[发明专利]一种电池温度向量生成方法及其相关设备

说明书

本申请公开了一种电池温度向量生成方法及其相关设备，该方法包括：先获取待处理电池在第一时间段内的温度数据和待处理电池在第一时间段内的状态数据；再根据待处理电池在第一时间段内的温度数据和待处理电池在第一时间段内的状态数据，生成待处理电池在第一时间段内的温度向量。其中，因温度向量是基于待处理电池在第一时间段内的温度数据和状态数据确定的，使得该温度向量能够更准确地表示出待处理电池在第一时间段内的实际温度，如此有利于提高电池实际温度的表征准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电池温度向量生成方法及其相关设备。

背景技术

电池温度可以表征用电设备(如，电动车辆、混合动力车辆等)是否正常运行。目前，电池温度通常是由装设在电池内部的温度传感器(例如，探针)进行采集的。

然而，因温度传感器采集的温度无法准确地表征电池实际温度，使得如何准确地表征电池实际温度成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

为了解决现有技术中存在的以上技术问题，本申请提供一种电池温度向量生成方法及其相关设备，能够准确地确定出电池温度向量，以使该电池温度向量能够更准确全面地表征电池实际温度。

为了实现上述目的，本申请实施例提供的技术方案如下：

本申请实施例提供一种电池温度向量生成方法，所述方法包括：

获取待处理电池在第一时间段内的温度数据和所述待处理电池在第一时间段内的状态数据；

根据所述待处理电池在第一时间段内的温度数据和所述待处理电池在第一时间段内的状态数据，生成所述待处理电池在第一时间段内的温度向量。

在一种可能的实施方式下，所述根据所述待处理电池在第一时间段内的温度数据和所述待处理电池在第一时间段内的状态数据，生成所述待处理电池在第一时间段内的温度向量，包括：

将所述待处理电池在第一时间段内的温度数据和所述待处理电池在第一时间段内的状态数据输入预先训练的电池温度向量生成模型，得到所述电池温度向量生成模型输出的所述待处理电池在第一时间段内的温度向量。

在一种可能的实施方式下，所述电池温度向量生成模型包括数据融合层、数据聚合层和数据编码层；

当所述在第一时间段内的温度数据包括在N个采样时间点的温度数据，且所述第一时间段内的状态数据包括在N个采样时间点的状态数据时，所述将所述待处理电池在第一时间段内的温度数据和所述待处理电池在第一时间段内的状态数据输入预先训练的电池温度向量生成模型，得到所述电池温度向量生成模型输出的所述待处理电池在第一时间段内的温度向量，包括：

利用所述数据融合层对所述待处理电池在第i个采样时间点的温度数据和所述待处理电池在第i个采样时间点的状态数据进行融合，得到所述待处理电池在第i个采样时间点的融合数据；其中，i为正整数，i≤N，N为正整数；

利用所述数据聚合层对所述待处理电池在第1个采样时间点的融合数据至所述待处理电池在第N个采样时间点的融合数据进行聚合，得到所述待处理电池在第一时间段内的聚合数据；

利用所述数据编码层对所述待处理电池在第一时间段内的聚合数据进行编码，得到所述待处理电池在第一时间段内的温度向量。

在一种可能的实施方式下，所述数据融合层包括至少一层图卷积神经网络。

在一种可能的实施方式下，所述数据编码层包括长短记忆网络；或者，所述数据编码层包括长短记忆网络和注意力层。

在一种可能的实施方式下，所述电池温度向量生成模型的训练过程包括：

获取至少一个训练数据；其中，所述训练数据包括待训练电池在第二时间段内的温度数据和所述待训练电池在第二时间段内的状态数据；