CN113682294B - 使用大数据的车辆动力控制系统 - Google Patents

使用大数据的车辆动力控制系统

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Abstract

本发明提供了一种使用大数据的车辆动力控制系统。该系统包括大数据服务器，该大数据服务器接收与车辆行驶相关数据，处理并分析所接收的数据以生成车辆的驱动功率模式，并存储该驱动功率模式。车辆控制器基于电池的连续的充电/放电时间或连续的充电/放电功率的累积量确定是否要限制电池的充电/放电功率，并且当限制电池的充电/放电功率时基于从大数据服务器接收的驱动功率模式来计算限制的电池充电/放电功率。

Description

使用大数据的车辆动力控制系统
技术领域
本公开涉及一种使用大数据控制车辆动力的系统，更具体地，涉及一种使用大数据的车辆动力控制系统，该系统通过分布式云服务器使用大数据构建车辆的功率模式并在车辆的充电/放电期间使用构建的功率模式限制车辆动力。
背景技术
通常，在存储环保车辆的驱动功率的高压电池的充电/放电期间，可用功率值对应于在参考时间内可以连续的充电/放电的功率值，并且该可用功率值为预先确定的，并以数据图的形式存储在车辆中的电池管理系统(BMS)中并应用于车辆动力控制。
因此，如果高压电池在超过参考时间的时间内连续的充电/放电，则无法将存储的可用功率值的数据图应用于车辆动力控制，由此高压电池通过车辆动力被高压电池的实际电压值迅速限制的方式得到保护。由于可用功率的突然变化，这种传统的车辆动力控制技术对车辆的驾驶稳定性和动态性能具有不利影响。
应当理解的是，在现有技术中描述的以上内容仅是为了促进对本公开的背景的理解，而不应被认为是本领域技术人员公知的现有技术。
发明内容
因此，本公开提供了一种使用大数据的车辆动力控制系统，通过使用通过分布式云服务器构建的大数据来构建车辆的功率模式，并且在车辆的充电/放电期间使用所构建的功率模式限制车辆功率，该系统可以防止车辆的可用功率的突然变化。
根据本公开的一方面，上述和其他目的可以通过提供一种用于大数据的车辆动力控制系统来实现，该系统可以包括：大数据服务器，其被配置为接收车辆中生成的车辆行驶相关数据，处理和分析所接收的数据以生成车辆的驱动功率模式，并存储该驱动功率模式；以及控制器，其设置在车辆中并且被配置为基于电池的连续的充电/放电时间或连续的充电/放电功率的累积量确定是否要限制电池的充电/放电功率，并在限制电池的充电/放电功率时基于从大数据服务器接收的驱动功率模式计算限制的电池充电/放电功率。
在本公开的示例性实施例中，大数据服务器可以包括：下层云服务器，其被配置为直接从车辆接收车辆行驶相关数据；以及上层云服务器，其被配置为从下层云服务器接收车辆行驶相关数据，处理所述车辆行驶相关数据以生成驱动功率模式并存储该驱动功率模式。在本公开的示例性实施例中，控制器可以被配置为当电池的实际测得的充电/放电功率大于预设的最大可用充电/放电功率的预设比率时，计算电池的连续的充电/放电时间。
另外，可以基于电池的充电状态和环境温度以数据图的形式将预设的最大可用充电/放电功率存储在控制器中。当电池的连续的充电/放电时间大于预设参考时间时，控制器可以被配置为通过将驱动功率模式反映在实际测得的电池充电/放电功率中来计算限制的电池充电/放电功率。
当电池的连续的充电/放电时间大于预设的参考时间时，控制器可以被配置为通过计算充电/放电功率限制比率并将实际测得的电池充电/放电功率乘以充电/放电功率限制比率来计算限制的电池充电/放电功率，其中充电/放电功率限制比率是实际测得的电池充电/放电功率、驱动功率模式和连续的充电/放电时间的函数。
另外，控制器可以被配置为将电池的连续的充电/放电功率的累积量与预设的参考累积量进行比较，并且当连续的充电/放电功率的累积量大于参考累积量时，将连续的充电/放电功率的累积量除以预设的参考累积量，以计算累积量超出比率。
响应于确定连续的充电/放电功率的累积量大于参考累积量，控制器可以被配置为通过计算充电/放电功率限制比率，并且将实际测得的电池充电/放电功率乘以充电/放电功率限制比率来计算限制的电池充电/放电功率，其中充电/放电功率限制比率是驱动功率模式和累积量超出比率的函数。
