CN112153216A - 电量预警方法及装置、终端设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例涉及电量管理技术领域，公开了一种电量预警方法及装置、终端设备、存储介质，该方法包括：获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据，N为正整数；根据该终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算该目标活跃时间段结束时该终端设备的预测剩余电量；当该预测剩余电量低于电量阈值时，触发电量预警操作。实施本申请实施例，能够针对性地提前对电量进行预警，从而提升终端设备的续航能力。

Description

电量预警方法及装置、终端设备、存储介质

技术领域

本申请涉及电量管理技术领域，尤其涉及一种电量预警方法及装置、终端设备、存储介质。

背景技术

当前，终端设备(如智能手机、电脑等)的使用频率越来越高，用户日渐希望终端设备能够保持足够的电量，避免在使用时频繁充电。然而，在实践中发现，终端设备往往只能在预设的低电量(如10％、20％电量等)时提示用户进行充电，而在预设的低电量下，不同用户通过不同方式使用终端设备的耗电速率不尽相同，从而终端设备的剩余可用时间也各有差异，导致对电量预警不够及时，降低了终端设备的续航能力。

发明内容

本申请实施例公开了一种电量预警方法及装置、终端设备、存储介质，能够针对性地提前对电量进行预警，从而提升终端设备的续航能力。

本申请实施例第一方面公开一种电量预警方法，包括：

获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据，所述N为正整数；

根据所述终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算所述目标活跃时间段结束时所述终端设备的预测剩余电量；

当所述预测剩余电量低于电量阈值时，触发电量预警操作。

本申请实施例第二方面公开一种电量预警装置，包括：

第一获取单元，用于获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据，所述N为正整数；

第一计算单元，用于根据所述终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算所述目标活跃时间段结束时所述终端设备的预测剩余电量；

预警单元，用于当所述预测剩余电量低于电量阈值时，触发电量预警操作。

本申请实施例第三方面公开一种终端设备，包括：

存储有可执行程序代码的存储器；以及

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本申请实施例第一方面公开的电量预警方法中的全部或部分步骤。

本申请实施例第四方面公开了一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本申请实施例第一方面公开的电量预警方法中的全部或部分步骤。

与相关技术相比，本申请实施例具有以下有益效果：

本申请实施例中，为解决不同用户通过不同方式使用终端设备时，由于耗电速率不同而无法针对性地进行电量预警的问题，可以先获取终端设备在N个(N为正整数)活跃时间段的电量消耗数据，再根据终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算该目标活跃时间段结束时终端设备的预测剩余电量，当该预测剩余电量低于电量阈值时，可以触发电量预警操作。可见，实施本申请实施例，能够对终端设备的活跃时间段以及在活跃时间段消耗的电量进行计算，进而对目标活跃时间段可能消耗的电量进行预测，从而能够针对性地提前对电量进行预警，有利于提升终端设备的续航能力。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图进行简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例公开的一种电量预警方法的应用场景示意图；

图2是本申请实施例公开的一种电量预警方法的流程示意图；

图3是本申请实施例公开的另一种电量预警方法的流程示意图；

图4A是本申请实施例公开的一种对耗电时间段进行聚类的示意图；

图4B是本申请实施例公开的另一种对耗电时间段进行聚类的示意图；

图5是本申请实施例公开的又一种电量预警方法的流程示意图；

图6是本申请实施例公开的又一种电量预警方法的流程示意图；

图7A是本申请实施例公开的一种电量预警界面示意图；

图7B是本申请实施例公开的另一种电量预警界面示意图；

图8是本申请实施例公开的一种电量预警装置的模块化示意图；

图9是本申请实施例公开的另一种电量预警装置的模块化示意图；

图10是本申请实施例公开的一种终端设备的模块化示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

可以理解，本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。本申请实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请实施例公开了一种电量预警方法及装置、终端设备、存储介质，能够针对性地提前对电量进行预警，从而提升终端设备的续航能力。

下面将结合具体实施例对本申请技术方案进行详细说明。

请参阅图1，图1是本申请实施例公开的一种电量预警方法的应用场景示意图。如图1所示，本申请实施例所公开的电量预警方法可以用于包括用户10和终端设备20的人机交互场景。示例性地，终端设备20可以包括具备电量管理和提示功能的各类设备或系统(如手机、平板电脑、智能穿戴设备等)，该终端设备20可以搭载有相应的操作系统(如安卓系统、IOS系统、塞班系统等)，以集成电量管理和提示功能模块，或安装具备电量管理和提示功能的应用，从而实现对该终端设备20的电量预警。可以理解的是，为了实现终端设备20对用户10的预警，该终端设备20可以对用户10的交互操作、电池的耗电情况以及充电情况进行记录，并可以通过屏幕、扬声器等输出电量预警信息，或执行其他电量预警操作。需要说明的是，图1所示的终端设备20为智能手机，这仅仅是一种示例，不构成本申请实施例中对终端设备20的设备类型的限定。

