CN110031764A - 估计动力电池的目标充电量的方法、装置及相应的车辆 - Google Patents

估计动力电池的目标充电量的方法、装置及相应的车辆 Download PDF

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Abstract

本发明实施例涉及一种估计动力电池的目标充电量的方法、装置以及相应的车辆。方法包括：获取车辆历史充电数据，历史充电数据包括多次充电的充电时长和充电量；基于历史充电数据，确定目标充电量关于充电时长的变化关系；以及基于该变化关系和多次充电的平均充电时长，确定本次充电的目标充电量。本发明实施例还进一步考虑动力电池的当前健康状态来确定本次充电的目标充电量。通过为用户提供智能选择最佳充电量功能，车辆能够自动动态地估算并设置目标充电值，在不需要用户复杂计算的情况下保证用户能够满足日常使用里程并缩短充电时间。

Description

估计动力电池的目标充电量的方法、装置及相应的车辆
技术领域
本发明总体上涉及车辆领域，具体涉及一种估计动力电池的目标充电量的方法、装置及相应的车辆。
背景技术
基于锂离子电池单元的电池组广泛用于各种应用，诸如混合动力汽车(HEV，Hybrid Electric Vehicle)、电动汽车(EV，Electric Vehicle)、可供日后使用的再生能源储存以及用于例如电网稳定性、调峰和再生能源时移等各种目的的电网能源储存等。
为了确保电池组性能良好并延长电池使用寿命，对电池进行必要的管理和控制至关重要。发明人注意到，在对电池进行充电的过程中，控制电池每次充电完成时的充电量(即充电限值)是一个重要因素。当每次充电都控制充电量至最佳水平时，即能满足用户需要，又能保护电池。因此，有利的是提供一种估计动力电池的最佳充电限值的方案。
发明内容
针对上述问题，本发明的实施例提供一种估计动力电池的目标充电量的方法、装置、相应的车辆以及电子设备和计算机可读存储介质。
在本发明的第一方面，提供一种估计动力电池的目标充电量的方法。该方法包括：获取车辆历史充电数据，历史充电数据包括多次充电的充电时长和充电量；基于历史充电数据，确定目标充电量关于充电时长的变化关系；以及基于变化关系和多次充电的平均充电时长，确定本次充电的目标充电量。
在某些实施例中，确定本次充电的目标充电量还包括：确定动力电池的当前健康状态值；以及基于当前健康状态值来确定本次充电的目标充电量。
在某些实施例中，获取车辆历史充电数据包括：获取每次充电时电池电量传感器采集的充电电流的状态；获取每次充电时电池电量传感器在多个时间点采集的荷电数据；基于采集的充电电流的状态，确定每次充电的充电时长；以及基于采集的荷电数据，确定多个时间点相应的荷电状态SOC值。
在某些实施例中，确定目标充电量关于充电时长的变化关系包括：基于针对多次充电在多个时间点的SOC值，确定目标SOC值关于充电时长的拟合曲线。
在某些实施例中，确定目标SOC值关于充电时长的拟合曲线包括：确定待拟合曲线为对数函数曲线；以及以针对多次充电在多个时间点的SOC值和相应时间点作为离散曲线集合，通过最小二乘法得到目标SOC值关于充电时长的对数函数拟合曲线。
在某些实施例中，多个时间点包括开始充电时刻、结束充电时刻以及开始充电时刻与结束充电时刻之间的多个固定间隔时间点。
在某些实施例中，确定本次充电的目标充电量包括：按照下式计算本次充电的目标充电量SOClimit：
SOClimit＝f(Timeaverage)/SOH
其中，f()表示目标充电量关于充电时长的变化关系，Timeaverage为平均充电时长，SOH值表征动力电池的当前健康状态。
在某些实施例中，方法进一步包括设定目标充电量为动力电池的充电限值，以在完成该充电限值时结束充电。
在本发明的第二方面，提供一种估计动力电池的目标充电量的装置。该装置包括：获取单元，用于获取车辆历史充电数据，历史充电数据包括多次充电的充电时长和充电量；第一确定单元，用于基于历史充电数据确定目标充电量关于充电时长的变化关系；以及第二确定单元，用于基于该变化关系和多次充电的平均充电时长确定本次充电的目标充电量。