基于传统数据图的电池功率限制方法中，可能由于到达电池电压的上限值或下限值而突然受到功率限制从而导致车辆无法行驶，但是，本发明的使用大数据控制车辆动力的系统可以通过在车辆行驶时使用电池的充电/放电功率行为来主动调整功率限制从而可以在车辆无法行驶的情况发生之前预先主动地保护电池。
换句话说，根据使用大数据的车辆动力控制系统，当车辆当前正在行驶时，可以最优地设置并反映由控制器根据电池充电/放电模式设置的可用功率值。另外，根据使用大数据的车辆动力控制系统，通过反映驾驶员的驾驶习惯及其中的区域变化，可提供最佳的可用电池功率，这是因为用于主动电池功率限制的参数通过在大数据服务器中根据车辆的驱动功率模式进行学习而变化。
本领域技术人员将认识到，通过本公开可获得的效果不限于上文已经具体描述的那些，并且从以上详细描述中将更清楚地理解本公开的其他未提及的效果。
附图说明
从以下结合附图的详细描述中，将更清楚地理解本公开的上述和其他目的、特征和其他优点，其中：
图1是示出根据本公开的示例性实施例的使用大数据的车辆动力控制系统的配置图；
图2是示出根据本公开的示例性实施例的在使用大数据的车辆动力控制系统中基于连续的充电/放电时间限制电池功率的操作示例的流程图；以及
图3是示出根据本公开的示例性实施例的在使用大数据的车辆动力控制系统中基于连续的充电/放电功率的累积量限制电池功率的操作示例的流程图。
具体实施方式
应当理解，本文所使用的术语“车辆”或“车辆的”或其他类似术语通常包括机动车辆诸如包括运动型多用途车(SUV)、公共汽车、卡车的客运汽车，各种商用车辆，包括船艇和轮船的船只，飞机等，并且包括混合动力车辆、电动车辆、燃烧插电式混合动力车辆、氢动力车辆和其他替代燃料车辆(例如，源自除石油以外的资源的燃料)。
尽管将示例性实施例描述为使用多个单元来执行示例性过程，但是应当理解，示例性过程也可以由一个或多个模块来执行。另外，应当理解，术语控制器/控制单元是指包括存储器和处理器的硬件设备，并且被具体编程为执行本文所述的过程。存储器被配置为存储模块，并且处理器被具体配置为执行所述模块以执行一个或多个过程，这将在下面进一步描述。
此外，本公开的控制逻辑可以体现为计算机可读介质上的非暂时性计算机可读介质，该计算机可读介质包含由处理器、控制器/控制单元等执行的可执行程序指令。计算机可读介质的示例包括但不限于ROM、RAM、光盘(CD)-ROM、磁带、软盘、闪存驱动器、智能卡和光学数据存储设备。计算机可读记录介质也可以分布在与网络连接的计算机系统中，从而以分布式方式例如通过远程信息处理服务器或控制器局域网(CAN)来存储和执行计算机可读介质。
本文所使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，并非旨在限制本公开。如本文所使用，单数形式“一”、“一个”和“该”也旨在包括复数形式，除非上下文另外明确指出。还应当理解的是，术语“包括”和/或“包含”在本说明书中使用时，指定存在规定特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或其组。如本文所使用，术语“和/或”包括相关联的所列项目中的一个或多个的任何和所有组合。
除非具体说明或从上下文中显而易见，否则如本文所使用，术语“约”应理解为在本领域的正常公差范围内，例如在平均值的2个标准差以内。“约”可以理解为在规定值的10％、9％、8％、7％、6％、5％、4％、3％、2％、1％、0.5％、0.1％、0.05％或0.01％以内。除非上下文另有明确说明，否则本文提供的所有数值均由术语“约”修饰。
在下文中，将参考附图详细描述根据本公开的各种示例性实施例的使用大数据的车辆动力控制系统。
图1是示出根据本公开的示例性实施例的使用大数据的车辆动力控制系统的配置图。参考图1，根据本公开的示例性实施例的使用大数据的车辆动力控制系统可以包括：大数据服务器100，该大数据服务器被配置为从车辆10接收与车辆10的行驶有关的数据，处理和分析所接收的数据，以生成车辆10的驱动功率模式并存储该驱动功率模式；以及控制器11，该控制器设置在车辆10中并且被配置为基于电池12的连续的充电/放电时间或连续的充电/放电功率的累积量确定是否要限制电池12的充电/放电功率，并且当限制电池12的充电/放电功率时，基于从大数据服务器100接收的驱动功率模式计算限制的电池充电/放电功率。
