TeslaMate仪表盘电池容量显示异常问题分析与解决方案
2025-06-01 00:28:31作者:凤尚柏Louis
问题背景
TeslaMate是一款开源的Tesla车辆数据记录和分析工具,它能够详细记录并可视化Tesla车辆的各种运行数据。近期有用户反馈在TeslaMate的仪表盘中,电池健康数据出现了显示异常的情况。
具体表现为:一辆2019款Model 3 SR+车型,在电池健康仪表盘中显示的"当前电池容量"(Battery capacity by mileage)约为46kWh,但"当前可用容量"(Usable now)却显示为40.9kWh,这导致了18.2%的电池衰减估算值,明显与实际情况不符。
技术分析
数据计算原理
TeslaMate中电池容量的计算基于以下几个关键数据点:
- 充电过程中添加的能量(charge_energy_added)
- 充电前后的额定续航里程差值(end_rated_range_km - start_rated_range_km)
- 车辆效率值(efficiency)
- 可用电池百分比(usable_battery_level)
当前可用容量的计算公式为:
容量 = 额定续航里程 × 效率 / 可用电池百分比
问题根源
通过深入分析发现,问题出在数据查询和排序逻辑上:
- 当前实现仅获取最近10次充电过程中的最后一次充电记录,而没有对这些记录进行有效排序
- 由于数据获取顺序不确定,可能导致使用了不具代表性的充电数据来计算容量
- 部分充电记录中的计算值波动较大,影响了最终的平均值
数据验证
技术团队通过多种SQL查询验证了数据异常:
- 查询最近10次充电过程的最后充电记录,发现容量计算值波动明显
- 扩展查询到100条记录后,发现部分记录的容量计算值明显异常
- 确认了原始数据本身没有问题,问题出在数据处理逻辑上
解决方案
针对这一问题,技术团队提出了以下改进措施:
- 优化数据查询顺序:确保总是获取最近且完整的充电过程数据
- 完善排序逻辑:按充电结束时间和充电记录时间双重排序,确保使用最新数据
- 增加数据筛选条件:排除明显不合理的数据点
- 改进平均值计算:使用更稳定的统计方法计算平均容量
实施效果
这些改进已经通过Pull Request提交,预计将带来以下改善:
- 电池容量显示将更加准确和稳定
- 电池衰减估算值将更接近实际情况
- 仪表盘数据将更好地反映车辆真实状态
用户建议
对于使用TeslaMate的用户,如果遇到类似问题,可以:
- 检查数据源是否完整,确保充电记录被正确记录
- 等待官方更新包含修复的版本
- 如需手动验证,可以使用Grafana的Explore功能运行类似SQL查询检查数据
总结
TeslaMate作为一款开源Tesla数据分析工具,其电池健康监测功能对车主非常重要。本次问题的发现和解决展示了开源社区协作的优势,也提醒我们在处理车辆数据时需要更加严谨。通过这次优化,TeslaMate的电池健康监测功能将更加可靠,为用户提供更准确的数据支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
724
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
198
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460