CN107783050A - 电池寿命预测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种电池寿命预测方法及装置，该方法包括：获取至少一个电池样本中每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，根据每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，确定与待预测电池最相似的电池样本，确定最相似的电池样本的寿命为待预测电池的寿命。从而提高预测电池寿命的准确性。

Description

电池寿命预测方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及电动车技术领域，尤其涉及一种电池寿命预测方法及装置。

背景技术

与传统汽车相比，电动车可以在减少污染物排放和能源消耗上发挥重要作用。而搭载在电动车上的电池寿命直接影响着电动车的性能和寿命，因此，预测电池寿命已经成为至关重要的一个环节。

现有技术中，假设电池的使用时间，电动车所处地域的信息、电动车的用途信息、电池的电流信息、电池所处环境的温度信息与电池的寿命存在固定的对应关系，即将上述所有信息作为已知量代入标准公式中即可计算出电池的寿命。

然而，由于电池的使用时间、电动车所处地域的信息、电动车的用途信息、电池的电流信息、电池所处环境的温度信息之间也存在相互影响的因素，例如当温度发生变化时，必然会影响电池的使用时间，因此，简单的通过标准公式计算电池的寿命将会存在较大误差，从而降低预测电池寿命的准确性。

发明内容

本发明实施例提供一种电池寿命预测方法及装置，从而提高预测电池寿命的准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种电池寿命预测方法，包括：

获取至少一个电池样本中每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息；

根据所述每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，确定与所述待预测电池最相似的电池样本；

确定所述最相似的电池样本的寿命为所述待预测电池的寿命。

结合第一方面，在第一方面的第一种可实施方式中，每组第一属性信息包括所述每个电池样本的使用时间和以下至少一项：搭载所述每个电池样本的电动车所处地域的信息、搭载所述每个电池样本的电动车的用途信息、所述每个电池样本的电流信息、所述每个电池样本所处环境的温度信息；

每组第二属性信息包括所述待预测电池的使用时间和以下至少一项：搭载所述待预测电池的电动车所处地域的信息、搭载所述待预测电池的电动车的用途信息、所述待预测电池的电流信息、所述待预测电池所处环境的温度信息。

结合第一方面或第一方面的第一种可实施方式，在第一方面的第二种可实施方式中，所述根据所述每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，确定与所述待预测电池最相似的电池样本，包括：

针对所述每个电池样本，建立第一属性信息与第二属性信息的对应关系；

计算第一属性信息与对应的第二属性信息的差值，对差值加权平均求和，并对加权平均求和结果的每一项进行归一化处理，并对归一化处理之后的所有项求和，确定结果最小的电池样本为最相似的电池样本。

结合第一方面的第二种可实施方式，在第一方面的第三种可实施方式中，所述针对所述每个电池样本，建立第一属性信息与第二属性信息的对应关系，包括：

针对所述每个电池样本，当任一第一属性信息包括的所述每个电池样本的使用时间与任一第二属性信息包括的所述待预测电池的使用时间的差值小于预设阈值，则建立所述任一第一属性信息与所述任一第二属性信息的对应关系。

第二方面，本发明实施例提供一种电池寿命预测装置，包括：

获取模块，用于获取至少一个电池样本中每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息；

确定模块，用于根据所述每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，确定与所述待预测电池最相似的电池样本；

所述确定模块，还用于确定所述最相似的电池样本的寿命为所述待预测电池的寿命。

结合第二方面，在第一方面的第二种可实施方式中，每组第一属性信息包括所述每个电池样本的使用时间和以下至少一项：搭载所述每个电池样本的电动车所处地域的信息、搭载所述每个电池样本的电动车的用途信息、所述每个电池样本的电流信息、所述每个电池样本所处环境的温度信息；

每组第二属性信息包括所述待预测电池的使用时间和以下至少一项：搭载所述待预测电池的电动车所处地域的信息、搭载所述待预测电池的电动车的用途信息、所述待预测电池的电流信息、所述待预测电池所处环境的温度信息。

结合第二方面或第二方面的第一种可实施方式，在第二方面的第二种可实施方式中，所述确定模块包括：

建立子模块，用于针对所述每个电池样本，建立第一属性信息与第二属性信息的对应关系；

计算子模块，用于计算第一属性信息与对应的第二属性信息的差值，对差值加权平均求和，并对加权平均求和结果的每一项进行归一化处理，并对归一化处理之后的所有项求和，确定结果最小的电池样本为最相似的电池样本。

