随着电动汽车的广泛普及，其在城市公交、出租车运营、物流配送等领域扮演越来越重要的角色，商业电动车队的管理成为了行业关注的重点之一。在车队管理上，现阶段电动汽车和传统燃油车的重要区别在于电动汽车运距较短，而城市充电设施目前尚无法满足电动车随时充电的需求。车队如果用传统的任务导向型排车系统对电动汽车进行调度，车辆很可能会遇上电池电力不足时无法及时充电或充电频次过高等情况，导致运输效率下降，发生任务延误等风险。如何保证车队高效、准确地计划排车和充电，成为了电动车车队管理部门面临的重要课题。

日前，日立中国研究院数字解决方案研究部高级研究员王昌明参加了2023世界交通运输大会*¹，并在会上展出了电动汽车车队解决方案相关研究成果。
日立中国研究院的电动汽车解决方案以绿色物流为理念，包括多项技术和子解决方案，此次王昌明着重展示了电动车剩余里程预测技术的研究成果。
电动汽车行驶里程容易受到车型、温度、速度等因素的影响，因此预测起来相当复杂，现有的剩余里程预估精度约为70%左右。王昌明和他所在的团队利用深度学习模型和实际行程参数，开发了短时高效的剩余里程预测模型。经验证表明，该模型仅利用30组实际行程的数据训练即可获得精度达85%~90%的预测结果。通过该方法可以获得高精准度的剩余里程预测，同时，结合了里程预测技术的车队管理系统通过合理计划，可减少15%-20%的行驶里程，从而节约成本、降低碳排放量。

电动汽车续航里程预测方法

除了可行使里程的预测，日立还在进一步开发包括交通状况预测、车辆重量预测、道路拥堵分析等在内的多个数据分析引擎，从多个维度优化管理决策，希望能帮助物流相关企业提升车队的安全性和经济性，加速实现绿色化转型。

*1 世界交通运输大会：世界交通运输大会创办于2017年，是经国务院批准，由中国科学技术协会、交通运输部、中国工程院共同主办，中国公路学会承办，国内外交通运输科技组织共同支持的国际性交通运输领域学术会议和成果展示平台。