在某些实施例中，第二确定装置确定本次充电的目标充电量包括：确定动力电池的当前健康状态值；以及基于当前健康状态值来确定本次充电的目标充电量。
在某些实施例中，获取装置获取车辆历史充电数据包括：获取每次充电时电池电量传感器采集的充电电流的状态；获取每次充电时电池电量传感器在多个时间点采集的荷电数据；基于采集的充电电流的状态，确定每次充电的充电时长；以及基于采集的荷电数据，确定多个时间点相应的荷电状态SOC值。
在某些实施例中，第一确定装置确定目标充电量关于充电时长的变化关系包括：基于针对多次充电在多个时间点的SOC值，确定目标SOC值关于充电时长的拟合曲线。
在某些实施例中，第一确定装置确定目标SOC值关于充电时长的拟合曲线包括：确定待拟合曲线为对数函数曲线；以及以针对多次充电在多个时间点的SOC值和相应时间点作为离散曲线集合，通过最小二乘法得到目标SOC值关于充电时长的对数函数拟合曲线。
在某些实施例中，多个时间点包括开始充电时刻、结束充电时刻以及开始充电时刻与结束充电时刻之间的多个固定间隔时间点。
在某些实施例中，第二确定装置确定本次充电的目标充电量包括：按照下式计算本次充电的目标充电量SOClimit：
SOClimit＝f(Timeaverage)/SOH
其中，f()表示目标充电量关于充电时长的变化关系，Timeaverage为平均充电时长，SOH值表征动力电池的当前健康状态。
在某些实施例中，装置进一步包括设定单元，用于设定目标充电量为动力电池的充电限值，以在完成该充电限值时结束充电。
在本发明的第三方面，提供一种车辆，其包括根据本发明第二方面所描述的装置。
在本发明的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储有指令的存储器，指令在被处理器执行时促使设备执行根据本发明第一方面所描述的方法。
在本发明的第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储有机器可读的指令，指令在由机器执行时使得机器执行根据本发明第一方面所描述的方法。
本发明实施例通过为用户提供智能选择最佳充电量功能，车辆能够自动动态地估算并设置目标充电值，在不需要用户复杂计算的情况下保证用户能够满足日常使用里程并缩短充电时间。
附图说明
图1示出根据本发明的一个实施例的估计动力电池的目标充电量的方法的流程图；
图2示出根据本发明的一个实施例的充电数据曲线的示意图；
图3示出根据本发明的一个实施例的本次充电的目标充电量的图示过程的示意图；
图4示出根据本发明的一个实施例的估计动力电池的目标充电量的装置的方框图；以及
图5示出适合实现本发明的实施例的电子设备的方框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。但本领域技术人员知晓，本发明并不局限于附图和以下实施例。
如本文中所述，术语“包括”及其各种变体可以被理解为开放式术语，其意味着“包括但不限于”。术语“基于”可以被理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”可以被理解为“至少一个实施例”。术语“另一实施例”可以被理解为“至少一个其它实施例”。
发明人注意到，在车辆动力电池中，由于锂离子电池的化学特性，充电功率在电池接近充满时会出现下降，而锂离子电池的充电速率随时间的变化并不是线性的，在电池接近充满时，充电管理系统会逐渐减少充电电流至最佳水平，直至每个电芯都充到饱和。在实际测量中，从10％充电到80％和从80％充电到100％所使用的时间几乎是一样的，也即充电到够用和到充满之间存在2倍的时间差异，这给用户的使用体验带来了负面影响。
为解决既能充电到够用又能缩短充电完成提醒时间的问题，可以直接提供给用户固定的充电限值选择模式，例如选择充满或充到80％，这种方式直接帮用户做了最终选择，但是并不适应每辆车的电池使用状态，可能在该充电限值下实际续航里程数会变小，最终不符合用户预期。另一种方式是提供给用户任意区间调整限值，这种方式要求用户了解需要的续航里程数和电量百分比，对普通用户而言是要求严苛的，用户可能并不会使用该功能。
