车辆能耗数据处理方法和装置与流程

1.本技术涉及车辆技术领域，尤其涉及一种车辆能耗数据处理方法和装置。


背景技术：

2.随着“碳中和”政策的推进，新能源车辆以节能和环保等优势使得这类车辆成为一种流行趋势，纯电动车辆是一种新能源车辆，在使用过程中，其实际能耗不在能耗范围内，对于这种情况，需要通过技术手段进行深度分析确定能耗原因，以提升产品性能。
3.传统的能耗分析方法，是通过技术人员从监控服务器导出采集到的车辆的原始能耗数据，该原始能耗数据例如包括车辆在各个采集时间点的驱动电机状态、总里程、车辆驱动模式信号值、空调工作状态信号值、空调设定温度等，再根据该原始能耗数据人工通过excel公式进行统计计算，得到统计结果，然后再根据统计结果进行能耗分析。
4.但是，上述能耗分析方法的数据处理过程耗费时间较长，造成人力成本的浪费。


技术实现要素：

5.本技术提供一种车辆能耗数据处理方法和装置，用以解决现有技术中数据处理过程耗费时间较长，造成人力成本浪费的问题。
6.第一方面，本技术提供一种车辆能耗数据处理方法，所述方法包括：
7.获取能耗数据查询请求；所述能耗数据查询请求中包括待查询的目标车辆的识别码和查询时间范围；
8.根据所述能耗数据查询请求，分别从存储的各个车辆的日运行指标数据和属性信息中查询得到所述目标车辆的目标能耗数据和目标属性信息，其中，所述日运行指标数据表征所述目标车辆在所述查询时间范围内每日运行的能耗情况；
9.显示所述目标能耗数据和所述目标属性信息。
10.可选的，所述获取能耗数据查询请求之前，还包括：
11.按照预设时间间隔获取各个车辆采集到的原始能耗数据；其中，所述原始能耗数据包括多个数据项，所述多个数据项包括驱动电机状态、总里程、车辆驱动模式信号值、空调工作状态信号值、空调设定温度、动力电池放电累计能耗、高压母线电压、电机控制器高压直流电流、充电状态、车辆单次充电电量、充电机单次充电电量和各个核心零部件的电路数据中的至少一个；
12.根据所述原始能耗数据，计算得到所述各个车辆的日运行指标数据；所述日运行指标数据包括以下数据中一个或者多个：日运行里程、日能耗、日车辆驱动模式占比、平均车速、日空调设定温度分布、日百公里能耗、能量回收率、充电效率和核心零部件的平均功耗；
13.获取所述各个车辆的属性信息，所述属性信息包括以下数据中一个或者多个：车辆品牌、车辆型号、车牌号、驱动电机编号、驱动电机型号和车辆所属区域；
14.存储所述各个车辆的日运行指标数据和属性信息。
15.可选的，所述查询得到所述目标车辆的能耗数据和目标属性信息之后，还包括：
16.根据所述日运行指标数据，得到各运行指标数据在所述查询时间范围内的变化趋势图；
17.将各运行指标数据在所述查询时间范围内的变化趋势图通过bi可视化工具进行可视化显示。
18.可选的，所述根据所述原始能耗数据，计算得到所述各个车辆的日运行指标数据之前，还包括：
19.对所述原始能耗数据进行数据清洗，去除无效数据和车辆在怠速状态期间的数据；
20.所述根据所述原始能耗数据，计算得到所述各个车辆的日运行指标数据，包括：
21.根据数据清洗后的原始能耗数据，计算得到所述各个车辆的日运行指标数据。
22.可选的，所述显示所述目标能耗数据和所述目标属性信息，包括：
23.根据所述目标车辆在所述查询时间范围内的日运行指标数据，统计得到所述目标车辆在所述查询时间范围内的各个运行指标数据的统计数据；
24.根据所述目标能耗数据、所述统计数据和所述目标车辆的目标属性信息生成所述汇总报告。
25.可选的，所述目标能耗数据还包括所述目标车辆从出厂到当前时间的日运行指标数据，所述显示所述目标能耗数据和所述目标属性信息，包括：
26.根据所述目标车辆在所述查询时间范围内的日运行指标数据，统计得到所述目标车辆在所述查询时间范围内的各个运行指标数据的统计数据；
27.根据所述目标车辆从出厂到当前时间的日运行指标数据，统计得到所述目标车辆从出厂到当前时间内各个运行指标数据的历史统计数据；
28.显示所述目标能耗数据、所述统计数据、所述目标车辆的目标属性信息和所述历史统计数据。
29.第二方面，本技术提供一种车辆能耗数据处理装置，包括：
30.获取模块，用于获取能耗数据查询请求；所述能耗数据查询请求包括待查询的目标车辆的识别码和查询时间范围；
