电池充电预测曲线生成方法、系统、计算机设备及介质与流程

本发明涉及电池充电领域，尤其涉及一种电池充电预测曲线生成方法、系统、计算机设备及介质。

背景技术：

1、换电站的作用是为新能源汽车提供换电服务，换电服务是指为到站新能源车更换充满电的电池包，从而完成车辆的能源补充。当从到站车辆上卸载下缺电电池后，缺电电池会被放置于换电站充电仓上，等待接收充电指令触发电池充电；

2、然而在现有充电站的充电策略中，为了实现电池的高效分配，系统需要对电池的充电过程进行预测，从而对即将完成充电的电池进行提前分配，然而在系统在对电池的充电过程进行预测时，实际上是根据电池当前的充电曲线来对电池的后续充电曲线进行预测，但现有的预测算法普遍只使用预测模型来针对电池的单一参数的充电曲线进行预测，因此容易导致模型最终得出的预测结果不够准确，因此如何实现一种能通过多种充电参数对应的充电曲线进行预测，从而提升最终充电曲线的准确率的电池充电过程预测方法，成为了一个急需解决的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述问题，提出了一种能通过多种充电参数对应的充电曲线进行预测，从而提升最终充电曲线的准确率的电池充电预测曲线生成方法、系统、计算机设备及介质。

2、本发明提供了一种电池充电预测曲线生成方法，用于生成在充电的充电电池对应的充电预测曲线，包括：

3、s1，获取充电电池的当前充电参数，并根据所述当前充电参数生成对应的充电曲线合集，所述充电曲线合集内包括充电电流曲线、充电电压曲线以及充电电量曲线；

4、s2，根据所述充电电流曲线进行预测，从而生成与所述充电电流曲线匹配的电流预测曲线；

5、s3，根据所述充电电压曲线进行预测，从而生成与所述充电电压曲线匹配的电压预测曲线；

6、s4，根据所述充电电量曲线进行预测，从而生成与所述充电电量曲线匹配的电量预测曲线；

7、s5，将所述电流预测曲线、所述电压预测曲线以及所述电量预测曲线整合为最终输出的充电预测曲线合集。

8、进一步的，所述步骤s5具体包括：

9、s5a，分别推算与所述电流预测曲线、所述电压预测曲线以及所述电量预测曲线对应的曲线预测准确率；

10、s5b，当各个所述曲线预测准确率均超出设定阈值时，将所述电流预测曲线、所述电压预测曲线以及所述电量预测曲线整合为最终输出的所述充电预测曲线合集。

11、进一步的，所述步骤s5a具体包括：

12、s5c，分别获取所述充电电流曲线中包含的真实电流值、所述充电电压曲线中的真实电压值以及所述充电电量曲线中的真实电量值；

13、s5c，分别获取所述电流预测曲线中与所述真实电流值获取时间一致的电流预测值、所述电压预测曲线中与所述真实电压值获取时间一致的电压预测值以及与所述电量预测曲线中与所述真实电量值获取时间一致的电量预测值；

14、s5c，分别将所述真实电流值与所述电流预测值、所述真实电压值与所述电压预测值以及所述真实电量值与所述电量预测值输入到设定的准确率推算公式中进行推算，从而输出与所述电流预测曲线、所述电压预测曲线以及所述电量预测曲线对应的所述曲线预测准确率，所述准确率推算公式具体体现为：

15、

16、其中，当所述真实值i为所述真实电流值时，所述预测值i即为所述电流预测值、当所述真实值i为所述真实电压值时，所述预测值i即为所述电压预测值、当真实值i为所述真实电量值时，所述预测值i即为所述电量预测值。

17、进一步的，所述步骤s2具体包括：

18、s2a，获取所述充电电池的历史电流曲线，所述历史电流曲线由所述充电电池在进行充电时所生成的历史电流数值组成；

19、s2b，提取所述历史电流曲线中的斜率参数、曲率参数、历史电流最大值、历史电流均值以及历史电流最小值；

20、s2c，将所述斜率参数、所述曲率参数、所述历史电流最大值、所述历史电流均值以及所述历史电流最小值记为模型特征并使用设定的非线性模型进行拟合，从而生成充电电流预测模型；

21、s2d，当所述充电电流曲线中出现缺失点时，通过线性插值对所述缺失点进行补偿，当所述充电电流曲线中出现曲线异常点时，通过前后加权插值对所述曲线异常点进行修正；

22、s2e，将所述充电电流曲线输入到所述充电电流预测模型中进行迭代，从而输出所述电流预测曲线。

23、进一步的，所述步骤s3具体包括：

24、s3a，将所述充电电池记为充电电池j，所述j为所述充电电池对应的规格编号；

25、s3b，将与所述充电电池j对应的历史电压曲线记为压力样本曲线，所述压力样本曲线内包含有若干个压力样本数值x；

26、s3c，将压力样本数值x以及所述类型参数j输入到设定的均值化推算公式中进行推算，从而推算出与各个所述压力样本数值x对应的充电电压均值soc，所述均值化推算公式具体表现为：

