(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210744726.0 (22)申请日 2022.06.29 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114817376 A (43)申请公布日 2022.07.29 (73)专利权人 智能网联汽车 （山 东） 协同创新研 究院有限公司 地址 255400 山东省淄博市临淄经济开发 区智能网联汽车产业园2 楼 (72)发明人 陈洁　王磊　李学民　田端祥　 (74)专利代理 机构 合肥市科深知识产权代理事 务所(普通 合伙) 3423 5 专利代理师 李丹丹 (51)Int.Cl. G06F 16/2458(2019.01)G06F 16/2455(2019.01) G06F 16/27(2019.01) G06Q 50/30(2012.01) (56)对比文件 CN 114043875 A,202 2.02.15 CN 105711592 A,2016.0 6.29 CN 110949151 A,2020.04.0 3 CN 111583440 A,2020.08.25 US 20191 11926 A1,2019.04.18 审查员 卢洁 (54)发明名称 基于物联网的电动汽车行驶数据智能分析 系统 (57)摘要 本发明公开了基于物联网的电动汽车行驶 数据智能分析系统， 通过 获取到过往驾驶数据之 后， 利用积数分析单元对所有的过往驾驶数据进 行期望差分析， 将过往驾驶数据标记为受分数 据， 对受分数据进行单项期望差分析， 根据单项 期望差分析， 得到受分数据的单里耗偏值； 之后 按照相同原理得到所有的过往驾驶数据的单里 耗偏值， 组成单里偏数据组， 对单里偏数据组进 行数据聚一化处理， 确定核定偏差值； 之后根据 核定偏差值确定针对电动汽车的预测值与实际 行驶值之间的差距， 再根据用户距离目的地之间 的关系， 确定充电方式， 提供一种基于物联网的 电动汽车行驶数据智能分析系统， 并针对性给出 建议。 权利要求书3页 说明书4页 附图1页 CN 114817376 B 2022.09.23 CN 114817376 B 1.基于物联网的电动汽车行驶数据智能分析系统， 其特征在于， 包括用户数据库、 积数 同步单元、 积数分析 单元、 主控单 元和管理单 元； 用户数据库内同步存储有过往驾驶数据； 过往驾驶数据包括出发电量、 预测里程、 实际 里程、 实剩电量； 积数同步单元用于同步用户数据库内的所有的过往驾驶数据， 并将过往驾驶数据传输 到积数分析单元， 积数分析单元用于对所有的过往驾驶数据进行期望差分析， 期望差分析 具体方式为： 步骤一： 获取到所有的过往驾驶数据之后， 任选一过往驾驶数据； 步骤二： 首先将过往驾驶数据 标记为受分数据， 对受分数据进行单项期望差分析， 根据 单项期望差分析， 得到受分数据的单里耗偏值； 之后按照相同原理得到所有的过往驾驶数 据的单里耗偏值， 组成单 里偏数据组， 将其标记为Di,i=1、 . ..、 n； 步骤三： 对单里偏数据组进行数据聚一化处理， 根据单里偏数据组Di及其均值， 自动 计 算出聚合度J， 根据聚合度和X2之间的关系， 若超过X2则进 行数据删除， 同步得到删除占比， 根据删除占比产生分差信号或合项信号， 在产生合项信号时， 自动确定核定偏差值； 在产生 分差信号时， 根据Di中数值与Di的均值P之间的关系， 确定上位数和下位数； 根据上位数和 下位数确定核定偏差值； 数据聚一 化处理具体方式为： S01： 获取到单 里偏数据组Di， i=1、 . ..、 n， 自动获取到Di的均值， 将其标记为P； S02： 之后依据公式自动计算单 里偏数据组的聚合度J， 具体 计算公式为： ； S03： 当J值超过 X2时， 进行 数据删除， 否则进行步骤S04的操作； 数据删除具体方式为： 按照|Di‑P|从大到小的顺序依次选取， 每选中一个Di值时， 将其删除， 之后 重新计算剩 余Di值的聚合度J， 并将其与X2进行比较， 若J还是超 过X3， 则按照|Di ‑P|从大到小的顺序继 续选取下一个Di 值， 再重新计算聚合度J， 直到J不超过 X2； 获取到删除的Di数值的个数， 将其除以n得到删除占比， 当删除占比超过X3时， 自动产 生分差信号； 