[发明专利]电池健康状态预测方法、装置、电子设备和可读存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种电池健康状态预测方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及计算机技术领域，通过本发明实施例，可以通过预先设置的第一对应关系确定目标电车当前行驶里程对应的当前健康状态，然后可以基于预先训练的机器学习模型综合当前电池健康状态、当前行驶里程和当前电池参数，预测目标电车在目标行驶里程对应的目标电池健康状态，相较于相关技术，本发明实施例在预测的过程中还结合了当前电池健康状态，使得预测结果更加准确。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种电池健康状态预测方法、装置、电子设备和可读存储介质。

背景技术

目前，随着人们环保意识的增强，新能源车辆的发展越来越迅速，越来越多的人选择新能源车辆作为出行的交通工具，其中，新能源车辆以电能作为主要能源，因此，新能源车辆的电池寿命与新能源车辆的性能强相关。

电池的寿命可以通过电池的健康状态(State of health，SOH)表示，SOH是一个无法直接获取的参数，需要通过预测算法来确定。

相关技术中，往往会通过电流、电压等外部特性参数来预测未来某一时刻的电池SOH，但是，这样的预测方法很难保证电池SOH的精度。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种电池健康状态预测方法、装置、电子设备和可读存储介质，以提高电池健康状态预测的准确率。

第一方面，提供了一种电池健康状态预测方法，所述方法应用于电子设备，所述方法包括：

确定目标电车的当前行驶里程和当前电池参数。

基于预先设置的行驶里程和电池健康状态的第一对应关系，确定所述当前行驶里程对应的当前电池健康状态。

将所述当前电池健康状态、所述当前行驶里程和所述当前电池参数输入预先训练的机器学习模型，以确定所述目标电车在目标行驶里程对应的目标电池健康状态。

第二方面，提供了一种电池健康状态预测装置，所述装置应用于电子设备，所述装置包括：

第一确定模块，用于确定目标电车的当前行驶里程和当前电池参数。

第二确定模块，用于基于预先设置的行驶里程和电池健康状态的第一对应关系，确定所述当前行驶里程对应的当前电池健康状态。

预测模块，用于将所述当前电池健康状态、所述当前行驶里程和所述当前电池参数输入预先训练的机器学习模型，以确定所述目标电车在目标行驶里程对应的目标电池健康状态。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如第一方面所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

第五方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

通过本发明实施例，可以通过预先设置的第一对应关系确定目标电车当前行驶里程对应的当前健康状态，然后可以基于预先训练的机器学习模型综合当前电池健康状态、当前行驶里程和当前电池参数，预测目标电车在目标行驶里程对应的目标电池健康状态，相较于相关技术，本发明实施例在预测的过程中还结合了当前电池健康状态，使得预测结果更加准确。

附图说明

通过以下参照附图对本发明实施例的描述，本发明实施例的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1为本发明实施例提供的一种电池健康状态预测方法的示意图；