一种电动汽车续航里程的评估方法、装置及汽车与流程

1.本发明涉及汽车领域，特别涉及一种电动汽车续航里程的评估方法、装置及汽车。


背景技术：

2.随着电动汽车的普及，用户对电动车提出了越来越高的要求。在充电桩没有完全普及的现状下，相对于传统燃油车辆，用户对电动车关注的焦点在于对续航里程的焦虑，而如何有效地估算剩余续驶里程成为电动车技术突破的关键。
3.目前，由于不同驾驶员驾驶车辆的驾驶习惯不同，会导致续驶里程计算不准确，以及估算剩余续驶里程值与实际行驶续驶里程出现不匹配。也就是说，在能耗计算过程中，对驾驶习惯的自适应学习是准确估算剩余续驶里程的前提，但现有技术中，尚未针对驾驶习惯自学习的能耗计算提出有效解决方案。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种电动汽车续航里程的评估方法、装置及汽车，用以解决现有技术中车辆剩余续驶里程值的估算不能自适应驾驶习惯的问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
6.依据本发明的一个方面，提供了一种电动汽车续航里程的评估方法，包括：
7.在车辆行驶过程中，间隔预设时长获取车辆的续航里程评估参数的初始值；
8.根据所述车辆在当前统计时长内的行驶状态，计算所述续航里程评估参数的修正值；
9.根据所述修正值对所述初始值进行修正，得到所述续航里程评估参数的自学习值；
10.根据所述自学习值，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程。
11.可选地，所述续航里程评估参数包括百公里平均每公里耗电量和百公里平均每公里耗时。
12.可选地，在车辆整车上电预设时长之后，所述初始值为上一个统计时长确定的值；在整车上电时，所述初始值为整车最近一次下电前存储的续航里程评估参数。
13.可选地，所述根据所述车辆在当前统计时长内的行驶状态，计算所述续航里程评估参数的修正值，包括：
14.根据所述车辆在当前统计时长内的行车电流，计算当前统计时长内的耗电量，并根据所述车辆的行车速度，计算当前统计时长内的行驶距离；
15.根据当前统计时长内的所述耗电量和所述行驶距离，计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗电量的修正值；
16.根据当前统计时长内的百公里平均每公里耗电量的修正值，计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗时的修正值。
17.可选地，所述根据所述修正值对所述初始值进行修正，得到所述续航里程评估参
数的自学习值，包括：
18.按照预设的权重比例，将所述修正值与所述初始值进行线性组合，得到所述续航里程评估参数的自学习值。
19.可选地，所述根据所述自学习值，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程，包括：
20.根据所述车辆在当前统计时长内的电池包使用参数，计算电池包剩余电量；所述电池包使用参数包括电池包实时soc、电池包实时健康度、电池包实时soc过低系数和电池包标称容量；
21.根据所述电池包剩余电量、所述续航里程评估参数的自学习值及空调实时使用电流，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程。
22.可选地，在所述根据所述自学习值，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程之后，所述评估方法还包括：
23.根据整车状态限制发送到仪表的剩余续航里程显示值的变化斜率。
24.依据本发明的另一个方面，提供了一种电动汽车续航里程的评估装置，包括：
25.数据获取模块，用于在车辆行驶过程中，间隔预设时长获取车辆的续航里程评估参数的初始值；
26.第一计算模块，用于根据所述车辆在当前统计时长内的行驶状态，计算所述续航里程评估参数的修正值；
27.参数修正模块，用于根据所述修正值对所述初始值进行修正，得到所述续航里程评估参数的自学习值；
28.里程计算模块，用于根据所述自学习值，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程。