大数据服务器100可以被配置为从车辆10接收在车辆10行驶时生成的各种类型的数据，处理和分析所接收的数据，并存储处理和分析的数据。特别地，大数据服务器100可以被配置为基于从车辆接收的输入或所生成的辅助数据生成与车辆的行驶有关的特定模式。如图1所示，大数据服务器100可以使用分布式云计算以多层结构来实现，该多层结构具有提供给相应层的云服务器110、120和130。
例如，属于多层结构的最下层的云服务器110可以被配置为与车辆10通信，以实时记录在车辆10中生成的数据，并根据需要将所记录的数据提供给车辆10或属于最下层110的上层的云服务器120和130。属于上层的云服务器120和130可以被配置为处理从下层的云服务器提供的数据，存储经处理的数据，并且通过与车辆10通信来将经处理的数据发送到车辆10。图1示出其中提供总共三层的示例性实施例，并且可以根据需要适当地调整层数。
根据图1所示的示例性实施例，用于控制车辆动力的系统可以包括：第一层云服务器110，其被配置为与车辆10通信并实时记录车辆10的数据；第二层云服务器120，其被配置为处理由第一层云服务器110记录的数据，并将经处理的数据提供给车辆10。
第一层云服务器110可以被配置为经由与车辆的通信实时记录在车辆10中生成的原始数据。第一层云服务器110可以被配置为以尽可能短的采样率记录和存储车辆数据而没有数据丢失。此外，对于第一层服务器110而言，与第一层云服务器110通信的每辆车辆可以记录和存储的数据的数量可以受到限制。尽管在资源允许的情况下可以存储从车辆记录的所有数据，但是第一层云服务器110可以通过与车辆实时通信而被配置为用于车辆，因此为了有效地利用资源，期望限制每辆车辆可以存储的数据的数量。
由第一层云服务器110记录的原始数据是在车辆的各种控制器中生成并从其发送的数据，并且可以是例如车辆的温度、充电状态(SoC)和电池电压、每分钟转数(rpm)、马达的电压和温度、车辆速度、外部温度、发动机rpm等。特别地，在用于控制电池功率的本公开的各个示例性实施例中，从车辆10提供到第一层云服务器110的实时数据是与车辆中包括的电池12有关的数据，并且可以是电池12的充电/放电状态、电池12的实时电流、电池12的实时电压、由控制器11计算的电池12的瞬时功率、当前行进距离、车速等。车辆10可以被配置为根据需要从第一层云服务器110请求并接收所存储的数据。
第二层云服务器120可以被配置为主要处理由第一层云服务器110记录的原始数据，以计算诸如平均值、最大值/最小值、RMS和标准偏差的项并存储所计算的结果。可以以预设数据集的形式存储和管理经处理的数据。特别地，存储在第二层云服务器120中的数据可以以经处理数据的形式以预定格式而不是原始数据存储，并且可以与对应数据的日期、行进时间等一起存储。
尽管第一层云服务器110立即存储记录的原始数据，但是处理记录数据的第二层云服务器120不必实时处理和存储原始数据，并且可允许从接收数据到处理和存储数据一定程度的延迟时间。特别地，在用于控制电池功率的本公开的各种示例性实施例中，在第二层云服务器120中处理和计算的数据可以是电池12的连续的放电时间和连续的充电时间、电池12的最大/最小/平均功率、电池12的平均/最大电流、车速、平均行驶里程等。车辆10可以被配置为根据需要从第二层云服务器120请求并接收经处理的数据。
第三层云服务器130可以被配置为再次处理在第二层云服务器120中处理的数据。第三层云服务器130可以被配置为执行比第二层云服务器120的数据处理所需的计算需要更多高性能计算能力的数据处理。另外，第三层云服务器130可以被配置为生成并存储数据，诸如行驶模式、功率模式、加速模式、电池的劣化程度、冷却性能，以及使用在第二层云服务器120中处理的数据进行潜在故障预测。此外，第三层云服务器130可以被配置为基于有意义的参考值将经处理的数据值划分为相似的组。例如，第三层云服务器130可以被配置为将车辆的行驶模式和功率模式划分为相似的组并存储这些相似的组。
