[发明专利]基于大数据的车与车互学习充电剩余时间预测方法和装置

权利要求书

1.一种基于大数据的车与车互学习充电剩余时间预测方法，其特征在于，包括：

车辆获取动力电池的初始荷电状态SOC和初始温度；

车辆根据所述初始荷电状态SOC和初始温度，确定所述动力电池充电截止时的第一剩余充电时长；

车辆获取云端服务器确定的、由所述初始荷电状态SOC和初始温度进行充电开始至充电截止时的第二剩余充电时长；

车辆根据所述第一剩余充电时长和所述第二剩余充电时长，确定从所述初始荷电状态SOC开始充电的预测剩余充电时长；

其中，所述车辆根据所述第一剩余充电时长和所述第二剩余充电时长，确定从所述初始荷电状态SOC开始充电的预测剩余充电时长，包括：

在第一比值处于预设范围之内时，确定所述预测剩余充电时长为充电过程的实时充电时长与第一比值相乘获得的数值；其中，所述第一比值等于第二剩余充电时长与所述第一剩余充电时长之间的比值；

其中，所述预设范围位于：

第一预设倍数的第一剩余充电时长和第二预设倍数的第一剩余充电时长之间，所述第一预设倍数小于所述第二预设倍数；

其中，若所述第一比值小于所述第一预设倍数的第一剩余充电时长，则确定第一比值为第一预设倍数的第一剩余充电时长；

若所述第一比值大于所述第二预设倍数的第一剩余充电时长，则确定第一比值为第二预设倍数的第一剩余充电时长。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的车与车互学习充电剩余时间预测方法，其特征在于，所述根据所述初始荷电状态SOC和初始温度，确定所述动力电池充电截止时的第一剩余充电时长，包括：

根据当前存储的第一充电参数映射表，获取各SOC区间的充电电流，所述第一充电参数映射表包括SOC区间与充电电流的对应关系；

根据所述初始荷电状态SOC、所述初始温度、各SOC区间的充电电流和各SOC区间的限值，确定第一剩余充电时长。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的车与车互学习充电剩余时间预测方法，其特征在于，所述根据所述初始荷电状态SOC、所述初始温度、各SOC区间的充电电流和各SOC区间的限值，确定第一剩余充电时长，包括：

根据所述初始荷电状态SOC和所述初始温度，确定所述初始荷电状态SOC所在的第一SOC区间；

获取所述第一SOC区间所对应的第一充电电流，以及，与各个第二SOC区间分别对应的第二充电电流；其中，所述第二SOC区间为下限值大于所述第一SOC区间的上限值的SOC区间；

根据所述初始荷电状态SOC、所述第一充电电流、多个所述第二充电电流，以及，所述第一SOC区间的上限值和各个所述第二SOC区间的上限值，确定所述第一剩余充电时长。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的车与车互学习充电剩余时间预测方法，其特征在于，包括：

云端服务器获取目标车辆的动力电池的初始荷电状态SOC和初始温度；

云端服务器根据所述初始荷电状态SOC和初始温度，确定与所述初始荷电状态SOC和初始温度对应的第二剩余充电时长；

云端服务器将所述第二剩余充电时长发送至所述目标车辆。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的车与车互学习充电剩余时间预测方法，其特征在于，所述根据所述初始荷电状态SOC和初始温度，确定与所述初始荷电状态SOC和初始温度对应的第二剩余充电时长，包括：

根据所述云端服务器存储的第二充电参数映射表，确定多个SOC区间与充电电流的对应关系；

根据所述初始荷电状态SOC、初始温度和各SOC区间对应的充电电流，确定与所述初始荷电状态SOC和初始温度对应的第二剩余充电时长；

其中，所述第二充电参数映射表包括多个SOC区间与充电电流的对应关系，以及多个SOC区间与温升速率的对应关系，所述第二充电参数映射表为根据前一次充电过程更新的映射表。