CN110676905A - 电池充电管理方法、系统、智能终端及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电池充电管理方法、系统、智能终端及计算机可读存储介质，电池充电管理方法，包括以下步骤：S100：以一预设时长为时域获取用户对智能终端的使用习惯数据；S200：读取智能终端内的日程模块内的日程消息，以形成用户的未来行程数据；S300：检测当前时刻下智能终端的电池的剩余电量数据；S400：基于剩余电量数据及未来行程数据，计算电池的续航时长；S500：当智能终端插接一充电电源进行充电操作时，基于使用习惯数据、未来行程数据及续航时长计算充电操作下对智能终端的充电速率；S600：根据充电速率，调节充电操作的充电电流及截止电压。采用上述技术方案后，可通过每一用户的使用习惯，定制化充电时的电流和电压大小。

Description

电池充电管理方法、系统、智能终端及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及电池领域，尤其涉及一种电池充电管理方法、系统、智能终端及计算机可读存储介质。

背景技术

随着生活水平的不断提高，智能终端作为人们日常使用的必备品被广泛应用着。其中智能终端的续航能力作为其卖点及智能终端的性能代表，被用户及智能终端的设计者关注着。

智能终端的续航能力由几方面因素决定，首先是电池的容量，其次则是电池的健康程度。由于当前电池技术的发展，电池的正极材料为LiCoO2，负极材料为石墨，对电池进行充电时，不同充电电流将对电池的衰降速度产生影响。如图1所示，随着充电电流的倍率的加大，电池的衰降速率也在快速增加。并且从曲线的斜率来看，电池的衰降速度存在三个不同的阶段，前期衰降速度较快的阶段(阶段1)，中间衰降速度较慢的稳定阶段(阶段2)，和后期的衰降速率加速阶段(阶段3)。针对三个阶段电池的衰降机理的研究认为，阶段1可能是因为电池SEI膜生长需要消耗一部分Li+，因此衰降速度较快。在阶段2随着SEI膜结构的稳定，内部较为稳定，因此衰降速度较慢，在阶段3随着电池老化，开始发生活性物质损失，电极活性界面减少，导致电池对于电流十分敏感。

如图2所示，电池的截止电压也对电池衰降速度产生。当把充电时的截止电压提高到4.3V时会导致电池的循环性能急剧恶化。

因此，需要一种新型的电池充电管理方法，智能化地控制充电电流大小和截止电压，提高电池的使用寿命。

发明内容

为了克服上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种电池充电管理方法、系统、智能终端及计算机可读存储介质，可通过每一用户的使用习惯，定制化充电时的电流和电压大小。

本发明公开了一种智能终端的电池充电管理方法，包括以下步骤：

S100：以一预设时长为时域获取用户对智能终端的使用习惯数据，其中使用习惯数据包括：预设时长内对智能终端的充电时间点、充电频次、充电位置，智能终端的耗电历史数据；

S200：读取智能终端内的日程模块内的日程消息，以形成用户的未来行程数据；

S300：检测当前时刻下智能终端的电池的剩余电量数据；

S400：基于剩余电量数据及未来行程数据，计算电池的续航时长；

S500：当智能终端插接一充电电源进行充电操作时，基于使用习惯数据、未来行程数据及续航时长计算充电操作下对智能终端的充电速率；

S600：根据充电速率，调节充电操作的充电电流及截止电压。

优选地，步骤S100包括：

S110：于智能终端内设置一起始时刻及截止时刻，起始时刻与截止时刻间隔预设时长；

S120：自起始时刻起，检测智能终端充电状态的充电起始时间、充电截止时间、充电次数、每次充电时智能终端所处位置，并分别记录为充电时间点、充电频次及充电位置；

S130：读取智能终端的处理器内记录的耗电曲线，并记录为耗电历史数据；

S140：机器学习充电时间点、充电频次、充电位置及耗电历史数据，以形成使用习惯数据。

优选地，步骤S130包括：

S131：读取智能终端的处理器内记录的耗电曲线；

S132：基于预设的第一耗电量区间、第二耗电量区间及第三耗电量区间，记录智能终端的当前耗电量分别落入第一耗电量区间、第二耗电量区间及第三耗电量区间时智能终端运行的应用程序、使用时间及使用位置；