31.查询模块，用于根据所述能耗数据查询请求，分别从存储的各个车辆的日运行指标数据和属性信息中查询得到所述目标车辆的目标能耗数据和目标属性信息，其中，所述日运行指标数据表征所述目标车辆在所述查询时间范围内每日运行的能耗情况；
32.显示模块，用于显示所述目标能耗数据和所述目标属性信息。
33.第三方面，本技术提供一种车辆能耗数据处理装置，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
34.所述存储器存储计算机执行指令；
35.所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如第一方面所述的方法。
36.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面所述的一种车辆能耗数据处理方法。
37.第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
38.本技术提供的一种车辆能耗数据处理方法和装置，通过获取能耗数据查询请求，根据能耗数据查询请求中的待查询的目标车辆的识别码和查询时间范围，从存储的各个车辆的日运行指标数据和属性信息中查询得到目标车辆的目标能耗数据和目标属性信息，并对目标能耗数据和目标属性信息进行显示。当接收到用户的能耗高投诉时，只需通过识别码和所需查询时间范围即可快速获得该目标车辆的目标能耗数据和目标属性信息，可以用于进行目标车辆的能耗分析，节约了数据处理的时间，提高工作效率。
附图说明
39.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
40.图1为本技术适用的一种应用场景的示意图；
41.图2为本技术实施例一提供的一种车辆能耗数据处理方法的流程示意图；
42.图3为日平均车速的变化趋势图；
43.图4为日车辆驱动模式占比的变化趋势图；
44.图5为本技术实施例二提供的一种车辆能耗数据处理方法的流程示意图；
45.图6为本技术实施例三提供的一种车辆能耗数据处理装置的结构示意图；
46.图7为本技术实施例四提供的一种车辆能耗数据处理装置的结构示意图。
47.通过上述附图，已示出本技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本技术的概念。
具体实施方式
48.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
49.传统的能耗分析方法，是通过技术人员从监控服务器导出采集到的车辆的原始能耗数据，该原始能耗数据例如包括车辆在各个采集时间点的驱动电机状态、总里程、车辆驱动模式信号值、空调工作状态信号值、空调设定温度等，再根据原始能耗数据人工通过excel公式进行统计计算，得到统计结果，然后再根据统计结果进行能耗分析。
50.但是，上述能耗分析方法的数据处理过程耗费时间较长，造成人力成本的浪费，而且，上述监控服务器的历史数据是车载监控终端实时上传的，这些数据中包括车辆启动前后上报的无效数据等，根据该原始能耗数据进行统计计算会造成结果不准确，使得能耗分析难度较大。
51.所以，本技术提供一种车辆能耗数据处理方法和装置，通过获取目标车辆的识别码和查询时间范围，能够快速获取到目标车辆在查询时间范围内的目标能耗数据，该目标能耗数据是根据车载监控终端按照预设时间间隔采集得到的原始能耗数据计算得到的，再
结合车辆的目标属性信息可以对目标车辆进行能耗分析，不需要再通过人工获取运行参数再进行计算，节约了数据处理的时间，提高工作效率。
52.参考图1，图1为本技术适用的一种应用场景的示意图，车辆101、分析服务器102和监控服务器103通过互联网进行通信，车辆101中内置有车载远程信息处理器t-box(telematics box，简称t-box)，车辆101中的车载t-box按照预设时间间隔采集得到车辆101的原始能耗数据，然后实时上报给新能源控制平台103。分析服务器102通过获取监控服务器103的原始能耗数据，并对该原始能耗数据进行计算，得到车辆101的日运行指标数据，该日运行指标数据可以包括以下数据中一个或者多个：日运行里程、日能耗、日车辆驱动模式占比、平均车速、日空调设定温度分布、日百公里能耗、能量回收率、充电效率和核心零部件的平均功耗。分析服务器102获取到能耗数据查询请求时，可以快速根据该请求获取日运行指标数据以进行能耗分析，提高工作效率。