29.可选地，所述续航里程评估参数包括百公里平均每公里耗电量和百公里平均每公里耗时。
30.可选地，在车辆整车上电预设时长之后，所述初始值为上一个统计时长确定的值；在整车上电时，所述初始值为整车最近一次下电前存储的续航里程评估参数。
31.可选地，所述第一计算模块包括：
32.第一计算单元，用于根据所述车辆在当前统计时长内的行车电流，计算当前统计时长内的耗电量，并根据所述车辆的行车速度，计算当前统计时长内的行驶距离；
33.第二计算单元，用于根据当前统计时长内的所述耗电量和所述行驶距离，计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗电量的修正值；
34.第三计算单元，用于根据当前统计时长内的百公里平均每公里耗电量的修正值，计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗时的修正值。
35.可选地，所述参数修正模块包括：
36.参数修正单元，用于按照预设的权重比例，将所述修正值与所述初始值进行线性组合，得到所述续航里程评估参数的自学习值。
37.可选地，所述里程计算模块包括：
38.剩余电量计算单元，用于根据所述车辆在当前统计时长内的电池包使用参数，计算电池包剩余电量；所述电池包使用参数包括电池包实时soc、电池包实时健康度、电池包
实时soc过低系数和电池包标称容量；
39.续航里程计算单元，用于根据所述电池包剩余电量、所述续航里程评估参数的自学习值及空调实时使用电流，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程。
40.可选地，所述评估装置还包括：
41.里程提示模块，用于根据整车状态限制发送到仪表的剩余续航里程显示值的变化斜率。
42.依据本发明的另一个方面，提供了一种控制设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；所述处理器执行所述程序时实现如上所述的评估方法。
43.依据本发明的另一个方面，提供了一种汽车，包括如上所述的评估装置。
44.本发明的有益效果是：
45.上述方案，是一种基于驾驶习惯自学习的电动汽车续航里程的评估方法，能够通过识别用户的驾驶习惯，针对不同的驾驶人员，准确计算剩余续驶里程，解决了同一车辆由于不同驾驶人员而会产生的驾驶续驶里程计算不准确的问题，有效地提高了用户驾驶满意度，缓解了用户的里程焦虑。
附图说明
46.图1表示本发明实施例提供的电动汽车续航里程的评估方法示意图之一；
47.图2表示本发明实施例提供的电动汽车续航里程的评估装置示意图；
48.图3表示本发明实施例提供的电动汽车续航里程的评估方法示意图之二。
具体实施方式
49.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。
50.本发明针对现有技术中车辆剩余续驶里程值的估算不能自适应驾驶习惯的问题，提供一种电动汽车续航里程的评估方法、装置及汽车。
51.如图1所示，本发明其中一实施例提供一种电动汽车续航里程的评估方法，包括：
52.s11：在车辆行驶过程中，间隔预设时长获取车辆的续航里程评估参数的初始值。
53.需要说明的是，本发明实施例提供的电动汽车续航里程的评估方法可以基于驾驶习惯自学习，也就是能够通过识别用户的驾驶习惯，针对不同的驾驶人员，准确计算剩余续驶里程。为了实现这种驾驶习惯自学习，可将整车的状态分为三种，状态一：当前车辆在充电模式下；状态二：车辆在非充电模式下整车静止；状态三：当前车辆在行车模式下行驶中。其中，当整车处于状态一或状态二时，可认为此驾驶习惯无效，不需要做学习处理；当整车处于状态三时，则可以认为此驾驶习惯有效，开始学习本次实时驾驶习惯的续航里程评估参数。
54.也就是说，在车辆行驶过程中，可以进行驾驶习惯的学习，以得到与本次驾驶过程中驾驶员的驾驶习惯相适应调整的剩余续航里程。可以将整个驾驶过程分成一个或多个学习周期，在每一个周期分别计算一个剩余续航里程，这样得到的数据更为准确及时。具体的，可以间隔预设时长获取车辆的续航里程评估参数的初始值。
