CN117885603A - 一种充电监控方法、装置、存储介质和系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种充电监控方法、装置、存储介质和系统，其中的方法包括：获取被充电池的状态数据，所述被充电池的状态数据包括所述被充电池的电池健康度和电池电荷状态值；获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型，所述充电监控模型记录有与所述状态数据对应的目标电量变化规律；若所述被充电池的实际电量变化规律与所述充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险。相比于现有技术中单纯考虑电池电荷状态值的过充监测方案来说，本申请方案对于过充的监测过程具有更高的准确性。

Description

一种充电监控方法、装置、存储介质和系统

技术领域

本申请涉及车辆充电监控技术领域，尤其涉及一种充电监控方法、装置、存储介质和系统。

背景技术

近年来，多次发生电动车辆在充电后出现自燃的现象，其中最重要的原因是电池过充。电池过充主要是指电池充电时，在充满状态后继续充电，如此容易导致电池性能降低、热失控甚至是损坏进而容易引起自燃。

现有技术中，对于电池充电过程进行监控，当判断电池充满时会切断充电回路，目前判断电池是否充满的方式都是根据电池的SOC(电池荷电状态)值是否满足判断条件来确定。但是，随着电池使用时间的积累，电池性能会发生变化，影响电池SOC值计算偏差。因此，如果单纯的以固定的SOC值标准判断电池是否充满，对于性能较差的电池来说，判断结果会存在较大偏差，就容易导致电池出现过充的问题。

发明内容

本申请的目的在于提供一种充电监控方法、装置、存储介质和系统，以解决现有技术车辆充电时容易产生电池过充的问题。

本申请第一方面的技术方案提供一种充电监控方法，包括：

获取被充电池的状态数据，所述被充电池的状态数据包括所述被充电池的电池健康度和电池电荷状态值；

获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型，所述充电监控模型记录有与所述状态数据对应的目标电量变化规律；其中，所述充电模型根据不同电池健康度的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到；

若所述被充电池的实际电量变化规律与所述充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险。

在一些方案中所述的充电监控方法，所述获取被充电池的状态数据的步骤中：所述状态数据还包括电池温度数据；

所述获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型的步骤中：所述充电模型根据不同电池健康度及不同电池温度数据的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到。

在一些方案中所述的充电监控方法，所述获取被充电池的状态数据的步骤包括：

获取所述被充电池的电池电荷状态值；

在所述被充电池的所述电池电荷状态值达到所述设定电池电荷状态值时，获取所述被充电池的状态数据。

在一些方案中所述的充电监控方法，在所述获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型的步骤前还包括：

获取多套电池的充电测试数据；任意一套电池的所述充电测试数据包括在不同电池温度数据下、不同次数的整车工况循环测试中采集到的电池的充电容量、放电容量和电池输出能量；

根据每一套电池的所述充电测试数据得到每一套电池的电池健康度，所述电池健康度根据电池容量确定；

获取不同电池健康度的电池在不同电池温度数据下充电的过程中，以设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律作为相应电池的充电模型。

在一些方案中所述的充电监控方法，所述充电模型中的电池电量变化规律根据电池的积分电量得到；所述被充电池的实际电量变化规律根据所述被充电池的积分电量得到。

在一些方案中所述的充电监控方法，若所述被充电池的实际电量变化规律与所述充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险的步骤中：

在任意时刻，所述被充电池的实际电量为Q_实际，所述充电监控模型中记录的与所述被充电池的所述状态数据对应的目标电量为Q_目标，△Q＝Q_实际-Q_标定，则：

若在任意时刻△Q超过报警阈值，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险。

在一些方案中所述的充电监控方法，若在任意时刻△Q超过报警阈值，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险的步骤包括：

