本技術(shù)涉及數(shù)據(jù)，尤其涉及機(jī)器學(xué)習(xí)，具體涉及一種soc估算方法、模型訓(xùn)練方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、電池的荷電狀態(tài)(state?of?charge，soc)，作為動力電池管理系統(tǒng)的核心指標(biāo)，其精確估算對于電動汽車的充電效率、放電性能優(yōu)化控制具有舉足輕重的意義。

2、soc不僅直接關(guān)系到電動汽車的續(xù)航里程與動態(tài)響應(yīng)能力，更是保障用戶駕駛體驗(yàn)、預(yù)防因電量誤判導(dǎo)致的動力衰減或突然中斷等不利情況的關(guān)鍵所在。因此，實(shí)現(xiàn)soc的精準(zhǔn)估計(jì)，對于提升電動汽車的整體性能與可靠性，確保用戶享受穩(wěn)定、高效的出行服務(wù)具有很高的價(jià)值。

3、相關(guān)技術(shù)cn105116343b提出一種基于最小二乘支持向量機(jī)的動力電池soc估計(jì)方法。其使用動力電池電路模型及相關(guān)辨識參數(shù)擬合獲得開路電壓uoc與soc的映射關(guān)系，隨后使用ls-svm模型進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，對安時(shí)積分獲得的soc進(jìn)行修正補(bǔ)償，從而降低擬合誤差和安時(shí)積分的累積誤差。

4、相關(guān)技術(shù)cn106154168a中提出一種基于貝葉斯概率的動力電池多算法融合soc估計(jì)方法。該方法首先構(gòu)建相應(yīng)的等效電路模型，同時(shí)進(jìn)行模型的參數(shù)辨識。隨后基于多種估計(jì)算法構(gòu)建用于預(yù)測電池端電壓和soc的多個觀測器。在實(shí)際應(yīng)用中，基于不同時(shí)刻端電壓預(yù)測值和實(shí)測值之間的殘差，結(jié)合貝葉斯概率分配的加權(quán)值對多個觀測器輸出soc結(jié)果進(jìn)行加權(quán)累加，獲得最終融合soc估計(jì)結(jié)果。

5、但上述相關(guān)技術(shù)均未完全考慮電池的特征與soc之間關(guān)系，從而難以精準(zhǔn)地對電池的soc進(jìn)行評估。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種soc估算方法、模型訓(xùn)練方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)，以至少解決相關(guān)技術(shù)中soc估計(jì)方法難以精準(zhǔn)地對電池的soc進(jìn)行評估的技術(shù)問題。本技術(shù)的技術(shù)方案如下：

2、根據(jù)本技術(shù)提供的第一方面，提供一種soc估算方法，包括：獲取目標(biāo)車輛的電池的充電數(shù)據(jù)；根據(jù)充電數(shù)據(jù)，確定電池在充電過程中電流發(fā)生跳變時(shí)電壓的變化數(shù)據(jù)以及電池特征參數(shù)；根據(jù)變化數(shù)據(jù)、電池特征參數(shù)以及目標(biāo)soc估算模型，確定充電數(shù)據(jù)對應(yīng)的soc估算結(jié)果。

3、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過精細(xì)地分析電池充電過程中的電流和電壓變化，以及電池本身的特征參數(shù)，可以更準(zhǔn)確地通過soc估算模型估算電池的soc，為駕駛者提供更可靠的續(xù)航里程信息。

4、一種可能的方式中，變化數(shù)據(jù)，包括：確定充電數(shù)據(jù)中的多個電流突變點(diǎn)；針對多個電流突變點(diǎn)中每個電流突變點(diǎn)，確定電流突變點(diǎn)對應(yīng)的變化數(shù)據(jù)；變化數(shù)據(jù)包括電壓突變點(diǎn)后多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的電壓特征。

5、一種可能的方式中，確定電池特征參數(shù)，包括：對充電數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，確定充電數(shù)據(jù)中多個時(shí)間幀對應(yīng)的電池特征參數(shù)。

