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摘要：本发明公开了一种电动车续驶里程测评方法，属于电动车测试技术领域，包括步骤S10：获取电动车电池容量数据，并获取电动车每日的耗电量，同时采集耗电量情况下的电动车行驶工况，步骤S20：预设采集期，获取采集期内电动车的平均每日耗电量数据，并于采集期结束后获取电动车剩余电量，同时以采集期内的每日耗电量为基础预测电动车于剩余电量情况下的剩余续驶里程。本发明通过采集测评车辆在不同行驶工况情况下的耗电量，以及不同剩余电池电量情况下的最大和最小日耗电量数据，可分析得出车辆剩余连续可续驶里程数据，并且通过分析车辆电池容量与车辆行驶速度和续驶里程的关系变化，为驾车用户提供了更可靠的数据支撑。

主权项：1.一种电动车续驶里程测评方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10：获取电动车电池容量数据，并获取电动车每日的耗电量，同时采集所述耗电量情况下的电动车行驶工况；所述电动车行驶工况包括车辆平均行驶速度、车辆空调开放时间、车载重量和路面粗糙度，并分析电动车的平均行驶速度、车辆空调开放时间、车载重量和路面粗糙度与耗电量的关联关系，获取其中的变化特征，同时采集车辆于陡坡行驶时的耗电量变化规律，计算出该耗电量对比车辆于平地行驶时的耗电量差值，根据如下公式计算得出： 其中，Zij表示车辆第i次于平地行驶时第j次采集的耗电量均值；式中，Xij表示车辆第i次于陡坡行驶时第j次采集的最大行驶速度，σi表示所述第j次采集的最大行驶速度时第i次采集的耗电量值，μi表示第i次采集的车辆于平地行驶时的平均车速；步骤S20：预设采集期，获取所述采集期内电动车的平均每日耗电量数据，并于采集期结束后获取电动车剩余电量，同时以所述采集期内的每日耗电量为基础预测电动车于剩余电量情况下的剩余续驶里程；所述采集期包括车辆电量处于100％电量期、60％电量期和30％电量期，并分析车辆电量处于100％电量期、60％电量期和30％电量期时，车辆于相同平均行驶速度、相同车辆空调开放时间、相同车载重量和相同路面粗糙度情况下的耗电量变化规律，并生成预测模型；同时基于所述100％电量期、60％电量期和30％电量期预设安全耗电阈值，并以所述安全耗电阈值为基础预设基准平均行驶速度、基准车辆空调开放时间、基准车载重量和基准路面粗糙度，当车辆低于基准平均行驶速度、低于基准车辆空调开放时间、低于基准车载重量和低于基准路面粗糙度情况下行驶时的耗电量超出安全耗电阈值时，则判定耗电异常，反之，则不判定；步骤S30：以所述采集期内获取的每日耗电量为基础采集电动车每消耗一度电量所需的用时，并采集该用时情况下的电动车行驶速度，同时根据每日剩余电量预测电动车的剩余续驶时间；步骤S40：获取所述采集期内采集的最大和最小日耗电量数据，并获取该最大日耗电量数据和最小日耗电量数据情况下的电动车行驶工况，同时于所述采集期内采集最接近最大日耗电量数据和最小日耗电量数据的耗电量及其行驶工况，并生成数据模型，分析介于所述最大日耗电量数据和所述最小日耗电量数据之间的其它耗电量及其行驶工况；步骤S50：获取所述最大日耗电量数据和所述最小日耗电量数据情况下的电动车特征工况，并将该特征工况与介于所述最大日耗电量数据和所述最小日耗电量数据之间的其它行驶工况进行分析比对，同时使用Q-learning算法进行增强学习，以优化所述数据模型。

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