用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法及装置与流程

1.本技术涉及车辆领域，尤其涉及一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法及装置。


背景技术：

2.随着汽车尾气大量排放以及石油资源的消耗，电动汽车已成为汽车产业未来节能减排的主攻方向。而在电动车的日常使用中，预测电动汽车的充电剩余时间的准确性关系到用车人在充电过程中的用户体验。相关技术中，对充电剩余时间的预测方式大部分是基于经验数据，使用简单公式计算出充电剩余时间，这种方法需要考虑的条件较少，因此预测结果误差较大。


技术实现要素：

3.本技术提供一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法及装置。
4.根据本技术实施例的第一方面，提供了一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法，包括：
5.确定所述动力电池第一时刻的热管理控制信号和充电参数，所述充电参数包括动力电池的荷电状态值，所述第一时刻为车辆充电过程中开始进行充电剩余时间预测的时刻；
6.对所述热管理控制信号和所述充电参数进行同步循环预测，直至所述充电参数中的所述荷电状态值达到目标值；所述同步循环预测包括基于第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，预测所述动力电池第n时刻的充电参数，以及循环的基于第n-1时刻的充电参数和车辆的热管理控制策略，预测所述动力电池第n时刻的热管理控制信号；所述n为大于等于2的正整数，所述第n时刻、第n-1时刻为相邻时刻；
7.基于所述第一时刻和目标时刻，确定所述动力电池的充电剩余时间，所述目标时刻为预测的充电参数中的荷电状态值达到目标值的时刻。
8.根据本技术实施例的第二方面，提供了一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测装置，包括：
9.第一确定模块，用于确定所述动力电池第一时刻的热管理控制信号和充电参数，所述充电参数包括动力电池的荷电状态值，所述第一时刻为车辆充电过程中开始进行充电剩余时间预测的时刻；
10.预测模块，用于对所述热管理控制信号和所述充电参数进行同步循环预测，直至所述充电参数中的所述荷电状态值达到目标值；所述同步循环预测包括基于第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，预测所述动力电池第n时刻的充电参数，以及循环的基于第n-1时刻的充电参数和车辆的热管理控制策略，预测所述动力电池第n时刻的热管理控制信号；所述n为大于等于2的正整数，所述第n时刻、第n-1时刻为相邻时刻；
11.第二确定模块，用于基于所述第一时刻和目标时刻，确定所述动力电池的充电剩
余时间，所述目标时刻为预测的充电参数中的荷电状态值达到目标值的时刻。
12.根据本技术实施例的第三方面，提供了一种车辆，包括：
13.至少一个处理器；以及
14.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
15.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述第一方面所述的方法。
16.根据本技术的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行前述第一方面所述的方法。
17.根据本技术的技术方案，根据动力电池第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，确定出第n时刻的热管理控制信号和充电参数，直至荷电状态值达到目标值，根据动力电池的荷电状态值达到目标值时对应的目标时刻与第一时刻，确定动力电池的充电剩余时间。本技术通过本车辆自身的热管理控制信号和充电参数，完成该车辆中动力电池充电剩余时间的预测，可提高车辆中动力电池充电剩余时间预测的准确性。
18.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，并不能限制本技术。
附图说明
19.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理，并不构成对本技术的不当限定。
20.图1为本技术实施例所提供的一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法的流程示意图；