6、一種可能的方式中，soc估算模型包括第一模型和第二模型，根據(jù)變化數(shù)據(jù)、電池特征參數(shù)以及目標(biāo)soc估算模型，確定充電數(shù)據(jù)對應(yīng)的soc估算結(jié)果，包括：將變化數(shù)據(jù)輸入至第一模型，得到第一結(jié)果，并將電池特征參數(shù)輸入至第二模型得到第二結(jié)果；對第一結(jié)果和第二結(jié)果進(jìn)行加權(quán)集成，得到soc估算結(jié)果。

7、一種可能的方式中，充電數(shù)據(jù)包括電池充電過程中的起始充電溫度；根據(jù)變化數(shù)據(jù)、電池特征參數(shù)以及目標(biāo)soc估算模型，確定充電數(shù)據(jù)對應(yīng)的soc估算結(jié)果，包括：確定充電數(shù)據(jù)的起始充電溫度對應(yīng)的溫度區(qū)間；從多個預(yù)設(shè)soc估算模型中，確定與溫度區(qū)間對應(yīng)的目標(biāo)soc估算模型；一個預(yù)設(shè)soc估算模型對應(yīng)一個溫度區(qū)間；將充電數(shù)據(jù)中的變化數(shù)據(jù)、電池特征參數(shù)，輸入目標(biāo)soc估算模型，得到充電數(shù)據(jù)對應(yīng)的soc估算結(jié)果。

8、根據(jù)本技術(shù)提供的第二方面，提供一種模型訓(xùn)練方法，包括：獲取目標(biāo)車輛的電池的多個樣本充電數(shù)據(jù)；針對多個樣本充電數(shù)據(jù)中的每個樣本充電數(shù)據(jù)，確定樣本充電數(shù)據(jù)的第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)；第一特征數(shù)據(jù)包括電池充電過程中電流發(fā)生跳變時(shí)電壓的變化數(shù)據(jù)，以及電壓變化時(shí)的多個電壓對應(yīng)的soc值；第二特征數(shù)據(jù)包括電池充電過程中電池特征參數(shù)，以及電壓特征參數(shù)對應(yīng)soc值；根據(jù)預(yù)設(shè)算法對第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到soc估算模型。

9、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過考慮電池充電過程中電流跳變時(shí)電壓的變化數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的soc值(第一特征數(shù)據(jù))，使模型能夠?qū)W習(xí)到電流波動對電池soc影響的復(fù)雜關(guān)系，并且第二特征數(shù)據(jù)包含了電池在充電過程中的多種特征參數(shù)及其對應(yīng)的soc值，這些參數(shù)可能包括電池溫度、內(nèi)阻、電壓變化趨勢等，可以共同反映了電池的內(nèi)部狀態(tài)，將這些參數(shù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，能夠提升soc估算的精度。因此，本技術(shù)可以準(zhǔn)確率較高地對電池的soc進(jìn)行估算。

10、一種可能的方式中，確定樣本充電數(shù)據(jù)第一特征數(shù)據(jù)，包括：確定樣本充電數(shù)據(jù)中的多個電流突變點(diǎn)；對多個電流突變點(diǎn)對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到樣本充電數(shù)據(jù)第一特征數(shù)據(jù)。

11、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)通過識別電流突變點(diǎn)，可以更精確地理解充電過程的動態(tài)特性，以支持后續(xù)中對模型進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠?qū)W習(xí)到電流波動對電池soc影響的復(fù)雜關(guān)系。

12、一種可能的方式中，對多個電流突變點(diǎn)對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到樣本充電數(shù)據(jù)第一特征數(shù)據(jù)；針對多個電流突變點(diǎn)中每個電流突變點(diǎn)，確定電流突變點(diǎn)對應(yīng)的電壓變化數(shù)據(jù)；電壓變化數(shù)據(jù)包括電壓突變點(diǎn)后多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的電壓特征；確定電壓突變點(diǎn)后多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的soc值；基于電流突變點(diǎn)對應(yīng)的電壓變化數(shù)據(jù)和電壓突變點(diǎn)后多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的soc值，確定第一特征數(shù)據(jù)。

