CN116359734A

CN116359734A - 电池荷电状态的校正方法、装置、电子设备及存储介质

Info

Publication number: CN116359734A
Application number: CN202111616854.9A
Authority: CN
Inventors: 王兴成
Original assignee: Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Current assignee: Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Priority date: 2021-12-27
Filing date: 2021-12-27
Publication date: 2023-06-30

Abstract

本公开涉及一种电池荷电状态的校正方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据安时积分算法确定电池的荷电状态的过程中，基于递推最小二乘法获取所述电池处于非静置状态下的开路电压；当所述电池满足预设的校正触发条件时，根据获取到的开路电压确定所述电池的目标荷电状态；根据所述目标荷电状态更新所述安时积分算法中的电池荷电状态初始值。本公开能够在电池处于动态工况下实时获取开路电压，从而消除安时积分的累计误差，提升了利用安时积分算法估算的电池荷电状态的准确度。

Description

电池荷电状态的校正方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及电池技术领域，尤其涉及一种电池荷电状态的校正方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

电池荷电状态(State Of Charge，SOC)反映电池的剩余容量，是用来描述电池使用过程中可充入和放出容量的重要参数，同时也是客户了解电池工作状态最直观的一个参数。由于电池充放电过程化学反应复杂、运行工况恶劣干扰严重，在实际使用中需要对电池SOC进行实时参数估算、管理和控制，以保障应用的安全并延长其使用寿命，故电池SOC的估算、校正是电池管理系统的核心技术。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种电池荷电状态的校正方法、装置及系统。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种电池荷电状态的校正方法，包括：

根据安时积分算法确定电池的荷电状态的过程中，基于递推最小二乘法获取所述电池处于非静置状态下的开路电压；

当所述电池满足预设的校正触发条件时，根据获取到的开路电压确定所述电池的目标荷电状态；

根据所述目标荷电状态更新所述安时积分算法中的电池荷电状态初始值。

可选地，所述根据所述开路电压确定所述电池的目标荷电状态，包括：

确定在所述递推最小二乘法的执行时间段，所述电池的开路电压的变化量；

根据所述变化量对所述开路电压进行修正；

根据修成后的开路电压确定所述电池的目标荷电状态。

可选地，所述基于递推最小二乘法获取所述电池处于非静置状态下的开路电压，包括：

根据安时积分算法确定的荷电状态，确定采用递推最小二乘法获取所述电池的开路电压的周期，其中，所述周期的大小与根据安时积分算法确定的荷电状态的大小正相关；

以所述周期，基于带遗忘因子的递推最小二乘法获取所述电池的开路电压。

可选地，所述非静置状态为放电状态，所述根据安时积分算法确定的荷电状态，确定采用递推最小二乘法获取所述电池的开路电压的周期，包括：

在安时积分算法计算得到的荷电状态处于第一荷电状态范围内时，确定所述周期为安时积分算法计算得到的荷电状态每降低第一值获取一次开路电压；

在安时积分算法计算得到的荷电状态处于第二荷电状态范围内时，确定所述周期为安时积分算法计算得到的荷电状态每降低第二值获取一次开路电压；其中，所述第二荷电状态范围小于所述第一荷电状态范围，所述第二值小于所述第一值。

可选地，所述基于递推最小二乘法获取所述电池处于非静置状态下的开路电压包括：

响应于所述电池充电完成，获取所述电池的第一开路电压，并将所述第一开路电压作为所述递推最小二乘法的初始开路电压，以在所述初始开路电压的基础上，通过所述递推最小二乘法递推所述电池在非静置状态下的开路电压。

获取所述电池的端电压以及电流；

根据所述端电压、所述电流以及对应所述电池的等效电路模型的模型参数，获取所述电池的开路电压，其中，所述模型参数是上一次采用递推最小二乘法获取所述电池的开路电压后确定的。

