The invention belongs to the field of computer technology, in particular to a vehicle power management method based on machine learning, a computer readable storage medium and a server. The method receives the vehicle status data package sent by the electric vehicle; queries the vehicle information of the electric vehicle in the preset database according to the vehicle identification; determines the road of the electric vehicle according to the position coordinates, and queries the road condition index of the road in the preset road condition index list; and composes the evaluation vector with the remaining electricity, vehicle information and road condition index. A preset machine learning model is used to calculate the evaluation vectors and obtain the endurance mileage of the electric vehicle; if the endurance mileage is less than the preset mileage threshold, the nearest power substation of the electric vehicle is selected as the preferred site in the preset set of power substation stations; and a power substitution instruction is given to the electric vehicle to guide the said electric vehicle. The car goes to the preferred site for power replacement.
【技术实现步骤摘要】
一种车辆电源管理方法、计算机可读存储介质及服务器
本专利技术属于计算机
,尤其涉及一种车辆电源管理方法、计算机可读存储介质及服务器。
技术介绍
随着经济的快速发展,资源匮乏和环境污染的问题越来越严重。目前庞大的汽车市场正在加剧资源的耗费,同时也为城市环境增添了更多的压力。而电动汽车因为其具有节能环保的特点正在成为汽车工业的主要发展方向。随着国家的政策支持和各大汽车厂商的积极参与,电动汽车的技术水平正日益提高。目前,己有一部分电动汽车的产品己经成型并投入示范运行,产业化和商业化的模式也在逐步完善。但是,现有技术中缺乏对电动汽车的电源的有效管理,极易出现电量耗尽却找不到充电站的情况,限制了电动汽车的进一步普及。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例提供了一种车辆电源管理方法、计算机可读存储介质及服务器,以解决现有技术中缺乏对电动汽车的电源的有效管理,极易出现电量耗尽却找不到充电站的情况的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种车辆电源管理方法,可以包括:接收电动汽车发送的车辆状态数据包,并从所述车辆状态数据包中解析出所述电动汽车的车辆标识、位置坐标及剩余电量;根据所述车辆标识在预设的数据库中查询所述电动汽车的车辆信息;根据所述位置坐标确定所述电动汽车所在的道路,并在预设的路况指数列表中查询所述道路的路况指数;将所述剩余电量、所述车辆信息以及所述路况指数组成评估向量,并使用预设的机器学习模型对所述评估向量进行计算,得到所述电动汽车的续航里程;若所述续航里程小于预设的里程阈值,则在预设的电源更换站集合中选取与所述电动汽车距离最近的电源更换站作为优选站点;向 ...
【技术保护点】
1.一种车辆电源管理方法,其特征在于,包括:接收电动汽车发送的车辆状态数据包,并从所述车辆状态数据包中解析出所述电动汽车的车辆标识、位置坐标及剩余电量;根据所述车辆标识在预设的数据库中查询所述电动汽车的车辆信息;根据所述位置坐标确定所述电动汽车所在的道路,并在预设的路况指数列表中查询所述道路的路况指数;将所述剩余电量、所述车辆信息以及所述路况指数组成评估向量,并使用预设的机器学习模型对所述评估向量进行计算,得到所述电动汽车的续航里程;若所述续航里程小于预设的里程阈值,则在预设的电源更换站集合中选取与所述电动汽车距离最近的电源更换站作为优选站点;向所述电动汽车下发电源更换指令,指引所述电动汽车前往所述优选站点进行电源更换。