27、

28、s3d，将输出的各个所述充电电压均值soc整合为与所述充电电池j匹配的电压均值曲线，并将各个所述电压均值曲线使用设定的非线性模型进行拟合，从而生成充电电压预测模型；

29、s3e，当所述充电电压曲线中出现缺失点时，通过线性插值对所述缺失点进行补偿，当所述充电电压曲线中出现曲线异常点时，通过前后加权插值对所述曲线异常点进行修正；

30、s3f，将所述充电电压曲线输入到所述充电电压预测模型中进行迭代，从而输出所述电压预测曲线。

31、进一步的，所述步骤s3d，具体包括：

32、s3g，将各个所述充电电压均值soc标记在设定的坐标系中，从而对应的均值坐标点后，将各个所述均值坐标点进行连接，从而生成所述电压均值曲线；

33、s3h，将所述电压均值曲线输入到设定的参数线性模型中进行迭代，并将所述参数线性模型的预测结果记为待迭代特征；

34、s3i，将所述待迭代特征输入到设定的非线性模型中进行迭代，从而生成所述充电电压预测模型。

35、进一步的，所述步骤s4具体包括：

36、s4a，将所述充电电池记为充电电池j，所述j为所述充电电池对应的规格编号；

37、s4b，将与所述充电电池j对应的历史电量曲线记为压力样本曲线，并提取所述压力样本曲线中的充电过程毫安时以及与所述充电电池设定的满电毫安时；

38、s4c，根据所述满电毫安时与所述充电过程毫安时推算与所述充电过程毫安时匹配的归一化充电电量，并将各个所述归一化充电电量整合为与所述充电电池j匹配的归一化电量曲线；

39、s4d，将所述归一化电量曲线采用设定的线性模型进行拟合，从而生成充电电量预测模型；

40、s4e，当所述充电电量曲线中出现缺失点时，通过线性插值对所述缺失点进行补偿，当所述充电电量曲线中出现曲线异常点时，通过前后加权插值对所述曲线异常点进行修正；

41、s3e，将所述充电电量曲线输入到所述充电电量预测模型中进行迭代，从而输出所述电量预测曲线。

42、本发明还提供了一种电池充电预测曲线生成系统，用于生成在充电的充电电池对应的充电预测曲线，包括：

43、参数获取单元，用于获取充电电池的当前充电参数，并根据所述当前充电参数生成对应的充电曲线合集，所述充电曲线合集内包括充电电流曲线、充电电压曲线以及充电电量曲线；

44、电流预测单元，用于根据所述充电电流曲线进行预测，从而生成与所述充电电流曲线匹配的电流预测曲线；

45、电压预测单元，根据所述充电电压曲线进行预测，从而生成与所述充电电压曲线匹配的电压预测曲线；

46、电量预测单元，用于根据所述充电电量曲线进行预测，从而生成与所述充电电量曲线匹配的电量预测曲线；

47、整合单元，用于将所述电流预测曲线、所述电压预测曲线以及所述电量预测曲线整合为最终输出的充电预测曲线合集。

48、一种计算机设备，包存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

49、s1，获取充电电池的当前充电参数，并根据所述当前充电参数生成对应的充电曲线合集，所述充电曲线合集内包括充电电流曲线、充电电压曲线以及充电电量曲线；

50、s2，根据所述充电电流曲线进行预测，从而生成与所述充电电流曲线匹配的电流预测曲线；

51、s3，根据所述充电电压曲线进行预测，从而生成与所述充电电压曲线匹配的电压预测曲线；

52、s4，根据所述充电电量曲线进行预测，从而生成与所述充电电量曲线匹配的电量预测曲线；

53、s5，将所述电流预测曲线、所述电压预测曲线以及所述电量预测曲线整合为最终输出的充电预测曲线合集。

54、一种计算机可读介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

55、s1，获取充电电池的当前充电参数，并根据所述当前充电参数生成对应的充电曲线合集，所述充电曲线合集内包括充电电流曲线、充电电压曲线以及充电电量曲线；

56、s2，根据所述充电电流曲线进行预测，从而生成与所述充电电流曲线匹配的电流预测曲线；

57、s3，根据所述充电电压曲线进行预测，从而生成与所述充电电压曲线匹配的电压预测曲线；

58、s4，根据所述充电电量曲线进行预测，从而生成与所述充电电量曲线匹配的电量预测曲线；

59、s5，将所述电流预测曲线、所述电压预测曲线以及所述电量预测曲线整合为最终输出的充电预测曲线合集。

60、上述的电池充电预测曲线生成方法、系统、计算机设备及介质，通过将充电电池获取到的当前充电参数生成对应的充电电流曲线、充电电压曲线以及充电电量曲线，并分别根据充电电流曲线预测出电流预测曲线、根据充电电压曲线预测出电压预测曲线以及根据充电电量曲线预测出电量预测曲线后，将电流预测曲线、电压预测曲线以及电量预测曲线整合为充电预测曲线合集的方式实现了通过对电量、电流以及电压三个参数进行单独模型预测的方式提升了最终生成预测曲线的准确率，解决了现有技术当中通过单一充电曲线进行模型预测容易导致模型最终得出的预测结果不够准确的问题，提升了预测曲线结果的准确性。