53.可以理解，车辆101、分析服务器102和监控服务器103的数量均可以为多个，图中未示出。
54.另外，车辆101可以为纯电动车辆和燃料电池电动车辆等新能源车辆，也可以是混合动力电动车辆，本技术对车辆101的类型不作限制。
55.下面以具体地实施例对本技术的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以独立存在，也可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本技术的实施例进行描述。
56.参考图2，图2为本技术实施例一提供的一种车辆能耗数据处理方法的流程示意图，该方法可以由车辆能耗数据处理装置执行，该装置可以是图1中的大数据分析服务器，以下简称服务器，该方法包括如下步骤。
57.s201、获取能耗数据查询请求；能耗数据查询请求包含目标车辆的识别码和查询时间范围。
58.当有用户发起能耗高投诉时，服务器可以获取到能耗数据查询请求，查询请求中包括目标车辆的识别码(vehicle identification number，简称vin)和查询时间范围，该查询请求可以是技术人员在服务器的bi(business intelligence，简称bi)可视化工具中输入车辆识别码和查询时间范围后发起的，该可视化工具可以使得技术人员的通过简单的操作即可实现查询。
59.在获取到能耗数据查询请求之前，服务器可以从监控服务器中获取各个车辆的原始能耗数据。具体的，在车辆启动时，车辆中内置的车载t-box向监控服务器发起登入请求，监控服务器根据登入请求进行登入应答，使得车辆的车载t-box按照预设时间间隔采集得到的原始能耗数据，上报给监控服务器进行存储，例如，预设时间间隔可以为1秒，存储的各个车辆的原始能耗数据可以提供给服务器进行能耗分析。该原始能耗数据包括驱动电机状态、总里程、车辆驱动模式信号值、空调工作状态信号值、空调设定温度、动力电池放电累计能耗、动力电池放电累计能耗、高压母线电压、电机控制器高压直流电流、车辆单次充电电量、充电机单次充电电量和各个核心零部件的电路数据。
60.获取到各个车辆的原始能耗数据后，服务器可以根据原始能耗数据，定时计算得到各个车辆的日运行指标数据，日运行指标数据包括以下数据中一个或者多个：日运行里
程、日能耗、日车辆驱动模式占比、平均车速、日空调设定温度、日百公里能耗、能量回收率、充电效率和核心零部件的平均功耗。根据原始能耗数据中的不同数据可以计算得到不同的运行指标数据，对于日运行指标数据中包括的各个数据的计算，可以参考实施例二。
61.s202、根据能耗数据查询请求，分别从存储的各车辆的日运行指标数据和属性信息中查询得到目标车辆的目标能耗数据和目标属性信息。
62.服务器获取到能耗数据查询请求后，根据该查询请求从存储的各车辆的日运行指标数据中查询目标车辆的目标能耗数据，该目标能耗数据包括目标车辆在查询时间范围内的日运行指标数据，并且服务器可以根据该查询请求从监控服务器中存储的各个车辆的属性信息中查询有关于该目标车辆的目标属性信息，该属性信息包括以下数据中一个或者多个：车辆品牌、车辆型号、车牌号、驱动电机编号、驱动电机型号和车辆所属区域等。或者，服务器可以获取到能耗数据查询请求之前，从该监控服务器中获取各个车辆的属性信息进行存储，那么服务器可以根据该查询请求从存储的各个车辆的属性信息中获取目标车辆的目标属性信息。
63.查询到目标车辆的目标能耗数据和目标属性信息后，服务器可以根据日运行指标数据，得到各运行指标数据在查询时间范围内的变化趋势图，例如，如图3所示，日平均车速的变化趋势图中，横坐标轴x为日期，纵坐标轴y为平均车速，图中的折线图仅为示例。又如，如图4所示，日车辆驱动模式占比的变化趋势图中，横坐标轴为日期，纵坐标轴为数据占比，图中的条形图仅为示例。并将该变化趋势图通过bi可视化工具进行可视化展示。使得技术人员可以更加直观的查看到查询时间范围内的日运行指标数据的变化，更利于能耗分析。
64.s203、显示目标能耗数据和目标属性信息。
65.服务器查询得到目标能耗数据和目标属性信息后，服务器可以显示该目标能耗数据中的日运行指标数据和目标属性信息，提供给技术分析人员以进行下一步分析。
66.可选的，也可以根据目标能耗数据和目标属性信息形成汇总报告或者表格，即该汇总报告或者表格中包括目标车辆的目标属性信息和查询时间范围内的日运行指标数据。汇总报告或者表格中的日运行指标数据也可以以变化趋势图的形式呈现。