结合第二方面的第二种可实施方式，在第二方面的第三种可实施方式中，所述建立子模块具体用于：针对所述每个电池样本，当任一第一属性信息包括的所述每个电池样本的使用时间与任一第二属性信息包括的所述待预测电池的使用时间的差值小于预设阈值，则建立所述任一第一属性信息与所述任一第二属性信息的对应关系。

本发明实施例提供一种电池寿命预测方法及装置，该方法包括：获取至少一个电池样本中每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，根据每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，确定与待预测电池最相似的电池样本，确定最相似的电池样本的寿命为待预测电池的寿命。该过程不是通过固定公式计算电池的寿命，而是通过对电池样本的第一属性信息进行数据分析，来预测待预测电池的寿命，当电池样本个数越多，第一属性信息包括的信息越丰富，则预测的准确度就越高，即本发明采用大数据分析的方式从而提高预测电池寿命的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例提供的电池寿命预测方法的流程图；

图2为本发明另一实施例提供的电池寿命预测方法的流程图；

图3为本发明一实施例提供的一种电池寿命预测装置的结构示意图；

图4为本发明另一实施例提供的一种电池寿命预测装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了解决现有技术中，由于电池的使用时间、电动车所处地域的信息、电动车的用途信息、电池的电流信息、电池所处环境的温度信息之间也存在相互影响的因素，例如当温度发生变化时，必然会影响电池的使用时间，因此，简单的通过标准公式计算电池的寿命将会存在较大误差，从而降低预测电池寿命的准确性的问题，本发明实施例提供一种电池寿命预测方法及装置。

图1为本发明一实施例提供的电池寿命预测方法的流程图，该方法的执行主体是电池寿命预测装置，该装置可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等，如图1所示，该方法包括如下流程：

步骤S101：获取至少一个电池样本中每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息；

其中，每组第一属性信息包括所述每个电池样本的使用时间和以下至少一项：搭载所述每个电池样本的电动车所处地域的信息、搭载所述每个电池样本的电动车的用途信息、所述每个电池样本的电流信息、所述每个电池样本所处环境的温度信息；

每组第二属性信息包括所述待预测电池的使用时间和以下至少一项：搭载所述待预测电池的电动车所处地域的信息、搭载所述待预测电池的电动车的用途信息、所述待预测电池的电流信息、所述待预测电池所处环境的温度信息。

例如：

而待预测电池B的两组第二属性信息如下：

步骤S102：根据每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，确定与待预测电池最相似的电池样本；

当待预测电池的至少一组第二属性信息与某电池样本的至少一组第一属性信息最接近，则该电池样本为与待预测电池最相似的电池样本。具体地，假设待预测电池的至少一组第二属性信息分别为：C、D和E，某电池样本的至少一组第一属性信息分别为：F、G和H，同时，C和F所包括的使用时间最接近，同样的，D和G所包括的使用时间最接近，E和H所包括的使用时间最接近，则分别对C和F作差，对D和G作差，对E和H作差，最后对所有差值求和，选出差值最小的电池样本为与待预测电池最相似的电池样本。

步骤S103：确定最相似的电池样本的寿命为待预测电池的寿命。

本发明实施例提供一种电池寿命预测方法，包括：获取至少一个电池样本中每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，根据每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，确定与待预测电池最相似的电池样本，确定最相似的电池样本的寿命为待预测电池的寿命。该过程不是通过固定公式计算电池的寿命，而是通过对电池样本的第一属性信息进行数据分析，来预测待预测电池的寿命，当电池样本个数越多，第一属性信息包括的信息越丰富，则预测的准确度就越高，即本发明采用大数据分析的方式从而提高预测电池寿命的准确性。

基于上一实施例的基础，进一步地，步骤S102包括：针对所述每个电池样本，建立第一属性信息与第二属性信息的对应关系；计算所述第一属性信息与对应的第二属性信息的差值，对所述差值加权平均求和，确定加权平均求和结果最小的电池样本为所述最相似的电池样本。

具体地，图2为本发明另一实施例提供的电池寿命预测方法的流程图，该方法的执行主体是电池寿命预测装置，该装置可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等，如图2所示，该方法包括如下流程：

