CN112787386B - 智能充电控制方法、系统、充电设备及计算机存储介质 - Google Patents

智能充电控制方法、系统、充电设备及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能充电控制方法、系统、充电设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备产生的测试数据；选定充满自停判断模型；将经过预处理后的测试数据输入充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则停止充电；本发明解决了待充电设备电池过充导致的电池容量损失以及电池寿命减少的问题，实现了待充电设备电池电量达到90％或者100％后自动停止充电。

Description

智能充电控制方法、系统、充电设备及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及充电技术领域，尤其涉及一种智能充电控制方法、系统、充电设备及计算机存储介质。
背景技术
目前交流充电站电量计量精度误差比较高，而电量计量直接影响到电池充满的准确性。电池充不满，影响用户使用；电池过充，损失电池容量，影响电池寿命，严重影响产品体验。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供一种智能充电控制方法、系统、充电设备及计算机存储介质，解决待充电设备电池过充导致的电池容量损失以及电池寿命减少的问题。
本申请实施例提供了一种智能充电控制方法，所述方法包括：
对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备产生的测试数据；
选定充满自停判断模型；
将经过预处理后的测试数据输入充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则停止充电。
在一实施例中，所述对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备实时产生的测试数据的步骤之前，包括：
创建充满自停判断模型。
在一实施例中，所述创建充满自停判断模型，包括：
按照预设充电过程对多个待充电设备进行充电，获取所述预设充电过程中所述多个待充电设备产生的第一训练数据；
对所述第一训练数据进行预处理，生成符合所述预设格式的所述第二训练数据；
将所述第二训练数据输入神经网络模型进行训练，生成所述充满自停判断模型。
在一实施例中，所述按照预设充电过程对多个待充电设备进行充电，包括：
在免检阶段，对多个所述待充电设备进行第一预设时长的免检充电，并进入正常充电阶段；
在所述正常充电阶段，持续对所述待充电设备进行充电，获取所述待充电设备的充电功率，若所述充电功率在持续第二预设时长内均小于充满自停功率值，则进入浮充阶段；
在浮充阶段，继续对所述待充电设备充电第三预设时长，直到所述待充电设备的电池电量达到第一停充阈值，停止充电。
在一实施例中，所述按照预设充电过程对多个待充电设备进行充电，还包括：
在免检阶段，对多个所述待充电设备进行第一预设时长的免检充电，并进入正常充电阶段；
在所述正常充电阶段，继续对所述待充电设备进行充电，获取所述待充电设备的充电功率，充电功率在持续第四预设时长内均小于预设充电功率，直至所述待充电设备的电池电量达到第二停充阈值，停止充电。
在一实施例中，所述方法，还包括：
在待充电设备执行充电操作过程中，对充电异常事件进行实时监控，若出现所述充电异常事件，则停止充电；其中，所述充电异常事件至少包括充电中断、烟雾报警、温度报警、充电功率过载。
在一实施例中，所述测试数据以及所述第一训练数据至少包括所述待充电设备的剩余电量、所述待充电设备电池的历史使用时长、充电时长以及充电时长对应的充电功率。
为实现上述目的，还提供一种智能充电自停系统，所述系统包括：
数据获取模块，用于对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备产生的测试数据；
模型选定模块，用于选定充满自停判断模型；
检测模块，用于将经过预处理后的测试数据输入选定的所述充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则充电停止。
为实现上述目的，还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有智能充电控制方法程序，所述智能充电控制方法程序被处理器执行时实现上述任一所述的智能充电控制方法步骤。
为实现上述目的，还提供一种充电设备，包括存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能充电控制方法程序，所述处理器执行所述智能充电控制方法程序时实现上述任一所述的智能充电控制方法步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备产生的测试数据；通过正确获取测试数据，保证检测结果的正确性，从而保证能及时停止充电。
