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申请/专利权人：上海科列新能源技术有限公司

摘要：本发明涉及一种高能耗用户行为识别算法，其包括以下步骤：步骤一：获取特征参数，通过新能源汽车云平台的监测采集模块获取车辆的实时大数据；步骤二：计算特征参数，通过新能源汽车云平台的计算模块计算高耗能用户行为的特征参数；步骤三：处理特征参数，通过新能源汽车云平台的后台处理模块进行特征参数数据处理；步骤四：判断用户行为，对筛选出的特征参数为极大值的车辆进行百公里续驶里程的变化趋势计算以及SOH变化趋势计算，若续驶里程和SOH衰减速率大于均值的话，判断该车辆符合高耗能用户行为；步骤五：计算影响因子，对筛选出的高耗能用户行为的车辆的数据计算出影响因子。该算法适应性强，无需额外匹配经验参数，特征参数计算准确度高。

主权项：1.一种高能耗用户行为识别算法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤一：获取特征参数，通过新能源汽车云平台的监测采集模块获取车辆的实时大数据，该实时大数据包括采样时间、整车电压、系统电流、故障告警、单体电芯电压、单体电芯温度、SOC、整车运行状态、运行模式、车速、累计里程、档位、加速踏板行程、制动踏板行程以及DCDC状态等信号；步骤二：计算特征参数，步骤一中采集获取的实时大数据通过新能源汽车云平台的监测采集模块反馈给新能源汽车云平台的后台计算模块，通过新能源汽车云平台的计算模块计算出高耗能用户行为的特征参数，该特征参数包括SOC使用窗口80％的累计放电次数、充放电时瞬时功率持续时间、加速踏板开度1时的平均放电倍率、电芯温升速率、每百公里的平均能耗以及每百公里放电过程中回馈电量；步骤三：处理特征参数，步骤二中计算出来的特征参数通过新能源汽车云平台的后台计算模块反馈给新能源汽车云平台的后台处理模块，通过新能源汽车云平台的后台处理模块进行特征参数的数据处理，根据统计的特征参数绘制出每台车辆的特征参数分布趋势图，根据统计的特征参数对比每台车辆的差异，后台处理模块实时选取出特征参数的极大值、极小值和平均值的车辆，并获取车辆的SOH和累计里程信息；步骤四：判断用户行为，对步骤三中新能源汽车云平台的后台处理模块筛选出的特征参数为极大值的车辆进行百公里续驶里程的变化趋势计算以及SOH变化趋势计算，若续驶里程和SOH衰减速率大于均值的话，判断该车辆符合高耗能用户行为；步骤五：计算影响因子，对步骤四中筛选出的高耗能用户行为的车辆的特征参数的影响力最大参数筛选出来，该参数的影响因子累积一次，从而逐步迭代，获取不同特征参数的影响因子的排序。

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