CN116930790B - 用于智能电池的电量校准方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电池电量校准技术领域，具体公开用于智能电池的电量校准方法，通过对智能电池对应当前时间点的环境温度进行采集，并基于此对智能电池对应当前时间点的温度影响系数进行分析，进而分析得到智能电池对应当前时间点的电量影响系数，从而对智能电池对应当前时间点的校准电量进行分析，从一方面来说，确保了显示的电量与实际剩余电量相符合，能够更准确地了解电池的电量情况，避免因电量不准确而导致的误判和不便，从另一方面来说，有助于更好地管理电池的充放电过程，避免频繁的过度充电或过度放电，从而延长电池的使用寿命，同时准确的电量显示可以让更好地掌握电池的使用时间和电量消耗情况，提升电池的使用体验。

Description

用于智能电池的电量校准方法
技术领域
本发明涉及电池电量校准技术领域，具体为用于智能电池的电量校准方法。
背景技术
电池是一种能够将化学能转化为电能的装置，不仅能应用于便携式电子设备，例如手机、电脑等，同时也还能作为应急电源，在停电或紧急情况下供应电力等，由于电池的应用领域十分广泛，并且具有便携性、可充电性、高能量密度、高效性和可控性等优势，因此电池电量的校准具有重要意义。
目前，电池电量的校准方法通常通过人工对电池进行一系列的操作，如完全放电、完全充电等，造成了大量的人力资源和物力资源的浪费，同时还可能对电池的寿命和安全性产生负面的影响。
电池电量的准确性与电池自身的健康状态以及充电器的质量有着不可分割的密切关系，目前的电池电量校准通常忽略了对电池对应充电器的质量进行检测，导致电池电量校准结果的准确性不高，不利于后续电池的实际运用。
发明内容
为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了用于智能电池的电量校准方法,能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
用于智能电池的电量校准方法，包括以下步骤：
S1、电池健康解析：从数据库中提取智能电池对应的历史使用参数，其中，智能电池对应的历史使用参数包括：各次历史使用的电池温度集合、初始电量、结束电量、使用时长，并基于智能电池对应历史使用参数对智能电池对应的健康状态进行解析，得到智能电池对应的健康参数，并由此对智能电池对应的健康值进行分析，得到智能电池对应的健康值。
优选地，基于智能电池对应历史使用参数对智能电池对应的健康状态进行解析，得到智能电池对应的健康参数，具体解析方式为：
从智能电池对应的历史使用参数中提取智能电池对应各次历史使用的电池温度集合，其中智能电池对应各次历史使用的电池温度集合具体为智能电池对应各次历史使用中各使用时间点的电池温度，得到智能电池对应各次历史使用中各使用时间点的电池温度；
将智能电池对应各次历史使用中各使用时间点的电池温度与数据库中存储的参考电池温度区间进行对比，若某使用时间点的电池温度处于数据库中存储的参考电池温度区间内，则将该使用时间点记为正常时间点，若某使用时间点的电池温度不处于数据库中存储的参考电池温度区间内，则将该使用时间点记为异常时间点，由相邻的各正常时间点构成各电池温度正常时段，同时由相邻的各异常时间点构成各电池温度异常时段，得到智能电池对应各次历史使用的各电池温度正常时段和各电池温度异常时段，统计智能电池对应各次历史使用中电池温度正常时段的总时长和电池温度异常时段的总时长；
从智能电池对应的历史使用参数中提取智能电池对应各次历史使用的初始电量和结束电量，将智能电池对应各次历史使用的初始电量和结束电量进行对比，若某次历史使用的初始电量大于结束电量，则将该次历史使用判定为历史放电，若某次历史使用的初始电量小于结束电量，则将该次历史使用判定为历史充电，若某次历史使用的初始电量等于结束电量，则将该次历史使用判定为异常使用，由此统计得到智能电池对应历史放电的次数、历史充电的次数、异常使用的次数；
从智能电池对应的历史使用参数中提取智能电池对应各次历史使用的使用时长，并从智能电池对应各次历史使用的使用时长中提取智能电池对应各次历史放电的使用时长，作为智能电池对应各次历史放电的放电时长；
从智能电池对应各次历史使用的初始电量和结束电量中提取智能电池对应各次历史放电的初始电量和结束电量，并将其进行作差，得到智能电池对应各次历史放电的放电电量；
同理，分析得到智能电池对应各次历史充电的充电时长和充电电量；
