【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动车，尤其是涉及一种新能源电动车的车辆续航计算优化方法、系统及介质。
技术介绍
1、目前，电动车技术创新已实现突破，成为推动电动车行业发展的关键因素之一，比如锂电池的广泛应用使得电动车的续航里程大大提升，解决了电动车续航的问题。
2、但是，随着新能源技术的不断发展，电动车逐渐成为我们日常生活中的主要代步工具之一，其中，电动车续航能力的预估一直是我们关注的话题和需要去改进的地方，由于电动车续航计算不准确，导致车辆显示续航能力过高或过低，往往会给用户带来不少麻烦，例如，车辆中途抛锚或让用户产生电量焦虑感，这些都是我们需要解决的问题，如何解决上述的问题，成为我们研究的方向。
技术实现思路
1、鉴于以上问题，本专利技术提供了一种新能源电动车的车辆续航计算优化方法、系统及介质，不仅能够对车辆的续航能力进行准确的预估，而且降低了用户电量焦虑感，提高用户的使用体验。
2、为了实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供的技术方案如下：一种新能源电动车的车辆续航计算优化方法，所述方法包括：
3、q1.采集目标车辆的多次任务完成数据信息，获取目标车辆满电状态的续航里程数据信息、剩余电量状态的续航里程数据信息和实时速度数据信息；
4、q2.基于所述目标车辆满电状态的续航里程数据信息、剩余电量状态的续航里程数据信息和实时速度数据信息，采用续航里程的对偶函数算法对目标车辆的续航里程进行约束，得到目标车辆的续航里程约束数据信息；
5、
6、q4.将所述目标车辆的续航计算优化数据信息输入目标车辆的续航里程模型，采用改进的k近邻验证算法对续航计算优化数据信息进行微调，得到目标车辆的最终续航计算优化数据信息。
7、进一步的，所述目标车辆满电状态的续航里程数据信息为目标车辆满电时记录的续航里程均值数据信息，所述目标车辆剩余电量状态的续航里程数据信息为目标车辆当前剩余电量下的续航里程数据信息。
8、进一步的，在步骤q2中，所述采用续航里程的对偶函数算法对目标车辆的续航里程进行约束包括：
9、q21.基于所述目标车辆满电状态的续航里程数据信息和剩余电量状态的续航里程数据信息，建立目标车辆满电和剩余电量的关系函数f，
10、
11、
12、其中，x为目标车辆剩余电量状态续航里程数据信息，y为目标车辆满电状态的续航里程数据信息，p为目标车辆的续航参量函数，α，β和δ为参量因子，得到目标车辆满电和剩余电量的续航里程关系数据信息；
13、q22.基于所述目标车辆满电和剩余电量的续航里程关系数据信息和所述实时速度数据信息，建立目标车辆的续航里程约束函数g，
14、其中，v为实时速度数据信息，r为目标车辆满电和剩余电量的续航里程关系数据信息，得到目标车辆的续航里程的初步约束数据信息；
15、q23.基于所述目标车辆的续航里程的初步约束数据信息，建立目标车辆的续航里程的对偶约束函数h，
16、
17、其中，u为目标车辆的续航里程的初步约束数据信息，h为目标车辆续航里程的约束因子，σ和ρ为常量参数，得到目标车辆的续航里程约束数据信息。
18、进一步的，所述常量参数σ和ρ的约束条件为，
19、
20、ε的取值范围为(0,1),
21、其中，ε为常量调配参数。
22、进一步的，在步骤q3中，所述目标车辆的续航里程的惩罚函数m为，
23、
24、
25、其中，w为目标车辆的续航里程约束数据信息，λ为惩罚参数，μ1，μ2和μ3为目标车辆续航里程约束的权重系数，b为目标车辆的续航里程的惩罚表征函数。
26、进一步的，所述目标车辆续航里程约束的权重系数μ1的取值范围为(0,1)，所述目标车辆续航里程约束的权重系数μ2的取值范围为(0,1)，所述目标车辆续航里程约束的权重系数μ3的的取值范围为(0,1),所述惩罚参数λ的约束条件为，
27、
28、进一步的，在步骤q4中，所述采用改进的k近邻验证算法对续航计算优化数据信息进行微调包括：
29、q41.基于所述目标车辆的续航计算优化数据信息，建立目标车辆的k近邻验证函数c，
30、
31、其中，s为目标车辆的续航计算优化数据信息，χ为近邻因子，得到目标车辆的续航计算优化近邻数据信息；
32、q42.将所述目标车辆续航计算优化近邻数据信息输入目标车辆的续航里程模型，建立目标车辆续航里程的梯度函数r，
33、
34、其中，φ为目标车辆续航计算优化近邻数据信息，得到目标车辆续航里程的梯度变化数据信息；
35、q43.基于所述目标车辆续航里程的梯度变化数据信息，设置预设阈值，若超过预设阈值则不满足目标车辆的计算优化，若小于预设阈值则满足目标车辆的计算优化，并进行微调，得到目标车辆的最终续航计算优化数据信息。
36、为了实现上述目的及其他相关目的，本专利技术还提供了一种用于实现任一项所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法的系统，所述系统包括：
37、数据获取模块，用于目标车辆满电状态的续航里程数据信息、剩余电量状态的续航里程数据信息和实时速度数据信息；