在相关技术中，终端设备20通常会在其电池电量处于指定的低电量值时发出预警，以提示用户10及时进行充电。上述指定的低电量值通常只包括固定的一个或多个低电量值，而由于不同用户10通过不同方式(如聊天、办公、娱乐等)使用终端设备20时的耗电速率有较大差异，且不同终端设备20的电池容量、性能、老化程度也各有不同，导致即使在同一低电量值下，终端设备20的剩余可用时间也各有差异，不利于及时对电量进行预警。

而在本申请实施例中，终端设备20可以对其电池电量的耗电情况进行持续记录，从而能够获取N个(N为正整数)活跃时间段，在每个活跃时间段内终端设备20的消耗电量较大，因此有必要确认终端设备20的剩余电量能否支持终端设备20在活跃时间段内的使用。在此基础上，通过获取终端设备20在上述N个活跃时间段的电量消耗数据，并根据终端设备20在目标活跃时间段的电量消耗数据，可以计算出该目标活跃时间段结束时终端设备20的预测剩余电量，当该预测剩余电量低于终端设备20的电量阈值时，可以触发电量预警操作，及时对电量进行预警，从而可以提示用户10及时进行充电或使终端设备及时进入低电量模式进行省电，以避免预警不及时导致终端设备20出现低电量关机等情况，有利于提升终端设备20的续航能力。

请参阅图2，图2是本申请实施例公开的一种电量预警方法的流程示意图，该电量预警方法可以应用于上述的终端设备。如图2所示，该电量预警方法可以包括以下步骤：

202、获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据，N为正整数。

在一些实施例中，通过对终端设备的历史使用记录进行分析和计算，可以获取该终端设备在一定时间周期内的活跃时间段，例如每天中的活跃时间段、每周中的活跃时间段等。其中，上述活跃时间段，指终端设备在一定时间周期内消耗电量通常较多、使用频率通常较高的常用的时间段。

可选地，终端设备可以根据其历史使用记录，统计其在一定时间周期(如设为15天、30天等)内每天的多个耗电时间段，其中，耗电时间段可以指该终端设备正常使用时消耗电量的时间段。然后，终端设备可以对上述每天的多个耗电时间段进行聚类，从而获取该终端设备的N个活跃时间段。最后，终端设备还可以根据其历史使用记录中存储的电池电量消耗记录，分别统计该终端设备在上述N个活跃时间段的电量消耗数据，并将其存储在该终端设备中，以供调用时获取该N个活跃时间段的电量消耗数据。

其中，上述电量消耗数据，可以包括终端设备的消耗电量(如以毫安时为单位表示的50毫安时、100毫安时等，或以百分比表示的4％、8％等)，也可以包括终端设备的电量消耗速率(如4％每小时、8％每小时等)。

204、根据终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算该目标活跃时间段结束时终端设备的预测剩余电量。

具体地，若当前时刻处于目标活跃时间段，可以根据当前时刻到该目标活跃时间段结束时的时长，以及终端设备在该目标活跃时间段的电量消耗数据，计算该目标活跃时间段结束时该终端设备的预测剩余电量。示例性地，当上述电量消耗数据包括电量消耗速率时，将该电量消耗速率与上述时长相乘，即可得到终端设备在该时长内预计将会消耗的电量，进而可以根据该终端设备当前的电量，计算出该终端设备在目标活跃时间段结束时的预测剩余电量，从而可以准确预测终端设备在目标活跃时间段结束时的电池电量状态，以供用户及时了解是否需要进行充电，避免在使用终端设备的过程中出现低电量关机等情况。

206、当上述预测剩余电量低于电量阈值时，触发电量预警操作。

示例性地，上述电量预警操作可以包括对用户进行低电量提示，以提醒用户及时进行充电；也可以包括进入该终端设备的低电量模式，以执行降低屏幕亮度、限制麦克风以及摄像头的使用、减少内存使用、清理后台应用、限制应用响应跳转请求、限制网络连接、关闭蓝牙、关闭NFC(Near Field Communication，近场通信)、限制定位请求等省电措施中的一种或多种，从而能够全面地进行省电，延长终端设备的续航时间。

可见，实施上述实施例所描述的电量预警方法，能够根据终端设备的历史使用记录，获取该终端设备在一定时间周期的活跃时间段，并进一步获取终端设备在活跃时间段的电量消耗数据，从而能够根据终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，对该目标活跃时间段结束时该终端设备的剩余电量进行预测，进而能够在该预测剩余电量低于电量阈值而可能造成终端设备出现低电量关机等情况时，及时触发电量预警操作，以针对性地提前对电量进行预警，有利于提升终端设备的续航能力。

如图3所示，在一个实施例中，步骤202可以包括以下步骤：

2021、根据终端设备在第一时长内的历史使用记录，统计得到终端设备每天的多个耗电时间段。

示例性地，可以根据终端设备在第一时长(如7天、30天等)内的历史使用记录，统计得到该终端设备每天的多个耗电时间段，该耗电时间段可以包括该终端设备的使用情况满足一定要求(如亮屏时长大于特定时间阈值、消耗电量大于特定电量阈值、电量消耗速率大于特定速率阈值等)时的耗电时间段。

