电池充电剩余时间计算方法及装置、车辆与流程

1.本发明涉及动力电池技术领域，尤其涉及一种电池充电剩余时间计算方法及装置、车辆。


背景技术：

2.随着纯电动汽车越来越普及，充电问题越来越被重视，与燃油车的加油相时间相比，电动汽车的充电时间较长。用户充电时往往希望得到准确的当前充电剩余时间，充电剩余时间因其可直观显示用户需要等待的时间，是充电管理技术中的重要指标。充电剩余时间的准确估计同时也可为充电预约、远程提醒等功能提供时间依据。
3.充电剩余时间是指在电池处于充电状态时，通过算法计算出的电池从当前的电量充电至100％的电量所需的时间。现有的计算充电剩余时间的方法主要通过soc与电池包容量，计算出剩余充电电量；然后根据实时充电电流与充电时间进行积分，得到实时充电电量；最后依据实时充电电量与剩余充电容量的比例关系得到充电剩余时间。
4.但是，在实际场景中，受环境温度、电网波动、充电方式、热管理等因素影响，充电时间计算值波动较大且不准确，导致充电剩余时间的估算误差较大。


技术实现要素：

5.针对上述问题，本发明的目的在于提供一种电池充电剩余时间计算方法及装置、车辆，其能有效提高电动汽车的剩余充电时间的估算精度。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种电池充电剩余时间计算方法，包括：
7.获取电池的当前状态数据；
8.获取充电桩的输出功率；
9.在充电开始前，根据所述电池的当前状态数据及所述充电桩的输出功率，预测所述电池的充电过程及预估充电时间；其中，所述充电过程包括温控阶段、阶梯电流充电阶段以及电压跟随阶段；
10.在所述温控阶段，获取所述温控阶段的第一实际充电时间，并根据所述第一实际充电时间和所述预估充电时间，得到充电剩余时间；
11.在所述阶梯电流充电阶段，获取所述阶梯电流充电阶段的第二实际充电时间，并根据所述第一实际充电时间、所述第二实际充电时间和所述预估充电时间，得到充电剩余时间；
12.在所述电压跟随阶段，获取所述电池的当前电压，并根据所述当前电压和预设的充电截止电压，计算充电剩余时间。
13.作为上述方案的改进，所述根据所述电池的当前状态数据及所述充电桩的输出功率，预测所述电池的充电过程及预估充电时间，包括：
14.根据所述当前soc、所述温升速率、所述温降速率以及所述当前电池温度，计算所述温控阶段对应的第一预估充电时长；
15.根据预设的工作温度和充电map，计算对应所述工作温度的第一soc值，其中，所述工作温度为所述温控阶段结束时检测到的电池温度；
16.根据所述充电map、所述第一soc值以及所述充电桩的输出功率，计算所述阶梯电流充电阶段对应的第二预估充电时长以及第二soc值；其中，所述第二soc值为所述阶梯电流充电阶段结束时所述电池的soc；
17.获取所述电池在上一次电压跟随阶段对应的上次第三实际充电时长和上次第三预估充电时长；
18.根据所述第二soc值、所述上次第三实际充电时长和所述上次第三预估充电时长，计算当前所述电压跟随阶段对应的第三预估充电时长；
19.根据所述第一预估充电时长、所述第二预估充电时长以及所述第三预估充电时长，计算所述预估充电时间。
20.作为上述方案的改进，所述根据所述当前soc、所述温升速率、所述温降速率以及所述当前电池温度，计算所述温控阶段对应的第一预估充电时长，包括：
21.将所述当前soc、所述温升速率、所述温降速率以及所述当前电池温度输入到预设的在线机器学习模型中，得到所述温控阶段对应的第一预估充电时长；
22.获取所述电池的在所述温控阶段的历史第一预估充电时长和历史第一实际充电时长；
23.根据所述历史第一预估充电时长和历史第一实际充电时长，采用预设的误差函数计算当前误差；
24.根据所述当前误差对所述在线机器学习模型的拟合系数进行迭代计算，得到所述在线机器学习模型的拟合系数更新值。
25.作为上述方案的改进，所述根据所述充电map、所述第一soc值以及所述充电桩的输出功率，计算所述阶梯电流充电阶段对应的第二预估充电时长以及第二soc值，包括：
26.根据所述充电map，计算所述电池在所述阶梯电流充电阶段的最大充电功率；