有鉴于此，本发明实施例提供一种自动估算最佳充电限值的方法，当用户使能该功能时，车辆能够执行特定于本车辆的充电限值，从而避免电池在高电量状态下反复充电，有效地保护电池，并且通过采用最优分配的方式，智能选择最佳充电限值，保证用户能够满足日常使用里程，缩短充电完成提醒时间；此外，用户无需考虑每次充电的电量百分比和续航里程，可以减轻用户对充电状态的忧虑。
在本文中，最佳充电限值也即每次充电完成时的受控充电量，其是每次充电的目标充电电量值，本文中最佳充电限值与目标充电量可以互换地使用。在本发明的一个实施例中，充电量可以采用荷电状态(SOC，State of Charge)表征，SOC值通常指电池当前具备的电量占其总容量的百分比。
本发明实施例所提供的估算目标充电值是自动进行的，只要用户开启了最佳充电功能，车辆可以动态地分析出用户需要的续航里程数和充电量，从而自动动态地估算并设置目标充电值。
下面结合附图对本发明实施例作进一步描述。图1示出了根据本发明的一个实施例的估计动力电池的目标充电量的方法100的流程图，方法100可以在车辆系统的任何适宜的处理装置或系统(统称车载系统)处实现，例如电池管理系统(BMS，Battery ManagementSystem)、车身控制模块(BCM，Body Control Module)、中央显示装置(CDU，CentralDisplay Unit)等或其他车载处理装置。
在110，获取车辆历史充电数据。在本发明实施例中，历史充电数据至少包括多次充电的充电时长和充电电量。
根据本发明实施例，可以由车载系统获取并记录每次充电的开始充电时间和充电结束时间。在一个实施例中，车载系统可以获取由整车控制器(VCU，Vehicle ControlUnit)反馈的充电状态，包括充电准备、充电中、充电完成等。该充电状态可以通过电池电量传感器采集到充电电流状态如电流的开始输入、持续输入和结束输入而得到，相关信息处理器负责将该充电状态转换成充电状态信号，整车控制器通过控制器局域网络(CAN，Controller Area Network)传递充电状态信号给车载系统。
以此方式，车载系统可以根据电池电量传感器采集的充电电流状态，记录并保存每一次充电的开始充电时间和结束充电时间，进而确定该次充电的充电时长。
进一步地，根据本发明实施例，可以由车载系统获取并记录每次充电的多个时间点处的电量值。在本实施例中，以SOC值作为电量值的示例来描述。这里，多个时间点包括开始充电时刻、结束充电时刻以及开始充电时刻与结束充电时刻之间的多个固定或非固定间隔时间点。
车载系统或者整车控制器可以控制电池电量传感器在充电开始时、结束时采集充电电量数据，并且在充电开始后按一定时间间隔(例如10分钟或30分钟等)采集充电电量数据。车载系统可以获取这些数据进行处理，或者相关信息处理器将此数据转换成信号，通过CAN网络传递给车载系统，由其再对这些数据进行储存和计算。
以此方式，车载系统可以根据电池电量传感器采集的充电电量数据，记录并保存每一次充电的开始充电电量值SOCstart和结束充电电量值SOCend，以及多个其他时间点和相应的SOC值。
通过电池电量传感器采集充电时长与充电电量的数据，经由CAN网络传递到车载系统，车载系统负责记录每一条充电的数据，从而得到历史充电数据。下表一示出了车辆历史充电数据一个具体示例。
表一
表一作为示例示出了四次充电数据，可以看到由于这些数据是特定于该车辆的充电过程，其反映了用户日常使用车辆的行为以及对车辆充电行为。当这些历史充电样本数据达到一定量时，进行统计与分析是有利的。当获得的样本数据越多，分析结果越趋于现实，越能预测用户需要的续航里程数。
在120，基于历史充电数据，确定目标充电量关于充电时长的变化关系。
根据本发明的实施例，考虑到每台车辆的充电时间与充电电量的对应关系是特定的，可以统计每台车辆每次充电时的充电时间与充电电量的对应关系，通过曲线拟合的方式，确定目标充电量即充电限值SOClimit关于充电时长Time的变化关系。
具体而言，根据多次充电数据，得到多个由离散点构成的曲线。选择合适的曲线类型，再进行变量转换，可以通过最小二乘法求线性方程和方差分析，使转换后的两个变量即目标充电量和充电时长呈依赖变化关系。