由智能电池对应各次历史使用中电池温度正常时段的总时长和电池温度异常时段的总时长和智能电池对应历史放电的次数、历史充电的次数、异常使用的次数以及智能电池对应各次历史放电的放电时长、放电电量、各次历史充电的充电时长和充电电量构成智能电池对应的健康参数。
优选地，对智能电池对应的健康值进行分析，得到智能电池对应的健康值，具体分析方式为：
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应各次历史使用中电池温度正常时段的总时长和电池温度异常时段的总时长的数值，并分别记为ZTi、YTi，i表示为各次历史使用的编号，i=1，2，…，n；
依据公式计算出智能电池对应电池温度的评估值WG，a1、a2分别表示为设定的权值因子；
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应历史放电的次数、历史充电的次数、异常使用的次数的数值，分别记为FD、CD、YD；
依据公式YG=FD×a3+CD×a4+(1/YD)×a5计算出智能电池对应历史使用的评估值YG，a3、a4、a5分别表示为设定的权值因子；
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应各次历史放电的放电时长、放电电量的数值，分别记为FTj、FLj，j表示为各次历史放电的编号，j=1，2，…，m；
将智能电池对应各次历史放电的放电电量与设定的各放电电量对应的参考放电时长进行匹配，得到智能电池对应各次历史放电的参考放电时长，记为FTj 0；
从数据库中提取智能电池对应的参考放电电量，并记为FL0；
依据公式计算出智能电池对应历史放电的评估值FG，a6、a7分别表示为设定的权值因子；
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应各次历史充电的充电时长和充电电量的数值，分别记为CTf、CLf，f表示为各次历史充电的编号，f=1，2，…，g；
将智能电池对应各次历史充电的充电电量与设定的各充电电量对应的参考充电时长进行匹配，得到智能电池对应各次历史充电的参考充电时长，记为CTf 0；
从数据库中提取智能电池对应的参考充电电量，记为CL0；
依据公式计算出智能电池对应历史充电的评估值CG，a8、a9分别表示为设定的权值因子；
依据公式JK=WG×b1+YG×b2+FG×b3+CG×b4计算出智能电池对应的健康值JK，b1、b2、b3、b4分别表示为电池温度评估值、历史使用评估值、历史放电评估值、历史充电评估值对应的权值因子。
S2、充电器质量检测：对智能电池对应充电器的质量进行检测，得到智能电池对应充电器的质量参数，并由此对智能电池对应充电器的质康值进行分析，得到智能电池对应充电器的质康值。
优选地，对智能电池对应充电器的质量进行检测，得到智能电池对应充电器的质量参数，具体检测方式为：
对智能电池对应的充电器按照设定的充电测试时长进行充电测试，得到智能电池对应充电器的充电测试时段；
通过电压表对智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压进行检测，得到智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压；
通过电流表对智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流进行检测，得到智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流；
获取智能电池对应充电器在充电测试时段的初始电量，同时获取智能电池对应充电器在充电测试时段的结束电量；
由智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压、电流以及智能电池对应充电器在充电测试时段的初始电量和结束电量构成智能电池对应充电器的质量参数。
优选地，对智能电池对应充电器的质康值进行分析，得到智能电池对应充电器的质康值，具体分析方式为：
从智能电池对应充电器的质量参数中提取智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压，从智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压中提取最大电压、最小电压、中位电压，同时获取智能电池对应充电器在充电测试时段内的平均电压，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的最大电压、最小电压、中位电压和平均电压，分别记为Umax、Umin、Umed、Uavg；