若△Q≥第一阈值，则发出表示用于提醒重点监控所述被充电池的充电过程的第一提示信号；

若△Q≥第二阈值，则发出表示用于提醒维修所述被充电池的第二提示信号。

在一些方案中所述的充电监控方法，所述响应于充电监控信号，获取被充电池的状态数据的步骤中：所述电池温度数据为所述被充电池的电芯最低温度；

所述获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型的步骤中：所述充电模型根据不同电池健康度及不同电芯最低温度的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到。

本申请第二方面的技术方案提供一种充电监控装置，包括：

数据获取模块，获取被充电池的状态数据，所述被充电池的状态数据包括所述被充电池的电池健康度和电池电荷状态值；

模型匹配模块，获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型，所述充电监控模型记录有与所述状态数据对应的目标电量变化规律；其中，所述充电模型根据不同电池健康度的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到；

过充监控模块，若所述被充电池的实际电量变化规律与所述充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险。

本申请第三方面的技术方案提供一种存储介质，所述存储介质中存储有程序信息，计算机调取所述程序信息后执行以上任一项所述的充电监控方法。

本申请第四方面的一种充电监控系统，包括至少一个处理器和至少一个存储器，至少一个所述存储器中存储有程序信息，至少一个所述处理器调取所述程序信息后执行以上任一项所述的充电监控方法。

采用上述技术方案，具有以下有益效果：

本申请提供的充电监控方法、装置、存储介质和系统，在对充电过程进行监控的过程中，综合考量电池健康度，通过预先配置不同电池健康度对应的充电模型，记录不同电池健康度的电池正常充电过程时，从设定电池电荷状态值到停止充电这一过程的电池电量变化规律进行记录，并以此作为基准。在车辆实际执行充电时，通过获取被充电池的实际状态数据得到其电池健康度，对应地获取到充电模型作为充电监控模型，利用充电监控模型对被充电池是否存在过充风险进行监测，若被充电池的实际电量变化规律与充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定被充电池的充电过程存在过充风险，相比于现有技术中单纯考虑电池电荷状态值的过充监测方案来说，具有更高的准确性。

附图说明

图1为本申请一实施例充电监控方法应用场景架构示意图；

图2为本申请一实施例所述充电监控方法的流程图；

图3为本申请另一实施例所述充电监控方法的流程图；

图4为本申请一实施例所述充电监控装置的结构框图；

图5为本申请一实施例所述充电监控系统的硬件连接关系示意图。

具体实施方式

下面结合附图来进一步说明本申请的具体实施方式。

容易理解，根据本申请的技术方案，在不变更本申请实质精神下，本领域的一般技术人员可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本申请的技术方案的示例性说明，而不应当视为本申请的全部或视为对申请技术方案的限定或限制。

在本说明书中提到或者可能提到的上、下、左、右、前、后、正面、背面、顶部、底部等方位用语是相对于各附图中所示的构造进行定义的，它们是相对的概念，因此有可能会根据其所处不同位置、不同使用状态而进行相应地变化。所以，也不应当将这些或者其他的方位用语解释为限制性用语。

本申请实施例提供一种充电监控方法，可应用于对电动车辆的充电过程进行监控的云端服务器中，如图1所示，云端服务器100用于与被充车辆200通信连接，在被充车辆200行驶过程中或者充电过程中，均能够将被充电池的状态数据发送至云端服务器100中，供云端服务器100根据被充电池的状态数据对被充电池的充电过程进行监控，具体地，如图2所示，所述方法包括：

S10：获取被充电池的状态数据，所述被充电池的状态数据包括所述被充电池的电池健康度和电池电荷状态值。

电池健康度即为电池的SOH(State Of Health)，可根据电池容量、性能状态确定，通常以电池满充容量相对额定容量的百分比作为电池健康度，新出厂电池的SOH为100％，完全报废电池的SOH为0％。电池电荷状态值即为电池的SOC值。

