[发明专利]一种基于大数据的电动汽车剩余充电时间预测方法有效

专利信息
申请号: 201910292007.8 申请日: 2019-04-12
公开(公告)号: CN110010987B 公开(公告)日: 2022-08-16
发明(设计)人: 孙景宝;王志刚;李中飞;田扩;周星星 申请(专利权)人: 苏州正力新能源科技有限公司
主分类号: H01M10/42 分类号: H01M10/42;H01M10/44;H01M10/48
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 薛云燕
地址: 215500 江苏省苏州市常*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于大数据的电动汽车剩余充电时间预测方法。方法为:开始充电时,汽车将特征信息上传到大数据系统,预测模型进行剩余充电时间预测,向车辆反馈充满剩余时间和充电到80%剩余时间;充电过程中,累计充电时间;充电完成后,车辆将真实充电时间上传到大数据系统;每月从大数据系统中,筛选数据样本,将样本随机划分为训练数据集、验证数据集A和验证数据集B,利用训练样本训练多个机器学习模型,利用验证数据集A和验证数据集B验证训练好的模型,根据验证结果综合评价,选取最佳的预测模型。本发明提高了电动汽车剩余充电时间预测的准确度,改善了用户的体验,增强了电动汽车的竞争力。
搜索关键词: 一种 基于 数据 电动汽车 剩余 充电 时间 预测 方法
【主权项】:
1.一种基于大数据的电动汽车剩余充电时间预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、开始充电时,汽车将特征信息上传到大数据系统,预测模型进行剩余充电时间预测,向车辆反馈充满剩余时间和充电到80%剩余时间;步骤2、充电过程中,累计充电时间;充电完成后,车辆将真实充电时间上传到大数据系统;步骤3、每月从大数据系统中,筛选数据样本,将样本随机划分为训练数据集、验证数据集A和验证数据集B,利用训练样本训练多个机器学习模型,利用验证数据集A和验证数据集B验证训练好的模型,根据验证结果综合评价,选取最佳的预测模型。
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