55.可选地，在车辆整车上电预设时长之后，所述初始值为上一个统计时长确定的值；在整车上电时，所述初始值为整车最近一次下电前存储的续航里程评估参数。
56.也就是说，在每个统计时长(即所述周期)内，初始值为上一个统计时长确定的值。而在整车上电时，整车控制器(vehicle control unit，简称vcu)可以从底层flash模块读取上次整车下电前存储的剩余续航里程值、百公里平均每公里耗电量和百公里平均每公里耗时三项数据的值。其中，百公里平均每公里耗电量的值和百公里平均每公里耗时的值可作为续航里程评估参数在本次评估过程中的第一个周期内的初始值，而剩余续航里程值可用于提示驾驶员本次驾驶开始时的续航里程。
57.s12：根据所述车辆在当前统计时长内的行驶状态，计算所述续航里程评估参数的修正值；
58.s13：根据所述修正值对所述初始值进行修正，得到所述续航里程评估参数的自学习值；
59.s14：根据所述自学习值，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程。
60.也就是说，本发明实施例提供的所述评估方法是一种驾驶习惯自适应的续驶里程计算方法，该计算方法能够有效地识别驾驶习惯对能耗的影响。具体的，在每一个统计时长内，获取上一统计时长内确定的所述续航里程评估参数的值作为初始值，根据车辆在当前统计时长内的行驶状态来对初始值进行修正，得到根据当前统计时长内的剩余续航里程。
61.可选地，所述续航里程评估参数包括百公里平均每公里耗电量和百公里平均每公里耗时。
62.可选地，所述根据所述车辆在当前统计时长内的行驶状态，计算所述续航里程评估参数的修正值，包括：
63.根据所述车辆在当前统计时长内的行车电流，计算当前统计时长内的耗电量，并根据所述车辆的行车速度，计算当前统计时长内的行驶距离；
64.根据当前统计时长内的所述耗电量和所述行驶距离，计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗电量的修正值；
65.根据当前统计时长内的百公里平均每公里耗电量的修正值，计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗时的修正值。
66.需要说明的是，统计时长可以根据具体情况设定，根据本发明其中一实施例，一个统计时长可以设为10秒，根据驾驶习惯自学习的续航里程评估参数，即所述续航里程评估参数的修正值可根据以下步骤计算获得：
67.根据第一公式计算当前统计时长内的耗电量，所述第一公式为：
[0068][0069]
其中，x
eleper10s
表示10秒内耗电量(单位：ah)；i
drv
表示行车电流(单位：a)；dt表示最小计算周期0.01(单位：s)；
[0070]
根据第二公式计算当前统计时长内的行驶距离，所述第二公式为：
[0071]
[0072]
其中，x
kmper10s
表示10秒内行驶距离(单位：km)；v
drv
表示行车速度(单位：km/s)；dt表示最小计算周期0.01(单位：s)；
[0073]
根据第三公式计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗电量的修正值，所述第三公式为：
[0074][0075]
其中，x
eleperkm
表示10秒内平均每公里耗电量(单位：ah/km)；x
eleper10s
表示10秒内耗电量(单位：ah)；x
kmper10s
表示10秒内行驶距离(单位：km)；
[0076]
根据第四公式计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗时的修正值，所述第四公式为：
[0077][0078]
其中，x
timeperkm
表示10秒内平均每公里耗时(单位：h/km)；x
eleperkm
表示10秒内平均每公里耗电量(单位：ah/km)。
[0079]
可选地，所述根据所述修正值对所述初始值进行修正，得到所述续航里程评估参数的自学习值，包括：
[0080]
按照预设的权重比例，将所述修正值与所述初始值进行线性组合，得到所述续航里程评估参数的自学习值。
[0081]