13、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過識別電流突變點(diǎn)，并針對多個電流突變點(diǎn)中每個電流突變點(diǎn)，確定電流突變點(diǎn)對應(yīng)的電壓變化數(shù)據(jù)，精確地確定充電過程的電壓動態(tài)特征，以支持后續(xù)中對模型進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠?qū)W習(xí)到電流波動對電池soc影響的復(fù)雜關(guān)系。

14、一種可能的方式中，確定樣本充電數(shù)據(jù)的第二特征數(shù)據(jù)，包括：對樣本充電數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，確定樣本充電數(shù)據(jù)對應(yīng)的電池特征參數(shù)集合；電池特征集合包括樣本充電數(shù)據(jù)中多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的電池特征參數(shù)；確定電池在多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的soc值；基于電池特征集合和電池特征集合中每個電池特征對應(yīng)的soc值，確定第二特征數(shù)據(jù)。

15、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過電池特征參數(shù)集合和對應(yīng)的soc值，可以全面評估電池在不同充電階段的性能表現(xiàn)，并且結(jié)合多個時(shí)間幀的數(shù)據(jù)，可以分析電池性能隨時(shí)間的變化趨勢，使模型能夠?qū)W習(xí)到電池特征與電池soc之間的對應(yīng)關(guān)系。

16、一種可能的方式中，根據(jù)預(yù)設(shè)算法對第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到soc估算模型，包括：根據(jù)第一預(yù)設(shè)算法對第一特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到第一模型，并根據(jù)第二預(yù)設(shè)算法對第二特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到第二模型；對第一模型和第二模型進(jìn)行加權(quán)集成，得到soc估算模型。

17、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)通過將第一特征數(shù)據(jù)(如電流突變點(diǎn)及其電壓變化數(shù)據(jù))和第二特征數(shù)據(jù)(如電池特征參數(shù)集合及對應(yīng)soc值)分別對應(yīng)的第一模型和第二模型進(jìn)行加權(quán)集成，可以提升soc估算的精度。

18、一種可能的方式中，針對多個樣本充電數(shù)據(jù)中每個樣本充電數(shù)據(jù)，基于樣本充電數(shù)據(jù)對應(yīng)的起始充電溫度，將樣本充電數(shù)據(jù)的第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)劃分至對應(yīng)的溫度集合；根據(jù)預(yù)設(shè)算法，對溫度集合中的第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到溫度集合對應(yīng)的soc估算模型。

19、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)通過將數(shù)據(jù)按溫度劃分，可以針對每個溫度范圍訓(xùn)練專門的soc估算模型，從而更準(zhǔn)確地考慮溫度對電池性能的影響。

20、根據(jù)本技術(shù)提供的第三方面，提供一種soc估算裝置，裝置包括：獲取單元、確定單元和處理單元；獲取單元，用于獲取目標(biāo)車輛的電池的充電數(shù)據(jù)；確定單元，用于根據(jù)充電數(shù)據(jù)，確定電池在充電過程中電流發(fā)生跳變時(shí)電壓的變化數(shù)據(jù)以及電池特征參數(shù)；處理單元，用于根據(jù)變化數(shù)據(jù)、電池特征參數(shù)以及目標(biāo)soc估算模型，確定充電數(shù)據(jù)對應(yīng)的soc估算結(jié)果。

21、一種可能的方式中，確定單元，具體用于：確定充電數(shù)據(jù)中的多個電流突變點(diǎn)；針對多個電流突變點(diǎn)中每個電流突變點(diǎn)，確定電流突變點(diǎn)對應(yīng)的變化數(shù)據(jù)；變化數(shù)據(jù)包括電壓突變點(diǎn)后多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的電壓特征。