S133：基于智能终端运行的应用程序、使用时间及使用位置形成耗电历史数据。

优选地，步骤S200包括：

S210：读取智能终端的消息模块和/或消息应用程序内的消息内容；

S220：提取消息内容内的人物信息、地点信息及时间信息；

S230：融合人物信息、地点信息及时间信息以形成未来行程数据。

优选地，步骤S400包括：

S410：接收剩余电量数据及未来行程数据；

S420：比较当前应用程序耗电量及使用习惯数据内的耗电历史数据；

S430：当当前应用程序耗电量高于耗电历史数据内同类时刻下的耗电量一预设比例时，参照当前应用程序耗电量计算续航时长。

优选地，步骤S500包括：

S510：检测智能终端插接一充电电源；

S520：获取当前时刻，根据使用习惯数据计算时域下使用习惯数据内记录的当前时刻后的下一充电时刻；

S530：根据续航时长及使用习惯数据计算自当前时刻至下一充电时刻的最小充电电量及充电速率。

优选地，还包括以下步骤：

S700：交互充电速率至用户；

S800：接收用户对智能终端的操作，并识别操作内用户的期望充电速率和/或期望充电电量；

S900：基于期望充电速率和/或期望充电电量调节充电电流及截止电压。

本发明还公开了一种电池充电管理系统，设置于智能终端的电池管理模块内，电池充电管理系统包括：

读取单元，以一预设时长为时域获取用户对智能终端的使用习惯数据，并读取智能终端内的日程模块内的日程消息，以形成用户的未来行程数据；

检测单元，检测当前时刻下智能终端的电池的剩余电量数据；

处理单元，接收未来行程数据、使用习惯数据及剩余电量数据，计算电池的续航时长，且当智能终端插接一充电电源进行充电操作时，基于使用习惯数据、未来行程数据及续航时长计算充电操作下对智能终端的充电速率；

驱动单元，与处理单元及电池连接，根据充电速率，形成调节充电操作的充电电流及截止电压的驱动指令并发送至电池。

本发明又公开了一种智能终端，包括电池及与电池连接的，如上的电池充电管理系统。

本发明又公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被智能终端的处理器执行时实现如上所述的电池充电管理方法。

采用了上述技术方案后，与现有技术相比，具有以下有益效果：

1.结合用户对智能终端的使用情况，深度学习并具有预测用户使用情况的功能，提前调整充电策略；

2.适时降低充电电流及截止电压，提高电池的使用寿命和智能终端的续航能力。

附图说明

图1为现有技术中智能终端的电池充电倍率与寿命关系示意图；

图2为现有技术中智能终端的电池充电电压与寿命关系示意图；

图3为符合本发明一优选实施例中智能终端的电池充电管理方法流程示意图；

图4为符合本发明一优选实施例中步骤S100的流程示意图；

图5为符合本发明一进一步优选实施例中步骤S100的流程示意图；

图6为符合本发明又一优选实施例中智能终端的电池充电管理方法流程示意图；

图7为符合本发明一优选实施例中电池充电管理系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图与具体实施例进一步阐述本发明的优点。

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，“模块”与“部件”可以混合地使用。

参阅图3，为符合本发明一优选实施例中智能终端的电池充电管理方法，在该实施例中，为实现对智能终端的电池充电时的动态配置和调整，包括有以下步骤：

-S100：以一预设时长为时域获取用户对智能终端的使用习惯数据，其中使用习惯数据包括：预设时长内对智能终端的充电时间点、充电频次、充电位置，智能终端的耗电历史数据