依据公式计算出智能电池对应充电器的电压稳定值YD：
YD=(1/(Umax-Umed)+1)×c1+(1/(Umed-Umin)+1)×c2+(1/|Uavg-Umed|+1)×c3，c1、c2、c3表示为设定的权值因子；
从智能电池对应充电器的质量参数中提取智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流，从智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流中提取最大电流、最小电流、中位电流，同时获取智能电池对应充电器在充电测试时段内的平均电流，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的最大电流、最小电流、中位电流和平均电流，分别记为Imax、Imin、Imed、Iavg；
依据公式计算出智能电池对应充电器的电流稳定值LD：
LD=(1/(Imax-Imed)+1)×c4+(1/(Imed-Imin)+1)×c5+(1/|Iavg-Imed|+1)×c6，c4、c5、c6表示为设定的权值因子；
从智能电池对应充电器的质量参数中提取智能电池对应充电器在充电测试时段的初始电量和结束电量，并将其进行作差，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的已充电量，记为YC，同时获取智能电池对应充电测试时段的时长，将智能电池对应充电测试时段的时长与设定的各时长对应的参考已充电量进行匹配，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的参考已充电量，记为YC0；
依据公式DL=YC/YC0计算出智能电池对应充电器的充电效率值DL；
依据公式ZK=YD×b5+LD×b6+DL×b7计算出智能电池对应充电器的质康值ZK，b5、b6、b7表示为设定的权值因子。
S3、电量影响解析：通过温度传感器对智能电池对应当前时间点的环境温度进行采集，得到智能电池对应当前时间点的环境温度，并基于智能电池对应的健康值、充电器的质康值以及环境温度对智能电池对应当前时间点的电量影响系数进行分析，得到智能电池对应当前时间点的电量影响系数。
优选地，基于智能电池对应的健康值、充电器的质康值以及环境温度对智能电池对应当前时间点的电量影响系数进行分析，得到智能电池对应当前时间点的电量影响系数，具体分析方式为：
提取智能电池对应当前时间点的环境温度的数值，并记为WD，从数据库中提取智能电池对应的参考环境温度，并记为WD0；
依据公式计算出智能电池对应当前时间点的温度影响系数WY：
，p1表示为智能电池对应当前时间点的环境温度大于智能电池对应的参考环境温度时的影响因子，p2表示为智能电池对应当前时间点的环境温度小于智能电池对应的参考环境温度时的影响因子，z表示为自然常数；
依据公式DX=(1/JK)×d1+(1/ZK)×d2+WY×d3计算出智能电池对应当前时间点的电量影响系数DX，d1、d2、d3分别表示为智能电池对应的健康值、充电器质康值、当前时间点温度影响系数对应的影响因子。
S4、电量校准：获取智能电池对应当前时间点的显示电量，并基于智能电池对应当前时间点的电量影响系数和当前时间点的显示电量对智能电池对应当前时间点的校准电量进行分析，得到智能电池对应当前时间点的校准电量。
优选地，基于智能电池对应当前时间点的电量影响系数和当前时间点的显示电量对智能电池对应当前时间点的校准电量进行分析，得到智能电池对应当前时间点的校准电量，具体分析方式为：
将智能电池对应当前时间点的电量影响系数与设定的各影响系数对应的电量影响值进行匹配，得到智能电池对应当前时间点的电量影响值，将智能电池对应当前时间点的显示电量与当前时间点的电量影响值进行作差，得到智能电池对应当前时间点的显示电量与电量影响值的差，作为智能电池对应当前时间点的校准电量。
S5、校准显示：通过显示器对智能电池对应当前时间点的校准电量进行相应的显示。
本发明的有益效果：
本发明通过对智能电池对应的历史使用参数进行解析，得到智能电池对应的健康参数，并由此对智能电池对应的健康值进行分析，避免了因人工检验存在的主观性，同时规避了因人工检验导致检验结果的误差性和片面性，大幅度提升了智能电池健康状态检测结果的精准性和可靠性，节省了人力资源和物理资源的浪费，在最大限度上减少了对电池的寿命和安全性产生的负面影响。
