1.一种基于大数据的电池推荐方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
获取用户驾驶电动车的历史行驶信息,所述历史行驶信息包括预设时间段内的行驶路线;
获取距离所述行驶路线预设距离内的各个电池更换点的位置信息;
根据所述位置信息计算沿着所述行驶路线的方向上的行驶距离最远的两个所述电池更换点之间的第一行驶距离值;
根据所述第一行驶距离值计算出目标电池容量值;
根据所述目标电池容量值给用户推荐对应型号的电池。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的电池推荐方法,其特征在于,所述根据所述位置信息计算沿着所述行驶路线的方向上的行驶距离最远的两个所述电池更换点之间的第一行驶距离值的步骤包括:
根据所述位置信息计算沿着所述行驶路线的方向上的任意相邻两个所述电池更换点之间的各个第二行驶距离值;
从该各个第二行驶距离值中选出最大的第二行驶距离值作为行驶距离最远的两个所述电池更换点之间的第一行驶距离值。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的电池推荐方法,其特征在于,所述根据所述第一行驶距离值计算出目标电池容量值的步骤包括:
获取预设时间段内的行驶距离值与耗电量之间的映射关系;
根据所述第一行驶距离值以及所述映射关系计算出第一耗电量;
根据所述第一耗电量计算出目标电池容量值。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的电池推荐方法,其特征在于,所述所述历史行驶信息包括预设时间段内的行驶路线以及预设时间段内的每日耗电量;
所述根据所述第一耗电量计算出目标电池容量值的步骤包括:
根据所述每日耗电量以及所述第一耗电量计算出所述目标电池容量值。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的电池推荐方法,其特征在于,所述根据所述每日耗电量以及所述第一耗电量计算出所述目标电池容量值的步骤包括:
根据预设公式、所述每日耗电量Q1以及所述第一耗电量Q2计算出所述目标电池容量值Q3,其中Q1/a+Q2=bQ3,其中,a为每天的充电次数,b为电池的放电效率。
6.一种基于大数据的电池推荐装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取用户驾驶电动车的历史行驶信息,所述历史行驶信息包括预设时间段内的行驶路线;
第二获取模块,用于获取距离所述行驶路线预设距离内的各个电池更换点的位置信息;
第一计算模块,用于根据所述位置信息计算沿着所述行驶路线的方向上的行驶距离最远的两个所述电池更换点之间的第一行驶距离值;
第二计算模块,用于根据所述第一行驶距离值计算出目标电池容量值;
推荐模块,用于根据所述目标电池容量值给用户推荐对应型号的电池。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的电池推荐装置,其特征在于,所述第一计算模块包括:
第三计算单元,用于根据所述位置信息计算沿着所述行驶路线的方向上的任意相邻两个所述电池更换点之间的各个第二行驶距离值;
选择单元,用于从该各个第二行驶距离值中选出最大的第二行驶距离值作为行驶距离最远的两个所述电池更换点之间的第一行驶距离值。
8.根据权利要求6所述的基于大数据的电池推荐装置,其特征在于,所述第二计算模块包括:
第一获取单元,用于获取预设时间段内的行驶距离值与耗电量之间的映射关系;
第一计算单元,用于根据所述第一行驶距离值以及所述映射关系计算出第一耗电量;
第二计算单元,用于根据所述第一耗电量计算出目标电池容量值。
9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机上运行时,使得所述计算机执行权利要求1至5任一项所述的方法。
10.一种终端,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序,用于执行权利要求1至5任一项所述的方法。