在一种实施例中，上述终端设备可以带有屏幕，上述历史使用记录可以包括该终端设备的亮屏事件的亮屏时刻和熄屏时刻，从而在统计该终端设备每天的多个耗电时间段时，可以根据上述历史使用记录统计每天亮屏时长大于时间阈值(如5分钟、10分钟等)的亮屏事件，并将该亮屏时长大于时间阈值的亮屏事件作为耗电时间段，上述亮屏时长可以为熄屏时刻与亮屏时刻的时间差值。

例如，请参见表1，表1示出了3天内统计终端设备的耗电时间段的一种例子。可以理解的是，表1内仅示出了亮屏时长大于时间阈值(如设为5分钟)的亮屏事件，从而可以将表1内所示出的亮屏事件作为该3天内的耗电时间段。此外可以理解，对于每个亮屏时长大于时间阈值的亮屏事件，终端设备还可以获取在亮屏事件中的消耗电量(表1中未示出)，例如可以根据亮屏时的电量与熄屏时的电量的差值计算该消耗电量，也可以根据终端设备在该亮屏事件中所运行的每个应用的消耗电量来计算该终端设备的消耗电量。

表1：

作为一种可选的实施方式，终端设备在统计每天亮屏时长大于时间阈值的亮屏事件时，还可以将相邻的两个或两个以上的亮屏事件合并，其中，相邻的亮屏事件可以包括前一个亮屏事件的熄屏时间与后一个亮屏事件的亮屏时间之间的熄屏时长小于合并阈值的两个或两个以上的亮屏事件。例如，当合并阈值设为2分钟时，亮屏事件A(8:00-8:30)与亮屏事件B(8:31-8:50)可以合并，而亮屏事件B(8:31-8:50)与亮屏事件C(9:00-9:30)则不可以合并。

2022、获取每天的多个耗电时间段分别对应的场景标签。

示例性地，上述场景标签可以包括时间标签、地点标签和用户标签中的一种或多种。示例性地，时间标签可以包括一定时间周期内重复的时间节点，例如工作日、休息日、星期一等；也可以包括特殊的时间节点，例如春节、中秋节、生日等。示例性地，地点标签可以包括用户使用终端设备的常驻地，例如家、公司、常去的商场等。示例性地，用户标签可以包括使用该终端设备的用户标识，例如用户A、用户B等；也可以包括使用该终端设备的用户特征，例如青少年、老年等。通过设置上述场景标签，可以更精细地划分不同场景下的耗电时间段，从而在对不同场景下的耗电时间段进行聚类时，可以根据上述场景标签进行更精确的聚类，以确保相同场景下电量消耗数据接近的耗电时间段可以被划分为同一类，而不同场景下电量消耗数据相差较大的耗电时间段可以被划分为不同类。

2023、根据上述场景标签对每天的多个耗电时间段进行聚类，获取终端设备的N个活跃时间段，每个活跃时间段与一个或多个场景标签匹配。

本实施例中，在统计得到终端设备每天的多个耗电时间段之后，对上述每天的多个耗电时间段进行聚类，可以得到如表2所示的N个(表2中N＝3)活跃时间段。其中，上述聚类过程可以采用不同的聚类算法(如基于划分的K-MEANS算法、基于密度的DBSCAN算法等)，本实施例中不作具体限定。

表2：

活跃时间段起始时间	活跃时间段结束时间
		8:30	9:00
12:00	12:30
		18:00	18:30

为更好地描述上述聚类过程，请一并参阅图4A，图4A是本申请实施例公开的一种对耗电时间段进行聚类的示意图。在聚类过程中，对于出现次数较多、重复率较高时间段，可以划分为活跃时间段，例如，对于第1天的耗电时间段(8:00-9:00)、第2天的耗电时间段(8:30-9:00)以及第3天的耗电时间段(8:30-9:30)，在经过聚类之后，可以获得重合的时间段(8:30-9:00)，从而可以将其作为一个活跃时间段。而对于出现次数较少、重复率较低的时间段，可以认为其属于终端设备的偶然使用时间段，例如，对于第1天的耗电时间段(14:30-14:50)，可以不将其作为活跃时间段。

可选地，在对上述每天的多个耗电时间段进行聚类之前，可以先将上述偶然使用时间段剔除，再对剩下的耗电时间段进行聚类，从而可以在进行聚类之前去除部分噪声干扰，提升聚类效率以及效果。

进一步地，在引入上述场景标签后，终端设备可以根据上述场景标签对每天的多个耗电时间段进行聚类，获取该终端设备的N个活跃时间段，每个活跃时间段可以与一个或多个场景标签匹配。以时间标签和地点标签为例，请参阅表3，表3示出了根据时间标签(包括工作日、休息日)和地点标签(包括常驻地A、常驻地B)聚类获取终端设备的活跃时间段的例子，并示出了在不同场景下的电量消耗数据(以百分比表示的消耗电量为例)。