包括在车辆10中的控制器11可以被配置为监测电池12的功率并且基于电池12的连续的充电/放电时间或连续的充电/放电功率的累积量确定是否要限制电池充电/放电功率。例如，控制器11可以被配置为：当电池12连续的充电/放电的功率等于或大于预设可用功率的预定比率的时间超过参考时间时，限制电池12的功率。此外，控制器11可以被配置为当电池的连续的充电/放电功率的累积量超过预设参考值时限制电池12的功率。
另外，控制器11可以被配置为在限制电池12的功率的状态下重置电池12的充电/放电功率。更具体地，控制器11可以被配置为从大数据服务器100接收关于车辆的驱动功率模式的信息，并且在确定限制电池12的功率时电池充电/放电功率基于该信息而受到限制。
控制器11可以被配置为监测和管理电池12的充电/放电功率，并且可以是被配置为执行与电池12有关的控制的电池管理系统(BMS)。电池12可以是高压电池，用于提供电力以驱动向车辆的驱动轮提供电力的电动机(未示出)。下面将描述如上配置的根据本公开的各种示例性实施例的使用大数据控制车辆动力的系统的具体操作。
图2是示出根据本公开的示例性实施例的在使用大数据控制车辆动力的系统中基于连续的充电/放电时间限制电池功率的操作示例的流程图。图2中所示的操作可以由控制器11执行。
参考图2，当执行电池12的充电或放电时(S11)，控制器11可以被配置为确定电池12的充电/放电状态是否已经切换(S21和S31)。例如，当在步骤S11中已经从先前的充电状态切换到电池12的放电状态时(S21)，控制器11可以被配置为初始化用于确定放电是否持续的监测变量(S22)。
在步骤S22中，控制器11可以被配置为参考预先存储的数据图，将用于监测放电持续时间的变量“tout”初始化为“0”，并将电池12的可用放电功率Pout初始化为“Pout_ref”。特别地，“Pout_ref”对应于基于电池12的充电状态(SoC)和环境温度预设的最大可用放电功率，其被存储在控制器11所存储的数据图中。
类似地，在步骤S32中，控制器11可以被配置为参考预先存储的数据图，将用于监测充电持续时间的变量“tin”初始化为0，并将电池12的可用充电功率Pin初始化为“Pin_ref”。特别地，“Pin_ref”对应于基于电池12的充电状态(SoC)和环境温度预设的最大可用充电功率，其被存储在控制器11所存储的数据图中。
随后，控制器11可以被配置为确定实际使用的电池放电功率Pout_real和实际使用的电池充电功率Pin_real是否分别大于最大可用放电功率Pout_ref和最大可用充电功率Pin_ref的预设比率α(0<α<1)(S23和S33)。特别地，可以通过控制器11测量电池12的电压和电流来计算实际使用的电池放电功率Pout_real和实际使用的电池充电功率Pin_real。
随后，控制器11可以被配置为响应于确定实际使用的电池放电功率Pout_real和实际使用的电池充电功率Pin_real分别大于最大可用放电功率Pout_ref和最大可用充电功率Pin_ref的预设比率α(0<α<1)，检查电池12的连续的充电/放电时间tout和tin(S24和S34)。随后，响应于确定在步骤S24和S34中检查的连续的充电/放电时间大于预设参考时间A(S25和S35)，控制器11可以被配置为基于从大数据服务器100发送的对应车辆的驱动功率模式，限制和设置可用的充电/放电电量Pout和Pin，并且然后将Pout和Pin发送到车辆的各种控制器，从而可以确定电池的充电/放电功率在要限制的设定值内(S26和S36)。
可以基于根据实际测得的充电/放电功率Pout_real和Pin_real以及从大数据服务器100发送的对应车辆的驱动功率模式确定的充电/放电电量限制比率β确定在步骤S26和S36中执行的充电/放电电量的极限。
在步骤S26和S36中，控制器11可以被配置为通过将实际测得的充电/放电功率Pout_real和Pin_real乘以充电/放电功率限制比率β来计算限制的电池充电/放电功率。以这种方式，在本公开的示例性实施例中，可以基于电池12的实际充电/放电功率Pout_real和Pin_real来限制电池充电/放电功率，因此可以在计算限制的充电/放电功率并且限制电池充电/放电功率之后立即迅速执行电池充电/放电功率的限制。
