一种能耗测试方法技术

本申请公开了一种能耗测试方法

【技术实现步骤摘要】
一种能耗测试方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及大数据
，尤其涉及一种能耗测试方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着社会的发展，车辆的数量在逐步增多，用户在购买车辆时对车辆的能耗尤为关注，相关技术中在对车辆的能耗进行测试时通常采用世界轻型汽车测试规程
(Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle
，
WLTC)
测试方法，以及中国轻型车汽车行驶工况
(China Light
‑
duty Vehicle Test cycle
，
CLTC)
，但是
WLTC/CLTC
测试方法工况不能完全代表不同人群的驾驶风格和驾驶场景差异，导致部分用户实际用车油耗与测试结果偏差很大，故使用
WLTC/CLTC
工况进行标定开发时会忽略这些场景，导致车辆实际使用时能耗表现不佳
。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请提供一种能耗测试方法
、
装置
、
设备及存储介质，以利于解决相关技术中对车辆的能耗测试不准确的问题
。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种能耗测试方法，所述方法包括：
[0005]基于预设行驶速度对获取到的目标车型的车辆数据进行拆分，得到至少一个数据片段；
[0006]根据所述预设标定速度对所述至少一个数据片段进行分类，得到至少一个速度区间；
[0007]针对所述至少一个速度区间中的每个，基于所述速度区间包含的数据片段的车辆数据，得到所述速度区间的第一特征值；基于所述第一特征值从所述速度区间中确定出目标数据片段；
[0008]基于所述目标数据片段构建仿真数据；
[0009]基于所述仿真数据与预先训练好的能耗测试模型得到所述目标车型的能耗数据
。
[0010]在本申请中，通过设定对拆分车辆数据得到的数据片段进行分类，并基于每个速度区间来确定构建仿真数据的目标数据片段，使得仿真数据中涵盖了不同速度区间的车辆数据，使得仿真数据与车辆在城市中行驶的真实情况更加的相似，使得仿真数据更具代表性和普适性，通过基于预设的能耗测试模型来得到能耗数据，保证了得到的能耗数据的准确性
。
[0011]在一些可能的实施例中，所述基于所述速度区间包含的数据片段的车辆数据，得到所述速度区间的第一特征值，包括：
[0012]基于所述速度区间包含的每个数据片段的车辆数据以及预设算法得到所述速度区间的第一特征值
。
[0013]在本申请中，采用预设算法得到速度区间的特征值，使得特征值可以表征该速度
区间中车辆数据的整体水平
。
[0014]在一些可能的实施例中，所述基于所述速度区间包含的数据片段的车辆数据，得到所述速度区间的第一特征值之前，所述方法还包括：
[0015]针对所述速度区间中的每个数据片段，确定所述数据片段对应的定位数据是否在定位数据范围内；其中，所述定位数据范围是基于所述速度区间对应的预设标定速度确定的；
[0016]若确定所述数据片段对应的定位数据不在所述定位数据范围内，则将所述数据片段从所述速度区间中剔除
。
[0017]在本申请中，基于定位数据与定位数据范围来对速度区间中的数据片段进行筛选，避免了异常的数据片段参与后续计算导致的得到的能耗数据不准确的问题
。
[0018]在一些可能的实施例中，所述基于所述第一特征值从所述速度区间中确定出目标数据片段，包括：
[0019]从所述速度区间中按照预设规则选取第一数量个数据片段；
[0020]针对所述第一数量个数据片段循环执行第一流程，直至确定出目标数据片段；其中，所述第一流程包括：
[0021]基于所述第一数量个数据片段的车辆数据，确定所述第一数量个数据片段的第二特征值；
[0022]确定所述第二特征值与所述第一特征值之间的第一差值是否小于第一差值阈值；
[0023]若确定所述第一差值小于所述第一差值阈值，则将所述第一数量个数据片段作为目标数据片段；
[0024]若确定所述第一差值不小于所述第一差值阈值，则确定所述第二特征值是否大于所述第一特征值；
[0025]若确定所述第二特征值大于所述第一特征值，则从所述第一数量个数据片段中将第一数据片段剔除，并采用第二数据片段更新所述第一数量个数据片段；其中，所述第一数据片段为所述第一数量个数据片段中的车辆数据大于所述第二特征值的数据片段中的任意一个，所述第二数据片段为所述速度区间中车辆数据小于所述第一数据片段的车辆数据的数据片段中的任意一个；
[0026]若确定所述第二特征值小于所述第一特征值，则从所述第一数量个数据片段中将第三数据片段剔除，并采用第四数据片段更新所述第一数量个数据片段；其中，所述第三数据片段为所述第一数量个数据片段中车辆数据小于所述第二特征值的数据片段中的任意一个，所述第四数据片段为所述速度区间中车辆数据大于所述第三数据片段的车辆数据的数据片段中的任意一个
。
[0027]在本申请中，通过循环执行第一流程来确定目标数据片段，使得确定出的目标数据片段可以准确的表征该速度区间中车辆数据的平均水平，进一步保证了得到的能耗数据的准确性
。