21.图2为本技术实施例所提供的一种预测动力电池第n时刻的充电参数的方法的示意图；
22.图3为本技术实施例所提供的另一种预测动力电池第n时刻的充电参数的方法的示意图；
23.图4为本技术一实施例所提供的电池电芯和电池冷却液的能量分析示意图；
24.图5为本技术一实施例所提供的一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法的示意图；
25.图6为本技术实施例所提供的一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测装置的结构框图；
26.图7为本技术实施例所提供的一种车辆的结构框图。
具体实施方式
27.为了使本领域普通人员更好地理解本技术的技术方案，下面将结合附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
28.本技术提供了一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法及装置。下面参考附图描述本技术实施例的用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法及装置。
29.图1为本技术实施例所提供的一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法的流程示意图。需要说明的是，本技术实施例的用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测
方法可应用于本技术实施例的用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测装置，该用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测装置可被配置于车辆上。如图1所示，该用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法可以包括以下步骤：
30.步骤101，确定动力电池第一时刻的热管理控制信号和充电参数，充电参数包括动力电池的荷电状态值。其中，第一时刻为车辆充电过程中开始进行充电剩余时间预测的时刻。
31.在一种实现方式中，可从车辆的电池热管理系统中获取动力电池第一时刻的热管理控制信号和充电参数。
32.步骤102，对热管理控制信号和充电参数进行同步循环预测，直至充电参数中的荷电状态值达到目标值；同步循环预测包括基于第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，预测动力电池第n时刻的充电参数，以及循环的基于第n-1时刻的充电参数和车辆的热管理控制策略，预测动力电池第n时刻的热管理控制信号；其中，n为大于等于2的正整数，第n时刻、第n-1时刻为相邻时刻。
33.也就是说，如果动力电池第n时刻的荷电状态值未达到目标值，则继续确定动力电池在第n+1时刻的荷电状态值，直至荷电状态值达到目标值。其中，目标值可以是预先设置的，如100％。
34.其中，热管理控制策略为车辆中热管理系统中的热管理控制策略，不同的车辆具有不同的热管理控制策略。热管理控制策略可以根据不同的充电参数，给出不同的控制信号，并将控制信号作用到动力电池上。可选地，在一种实现方式中，可通过预先训练的模型获得动力电池第n时刻的热管理控制信号。其中，该模型是利用热管理控制策略进行建模的，模型输入为动力电池第n-1时刻的电池温度，模型输出为动力电池第n时刻的热管理控制信号，将动力电池第n-1时刻的电池温度和第n时刻的热管理控制信号作为训练数据对该模型进行训练。在另一种实现方式中，还可基于第n-1时刻的电池温度和车辆的热管理控制策略，计算动力电池第n时刻的热管理控制信号。
35.作为一种示例，可训练一模型，使之学习到基于第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，获得动力电池第n时刻的充电参数的能力，从而根据该模型确定动力电池第n时刻的充电参数。
36.需要说明的是，热管理控制信号可以是水泵占空比和压缩机转速等热管理控制信号。在本技术一些实施例中，可基于第n-1时刻的动力电池的荷电状态值，采用车辆的热管理控制策略，确定出动力电池第n时刻的热管理控制信号。其中，热管理控制策略可包括不同的热管理控制策略，如快充热管理控制策略、非快充热管理控制策略等。