22、一種可能的方式中，確定單元，具體用于：對充電數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，確定充電數(shù)據(jù)中多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的電池特征參數(shù)。

23、一種可能的方式中，確定單元，具體用于：將變化數(shù)據(jù)輸入至第一模型，得到第一結(jié)果，并將電池特征參數(shù)輸入至第二模型得到第二結(jié)果；對第一結(jié)果和第二結(jié)果進(jìn)行加權(quán)集成，得到soc估算結(jié)果。

24、一種可能的方式中，確定單元，具體用于：確定充電數(shù)據(jù)的起始充電溫度對應(yīng)的溫度區(qū)間；從多個預(yù)設(shè)soc估算模型中，確定與溫度區(qū)間對應(yīng)的目標(biāo)soc估算模型；一個預(yù)設(shè)soc估算模型對應(yīng)一個溫度區(qū)間；將充電數(shù)據(jù)中的變化數(shù)據(jù)、電池特征參數(shù)，輸入目標(biāo)soc估算模型，得到充電數(shù)據(jù)對應(yīng)的soc估算結(jié)果。

25、一種可能的方式中，裝置還包括：訓(xùn)練單元，訓(xùn)練單元，用于基于變化數(shù)據(jù)、電池特征參數(shù)和soc估算結(jié)果，對目標(biāo)soc估算模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的目標(biāo)soc估算模型。

26、根據(jù)本技術(shù)提供的第四方面，提供一種模型訓(xùn)練裝置，包括：獲取單元、確定單元和訓(xùn)練單元；獲取單元，用于獲取目標(biāo)車輛的電池的多個樣本充電數(shù)據(jù)；確定單元，用于針對多個樣本充電數(shù)據(jù)中的每個樣本充電數(shù)據(jù)，確定樣本充電數(shù)據(jù)的第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)；第一特征數(shù)據(jù)包括電池充電過程中電流發(fā)生跳變時(shí)電壓的變化數(shù)據(jù)，以及電壓變化時(shí)的多個電壓對應(yīng)的soc值；第二特征數(shù)據(jù)包括電池充電過程中電池特征參數(shù)，以及電壓特征參數(shù)對應(yīng)soc值；訓(xùn)練單元，用于根據(jù)預(yù)設(shè)算法對第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到soc估算模型。

27、一種可能的方式中，確定單元，具體用于：確定樣本充電數(shù)據(jù)中的多個電流突變點(diǎn)；對多個電流突變點(diǎn)對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到樣本充電數(shù)據(jù)第一特征數(shù)據(jù)。

28、一種可能的方式中，確定單元，具體用于：針對多個電流突變點(diǎn)中每個電流突變點(diǎn)，確定電流突變點(diǎn)對應(yīng)的電壓變化數(shù)據(jù)；電壓變化數(shù)據(jù)包括電壓突變點(diǎn)后多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的電壓特征；確定電壓突變點(diǎn)后多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的soc值；基于電流突變點(diǎn)對應(yīng)的電壓變化數(shù)據(jù)和電壓突變點(diǎn)后多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的soc值，確定第一特征數(shù)據(jù)。

29、一種可能的方式中，確定單元，具體用于：對樣本充電數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，確定樣本充電數(shù)據(jù)對應(yīng)的電池特征參數(shù)集合；電池特征集合包括樣本充電數(shù)據(jù)中多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的電池特征參數(shù)；確定電池在多個時(shí)間幀各自對應(yīng)的soc值；基于電池特征集合和電池特征集合中每個電池特征對應(yīng)的soc值，確定第二特征數(shù)據(jù)。

30、一種可能的方式中，訓(xùn)練單元，具體用于：根據(jù)第一預(yù)設(shè)算法對第一特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到第一模型，并根據(jù)第二預(yù)設(shè)算法對第二特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到第二模型；對第一模型和第二模型進(jìn)行加權(quán)集成，得到soc估算模型。

