基于多源数据融合的电动汽车续航性能提升策略研究

摘要：电动汽车在推动绿色出行与低碳交通方面具有重要意义，但其续航能力受限一直制约着用户体验与市场推广。本文围绕多源数据融合在续航性能优化中的应用展开研究，从车辆状态数据、环境感知数据与驾驶行为数据入手，分析融合处理方式及其在能耗预测、路径优化与能源管理中的作用。通过构建智能控制系统，实现对电动汽车续航能力的动态优化，旨在为电动汽车技术创新与智能化升级提供理论支撑与实践路径。

关键词：电动汽车；多源数据融合；续航性能

一、电动汽车续航能力影响因素的多维数据特征

（一）整车运行状态数据对能耗变化的核心指示作用

电动汽车在运行过程中会持续产生大量由传感器采集的车载状态数据，这些数据涵盖电池电压、电流、温度、荷电状态（SOC）、电机转速、扭矩输出以及整车加速度等关键参数。这些数据直接反映了动力系统的输出效率、电池系统的放电特性与整车的动态负载特征，是评估能耗变化趋势与续航能力的重要依据。运行状态数据具有高频率、连续性与多维性等特点，能够提供精准的能耗画像，对于建立能耗模型与续航估算具有核心价值。通过挖掘整车状态数据的变化规律，可以识别高能耗运行区间，并实现对动力系统的精准控制与能耗优化调整，从而提升整车在不同工况下的续航表现。

（二）外部环境变量对车辆能效影响的动态调节机制

电动汽车行驶环境的复杂性对其续航能力造成显著影响，包括外部气温、道路坡度、路况拥堵程度、风速风向、湿度以及太阳辐射强度等因素，都会间接作用于电池性能与整车负载水平。例如在低温环境下，电池内阻上升、反应活性降低，导致可用容量下降；而在拥堵路段频繁起步与制动则提升了系统能耗。路况数据可由GPS模块、高精度地图、V2X通信系统与环境监测传感器采集。将环境变量与车辆运行状态进行融合分析，有助于动态评估外部条件对电动汽车续航能力的实时影响，调整能量分配策略并提前预判高能耗区域，提升路径规划的合理性与能耗管理的前瞻性。

（三）驾驶行为习惯对能量使用效率的微观干扰效应

驾驶员的操作行为是影响电动汽车能耗效率的重要主观因素，包括加速模式、制动频率、转向稳定性、车速保持与空调系统的使用习惯等。这些因素虽属于个体差异，但在长时间数据积累下可形成稳定的行为模式，对整车能耗趋势与电池寿命具有持续影响。例如频繁急加速与强制刹车会造成动力系统负载波动加剧，降低能量回收效率，增加系统热损耗。通过采集车辆CAN总线数据与行为识别算法分析驾驶习惯特征，可建立驾驶风格与续航性能之间的因果模型，在车载控制策略中实现行为干预机制，对不良驾驶行为进行提示或系统适应性调整，提升整体能量利用效率与车辆续航水平的稳定性。

二、多源数据融合在续航性能提升中的应用策略

（一）构建多模态能耗预测模型提升续航评估精准性

基于多源数据融合构建能耗预测模型，是提升电动汽车续航评估准确性的关键路径。该模型需综合整车运行状态、外部环境参数与驾驶行为特征，通过深度神经网络、支持向量回归或集成学习等算法实现高维数据间的非线性关系建模。能耗预测模型可将输入特征转化为实时单位能耗或区间能量消耗预估值，进而动态修正车辆续航预估信息。在数据融合过程中需进行特征归一化、异常值剔除与时序同步，确保模型输入的有效性与稳定性。通过车载计算平台部署模型，可在不同工况下实时调整车辆信息显示与能量调配策略，为驾驶员提供更贴合实际工况的续航反馈，缓解续航焦虑并增强用户对电动汽车智能化水平的认可度。

（二）基于数据驱动的路径优化提升能量使用效率

路径规划是电动汽车出行过程中影响能量分配与续航表现的重要环节，传统导航系统以最短距离或最短时间为优先，而基于多源数据融合的路径优化系统则以最小能耗为目标，通过集成道路坡度、路况拥堵程度、实时气象数据及驾驶行为偏好等多维要素，构建综合能耗估算模型。系统通过调用历史数据与实时路况数据对不同路径的能耗进行预判，结合车辆当前SOC与预估剩余续航里程，为用户提供多方案选择，包括能量最优路径与行程最优路径等。路径优化过程中还可嵌入能量回收能力评估机制，在坡道路段实现下坡能量最大回收，提升整体能效水平。该策略能有效降低出行过程中的能耗波动，提高单次充电下的实际行驶里程，为电动汽车出行的智能决策提供数据支持与算法保障。

（三）融合控制策略优化提升动力系统协同效率

多源数据融合不仅作用于预测与评估层面，还可延伸至车辆控制系统的深度优化。动力系统中电机控制器、能量管理系统与电池管理系统之间的协同调度效率，直接影响整车能耗与续航能力。在多源信息支持下，控制策略可实现对不同系统状态的动态感知与柔性响应，根据实时负载、道路情况与环境参数调整电机输出功率、电池放电速率与能量回收等级，构建全生命周期内的最优能量利用模型。控制系统中可嵌入模糊控制、遗传算法与强化学习等算法，实现能耗目标与系统约束条件下的全局优化。在复杂工况如长坡、高速或城市拥堵状态中，融合控制策略可有效提升动力响应平稳性与能量流动连续性，降低系统热负荷与瞬时损耗，提高综合能效水平。

（四）个性化续航管理平台的构建与用户行为引导

为了实现续航能力的个性化提升，有必要构建融合多源数据的车载续航管理平台，平台应集成行车记录、用户习惯、车辆运行日志与环境反馈等信息，为用户提供智能化、图形化的续航管理界面。平台可基于历史数据形成用户驾驶画像，制定差异化的能量使用建议与节能评分系统，通过行为引导激励驾驶员形成更合理的驾驶方式。同时，平台可支持智能预警功能，在车辆电量过低或环境预测变化不利时发出充电建议，结合附近充电桩分布与用户路线偏好提供最优补能方案。平台通过与云端系统联动实现数据持续学习与功能更新，不断提高续航评估准确度与用户接受度。通过构建以用户体验为中心的个性化续航管理体系，不仅提升了续航能力的动态适应性，也增强了用户在电动汽车使用过程中的参与感与信任度。

结束语：电动汽车续航能力优化问题本质上是一个涉及车辆运行、环境变化与用户行为等多因素耦合的复杂系统问题。通过多源数据的深度融合与智能化处理，可从能耗预测、路径优化、系统控制与用户引导多个层面入手，系统提升电动汽车的能效表现与续航稳定性。未来应持续推动车载系统计算能力升级、数据处理算法创新与平台化架构建设，为电动汽车智能化发展注入新动能，推动绿色出行方式的广泛普及与高质量演进。

参考文献

[1]刘卓.基于多源数据融合的电动汽车能耗预测模型研究[J].汽车工程，2023，45（03）：312-317.

[2]陈志远.电动汽车能量管理与路径优化的融合控制策略[J].电动车辆，2023，43（02）：65-70.