选定充满自停判断模型；通过接受用户的命令选择充满自停判断模型，提高用户的使用体验，满足用户的需求。
将经过预处理后的测试数据输入所述充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则停止充电；通过检测，实时判断电池是否达到自停条件，防止电池过充的现象发生。
本申请解决了待充电设备电池过充导致的电池容量损失以及电池寿命减少的问题，实现了待充电设备电池电量达到90％或者100％后自动停止充电。
附图说明
图1为本申请智能充电控制方法的第一实施例的流程示意图；
图2为本申请智能充电控制方法的第二实施例的流程示意图；
图3为本申请智能充电控制方法第二实施例中步骤S210的具体流程示意图；
图4为本申请智能充电控制方法步骤S211的具体流程示意图；
图5为本申请智能充电控制方法步骤S211的另一具体流程示意图；
图6为本申请智能充电控制方法的第三实施例的流程示意图；
图7为本申请智能充电自停系统的模块示意图；
图8为本申请涉及的智能充电控制方法的充电设备示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备产生的测试数据；选定充满自停判断模型；将经过预处理后的测试数据输入所述充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则停止充电；本发明解决了待充电设备电池过充导致的电池容量损失以及电池寿命减少的问题，实现了待充电设备电池电量达到90％或者100％后自动停止充电。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
参照图1，图1为本申请智能充电控制方法的第一实施例，所述方法包括：
步骤S110：对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备产生的测试数据。
具体地，待充电设备可以是电动自行车、电动汽车、混动汽车、手机、平板电脑等配置有可充电电池的设备。在本实施例中，针对的是电动自行车，但本实施例的方法可以运用到配置有可充电电池的设备上，并不限定于电动自行车。
具体地，测试数据是实时采集的待充电设备充电过程中产生的数据；测试数据可以包括所述待充电设备的剩余电量、所述待充电设备电池的历史使用时长、充电时长以及充电时长对应的充电功率；其中，充电时长以及充电时长对应的充电功率可以绘制为充满自停功率曲线图；待充电设备电池的历史使用时长用以判断待充电设备电池的损耗程度，可以提供充满自停判断模型的准确性。
步骤S120：选定充满自停判断模型。
具体地，可以根据用户需求进行选定，接收用户的选定命令，用户可以根据待充电设备的电池类型选择最终达到100％充电电量或者90％充电电量。
需要另外说明的是，在本实施例中，充满自停判断模型可以分为第一充电自停判断模型以及第二充满自停判断模型；第一充满自停判断模型是对充电电量达到100％的充电过程进行判断；第二充满自停判断模型是对充电电量达到90％的充电过程进行判断；其中，在本实施例中，第一充满自停判断模型主要运用在待充电设备的电池类型为锂电池或者铅酸电池的充电电量达到100％的充电过程的判断；第二充满自停判断模型主要运用在待充电设备的电池类型为锂电池的充电电量达到90％的充电过程的判断。
但是本申请中并不限定于上述两种充电自停判断模型，在其中一个实施例中，可以对用户定义的充满电量进行选择，判断充满的充电电量范围为90％～100％；比如，用户定义所使用的设备电池电量充至95％为充满且停止充电，对该充电过程进行训练，获得充电电量为95％的充满自停判断模型。
步骤S130：将经过预处理后的测试数据输入所述充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则停止充电。
具体地，对所述训练数据进行预处理，生成符合所述预设格式的所述经过预处理后的训练数据；
具体地，预处理可以使对测试数据进行自动整理，比如可以将测试数据依次按照待充电设备的剩余电量、所述待充电设备电池的历史使用时长、充电时长以及充电时长对应的充电功率的顺序进行整理，以符合充满自停判断模型的输入格式；但并不限定于上述预设格式顺序。
具体地，预设格式实际上就是充满自停判断模型输入格式，在本实施例中，第一充满自停判断模型与第二充满自停判断模型的输入格式相同，但也可以不同，在此并不限定。
具体地，检测过程是将经过预处理后的测试数据与充满自停判断模型学习到的训练数据的特征进行对比，若检测结果满足自停条件，则充电停止，其中自停条件可以是一种阈值，比如相似度阈值，在此并不限定。
上述实施例中，存在的有益效果为：
对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备产生的测试数据；通过正确获取测试数据，保证检测结果的正确性，从而保证能及时停止充电。