37.为了更好地理解本步骤所述的对热管理控制信号和充电参数进行同步循环预测，假设车辆充电过程中开始进行充电剩余时间预测的时刻为k0，确定动力电池k0时刻的热管理控制信号和充电参数。基于动力电池k0时刻的热管理控制信号和动力电池的荷电状态值，预测动力电池k0+1时刻的充电参数。基于k0时刻的充电参数和车辆的热管理控制策略，预测动力电池k0+1时刻的热管理控制信号。对热管理控制信号和充电参数进行同步循环预测，基于动力电池k0+1时刻的热管理控制信号和动力电池的荷电状态值，预测动力电池k0+2时刻的充电参数。基于k0+1时刻的充电参数和车辆的热管理控制策略，预测动力电池k0+2时刻的热管理控制信号。直至充电参数中的荷电状态值达到目标值。
38.步骤103，基于第一时刻和目标时刻，确定动力电池的充电剩余时间。其中，目标时刻为预测的充电参数中的荷电状态值达到目标值的时刻。
39.作为一种示例，可将目标时刻与第一时刻进行差值计算，将得到的差值作为动力电池的充电剩余时间。假设第一时刻为k0，为k0+n时刻的荷电状态值，若达到目标值，则确定动力电池的荷电状态值达到目标值时对应的目标时刻为k0+n。基于第一时刻k0和目标时刻k0+n，确定动力电池的充电剩余时间为n。
40.根据本技术实施例的用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法，根据动力电池第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，确定出第n时刻的热管理控制信号和充电参数，直至荷电状态值达到目标值，根据动力电池的荷电状态值达到目标值时对应的目标时刻与第一时刻，确定动力电池的充电剩余时间。本技术通过本车辆自身的热管理控制信号和充电参数，完成该车辆中动力电池充电剩余时间的预测，可提高车辆中动力电池充电剩余时间预测的准确性。
41.需要说明的是，在本技术一些实施例中，充电参数可以包括电池温度、荷电状态值和充电电流值，可根据第n-1时刻的电池温度、荷电状态值、充电电流值和热管理控制信号，进一步确定动力电池第n时刻的热管理控制信号和充电参数。图2为本技术实施例所提供的一种预测动力电池第n时刻的充电参数的方法的示意图。如图2所示，所述基于第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，预测动力电池第n时刻的充电参数的实现方式可以包括以下步骤：
42.步骤201，基于第n-1时刻的热管理控制信号、电池温度和充电电流值，预测动力电池第n时刻的电池温度。
43.可选地，在本技术一些实施例中，可基于第n-1时刻的电池温度、热管理控制信号和充电电流值，通过预先训练的电池热管理模型，获得动力电池第n时刻的电池温度。
44.步骤202，根据第n时刻的电池温度和第n-1时刻的荷电状态值，确定动力电池第n时刻的充电电流值。
45.可选地，在本技术一些实施例中，可根据第n时刻的电池温度和第n-1时刻的荷电状态值，按照对应的电池充电电流策略，通过查表确定动力电池第n时刻的充电电流值。其中，电池充电电流策略可包括不同的电池充电电流策略，如电池快充电流策略、电池非快充电流策略。
46.需要说明的是，在确定动力电池第n时刻的充电电流值时，还需考虑车辆充电桩的供电能力。可选地，在本技术一些实施例中，可根据第n时刻的电池温度和第n-1时刻的荷电状态值，通过查表确定动力电池第n时刻可接受的最大充电电流值。其中，动力电池第n时刻可接受的最大充电电流可理解为在动力电池充电过程中且保证动力电池正常运行的状态下，动力电池可以接受的最大充电电流值。基于充电桩的供电能力对第n时刻可接受的最大充电电流值进行修正，获得动力电池第n时刻的充电电流值。例如，将动力电池第n时刻可接受的最大充电电流与充电桩的最大供应电流中的最小值作为动力电池第n时刻的充电电流值。
47.步骤203，将第n时刻的充电电流值和第一时刻的荷电状态值，输入预先训练的荷电状态预测模型，获得动力电池第n时刻的荷电状态值。
48.其中，荷电状态预测模型包括可变参数，荷电状态预测模型是经学习得到的表征
充电电流值与荷电状态之间的映射关系的模型。作为一种示例，荷电状态预测模型的公式表达可以如公式(1)所示：
[0049][0050]
其中，ii为动力电池第i时刻的充电电流值，soc
k+1
为动力电池k+1时刻的荷电状态值，为动力电池第一时刻k0的荷电状态值，c
norm
为需要辨识的参数。对于需要辨识的参数c
norm
可定期基于最小二乘法进行辨识。其中，最小二乘法可以是阻尼递推最小二乘法、批量最小二乘法或其他最小二乘法，本技术对此不作出限定。