对于电池充电监控的启动时机，可根据实际情况进行设定。例如，可以设定充电枪被插入的时刻开始进行充电监控，又例如，可以设定电池充电过程已经达到末期(一般SOC值达到90％可认为充电过程进入末期)的时刻开始进行充电监控等。结合图1所示，所述被充电池即隶属于所述被充车辆200的电池，所述被充车辆200的整车控制器能够通过电池管理系统获得电池的状态数据，并将电池的状态数据上报至云端服务器100。云端服务器100能够根据电池管理系统发送的电池的状态数据确定是否需要执行充电监控。

S20：获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型，所述充电监控模型记录有与所述状态数据对应的目标电量变化规律；其中，所述充电模型根据不同电池健康度的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到。

本方案中，预先配置的充电模型有多个，每一个充电模型对应于一组数据，该组数据包括电池健康度，假设有A个电池健康度，则充电模型可以包括A个，或者说，虽然充电模型的数量小于A个，但是可以在一个充电模型中与多组数据进行对应。充电模型在获取时，电池的充电过程是正常充电则说明能够保证电池不发生过充，以此作为监控的基准对被充电池的充电过程进行监控。

另外，本方案中，所谓匹配可以包括“相等”、“不相等但差值很小”等情况。因此，如果在充电模型对应的数据组合中，没有与本申请步骤S10中得到的状态数据完全相同的数值，则可以选择最为接近的数据组合，将最为接近的数据组合对应的充电模型作为充电监控模型。而变化规律可以通过数据映射表的方式进行体现，或者通过数据变化曲线进行体现等。

本方案中，设定电池电荷状态值可以根据步骤S10中所提到的根据电池充电阶段的末期电荷状态值节点进行确定，也可以供用户自行设定，本方案中可选择为90％。因为当电池电量很低，距离充满状态还需要很长时间时，其并不存在过充的风险，当电池已经接近于充满状态时其存在过充的可能，所以，当电池的电荷状态达到一定程度时实时开始对过充进行实时监测。

S30：若所述被充电池的实际电量变化规律与所述充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险。

因为充电监控模型所记载的“被充电池”是在正常充电情况下的理想的电量变化规律，即不发生过充情形的理想的电量变化规律，因此，如果被充电池的实际电量变化规律与该目标电量变化规律不同，则被充电池存在过充的风险。

本申请以上实施例中的方案，在对充电过程进行监控的过程中，综合考量电池健康度，通过预先配置不同电池健康度对应的充电模型，记录不同电池健康度的电池正常充电过程时，从设定电池电荷状态值到停止充电这一过程的电池电量变化规律进行记录，并以此作为基准。在车辆实际执行充电时，通过获取被充电池的实际状态数据得到其电池健康度，对应地获取到充电模型作为充电监控模型，利用充电监控模型对被充电池是否存在过充风险进行监测，若被充电池的实际电量变化规律与充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定被充电池的充电过程存在过充风险，相比于现有技术中单纯考虑电池电荷状态值的过充监测方案来说，具有更高的准确性。

优选地，一些方案中的充电监控方法，在步骤S10中，获取的被充电池的状态数据的还包括电池温度数据；在步骤S20中，所述充电模型根据不同电池健康度及不同电池温度数据的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到。

在本方案中，预先配置的充电模型对应的数据包括电池健康度和电池温度数据，假设有A个电池健康度，B个电池温度数据，则充电模型可以包括A×B个，或者说，虽然充电模型的数量小于A×B个，但是可以在一个充电模型中与多组数据进行对应。相应地，在实际充电过程中，对于被充电池的电池温度数据也一并获取，能够根据被充电池的健康度和温度数据确定到充电监控模型。因为电池温度值对于电池SOC值的计算也具有一定程度的影响，因此，本方案中将电池健康度和电池温度值对于SOC值的影响均考虑进去，在实际充电过程中，利用充电监控模型对与被充电池的过充监测结果就会更加准确。