选定充满自停判断模型；通过接受用户的命令选择充满自停判断模型，提高用户的使用体验，满足用户的需求。
将经过预处理后的测试数据输入所述充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则停止充电；通过检测，实时判断电池是否达到自停条件，防止电池过充的现象发生。
本申请解决了待充电设备电池过充导致的电池容量损失以及电池寿命减少的问题，实现了待充电设备电池电量达到90％或者100％后自动停止充电。
参照图2，图2为本申请智能充电控制方法的第二实施例，所述对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备实时产生的第一数据的步骤之前，包括：
步骤S210：创建充满自停判断模型。
步骤S220：对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备产生的测试数据。
步骤S230：选定充满自停判断模型。
步骤S240：将经过预处理后的测试数据输入所述充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则停止充电。
第二实施例与第一实施例相比，包括步骤S210，其他步骤在第一实施例中已经进行阐述，在此不再赘述。
上述实施例中，存在的有益效果为：与第一实施例相比加入了充满自停判断模型的创建过程，保证充满自停判断模型创建的正确性，进一步保证检测结果的正确性，从而保证能及时停止充电，防止待充电设备电池过充现象的发生，延长电池寿命，提高用户体验。
参照图3，图3为本申请智能充电控制方法第二实施例中步骤S210的具体实施步骤，所述创建充满自停判断模型，包括：
步骤S211：按照预设充电过程对多个待充电设备进行充电，获取所述预设充电过程中所述多个待充电设备产生的第一训练数据。
具体地，第一预设充电过程是最终充电电量为100％的待充电设备的整个充电过程；其中第一训练数据在业务平台上进行采集，第一训练数据的数量至少在一万条以上，也可以是十万、百万、千万级别，数据量越大，训练生成的充满自停判断模型越精确，在业务平台上进行采集。
步骤S212：对所述第一训练数据进行预处理，生成符合所述预设格式的所述第二训练数据。
具体地，第一训练数据的预处理过程与测试数据的预处理过程相同，参考第一实施例中步骤S130中测试数据的预处理过程，在此不再赘述。
步骤S213：将所述第二训练数据输入神经网络模型进行训练，生成所述充满自停判断模型。
具体地，神经网络模型可以是基于监督学习的循环网络模型、卷积网络模型或者深度神经网络模型，在本实施例中使用的是深度神经网络模型，其中深度神经网络模型深度大于5层，更加适合处理大数据量的问题；但并不限定于5层，根据业务需求对深度神经网络模型进行设计。
在上述实施例中，存在的有益效果为：具体给出了充满自停判断模型创建过程，保证了充满自停判断模型训练的效果，提高充满自停判断模型的准确性。
参照图4，图4为本申请智能充电控制方法步骤S211的具体实施步骤，所述按照预设充电过程对多个待充电设备进行充电，包括：
步骤S2111：在免检阶段，对多个所述待充电设备进行第一预设时长的免检充电，并进入正常充电阶段。
具体地，待充电设备在免检阶段的充电功率持续第二预设时长内均小于充满自停功率值，但是并不进入浮充阶段；
需要另外说明的是，在本实施例中，第一预设时长可以为30分钟，但并不限定于该时间长度，可以根据业务需求进行调整。
步骤S2112：在所述正常充电阶段，持续对所述待充电设备进行充电，获取所述待充电设备的充电功率，若所述充电功率在持续第二预设时长内均小于充满自停功率值，则进入浮充阶段。
具体地，在本实施例中，第二预设时长为4分钟，充满自停功率为35W，即是若充电功率在持续4分钟内均小于35W，则进入浮充阶段。其中，第二预设时长与充满自停功率并不限定，可以根据实际需求调整。
步骤S2113：在浮充阶段，继续对所述待充电设备充电第三预设时长，直至所述待充电设备的电池电量达到第一停充阈值，停止充电。
具体地，在本实施例中，第三预设时长为40分钟，第一停充阈值为100％；即是在浮充阶段，继续对待充电设备充电40分钟，电池电量则达到100％，充电停止。其中，第三预设时长并不限定于40分钟，可以根据实际情况调整。
上述实施例中，存在的有益效果为：按照预设充电过程达到充电电量为100％的方式对待充电设备进行充电，以便可以获取该充电过程中产生的数据，以正确训练充满自停判断模型。
参照图5，图5为本申请智能充电控制方法步骤S211的另一具体实施步骤，所述按照第二预设充电过程对多个待充电设备进行充电，包括：
步骤S2111'：在免检阶段，对多个所述待充电设备进行第一预设时长的免检充电，并进入正常充电阶段。
具体的参考步骤S2111，在此不再赘述。