该实施例中对电池充电时的电流和电压作调整和配置的基础在于用户对智能终端的使用情况。因此，在一定的预设时长内，如1天、1周、一个月等，获取用户对自身持有的智能终端的使用习惯数据(预设时长越长，则使用习惯数据越具有共性)。所获取的使用习惯数据包括有在该预设时长内用户对智能终端的充电时间点、充电频次、充电位置及智能终端的耗电历史数据。其中，充电时间点为用户使用如有线充电线、有线充电器、无线充电对智能终端充电的起始时间(插入充电线并开始对智能终端的充电的时刻)，和/或结束对智能终端充电的截止时间；充电频次为用户对智能终端充电的频率，如一天一冲、半天一冲等；充电位置为用户对智能终端充电时智能终端和用户所处的位置，例如公司、家里、咖啡馆等。结合上述充电时间点、充电频次、充电位置的信息所形成的用户使用习惯数据，可以是用户经常在每天上午9点30分在办公室内对智能终端进行充电的使用习惯数据，也可以是用户经常在晚上10点左右在家里对智能终端进行充电，并在10点30分左右在家里对智能终端结束充电的使用习惯数据等。而智能终端的耗电历史数据，可以从智能终端的芯片内获取已有数据以形成。

可以理解的是，使用习惯数据所表示的是用户对智能终端充电的充电习惯，且考虑到大部分用户使用智能终端的时间点、耗电量均是可以预测和具有通用性，若非特殊情况，每天充电的时间点、耗电量基本类似。因此，预设时长较长后，使用习惯数据即表示过去用户对智能终端的充电习惯，也可用于预测用户未来对智能终端的可能充电习惯。

-S200：读取智能终端内的日程模块内的日程消息，以形成用户的未来行程数据

具有使用习惯数据后，可再读取智能终端内的日程模块内的日程消息，作为形成用户的未来行程数据的基础。智能终端的日程模块可以是安装在智能终端内的日历型应用程序，所记录的用户的日程消息，比如在XX月XX日XX点，前往某处开会的日程安排，也可以是智能终端的短消息内记录的日程安排，也可以是智能终端的邮件类应用程序内，用户接收到的邮件内记录的日程安排。这些日程安排，表示了用户在未来某时刻时可能前往某处的信息，且可以理解的是，当用户根据日程安排处理自身每天的事务时，由于所在位置、所处时间不适合对智能终端进行充电，则日程消息在智能终端的充电维度上表示了用户无法充电及无法充电状态的持续时间。根据用户对智能终端的使用要求，在这些无法充电的时长内，及用户到达这些日程的位置时，智能终端应当具有或被冲有足够的电量。

-300：检测当前时刻下智能终端的电池的剩余电量数据

具有上述信息数据后，将对当前时刻下智能终端的电池的剩余电量数据进行检测。例如，通过智能终端的芯片与电池的电连接，获取电池的电量总量及剩余电量，举例来说，电量总量为4000ma的电池，在当前时刻下检测时，还剩余1600ma的电量。对于用户而言，交互到的为智能终端上显示还剩余40的电量(100为满电量)。

-400：基于剩余电量数据及未来行程数据，计算电池的续航时长

在上述剩余电量数据及未来行程数据的基础上，对电池可继续对智能终端供电的续航时长。例如，剩余电量数据为2000ma，未来行程数据包括在远离公司20公里的地方，在未来2小时后具有会议，则根据这2000ma的剩余电量，及智能终端轻度使用时的电量消耗，计算所得该电池的续航时长为6小时；再如，剩余电量数据为2000ma，未来行程数据包括在公司里将召开需要使用智能终端的电话会议，则根据这2000ma的剩余电量，及智能终端长时间亮屏或使用电话模块下的电量消耗，计算所得该电池的续航时长为4小时。

-500：当智能终端插接一充电电源进行充电操作时，基于使用习惯数据、未来行程数据及续航时长计算充电操作下对智能终端的充电速率

获得续航时长后，当用户在未来行程前利用一充电电源的插接，对智能终端进行充电时，将基于使用习惯数据、未来行程数据及续航时长计算此次充电时的充电速率。举例来说，当前时刻为下午2点，根据用户的使用习惯通常为下午1点充电，下一次充电通常为晚上10点，而未来行程数据中显示，下午3点将有一个持续2小时的会议，智能终端的续航时长仅有2小时，则在开始充电的下午2点，至下午3点间对智能终端充电时，应当使用高充电速率对智能终端充电，使得智能终端将至少维持待机或使用至晚上10点；再如，当前时刻为下午6点，为根据用户的使用习惯的通常充电时间，下一次充电通常为晚上10点，而未来行程数据中显示，6点至10点间暂无安排，智能终端此刻的续航时长为8小时，则可适当降低充电速率。