本发明通过智能电池对应充电器的质量进行检测，并由此对智能电池对应充电器的质康值进行分析，实现了对电池对应充电器进行质量检测，进一步提升了后续电池电量校准结果的精准性和可靠性，使得后续电池的实际运用更具有意义。
本发明通过对智能电池对应当前时间点的环境温度进行采集，并基于此对智能电池对应当前时间点的温度影响系数进行分析，同时基于此和智能电池对应的健康值以及充电器的质康值进行综合分析，得到智能电池对应当前时间点的电量影响系数，进而分析得到智能电池对应当前时间点的校准电量，从一方面来说，确保了显示的电量与实际剩余电量相符合，能够更准确地了解电池的电量情况，避免因电量不准确而导致的误判和不便，从另一方面来说，有助于更好地管理电池的充放电过程，避免频繁的过度充电或过度放电，从而延长电池的使用寿命，同时准确的电量显示可以让更好地掌握电池的使用时间和电量消耗情况，提升电池的使用体验。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的方法步骤流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为用于智能电池的电量校准方法，包括如下步骤：
S1、电池健康解析：从数据库中提取智能电池对应的历史使用参数，其中，智能电池对应的历史使用参数包括：各次历史使用的电池温度集合、初始电量、结束电量、使用时长，并基于智能电池对应历史使用参数对智能电池对应的健康状态进行解析，得到智能电池对应的健康参数，具体解析步骤为：
从智能电池对应的历史使用参数中提取智能电池对应各次历史使用的电池温度集合，其中智能电池对应各次历史使用的电池温度集合具体为智能电池对应各次历史使用中各使用时间点的电池温度，得到智能电池对应各次历史使用中各使用时间点的电池温度。
将智能电池对应各次历史使用中各使用时间点的电池温度与数据库中存储的参考电池温度区间进行对比，若某使用时间点的电池温度处于数据库中存储的参考电池温度区间内，则将该使用时间点记为正常时间点，若某使用时间点的电池温度不处于数据库中存储的参考电池温度区间内，则将该使用时间点记为异常时间点，由相邻的各正常时间点构成各电池温度正常时段，同时由相邻的各异常时间点构成各电池温度异常时段，得到智能电池对应各次历史使用的各电池温度正常时段和各电池温度异常时段，统计智能电池对应各次历史使用中电池温度正常时段的总时长和电池温度异常时段的总时长。
从智能电池对应的历史使用参数中提取智能电池对应各次历史使用的初始电量和结束电量，将智能电池对应各次历史使用的初始电量和结束电量进行对比，若某次历史使用的初始电量大于结束电量，则将该次历史使用判定为历史放电，若某次历史使用的初始电量小于结束电量，则将该次历史使用判定为历史充电，若某次历史使用的初始电量等于结束电量，则将该次历史使用判定为异常使用，由此统计得到智能电池对应历史放电的次数、历史充电的次数、异常使用的次数。
从智能电池对应的历史使用参数中提取智能电池对应各次历史使用的使用时长，并从智能电池对应各次历史使用的使用时长中提取智能电池对应各次历史放电的使用时长，作为智能电池对应各次历史放电的放电时长。
从智能电池对应各次历史使用的初始电量和结束电量中提取智能电池对应各次历史放电的初始电量和结束电量，并将其进行作差，得到智能电池对应各次历史放电的放电电量。
从智能电池对应的历史使用参数中提取智能电池对应各次历史使用的使用时长，并从智能电池对应各次历史使用的使用时长中提取智能电池对应各次历史充电的使用时长，作为智能电池对应各次历史充电的充电时长。
从智能电池对应各次历史使用的初始电量和结束电量中提取智能电池对应各次历史充电的初始电量和结束电量，并将其进行作差，得到智能电池对应各次历史充电的充电电量。
由智能电池对应各次历史使用中电池温度正常时段的总时长和电池温度异常时段的总时长和智能电池对应历史放电的次数、历史充电的次数、异常使用的次数以及智能电池对应各次历史放电的放电时长、放电电量、各次历史充电的充电时长和充电电量构成智能电池对应的健康参数。
对智能电池对应的健康值进行分析，得到智能电池对应的健康值，具体分析步骤如下：
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应各次历史使用中电池温度正常时段的总时长和电池温度异常时段的总时长的数值，并分别记为ZTi、YTi，i表示为各次历史使用的编号，i=1，2，…，n。n表示为历史使用编号的总数。