可选地，所述当所述电池满足预设的校正触发条件时，根据获取到的开路电压确定所述电池的目标荷电状态，包括：

当所述电池满足预设的校正触发条件时，若所述电池处于静置状态，则将所述电池在所述静置状态下的端电压作为所述开路电压，并根据所述开路电压确定所述电池的目标荷电状态；

当所述电池满足预设的校正触发条件时，若所述电池处于非静置状态，则根据前一次基于递推最小二乘法获取到的所述电池的开路电压确定所述电池的目标荷电状态。

可选地，所述校正触发条件包括距离上一次更新所述安时积分算法中的电池荷电状态初始值的时长达到预设时长阈值。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种电池荷电状态的校正装置，包括：

开路电压获取模块，被配置为根据安时积分算法确定电池的荷电状态的过程中，基于递推最小二乘法获取所述电池处于非静置状态下的开路电压；

目标荷电状态确定模块，被配置为当所述电池满足预设的校正触发条件时，根据获取到的开路电压确定所述电池的目标荷电状态；

更新模块，被配置为根据所述目标荷电状态更新所述安时积分算法中的电池荷电状态初始值。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，该电子设备包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的电池电荷状态的校正方法的步骤。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过根据安时积分算法确定电池的荷电状态的过程中，基于递推最小二乘法获取电池处于非静置状态下的开路电压；并在电池满足预设的校正触发条件时，根据获取到的开路电压确定电池的目标荷电状态；最后，根据目标荷电状态更新安时积分算法中的电池荷电状态初始值。从而能够在非静置状态下，降低安时积分算法的累计误差，也对利用安时积分算法估算得到的电池荷电状态进行校正，提升了利用安时积分算法估算的电池荷电状态的准确度。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种电池荷电状态的校正方法的流程图。

图2是根据另一示例性实施例示出的一种电池荷电状态的校正方法的流程图。

图3是根据图2实施例示出的一阶RC等效电路模型的结构示意图。

图4是根据图2实施例示出的电池荷电状态的校正方法的步骤S21的流程图。

图5是根据又一示例性实施例示出的一种电池荷电状态的校正方法的流程图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种电池荷电状态的校正装置的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

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。

随着便携式电子设备的普及，对设备的SOC精准估算也变得尤为重要。在相关技术中，利用开路电压结合安时积分的SOC估算算法被广泛应用。

然而，由于开路电压的假设条件是电池休息约超过30分钟时的电池端电压，所以该算法在设备长时间未处于静置工况下，开路电压无法及时更新，进而导致安时积分在估算SOC的过程中，由于采样间隔过大以及传感器精度的影响，会造成计算误差，如果在这个过程中一直不使用开路电压去进行修正，误差累计会越来越大，从而造成SOC估算结果出现严重的估算误差。

针对上述问题，本实施例提供一种电池荷电状态的校正方法、装置、电子设备及存储介质，能够在电池处于动态工况下获取开路电压，从而消除安时积分的累计误差，提升了利用安时积分算法估算的电池荷电状态的准确度。

图1是根据一示例性实施例示出的一种电池荷电状态的校正方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤。

在步骤S11中，根据安时积分算法确定电池的荷电状态的过程中，基于递推最小二乘法获取上述电池处于非静置状态下的开路电压。

示例性地，本实施例的电池荷电状态的校正方法的执行主体可以是电子设备、或者终端设备、或者可以执行电池荷电状态的校正装置或设备、或者其他可以执行本实施例的装置或设备，在此不做限制。本实施例以执行主体为电子设备进行说明。可选地，电子设备可以包括但不限于：移动电话、平板电脑、可穿戴式智能设、电动机器人、以及其它的可充电设备。

其中，电池的非静置状态可以包括充电状态或放电状态。

在一些实施方式中，电子设备可以利用安时积分算法对电子设备的电池进行SOC估算，在估算过程中，如果电测处于非静置状态，可以基于递推最小二乘法获取上述电池处于非静置状态下的开路电压。