[0051]
由此，通过步骤201-步骤203，根据动力电池第n-1时刻的热管理控制信号、动力电池的荷电状态值、电池温度和充电电流值，确定出第n时刻的电池温度和充电电流值。通过预先训练的荷电状态预测模型，获得动力电池第n时刻的荷电状态值，且由于荷电状态预测模型的模型参数可定期基于最小二乘法进行辨识，使得荷电状态预测模型中的模型参数可以真实反映不同车辆的不同物理特性，可进一步提高车辆中动力电池充电剩余时间预测的准确性。
[0052]
需要说明的是，在本技术一些实施例中，充电参数中的电池温度包括电池冷却液温度和电芯温度中的至少一种。可利用预先训练的电池热管理模型，预测动力电池第n时刻的电芯温度和电池冷却液温度。作为一种示例，图3为本技术实施例所提供的另一种预测动力电池第n时刻的充电参数的方法的示意图。如图3所示，所述基于第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，预测动力电池第n时刻的充电参数的实现方式可以包括以下步骤：
[0053]
步骤301，将第n-1时刻的热管理控制信号、电池冷却液温度、电芯温度和充电电流值输入至预先训练的电池热管理模型，获得动力电池第n时刻的电芯温度和电池冷却液温度。
[0054]
其中，电池热管理模型为基于状态空间模型构建的二阶状态空间模型，用于表征动力电池充电过程中电芯温度和电池冷却液温度随热管理控制信号与充电电流的变化而变化。
[0055]
作为一种示例，电池热管理模型可参考公式(2)。
[0056][0057]
其中，t
w(k)
为k时刻的电池冷却液温度，t
b(k)
为k时刻的电芯温度，i为k时刻的充电电流值，t
w(k+1)
为k+1时刻的电池冷却液温度，t
b(k+1)
为k+1时刻的电芯温度，t
air
为环境温度，pmp为水泵占空比，cmp为压缩机转速，f
w1
、f
w2
、f
b1
、f
b2
、f
a1
、f
a2
、f
cmp1
、f
i2
均为电池热管理模型的模型参数。关于公式(2)是基于电池本体(电芯)和电池冷却液的能量分析的，可参考如下推导过程：
[0058]
如图4所示，将流经电池的冷却液和电池本体(电芯)分别作为两个储能件进行分析，将电池的电芯温度和电池冷却液温度作为状态量，根据能量守恒定律，一个储能件中传入和传出能量的净和等于该储能件本身的温度变化与热容的乘积。前述能量平衡过程可分别通过公式(3)和公式(4)表示。
[0059][0060][0061]
其中，cw为冷却液热容，cb为电芯热容，tw为冷却液温度，tb为电芯温度，r
aw
为环境对冷却液的传热热容，r
bw
为电池对冷却液的传热热容，t
air
为环境温度，pmp为水泵占空比，cmp为压缩机转速，r为电池内阻，r
ba
为电池与环境之间传热的热阻，k
cmp
为压缩机对冷却液做功的转换效率系数，i为充电电流值。公式(3)和公式(4)中，等号左端分别为冷却液与电芯本身的温度变化，等号右端为能量(热量)的净和。此处建模的假设是冷却液和电芯整体温度相同，为集总参数模型；忽略传热过程中的各向异性；其他相关的物理系数等量纲都归结到系数上。此处热管理部件对冷却液的能量流动应该还包括ptc(positive temperature coefficient，正的温度系数)或其他热源的工作效果，其作用效果都可以归结到k系数上。
[0062]
对于公式(3)和公式(4)，令δt＝1，δtb＝t
b(k+1)-t
b(k)
，δtw＝t
w(k+1)-t
w(k)
，展开整理可得公式(5)。
[0063][0064]
对公式(5)中的系数用其他变量替代，如公式(6)，可得公式(2)。
[0065][0066]
还需要说明的是，考虑到电池热管理模型中的模型参数f
w1
、f
w2
、f
b1
、f
b2
、f
a1
、f
a2
、f
cmp1
、f
i2
代表了车辆的物理特性，会随着车辆和时间、空间而变化，如车辆制造的不一致性、车辆的老化、不同地域的环境温度和大气压力等因素，对车辆物理特性的影响不同。故在本技术一些实施例中，对于电池热管理模型的模型参数可定期基于最小二乘法进行辨识，以确保电池热管理模型中的模型参数可以跟随车辆状况与外界环境的变化而调整。其中，最小二乘法可以是阻尼递推最小二乘法、批量最小二乘法或其他最小二乘法，本技术对此不作出限定。
[0067]
步骤302，根据第n时刻的电池温度和第n-1时刻的荷电状态值，通过查表确定动力电池第n时刻可接受的最大充电电流值。
[0068]
步骤303，基于充电桩的供电能力对第n时刻可接受的最大充电电流值进行修正，获得动力电池第n时刻的充电电流值。