依据公式计算出智能电池对应电池温度的评估值WG，a1、a2分别表示为设定的权值因子。
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应历史放电的次数、历史充电的次数、异常使用的次数的数值，分别记为FD、CD、YD。
依据公式YG=FD×a3+CD×a4+(1/YD)×a5计算出智能电池对应历史使用的评估值YG，a3、a4、a5分别表示为设定的权值因子。
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应各次历史放电的放电时长、放电电量的数值，分别记为FTj、FLj，j表示为各次历史放电的编号，j=1，2，…，m。m表示为历史放电编号的总数。
将智能电池对应各次历史放电的放电电量与设定的各放电电量对应的参考放电时长进行匹配，得到智能电池对应各次历史放电的参考放电时长，记为FTj 0。
从数据库中提取智能电池对应的参考放电电量，并记为FL0。
依据公式计算出智能电池对应历史放电的评估值FG，a6、a7分别表示为设定的权值因子。
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应各次历史充电的充电时长和充电电量的数值，分别记为CTf、CLf，f表示为各次历史充电的编号，f=1，2，…，g。g表示为历史充电编号的总数。
将智能电池对应各次历史充电的充电电量与设定的各充电电量对应的参考充电时长进行匹配，得到智能电池对应各次历史充电的参考充电时长，记为CTf 0。
从数据库中提取智能电池对应的参考充电电量，记为CL0。
依据公式计算出智能电池对应历史充电的评估值CG，a8、a9分别表示为设定的权值因子。
依据公式JK=WG×b1+YG×b2+FG×b3+CG×b4计算出智能电池对应的健康值JK，b1、b2、b3、b4分别表示为电池温度评估值、历史使用评估值、历史放电评估值、历史充电评估值对应的权值因子。
S2、充电器质量检测：对智能电池对应充电器的质量进行检测，得到智能电池对应充电器的质量参数，具体检测过程如下：
对智能电池对应的充电器按照设定的充电测试时长进行充电测试，得到智能电池对应充电器的充电测试时段。
通过电压表对智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压进行检测，得到智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压。
通过电流表对智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流进行检测，得到智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流。
获取智能电池对应充电器在充电测试时段的初始电量，同时获取智能电池对应充电器在充电测试时段的结束电量。
由智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压、电流以及智能电池对应充电器在充电测试时段的初始电量和结束电量构成智能电池对应充电器的质量参数。
对智能电池对应充电器的质康值进行分析，得到智能电池对应充电器的质康值，具体分析过程为：
从智能电池对应充电器的质量参数中提取智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压，从智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压中提取最大电压、最小电压、中位电压，同时获取智能电池对应充电器在充电测试时段内的平均电压，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的最大电压、最小电压、中位电压和平均电压，分别记为Umax、Umin、Umed、Uavg。
依据公式计算出智能电池对应充电器的电压稳定值YD：
YD=(1/(Umax-Umed)+1)×c1+(1/(Umed-Umin)+1)×c2+(1/|Uavg-Umed|+1)×c3，c1、c2、c3表示为设定的权值因子。
从智能电池对应充电器的质量参数中提取智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流，从智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流中提取最大电流、最小电流、中位电流，同时获取智能电池对应充电器在充电测试时段内的平均电流，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的最大电流、最小电流、中位电流和平均电流，分别记为Imax、Imin、Imed、Iavg。