示例性地，电子设备可以采集电池在当前时刻的第一状态参数以及在当前时刻之前的指定时间段内的多个时刻中每一时刻的第二状态参数，其中，电池的第一状态参数、第二状态参数可以包括但不限于电压、电流。再根据第一状态参数、第二状态参数，通过递推最小二乘法估算电池在当前时刻的开路电压(Open Circuit Voltage，OCV)。

在步骤S12中，当上述电池满足预设的校正触发条件时，根据获取到的开路电压确定上述电池的目标荷电状态。

在一些实施方式中，预设的校正触发条件可以包括每间隔一定周期触一次校正动作，例如如果电子设备检测到电池距离场次触发校正动作的时长为一个周期，则确定电池满足预设的校正触发条件，从而根据当前获得的开路电压确定电池的目标荷电状态。可选地，电子设备可以通过查询预先获得的SOC-OCV曲线或SOC-OCV关系表，确定与当前获得的开路电压对应的目标荷电状态。其中，在SOC-OCV曲线或SOC-OCV关系表中，不同的SOC对应不同的OCV。

在步骤S13中，根据上述目标荷电状态更新上述安时积分算法中的电池荷电状态初始值。

示例性地，在实际应用中，通过安时积分算法进行SOC估算的公式如公式(1)所示：

其中，SOC为电池在当前时刻的荷电状态，SOC₀为荷电状态初始值，C_N为电池额定容量，I为电池电流，μ为电池的充放电效率。

根据上述公式，电子设备可以将在步骤S13中获得的电池在当前时刻的目标荷电状态替换为公式中的SOC₀，从而更新上述安时积分算法中的电池荷电状态初始值，进而在电池荷电状态初始值的基础上利用安时积分算法计算得到电池在当前时刻的荷电状态。

当下一次电池满足预设的校正触发条件时，即下一次更新上述安时积分算法中的电池荷电状态初始值时，电子设备又可以将新获得的目标荷电状态替换为安时积分公式中的荷电状态初始值，以此类推，可以保证安时积分的荷电状态初始值在电池处于非静置状态下实时更新，能够避免电子设备在使用过程中长时间没有静置状态时，无法获取开路电压，从而导致安时积分的累积误差逐渐增大的问题，保证电子设备在根据安时积分算法确定上述电池的荷电状态的过程中，即使是电池处于非静置状态，也能够准确估算出电池的荷电状态。

可见，在本实施例中，通过在根据安时积分算法确定电池的荷电状态的过程中，基于递推最小二乘法获取电池处于非静置状态下的开路电压；并在电池满足预设的校正触发条件的情况下，根据获取到的开路电压确定电池的目标荷电状态；最后，根据目标荷电状态更新安时积分算法中的电池荷电状态初始值，以降低安时积分算法的累计误差。从而能够在非静置状态下，也对利用安时积分算法估算得到的电池荷电状态进行校正，提升了利用安时积分算法估算的电池荷电状态的准确度。

图2是根据另一示例性实施例示出的一种电池荷电状态的校正方法的流程图，如图2所示，该电池荷电状态的校正方法用于电子设备中，包括以下步骤。

在步骤S21中，根据安时积分算法确定电池的荷电状态的过程中，基于递推最小二乘法获取上述电池处于非静置状态下的开路电压。

在一些实施方式中，在步骤S21中，具体基于递推最小二乘法获取上述电池处于非静置状态下的开路电压的实施方式可以包括：

获取上述电池的端电压以及电流，并根据上述端电压、上述电流以及对应上述电池的等效电路模型的模型参数，获取上述电池的开路电压，其中，上述模型参数是上一次采用递推最小二乘法获取上述电池的开路电压后确定的。可选地，递推最小二乘法可以是带遗忘因子的递推最小二乘法。