特别地，充电/放电功率限制比率β可以具有在0至1的范围内的值，并且可以表示为连续的充电/放电时间tout和tin、实际测得的电池充电/放电功率Pout_real和Pin_real和驱动功率模式的函数。例如，充电/放电功率限制比率β可以随着电池的连续的充电/放电时间tout和tin的增加而降低，这是因为当功率随着连续的充电/放电时间tout和tin的增加而基本上受到限制时，电池可以受到保护。
此外，当实际测得的电池充电/放电功率Pout_real和Pin_real与最大可用充电/放电功率的预设比率α(0<α<1)较高时，可以将充电/放电功率限制比率β确定为较小的值，以基本上限制功率来保护电池。另外，驱动功率模式可以是在大数据服务器100中确定的学习值的类型。
例如，驱动功率模式是指从电池的角度来看的严重性，并且其中电池长时间以高功率连续的充电/放电的模式以及其中电池短时间持续充电/放电的模式可以根据驾驶员的驾驶习惯进行分组，并反映在充电/放电功率限制比率β中。另外，可影响电池性能的驾驶员的各种驾驶习惯，诸如车速和电池到达下限/上限电压的次数，诸如上坡道路、下坡道路和平坦道路的道路状况的变化等可以反映在驱动功率模式的分组中。
当在步骤S25和S35中检查的连续的充电/放电时间短于预设参考时间A时，可以基于从预设数据图获取的最大可用充电/放电功率来执行电池充电/放电功率限制(S27和S37)。
图3是示出根据本公开的示例性实施例的在使用大数据控制车辆动力的系统中基于连续的充电/放电功率的累积量限制电池功率的操作示例的流程图。图3所示的步骤S41与图2的步骤S11基本上相同，图3的步骤S51和S52与图2的步骤S21和S22基本上相同，并且图3的步骤S61和S62与图2的步骤S31和S32基本上相同，因此省略重复说明。
参考图3，控制器11可以被配置为在步骤S52和S62之后累积电池12的连续的充电/放电功率(S53和S63)。随后，控制器11可以被配置为将电池连续的充电/放电功率Pout_accu和Pin_accu的累积量与预设参考累积量Pout_accu_ref和Pin_accu_ref进行比较(S54和S64)。响应于确定电池连续的充电/放电功率的累积量Pout_accu和Pin_accu分别大于预定参考累积量Pout_accu_ref和Pin_accu_ref，控制器11可以被配置为将电池连续的充电/放电功率的累积量Pout_accu和Pin_accu除以预定参考累积量Pout_accu_ref和Pin_accu_ref，以计算累积量超出比率γ(步骤S55和S65)。
随后，控制器11可以被配置为基于从大数据服务器100发送的对应车辆的驱动功率模式重新限制和设置电池12的可用充电/放电功率Pout和Pin，并将可用充电/放电功率Pout和Pin发送到车辆的各个控制器，使得可以在要限制的设定值内确定电池的充电/放电功率(S56和S66)。
可以基于根据实际测得的电池充电/放电功率Pout_real和Pin_real以及从大数据服务器100发送的对应车辆的驱动功率模式确定的充电/放电功率限制比率δ确定在步骤S56和S66中执行的充电/放电功率的限制。
在图3所示的示例中，充电/放电功率限制比率δ可以表示为在步骤S55和S65中计算的累积量超出比率γ和驱动功率模式的函数。特别地，驱动功率模式可以是根据大数据服务器100中的驱动功率模式确定的学习值。
在步骤S56和S66中，控制器11可以被配置为通过将实际测得的充电/放电功率Pout_real和Pin_real乘以充电/放电功率限制比率δ来计算限制的电池充电/放电功率。以这种方式，在图3所示的操作示例中，也可以基于电池12的实际充电/放电功率Pout_real和Pin_real来限制电池的充电/放电功率，因此可以在计算限制的充电/放电功率并且根据本公开的示例性实施例执行限制电池充电/放电功率之后立即迅速执行对电池充电/放电功率的限制。
当在步骤S55和S65中检查的连续的充电/放电时间等于或小于预设参考时间A时，可以基于从预设数据图获取的最大可用充电/放电功率执行电池充电/放电功率限制(S57和S67)。
可以以与在图2的示例性实施例中应用的确定充电/放电功率限制比率β的方式类似的方式来确定图3中描述的充电/放电功率限制比率δ。然而，由于在图3的示例性实施例中基于累积的充电/放电功率来确定限制比率，因此在确定充电/放电功率限制比率δ时可以不考虑连续的充电/放电时间tout和tin。