-S600：根据充电速率，调节充电操作的充电电流及截止电压

在上述步骤计算所得的充电速率下，变化用户此次对智能终端的充电操作的充电电流及截止电压。例如，如上文所述的，充电速率需提高，以使得在1小时，甚至更短时间内，将续航时长提升至用户下次充电前，则充电电流可以是1.2倍的倍率，充电电压则可以是4.2V，在充电速度与使用寿命间，以前者为主，提高充电频率；而如上文所述的，充电速率需要降低，即便在降低的充电速率下，也足够用户使用智能终端时，则充电电流可以是0.8倍甚至更低如0.5倍的倍率，充电电压则可以是4.1V，以延长电池的使用寿命为主。

通过上述配置，根据用户对智能终端的充电时间、使用习惯、未来智能终端的使用情况等，作出最适合智能终端的电池的充电方案，并基于该充电方案，选择最适合的充电电流及截止电压。更为细化地，则可以是对充电电流和/或截止电压，作出不同的等级划分，如最佳充电速率型、较佳充电速率型、平衡型、续航为主型、最佳健康型等。

参阅图4，在一优选实施例中，对于用户对智能终端的使用习惯数据的形成，通过以下步骤操作实现：

-S110：于智能终端内设置一起始时刻及截止时刻，起始时刻与截止时刻间隔预设时长

在智能终端的出厂前，可在智能终端的制造商、出厂方处时，在智能终端内预设一起始时间和截止时间，两个时间点的设置可根据智能终端制造商的需求任意配置。例如起始时间可以是用户对智能终端激活后的那一时刻，也可以是用户对智能终端激活一周的那一时刻，而截止时间可以是以起始时间为起点，在时域上向后推1天、1周、1月等的那一时刻，作为截止时间。在起始时间和截止时间间的时长，为一间隔的预设时长。可理解的是，这预设时长，即为时域上向后推的时长。

-120：自起始时刻起，检测智能终端充电状态的充电起始时间、充电截止时间、充电次数、每次充电时智能终端所处位置，并分别记录为充电时间点、充电频次及充电位置

具有起始时刻和截止时刻后，在智能终端的使用过程中，在起始时刻触发后，将检测预设时长内，用户对智能终端插接电源，使得智能终端处于充电状态的每次充电操作的充电起始时间，以及对智能终端拔出电源，使得智能终端处于正常使用状态(结束充电状态)的每次充电截止时间，最终根据检测结果，将两者记录为充电时间点，例如早上9点30为充电起始时间，早上11点为充电截止时间，下午4点为充电起始时间，下午6点为充电截止时间，晚上10点为充电起始时间并进行过夜冲；在预设时长内，对智能终端的充电总次数，并根据充电总次数除以预设时长的计算结果，以形成对智能终端的充电频次，例如，1天2次充电，1天1次充电等；此外，还将检测用户每次对智能终端充电时智能终端所处的位置，例如在用户的办公室内、用户的家里、用户常去的咖啡厅等，并将检测结果记录为用户对智能终端的每次充电位置。

可以理解的是，充电起始时间、充电截止时间，可由智能终端的芯片(处理器等)从智能终端的充电管理芯片获取所得。而充电位置，可由智能终端的GPS芯片，受处理器所控，在充电开始时获取所得。

-S130：读取智能终端的处理器内记录的耗电曲线，并记录为耗电历史数据

智能终端的处理器周期性地从充电管理芯片获取其所记录的一天前、一周前、一月前的电池的耗电曲线，并将其记录为耗电历史数据。可以理解的是，耗电历史数据可被划分为多层级的，例如，以天为时长、半天为时长、3小时为时长的耗电总量，超过一耗电速率时的深度使用高耗电时长、起始时刻、截止时刻、低于一耗电速率时的轻度使用(待机状态)的低耗电时长、起始时刻、截止时刻。这些划分后或细化后的耗电历史数据将反应用户对智能终端的使用共性。例如，当半天的耗电总量接近于电池总量时，可知用户对智能终端的黏性较高，属于深度使用用户；当1天的耗电总量距离电池总量尚有部分冗余时，可知用户属于轻度使用用户；当用户在某些时段内的耗电速率相对较高，如早上8点至9点间、晚上8点至10点间等，可知用户在这些时段，较频繁地使用智能终端，则在这些时段之前，应当对智能终端冲有足量的电量，供用户使用。