示例性地，以如图3所示的一阶RC等效电路模型作为本实施例中使用的电池模型为例件说明，电子设备可以采集电池的端电压以及电流数据，然后基于采集的端电压以及电流数据，使用带遗忘因子递推最小二乘法完成电池模型的参数以及OCV，算法流程可以如公式(2)、(3)所示：

其中，图3所示的电池模型的传递函数可以写为：

其中，G(s)为电池模型的传递函数；Uocv(s)为电池的开路电压；Ut(s)为电池端电压；I(s)为电流；R0为电池欧姆内阻；R1为电池极化等效内阻；C1为电池极化等效电容。

τ＝R1·C1 (3)

其中，τ为电池模型的时间常数。

然后，通过公式(3)和公式(2)转换为时域模型，可以得到，Ut的表达式为公式4所示：

Ut＝(1+τ)U_ocv(k)-τU_ocv(k-1)+(R₀+R₁+R₀τ)I(k)

-R₀τI(k-1)-τU_t(k)+τU_t(k-1) (4)

其中，将y_k＝Ut，状态向量为

参数向量为θ_k，可以转化为如公式式(5)所示的数据结构。其中，k可以表示当前次或当前时刻采用递推最小二乘法获取电池的开路电压，k-1即可表示为上一次或上一时刻采用递推最小二乘法获取电池的开路电压。

其中，

可以如式(6)所示：

其中，θ_k可以如式(7)所示：

θ_k＝(1+τ,-τ,R₀+R₁+R₀τ,-R₀τ,-τ,τ) (7)

最终，可以根据以上公式可以推出遗忘因子递推最小二乘法为如式8所示：

式中：θ_k-1系统输入；

当前时刻系统的观测值；y_k当前时刻系统的真实反馈值；K(k)系统增益；P(k)系统协方差矩阵。其中，上述遗忘因子递推最小二乘法的遗忘因子λ为1，可选地，遗忘因子λ可以根据实际需求选择0至1之间的值。

沿用上述示例，电子设备可以将获取到的上述电池的端电压以及电流作为当前时刻系统的观测值输入值输入公式(8)中，得到前时刻系统的真实反馈值y_k，也就是说得到了当前时刻的端电压Ut(s)，再根据式(2)中Uocv(s)与Ut(s)之间的关系，即可求得当前时刻的电池的开路电压。

可见，在本实施方式中，通过获取电池的端电压以及电流，并根据端电压、电流以及对应电池的等效电路模型的模型参数，获取电池的开路电压，其中，模型参数是上一次采用递推最小二乘法获取电池的开路电压后确定的，从而能够利用递推最小二乘法精准地对电池在非静置状态下的开路电压进行在线辨识。

在一些实施方式中，如图4所示，步骤S21的具体实施方式可以包括：

在步骤S211，根据安时积分算法确定的荷电状态，确定采用递推最小二乘法获取上述电池的开路电压的周期，其中，上述周期的大小与根据安时积分算法确定的荷电状态的大小正相关。

一种示例中，电池的荷电状态每减少指定比例，则缩短周期指定时长，例如电池的荷电状态每减少10％，则获取周期减少2每秒，直到荷电状态降低为0。

另一种示例中，电池的荷电状态每增加指定比例，则延长周期指定时长。

作为一种方式，上述非静置状态为放电状态，步骤S221的具体实施方式可以包括：

在安时积分算法计算得到的荷电状态处于第一荷电状态范围内时，确定上述周期为安时积分算法计算得到的荷电状态每降低第一值获取一次开路电压。

在安时积分算法计算得到的荷电状态处于第二荷电状态范围内时，确定上述周期为安时积分算法计算得到的荷电状态每降低第二值获取一次开路电压；其中，上述第二荷电状态范围小于上述第一荷电状态范围，上述第二值小于上述第一值。

示例性地，例如当电池的SOC处于100％至20％时，从100％开始，每整10％SOC更新一次OCV。当SOC处于20％至0％时，每3.33％SOC更新一次OCV。