67.在一种可能的实现方式中，服务器还可以根据目标车辆在查询时间范围内的日运行指标数据，统计得到目标车辆在查询时间范围内的统计数据，即可以将日运行指标数据进行累加计算，得到各个运行指标数据的统计数据，然后服务器可以将目标能耗数据、统计数据和目标车辆的目标属性信息进行显示，同样的，也可以将以上数据形成汇总报告或者表格等形式进行显示。
68.在作为一种可能的实现方式中，服务器还可以统计目标车辆从出厂到当前时间的日运行指标数据，该当前时间可以为该查询时间范围的截止时间。那么目标能耗数据还可以包括目标车辆从出厂到当前时间日运行指标数据，服务器可以根据目标车辆从出厂到当前时间的日运行指标数据统计得到该目标车辆从出厂到当前时间内各个运行指标数据的历史统计数据，那么服务器可以将目标能耗数据、统计数据、目标车辆的目标属性信息和历史统计数据进行显示，同样也可以将以上数据形成汇总报告或者表格等形式进行显示。
69.另外，上述统计数据中，还可以包括单次行驶最大里程、车辆ecu故障情况以及车辆最后定位等，单次行驶最大里程为查询时间范围内车辆采集的原始能耗数据中的“高精度本次行驶里程”的最大值，车辆电子控制单元ecu(electronic control unit，简称ecu)
故障情况为查询时间范围内车辆采集的原始能耗数据中的ecu故障发生频次的前三名的ecu名称及具体频次，例如整车控制器vcu(vehicle control unit，简称vcu)和频次：54次、増程器pfcm(power follow control module，简称pfcm)和频次：36次、电池管理系统bms(battery management system，简称bms)和频次：18次等，车辆最后定位为查询时间范围的截止时间前最后一条上报原始能耗数据中的全球定位系统gps(global positioning system，简称gps)信息转逆地理编码。
70.目标能耗数据和目标属性信息可以用于技术人员进行能耗分析，具体的，技术人员可以将汇总报告中的目标能耗数据、统计数据和累计统计数据与对应的预设阈值进行对比，该预设阈值与目标车辆的目标属性信息相关，即不同车辆对应的预设阈值不同。
71.在本实施例中，服务器通过获取能耗数据查询请求，根据能耗数据查询请求中的待查询的目标车辆的识别码和查询时间范围，分别从存储的各个车辆的日运行指标数据和属性信息中查询得到目标车辆的目标能耗数据和目标属性信息，并对目标能耗数据和目标属性信息进行显示。当接收到用户的能耗高投诉时，只需通过识别码和所需查询时间范围即可快速获得该目标车辆的目标能耗数据和目标属性信息，可以用于进行目标车辆的能耗分析，节约了数据处理的时间，提高工作效率。
72.下面通过实施例二对实施例一中的日运行指标数据的计算进行说明。
73.参考图5，图5为本技术实施例二提供的一种车辆能耗数据处理方法的流程示意图，该方法可以由大数据分析服务器执行，以下简称服务器，该方法包括如下步骤。
74.s501、按照预设时间间隔获取各个车辆采集到的原始能耗数据。
75.服务器可以获取各个车辆的车载t-box按照预设时间间隔采集的原始能耗数据，该原始能耗数据中包括多个数据项，该多个数据项包括驱动电机状态信号值、总里程、车辆驱动模式信号值、空调工作状态信号值、空调设定温度、动力电池放电累计能耗、高压母线电压、电机控制器高压直流电流、车辆单次充电电量、充电机单次充电电量和各个核心零部件的电路数据。
76.s502、根据原始能耗数据，计算得到日运行指标数据。
77.服务器可以根据原始能耗数据定时计算得到日运行指标数据，例如，可以在每天00：00，计算前一天的运行指标数据。日运行指标数据中包括以下数据中一个或者多个：日运行里程、日能耗、日车辆驱动模式占比、平均车速、日空调设定温度分布、日百公里能耗、能量回收率、充电效率和核心零部件的平均功耗。
78.下面对日运行指标数据的计算进行说明：
79.(1)日运行里程
80.服务器可以根据每日的原始能耗数据中的总里程计算得到日运行里程，那么日运行里程为当天最后一条上报的原始能耗数据中的总里程值与当天第一天上报的原始能耗数据中的总里程值的差值。
81.(2)日能耗
82.服务器可以根据每日的原始能耗数据中的动力电池放电累计能耗计算得到日能耗，那么日能耗为当天最后一条上报的原始能耗数据中的动力电池放电累计能耗与当天第一条上报的原始能耗数据中的动力电池放电累计能耗的差值。