另外，本申请实施例中的方案，在步骤S10可以包括如下步骤：

S101：获取所述被充电池的电池电荷状态值。

被充车辆的电池管理系统能够实时检测到电池的电池电荷状态值，之后可以将其上报至云端服务器，供云端服务器获取。

S102：在所述被充电池的所述电池电荷状态值达到所述设定电池电荷状态值时，获取所述被充电池的状态数据。

如前所述，在电池的电量与充满状态之间相差较多时，可不必对是否过充进行检测，当电池的充电过程进入末期时，此时电池荷电状态值已经较高，例如90％，此时可能存在过充的可能，尤其是在快充的应用场景时容易出现过充，因此，可以在此时重点监控电池是否出现过充，此时即可获取状态数据。通过本方法，在前期可不必监控过充现象，减小数据处理量。

在一些方案中，如图3所示，充电监控方法中，在步骤S20之前(图中所示为在步骤S10之前，实际也可以在步骤S10和步骤S20之间)还可以包括：

S001：获取多套电池的充电测试数据；任意一套电池的所述充电测试数据包括在不同电池温度数据下、不同次数的整车工况循环测试中采集到的电池的充电容量、放电容量和电池输出能量。

整车工况循环测试可以在试验台架上完成，如此可减少实际测试的工作量。其中多套电池均为合格电池。影响电池健康度的因素主要是电池的充放电容量和放电能量，因此在整车工况循环测试时，主要获取上述三个参量。

S002：根据获取每一套电池的所述充电测试数据得到每一套电池的电池健康度，所述电池健康度根据电池容量确定。

执行不同整车工况测试次数的电池，对应不同的充放电容量和能量的电池，会得到不同的电池健康度，根据电池容量表示电池健康度，即电池满充容量相对额定容量的百分比。

S003：获取不同电池健康度的电池在不同电池温度数据下充电的过程中，以设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律作为相应电池的充电模型。

对不同电池健康度的电池，试验台架采用与整车相同的热管理策略和充电策略，在电池温度数据不同时执行充电试验，获取不同电池温度数据下、BOL(Beginning ofLife)测试状态下电池从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电量变化规律，电池的电量可以按照实时采集的方式得到，由此形成不同电池健康度、不同电池温度数据对应的充电过程中的电池电量，可以此作为电池电量变化规律。本方案中，充电模型是直接利用整车工况循环测试实际测试得到的，因此具有更高的准确度。

以上方案中，电池的电量变化规律可以记载在数据表中，可以绘制为曲线形式。而电量变化规律可以根据实际采集到的电量确定。或者，按照积分电量来确定，具体地：所述充电模型中的电池电量变化规律根据电池的积分电量得到；所述被充电池的实际电量变化规律根据所述被充电池的积分电量得到。一些电池如锂电池，电压和电量的关系并非线性相关，尤其是随着电池的使用时长逐渐增加，根据电压得到电量的方式可能存在一定误差。而积分电量的获得方式本质上是通过电流积分得到电池电量的，即在充电时计算存入电池的电流对时间的积分，利用电流的实时积分值与总的积分量的比值能够得到积分电量。如此能准确得到电池电量，从而能够准确地判断电池是否存在过充的风险。

在一些方案中，步骤S30中，在任意时刻，以所述被充电池的实际电量为Q_实际，以所述充电监控模型中记录的所述与所述被充电池的所述状态数据对应的目标电量为Q_目标，△Q＝Q_实际-Q_标定，则：若在任意时刻△Q超过报警阈值，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险。如前所述，试验过程中，充电模型根据整车的热管理策略和充电策略进行试验得到，针对充电策略相同的被充电池来说，其充电过程中电池的电量变化规律应当与充电监控模型中给出的目标电量变化规律相同，即在任意时刻(该时刻应为相对时刻，例如以电池荷电状态值达到90％的节点作为时间零点，之后按照间隔时长依次得到采集每一电量的时刻)，理论上，任意时刻△Q为零或小于报警阈值。报警阈值的选择可以选择如5％以内。本方案中，直接获得电池的在充电末期时的电量与目标电量的对比差，根据对比差也报警阈值的关系判断是否过充，能够防止电动车辆的电池由于电池荷电状态值不准或过充保护失效的情况下的过充，及时预警，保证车辆的充电安全。

