【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体而言，本申请涉及一种车辆行驶预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、动力电池是新能源汽车(电动汽车)不可或缺的核心部件，直接关系着整车性能和行驶安全，重要性不言而喻。电池包的剩余能量、电池包的使用寿命、驾驶员的驾驶习惯、行驶的路况等多种因素决定了车辆的剩余可行驶里程数，导致了仅仅通过bms(batterymanagement system，电池管理系统)难以准确估算车辆的剩余里程数。不精准的剩余里程预估可能导致车辆行驶过程中出现趴窝、车辆安全策略失效，具有安全隐患。
2、现有的剩余里程预估算法基本上都是通过电池包现有的相关指标参数进行计算，忽略了驾驶员的驾驶习惯等因素的影响，经常出现预估不准确等问题。
技术实现思路
1、本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，本申请实施例所提供的技术方案如下：
2、第一方面，本申请实施例提供了一种车辆行驶预测方法，包括：
3、获取目标车辆在预设时段内的第一历史电池数据，并基于第一历史电池数据的第一变化趋势将第一历史电池数据划分成至少一个子数据；确定每一子数据对应的行驶工况片段；
4、对于每一行驶工况片段，从第一变化趋势中确定出与行驶工况片段对应的第二变化趋势；基于第二变化趋势和行驶工况片段对应的子数据确定行驶工况片段所属的车辆行驶状态类型，并基于各行驶工况片段分别对应的车辆行驶状态类型获取目标对象针对目标车辆的行驶习惯信息；
5、基于行驶习惯信息和当
6、在本申请的一种可选实施例中，基于第二变化趋势和行驶工况片段对应的子数据确定行驶工况片段所属的车辆行驶状态类型，具体包括：
7、获取样本电池数据；样本电池数据包括多个工况片段样本；每一工况片段样本包含有样本行驶工况片段和对应的样本车辆行驶状态类型；
8、基于第二变化趋势和子数据，将行驶工况片段分别与各样本工况片段样本进行匹配，将与行驶工况片段相匹配的样本行驶工况片段对应的样本车辆行驶状态类型，作为行驶工况片段所属的车辆行驶状态类型。
9、在本申请的一种可选实施例中，样本电池数据通过如下方式得到：
10、每隔一个预设时间间隔，对于每一车辆，从云平台对车辆的第二历史电池数据进行一次采集，直至采集次数达到预设采集次数，并将各第二历史电池数据进行合并；
11、将各车辆合并后的历史电池数据作为样本电池数据。
12、在本申请的一种可选实施例中，该方法还具体包括：
13、若在第二历史电池数据中采集到了异常数据，确定异常数据对应的采集时刻；
14、从第二历史电池数据中确定出采集时刻相关的参考数据，通过参考数据预测采集时刻的拟合数据；
15、将异常数据替换为拟合数据。
16、在本申请的一种可选实施例中，若行驶工况片段与任一第一样本工况片段均不匹配，该方法还具体包括：
17、向预设终端发送行驶状态类型确定请求；其中，行驶状态发送类型确定请求中携带有行驶工况片段的信息；
18、接收预设终端返回的针对行驶工况片段的车辆行驶状态类型，并将车辆行驶状态类型作为行驶工况片段的所属的车辆行驶状态类型；
19、将行驶工况片段和行驶工况片段的车辆行驶状态类型作为新的工况片段样本。
20、在本申请的一种可选实施例中，基于各行驶工况片段分别对应的车辆行驶状态类型获取目标对象针对目标车辆的行驶习惯信息，具体包括：
21、根据第一历史电池数据获取各行驶工况片段之间的转换次数；
22、根据各行驶工况片段之间的转换次数计算每一类型行驶工况片段转换为任一其它类型行驶工况片段的转换概率；
23、基于各类型行驶工况片段的转换概率进行模拟仿真，得到目标车辆的行驶习惯信息。
24、在本申请的一种可选实施例中，基于行驶习惯信息和当前时刻的电池数据预测目标车辆可行驶的剩余里程，具体包括：
25、根据当前时刻的电池数据计算当前时刻目标车辆的理论剩余能量；
26、基于目标车辆的行驶习惯信息获取目标车辆的历史行驶平均电流，并基于理论剩余能量、历史行驶平均电流以及目标车辆的电池内阻获取当前时刻目标车辆的实际剩余能量；
27、将实际剩余能量转化为目标车辆可行驶的剩余里程。
28、第二方面，本申请实施例提供了一种车辆行驶预测装置，包括：
29、历史数据获取模块，用于获取目标车辆在预设时段内的第一历史电池数据，并基于第一历史电池数据的第一变化趋势将第一历史电池数据划分成至少一个子数据；确定每一子数据对应的行驶工况片段；