在步骤S212，以上述周期，基于带遗忘因子的递推最小二乘法获取上述电池的开路电压。

由于电池的荷电状态越低，对开路电压的估算的精准要求越高，在本实施方式中，通过根据安时积分算法确定的荷电状态，确定采用递推最小二乘法获取上述电池的开路电压的周期，其中，上述周期的大小与根据安时积分算法确定的荷电状态的大小正相关，并以上述周期，基于带遗忘因子的递推最小二乘法获取上述电池的开路电压，从而保证了在利用安时积分确定电池的荷电状态的整个过程中，获得的荷电状态越都具有较高的准确性。

在另一些实施方式中，步骤S21的具体实施方式可以包括：

响应于上述电池充电完成，获取上述电池的第一开路电压，并将上述第一开路电压作为上述递推最小二乘法的初始开路电压，以在上述初始开路电压的基础上，通过上述递推最小二乘法递推上述电池在非静置状态下的开路电压。

示例性地，电子设备可以实时检测电池是否完成充电，可以在电池充电结束后立刻进行OCV的在线辨识，将此时获得的第一开路电压作为上述递推最小二乘法的初始开路电压。

考虑到电池刚充电结束时，其端电压与开路电压非常接近，在本实施方式中，通过响应于上述电池充电完成，获取上述电池的第一开路电压，并将上述第一开路电压作为上述递推最小二乘法的初始开路电压，从而能够保证在上述初始开路电压的基础上，通过递推最小二乘法递推上述电池在非静置状态下的开路电压的准确性。

在步骤S22中，当上述电池满足预设的校正触发条件时，确定在上述递推最小二乘法的执行时间段，上述电池的开路电压的变化量。

示例性地，电子设备可以记录通过递推最小二乘法确定开路电压的开始时间和结束时间，并将开始时间和结束时间之间的时间段确定为递推最小二乘法的执行时间段。另外，电子设备还可以记录在递推最小二乘法的执行时间段内电池的电流。然后以递推最小二乘法的执行时间段、在递推最小二乘法的执行时间段内电池的电流，通过安时积分算法计算出在递推最小二乘法的执行时间段电池的SOC变化量，再根据SOC变化量和SOC-OCV关系表，确定电池在递推最小二乘法的执行时间段内的开路电压的变化量。

在步骤S23中，根据上述变化量对上述开路电压进行修正。

沿用上述示例，若在递推最小二乘法的执行时间段内，电池为放电状态，则可以将开路电压减去开路电压的变化量，从而得到修正后的开路电压。若在递推最小二乘法的执行时间段内，电池为充电状态，则可以将开路电压加上开路电压的变化量，从而得到修正后的开路电压。

在步骤S24中，根据修成后的开路电压确定上述电池的目标荷电状态。

示例性的，电子设备可以通过查询SOC-OCV关系表，从SOC-OCV关系表中查找到与修成后的开路电压对应的目标荷电状态。

在步骤S25中，根据上述目标荷电状态更新上述安时积分算法中的电池荷电状态初始值。

其中，步骤S25的具体实施方式可以参考步骤S13，故不在此赘述。

考虑到本实施例利用递推最小二乘法对电池的开路电压进行在线辨识时，对硬件要求较高程序指令需要执行时间，使得辨识结果会存在一定的时延误差。在本实施例中，通过在上述电池满足预设的校正触发条件的情况下，确定在上述递推最小二乘法的执行时间段，上述电池的开路电压的变化量。然后根据上述变化量对上述开路电压进行修正。再根据修成后的开路电压确定上述电池的目标荷电状态。从而能够利用安时积分计算在算法执行过程中的容量变化，进而完成对算法执行器件的容量消耗的补偿，提高了获取目标荷电状态的准确性。

