基于大数据分析技术的电动汽车ECR和续驶里程影响因素分析

基于大数据分析技术的电动汽车ECR和续驶里程影响因素分析

电动汽车是一种清洁能源汽车，推广电动汽车能够有效减少温室气体排放。目前，因为电动汽车仍然存在续驶里程较短的缺点，因此分析影响电动汽车能源消耗率（ECR）和续驶里程的关键因素将有利于降低电动汽车的能源消耗，扩大续驶里程。利用大数据分析技术能够对电动汽车大量的使用数据进行分析，从而确定出影响电动汽车ECR和续驶里程的关键因素。

利用大数据分析技术时，需要对待分析数据进行收集。待分析数据来自于丹麦，主要包含4个部分：①200辆电动汽车在741名驾驶员驾驶下的出行数据（共出行276102次，行驶里程230万km）；②741名驾驶员的驾驶行为特性；③电动汽车行驶道路的道路类型；④丹麦国家气象局记录的天气数据。通过对收集的数据进行统计分析，建立了电动汽车的计量经济模型。通过对模型的分析发现：200辆电动汽车的平均ECR为0.183kWh/km；与夏天相比，电动汽车在冬天行驶时，平均ECR增加34%，相应电动汽车的平均续驶里程减少25%。电动汽车最优的行驶车速范围为45～56km/h，理想的行驶环境温度为14℃。此外，分析结果还发现，电动汽车行驶车速、加速度和行驶环境温度与电动汽车的平均ECR之间存在非线性关系，而季节性降雨与电动汽车的平均ECR之间存在强烈的线性关系。因此，电动汽车的ECR和续驶里程高度依赖于行驶环境、驾驶模式和行驶时的天气。

刊名：Transportation Research Part D（英）

刊期：2017年第54期

作者：Gebeyehu M.Fetene

编译：张振伟