【技术特征摘要】
1.一种车辆电源管理方法,其特征在于,包括:接收电动汽车发送的车辆状态数据包,并从所述车辆状态数据包中解析出所述电动汽车的车辆标识、位置坐标及剩余电量;根据所述车辆标识在预设的数据库中查询所述电动汽车的车辆信息;根据所述位置坐标确定所述电动汽车所在的道路,并在预设的路况指数列表中查询所述道路的路况指数;将所述剩余电量、所述车辆信息以及所述路况指数组成评估向量,并使用预设的机器学习模型对所述评估向量进行计算,得到所述电动汽车的续航里程;若所述续航里程小于预设的里程阈值,则在预设的电源更换站集合中选取与所述电动汽车距离最近的电源更换站作为优选站点;向所述电动汽车下发电源更换指令,指引所述电动汽车前往所述优选站点进行电源更换。2.根据权利要求1所述的车辆电源管理方法,其特征在于,所述机器学习模型的构建过程包括:从所述数据库中获取各个车辆的历史统计数据,并根据所述历史统计数据构建样本库,其中,所述样本库中的任一样本均包括评估向量和续航里程;构造如下所示的机器学习模型:其中,sn为所述样本库中的样本序号,1≤sn≤SN,SN为所述样本库中的样本总数,SampleVecsn为第sn个样本的评估向量,且SampleVecsn=(SpEmsn,1,SpEmsn,2,...,SpEmsn,dn,...,SpEmsn,DN),dn为向量维度的序号,1≤dn≤DN,SN为向量维度的总数,SpEmsn,dn为第sn个样本的评估向量在第dn个维度上的取值,tn为样本训练的次数序号,WeightVectn为第tn次样本训练的权重向量,且WeightVectn=(WtEmtn,1,WtEmtn,2,...,WtEmtn,dn,...,WtEmtn,DN),WtEmtn,dn为WeightVectn在第dn个维度上的取值,T为转置符号,EsMileageVectn为第tn次样本训练的结果向量,且EsMileageVectn=(EsValtn,1,EsValtn,2,...,EsValtn,sn,...,EsValtn,SN),3.根据权利要求2所述的车辆电源管理方法,其特征在于,所述机器学习模型的训练过程包括:根据下式计算第tn次样本训练的误差向量:Errortn=EsMileageVectn-SpMileageVec其中,SpMileageVec为目标结果向量,且SpMileageVec=(SpVal1,SpVal2,...,SpValsn,...,SpValSN),SpValsn为第sn个样本的续航里程,Errortn为第tn次样本训练的误差向量;根据下式对所述权重向量进行更新:WeightVectn+1T=WeightVectnT-λ×SpMatrixT×ErrortnT其中,λ为预设的更新系数,4.根据权利要求1所述的车辆电源管理方法,其特征在于,所述路况指数列表的设置过程包括:在所述数据库中查询各条道路的历史数据记录,并根据所述历史数据记录分别计算各条道路的路况指数:其中,p为道路的序号,1≤p≤PathNum,PathNum为道路的数目,n为电动汽车的序号,1≤n≤Np,Np为在第p条道路上行驶过的电动汽车的数目,c为行驶的次数序号,1≤c≤Countp,n,Countp,n为在第p条道路上行驶过的第n个电动汽车的行驶次数,Distancep,n,c为在第p条道路上行驶过的第n个电动汽车第c次行驶的距离,PwLosep,n,c为在第p条道路上行驶过的第n个电动汽车第c次行驶的耗电量,PathIndexp为第p条道路的路况指数;将各条道路的路况指数构造为所述路况指数列表。5.根据权利要求1至4中任一项所述的车辆电源管理方法,其特征在于,所述在预设的电源更换站集合中选取与所述电动汽车距离最近的电源更换站作为优选站点包括:获取各个电源更换站的位置坐标;根据下式分别计算各个电源更换站与所述电动汽车之间的距离:其中,m为电源更换站的序号,1≤m≤M,M为所述电源更换站集合中的电源更换站的数目,R为地球半径,(LonCar,LatCar)为所述电动汽车的位置坐标,LonCar为所述电动汽车的纬度坐标,LatCar为所述电动汽车的经度坐标,(LonPSm,LatPSm)为第m个电源更换站的位置坐标,LonPSm为第m个电源更换站的纬度坐标,...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘金满,
申请(专利权)人:平安科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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