[0069]
步骤304，将第n时刻的充电电流值和第一时刻的荷电状态值，输入预先训练的荷电状态预测模型，获得动力电池第n时刻的荷电状态值。
[0070]
在本技术实施例中，步骤302-步骤304可以分别采用本技术的各实施例中的任一种方式实现，对此本技术不作具体限定，也不再赘述。
[0071]
由此，通过步骤301-步骤304，根据动力电池第n-1时刻的热管理控制信号、电池冷却液温度、电芯温度和充电电流值，通过预先训练的电池热管理模型，确定出第n时刻的电芯温度和电池冷却液温度。通过预先训练的荷电状态预测模型，获得动力电池第n时刻的荷电状态值。由于电池热管理模型以及荷电状态预测模型的模型参数可定期基于最小二乘法进行辨识，使得电池热管理模型和荷电状态预测模型中的模型参数可以真实反映不同车辆的不同物理特性，且考虑到车辆所处的环境因素，进一步提高了车辆中动力电池充电剩余时间预测的准确性。
[0072]
为了更好地理解本技术实施例提供的用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法，下面将结合图5进行详细描述。图5为本技术实施例所提供的一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法的示意图。如图5所示，给出电池充电的初始工况(s501)，即确定动力电池第一时刻的热管理控制信号、电池冷却液温度、电芯温度、荷电状态值和充电电流值。将第一时刻的热管理控制信号、电池冷却液温度、电芯温度和充电电流值输入至预先训练的电池热管理模型(s502)，获得动力电池下一时刻的电池温度(s503)。基于电池热管理模型预测出的动力电池下一时刻的电池温度(s504)，通过热管理控制策略，预测动力电池下一时刻的热管理控制信号(s505)。基于根据下一时刻的电池温度和第一时刻的荷电状态值(s506)，根据电池充电电流策略确定动力电池下一时刻可接受的最大充电电流值，并基于充电桩的供电能力对下一时刻可接受的最大充电电流值进行修正，获得动力电池下一时刻的充电电流值(s507)。根据下一时刻的充电电流值和第一时刻的荷电状态值(s508)，采用预先训练的荷电状态预测模型，获得动力电池下一时刻的荷电状态值(s509)。在荷电状态值未达到目标值时，根据s503获得的动力电池下一时刻的电池温度、s505获得的下一时刻的热管理控制信号、s507获得的下一时刻的充电电流值、s509获得的下一时刻的荷电状态值，计算新下一时刻的荷电状态值，直至荷电状态值达到目标值，确定动力电池的荷电状态值达到目标值时对应的目标时刻。基于第一时刻和目标时刻，确定动力电池的充电剩余时间(s510)。
[0073]
根据本技术实施例的用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法，采用预先训练的电池热管理模型预测第n时刻的电芯温度和第n时刻的电池冷却液温度，基于第n时刻的电芯温度和第n时刻的电池冷却液温度，进一步确定动力电池第n时刻的热管理控制信号和动力电池第n时刻可接受的最大充电电流值。基于充电桩的供电能力对第n时刻可接受的最大充电电流值进行修正，获得动力电池第n时刻的充电电流值。根据第n时刻的充电电流值和动力电池第一时刻的荷电状态值，获得动力电池第n时刻的荷电状态值，直至荷电状态值达到目标值，确定动力电池的充电剩余时间。本技术无需收集海量数据，通过本车辆自身
的电池热管理模型、热管理控制策略、电池充电电流策略、电池荷电状态值的更新策略即可完成该车辆中动力电池充电剩余时间的预测。此外，电池热管理模型、电池荷电状态值的更新策略中的部分参数定期基于最小二乘法进行辨识，使得电池热管理模型能够跟随车辆状态、环境变化进行一定调整，电池荷电状态值的更新策略可以随电池实际情况而调整，从而进一步提高充电剩余时间预测的准确性。
[0074]
图6为本技术实施例所提供的一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测装置的结构框图。如图6所示，该用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测装置可以包括第一确定模块601、预测模块602和第二确定模块603。
[0075]
具体地，第一确定模块601，用于确定动力电池第一时刻的热管理控制信号和充电参数，充电参数包括动力电池的荷电状态值，第一时刻为车辆充电过程中开始进行充电剩余时间预测的时刻。
[0076]