表3：

为更好地描述上述聚类过程，请一并参阅图4B，图4B是本申请实施例公开的另一种对耗电时间段进行聚类的示意图。在聚类过程中，例如，耗电时间段(8:00-9:00)、(8:30-9:00)以及(8:30-9:30)都具有“工作日”“常驻地A”的场景标签时，表示重合的时间段(8:30-9:00)只有在“工作日”、“常驻地A”才对应一定的消耗电量，因此聚类后得到的活跃时间段(8:30-9:00)可以与时间标签“工作日”以及地点标签“常驻地”匹配。又例如，对于同样的活跃时间段(12:00-12:30)，当时间标签和地点标签不同时，其对应的消耗电量也不同，因此应当按照上述时间标签和地点标签进一步划分。

2024、根据上述历史使用记录，分别统计终端设备在上述N个活跃时间段的电量消耗数据。

在一种实施例中，在对上述每天的多个耗电时间段进行聚类，获取终端设备的N个活跃时间段之后，可以获取每个活跃时间段对应的各个耗电时间段的消耗电量，并根据各个耗电时间段的消耗电量，计算得到相对应的活跃时间段的电量消耗速率。其中，各个耗电时间段的消耗电量可以记录在上述历史使用记录中，并在需要时从该历史使用记录中调用。示例性地，可以对上述对应的各个耗电时间段的消耗电量求平均值，并将该平均值作为相对应的活跃时间段的电量消耗速率；也可以先分别对上述对应的各个耗电时间段计算电量消耗速率，再根据各个耗电时间段的时长进行加权求平均值，将计算得到的加权平均值作为相对应的活跃时间段的电量消耗速率。

在另一种实施例中，可以直接将上述终端设备的消耗电量作为统计该终端设备每天的多个耗电时间段的依据。示例性地，可以根据该终端设备的历史使用记录统计每天连续消耗电量大于耗电阈值的耗电时间段，并对得到的上述耗电时间段进行聚类，得到该终端设备的N个活跃时间段，再获取每个活跃时间段对应的各个耗电时间段的连续消耗电量，并根据各个耗电时间段的连续消耗电量计算得到相对应的活跃时间段的电量消耗速率。

在此基础上，步骤204可以包括以下步骤：

2025、根据终端设备的当前使用场景，确定与该当前使用场景对应的当前场景标签。

2026、根据该当前场景标签获取目标活跃时间段的电量消耗数据，并根据该目标活跃时间段的电量消耗数据计算该目标活跃时间段结束时终端设备的预测剩余电量。

通过实施上述方法，能够针对终端设备的使用场景，对活跃时间段的电量消耗数据进行更精细的划分，并准确获取在目标活跃时间段的电量消耗数据，从而提升了预测终端设备在目标活跃时间段结束时的预测剩余电量的准确性，使得对电量预警操作的触发更加精确及时，进一步提升了终端设备的续航能力。

最后，还可以继续执行以下步骤2027：

2027、当上述预测剩余电量低于电量阈值时，触发电量预警操作。

通过实施上述方法，能够根据终端设备的使用场景对其耗电时间段标记场景标签，从而能够根据上述场景标签进行更精确的聚类，获得与一个或多个场景标签匹配的活跃时间段，进而能够获得对应于不同场景下的活跃时间段的电量消耗数据。根据上述电量消耗数据对终端设备在目标活跃时间段结束时的剩余电量进行预测，可以获得更准确的预测结果，有利于针对性地提前对电量进行准确预警，进一步提升终端设备的续航能力。

请参阅图5，图5是本申请实施例公开的又一种电量预警方法的流程示意图，该电量预警方法可以应用于上述的终端设备。如图5所示，该电量预警方法可以包括以下步骤：

502、获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据，N为正整数。

其中，步骤502与上述步骤202类似，此处不再赘述。

504、获取终端设备的M个第一充电时间段，M为正整数。

在本申请实施例中，终端设备可以根据在上述第一时长内的历史使用记录，统计得到该终端设备每天的多个连续充电时间段，该连续充电时间段可以包括充电时长满足一定时长要求(如充电时长大于5分钟、大于10分钟等)的充电时间段；在此基础上，可以对每天的多个连续充电时间段进行聚类，获取该终端设备的M个第一充电时间段。通过实施上述方法，能够获取该终端设备在一定时间周期内通常处于充电状态的时间段。可以理解的是，为了避免当终端设备处于充电状态时，对上述N个活跃时间段的电量消耗数据的准确性造成干扰，在一种实施例中，当需要获取上述N个活跃时间段的电量消耗数据时，可以通过终端设备内置的电量管理模块或安装的电量管理应用，对该终端设备在上述N个活跃时间段对应的各个耗电时间段内的实际电量消耗数据进行记录(例如记录终端设备所运行的每个应用的消耗电量，而不是记录可能受充电状态影响的电量值)，再根据上述各个耗电时间段内的实际电量消耗数据计算得到对应的活跃时间段的电量消耗数据。在另一种实施例中，也可以如接下来的步骤506所示，对上述N个活跃时间段以及M个第一充电时间段进行整合，从而可以仅获取活跃但非充电时间段的电量消耗数据。