进一步地，若△Q≥第一阈值，则发出表示用于提醒重点监控所述被充电池的充电过程的第一提示信号；若△Q≥第二阈值，则发出表示用于提醒维修所述被充电池的第二提示信号。第二阈值大于第一阈值，且两个阈值可根据实际需要进行选择，在一些方案中可选择第一阈值为1％，第二阈值可选择为3％，即将过充的严重程度划分为两级，△Q≥1％时，发出一级预警，表示该车辆的电池存在一定的过充，需要对电池过充问题进行重点关注；当车辆的电池的△Q≥3％，发出二级预警，表示该车辆的电池存在严重过充，可能产生热失控的严重后果，需要立即维修，在两种预警级别下，分别发出不同的提示信号。以上方案能够在车辆的电池充电数据异常时，发出不同级别的预警提示，进行电池售后排查。

在一些方案中，所述电池温度数据为所述被充电池的电芯最低温度；所述充电模型根据不同电池健康度及不同电芯最低温度的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到。在电池充电过程中，影响电池充电量的重要因素为电芯最低温度，一般电池内包括多个电芯，不同电芯的温度应当具有一致性，而电芯的最低温度对电池的充电过程影响最多，因此本申请中以电芯最低温度作为所述电池温度数据。

本申请一些实施例中还提供一种充电监控装置，如图4所示，包括：

数据获取模块41，获取被充电池的状态数据，所述被充电池的状态数据包括所述被充电池的电池健康度和电池电荷状态值。电池健康度即为电池的SOH值。电池电荷状态值即为电池的SOC值。所述充电监控信号可以根据实际需要进行设置。

模型匹配模块42，获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型，所述充电监控模型记录有与所述状态数据对应的目标电量变化规律；其中，所述充电模型根据不同电池健康度的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到。预先配置的充电模型有多个，每一个充电模型对应于一组数据，该组数据包括电池健康度，充电模型在获取时，电池的充电过程是正常充电则说明能够保证电池不发生过充，以此作为监控的基准对被充电池的充电过程进行监控。另外，所谓匹配可以包括“相等”、“不相等但差值很小”等情况。因此，如果在充电模型对应的数据组合中，没有与所述状态数据完全相同的数值，则可以选择最为接近的数据组合，将最为接近的数据组合对应的充电模型作为充电监控模型。而变化规律可以通过数据映射表的方式进行体现，或者通过数据变化曲线进行体现等。设定电池电荷状态值可以根据步骤S10中所提到的根据电池充电阶段的末期电荷状态值节点进行确定，也可以供用户自行设定。

过充监控模块43，若所述被充电池的实际电量变化规律与所述充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险。因为充电监控模型所记载的“被充电池”是在正常充电情况下的理想的电量变化规律，即不发生过充情形的理想的电量变化规律，因此，如果被充电池的实际电量变化规律与该目标电量变化规律不同，则被充电池存在过充的风险。

本申请以上实施例中的方案，在对充电过程进行监控的过程中，综合考量电池健康度，通过预先配置不同电池健康度对应的充电模型，记录不同电池健康度的电池正常充电过程时，从设定电池电荷状态值到停止充电这一过程的电池电量变化规律进行记录，并以此作为基准。在车辆实际执行充电时，通过获取被充电池的实际状态数据得到其电池健康度，对应地获取到充电模型作为充电监控模型，利用充电监控模型对被充电池是否存在过充风险进行监测，若被充电池的实际电量变化规律与充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定被充电池的充电过程存在过充风险，相比于现有技术中单纯考虑电池电荷状态值的过充监测方案来说，具有更高的准确性。

优选地，在数据获取模块41中，获取的被充电池的状态数据还包括电池温度数据；在模型匹配模块42中，所述充电模型根据不同电池健康度及不同电池温度数据的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到。本方案中将电池健康度和电池温度值对于SOC值的影响均考虑进去，在实际充电过程中，利用充电监控模型对与被充电池的过充监测结果就会更加准确。