[0028]在一些可能的实施例中，所述基于所述第一数量个数据片段的车辆数据，确定所述第一数量个数据片段的第二特征值，包括：
[0029]基于所述第一数量个数据片段的车辆数据以及预设算法得到所述第二特征值
。
[0030]在本申请中，采用预设算法得到速度区间的特征值，使得特征值可以表征该速度
区间中车辆数据的整体水平
。
[0031]在一些可能的实施例中，所述基于所述目标数据片段构建仿真数据，包括：
[0032]按照预设抽取规则从每个速度区间对应的目标数据片段中抽取对应的预设抽取数量的数据片段构建最终数据片段；
[0033]基于每个速度区间对应的最终数据片段得到所述仿真数据
。
[0034]在本申请中，通过从每个速度区间中抽取数据片段来构建最终数据片段，使得确定出的仿真数据中可以涵盖车辆不同的行驶情况，进一步保证了得到的能耗数据的准确性
。
[0035]在一些可能的实施例中，所述基于所述目标数据片段构建仿真数据，包括：
[0036]基于获取到的所述目标车型的车辆数据得到第三特征值；
[0037]按照预设抽取规则从每个速度区间对应的目标数据片段中抽取对应的预设抽取数量的数据片段作为中间数据片段；
[0038]基于所述中间数据片段与所述第三特征值循环执行第二流程，直至确定出最终数据片段；
[0039]基于所述最终数据片段得到所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种能耗测试方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设行驶速度对获取到的目标车型的车辆数据进行拆分，得到至少一个数据片段；根据所述预设标定速度对所述至少一个数据片段进行分类，得到至少一个速度区间；针对所述至少一个速度区间中的每个，基于所述速度区间包含的数据片段的车辆数据，得到所述速度区间的第一特征值；基于所述第一特征值从所述速度区间中确定出目标数据片段；基于所述目标数据片段构建仿真数据；基于所述仿真数据与预先训练好的能耗测试模型得到所述目标车型的能耗数据
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述速度区间包含的数据片段的车辆数据，得到所述速度区间的第一特征值，包括：基于所述速度区间包含的每个数据片段的车辆数据以及预设算法得到所述速度区间的第一特征值
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述速度区间包含的数据片段的车辆数据，得到所述速度区间的第一特征值之前，所述方法还包括：针对所述速度区间中的每个数据片段，确定所述数据片段对应的定位数据是否在定位数据范围内；其中，所述定位数据范围是基于所述速度区间对应的预设标定速度确定的；若确定所述数据片段对应的定位数据不在所述定位数据范围内，则将所述数据片段从所述速度区间中剔除
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征值从所述速度区间中确定出目标数据片段，包括：从所述速度区间中按照预设规则选取第一数量个数据片段；针对所述第一数量个数据片段循环执行第一流程，直至确定出目标数据片段；其中，所述第一流程包括：基于所述第一数量个数据片段的车辆数据，确定所述第一数量个数据片段的第二特征值；确定所述第二特征值与所述第一特征值之间的第一差值是否小于第一差值阈值；若确定所述第一差值小于所述第一差值阈值，则将所述第一数量个数据片段作为目标数据片段；若确定所述第一差值不小于所述第一差值阈值，则确定所述第二特征值是否大于所述第一特征值；若确定所述第二特征值大于所述第一特征值，则从所述第一数量个数据片段中将第一数据片段剔除，并采用第二数据片段更新所述第一数量个数据片段；其中，所述第一数据片段为所述第一数量个数据片段中的车辆数据大于所述第二特征值的数据片段中的任意一个，所述第二数据片段为所述速度区间中车辆数据小于所述第一数据片段的车辆数据的数据片段中的任意一个；若确定所述第二特征值小于所述第一特征值，则从所述第一数量个数据片段中将第三数据片段剔除，并采用第四数据片段更新所述第一数量个数据片段；其中，所述第三数据片段为所述第一数量个数据片段中车辆数据小于所述第二特征值的数据片段中的任意一个，
所述第四数据片段为所述速度区间中车辆数据大于所述第三数据片段的车辆数据的数据片段中的任意一个
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一数量个数据片段的车辆数据，确定所述第一数量个数据片段的第二特征值，包括：基于所述第一数量个数据片段的车辆数据以及预设算法得到所述第二特征值
。6.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标数据片段构建仿真数据，包括：按照预设抽取规则从每个速度区间对应的目标数据片段中抽取对应的预设抽取数量的数据片段构建最终数据片段；基于每个速度区间对应的最终数据片段得到所述仿真数据<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘炜，郑鹏，任强，程登，肖芮，张成，
申请(专利权)人：上汽通用五菱汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：