预测模块602，用于对热管理控制信号和充电参数进行同步循环预测，直至充电参数中的荷电状态值达到目标值；同步循环预测包括基于第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，预测动力电池第n时刻的充电参数，以及循环的基于第n-1时刻的充电参数和车辆的热管理控制策略，预测动力电池第n时刻的热管理控制信号；n为大于等于2的正整数，第n时刻、第n-1时刻为相邻时刻。
[0077]
第二确定模块603，用于基于第一时刻和目标时刻，确定动力电池的充电剩余时间，目标时刻为预测的充电参数中的荷电状态值达到目标值的时刻。
[0078]
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。
[0079]
根据本技术实施例的用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测装置，根据动力电池第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，确定出第n时刻的热管理控制信号和充电参数，直至荷电状态值达到目标值，根据动力电池的荷电状态值达到目标值时对应的目标时刻与第一时刻，确定动力电池的充电剩余时间。本技术通过本车辆自身的热管理控制信号和充电参数，完成该车辆中动力电池充电剩余时间的预测，可提高车辆中动力电池充电剩余时间预测的准确性。
[0080]
为了实现上述实施例，本技术还提供了一种车辆。
[0081]
图7为本技术实施例所提供的一种车辆的结构框图。如图7所示，该车辆700可包括存储器701、处理器702及存储在存储器701上并可在处理器702上运行的计算机程序703，当处理器702执行计算机程序703时，执行本技术上述任一实施例所述的动力电池充电剩余时间的预测方法。
[0082]
为了实现上述实施例，本技术还提出一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由处理器被执行时，使得处理器能够执行本技术上述任一实施例的动力电池充电剩余时间的预测方法。
[0083]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技
术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0084]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0085]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0086]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0087]
应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0088]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0089]
此外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0090]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限
制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法，其特征在于，包括：确定所述动力电池第一时刻的热管理控制信号和充电参数，所述充电参数包括动力电池的荷电状态值，所述第一时刻为车辆充电过程中开始进行充电剩余时间预测的时刻；对所述热管理控制信号和所述充电参数进行同步循环预测，直至所述充电参数中的所述荷电状态值达到目标值；所述同步循环预测包括基于第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，预测所述动力电池第n时刻的充电参数，以及循环的基于第n-1时刻的充电参数和车辆的热管理控制策略，预测所述动力电池第n时刻的热管理控制信号；所述n为大于等于2的正整数，所述第n时刻、第n-1时刻为相邻时刻；基于所述第一时刻和目标时刻，确定所述动力电池的充电剩余时间，所述目标时刻为预测的充电参数中的荷电状态值达到所述目标值的时刻。