圖1.特斯拉各車型的數(shù)據(jù)條數(shù)分布圖

本文數(shù)據(jù)來源特斯拉車主收集的數(shù)據(jù)，車輛類型涵蓋了Model_S、Model_X、Model_3的大部分車型，總共數(shù)據(jù)有1300多條，其中Model_S_85車型的數(shù)據(jù)最多，接近500條，各車型的數(shù)據(jù)條數(shù)分布見圖1。

首先看一下車輛續(xù)駛里程保持率與使用天數(shù)、車輛續(xù)駛里程保持率與使用里程的關(guān)系，續(xù)駛里程保持率隨著使用時(shí)間和使用里程的增長均呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢(shì)，但是數(shù)據(jù)比較分散。

圖2.車輛續(xù)駛里程保持率與使用天數(shù)、車輛續(xù)駛里程保持率與使用里程的散點(diǎn)圖

采用隨機(jī)森林回歸+線性回歸算法建立車輛續(xù)駛里程保持率預(yù)測模型，自變量為：'username'，'location'，'model'，'days'，'mileage'，'supercharging_times'，'full_charge_times'，'almost_empty_times'，'daily_charge_level'，'daily_charge_power'，標(biāo)簽為：'remaining_original_range'。

對(duì)自變量的重要性進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)使用天數(shù)和使用里程對(duì)模型的貢獻(xiàn)最大，滿充次數(shù)和車輛類型貢獻(xiàn)次之，快充次數(shù)和虧電次數(shù)再次之，車輛使用區(qū)域、日常充電截止SOC、日常充電功率的貢獻(xiàn)最小。

從這些數(shù)據(jù)我們可以推測：對(duì)特斯拉電池衰減影響最大的是使用時(shí)間和充放電電量；將電池充滿也會(huì)加速電池容量衰減；此外特斯拉各車型之間存在較大的差異性，可能是不同型號(hào)電池導(dǎo)致，也可能是各車型電池系統(tǒng)技術(shù)水平差異導(dǎo)致。

圖3.自變量對(duì)模型的重要性

使用測試集（占所有數(shù)據(jù)的40%）對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，均方誤差（MSE）為0.00036，平均絕對(duì)誤差（MAE）為0.01381。將測試數(shù)據(jù)和模型預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)模型能夠較好的反應(yīng)車輛續(xù)駛里程的衰減趨勢(shì)。

圖4.測試數(shù)據(jù)和模型預(yù)測數(shù)據(jù)對(duì)比

由于多數(shù)車輛的數(shù)據(jù)都只有幾條，并且車主上報(bào)的數(shù)還可能由于測試方法不嚴(yán)格導(dǎo)致存在較大誤差，因此只挑選了4輛車進(jìn)行車輛續(xù)駛里程保持率預(yù)測。

由圖5可知，模型預(yù)測數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)的趨勢(shì)基本吻合，雖存在一定誤差，但行駛里程超過30萬公里時(shí)電池衰減小于10%。

此外由于這份特斯拉車主收集的數(shù)據(jù)還沒有發(fā)現(xiàn)車輛續(xù)駛里程斷崖式下降的情況（有可能發(fā)生這種情況的電池都進(jìn)行了更換，但是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的時(shí)候進(jìn)行了換算處理），因此模型不可能反映出鋰離子電池容量斷崖式衰減的情況，導(dǎo)致車輛續(xù)駛里程保持率隨著使用時(shí)間和使用里程的增長基本不衰減或衰減很小，后續(xù)要提高該模型的預(yù)測準(zhǔn)確性需要更多能夠反映電池容量斷崖式衰減的數(shù)據(jù)。

圖5.4輛車?yán)m(xù)駛里程保持率預(yù)測曲線