需要说明的是，按照预设的权重比例更新驾驶习惯，即更新所述续航里程评估参数，得到所述续航里程评估参数的自学习值。预设的权重比例为一标定量data_auxicalc_updataratio，可根据实际情况设定具体数值。根据本发明其中一实施例，可设data_auxicalc_updataratio＝0.03％，也就是说，具体计算时，可扣除原驾驶习惯的万分之三，增加新驾驶习惯的万分之三，具体计算公式如下(以δ表示权重，根据本发明其中一实施例δ＝0.03％)：
[0082]
根据第五公式计算百公里平均每公里耗电量的自学习值，所述第五公式为：
[0083]
x
neweleperkm
＝x
eleperkm
×
δ x
lastneweleperkm
×
(1-δ)
[0084]
其中，x
neweleperkm
表示当前统计时长内百公里平均每公里耗电量的自学习值，即更新后驾驶习惯平均每公里耗电量(单位：ah/km)；x
eleperkm
表示10秒内平均每公里耗电量(单位：ah/km)；x
lastneweleperkm
表示整车控制器被唤醒第一个周期时为底层flash存储量out_fee_eleaveperkm_cacl(单位：ah/km)，第二周期开始直到在整车下电前为上一个周期的x
neweleperkm
值。
[0085]
根据第六公式计算百公里平均每公里耗时的自学习值，所述第六公式为：
[0086]
x
newtimeperkm
＝x
timeperkm
×
δ x
lastnewtimeperkm
×
(1-δ)
[0087]
其中，x
newtimeperkm
表示当前统计时长内百公里平均每公里耗时的自学习值，即更新后驾驶习惯平均每公里耗时(单位：h/km)；x
timeperkm
表示10秒内平均每公里耗时(单位：h/km)；x
lastnewtimeperkm
表示整车控制器被唤醒第一个周期时为底层flash存储量out_fee_tiaveperkm_cacl(单位：h/km)，第二周期开始直到在整车下电前为上一个周期的x
newtimeperkm
值。
[0088]
可选地，所述根据所述自学习值，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程，包括：
[0089]
根据所述车辆在当前统计时长内的电池包使用参数，计算电池包剩余电量；所述电池包使用参数包括电池包实时soc、电池包实时健康度、电池包实时soc过低系数和电池包标称容量；
[0090]
根据所述电池包剩余电量、所述续航里程评估参数的自学习值及空调实时使用电流，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程。
[0091]
也就是说，可以结合当前电池包实时soc、电池包实时健康度、电池包实时soc过低系数和电池包标称容量计算出当前时刻剩余容量。根据本发明其中一实施例，为保证计算剩余里程不大于实际可行驶里程且soc显示为0时整车依然可以行驶一段距离，可以对真实soc作减少5％处理，具体计算公式如下：
[0092]
根据第七公式计算电池包实时剩余电量，所述第七公式为：
[0093]
x
recap
＝(r
soc-5％)
×
r
soh
×
r
soclow
×
x
cap
[0094]
其中，x
recap
表示电池包实时剩余电量(单位：ah)；r
soc
表示电池包实时soc(单位：％)；r
soh
表示电池包实时健康度(单位：％)；r
soclow
表示电池包实时soc过低系数(单位：％)；x
cap
表示电池包标称容量140/100(单位：ah)。
[0095]
根据第八公式计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程，所述第八公式为：
[0096][0097]
其中，x
remil
表示剩余续航里程(单位：km)；x
recap
表示电池包实时剩余电量(单位：ah)；i
acm
表示空调系统实时电流(单位：a)；x
newtimeperkm
表示当前统计时长内百公里平均每公里耗时的自学习值；x
neweleperkm
表示当前统计时长内百公里平均每公里耗电量的自学习值。
[0098]
可选地，在所述根据所述自学习值，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程之后，所述评估方法还包括：