-S140：机器学习充电时间点、充电频次、充电位置及耗电历史数据，以形成使用习惯数据

对于上述充电时间点、充电频次、充电位置及耗电历史数据，进行深度机器学习，可形成用户对智能终端的使用习惯数据。机器学习的结果包括如，用户每天在家晚上11点插入充电器直到第二天的早晨，中午12点在公司插入充电器补电等各种充电习惯。

参阅图5，一进步实施例中，为更精确地获得耗电历史数据及其所表示的用户对智能终端的使用习惯，步骤S130包括：

-S131：读取智能终端的处理器内记录的耗电曲线；

-S132：基于预设的第一耗电量区间、第二耗电量区间及第三耗电量区间，记录智能终端的当前耗电量分别落入第一耗电量区间、第二耗电量区间及第三耗电量区间时智能终端运行的应用程序、使用时间及使用位置；

-S133：基于智能终端运行的应用程序、使用时间及使用位置形成耗电历史数据。

也就是说，根据上述步骤S131-S133的执行，耗电曲线内表示智能终端被用户使用后，低耗电量、中耗电量及高耗电量发生时，除记录智能终端当时所处位置、时域上所处时间外，还将检测造成智能终端处于这些耗电量下的应用使用情况。可以理解的是，通常来说，对智能终端的耗电量影响较多的因素包括屏幕显示耗电，及应用程序的运行耗电，而其中屏幕显示耗电位于一个常量值，应用程序的运行多少、对智能终端的硬件调用多少将主要决定了耗电量。因此，通过对智能终端运行的应用程序的读取，结合使用时间及使用位置，可获得如用户在8点30分，在上班路上(地铁某站)，运行有游戏类应用，使得8点30分至9点间，智能终端的当前耗电量落入代表高耗电的第一耗电量区间；再如用户在晚上11点，在家里，智能终端处于熄屏状态，仅运行有如时钟、微信等必要型应用程序，使得从11点起，至第二天的早上6点，智能终端的当前耗电量落入代表低耗电的第三耗电量区间，由此来形成与用户使用习惯所关联的耗电历史数据。

一进一步实施例中，日程模块学习的步骤S200包括：

-S210：读取智能终端的消息模块和/或消息应用程序内的消息内容，如短消息、用户通过邮件应用程序接收到的外出信息、用户通过通讯类应用程序接收到的工作信息、当前所处位置信息等；

-S220：提取消息内容内的人物信息、地点信息及时间信息，即行程信息的三要素，人物时间及地点；

-S230：融合人物信息、地点信息及时间信息以形成未来行程数据。

又一优选实施例中，计算电池的续航时长的步骤S400具体包括：

-S410：自处理器，或充电管理芯片接收剩余电量数据及未来行程数据，或处理器直接应用已获得的剩余电量数据及未来行程数据；

-S420：比较当前应用程序耗电量及使用习惯数据内的耗电历史数据，以确定用户对智能终端的当前使用状态是否符合常态；

-S430：当当前应用程序耗电量高于耗电历史数据内同类时刻下的耗电量一预设比例时，参照当前应用程序耗电量计算续航时长。例如，当用户由于突发情况，对智能终端的使用情况不同于使用习惯数据中记录的信息时，且耗电量明显高于耗电历史数据同类时刻的30％、50％或100％时，表征了耗电历史数据并不能表示当前时刻下用户正在对智能终端的使用情况，因此将参照当前应用程序耗电量来计算续航时长。通过实时地修正和比对，可作出对当前时刻下耗电量的准确判断及未来短时间内耗电量的准确预测。

又一优选实施例中，步骤S500包括：

-S510：检测智能终端插接一充电电源；

-S520：在智能终端插有电源进行充电时，将获取当前时刻，根据使用习惯数据计算时域下使用习惯数据内记录的当前时刻后的下一充电时刻，例如在早上9点30分，检测到用户对智能终端插接有充电器对智能终端充电，调取使用习惯数据，并查阅用户通常在早上9点30分后，下一次再对智能终端的充电时刻，为下一充电时刻，例如下午5点，则期间将具有7小时30分的空白期，智能终端将不会获得外部供电的支撑；

