考虑工况和老化差异的续驶里程预测

背景介绍

新能源汽车的续驶里程是消费者关注的焦点，其预测精度直接关乎用户体验与市场信任。传统NEDC工况测试因条件理想化（如固定车速、关闭空调等），与实际驾驶场景偏差显著，导致标称续航与用户实际体验差异较大。续驶里程受电池容量、电驱效率、车身重量及空气阻力等多因素耦合制约：低温环境下电池内阻增加、充放电效率降低；高速行驶时风阻激增导致能耗攀升；频繁启停场景则依赖动能回收系统优化效率。此外，电池老化是续航衰减的核心因素，循环次数增加会引发容量衰减与内阻增大，直接减少可用能量并降低充放电效率。例如，某车型电池容量衰减10%时，理论续航可能减少15%-20%，且老化还可能引发电池组一致性下降，进一步加剧续航波动。

为提升预测精度，需构建考虑工况与老化差异的动态预测模型。未来需融合高精度传感器实时监测电池状态、大数据分析挖掘驾驶行为特征，并借助AI算法优化预测逻辑，实现续航里程的动态精准估算。

问题描述

长续航、低能耗、剩余里程的精准预测一直是用户购买新能源汽车的主要诉求，基于不同行驶工况、不同电池老化状态，考虑不同的驾驶行为导致的能耗差异，构建考虑工况与老化差异的动态预测模型。参赛者需根据给定数据，综合分析环境状况、能耗、电池衰退情况等因素，合理建立数据模型，预测某一行驶片段的行驶里程。

数据说明

本赛题数据来源于纯电动汽车的实际运行数据，数据采集字段基于国标GB/T 32960要求，由不同车辆产生。

1.初赛阶段：数据集包含20辆纯电动汽车（同一车型乘用车，电池容量39.0kwh ，车重2300kg）在2022年6月至7月两个月实际运行数据（含行驶和充电等状态）。数据集中可能存在异常数据，请参赛者自行识别。

2.复赛阶段：数据集包含20辆纯电动汽车（和初赛车型不同）在2023年7月至8月两个月实际运行数据（含行驶和充电等状态）。数据集中可能存在异常数据，请参赛者自行识别。请参赛团队结合不同车型的工况的数据，进行算法的泛化能力验证。

3.决赛阶段：根据实车运行和考核验证需求，提供更新数据或是实时数据、实时计算并验证。

注：每进入下一阶段的参赛团队需根据新增数据持续更新完善作品。

提交结果

成果要求技术新颖、路线清晰、高效可行、且数据论证严谨可靠，以PPT文档+作品源代码形式提交。PPT文档需使用组委会提供的作品PPT模版，内容需包含团队介绍、设计思路、模型设计等内容。源代码需通过高校大数据科研实训平台https://bdrtp.com/ 上传提交。

本赛题要求参赛选手全程使用高校大数据科研实训平台在线调用数据、处理、编程。编程语言为Python，请参赛者按照要求提交。

平台账号申请

参赛选手在大赛官网注册并完成实名认证及组队后，在【赛题和数据-创新组】页面选择本赛题，点击“立即报名”按钮完成赛题报名，由团队队长将报名页面截图（请将页面右上角登录账号一并截下来）发送至大赛组委会邮箱ncbdc@ndanev.org，邮件标题“2025中国数字汽车大赛创新组报名”，组委会将为符合要求的团队开通平台账号（1-2个工作日内），并发送作品PPT模版。

每支团队限申请一个账号，此前在赛前训练阶段已申请过账号的团队无需再次申请。

初赛评审规则

作品审查：大赛组委会对参赛作品PPT文档的完整性进行审核。

代码验证：参赛作品需提交源代码，由大赛组委会在高校大数据科研实训平台 https://bdrtp.com/ 进行验证，确保代码可运行且符合赛事要求。

晋级标准：通过审核的作品进入复赛，未通过者淘汰。

参赛团队使用高校大数据科研实训平台过程中如需咨询使用问题，可加入官方QQ群获取帮助