变化趋势；基于大数据分析模型，对汽车处于当前拥堵状态下的速度变化趋势进行预测，输出行驶速度变化趋势，并依据行驶速度变化趋势，在进行仿真分析后，获取电池电量的变化趋势；

分别依据行驶预测模型及相关性系数Rd，获取汽车在堵车时的电池预测续航值，并输出续航预测范围；由汽车导航判断预测续航的最小值是否支持汽车抵达目的地并返回，如果不支持，则引导汽车在经过堵车后前往充电站。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的电池续航测试方法，其特征在于：

在用户驾车时，获取预设目的地及相应的里程，依据车辆百公里电耗，判断电池当前电量能否支持汽车往返，如果不能，则向用户发出提示；当电池电量能够支持汽车往返，则为用户规划行驶至目的地的驾驶路径，将规划路径输出。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的电池续航测试方法，其特征在于：

依据用户的历史驾驶记录及汽车导航，在对规划路径进行核验和比对后，确定出其中的备选路径，且使当前规划的驾驶路径上及其邻近区域内，至少包含一个充电站；将充电站在包含有规划路径的导航地图上做显著标注。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的电池续航测试方法，其特征在于：

在汽车沿着规划路径向目的地行驶时，获取历史驾驶记录内的驾驶数据、当前电池电量，选择其中部分的数据作为样本数据，其中，在所述驾驶数据中，至少包含驾驶速度及其变化趋势；

基于监督学习算法构建行驶预测模型，在经过样本数据训练及测试后，将行驶预测模型输出，以行驶预测模型对电池电量变化进行预测，获取电池在当前条件下的电池续航，确定第一续航预测值；

对汽车外部的温度进行检测，如果外部气温低于温度阈值，依据汽车导航判断规划路径上是否存在堵车，如果存在且堵车情况超过预期时，向外部发出预警。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的电池续航测试方法，其特征在于：

在汽车进入拥堵路段后，由相应车载设备采集电池运行温度T，对汽车行驶的平均速度进行记录，获取速度稳定性Vw；并且获取汽车当前的负载Fz，汇总形成汽车的行驶状态数据集，并获取电池使用系数Dxs；

汽车处于持续行驶状态时，沿着时间轴上的固定间隔获取电池的电池耗电量及同时刻上的电池使用系数Dxs，经过相关性分析后，获取两者间的相关性系数Rd，对电池的电量余量形成预测。