-S530：获得有空白期的时长后，将根据智能终端当前具有的剩余电量、要求至少可续航至下一充电时刻的续航时长及使用习惯数据(空白期间是否用户将对智能终端具有深度使用的操作)计算自当前时刻至下一充电时刻的最小充电电量及充电速率。仍以上述实施例为例，9点30分用户插接电源时，智能终端仅具有15％的剩余电量，距离下一次充电将具有7小时30分的空白期，且在这7小时30分间，用户将运行高耗电量的应用程序，如游戏类、视频类的应用程序长达1小时，因此则要求在此次充电时，尽可能向智能终端冲入大量的电量，则最小充电电量、影响充电速率的截止电压将被调整地较高；反之，若用户在晚上11点插接电源，智能终端具有15％的剩余电量，距离下一次充电时刻(早上7点)将具有8小时的空白期，但在这8小时间，根据使用习惯数据显示，用户处于代表睡眠的低耗电状态，则可尽可能降低充电速率，由长时间的充电时间来抵消低充电速率的慢速。在这样的情况下，电池的寿命得到保护，自然其使用寿命获得延长。

也就是说，根据耗电曲线学习(这个曲线每天都有记录，可以分不同时间去不同曲线段)、当前耗电情况(当前正在运行的应用，屏幕亮度，声音大小等情况)、当前电池电量(目前剩余的电量)、各个应用的耗电数据(出厂时可以把耗电数据预置在智能终端中)，进行计算剩余电量可以使用的时长，由于是根据用户使用的习惯预估出的使用时长，会根据用户的习惯不同而不同，即使相同的电量，剩余使用时间也是不相同的。同时会根据当前耗电情况实时修正剩余使用时长做到真正用户在未来能够使用的续航时间。

参阅图6，在一进一步实施例中，电池充电管理方法还包括以下步骤：

-S700：交互充电速率至用户，在智能终端的显示单元上，将当前对智能终端的充电速率显示给用户，以告知用户当前智能终端是属于何种充电状态；

-S800：用户可根据自身需求，手动调整充电速度，例如虽然在电池充电管理方法中判断出当前时刻下使用低速充电速率可满足用户未来的可能使用，但用户需要智能终端快速充电时，可对智能终端下发交互指令，智能终端接收用户的操作，并识别操作内用户的期望充电速率和/或期望充电电量；

-S900：最终，基于期望充电速率和/或期望充电电量调节充电电流及截止电压。通过上述配置，使得用户可以根据自己的需求，手动调整充电速率和充电容量。

参阅图7，示出了一种电池充电管理系统，设置于智能终端的电池管理模块内，其特征在于，电池充电管理系统包括：读取单元，以一预设时长为时域获取用户对智能终端的使用习惯数据，并读取智能终端内的日程模块内的日程消息，以形成用户的未来行程数据；检测单元，检测当前时刻下智能终端的电池的剩余电量数据；处理单元，接收未来行程数据、使用习惯数据及剩余电量数据，计算电池的续航时长，且当智能终端插接一充电电源进行充电操作时，基于使用习惯数据、未来行程数据及续航时长计算充电操作下对智能终端的充电速率；驱动单元，与处理单元及电池连接，根据充电速率，形成调节充电操作的充电电流及截止电压的驱动指令并发送至电池。

电池充电管理系统也可应用在智能终端内，例如集成在处理器或是充电管理芯片内，并与电池连接，以管理对电池的充电配置。

以外，上述充电管理方法也可以计算机可读存储介质表现，其上存储有计算机程序，该计算机程序被智能终端的处理器执行时实现如上所述的电池充电管理方法。

智能终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、导航装置等等的智能终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。下面，假设终端是智能终端。然而，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

应当注意的是，本发明的实施例有较佳的实施性，且并非对本发明作任何形式的限制，任何熟悉该领域的技术人员可能利用上述揭示的技术内容变更或修饰为等同的有效实施例，但凡未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改或等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种智能终端的电池充电管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S100：以一预设时长为时域获取用户对智能终端的使用习惯数据，其中所述使用习惯数据包括：所述预设时长内对所述智能终端的充电时间点、充电频次、充电位置，所述智能终端的耗电历史数据；