506、整合上述N个活跃时间段及M个第一充电时间段，得到活跃但非充电时间段，该活跃但非充电时间段属于上述活跃时间段且不与上述第一充电时间段重合。

示例性地，对于表2中所示的N个(表2中N＝3)活跃时间段，若获取的M个第一充电时间段分别为(12:00-13:30)、(18:20-19:00)、(22:00-6:00)，在对上述N个活跃时间段以及M个第一充电时间段进行整合之后，可以得到如表4所示活跃但非充电时间段。可以理解的是，上述N和M可以是相同的正整数，也可以分别是不相同的正整数。

表4：

活跃但非充电时间段起始时间	活跃但非充电时间段结束时间
		8:30	9:00
18:00	18:20

508、根据终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算该目标活跃时间段结束时终端设备的预测剩余电量，其中，该目标活跃时间段为当前时刻所处的活跃但非充电时间段，或距离当前时刻最近的下一活跃但非充电时间段。

在一种实施例中，若当前时刻处于活跃但非充电时间段，可以直接将当前时刻所处的活跃但非充电时间段时作为目标活跃时间段，从而能够在当前时刻对目标活跃时间段结束时终端设备的剩余电量进行预测。在另一种实施例中，若当前时刻不处于活跃但非充电时间段，可以将距离当前时刻最近的下一活跃但非充电时间段作为目标时间段，从而及时进行预测并确定是否需要对终端设备进行充电；也可以不确定目标活跃时间段，直接跳过预测，以避免在非活跃时间段频繁唤醒终端设备，造成不必要的电量浪费。

作为一种可选的实施方式，当检测到终端设备进入任一活跃但非充电时间段时，可以将进入的活跃但非充电时间段作为目标活跃时间段。

510、当上述预测剩余电量低于电量阈值时，触发电量预警操作。

其中，步骤510与上述步骤206类似，此处不再赘述。

可见，实施上述实施例所描述的电量预警方法，能够进一步考虑终端设备处于充电状态对于电量预警的影响，通过对该终端设备的连续充电时间段进行聚类，能够得到类似于上述活跃时间段的第一充电时间段，从而能够在进行聚类后将上述活跃时间段以及第一充电时间段进行整合，得到电量消耗数据更精准的充电但非活跃时间段，从而进一步提升了预测终端设备的预测剩余电量的准确性，提升了进行电量预警操作的精确性。

请参阅图6，图6是本申请实施例公开的又一种电量预警方法的流程示意图，该电量预警方法可以应用于上述的终端设备。如图6所示，该电量预警方法可以包括以下步骤：

602、获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据，N为正整数。

其中，步骤602与上述步骤202类似，此处不再赘述。

604、在进入任一活跃时间段时，将进入的活跃时间段作为目标活跃时间段。

具体地，终端设备可以仅在进入任一活跃时间段时，才将进入的活跃时间段作为目标活跃时间段，从而可以避免频繁唤醒终端设备，以避免造成不必要的电量浪费。

606、在处于目标活跃时间段时，每隔第二时长，根据终端设备在当前时刻的当前剩余电量，以及在上述目标活跃时间段的电量消耗数据，计算该目标活跃时间段结束时终端设备的预测剩余电量。

在本申请实施例中，在处于目标活跃时间段时，终端设备可以每隔第二时长(如3分钟、5分钟等)执行一次对该终端设备在目标活跃时间段结束时的剩余电量的预测，从而通过多次预测，能够根据当前时刻终端设备的电池电量实际使用情况，不断提高预测结果的准确性。

示例性地，对于活跃时间段(8:30-9:00)，若当前时刻为8:30，则终端设备在此时进入该活跃时间段(8:30-9:00)，可以将该活跃时间段作为目标活跃时间段。在处于该目标活跃时间段时，终端设备可以以第二时长(如设为5分钟)为间隔，在8:30、8:35、8:40、8:45、8:50、8:55分别根据当前时刻的当前剩余电量，以及终端设备在该目标活跃时间段(8:30-9:00)的电量消耗数据，计算9:00时该终端设备的预测剩余电量，从而可以不断提高最终的预测剩余电量的准确性，以确定是否需要触发电量预警操作。

608、当上述预测剩余电量低于电量阈值时，触发电量预警操作。

其中，步骤608与上述步骤206类似。需要说明的是，在一种实施例中，该电量预警操作可以包括对用户进行低电量提示，如图7A所示，可以在终端设备的通知栏701弹出提示信息，该提示信息可以包括当前电量信息、充电提示信息等。其中，上述充电提示信息可以包括简单的充电提示，如“请进行充电”等；也可以根据该终端设备的当前使用场景对应的当前场景标签，生成与上述当前使用场景匹配的充电提示，如“请使用客厅的充电器充电”“请使用商场充电宝充电”等。

