[发明专利]一种电动车续航里程估算方法

说明书

本发明公开了一种电动车续航里程估算方法，属于汽车技术领域。本发明的方法包括：采用网络爬虫抓取互联网电动车库中现有电动车的参数数据；数据汇总、筛选；利用python进行数据分析处理，通过机器学习的方法，利用多元线性回归方法对数据集进行训练，得到续航里程的估算公式：续航里程＝asubgt;0/subgt;+车重*asubgt;1/subgt;+电池容量*asubgt;2/subgt;，asubgt;0/subgt;为总标定系数，asubgt;1/subgt;为车重标定系数，asubgt;2/subgt;为电池容量标定系数；利用公式进行参数估算。本发明在已知目标设计车重与设计续航里程的情况下，能够得到所匹配需要的电池容量，以此来指导电池包的设计。或者在已知目标设计车重与电池容量的情况下，推断设计车续航里程是否满足车型开发目标，从而指导开发设计。

技术领域

本发明属于汽车技术领域，更具体地说，涉及一种电动车续航里程估算方法。

背景技术

电动车是以电池作为能量来源，通过控制器、电机等部件，将电能转化为机械能运动，以控制电流大小改变速度的车辆。对于纯电动车的续航里程，目前没有一个可以用于前期开发过程中进行初步估算的计算方法，也就不能预测开发车型的续航里程，只能凭借经验估计，这对汽车前期开发很不利，技术人员不能评估目前开发设计的车型能否满足续航的要求，也无法进行下一步优化设计。例如，当开发前期，标定了车重和续航里程，需要估算大概需要多大的电池包，才能对车体进行设计。但是，目前电池包只有容量、放电功率等参数，无法根据车重和续航里程去匹配电池包容量，只能依靠设计经验估算，对车辆前期开发产生巨大开发风险。

经检索，关于电动车续航里程估算的方法已有相关专利公开。如，专利公开号为CN110569550A、CN109784560A、CN107977476A、CN112785133A、CN112613680A、CN112549970A等专利文献中均公开了一些汽车续航里程的估算方法，但上述专利文献中提供的方法处理较为繁琐、计算量大，局限性大。因此，现亟需一种便于操作，且能根据不同车型特点较为准确地预期电动车的续航里程，从而指导后续电池包的设计。

发明内容

1.要解决的问题

针对现有电动车在开发设计前，技术人员难以评估电动车续航里程的不足，本发明提供了一种电动车续航里程估算方法，通过采用大数据分析方法对整车车重目标锁定情况下，分析续航里程与电池包配电量的关系，可对续航里程有较准确的预期、或指导电池包选型。

2.技术方案

为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：

步骤一、数据获取，采用网络爬虫技术抓取互联网电动车库中现有电动车的参数数据；

步骤二、数据汇总和筛选，将获取的电动车参数数据汇总成表格，根据目标关注车型，筛选出目标车型的相关参数数据；

步骤三、数据处理，采用python对筛选出的数据进行数据分析处理，提取表格中所有电动车的车重、电池容量、工信部续航里程的数据，通过机器学习的方法，利用多元线性回归方法对数据集进行训练，最终得到续航里程的预测拟合函数：续航里程＝a₀+车重*a₁+电池容量*a₂；其中，a₀为总标定系数，表征为基准续航里程，a₁为车重标定系数，表征为车重对续航里程的影响系数，a₂为电池容量标定系数，表征为电池容量对续航里程的影响系数。

步骤四、参数估算，导入车重与电池电量即可预测电动车的续航里程值。

作为本发明的进一步改进，步骤三中，采用python中sklearn的LinearRegression线性回归包对提取出的电动车数据进行多元线性回归，得出拟合结果a₀、a₁、a₂的具体取值。