依据公式计算出智能电池对应充电器的电流稳定值LD：
LD=(1/(Imax-Imed)+1)×c4+(1/(Imed-Imin)+1)×c5+(1/|Iavg-Imed|+1)×c6，c4、c5、c6表示为设定的权值因子。
从智能电池对应充电器的质量参数中提取智能电池对应充电器在充电测试时段的初始电量和结束电量，并将其进行作差，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的已充电量，记为YC，同时获取智能电池对应充电测试时段的时长，将智能电池对应充电测试时段的时长与设定的各时长对应的参考已充电量进行匹配，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的参考已充电量，记为YC0。
依据公式DL=YC/YC0计算出智能电池对应充电器的充电效率值DL。
依据公式ZK=YD×b5+LD×b6+DL×b7计算出智能电池对应充电器的质康值ZK，b5、b6、b7表示为设定的权值因子。
S3、电量影响解析：通过温度传感器对智能电池对应当前时间点的环境温度进行采集，得到智能电池对应当前时间点的环境温度，并基于智能电池对应的健康值、充电器的质康值以及环境温度对智能电池对应当前时间点的电量影响系数进行分析，得到智能电池对应当前时间点的电量影响系数，具体分析步骤为：
提取智能电池对应当前时间点的环境温度的数值，并记为WD，从数据库中提取智能电池对应的参考环境温度，并记为WD0。
依据公式计算出智能电池对应当前时间点的温度影响系数WY：
，p1表示为智能电池对应当前时间点的环境温度大于智能电池对应的参考环境温度时的影响因子，p2表示为智能电池对应当前时间点的环境温度小于智能电池对应的参考环境温度时的影响因子，z表示为自然常数。
依据公式DX=(1/JK)×d1+(1/ZK)×d2+WY×d3计算出智能电池对应当前时间点的电量影响系数DX，d1、d2、d3分别表示为智能电池对应的健康值、充电器质康值、当前时间点温度影响系数对应的影响因子。
S4、电量校准：获取智能电池对应当前时间点的显示电量，并基于智能电池对应当前时间点的电量影响系数和当前时间点的显示电量对智能电池对应当前时间点的校准电量进行分析，得到智能电池对应当前时间点的校准电量，具体分析方式为：
将智能电池对应当前时间点的电量影响系数与设定的各影响系数对应的电量影响值进行匹配，得到智能电池对应当前时间点的电量影响值，将智能电池对应当前时间点的显示电量与当前时间点的电量影响值进行作差，得到智能电池对应当前时间点的显示电量与电量影响值的差，作为智能电池对应当前时间点的校准电量。
S5、校准显示：通过显示器对智能电池对应当前时间点的校准电量进行相应的显示。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.用于智能电池的电量校准方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、电池健康解析：从数据库中提取智能电池对应的历史使用参数，其中，智能电池对应的历史使用参数包括：各次历史使用的电池温度集合、初始电量、结束电量、使用时长，并基于智能电池对应历史使用参数对智能电池对应的健康状态进行解析，得到智能电池对应的健康参数，并由此对智能电池对应的健康值进行分析，得到智能电池对应的健康值，所述对智能电池对应的健康值进行分析的具体分析方式为：
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应各次历史使用中电池温度正常时段的总时长和电池温度异常时段的总时长，并通过分析得到智能电池对应电池温度的评估值WG；
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应历史放电的次数、历史充电的次数、异常使用的次数，并通过分析得到智能电池对应历史使用的评估值YG；
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应各次历史放电的放电时长、放电电量，将智能电池对应各次历史放电的放电电量与设定的各放电电量对应的参考放电时长进行匹配，得到智能电池对应各次历史放电的参考放电时长，并从数据库中提取智能电池对应的参考放电电量，进而通过分析得到智能电池对应历史放电的评估值FG；