在另一种实施例中，终端设备可以自动进入该终端设备的低电量模式，并执行降低屏幕亮度、限制麦克风以及摄像头的使用、减少内存使用、清理后台应用、限制应用响应跳转请求、限制网络连接、关闭蓝牙、关闭NFC(Near Field Communication，近场通信)、限制定位请求等省电措施中的一种或多种。可选地，为了使终端设备进入低电量模式的过程不被用户察觉，可以优先采用小幅降低屏幕亮度(如仅降低20％的亮度)、清理后台应用、关闭一定时长未使用的蓝牙以及网络连接(如图7B所示)等措施，从而能够尽可能避免对用户使用终端设备的过程造成打扰。可选地，终端设备可以根据上述预测电量阈值，确定对应的预警等级，并触发相应等级的电量预警操作。例如，当上述预测电量阈值越低时，可以确定对应的预警等级越高，从而触发越多的电量预警操作，以针对性地进行低电量提示或执行上述一项或多项省电措施，确保终端设备保持续航。

作为一种可选的实施方式，在终端设备计算出目标活跃时间段结束时该终端设备的预测剩余电量之后，还可以获取在该目标活跃时间段之后，且距离该目标活跃时间段最近的第二充电时间段；然后，可以根据该目标活跃时间段与该第二充电时间段之间的时长，确定该终端设备的电量阈值。示例性地，上述时长与电量阈值可以呈正相关关系，即当距离下一个第二充电时间段的时间越久，可以将上述电量阈值设置得越大，以尽早触发电量预警操作。通过实施上述方法，能够根据最近的充电时间段适应性地设置终端设备的电量阈值，从而避免电量阈值设置得过高而过早触发电量预警操作，同时避免电量阈值设置过低而使得终端设备难以续航至充电时间段。

可见，实施上述实施例所描述的电量预警方法，能够对电量预警的过程进行针对性的优化，适应性地调整预测频率、电量阈值等参数，进一步提升预测终端设备的预测剩余电量的的准确性，并能够针对不同等级的预测剩余电量触发相应的电量预警操作，提升了对用户的电量预警效果。

请参阅图8，图8是本申请实施例公开的一种电量预警装置的模块化示意图，该电量预警装置可以应用于上述的终端设备。如图8所示，该电量预警装置可以包括第一获取单元801、第一计算单元802以及预警单元803，其中：

第一获取单元801，用于获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据，N为正整数；

其中，上述活跃时间段，指终端设备在一定时间周期内消耗电量通常较多、使用频率通常较高的常用的时间段。可选地，上述电量消耗数据，可以包括终端设备的消耗电量(如以毫安时为单位表示的50毫安时、100毫安时等，或以百分比表示的4％、8％等)，也可以包括终端设备的电量消耗速率(如4％每小时、8％每小时等)。

第一计算单元802，用于根据终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算该目标活跃时间段结束时终端设备的预测剩余电量；

预警单元803，用于当上述预测剩余电量低于电量阈值时，触发电量预警操作；

可选地，上述电量预警操作可以包括对用户进行低电量提示，以提醒用户及时进行充电；也可以包括进入该终端设备的低电量模式，以执行降低屏幕亮度、限制麦克风以及摄像头的使用、减少内存使用、清理后台应用、限制应用响应跳转请求、限制网络连接、关闭蓝牙、关闭NFC(Near Field Communication，近场通信)、限制定位请求等省电措施中的一种或多种，从而能够全面地进行省电，延长终端设备的续航时间。

可见，采用上述实施例所描述的电量预警装置，能够根据终端设备的历史使用记录，获取该终端设备在一定时间周期或一定场景下的活跃时间段，并进一步获取终端设备在活跃时间段的电量消耗数据，从而能够根据终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，对该目标活跃时间段结束时该终端设备的剩余电量进行预测，进而能够在该预测剩余电量低于电量阈值而可能造成终端设备出现低电量关机等情况时，及时触发电量预警操作，以针对性地提前对电量进行预警，有利于提升终端设备的续航能力。

请一并参阅图9，图9是本申请实施例公开的另一种电量预警装置的模块化示意图。其中，图9所示的电量预警装置是由图8所示的电量预警装置进行优化得到的，同理也可以应用于上述的终端设备。在一种实施例中，上述第一获取单元801可以包括未图示的第一统计子单元、第一获取子单元以及第二统计子单元，其中：

第一统计子单元，用于根据终端设备在第一时长内的历史使用记录，统计得到该终端设备每天的多个耗电时间段；

第一获取子单元，用于对上述每天的多个耗电时间段进行聚类，获取终端设备的N个活跃时间段；

第二统计子单元，用于根据上述历史使用记录，分别统计终端设备在上述N个活跃时间段的电量消耗数据。

采用上述实施例所公开的电量预警装置，能够通过聚类的方式获取终端设备的活跃时间段，使得获取的活跃时间段更准确，提升了后续利用该活跃时间段的电量消耗数据预测终端设备的剩余电量的准确性和可靠性。

作为一种可选的实施方式，上述历史使用记录可以包括亮屏事件的亮屏时刻和熄屏时刻；

上述第一统计子单元，具体可以用于根据上述历史使用记录统计每天亮屏时长大于时间阈值的亮屏事件，并将该亮屏时长大于时间阈值的亮屏事件作为耗电时间段，上述亮屏时长为熄屏时刻与亮屏时刻的时间差值；