83.(3)日车辆驱动模式占比
84.服务器可以根据每日的原始能耗数据中的车辆驱动模式信号值计算得到日车辆驱动模型占比，车辆驱动模型包括常规模式、经济模式、爬坡模式和电缓速模式，每一种模式的信号值均不同，示例性的，常规模式的信号值为0x0，经济模式的信号值为0x1，爬坡模式的信号值为0x2，电缓速模式的信号值为0x3，那么各个模式的占比为各个模式对应的信号值的原始能耗数据条数与该日的总原始能耗数据条数的比值。
85.(4)平均车速
86.根据行车规律，每次车辆点火后，会出现一次熄火，从点火时间到熄火时间期间，车辆为运行状态，该期间的时间差即为车辆的一次运行时间，所以服务器可以按照时间顺序，计算得到车辆每次运行时间，进行累加从而计算得到车辆的日运行时长。服务器可以根据每日的原始能耗数据中的驱动电机状态确定是否发生点火或者熄火，例如，当驱动电机状态为off，则确定发生点火，那么该原始能耗数据的上报时间则为点火时间，当驱动电机状态为on，则确定发生熄火，那么该原始能耗数据的上报时间则为熄火时间。
87.为了得到准确的平均车速，在计算时需要减去车辆怠速时长，怠速为车辆的一种工作状况，是指发动机在空挡情况下运转，可以理解为车辆原地停车但是并不熄火的状态，当车辆处于怠速状态或者怠速状态变更，车辆上报的原始能耗数据中包括车辆怠速状态，那么车辆的怠速时长可以根据每日车辆处于怠速状态的第一条原始能耗数据时间和怠速状态变更的第一条原始能耗数据的时间的时间差，得到一次怠速时间，计算每日的多次怠速时间之和，可得到每日的怠速时长。
88.服务器可以根据原始能耗数据中的总里程，以及，车辆的日怠速时长和日运行时长，计算车辆每日的平均车速，车辆每日的平均车速等于日运行里程除以日运行时长与日怠速时长之差，日运行里程的计算参考(1)。
89.(5)日空调设定温度分布
90.服务器可以根据每日的原始能耗数据中的空调工作状态信号值确定空调是开启还是关闭状态，例如，当空调工作状态的信号值0x7f60b＝0x0:off，则确定空调是关闭状态，当空调工作状态的信号值0x7f60b＝0x0:on，则确定空调是开启状态，此时可以根据原始能耗数据中的空调设定温度的值确定该温度值所在的温度区间范围，该区间范围为预设的多个区间范围中的一个。
91.服务器根据空调设定温度所在的温度区间范围的原始能耗数据的条数与该日的总原始能耗数据的条数的比值，确定该温度区间范围的占比。根据各个温度区间范围的占比，可以确定日空调设定温度分布。
92.(6)日百公里能耗
93.服务器可以根据每日的原始能耗数据中的总里程和动力电池放电累计能耗计算得到日百公里能耗，具体的，日百公里能耗等于日能耗
×
100除以日运行里程，其中，日运行里程的计算参考(1)，日能耗的计算参考(2)。
94.(7)能量回收率
95.服务器可以根据每日的原始能耗数据中的高压母线电压和电机控制器高压直流电流计算日能量回收率，其中，电机控制器高压直流电流值为正值或者负值，正值表示该电流值是车辆在制动能量利用阶段的电机控制器高压直流电流值，该电流值所在原始能耗数据中的高压母线电压值对应的是车辆在制动能量利用阶段的电压值。负值表示该电压值是
车辆在制动能量回收阶段的电机控制器高压直流电流值，该电流值所在原始能耗数据中的高压母线电压值对应的是车辆在制动能量回收阶段的电压值。
96.日能量回收率等于日驱动能量q1与日回收能量q2的比值。日驱动能量指的是车辆每日在制动能量利用阶段的能量，日回收能量指的是车辆每日在制动能量回收阶段的能量。
97.其中，q1＝∑u
′i×i′i×
δt，其中，u
′i为车辆在制动能量利用阶段每条原始能耗数据的高压母线电压值，i
′i为车辆在制动能量利用阶段每条原始能耗数据的电机控制器高压直流电流值，δt为原始能耗数据上报周期，该原始能耗数据上报周期为车辆按照预设时间间隔采集数据的预设时间间隔，例如预设时间间隔可以为1秒，则原始能耗数据上报周期为1秒。
98.q1＝∑u
″i″×
(-i
″i)
×
δt，其中u
″i为车辆在制动能量回收阶段每条原始能耗数据的高压母线电压值，i
″i为车辆在制动能量回收阶段每条原始能耗数据的电机控制器高压直流电流值，δt为原始能耗数据上报周期。
99.那么，车辆每日的能量回收率等于q1的绝对值与q2的比值。