30、行驶习惯获取模块，用于对于每一行驶工况片段，从第一变化趋势中确定出与行驶工况片段对应的第二变化趋势；基于第二变化趋势和行驶工况片段对应的子数据确定行驶工况片段所属的车辆行驶状态类型，并基于各行驶工况片段分别对应的车辆行驶状态类型获取目标对象针对目标车辆的行驶习惯信息；
31、剩余里程预测模块，用于基于行驶习惯信息和当前时刻的电池数据预测目标车辆可行驶的剩余里程。
32、在本申请的一种可选实施例中，行驶习惯获取模块具体用于：
33、获取样本电池数据；样本电池数据包括多个工况片段样本；每一工况片段样本包含有样本行驶工况片段和对应的样本车辆行驶状态类型；
34、基于第二变化趋势和子数据，将行驶工况片段分别与各样本工况片段样本进行匹配，将与行驶工况片段相匹配的样本行驶工况片段对应的样本车辆行驶状态类型，作为行驶工况片段所属的车辆行驶状态类型。
35、在本申请的一种可选实施例中，该装置还包括样本数据获取模块，具体用于：
36、每隔一个预设时间间隔，对于每一车辆，从云平台对车辆的第二历史电池数据进行一次采集，直至采集次数达到预设采集次数，并将各第二历史电池数据进行合并；
37、将各车辆合并后的历史电池数据作为样本电池数据。
38、在本申请的一种可选实施例中，样本数据获取模块进一步用于：
39、若在第二历史电池数据中采集到了异常数据，确定异常数据对应的采集时刻；
40、从第二历史电池数据中确定出采集时刻相关的参考数据，通过参考数据预测采集时刻的拟合数据；
41、将异常数据替换为拟合数据。
42、在本申请的一种可选实施例中，若行驶工况片段与任一第一样本工况片段均不匹配，行驶习惯获取模块进一步用于：
43、向预设终端发送行驶状态类型确定请求；其中，行驶状态发送类型确定请求中携带有行驶工况片段的信息；
44、接收预设终端返回的针对行驶工况片段的车辆行驶状态类型，并将车辆行驶状态类型作为行驶工况片段的所属的车辆行驶状态类型；
45、将行驶工况片段和行驶工况片段的车辆行驶状态类型作为新的工本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车辆行驶预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二变化趋势和所述行驶工况片段对应的子数据确定所述行驶工况片段所属的车辆行驶状态类型，包括：
3.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述样本电池数据通过如下方式得到：
4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，若所述行驶工况片段与任一第一样本工况片段均不匹配，所述方法包括：
6.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述基于各行驶工况片段分别对应的车辆行驶状态类型获取目标对象针对所述目标车辆的行驶习惯信息，包括：
7.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述基于所述行驶习惯信息和当前时刻的电池数据预测所述目标车辆可行驶的剩余里程，包括：
8.一种车辆行驶预测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7中任
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆行驶预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二变化趋势和所述行驶工况片段对应的子数据确定所述行驶工况片段所属的车辆行驶状态类型，包括：
3.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述样本电池数据通过如下方式得到：
4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，若所述行驶工况片段与任一第一样本工况片段均不匹配，所述方法包括：
6.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述基于各行驶工况片段分别对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：张文，王笔戎，房子昱，胡亮，刘威，罗达志，
申请(专利权)人：合肥国轩高科动力能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。