否则产生 合项信号， 将此时剩余的Di的均值标记为核定偏差值； 此处X2同样为管理员根据需求预设的数值； X3为管理员预设的数值； S04： 当初始时J值 不超过X2时， 自动将Di的均值标记为核定偏差值； S05： 当产生分差信号时， 此时获取到Di中数值超过Di均值P的个数， 将其标记为上位 数， Di中数值小于均值P的个数 标记为下位数； S06： 根据上位数和下位数确定核定偏差值， 具体为： 当上位数超过 下位数时， 自动将Di中最大的数值与 均值P的中值标记为核定偏差值； 否则， 将Di中最小的数值与 均值P的中值标记为核定偏差值； 积数分析 单元用于将核定偏差值传输 到主控单 元。 2.根据权利要求1所述的基于物联网的电动汽车行驶数据智能分析系统， 其特征在于， 靠近阶段指代为在进 行最新一次驾驶过程之前的三个月内这一阶段； 单次行程指代为用户 的行驶里程超过 X1距离且中间不存在充电这 一行为， 此处X1距离为管理员预设数值；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114817376 B 2出发电量指代为单次行程开始前汽车的剩余电量， 预测里程指代为汽车自身后给出的 当前出发电量的可行驶公里数， 实际里程指代为该次行驶里程在出发后未进 行补电之前实 际行驶的路程， 实剩电量即为实际里程行驶完之后的剩余电量， 出发电量和剩余电量均按 照电池总电量百分比乘以10 0的形式体现。 3.根据权利要求1所述的基于物联网的电动汽车行驶数据智能分析系统， 其特征在于， 过往驾驶数据包括未使用本系统之前的靠近阶段内每一个单次行程的驾驶数据， 同样也会 同步收集并存 储在使用系统之后单次行程的驾驶数据， 统一将其标记为过往驾驶数据。 4.根据权利要求1所述的基于物联网的电动汽车行驶数据智能分析系统， 其特征在于， 步骤二中的单项期望 差分析具体方式为： S1： 获取到受分数据内的出发电量、 预测里程、 实际里程、 实剩电量； S2： 将出发电量减去实剩电量得到实耗电量； S3： 再利用公式计算单 里耗偏值， 具体为： 单里耗偏值= （实耗电量 ‑实际里程/ （预期里程/出发电量） ） /实际里程； S4： 得到单 里耗偏值。 5.根据权利要求1所述的基于物联网的电动汽车行驶数据智能分析系统， 其特征在于， 还包括管理单 元， 管理单元与主控单 元通信连接， 用于 录入所有的预设数值， 并将其传输 到主控单 元。 6.根据权利要求1所述的基于物联网的电动汽车行驶数据智能分析系统， 其特征在于， 还包括： 数据录入单 元、 数据分析 单元； 数据录入单元用于用户录入本次的目的地， 并根据目的地自动获取到本次旅行的实时 距， 实时距即为该次路程需要行进的距离； 数据录入单元用于将实时距和目的地传输到主 控单元， 主控单 元用于对实时距和目的地进行程次分析， 程次分析 具体方式为： SS1： 自动获取到当前本次电动汽车的剩余电量、 实时预测距、 实时距和核定偏差值； 实 时预测距即为当前剩余电量情况下， 汽车给出 的预测的行驶距离； 利用公式计算实时预测 里程， 具体 计算公式为： 实时预测里程= （实时预测距/剩余电量 ‑核定偏差值） ×剩余电量； SS2： 利用公式计算补充距， 具体公式为： 补充距=实时距+充电距 ‑实时预测里程； 当补充距大于零时则产生免补信号， 否则产生需补信号； 此处充电距为距离目的地最 近的充电桩的距离； SS3： 在产生 需补信号后， 自动 检测电动汽车的行驶过程， 当行进到实时预测里程的75% 距离时， 自动进行蓄满分析， 根据产生需补信号之前行驶路程的全部数据， 确定实时耗偏 值， 之后根据实时耗偏值确定蓄满里程； SS4： 得到蓄满里程后， 将其与补充距进行比较， 当补充距小于蓄满里程时， 此时根据核 定偏差值， 自动换算到进行补充距所需的充电电量， 此时自动按照充电电量对电池进行充 电； 将充电 电量标记为充电策略； 若补充距大于蓄满里程时， 此时将补充距除以蓄满里程之后取余数， 针对余数部分的 补充距， 将其标记 为余补充局， 按照补充距小于蓄满里程的方式对余补充距进 行充电； 针对 整段的蓄满里程， 直接将电量充满； 将此时每一次的充电 电量标记为充电策略；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114817376 B 3