步骤S201：获取至少一个电池样本中每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息；

其中，每组第一属性信息包括所述每个电池样本的使用时间和以下至少一项：搭载所述每个电池样本的电动车所处地域的信息、搭载所述每个电池样本的电动车的用途信息、所述每个电池样本的电流信息、所述每个电池样本所处环境的温度信息；

每组第二属性信息包括所述待预测电池的使用时间和以下至少一项：搭载所述待预测电池的电动车所处地域的信息、搭载所述待预测电池的电动车的用途信息、所述待预测电池的电流信息、所述待预测电池所处环境的温度信息。

步骤S202：针对每个电池样本，建立第一属性信息与第二属性信息的对应关系；

其中，针对每个电池样本，当任一第一属性信息包括的每个电池样本的使用时间与任一第二属性信息包括的待预测电池的使用时间的差值小于预设阈值，则建立任一第一属性信息与任一第二属性信息的对应关系。其中预设阈值可以根据实际情况设置，需要说明的是，该预设阈值应该取得尽可能小，例如：预设阈值为20天。

例如：

而待预测电池B的两组第二属性信息如下：

由于A的第一属性信息(1年、柏油路、载人、18安培、20摄氏度)与B的第二属性信息(1年、柏油路、载人、20安培、25摄氏度)分别包括的使用时间都是1年，它们的差值为0，小于20天，因此，可以建立该第一属性信息与该第二属性信息的对应关系。

同样的，A的第一属性信息(2年、村道、载物、20安培、25摄氏度)与B的第二属性信息(2年、村道、载物、18安培、30摄氏度)分别包括的使用时间都是2年，它们的差值为0，小于20天，因此，可以建立该第一属性信息与该第二属性信息的对应关系。

步骤S203：计算第一属性信息与对应的第二属性信息的差值，对差值加权平均求和，并对加权平均求和结果的每一项进行归一化处理，并对归一化处理之后的所有项求和，确定结果最小的电池样本为最相似的电池样本；

结合上述的例子，实际上，可以将车所处地域的信息以及车的用途信息数字化，例如：当车所处地域的信息为柏油路时，则可以取值为10，村道取值为20，载人可以取值为5，载物可以取值为10，基于此，上述表格可以转换为：

而待预测电池B的两组第二属性信息如下：

则计算第一属性信息与对应的第二属性信息的差值，对差值加权平均求和，确定加权平均求和结果最小的电池样本为最相似的电池样本，具体为：A的第一属性信息(1年、10、5、18安培、20摄氏度)与B的第二属性信息(1年、10、5、20安培、25摄氏度)差值为(0年、0、0、-2安培、-5摄氏度)，A的第一属性信息(2年、20、10、20安培、25摄氏度)与B的第二属性信息(2年、20、10、18安培、30摄氏度)差值为(0年、0、0、2安培、-5摄氏度)，最后对差值(0年、0、0、-2安培、-5摄氏度)和差值(0年、0、0、2安培、-5摄氏度)加权平均求和，假设权重为1/2，则加权平均求和之后结果为(0年、0、0、0安培、-5摄氏度)，对每一项进行归一化处理，即(0/-5，0/-5，0/-5，0/-5，-5/-5)，得到(0，0，0，0，1)，最后将所有项求和为1。最后选择结果最小的电池样本为最相似的电池样本。

步骤S204：确定最相似的电池样本的寿命为待预测电池的寿命。

该最相似的电池样本的寿命为已知数据，基于此，可以确定最相似的电池样本的寿命为待预测电池的寿命。

本发明实施例中，采用了加权平均方法以及归一化处理等方法以确定最相似的电池样本。从而确定最相似的电池样本的寿命为待预测电池的寿命。该过程不是通过固定公式计算电池的寿命，而是通过对电池样本的第一属性信息进行数据分析，来预测待预测电池的寿命，当电池样本个数越多，第一属性信息包括的信息越丰富，则预测的准确度就越高，即本发明采用大数据分析的方式从而提高预测电池寿命的准确性。

图3为本发明一实施例提供的一种电池寿命预测装置的结构示意图，该装置可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等，如图3所示，该装置包括：

获取模块31，用于获取至少一个电池样本中每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息；

确定模块32，用于根据所述每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，确定与所述待预测电池最相似的电池样本；

