本发明提供一种基于数据驱动的电动车能耗预测方法、系统、设备及介质，其中，方法包括：通过车联网采集被测车辆的运行监测数据，获取历史运行数据，并结合蒙特卡罗方法构建车辆行驶时空电量关系模型，获取被测车辆的行驶时空电量关系；根据历史运行数据获取外界因素，根据外界因素基于KNN算法构建车辆行驶工况预测模型，并通过获取被测车辆的当前外界因素，预测被测车辆的未来行驶工况；根据历史运行数据，基于机器学习算法构建能耗预测模型，结合被测车辆的行驶时空电量关系和未来行驶工况，预测出被测车辆的能耗需求。本发明提高了预测数据的实时性，且能够精确到被测车辆个体，能够为用户的出行提供实时数据支撑，缓解里程焦虑。