01｜赛车到底需要多少功率

赛车在直线行驶时所需的轮端功率可以认为是加速所需功率、克服空气阻力所需功率和克服滚动阻力所需功率的代数和。

这里有一个很有意思的事实：“空气阻力消耗的功率与速度的三次方成正比”。

这也是为什么高速直道上的能量管理特别重要。

02｜功率从何而来

即使算出了轮端功率需求，也不能直接知道其中多少来自ICE，多少来自MGU-K。

本系统建立了三组车辆参数，再搭配两种电量储备偏好，共六组功率分配情景，每组情景都有自己的连续能量账本。如果六组估计很接近，说明结果对这些假设相对不敏感；如果差异很大，就意味着这个时刻很难确定电量。

03｜电量不是每圈重新计算的

2026 年的能量储存系统允许的最大可储存能量为4 MJ。把这 4 MJ 的可用能量窗口映射为页面上的 0—100%，然后逐时积分电机的部署与回收。假设电机持续输出 200 kW，持续 5 秒，放电效率取 94%。那么能量消耗约为：

200 × 5 ÷ 0.94 ≈ 1.06 MJ

相当于整个 4 MJ 窗口的约 26.6%。

这意味着即使功率预测只差几十千瓦，随着时间积累，电量估计也可能出现很大偏差。所以本系统会跨圈连续积分，而不是每跑完一圈就把电池重置为满电。

04｜让练习赛数据参与推断

纯物理模型有个问题：赛车的质量、阻力和动力单元输出都无法直接测量。所以我还尝试让模型学习同一比赛周末练习赛中的纵向加速表现。

把数据按赛道位置、速度、挡位、油门等条件分组，建立典型加速度参考。并且留出后续完整试跑进行验证，避免只看训练集上的拟合效果。只有参考模型的覆盖率和预测误差满足要求，才让它参与后续估计。

05｜那最后到底算出了什么？

PITWALL 会输出一个估计电量，以及六组情景形成的范围。如果遥测出现长时间缺失，模型不会假装知道那段时间发生了什么，而是扩大不确定性范围。

但必须承认：

这还不是对真实 SOC 的准确测量。最大的难点仍然是 ICE 与 MGU-K 功率分配的不可辨识性。

因此，目前页面上看到的百分比应理解成模型条件下的剩余可用能量估计，而不是车队实际电池读数。

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