[发明专利]电池充电管理方法、系统、设备及存储介质在审
申请号: | 202211540121.6 | 申请日: | 2022-11-30 |
公开(公告)号: | CN115912561A | 公开(公告)日: | 2023-04-04 |
发明(设计)人: | 龚少杰;王冬华;黄炳鑫 | 申请(专利权)人: | 深圳市新国都支付技术有限公司 |
主分类号: | H02J7/00 | 分类号: | H02J7/00;H01M10/42;H01M10/44 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 张龙哺 |
地址: | 518040 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 电池 充电 管理 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
1.电池充电管理方法,其特征在于,包括:
根据预设频率定时获取电池的电池使用数据;
将当前日期之前的预设天数对应的时间作为样本日期,从所述电池使用数据中提取所述样本日期内的数据,得到充电样本数据;
将当前时刻之后的预设预测时间作为样本时间,从所述充电样本数据中提取所述样本日期内所述样本时间对应的数据,得到预测统计数据;
根据预设分析策略对所述预测统计数据进行分析,得到预测充电模式并将当前工作模式切换为所述预测充电模式,根据所述预测充电模式设置所述电池的充电参数。
2.根据权利要求1所述的电池充电管理方法,其特征在于,所述根据预设频率定时获取电池的电池使用数据,包括:
根据预设频率定时获取电池对应的充电计次数据,其中,所述充电计次数据用于表征电池连接外部电源的计数和未连接外部电源的计数;
每经过一个预设采样时间将所有的所述充电计次数据保存为所述电池使用数据。
3.根据权利要求2所述的电池充电管理方法,其特征在于,所述每经过一个预设采样时间将所有的所述充电计次数据保存为所述电池使用数据,包括:
每经过一个预设采样时间对所有的所述充电计次数据进行保存,直至所保存的所述充电计次数据对应的天数大于或等于预设天数,得到由所有的所述充电计次数据组成的所述电池使用数据。
4.根据权利要求1所述的电池充电管理方法,其特征在于,所述根据预设分析策略对所述预测统计数据进行分析,得到预测充电模式,包括:
提取所述预测统计数据中用于表征连接外部电源的次数之和,得到有外电总量数据;
提取所述预测统计数据中用于表征未连接外部电源的次数之和,得到无外电总量数据;
计算所述有外电总量数据和所述无外电总量数据的差值;
当所述差值为自然数,得到预测充电模式为有外电模式。
5.根据权利要求4所述的电池充电管理方法,其特征在于,在所述计算所述有外电总量数据和所述无外电总量数据的差值之后,还包括:
当所述差值为负数,得到预测充电模式为无外电模式。
6.根据权利要求5所述的电池充电管理方法,其特征在于,所述根据所述预测充电模式设置所述电池的充电参数,包括:
当所述预测充电模式为所述有外电模式,设置第一满充电压和第一复充电压;
当所述预测充电模式为所述无外电模式,设置第二满充电压和第二复充电压;
其中,所述第一满充电压小于所述第二满充电压,所述第一复充电压小于所述第二复充电压。
7.根据权利要求1至6任一项所述的电池充电管理方法,其特征在于,在根据预设分析策略对所述预测统计数据进行分析,得到预测充电模式并将当前工作模式切换为所述预测充电模式,根据所述预测充电模式设置所述电池的充电参数之后,还包括:
每到达预设触发时间重新提取所述充电样本数据,以更新所述预测充电模式,并将更新后的所述预测充电模式切换为当前工作模式,根据更新后的所述预测充电模式设置所述电池的充电参数。
8.电池充电管理系统,其特征在于,包括:
采样模块,用于根据预设频率定时获取电池的电池使用数据;
提取模块,将当前日期之前的预设天数对应的时间作为样本日期,从所述电池使用数据中提取所述样本日期内的数据,得到充电样本数据;
统计模块,将当前时刻之后的预设预测时间作为样本时间,从所述充电样本数据中提取所述样本日期内所述样本时间对应的数据,得到预测统计数据;
预测模块,根据预设分析策略对所述预测统计数据进行分析,得到预测充电模式并将当前工作模式切换为所述预测充电模式,根据所述预测充电模式设置所述电池的充电参数。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市新国都支付技术有限公司,未经深圳市新国都支付技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211540121.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种新型跳VV割工艺
- 下一篇:堤坝修补机器人