另外，本申请实施例中的方案，数据获取模块41获取所述被充电池的电池电荷状态值，在所述被充电池的所述电池电荷状态值达到所述设定电池电荷状态值时，获取所述被充电池的状态数据。被充车辆的电池管理系统能够实时检测到电池的电池电荷状态值，之后可以将其上报至云端服务器。在电池的电量与充满状态之间相差较多时，可不必对是否过充进行检测，当电池的充电过程进入末期时，此时电池荷电状态值已经较高，例如90％，此时可能存在过充的可能，尤其是在快充的应用场景时容易出现过充，因此，可以在此时重点监控电池是否出现过充。通过本方法，在前期可不必监控过充现象，减小数据处理量。

在一些方案中，上述装置还可以包括标定数据获取模块，获取多套电池的充电测试数据；任意一套电池的所述充电测试数据包括在不同电池温度数据下、不同次数的整车工况循环测试中采集到的电池的充电容量、放电容量和电池输出能量。根据获取每一套电池的所述充电测试数据得到每一套电池的电池健康度，所述电池健康度根据电池容量确定。获取不同电池健康度的电池在不同电池温度数据下充电的过程中，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律作为相应电池的充电模型。本方案中，充电模型是直接利用整车工况循环测试实际测试得到的，因此具有更高的准确度。

以上方案中，电池的电量变化规律可以记载在数据表中，可以绘制为曲线形式。而电量变化规律可以根据实际采集到的电量确定。或者，按照积分电量来确定，具体地模型匹配模块42中，所述充电模型中的电池电量变化规律根据电池的积分电量得到；过充监控模块43中，所述被充电池的实际电量变化规律根据所述被充电池的积分电量得到。如此能准确得到电池电量，从而能够准确地判断电池是否存在过充的风险。

在一些方案中，过充监控模块43中，在任意时刻，以所述被充电池的实际电量为Q_实际，以所述充电监控模型中记录的所述与所述被充电池的所述状态数据对应的目标电量为Q_目标，△Q＝Q_实际-Q_标定，则：若在任意时刻△Q超过报警阈值，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险。本方案中，直接获得电池的在充电末期时的电量与目标电量的对比差，根据对比差也报警阈值的关系判断是否过充，能够防止电动车辆的电池由于电池荷电状态值不准或过充保护失效的情况下的过充，及时预警，保证车辆的充电安全。进一步地，若△Q≥第一阈值，则发出表示用于提醒重点监控所述被充电池的充电过程的第一提示信号；若△Q≥第二阈值，则发出表示用于提醒维修所述被充电池的第二提示信号。以上方案，能够在车辆的电池充电数据异常时，发出不同级别的预警提示，进行电池售后排查。

在一些方案中，数据获取模块41和模型匹配模块42中，所述电池温度数据为所述被充电池的电芯最低温度；所述充电模型根据不同电池健康度及不同电芯最低温度的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到。在电池充电过程中，影响电池充电量的重要因素为电芯最低温度，一般电池内包括多个电芯，不同电芯的温度应当具有一致性，而电芯的最低温度对电池的充电过程影响最多，因此本申请中以电芯最低温度作为所述电池温度数据。

本申请一些实施例中还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有程序信息，计算机调取所述程序信息后执行以上任一项所述的充电监控方法。

本申请一些实施例中还提供一种充电监控系统，如图5所示，所述系统包括至少一个处理器51和至少一个存储器52，至少一个所述存储器52中存储有程序信息，至少一个所述处理器51读取所述程序信息后执行以上任一项方法实施例方案所述的充电监控方法。所述系统还可以包括：输入装置53和输出装置54。处理器51、存储器52、输入装置53和输出装置54可以通信连接。存储器52作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。处理器51通过运行存储在存储器52中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述任一方案提供的充电监控方法。