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电参数还包括电池温度和充电电流值；所述基于第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，预测所述动力电池第n时刻的充电参数，包括：基于所述第n-1时刻的热管理控制信号、电池温度和充电电流值，预测所述动力电池第n时刻的电池温度；根据所述第n时刻的电池温度和所述第n-1时刻的荷电状态值，确定所述动力电池第n时刻的充电电流值；将所述第n时刻的充电电流值和所述第一时刻的荷电状态值，输入预先训练的荷电状态预测模型，获得所述动力电池第n时刻的荷电状态值；其中，所述荷电状态预测模型包括可变参数，所述荷电状态预测模型是经学习得到的表征充电电流值与荷电状态之间的映射关系的模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第n时刻的电池温度和所述第n-1时刻的荷电状态值，确定所述动力电池第n时刻的充电电流值，包括：根据所述第n时刻的电池温度和所述第n-1时刻的荷电状态值，通过查表确定所述动力电池第n时刻可接受的最大充电电流值；基于充电桩的供电能力对所述第n时刻可接受的最大充电电流值进行修正，获得所述动力电池第n时刻的充电电流值。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述电池温度包括电池冷却液温度和电芯温度中的至少一种。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第n-1时刻的热管理控制信号、电池温度和充电电流值，预测所述动力电池第n时刻的电池温度，包括：将所述第n-1时刻的热管理控制信号、电池冷却液温度、电芯温度和充电电流值输入至预先训练的电池热管理模型，获得所述动力电池第n时刻的电芯温度和电池冷却液温度；其中，所述电池热管理模型为基于状态空间模型构建的二阶状态空间模型，用于表征所述动力电池充电过程中电芯温度和电池冷却液温度随热管理控制信号与充电电流的变化而变化。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电参数还包括电池温度；所述基于所述第n-1时刻的充电参数和车辆的热管理控制策略，预测所述动力电池第n时刻的热管理控制信号，包括：
基于所述第n-1时刻的电池温度和车辆的热管理控制策略，预测所述动力电池第n时刻的热管理控制信号。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一时刻和目标时刻，确定所述动力电池的充电剩余时间，包括：将所述目标时刻与所述第一时刻进行差值计算，将得到的差值作为所述动力电池的充电剩余时间。8.一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测装置，其特征在于，第一确定模块，用于确定所述动力电池第一时刻的热管理控制信号和充电参数，所述充电参数包括动力电池的荷电状态值，所述第一时刻为车辆充电过程中开始进行充电剩余时间预测的时刻；预测模块，用于对所述热管理控制信号和所述充电参数进行同步循环预测，直至所述充电参数中的所述荷电状态值达到目标值；所述同步循环预测包括基于第n-1时刻的热管理控制信号和充电参数，预测所述动力电池第n时刻的充电参数，以及循环的基于第n-1时刻的充电参数和车辆的热管理控制策略，预测所述动力电池第n时刻的热管理控制信号；所述n为大于等于2的正整数，所述第n时刻、第n-1时刻为相邻时刻；第二确定模块，用于基于所述第一时刻和目标时刻，确定所述动力电池的充电剩余时间，所述目标时刻为预测的充电参数中的荷电状态值达到目标值的时刻。9.一种车辆，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至7中任一项所述的方法。10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提出一种用于车辆中动力电池充电剩余时间的预测方法及装置，涉及车辆领域。其中，该方法包括：确定动力电池第一时刻的热管理控制信号和充电参数，充电参数包括动力电池的荷电状态值；对热管理控制信号和充电参数进行同步循环预测，直至充电参数中的荷电状态值达到目标值；基于第一时刻和目标时刻，确定动力电池的充电剩余时间。本申请通过本车辆自身的热管理控制信号和充电参数，完成该车辆中动力电池充电剩余时间的预测，可提高车辆中动力电池充电剩余时间预测的准确性。电池充电剩余时间预测的准确性。电池充电剩余时间预测的准确性。


技术研发人员：马春山 薛剑 杨静 仇彬 华飞 方绍伟 蒙越 宁昀鹏
受保护的技术使用者：北京罗克维尔斯科技有限公司
技术研发日：2022.04.12
技术公布日：2023/9/11