作为一种可选的实施方式，上述历史使用记录还可以包括耗电时间段的消耗电量，上述电量消耗数据可以包括电量消耗速率；

上述第二统计子单元，具体可以用于获取每个活跃时间段对应的各个耗电时间段的消耗电量，并根据各个耗电时间段的消耗电量计算得到相对应的活跃时间段的电量消耗速率。

作为一种可选的实施方式，上述第一获取单元801还可以包括未图示的第二获取子单元，用于在上述第一统计子单元根据终端设备在第一时长内的历史使用记录，统计得到该终端设备每天的多个耗电时间段之后，获取每天的多个耗电时间段分别对应的场景标签；

上述第一获取子单元，具体可以用于根据上述场景标签对每天的多个耗电时间段进行聚类，获取终端设备的N个活跃时间段，每个活跃时间段与一个或多个场景标签匹配。

其中，上述场景标签可以包括时间标签、地点标签和用户标签中的一种或多种。示例性地，时间标签可以包括一定时间周期内重复的时间节点，例如工作日、休息日、星期一等；也可以包括特殊的时间节点，例如春节、中秋节、生日等。示例性地，地点标签可以包括用户使用终端设备的常驻地，例如家、公司、常去的商场等。示例性地，用户标签可以包括使用该终端设备的用户标识，例如用户A、用户B等；也可以包括使用该终端设备的用户特征，例如青少年、老年等。

通过设置上述场景标签，可以更精细地划分不同场景下的耗电时间段，从而在对不同场景下的耗电时间段进行聚类时，可以根据上述场景标签进行更精确的聚类，以确保相同场景下电量消耗数据接近的耗电时间段可以被划分为同一类，而不同场景下电量消耗数据相差较大的耗电时间段可以被划分为不同类，从而能够进一步考虑终端设备处于不同场景下对于电量消耗数据的影响。

作为一种可选的实施方式，上述第一计算单元802可以包括未图示的确定子单元以及计算子单元，其中：

确定子单元，用于根据终端设备的当前使用场景，确定与该当前使用场景对应的当前场景标签；

计算子单元，用于根据该当前场景标签获取目标活跃时间段的电量消耗数据，并根据该目标活跃时间段的电量消耗数据计算该目标活跃时间段结束时终端设备的预测剩余电量。

采用上述实施例所公开的电量预警装置，终端设备可以仅在进入任一活跃时间段时，才将进入的活跃时间段作为目标活跃时间段，从而可以避免频繁唤醒终端设备，以避免造成不必要的电量浪费。

作为一种可选的实施方式，图9所示的电量预警装置还可以包括第二获取单元804以及第二计算单元805，其中：

第二获取单元804，用于上述第一获取单元801获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据之后，获取终端设备的M个第一充电时间段，M为正整数；

第二计算单元805，用于整合上述N个活跃时间段及M个第一充电时间段，得到活跃但非充电时间段，该活跃但非充电时间段属于上述活跃时间段且不与上述第一充电时间段重合，且上述目标活跃时间段为当前时刻所处的活跃但非充电时间段，或距离当前时刻最近的下一活跃但非充电时间段。

采用上述实施例所公开的电量预警装置，能够进一步考虑终端设备处于充电状态对于电量预警的影响，通过对该终端设备的连续充电时间段进行聚类，能够得到类似于上述活跃时间段的第一充电时间段，从而能够在进行聚类后将上述活跃时间段以及第一充电时间段进行整合，得到电量消耗数据更精准的充电但非活跃时间段，从而进一步提升了预测终端设备的预测剩余电量的准确性，提升了进行电量预警操作的精确性。

作为一种可选的实施方式，图9所示的电量预警装置还可以包括第一确定单元806，用于在上述第一计算单元802根据终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算该目标活跃时间段结束时终端设备的预测剩余电量之前，在进入任一活跃时间段时，将进入的活跃时间段作为目标活跃时间段；

上述第一计算单元802，具体用于在处于目标活跃时间段时，每隔第二时长，根据终端设备在当前时刻的当前剩余电量，以及在上述目标活跃时间段的电量消耗数据，计算该目标活跃时间段结束时终端设备的预测剩余电量。

采用上述实施例所公开的电量预警装置，能够通过多次预测，能够根据当前时刻终端设备的电池电量实际使用情况，不断提高预测结果的准确性。

作为一种可选的实施方式，图9所示的电量预警装置还可以包括第三获取单元808以及第二确定单元808，其中：

第三获取单元808，用于在上述第一计算单元802根据终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算该目标活跃时间段结束时终端设备的预测剩余电量之后，以及上述预警单元803触发电量预警操作之前，获取在上述目标活跃时间段之后，且距离该目标活跃时间段最近的第二充电时间段；

第二确定单元808，用于根据上述目标活跃时间段与第二充电时间段之间的时长，确定终端设备的电量阈值，上述时长与电量阈值呈正相关关系。

采用上述实施例所公开的电量预警装置，能够对电量预警的过程进行针对性的优化，适应性地调整预测频率、电量阈值等参数，进一步提升预测终端设备的预测剩余电量的的准确性，并能够针对不同等级的预测剩余电量触发相应的电量预警操作，提升了对用户的电量预警效果。