步骤S2112'：在所述正常充电阶段，继续对所述待充电设备进行充电，获取所述待充电设备的充电功率，充电功率在持续第四预设时长内均小于预设充电功率，直至所述待充电设备的电池电量达到第二停充阈值，停止充电。
具体地，在本实施例中，第四预设时长为5分钟，预设充电功率为获取的充电功率中最大功率的80％；第二停充阈值为90％。即是，充电功率在持续5分钟时间内小于最大功率的80％，则电池电量达到90％，停止充电；其中，第四预设时长以及预设充电功率并不限定，可以根据实际情况进行调整。
在上述实施例中，存在的有益效果为：按照预设充电过程达到充电电量为90％的方式对待充电设备进行充电，以便可以获取该充电过程中产生的数据，以正确训练充满自停判断模型。
参照图6，图6为本申请智能充电控制方法的第三实施例，所述方法，包括：
步骤S310：对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备产生的测试数据。
步骤S320：选定充满自停判断模型。
步骤S330：将经过预处理后的测试数据输入所述充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则停止充电。
步骤S340：在待充电设备执行充电操作过程中，对充电异常事件进行实时监控，若出现所述充电异常事件，则停止充电；其中，所述充电异常事件至少包括充电中断、烟雾报警、温度报警、充电功率过载。
具体地，充电中断可以是电源拔掉检测，当电源被拔掉，会被充电设备实时检测到，则立即停止充电；拔掉检测功率值可以是1W，预设范围为1～45W；功率过载可以是充电功率一致持续大于功率过载值5秒，功率过载值可以为500W，预设范围为90～990W；温度报警中温度阈值可以为80度，预设范围为60～95度。
与第一实施例相比，第三实施例包括步骤是340，其他步骤在第一实施例中已经进行了阐述，在此不再赘述。
上述实施例中，存在的有益效果：对异常事件的实时监控，保护待充电设备的安全性，从而保证充电过程的安全性，提高用户体验。
在其中一个实施例中，所述测试数据、所述第一训练数据至少包括所述待充电设备的剩余电量、所述待充电设备电池的历史使用时长、充电时长以及充电时长对应的充电功率。
本申请还提供一种智能充电自停系统，所述系统包括：
数据获取模块，用于对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备产生的测试数据；
模型选定模块，用于选定充满自停判断模型；
检测模块，用于将经过预处理后的测试数据输入所述充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则停止充电。
图7所示装置包括数据获取模块21、模型选定模块22、检测模块23，该装置可以执行图1至图6所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图1至图6所示实施例的相关说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图1至图6所示实施例中的描述，在此不再赘述。
本申请还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有智能充电控制方法程序，所述智能充电控制方法程序被处理器执行时实现上述任一所述的智能充电控制方法步骤。
本申请还提供一种充电设备，包括存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能充电控制方法程序，所述处理器执行所述智能充电控制方法程序时实现上述任一所述的智能充电控制方法步骤。
本申请涉及一种充电设备010包括如图8所示：至少一个处理器012、存储器011。
处理器012可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器012中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器012可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器011，处理器012读取存储器011中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解，本发明实施例中的存储器011可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ReadOnly Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double DataRateSDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synch link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DRRAM)。本发明实施例描述的系统和方法的存储器011旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (5)

