技术宅用“大数据”让电动汽车跑得更远

导语

电动车难以推广的原因,除充电设施不足,还包括电池技术不成熟导致续航无法满足用户需求。北卡罗来纳州立大学研究人员通过“大数据”的帮助,旨在消除车主的续航焦虑症。

电动车的兴起,颠覆了传统燃油车“一统江山”的固有格局。但目前来看,除充电基础设施仍十分匮乏之外,消费者普遍存在的“续航焦虑”心理同样阻碍了电动车的大范围推广。老百姓有这样的想法倒不难理解,因为谁都不愿意长途跋涉遭遇红灯预警(没电了!),惨兮兮地躺在路中间等待救援。尽管电动车的仪表盘都会显示电池的剩余电量以及预计续航里程,但这些数据一般都不太准确,因为工程师所使用的计算机模型主要依据驾驶员近期行为进行判断,并不会考虑其他相关因素。

电动车用户的续航焦虑

来自美国北卡罗来纳州立大学,先进诊断、自动化与控制实验室的两位研究员近日表示,他们已经开发出全新的演算模型,该实验成果将刊登在IEEE工业电子协会第40届年会的学术出版物上。根据这两位技术人员的描述,最新的计算机软件利用“大数据”的采集方式,通过获取不同渠道的信息来预估电动车的续航里程。车主只需提供目的地详细地址或GPS坐标即可,随后该软件一方面参考历史数据,同时也会结合实时交通数据、高速公路以及各区域路况特征、天气等变量进行分析,最后估算出电动车在目前电量下的续航里程。      

用其中一位研究人员Rahimi-Eichi的话来说,相比传统软件的测算方式,这项全新的建模方式不仅会参考过去5到10分钟的行驶情况,同时也会考虑之后5~10分钟内车子可能发生的状况。      

据Rahimi-Eichi介绍,该软件通过下面5条渠道获取数据:  

1. 谷歌地图(道路、区域以及实时交通数据)

2. Wunderground.com(天气数据)

3. 驾驶员过往信息(驾驶行为评估数据)

4. 汽车主机厂(汽车建模数据)

5. 电池厂商(电池建模数据)      

不过另一位研究员Mo-Yuen Chow在接受记者采访时指出,尽管该软件非常依赖目前盛行的互联网“大数据”,但它的算法先进之处在于,它可以大量搜集相关数据,进行有效分析后提高对电动车续航里程预估的准确性。不过目前该系统仍在测试当中,而实际模拟过程中结果的准确性甚至达到了95%。      

之前,很多针对电动车用户“续航焦虑”的研究,主要集中在速度管理以及优化制动动能回收系统等方面。而北卡罗来纳州立大学的团队另辟蹊径,围绕车机系统的模拟软件做起了文章。在现有动力电池技术不成熟以及充电设施不足的情况下,通过进行范围更广的模拟测试,以“大数据”的思维获取更准确的续航里程预估,这样方便消费者对行程进行更合理的规划,在某种程度上对缓解“里程焦虑”有非常大的帮助。  

该系统预计两年内有望得到商用,具体信息请及时关注电动邦的后续报道。

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