当在步骤S26和S57中限制放电功率时，车辆的BMS 11可以被配置为将限制的放电功率值Pout提供给包括在车辆中的车辆控制器(例如，在混合动力车辆情况下的混合动力控制单元(HCU))，并且车辆控制器可以配置为考虑限制的放电功率值Pout来操作高压组件。例如，车辆控制器可以被配置为减小提供给向车辆的驱动马达供应三相功率的逆变器的扭矩命令、向车辆的空调控制器提供关闭命令、提供降低空调功率的命令或者向车辆的转换器提供关闭命令，以使放电功率不超过限制的放电功率值Pout。如果由于限制的放电功率值Pout而导致车辆的马达不能输出驾驶员要求的动力，则车辆控制器可以被配置为增大混合动力车辆的发动机的功率以补偿来自马达的动力不足，从而向驾驶员提供令人满意的车辆性能。
尽管已经出于说明性目的公开了本公开的示例性实施例，但是本领域技术人员将理解，在不脱离如所附权利要求中公开的本公开的范围和精神的情况下，可以进行各种修改、添加和替换。

Claims (8)

1.一种使用大数据的车辆动力控制系统，包括：
大数据服务器，被配置为接收车辆中生成的车辆行驶相关数据，处理和分析所接收的数据，以生成所述车辆的驱动功率模式，并存储所述驱动功率模式；以及
控制器，设置在所述车辆中，并且被配置为：从所述大数据服务器接收所述车辆的驱动功率模式；基于电池的连续的充电/放电时间或电池的连续的充电/放电功率的累积量来确定是否要限制所述电池的充电/放电功率；当要限制所述电池的充电/放电功率时，基于从所述大数据服务器接收的所述车辆的驱动功率模式来计算限制的电池充电/放电功率；以及根据计算出的电池充电/放电功率来限制所述电池的充电/放电，
其中，所述车辆的驱动功率模式是根据所述大数据服务器中的驱动功率模式确定的学习值。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述大数据服务器包括：下层云服务器，被配置为直接从所述车辆接收所述车辆行驶相关数据；以及上层云服务器，被配置为从所述下层云服务器接收所述车辆行驶相关数据、处理所述车辆行驶相关数据以生成驱动功率模式并存储所述驱动功率模式。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器被配置为响应于确定实际测得的电池充电/放电功率大于预设的最大可用充电/放电功率的预设比率，计算所述电池的连续的充电/放电时间。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述预设的最大可用充电/放电功率以基于所述电池的充电状态和环境温度的数据图的形式存储在所述控制器中。
5.根据权利要求3所述的系统，其中，所述控制器被配置为响应于确定所述电池的连续的充电/放电时间大于预设参考时间，通过将驱动功率模式反映到实际测得的电池充电/放电功率来计算限制的电池充电/放电功率。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述控制器被配置为响应于确定所述电池的连续的充电/放电时间大于所述预设参考时间，通过计算充电/放电功率限制比率并将实际测得的电池充电/放电功率乘以所述充电/放电功率限制比率来计算限制的电池充电/放电功率，
所述充电/放电功率限制比率是所述实际测得的电池充电/放电功率、所述驱动功率模式和所述连续的充电/放电时间的函数。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器被配置为将所述电池的连续的充电/放电功率的累积量与预设的参考累积量进行比较，并且响应于确定连续的充电/放电功率的累积量大于所述参考累积量时，将所述连续的充电/放电功率的累积量除以所述预设的参考累积量，来计算累积量超出比率。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，响应于确定连续的充电/放电功率的累积量大于所述参考累积量，所述控制器被配置为通过计算充电/放电功率限制比率，并将实际测得的电池充电/放电功率乘以所述充电/放电功率限制比率，来计算限制的电池充电/放电功率，
所述充电/放电功率限制比率是所述驱动功率模式和所述累积量超出比率的函数。
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