38、车辆续航里程约束生成模块，与所述数据获取模块连接，用于采用续航里程的对偶函数算法对目标车辆的续航里程进行约束，得到目标车辆的续航里程约束数据信息；
39、续航里程计算优化模块，与所述车辆续航里程约束生成模块连接，用于建立目标车辆的续航里程的惩罚函数m，对目标车辆的续航计算进行优化，得到目标车辆的续航计算优化数据信息；
40、续航里程再优化模块，与所述续航里程计算优化模块连接，用于采用改进的k近邻验证算法对续航计算优化数据信息进行微调，得到目标车辆的最终续航计算优化数据信息。
41、进一步的，所述系统还包括人机交互模块，与所述续航里程再优化模块连接，用于进行数据的显示和修改。
42、为了实现上述目的及其他相关目的，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行任意一项所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法的计算机程序。
43、本专利技术具有以下积极效果：
44、1.本专利技术通过采用续航里程的对偶函数算法对目标车辆的续航里程进行约束，并结合目标车辆的续航里程的惩罚函数m，对目标车辆的续航计算进行优化，得到目标车辆的续航计算优化数据信息，不仅能够对目标车辆的续航能力进行准确的优化，而且目标车辆的续航里程约束可根据不同车辆进行变化，鲁棒性，适用面广。
45、2.本专利技术通过采用改进的k本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于：所述目标车辆满电状态的续航里程数据信息为目标车辆满电时记录的续航里程均值数据信息，所述目标车辆剩余电量状态的续航里程数据信息为目标车辆当前剩余电量下的续航里程数据信息。
3.根据权利要求1所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于，在步骤Q2中，所述采用续航里程的对偶函数算法对目标车辆的续航里程进行约束包括：
4.根据权利要求3所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于：所述常量参数σ和ρ的约束条件为，
5.根据权利要求1所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于，在步骤Q3中，所述目标车辆的续航里程的惩罚函数M为，
6.根据权利要求5所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于：所述目标车辆续航里程约束的权重系数μ1的取值范围为(0,1)，所述目标车辆续航里程约束的权重系数μ2的取值范围为(0,1)，所述目标车辆续航里程约束的权重系数μ3的
7.根据权利要求1所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于，在步骤Q4中，所述采用改进的k近邻验证算法对续航计算优化数据信息进行微调包括：
8.一种用于实现权利要求1-7任一项所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法的系统，其特征在于：所述系统包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述系统还包括人机交互模块，与所述续航里程再优化模块连接，用于进行数据的显示和修改。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行权利要求1～7中任意一项所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于：所述目标车辆满电状态的续航里程数据信息为目标车辆满电时记录的续航里程均值数据信息，所述目标车辆剩余电量状态的续航里程数据信息为目标车辆当前剩余电量下的续航里程数据信息。
3.根据权利要求1所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于，在步骤q2中，所述采用续航里程的对偶函数算法对目标车辆的续航里程进行约束包括：
4.根据权利要求3所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于：所述常量参数σ和ρ的约束条件为，
5.根据权利要求1所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于，在步骤q3中，所述目标车辆的续航里程的惩罚函数m为，
6.根据权利要求5所述的新能源电动车的车辆续航计算优化方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：詹筱蕙，郭奕莹，鱼蕊，戚嘉轩，侯煜妃，
申请(专利权)人：中国民用航空飞行学院，
类型：发明
国别省市：
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