以上表一的历史充电数据为例，图2示出根据本发明的一个实施例的充电数据曲线200的示意图。如图所示，根据上表一的四条SOC历史数据，以充电时长Time为横坐标、SOC值为纵坐标，连接每一次充电数据成一曲线，分别绘制出对应于SOC1的充电数据曲线S1、对应于SOC2的充电数据曲线S2、对应于SOC3的充电数据曲线S3和对应于SOC4的充电数据曲线S4。
可以看到，曲线比较接近对数函数的数据曲线y＝logax+b(a>0且a≠1),其中y可以对应为电量SOC，x可以对应为充电时长Time，即SOC＝logaTime+b(a>0且a≠1)。
然后采用最小二乘法，最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配，利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小，最终得到a和b的数值。由此，确定出目标充电量关于充电时长的变化关系SOClimit＝logaTime+b。
在130，基于目标充电量关于充电时长的变化关系和多次充电的平均充电时长，确定本次充电的目标充电量。
在确定了目标充电量关于充电时长的变化关系后，将该依赖变化关系转换为关于原变量充电平均时长和目标充电量的函数表达式：
SOClimit＝f(Timeaverage) (1)
图3示出了根据本发明的一个实施例的本次充电的目标充电量的图示过程300的示意图。如图所示，得到已知ab值的曲线表达式后，绘制充电电量-时长曲线C1。然后根据下式(2)计算得到平均充电时长Timeaverage：
其中N为统计次数，Tstart为第N次充电的开始时间，Tend为第N次充电的结束时间。
在本实施例中，根据表一可以计算得到平均充电时长Timeaverage为5.6小时，相应的充电平均时长线为C2，曲线C1与平均充电时长线C2相交的点P即为本次充电的目标充电量。
在本发明的进一步实施例中，考虑到SOC值受到电池的健康状态的影响，相比较于健康状态的衰减，相同的充电限值(即目标充电量)下实际续航里程会变小，由此会导致确定的目标充电量并不符合用户的预期。在本实施例中，获取当前电池的健康状态，并附加地基于当前电池的健康状态来确定目标充电量。
电池的健康状态通常可以采用电池健康状态(SOH，State of Health)值表征。SOH值是当前的可用总容量占新电池初始容量的百分比，或者电池寿命终了内阻与当前内阻的差值与寿命终了内阻与新电芯内阻的差值之比。可以理解，SOH值不限于这里所描述的计算方式。
在一个实施例中，SOH值可以通过BMS系统根据衰减后理论实际可用容量与电池实际可用容量计算后获得。车载系统通过BMS采集电池当前的健康状态SOH值，用于在估算充电限值时参与运算，以便得到最终的与车辆真实情况相关的充电限值，也即将目标充电量作为关于变量充电平均时长和SOH的函数关系：
SOClimit＝F(Timeaverage,SOH) (3)
在本实施例中，可以根据下式(4)计算得到SOClimit：
SOClimit＝f(Timeaverage)/SOH (4)
本发明实施例提供的估算目标充电值方案，可以根据每台车辆的当前电池的健康状况和用户的平均充电时长，通过曲线拟合的方式估算出智能限值。本发明提供的方式是自动动态设置最佳充电限值，具体地，当用户设置为最佳充电模式时，车载系统根据如上所描述的方式分析出用户需要的续航里程数和SOC值，计算出最佳充电限值SOClimit。以此方式，不仅保证用户能够满足日常使用里程，还缩短了充电完成提醒时间，并且用户无需考虑每次充电的电量百分比和续航里程，可以减轻用户对充电状态的忧虑。图4示出了根据本发明实施例的估计动力电池的目标充电量的装置400。装置400包括：获取单元410，用于获取车辆历史充电数据，历史充电数据包括多次充电的充电时长和充电量；第一确定单元420，用于基于历史充电数据确定目标充电量关于充电时长的变化关系；以及第二确定单元430，用于基于该变化关系和多次充电的平均充电时长确定本次充电的目标充电量。
在某些实施例中，第二确定装置430确定本次充电的目标充电量包括：确定动力电池的当前健康状态值；以及基于当前健康状态值来确定本次充电的目标充电量。