请参阅图10，图10是本申请实施例公开的一种终端设备的模块化示意图。如图10所示，该终端设备可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器1001；

与存储器1001耦合的处理器1002；

其中，处理器1002调用存储器1001中存储的可执行程序代码，可以执行上述实施例所描述的任意一种电量预警方法中的全部或部分步骤。

此外，本申请实施例进一步公开了一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行上述实施例所描述的任意一种电量预警方法中的全部或部分步骤。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

以上对本申请实施例公开的一种电量预警方法及装置、终端设备、存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (15)

1.一种电量预警方法，其特征在于，包括：

获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据，所述N为正整数；

根据所述终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算所述目标活跃时间段结束时所述终端设备的预测剩余电量；

当所述预测剩余电量低于电量阈值时，触发电量预警操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据，包括：

根据终端设备在第一时长内的历史使用记录，统计得到所述终端设备每天的多个耗电时间段；

对所述每天的多个耗电时间段进行聚类，获取所述终端设备的N个活跃时间段；

根据所述历史使用记录，分别统计所述终端设备在所述N个活跃时间段的电量消耗数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史使用记录包括亮屏事件的亮屏时刻和熄屏时刻；

所述统计得到所述终端设备每天的多个耗电时间段，包括：

根据所述历史使用记录统计每天亮屏时长大于时间阈值的亮屏事件，并将所述亮屏时长大于时间阈值的亮屏事件作为耗电时间段，所述亮屏时长为熄屏时刻与亮屏时刻的时间差值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史使用记录包括耗电时间段的消耗电量，所述电量消耗数据包括电量消耗速率；

所述根据所述历史使用记录，分别统计所述终端设备在所述N个活跃时间段的电量消耗数据，包括：

获取每个活跃时间段对应的各个耗电时间段的消耗电量，并根据所述各个耗电时间段的消耗电量计算得到相对应的活跃时间段的电量消耗速率。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据终端设备在第一时长内的历史使用记录，统计得到所述终端设备每天的多个耗电时间段之后，所述方法还包括：

获取所述每天的多个耗电时间段分别对应的场景标签；

所述对所述每天的多个耗电时间段进行聚类，获取所述终端设备的N个活跃时间段，包括：

根据所述场景标签对所述每天的多个耗电时间段进行聚类，获取所述终端设备的N个活跃时间段，每个活跃时间段与一个或多个场景标签匹配。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算所述目标活跃时间段结束时所述终端设备的预测剩余电量，包括：

根据所述终端设备的当前使用场景，确定与所述当前使用场景对应的当前场景标签；

根据所述当前场景标签获取目标活跃时间段的电量消耗数据，并根据所述目标活跃时间段的电量消耗数据计算所述目标活跃时间段结束时所述终端设备的预测剩余电量。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述场景标签包括时间标签、地点标签和用户标签中的一种或多种。

8.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据之后，所述方法还包括：

获取所述终端设备的M个第一充电时间段，所述M为正整数；

整合所述N个活跃时间段及M个第一充电时间段，得到活跃但非充电时间段，所述活跃但非充电时间段属于所述活跃时间段且不与所述第一充电时间段重合；

所述目标活跃时间段为当前时刻所处的活跃但非充电时间段，或距离当前时刻最近的下一活跃但非充电时间段。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算所述目标活跃时间段结束时所述终端设备的预测剩余电量之前，所述方法还包括：

在进入任一活跃时间段时，将进入的活跃时间段作为目标活跃时间段。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算所述目标活跃时间段结束时所述终端设备的预测剩余电量，包括：

在处于所述目标活跃时间段时，每隔第二时长，根据所述终端设备在当前时刻的当前剩余电量，以及在所述目标活跃时间段的电量消耗数据，计算所述目标活跃时间段结束时所述终端设备的预测剩余电量。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算所述目标活跃时间段结束时所述终端设备的预测剩余电量之后，以及所述当所述预测剩余电量低于电量阈值时，触发电量预警操作之前，所述方法还包括：

获取在所述目标活跃时间段之后，且距离所述目标活跃时间段最近的第二充电时间段；

根据所述目标活跃时间段与所述第二充电时间段之间的时长，确定所述终端设备的电量阈值，所述时长与所述电量阈值呈正相关关系。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电量预警操作包括进行低电量提示和/或进入所述终端设备的低电量模式。

13.一种电量预警装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取终端设备在N个活跃时间段的电量消耗数据，所述N为正整数；

第一计算单元，用于根据所述终端设备在目标活跃时间段的电量消耗数据，计算所述目标活跃时间段结束时所述终端设备的预测剩余电量；

预警单元，用于当所述预测剩余电量低于电量阈值时，触发电量预警操作。

14.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储有可执行程序代码的存储器，以及与所述存储器耦合的处理器；其中，所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行权利要求1～12任一项所述的电量预警方法。

15.一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1～12任一项所述的电量预警方法。

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