所述确定模块32，还用于确定所述最相似的电池样本的寿命为所述待预测电池的寿命。

本实施例的电池寿命预测装置，可以用于执行图1所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

可选地，每组第一属性信息包括所述每个电池样本的使用时间和以下至少一项：搭载所述每个电池样本的电动车所处地域的信息、搭载所述每个电池样本的电动车的用途信息、所述每个电池样本的电流信息、所述每个电池样本所处环境的温度信息；

每组第二属性信息包括所述待预测电池的使用时间和以下至少一项：搭载所述待预测电池的电动车所处地域的信息、搭载所述待预测电池的电动车的用途信息、所述待预测电池的电流信息、所述待预测电池所处环境的温度信息。

基于上一实施例的基础，进一步地，图4为本发明另一实施例提供的一种电池寿命预测装置的结构示意图，该装置可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等，如图4所示，确定模块32包括：建立子模块321，用于针对所述每个电池样本，建立第一属性信息与第二属性信息的对应关系；

计算子模块322，用于计算第一属性信息与对应的第二属性信息的差值，对差值加权平均求和，并对加权平均求和结果的每一项进行归一化处理，并对归一化处理之后的所有项求和，确定结果最小的电池样本为最相似的电池样本。

可选地，所述建立子模块321具体用于：针对所述每个电池样本，当任一第一属性信息包括的所述每个电池样本的使用时间与任一第二属性信息包括的所述待预测电池的使用时间的差值小于预设阈值，则建立所述任一第一属性信息与所述任一第二属性信息的对应关系。

本实施例的电池寿命预测装置，可以用于执行图2所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种电池寿命预测方法，其特征在于，包括：

获取至少一个电池样本中每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息；

根据所述每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，确定与所述待预测电池最相似的电池样本；

确定所述最相似的电池样本的寿命为所述待预测电池的寿命。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每组第一属性信息包括所述每个电池样本的使用时间和以下至少一项：搭载所述每个电池样本的电动车所处地域的信息、搭载所述每个电池样本的电动车的用途信息、所述每个电池样本的电流信息、所述每个电池样本所处环境的温度信息；

每组第二属性信息包括所述待预测电池的使用时间和以下至少一项：搭载所述待预测电池的电动车所处地域的信息、搭载所述待预测电池的电动车的用途信息、所述待预测电池的电流信息、所述待预测电池所处环境的温度信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，确定与所述待预测电池最相似的电池样本，包括：

针对所述每个电池样本，建立第一属性信息与第二属性信息的对应关系；

计算第一属性信息与对应的第二属性信息的差值，对差值加权平均求和，并对加权平均求和结果的每一项进行归一化处理，并对归一化处理之后的所有项求和，确定结果最小的电池样本为最相似的电池样本。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对所述每个电池样本，建立第一属性信息与第二属性信息的对应关系，包括：

针对所述每个电池样本，当任一第一属性信息包括的所述每个电池样本的使用时间与任一第二属性信息包括的所述待预测电池的使用时间的差值小于预设阈值，则建立所述任一第一属性信息与所述任一第二属性信息的对应关系。

5.一种电池寿命预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取至少一个电池样本中每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息；

确定模块，用于根据所述每个电池样本的至少一组第一属性信息和待预测电池的至少一组第二属性信息，确定与所述待预测电池最相似的电池样本；

所述确定模块，还用于确定所述最相似的电池样本的寿命为所述待预测电池的寿命。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，每组第一属性信息包括所述每个电池样本的使用时间和以下至少一项：搭载所述每个电池样本的电动车所处地域的信息、搭载所述每个电池样本的电动车的用途信息、所述每个电池样本的电流信息、所述每个电池样本所处环境的温度信息；

每组第二属性信息包括所述待预测电池的使用时间和以下至少一项：搭载所述待预测电池的电动车所处地域的信息、搭载所述待预测电池的电动车的用途信息、所述待预测电池的电流信息、所述待预测电池所处环境的温度信息。

7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

建立子模块，用于针对所述每个电池样本，建立第一属性信息与第二属性信息的对应关系；

计算子模块，用于计算第一属性信息与对应的第二属性信息的差值，对差值加权平均求和，并对加权平均求和结果的每一项进行归一化处理，并对归一化处理之后的所有项求和，确定结果最小的电池样本为最相似的电池样本。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述建立子模块具体用于：

针对所述每个电池样本，当任一第一属性信息包括的所述每个电池样本的使用时间与任一第二属性信息包括的所述待预测电池的使用时间的差值小于预设阈值，则建立所述任一第一属性信息与所述任一第二属性信息的对应关系。