31、一種可能的方式中，訓(xùn)練單元，具體用于：還用于針對多個樣本充電數(shù)據(jù)中每個樣本充電數(shù)據(jù)，基于樣本充電數(shù)據(jù)對應(yīng)的起始充電溫度，將樣本充電數(shù)據(jù)的第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)劃分至對應(yīng)的溫度集合；根據(jù)預(yù)設(shè)算法，對溫度集合中的第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到溫度集合對應(yīng)的soc估算模型。

32、根據(jù)本技術(shù)提供的第五方面，提供一種處理裝置，包括：處理器；用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；其中，處理器被配置為執(zhí)行指令，以實(shí)現(xiàn)上述第一方面及其任一種可能的實(shí)施方式的方法。

33、根據(jù)本技術(shù)提供的第六方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，當(dāng)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中的指令由處理裝置的處理器執(zhí)行時(shí)，使得處理裝置能夠執(zhí)行上述第一方面中及其任一種可能的實(shí)施方式的方法。

34、根據(jù)本技術(shù)提供的第七方面，提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)指令，當(dāng)計(jì)算機(jī)指令在處理裝置上運(yùn)行時(shí)，使得處理裝置執(zhí)行上述第一方面及其任一種可能的實(shí)施方式的方法。

35、由此，本技術(shù)的上述技術(shù)特征具有以下有益效果：

36、(1)可以通過考慮電池充電過程中電流跳變時(shí)電壓的變化數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的soc值(第一特征數(shù)據(jù))，使模型能夠?qū)W習(xí)到電流波動對電池soc影響的復(fù)雜關(guān)系，并且第二特征數(shù)據(jù)包含了電池在充電過程中的多種特征參數(shù)及其對應(yīng)的soc值，這些參數(shù)可能包括電池溫度、內(nèi)阻、電壓變化趨勢等，可以共同反映了電池的內(nèi)部狀態(tài)，將這些參數(shù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，能夠提升soc估算的精度。因此，本技術(shù)可以準(zhǔn)確率較高地對電池的soc進(jìn)行估算。

37、(2)通過識別電流突變點(diǎn)，可以更精確地理解充電過程的動態(tài)特性，以支持后續(xù)中對模型進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠?qū)W習(xí)到電流波動對電池soc影響的復(fù)雜關(guān)系。

38、(3)可以通過識別電流突變點(diǎn)，并針對多個電流突變點(diǎn)中每個電流突變點(diǎn)，確定電流突變點(diǎn)對應(yīng)的電壓變化數(shù)據(jù)，精確地確定充電過程的電壓動態(tài)特征，以支持后續(xù)中對模型進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠?qū)W習(xí)到電流波動對電池soc影響的復(fù)雜關(guān)系。

39、(4)可以通過電池特征參數(shù)集合和對應(yīng)的soc值，可以全面評估電池在不同充電階段的性能表現(xiàn)，并且結(jié)合多個時(shí)間幀的數(shù)據(jù)，可以分析電池性能隨時(shí)間的變化趨勢，使模型能夠?qū)W習(xí)到電池特征與電池soc之間的對應(yīng)關(guān)系。

40、(5)通過將第一特征數(shù)據(jù)(如電流突變點(diǎn)及其電壓變化數(shù)據(jù))和第二特征數(shù)據(jù)(如電池特征參數(shù)集合及對應(yīng)soc值)分別對應(yīng)的第一模型和第二模型進(jìn)行加權(quán)集成，可以提升soc估算的精度。

41、(6)通過將數(shù)據(jù)按溫度劃分，可以針對每個溫度范圍訓(xùn)練專門的soc估算模型，從而更準(zhǔn)確地考慮溫度對電池性能的影響。

42、需要說明的是，第二方面至第七方面中的任一種實(shí)現(xiàn)方式所帶來的技術(shù)效果可參見第一方面中對應(yīng)實(shí)現(xiàn)方式所帶來的技術(shù)效果，此處不再贅述。

43、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本技術(shù)。