从智能电池对应的健康参数中提取智能电池对应各次历史充电的充电时长和充电电量，将智能电池对应各次历史充电的充电电量与设定的各充电电量对应的参考充电时长进行匹配，得到智能电池对应各次历史充电的参考充电时长，并从数据库中提取智能电池对应的参考充电电量，通过分析得到智能电池对应历史充电的评估值CG；
依据公式JK=WG×b1+YG×b2+FG×b3+CG×b4计算出智能电池对应的健康值JK，b1、b2、b3、b4分别表示为电池温度评估值、历史使用评估值、历史放电评估值、历史充电评估值对应的权值因子；
S2、充电器质量检测：对智能电池对应充电器的质量进行检测，得到智能电池对应充电器的质量参数，并由此对智能电池对应充电器的质康值进行分析，具体分析过程为：
对智能电池对应充电器的质量参数进行处理以得到电压稳定值YD、电流稳定值LD和充电效率值DL；依据公式ZK=YD×b5+LD×b6+DL×b7计算出智能电池对应充电器的质康值ZK，b5、b6、b7表示为设定的权值因子；
S3、电量影响解析：对智能电池对应当前时间点的环境温度进行采集，得到智能电池对应当前时间点的环境温度，并基于智能电池对应的健康值、充电器的质康值以及环境温度对智能电池对应当前时间点的电量影响系数进行分析，具体分析步骤为：
提取智能电池对应当前时间点的环境温度的数值，并记为WD，从数据库中提取智能电池对应的参考环境温度，并记为WD0；
依据公式计算出智能电池对应当前时间点的温度影响系数WY：
，p1表示为智能电池对应当前时间点的环境温度大于智能电池对应的参考环境温度时的影响因子，p2表示为智能电池对应当前时间点的环境温度小于智能电池对应的参考环境温度时的影响因子，z表示为自然常数；
依据公式DX=(1/JK)×d1+(1/ZK)×d2+WY×d3计算出智能电池对应当前时间点的电量影响系数DX，d1、d2、d3分别表示为智能电池对应的健康值、充电器质康值、当前时间点温度影响系数对应的影响因子；
S4、电量校准：获取智能电池对应当前时间点的显示电量，并基于智能电池对应当前时间点的电量影响系数和当前时间点的显示电量对智能电池对应当前时间点的校准电量进行分析，得到智能电池对应当前时间点的校准电量；
S5、校准显示：通过显示器对智能电池对应当前时间点的校准电量进行相应的显示。
2.根据权利要求1所述的用于智能电池的电量校准方法，其特征在于，所述基于智能电池对应历史使用参数对智能电池对应的健康状态进行解析的具体解析方式为：
从智能电池对应的历史使用参数中提取智能电池对应各次历史使用的电池温度集合，其中智能电池对应各次历史使用的电池温度集合具体为智能电池对应各次历史使用中各使用时间点的电池温度，得到智能电池对应各次历史使用中各使用时间点的电池温度；
将智能电池对应各次历史使用中各使用时间点的电池温度与数据库中存储的参考电池温度区间进行对比，若某使用时间点的电池温度处于数据库中存储的参考电池温度区间内，则将该使用时间点记为正常时间点，若某使用时间点的电池温度不处于数据库中存储的参考电池温度区间内，则将该使用时间点记为异常时间点，由相邻的各正常时间点构成各电池温度正常时段，同时由相邻的各异常时间点构成各电池温度异常时段，得到智能电池对应各次历史使用的各电池温度正常时段和各电池温度异常时段，统计智能电池对应各次历史使用中电池温度正常时段的总时长和电池温度异常时段的总时长；
从智能电池对应的历史使用参数中提取智能电池对应各次历史使用的初始电量和结束电量，将智能电池对应各次历史使用的初始电量和结束电量进行对比，若某次历史使用的初始电量大于结束电量，则将该次历史使用判定为历史放电，若某次历史使用的初始电量小于结束电量，则将该次历史使用判定为历史充电，若某次历史使用的初始电量等于结束电量，则将该次历史使用判定为异常使用，由此统计得到智能电池对应历史放电的次数、历史充电的次数、异常使用的次数；
从智能电池对应的历史使用参数中提取智能电池对应各次历史使用的使用时长，并从智能电池对应各次历史使用的使用时长中提取智能电池对应各次历史放电的使用时长，作为智能电池对应各次历史放电的放电时长；
从智能电池对应各次历史使用的初始电量和结束电量中提取智能电池对应各次历史放电的初始电量和结束电量，并将其进行作差，得到智能电池对应各次历史放电的放电电量；
同理，分析得到智能电池对应各次历史充电的充电时长和充电电量；