在某些实施例中，获取装置410获取车辆历史充电数据包括：获取每次充电时电池电量传感器采集的充电电流的状态；获取每次充电时电池电量传感器在多个时间点采集的荷电数据；基于采集的充电电流的状态，确定每次充电的充电时长；以及基于采集的荷电数据，确定多个时间点相应的荷电状态SOC值。
在某些实施例中，第一确定装置420确定目标充电量关于充电时长的变化关系包括：基于针对多次充电在多个时间点的SOC值，确定目标SOC值关于充电时长的拟合曲线。
在某些实施例中，第一确定装置420确定目标SOC值关于充电时长的拟合曲线包括：确定待拟合曲线为对数函数曲线；以及以针对多次充电在多个时间点的SOC值和相应时间点作为离散曲线集合，通过最小二乘法得到目标SOC值关于充电时长的对数函数拟合曲线。在某些实施例中，多个时间点包括开始充电时刻、结束充电时刻以及开始充电时刻与结束充电时刻之间的多个固定间隔时间点。
在某些实施例中，第二确定装置430确定本次充电的目标充电量包括：按照下式计算本次充电的目标充电量SOClimit：
SOClimit＝f(Timeaverage)/SOH
其中，f()表示目标充电量关于充电时长的变化关系，Timeaverage为平均充电时长，SOH值表征动力电池的当前健康状态。
在某些实施例中，装置400进一步包括设定单元440，用于设定目标充电量为动力电池的充电限值，以在完成该充电限值时结束充电。
本发明实施例还提供一种车辆，其包括根据如上所描述的装置400，以自动动态为车辆设置最佳充电限值。
图5示出了适合实现本发明的实施例的电子设备500的方框图。设备500可以用来实现车载系统或其一部分。如图所示，设备500包括处理器510。处理器510控制设备500的操作和功能。例如，在某些实施例中，处理器510可以借助于与其耦合的存储器520中所存储的指令530来执行各种操作。存储器520可以是适用于本地技术环境的任何合适的类型，并且可以利用任何合适的数据存储技术来实现，包括但不限于基于半导体的存储器件、磁存储器件和系统、光存储器件和系统。尽管图5中仅仅示出了一个存储器单元，但是在设备500中可以有多个物理不同的存储器单元。
处理器510可以是适用于本地技术环境的任何合适的类型，并且可以包括但不限于通用计算机、专用计算机、微控制器、数字信号控制器(DSP)以及基于控制器的多核控制器架构中的一个或多个多个。设备500也可以包括多个处理器510。
当设备500充当车载系统或其一部分时，处理器510在执行指令530时促使设备500执行动作，以实现上文参考图1描述的方法100。所述动作包括：获取车辆历史充电数据，历史充电数据包括多次充电的充电时长和充电量；基于历史充电数据，确定目标充电量关于充电时长的变化关系；以及基于变化关系和多次充电的平均充电时长，确定本次充电的目标充电量。
在某些实施例中，确定本次充电的目标充电量还包括：确定动力电池的当前健康状态值；以及基于当前健康状态值来确定本次充电的目标充电量。
在某些实施例中，获取车辆历史充电数据包括：获取每次充电时电池电量传感器采集的充电电流的状态；获取每次充电时电池电量传感器在多个时间点采集的荷电数据；基于采集的充电电流的状态，确定每次充电的充电时长；以及基于采集的荷电数据，确定多个时间点相应的荷电状态SOC值。在某些实施例中，多个时间点包括开始充电时刻、结束充电时刻以及开始充电时刻与结束充电时刻之间的多个固定间隔时间点。
在某些实施例中，确定目标充电量关于充电时长的变化关系包括：基于针对多次充电在多个时间点的SOC值，确定目标SOC值关于充电时长的拟合曲线。在某些实施例中，确定目标SOC值关于充电时长的拟合曲线包括：确定待拟合曲线为对数函数曲线；以及以针对多次充电在多个时间点的SOC值和相应时间点作为离散曲线集合，通过最小二乘法得到目标SOC值关于充电时长的对数函数拟合曲线。
在某些实施例中，确定本次充电的目标充电量包括：按照下式计算本次充电的目标充电量SOClimit：
SOClimit＝f(Timeaverage)/SOH
其中，f()表示目标充电量关于充电时长的变化关系，Timeaverage为平均充电时长，SOH值表征动力电池的当前健康状态。
在某些实施例中，动作进一步包括设定目标充电量为动力电池的充电限值，以在完成该充电限值时结束充电。