[0099]
根据整车状态限制发送到仪表的剩余续航里程显示值的变化斜率。
[0100]
需要说明的是，可根据整车状态限制发送到仪表的剩余续航里程显示值的变化斜率。具体的，在状态一时，即当前车辆在充电模式下，充电限制剩余续航里程显示值不允许下降，允许最大上升速率为akm/s；在状态二时，即车辆在非充电模式下整车静止，停车耗电限制剩余续航里程显示值不允许上升，允许最大下降速率为bkm/s；在状态三时，即当前车辆在行车模式下行驶中，行车限制最大下降速率为ckm/s，行车回馈限制最大上升速率为dkm/s。其中，a、b、c和d可根据实际情况标定获得。
[0101]
如图3所示，展示了本发明其中一实施例提供的基于能耗学习方法，即电动汽车续航里程的评估方法的实现过程。需要说明的是，基于能耗学习方法也可通过其他算法实现，不仅限于本发明实施例中所提供的算法。
[0102]
本发明实施例中，针对现有技术中同一车辆的续驶里程不能依据不同驾驶员而进行区别计算，提出了一种基于能耗的驾驶习惯自学习评估方法，该方法鲁棒性强，易实现；解决了具有不同驾驶习惯的驾驶员在驾驶车辆时续驶里程计算不准确的问题，有效地提高了用户驾驶满意度，缓解了用户的里程焦虑。
[0103]
如图2所示，本发明实施例还提供一种电动汽车续航里程的评估装置，包括：
[0104]
数据获取模块21，用于在车辆行驶过程中，间隔预设时长获取车辆的续航里程评估参数的初始值。
[0105]
需要说明的是，本发明实施例提供的电动汽车续航里程的评估方法可以基于驾驶习惯自学习，也就是能够通过识别用户的驾驶习惯，针对不同的驾驶人员，准确计算剩余续驶里程。为了实现这种驾驶习惯自学习，可将整车的状态分为三种，状态一：当前车辆在充电模式下；状态二：车辆在非充电模式下整车静止；状态三：当前车辆在行车模式下行驶中。其中，当整车处于状态一或状态二时，可认为此驾驶习惯无效，不需要做学习处理；当整车处于状态三时，则可以认为此驾驶习惯有效，开始学习本次实时驾驶习惯的续航里程评估参数。
[0106]
也就是说，在车辆行驶过程中，可以进行驾驶习惯的学习，以得到与本次驾驶过程中驾驶员的驾驶习惯相适应调整的剩余续航里程。可以将整个驾驶过程分成一个或多个学习周期，在每一个周期分别计算一个剩余续航里程，这样得到的数据更为准确及时。具体的，可以间隔预设时长获取车辆的续航里程评估参数的初始值。
[0107]
可选地，在车辆整车上电预设时长之后，所述初始值为上一个统计时长确定的值；在整车上电时，所述初始值为整车最近一次下电前存储的续航里程评估参数。
[0108]
也就是说，在每个统计时长(即所述周期)内，初始值为上一个统计时长确定的值。而在整车上电时，整车控制器(vehicle control unit，简称vcu)可以从底层flash模块读取上次整车下电前存储的剩余续航里程值、百公里平均每公里耗电量和百公里平均每公里耗时三项数据的值。其中，百公里平均每公里耗电量的值和百公里平均每公里耗时的值可作为续航里程评估参数在本次评估过程中的第一个周期内的初始值，而剩余续航里程值可用于提示驾驶员本次驾驶开始时的续航里程。
[0109]
第一计算模块22，用于根据所述车辆在当前统计时长内的行驶状态，计算所述续航里程评估参数的修正值；
[0110]
参数修正模块23，用于根据所述修正值对所述初始值进行修正，得到所述续航里程评估参数的自学习值；
[0111]
里程计算模块24，用于根据所述自学习值，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程。
[0112]
也就是说，本发明实施例提供的所述评估装置是一种驾驶习惯自适应的续驶里程评估装置，该评估装置能够有效地识别驾驶习惯对能耗的影响。具体的，在每一个统计时长内，获取上一统计时长内确定的所述续航里程评估参数的值作为初始值，根据车辆在当前统计时长内的行驶状态来对初始值进行修正，得到根据当前统计时长内的剩余续航里程。
[0113]
可选地，所述续航里程评估参数包括百公里平均每公里耗电量和百公里平均每公里耗时。
[0114]
可选地，所述第一计算模块包括：
[0115]