100.(8)充电效率
101.服务器可以根据每日的原始能耗数据中的充电状态确定车辆每日的每一次充电循环，每一次充电循环为异常充电循环或者正常充电循环。充电状态为“停车充电”的第一条原始能耗数据的时间到充电状态为“充电完成”的第一条原始能耗数据的时间为一次正常充电循环，或者，充电状态为“停车充电”的第一条原始能耗数据的时间到充电状态为“未充电状态”的第一条原始能耗数据的时间为一次异常充电循。
102.在充电过程中原始能耗数据中的单次充电电量和充电机单次充电电量会一直累加，所以，每一次充电循环的单次充电效率单次充电电量与充电机单次充电电量的比值，其中，单次充电电量与充电机单次充电电量所在原始能耗数据中的充电状态为“充电完成”或者“未充电状态”。那么车辆的每日充电效率等于每一次充电循环的单次充电效率的累加值与该日充电循环次数的比值。
103.(9)核心零部件的平均功耗
104.服务器可以根据原始能耗数据中的各个核心零部件的电路数据，计算得到车辆每日的核心零部件的平均功耗，各个核心零部件包括驱动电机、直流变换器dcdc(direct current，简称dcdc)、bdcdc(brake dc-ac inverter，简称bdcdc)、sdcdc(power-steering dc-ac inverter，简称sdcdc)、空气调节装置ac(air conditioning，简称ac)、eds、温度管理系统tms(temperature management system，简称tms)。
105.可选的，由于不同车辆类型采集得到的数据均不同，当车辆采集的各个核心零部件的电路数据为输出功率，那么核心零部件的平均功耗为各个核心零部件的输出功率之和。
106.具体的，当车辆采集的各个核心零部件的电路数据为电流和电压，那么各个核心零部件的平均功耗等于q除以日运行时长，其中，q为各个核心零部件的每日的能量，q＝∑ui×ii
×
1.732
×
δt，ui为每条原始能耗数据中核心零部件的电压值，ii每条原始能耗数据中核心零部件的电流值，δt与上述相同，为预设时间间隔，日运行时长的计算可以参考(5)。每一个核心零部件的平均功耗均由上述计算方式得到，然后将各个核心零部件的平均
功耗累加，得到核心零部件的平均功耗。
107.可选的，在计算日运行指标数据之前，服务器可以对原始能耗数据进行数据清洗，去除无效数据和车辆怠速状态期间的数据，该无效数据可以是车辆启动前上报的无效数据，去除无效数据和怠速状态期间的数据后的原始能耗数据，可以使得计算结果的准确率提高。
108.车辆怠速状态期间的数据可以根据如下方式确定：
109.服务器可以按照时间顺序根据一次点火时间和一次熄火时间确定一段行程，对多条原始能耗数据以行程为单位进行划分，得到多段行程对应的原始能耗数据，则怠速状态期间的数据为每一段行程以外的原始能耗数据。
110.多段行程对应的原始能耗数据，用于定时计算得到多段行程对应的运行指标数据，然后根据多段行程对应的运行指标数据得到日运行指标数据，这样可以避免使用车辆在怠速状态的数据进行计算，容易导致计算结果不准确。上述(1)至(9)是根据未划分行程的运行数据计算日运行指标数据，每一段行程对应的运行指标数据是计算可以参考(1)至(9)的计算方式，计算得到每段行程对应的运行指标数据，然后将每条的多段行程的运行指标数据累加，即可得到日运行指标数据。
111.s503、存储各个车辆的日运行指标数据。
112.服务器计算得到各个车辆的日运行指标数据后，可以将各个车辆的日运行指标数据进行存储，以使得服务器获取到能耗数据查询请求后进行查询。
113.在本实施例中，服务器获取到各个车辆按照预设时间间隔采集得到的原始能耗数据，然后根据该原始能耗数据计算得到日运行指标数据，服务器还可以在计算之前对原始能耗数据进行数据清洗，去除无效数据和车辆在怠速状态期间的数据，然后根据清洗后的原始能耗数据，计算得到各个车辆的日运行指标数据，并进行存储，通过去除无效数据和车辆在怠速状态期间的数据，提高了计算结果的准确率。
114.参考图6，图6为本技术实施例三提供的一种车辆能耗数据处理装置的结构示意图。如图6所示，该装置60包括：获取模块601、查询模块602和显示模块603。
115.获取模块601，用于获取能耗数据查询请求；能耗数据查询请求包括目标车辆的识别码和查询时间范围。