由智能电池对应各次历史使用中电池温度正常时段的总时长和电池温度异常时段的总时长和智能电池对应历史放电的次数、历史充电的次数、异常使用的次数以及智能电池对应各次历史放电的放电时长、放电电量、各次历史充电的充电时长和充电电量构成智能电池对应的健康参数。
3.根据权利要求1所述的用于智能电池的电量校准方法，其特征在于，所述对智能电池对应充电器的质量进行检测的具体检测方式为：
对智能电池对应的充电器按照设定的充电测试时长进行充电测试，得到智能电池对应充电器的充电测试时段；
通过电压表对智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压进行检测，得到智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压；
通过电流表对智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流进行检测，得到智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流；
获取智能电池对应充电器在充电测试时段的初始电量，同时获取智能电池对应充电器在充电测试时段的结束电量；
由智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压、电流以及智能电池对应充电器在充电测试时段的初始电量和结束电量构成智能电池对应充电器的质量参数。
4.根据权利要求1所述的用于智能电池的电量校准方法，其特征在于，所述对智能电池对应充电器的质量参数进行处理的具体过程为：
从智能电池对应充电器的质量参数中提取智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压，从智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电压中提取最大电压、最小电压、中位电压，同时获取智能电池对应充电器在充电测试时段内的平均电压，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的最大电压、最小电压、中位电压和平均电压，分别记为Umax、Umin、Umed、Uavg；
依据公式计算出智能电池对应充电器的电压稳定值YD：
YD=(1/(Umax-Umed)+1)×c1+(1/(Umed-Umin)+1)×c2+(1/|Uavg-Umed|+1)×c3，c1、c2、c3表示为设定的权值因子；
从智能电池对应充电器的质量参数中提取智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流，从智能电池对应充电器在充电测试时段内各时间点的电流中提取最大电流、最小电流、中位电流，同时获取智能电池对应充电器在充电测试时段内的平均电流，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的最大电流、最小电流、中位电流和平均电流，分别记为Imax、Imin、Imed、Iavg；
依据公式计算出智能电池对应充电器的电流稳定值LD：
LD=(1/(Imax-Imed)+1)×c4+(1/(Imed-Imin)+1)×c5+(1/|Iavg-Imed|+1)×c6，c4、c5、c6表示为设定的权值因子；
从智能电池对应充电器的质量参数中提取智能电池对应充电器在充电测试时段的初始电量和结束电量，并将其进行作差，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的已充电量，记为YC，同时获取智能电池对应充电测试时段的时长，将智能电池对应充电测试时段的时长与设定的各时长对应的参考已充电量进行匹配，得到智能电池对应充电器在充电测试时段的参考已充电量，记为YC0；
依据公式DL=YC/YC0计算出智能电池对应充电器的充电效率值DL。
5.根据权利要求1所述的用于智能电池的电量校准方法，其特征在于，所述基于智能电池对应当前时间点的电量影响系数和当前时间点的显示电量对智能电池对应当前时间点的校准电量进行分析的具体分析方式为：
将智能电池对应当前时间点的电量影响系数与设定的各影响系数对应的电量影响值进行匹配，得到智能电池对应当前时间点的电量影响值，将智能电池对应当前时间点的显示电量与当前时间点的电量影响值进行作差，得到智能电池对应当前时间点的显示电量与电量影响值的差，作为智能电池对应当前时间点的校准电量。
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