第一计算单元，用于根据所述车辆在当前统计时长内的行车电流，计算当前统计时长内的耗电量，并根据所述车辆的行车速度，计算当前统计时长内的行驶距离；
[0116]
第二计算单元，用于根据当前统计时长内的所述耗电量和所述行驶距离，计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗电量的修正值；
[0117]
第三计算单元，用于根据当前统计时长内的百公里平均每公里耗电量的修正值，计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗时的修正值。
[0118]
需要说明的是，统计时长可以根据具体情况设定，根据本发明其中一实施例，一个统计时长可以设为10秒，根据驾驶习惯自学习的续航里程评估参数，即所述续航里程评估参数的修正值可根据以下步骤计算获得：
[0119]
根据第一公式计算当前统计时长内的耗电量，所述第一公式为：
[0120][0121]
其中，x
eleper10s
表示10秒内耗电量(单位：ah)；i
drv
表示行车电流(单位：a)；dt表示最小计算周期0.01(单位：s)；
[0122]
根据第二公式计算当前统计时长内的行驶距离，所述第二公式为：
[0123][0124]
其中，x
kmper10s
表示10秒内行驶距离(单位：km)；v
drv
表示行车速度(单位：km/s)；dt表示最小计算周期0.01(单位：s)；
[0125]
根据第三公式计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗电量的修正值，所述第三公式为：
[0126][0127]
其中，x
eleperkm
表示10秒内平均每公里耗电量(单位：ah/km)；x
eleper10s
表示10秒内耗电量(单位：ah)；x
kmper10s
表示10秒内行驶距离(单位：km)；
[0128]
根据第四公式计算当前统计时长内的百公里平均每公里耗时的修正值，所述第四公式为：
[0129][0130]
其中，x
timeperkm
表示10秒内平均每公里耗时(单位：h/km)；x
eleperkm
表示10秒内平均每公里耗电量(单位：ah/km)。
[0131]
可选地，所述参数修正模块包括：
[0132]
参数修正单元，用于按照预设的权重比例，将所述修正值与所述初始值进行线性组合，得到所述续航里程评估参数的自学习值。
[0133]
需要说明的是，按照预设的权重比例更新驾驶习惯，即更新所述续航里程评估参数，得到所述续航里程评估参数的自学习值。预设的权重比例为一标定量data_auxicalc_updataratio，可根据实际情况设定具体数值。根据本发明其中一实施例，可设data_auxicalc_updataratio＝0.03％，也就是说，具体计算时，可扣除原驾驶习惯的万分之三，增加新驾驶习惯的万分之三，具体计算公式如下(以δ表示权重，根据本发明其中一实施例δ＝0.03％)：
[0134]
根据第五公式计算百公里平均每公里耗电量的自学习值，所述第五公式为：
[0135]
x
neweleperkm
＝x
eleperkm
×
δ x
lastneweleperkm
×
(1-δ)
[0136]
其中，x
neweleperkm
表示当前统计时长内百公里平均每公里耗电量的自学习值，即更新后驾驶习惯平均每公里耗电量(单位：ah/km)；x
eleperkm
表示10秒内平均每公里耗电量(单位：ah/km)；x
lastneweleperkm
表示整车控制器被唤醒第一个周期时为底层flash存储量out_fee_eleaveperkm_cacl(单位：ah/km)，第二周期开始直到在整车下电前为上一个周期的x
neweleperkm
值。
[0137]
根据第六公式计算百公里平均每公里耗时的自学习值，所述第六公式为：
[0138]
x
newtimeperkm
＝x
timeperkm
×
δ x
lastnewtimeperkm
×
(1-δ)
[0139]
其中，x
newtimeperkm
表示当前统计时长内百公里平均每公里耗时的自学习值，即更新后驾驶习惯平均每公里耗时(单位：h/km)；x
timeperkm
表示10秒内平均每公里耗时(单位：h/km)；x