图5是根据又一示例性实施例示出的一种电池荷电状态的校正方法的流程图，如图5所示，该电池荷电状态的校正方法用于电子设备中，包括以下步骤。

在步骤S31中，根据安时积分算法确定电池的荷电状态的过程中，基于递推最小二乘法获取上述电池处于非静置状态下的开路电压。

在步骤S32中，当上述电池满足预设的校正触发条件时，若上述电池处于静置状态，则将上述电池在上述静置状态下的端电压作为上述开路电压，并根据上述开路电压确定上述电池的目标荷电状态。

示例性地，例如电子设备中预先设置有静置触发条件，静置触发的条件为：充、放电电流低于静置状态的门限电流值后保持30min后触发OCV静置更新，即将端电压作为上述开路电压。然后电子设备可以根据当前更新的OCV确定电池的目标荷电状态。

在步骤S33中，当上述电池满足预设的校正触发条件时，若上述电池处于非静置状态，则根据前一次基于递推最小二乘法获取到的上述电池的开路电压确定上述电池的目标荷电状态。

示例性地，电子设备中预先设备有动态触发条件，动态触发条件被设计为三个阶段，其中，第一段：充电结束后立刻进行OCV的在线辨识。第二段：当SOC处于100％至20％时，从100％开始，每整10％SOC更新一次OCV。第三段：当SOC处于20％至0％时，每3.33％SOC更新一次OCV。然后电子设备可以根据当前更新的OCV确定电池的目标荷电状态。

沿用上述示例，对于静态触发条件，电子设备可以使用目标荷电状态的静态计算方法，具体地，静态计算方法如式(9)所示：

SOC＝f(U1ocv) (9)

其中，SOC为目标荷电状态，f()表示Uocv-SOC关系，U1ocv为电池在静置状态下的获得的开路电压。

对于动态触发条件，电子设备可以使用目标荷电状态的动态计算方法，具体地，静态计算方法如式(10)所示：

SOC＝f(a*U1ocv+b*U2ocv) (10)

其中，SOC为目标荷电状态，f()表示Uocv-SOC关系，U1ocv可以为前一次或最近一次基于递推最小二乘法获取到的电池的开路电压，U2ocv可以为电池在非静置状态下当前次基于递推最小二乘法获取到的电池的开路电压，也可以称更新后的开路电压。如果在获得U2ocv的上一次获取U1ocv时电池处于静置状态下，则U1ocv可以表示电池在静置状态下的获得的开路电压，也可以称为初始开路电压。a为U1ocv对应的权重值，b为U2ocv对应的权重值，其中，a和b的值可以根据实际需求进行设置，在此不做限定。

在一些实施方式中，上述校正触发条件包括距离上一次更新上述安时积分算法中的电池荷电状态初始值的时长达到预设时长阈值。

在本实施方式中，通过更新后的开路电压对初始开路电压进行加权修正，从可以在通过开路电压确定电池的荷电状态时，进一步提升荷电状态的准确性。

在另一些实施方式中，在上述电池不满足预设的校正触发条件的情况下，电子设备可以将最近一次基于递推最小二乘法获取到的电池的开路电压作为初始OCV，并根据初始OCV来计算目标SOC。

在步骤S34中，根据上述目标荷电状态更新上述安时积分算法中的电池荷电状态初始值。

图6是根据一示例性实施例示出的一种电池荷电状态的校正装置的框图。参照图6，该装置400包括开路电压获取模块410，目标荷电状态确定模块420和更新模块430。

开路电压获取模块410，被配置为在根据安时积分算法确定电池的荷电状态的过程中，基于递推最小二乘法获取上述电池处于非静置状态下的开路电压。

目标荷电状态确定模块420，被配置为在上述电池满足预设的校正触发条件时，根据获取到的开路电压确定上述电池的目标荷电状态。

更新模块430，被配置为根据上述目标荷电状态更新上述安时积分算法中的电池荷电状态初始值，以降低上述安时积分算法的累计误差。

在一些实施方式中，目标荷电状态确定模块420，包括：

开路电压的变化量确定子模块，被配置为确定在上述递推最小二乘法的执行时间段，上述电池的开路电压的变化量。

开路电压修正子模块，被配置为根据上述变化量对上述开路电压进行修正。

目标荷电状态确定子模块，被配置为根据修成后的开路电压确定上述电池的目标荷电状态。

在一些实施方式中，开路电压获取模块410，包括：

周期确定子模块，被配置为根据安时积分算法确定的荷电状态，确定采用递推最小二乘法获取上述电池的开路电压的周期，其中，上述周期的大小与根据安时积分算法确定的荷电状态的大小正相关。