使用本发明的充电限值计算方式，避免电池在高电量状态下反复充电，可以有效地保护电池；采用最优分配的方式，智能选择最佳充电限值，保证用户能够满足日常使用里程，可以缩短充电完成提醒时间；用户无需考虑每次充电的电量百分比和续航里程，可以减轻用户对充电状态的忧虑。
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有机器可读的指令，指令在由机器执行时使得机器执行根据本发明所描述的方法。
本领域技术人员可以理解，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或它们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上，对本发明的实施方式进行了说明。但是，本发明不限定于上述实施方式。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种估计动力电池的目标充电量的方法，其特征在于，包括：
获取车辆历史充电数据，所述历史充电数据包括多次充电的充电时长和充电量；
基于所述历史充电数据，确定目标充电量关于充电时长的变化关系；以及
基于所述变化关系和所述多次充电的平均充电时长，确定本次充电的目标充电量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中确定本次充电的目标充电量还包括：
确定动力电池的当前健康状态值；以及
基于所述当前健康状态值确定本次充电的目标充电量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中获取车辆历史充电数据包括：
获取每次充电时电池电量传感器采集的充电电流的状态；
获取每次充电时电池电量传感器在多个时间点采集的荷电数据；
基于采集的充电电流的状态，确定每次充电的充电时长；以及
基于采集的荷电数据，确定多个时间点相应的荷电状态SOC值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，其中确定目标充电量关于充电时长的变化关系包括：
基于针对多次充电在所述多个时间点的SOC值，确定目标SOC值关于充电时长的拟合曲线。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中确定目标SOC值关于充电时长的拟合曲线包括：
确定待拟合曲线为对数函数曲线；以及
以针对多次充电在所述多个时间点的SOC值和相应时间点作为离散曲线集合，通过最小二乘法得到目标SOC值关于充电时长的对数函数拟合曲线。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个时间点包括开始充电时刻、结束充电时刻以及开始充电时刻与结束充电时刻之间的多个固定间隔时间点。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中确定本次充电的目标充电量包括：
按照下式计算本次充电的目标充电量SOClimit：
SOClimit＝f(Timeaverage)/SOH
其中，f()表示目标充电量关于充电时长的变化关系，Timeaverage为所述平均充电时长，SOH值表征动力电池的所述当前健康状态。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，进一步包括：
设定所述目标充电量为动力电池的充电限值，以在完成该充电限值时结束充电。
9.一种估计动力电池的目标充电量的装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取车辆历史充电数据，所述历史充电数据包括多次充电的充电时长和充电量；
第一确定单元，用于基于所述历史充电数据确定目标充电量关于充电时长的变化关系；以及
第二确定单元，用于基于所述变化关系和所述多次充电的平均充电时长确定本次充电的目标充电量。
10.一种车辆，包括如权利要求9所述的估计动力电池的目标充电量的装置。
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