lastnewtimeperkm
表示整车控制器被唤醒第一个周期时为底层flash存储量out_fee_tiaveperkm_cacl(单位：h/km)，第二周期开始直到在整车下电前为上一个周期的x
newtimeperkm
值。
[0140]
可选地，所述里程计算模块包括：
[0141]
剩余电量计算单元，用于根据所述车辆在当前统计时长内的电池包使用参数，计算电池包剩余电量；所述电池包使用参数包括电池包实时soc、电池包实时健康度、电池包实时soc过低系数和电池包标称容量；
[0142]
续航里程计算单元，用于根据所述电池包剩余电量、所述续航里程评估参数的自学习值及空调实时使用电流，计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程。
[0143]
也就是说，可以结合当前电池包实时soc、电池包实时健康度、电池包实时soc过低系数和电池包标称容量计算出当前时刻剩余容量。根据本发明其中一实施例，为保证计算剩余里程不大于实际可行驶里程且soc显示为0时整车依然可以行驶一段距离，可以对真实soc作减少5％处理，具体计算公式如下：
[0144]
根据第七公式计算电池包实时剩余电量，所述第七公式为：
[0145]
x
recap
＝(r
soc-5％)
×
r
soh
×
r
soclow
×
x
cap
[0146]
其中，x
recap
表示电池包实时剩余电量(单位：ah)；r
soc
表示电池包实时soc(单位：％)；r
soh
表示电池包实时健康度(单位：％)；r
soclow
表示电池包实时soc过低系数(单位：％)；x
cap
表示电池包标称容量140/100(单位：ah)。
[0147]
根据第八公式计算所述车辆在当前统计时长内的剩余续航里程，所述第八公式为：
[0148][0149]
其中，x
remil
表示剩余续航里程(单位：km)；x
recap
表示电池包实时剩余电量(单位：ah)；i
acm
表示空调系统实时电流(单位：a)；x
newtimeperkm
表示当前统计时长内百公里平均每公里耗时的自学习值；x
neweleperkm
表示当前统计时长内百公里平均每公里耗电量的自学习值。
[0150]
可选地，所述评估装置还包括：
[0151]
里程提示模块，用于根据整车状态限制发送到仪表的剩余续航里程显示值的变化斜率。
[0152]
需要说明的是，可根据整车状态限制发送到仪表的剩余续航里程显示值的变化斜
率。具体的，在状态一时，即当前车辆在充电模式下，充电限制剩余续航里程显示值不允许下降，允许最大上升速率为akm/s；在状态二时，即车辆在非充电模式下整车静止，停车耗电限制剩余续航里程显示值不允许上升，允许最大下降速率为bkm/s；在状态三时，即当前车辆在行车模式下行驶中，行车限制最大下降速率为ckm/s，行车回馈限制最大上升速率为dkm/s。其中，a、b、c和d可根据实际情况标定获得。
[0153]
还需要说明的是，基于能耗学习方法也可通过其他算法实现，不仅限于本发明实施例中所提供的算法。
[0154]
本发明实施例中，通过基于驾驶习惯的能耗自学习，可以准确的计算实时能耗，并以此为基础计算剩余续驶里程。解决了具有不同驾驶习惯的驾驶员在驾驶车辆时续驶里程计算不准确的问题，有效地提高了用户驾驶满意度，缓解了用户的里程焦虑。
[0155]
本发明实施例还提供一种控制设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；所述处理器执行所述程序时实现如上所述的评估方法。
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本发明实施例还提供一种汽车，包括如上所述的评估装置。
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以上所述的是本发明的优选实施方式，应当指出对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明所述的原理前提下还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也在本发明的保护范围内。