根据需要，可以将上述各技术方案进行结合，以达到最佳技术效果。

以上的仅是本申请的原理和较佳的实施例。应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在本申请原理的基础上，还可以做出若干其它变型，也应视为本申请的保护范围。

Claims (11)

1.一种充电监控方法，其特征在于，包括：

获取被充电池的状态数据，所述被充电池的状态数据包括所述被充电池的电池健康度和电池电荷状态值；

获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型，所述充电监控模型记录有与所述状态数据对应的目标电量变化规律；其中，所述充电模型根据不同电池健康度的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到；

若所述被充电池的实际电量变化规律与所述充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险。

2.根据权利要求1所述的充电监控方法，其特征在于：

所述获取被充电池的状态数据的步骤中：所述状态数据还包括电池温度数据；

所述获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型的步骤中：所述充电模型根据不同电池健康度及不同电池温度数据的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到。

3.根据权利要求2所述的充电监控方法，其特征在于，所述获取被充电池的状态数据的步骤包括：

获取所述被充电池的电池电荷状态值；

在所述被充电池的所述电池电荷状态值达到所述设定电池电荷状态值时，获取所述被充电池的状态数据。

4.根据权利要求3所述的充电监控方法，其特征在于，在所述获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型的步骤前还包括：

获取多套电池的充电测试数据；任意一套电池的所述充电测试数据包括在不同电池温度数据下、不同次数的整车工况循环测试中采集到的电池的充电容量、放电容量和电池输出能量；

根据每一套电池的所述充电测试数据得到每一套电池的电池健康度，所述电池健康度根据电池容量确定；

获取不同电池健康度的电池在不同电池温度数据下充电的过程中，以设定电池电荷状态值到停止充电过程中的电池电量变化规律作为相应电池的充电模型。

5.根据权利要求1-4任一项所述的充电监控方法，其特征在于：

所述充电模型中的电池电量变化规律根据电池的积分电量得到；

所述被充电池的实际电量变化规律根据所述被充电池的积分电量得到。

6.根据权利要求5所述的充电监控方法，其特征在于，若所述被充电池的实际电量变化规律与所述充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险的步骤中：

在任意时刻，所述被充电池的实际电量为Q_实际，所述充电监控模型中记录的与所述被充电池的所述状态数据对应的目标电量为Q_目标，△Q＝Q_实际-Q_标定，则：

若在任意时刻△Q超过报警阈值，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险。

7.根据权利要求6所述的充电监控方法，其特征在于，若在任意时刻△Q超过报警阈值，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险的步骤包括：

若△Q≥第一阈值，则发出表示用于提醒重点监控所述被充电池的充电过程的第一提示信号；

若△Q≥第二阈值，则发出表示用于提醒维修所述被充电池的第二提示信号。

8.根据权利要求2或3所述的充电监控方法，其特征在于：

所述获取被充电池的状态数据的步骤中：所述电池温度数据为所述被充电池的电芯最低温度；

所述获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型的步骤中：所述充电模型根据不同电池健康度及不同电芯最低温度的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到。

9.一种充电监控装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，获取被充电池的状态数据，所述被充电池的状态数据包括所述被充电池的电池健康度和电池电荷状态值；

模型匹配模块，获取与所述被充电池的所述状态数据匹配的充电模型作为充电监控模型，所述充电监控模型记录有与所述状态数据对应的目标电量变化规律；其中，所述充电模型根据不同电池健康度的电池在正常充电时，从设定电池电荷状态值到停止充电的过程中的电池电量变化规律预先配置得到；

过充监控模块，若所述被充电池的实际电量变化规律与所述充电监控模型中记录的目标电量变化规律不一致，则判定所述被充电池的充电过程存在过充风险。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序信息，计算机调取所述程序信息后执行权利要求1-8任一项所述的充电监控方法。

11.一种充电监控系统，其特征在于，包括至少一个处理器和至少一个存储器，至少一个所述存储器中存储有程序信息，至少一个所述处理器调取所述程序信息后执行权利要求1-8任一项所述的充电监控方法。