S200：读取所述智能终端内的日程模块内的日程消息，以形成所述用户的未来行程数据；

S300：检测当前时刻下智能终端的电池的剩余电量数据；

S400：基于所述剩余电量数据及未来行程数据，计算所述电池的续航时长；

S500：当所述智能终端插接一充电电源进行充电操作时，基于所述使用习惯数据、未来行程数据及续航时长计算所述充电操作下对所述智能终端的充电速率；

S600：根据所述充电速率，调节所述充电操作的充电电流及截止电压。

2.如权利要求1所述的电池充电管理方法，其特征在于，

步骤S100包括：

S110：于所述智能终端内设置一起始时刻及截止时刻，所述起始时刻与截止时刻间隔预设时长；

S120：自所述起始时刻起，检测所述智能终端充电状态的充电起始时间、充电截止时间、充电次数、每次充电时所述智能终端所处位置，并分别记录为所述充电时间点、充电频次及充电位置；

S130：读取所述智能终端的处理器内记录的耗电曲线，并记录为所述耗电历史数据；

S140：机器学习所述所述充电时间点、充电频次、充电位置及耗电历史数据，以形成所述使用习惯数据。

3.如权利要求2所述的电池充电管理方法，其特征在于，

步骤S130包括：

S131：读取所述智能终端的处理器内记录的耗电曲线；

S132：基于预设的第一耗电量区间、第二耗电量区间及第三耗电量区间，记录所述智能终端的当前耗电量分别落入第一耗电量区间、第二耗电量区间及第三耗电量区间时所述智能终端运行的应用程序、使用时间及使用位置；

S133：基于智能终端运行的应用程序、使用时间及使用位置形成所述耗电历史数据。

4.如权利要求1所述的电池充电管理方法，其特征在于，

步骤S200包括：

S210：读取所述智能终端的消息模块和/或消息应用程序内的消息内容；

S220：提取所述消息内容内的人物信息、地点信息及时间信息；

S230：融合所述人物信息、地点信息及时间信息以形成未来行程数据。

5.如权利要求1所述的电池充电管理方法，其特征在于，

步骤S400包括：

S410：接收所述剩余电量数据及未来行程数据；

S420：比较当前应用程序耗电量及使用习惯数据内的耗电历史数据；

S430：当所述当前应用程序耗电量高于所述耗电历史数据内同类时刻下的耗电量一预设比例时，参照所述当前应用程序耗电量计算所述续航时长。

6.如权利要求1所述的电池充电管理方法，其特征在于，

步骤S500包括：

S510：检测所述智能终端插接一充电电源；

S520：获取当前时刻，根据使用习惯数据计算时域下所述使用习惯数据内记录的当前时刻后的下一充电时刻；

S530：根据续航时长及使用习惯数据计算自所述当前时刻至下一充电时刻的最小充电电量及充电速率。

7.如权利要求6所述的电池充电管理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

S700：交互所述充电速率至用户；

S800：接收用户对智能终端的操作，并识别所述操作内用户的期望充电速率和/或期望充电电量；

S900：基于所述期望充电速率和/或期望充电电量调节充电电流及截止电压。

8.一种电池充电管理系统，设置于智能终端的电池管理模块内，其特征在于，所述电池充电管理系统包括：

读取单元，以一预设时长为时域获取用户对智能终端的使用习惯数据，并读取所述智能终端内的日程模块内的日程消息，以形成所述用户的未来行程数据；

检测单元，检测当前时刻下智能终端的电池的剩余电量数据；

处理单元，接收未来行程数据、使用习惯数据及剩余电量数据，计算所述电池的续航时长，且当所述智能终端插接一充电电源进行充电操作时，基于所述使用习惯数据、未来行程数据及续航时长计算所述充电操作下对所述智能终端的充电速率；

驱动单元，与所述处理单元及电池连接，根据所述充电速率，形成调节所述充电操作的充电电流及截止电压的驱动指令并发送至所述电池。

9.一种智能终端，其特征在于，包括电池及与所述电池连接的，如权利要求8所述的电池充电管理系统。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被智能终端的处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的电池充电管理方法。

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