1.一种智能充电控制方法，其特征在于，所述方法包括：
对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备实时产生的测试数据；
选定充满自停判断模型；
将经过预处理后的测试数据输入所述充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则停止充电；
其中，所述对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备实时产生的测试数据的步骤之前，包括：
创建充满自停判断模型；
其中，所述创建充满自停判断模型，包括：
按照预设充电过程对多个待充电设备进行充电，获取所述预设充电过程中所述多个待充电设备产生的第一训练数据；
对所述第一训练数据进行预处理，生成符合预设格式的第二训练数据；
将所述第二训练数据输入神经网络模型进行训练，生成所述充满自停判断模型；
其中，所述按照预设充电过程对多个待充电设备进行充电，包括：
在免检阶段，对多个所述待充电设备进行第一预设时长的免检充电，并进入正常充电阶段；
在所述正常充电阶段，持续对所述待充电设备进行充电，获取所述待充电设备的充电功率，若所述充电功率在持续第二预设时长内均小于充满自停功率值，则进入浮充阶段；
在浮充阶段，继续对所述待充电设备充电第三预设时长，直到所述待充电设备的电池电量达到第一停充阈值，停止充电，其中，所述第一停充阈值为100％；
其中，所述按照预设充电过程对多个待充电设备进行充电，还包括：
在免检阶段，对多个所述待充电设备进行第一预设时长的免检充电，并进入正常充电阶段；
在所述正常充电阶段，继续对所述待充电设备进行充电，获取所述待充电设备的充电功率，充电功率在持续第四预设时长内均小于预设充电功率，直至所述待充电设备的电池电量达到第二停充阈值，停止充电，其中，所述第二停充阈值为90％；
所述测试数据以及所述第一训练数据至少包括所述待充电设备的剩余电量、所述待充电设备电池的历史使用时长、充电时长以及充电时长对应的充电功率。
2.如权利要求1所述的智能充电控制方法，其特征在于，所述方法，还包括：
在所述待充电设备执行充电操作过程中，对充电异常事件进行实时监控，若出现所述充电异常事件，则停止充电；其中，所述充电异常事件至少包括充电中断、烟雾报警、温度报警、充电功率过载。
3.一种智能充电自停系统，其特征在于，所述系统包括：
数据获取模块，用于对待充电设备执行充电操作，获取充电过程中所述待充电设备实时产生的测试数据；
模型选定模块，用于选定充满自停判断模型；
检测模块，用于将经过预处理后的测试数据输入选定的所述充满自停判断模型进行检测，若检测结果满足自停条件，则充电停止；
所述系统，还用于创建充满自停判断模型；
其中，所述创建充满自停判断模型，包括：
按照预设充电过程对多个待充电设备进行充电，获取所述预设充电过程中所述多个待充电设备产生的第一训练数据；
对所述第一训练数据进行预处理，生成符合预设格式的第二训练数据；
将所述第二训练数据输入神经网络模型进行训练，生成所述充满自停判断模型；
其中，所述按照预设充电过程对多个待充电设备进行充电，包括：
在免检阶段，对多个所述待充电设备进行第一预设时长的免检充电，并进入正常充电阶段；
在所述正常充电阶段，持续对所述待充电设备进行充电，获取所述待充电设备的充电功率，若所述充电功率在持续第二预设时长内均小于充满自停功率值，则进入浮充阶段；
在浮充阶段，继续对所述待充电设备充电第三预设时长，直到所述待充电设备的电池电量达到第一停充阈值，停止充电，其中，所述第一停充阈值为100％；
其中，所述按照预设充电过程对多个待充电设备进行充电，还包括：
在免检阶段，对多个所述待充电设备进行第一预设时长的免检充电，并进入正常充电阶段；
在所述正常充电阶段，继续对所述待充电设备进行充电，获取所述待充电设备的充电功率，充电功率在持续第四预设时长内均小于预设充电功率，直至所述待充电设备的电池电量达到第二停充阈值，停止充电，其中，所述第二停充阈值为90％；
所述测试数据以及所述第一训练数据至少包括所述待充电设备的剩余电量、所述待充电设备电池的历史使用时长、充电时长以及充电时长对应的充电功率。
4.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有智能充电控制方法程序，所述智能充电控制方法程序被处理器执行时实现权利要求1-2任一所述的智能充电控制方法步骤。
5.一种充电设备，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能充电控制方法程序，所述处理器执行所述智能充电控制方法程序时实现权利要求1-2任一所述的智能充电控制方法步骤。
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