116.查询模块602，用于根据能耗数据查询请求分别从存储的各个车辆的日运行指标数据和属性信息中查询得到目标车辆的目标能耗数据和目标属性信息；其中，日运行指标数据表征目标车辆在查询时间范围内每日运行的能耗情况。
117.显示模块603，用于显示目标能耗数据和目标属性信息。
118.可选的，获取能耗数据查询请求之前，还包括：
119.按照预设时间间隔获取各个车辆采集到的原始能耗数据；其中，原始能耗数据包括多个数据项，多个数据项包括驱动电机状态、总里程、车辆驱动模式信号值、空调工作状态信号值、空调设定温度、动力电池放电累计能耗、高压母线电压、电机控制器高压直流电流、充电状态、车辆单次充电电量、充电机单次充电电量和各个核心零部件的电路数据中的至少一个。
120.根据原始能耗数据，计算得到各个车辆的日运行指标数据；日运行指标数据包括以下数据中一个或者多个：日运行里程、日能耗、每日车辆驱动模式占比、平均车速、日空调
设定温度分布、日百公里能耗、能量回收率、充电效率和核心零部件的平均功耗。
121.获取各个车辆的属性信息；属性信息包括以下数据中一个或者多个：车辆品牌、车辆型号、车牌号、驱动电机编号、驱动电机型号和车辆所属区域。
122.存储各个车辆的日运行指标数据和属性信息。
123.可选的，查询得到目标车辆的能耗数据和目标属性信息之后，还包括：
124.根据日运行指标数据，得到各运行指标数据在查询时间范围内的变化趋势图。
125.将各运行指标数据在查询时间范围内的变化趋势图通过bi可视化工具进行可视化显示。
126.可选的，根据原始能耗数据，计算得到各个车辆的日运行指标数据之前，还包括：
127.对原始能耗数据进行数据清洗，去除无效数据和车辆在怠速状态期间的数据。
128.根据原始能耗数据，计算得到各个车辆的日运行指标数据，包括：
129.根据数据清洗后的原始能耗数据，计算得到各个车辆的日运行指标数据。
130.可选的，显示模块603具体用于：
131.根据目标车辆在查询时间范围内的日运行指标数据，统计得到目标车辆在查询时间范围内的各个运行指标数据的统计数据。
132.显示目标能耗数据、统计数据和目标车辆的目标属性信息。
133.可选的，显示模块603还用于：
134.根据目标车辆在查询时间范围内的日运行指标数据，统计得到目标车辆在查询时间范围内的各个运行指标数据的统计数据。
135.根据目标车辆从出厂到当前时间的日运行指标数据，统计得到目标车辆从出厂到当前时间内各个运行指标数据的历史统计数据。
136.显示目标能耗数据、统计数据、目标车辆的属性信息和历史统计数据。
137.本实施例的装置，可用于执行实施例一或者实施例二的一种车辆能耗数据处理方法，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
138.参考图7，图7为本技术实施例四提供的一种车辆能耗数据处理装置的结构示意图。如图7所示，该装置70包括：处理器701、存储器702、收发器703，该处理器701执行存储器702存储的计算机执行指令，并控制收发器503的接收动作和发送动作，使得至少一个处理器执行实施例一或者实施例二中一种车辆能耗数据处理方法的步骤，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
139.本技术实施例五提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，该计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述实施例一或者实施例二的一种车辆能耗数据处理方法的步骤，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
140.本发明实施例六提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如上述实施例一或者实施例二的一种车辆能耗数据处理方法步骤，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
141.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的
权利要求书指出。
142.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求书来限制。