开路电压获取子模块，被配置为以上述周期，基于带遗忘因子的递推最小二乘法获取上述电池的开路电压。

在一些实施方式中，上述非静置状态为放电状态，周期确定子模块，具体被配置为：在安时积分算法计算得到的荷电状态处于第一荷电状态范围内时，确定上述周期为安时积分算法计算得到的荷电状态每降低第一值获取一次开路电压；以及在安时积分算法计算得到的荷电状态处于第二荷电状态范围内时，确定上述周期为安时积分算法计算得到的荷电状态每降低第二值获取一次开路电压；其中，上述第二荷电状态范围小于上述第一荷电状态范围，上述第二值小于上述第一值。

在一些实施方式中，开路电压获取模块410，还被配置为响应于上述电池充电完成，获取上述电池的第一开路电压，并将上述第一开路电压作为上述递推最小二乘法的初始开路电压，以在上述初始开路电压的基础上，通过上述递推最小二乘法递推上述电池在非静置状态下的开路电压。

在一些实施方式中，开路电压获取模块410，还被配置为：获取上述电池的端电压以及电流；以及根据上述端电压、上述电流以及对应上述电池的等效电路模型的模型参数，获取上述电池的开路电压，其中，上述模型参数是上一次采用递推最小二乘法获取上述电池的开路电压后确定的。

在一些实施方式中，目标荷电状态确定模块420，具体被配置为：在上述电池满足预设的校正触发条件时，若上述电池处于静置状态，则将上述电池在上述静置状态下的端电压作为上述开路电压，并根据上述开路电压确定上述电池的目标荷电状态；以及在上述电池满足预设的校正触发条件时，若上述电池处于非静置状态，则根据前一次基于递推最小二乘法获取到的上述电池的开路电压确定上述电池的目标荷电状态。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开提供的电池荷电状态的校正方法的步骤。

图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图7，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电力组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电力组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在上述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。上述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与上述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如上述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，4G或5G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，上述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。例如，上述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的电池的荷电状态的校正方法的代码部分。

本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims

1.一种电池荷电状态的校正方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的开路电压确定所述电池的目标荷电状态，包括：

根据所述变化量对所述开路电压进行修正；

根据修成后的开路电压确定所述电池的目标荷电状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于递推最小二乘法获取所述电池处于非静置状态下的开路电压，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述非静置状态为放电状态，所述根据安时积分算法确定的荷电状态，确定采用递推最小二乘法获取所述电池的开路电压的周期，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于递推最小二乘法获取所述电池处于非静置状态下的开路电压，包括：

6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于递推最小二乘法获取所述电池处于非静置状态下的开路电压包括：

获取所述电池的端电压以及电流；

7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述当所述电池满足预设的校正触发条件时，根据获取到的开路电压确定所述电池的目标荷电状态，包括：

在所述电池满足预设的校正触发条件时，若所述电池处于静置状态，则将所述电池在所述静置状态下的端电压作为所述开路电压，并根据所述开路电压确定所述电池的目标荷电状态；

在所述电池满足预设的校正触发条件时，若所述电池处于非静置状态，则根据前一次基于递推最小二乘法获取到的所述电池的开路电压确定所述电池的目标荷电状态。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述校正触发条件包括距离上一次更新所述安时积分算法中的电池荷电状态初始值的时长达到预设时长阈值。

9.一种电池荷电状态的校正装置，其特征在于，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。