27.根据所述最大充电功率、所述输出功率、所述第一soc值以及所述充电map，分阶段计算充电电流和对应阶段结束时的阶段soc值；其中，末阶段结束时的阶段soc值为所述第二soc值；
28.根据各阶段对应的充电电流和对应阶段结束时的阶段soc值计算各阶段的阶段充电时间，并根据各阶段的阶段充电时间计算所述阶梯电流充电阶段对应的第二预估充电时长。
29.作为上述方案的改进，所述根据所述最大充电功率、所述输出功率、所述第一soc值以及所述充电map，分阶段计算充电电流和对应阶段结束时的阶段soc值，包括：
30.在所述最大充电功率大于所述输出功率时，根据所述充电map分阶段计算充电电流，得到若干阶段对应的充电电流；并根据所述map和所述第一soc值，计算各个阶段结束时阶段soc值；
31.在所述最大充电功率小于等于所述输出功率时，根据所述输出功率计算当前阶段对应的充电电流；并根据上一阶段结束时的阶段soc值和当前阶段的充电电流计算当前阶段结束时的阶段soc值。
32.作为上述方案的改进，所述方法还包括：
33.根据所述第二soc值、通过电压查表得到的进入所述电压跟随阶段时的标准soc值以及进入所述电压跟随阶段时的控制电压，计算进入所述电压跟随阶段时的初始soc值；
34.采用所述初始soc值更新所述第二soc值。
35.作为上述方案的改进，所述根据所述第二soc值、所述上次第三实际充电时长和所述上次第三预估充电时长，计算当前所述电压跟随阶段对应的第三预估充电时长，包括：
36.根据所述上次第三实际充电时长和所述上次第三预估充电时长对所述上次第三预估充电时长进行迭代计算，得到所述电池从所述第二soc值到目标soc所需的第三预估充电时长。
37.作为上述方案的改进，所述根据所述当前电压和预设的充电截止电压，计算充电剩余时间，包括：
38.在所述电压跟随阶段，计算所述充电截止电压和所述当前电压的第一电压差值；
39.统计从进入所述电压跟随阶段时的控制电压升高到所述当前电压的升压时间；并根据所述升压时间、所述当前电压与进入所述电压跟随阶段时的控制电压的第二电压差值计算电压变化速率；
40.根据所述差值以及所述电压变化速率计算进入所述电压跟随阶段后的充电剩余时间。
41.第二方面，本发明实施例提供了一种电池充电剩余时间计算装置，包括：
42.电池数据获取模块，用于获取电池的当前状态数据；
43.充电桩数据获取模块，用于获取充电桩的输出功率；
44.充电时间预测模块，用于在充电开始前，根据所述电池的当前状态数据及所述充电桩的输出功率，预测所述电池的充电过程及预估充电时间；其中，所述充电过程包括温控阶段、阶梯电流充电阶段以及电压跟随阶段；
45.第一剩余时间计算模块，用于在所述温控阶段，获取所述温控阶段的第一实际充电时间，并根据所述第一实际充电时间和所述预估充电时间，得到充电剩余时间；
46.第二剩余时间计算模块，用于在所述阶梯电流充电阶段，获取所述阶梯电流充电阶段的第二实际充电时间，并根据所述第一实际充电时间、所述第二实际充电时间和所述预估充电时间，得到充电剩余时间；
47.第三剩余时间计算模块，用于在所述电压跟随阶段，获取所述电池的当前电压，并根据所述当前电压和预设的充电截止电压，计算充电剩余时间。
48.第三方面，本发明实施例提供了一种车辆，所述车辆包括如第二实施例所述的电池充电剩余时间计算装置。
49.相对于现有技术，本发明实施例的有益效果在于：所述电池充电剩余时间计算方法，包括：获取电池的当前状态数据；获取充电桩的输出功率；在充电开始前，根据所述电池的当前状态数据及所述充电桩的输出功率，预测所述电池的充电过程及预估充电时间；其中，所述充电过程包括温控阶段、阶梯电流充电阶段以及电压跟随阶段；在所述温控阶段，获取所述温控阶段的第一实际充电时间，并根据所述第一实际充电时间和所述预估充电时间，得到充电剩余时间；在所述阶梯电流充电阶段，获取所述阶梯电流充电阶段的第二实际充电时间，并根据所述第一实际充电时间、所述第二实际充电时间和所述预估充电时间，得到充电剩余时间；在所述电压跟随阶段，获取所述电池的当前电压，并根据所述当前电压和
预设的充电截止电压，计算充电剩余时间。采用分阶段预测的方法，即温控阶段、阶梯电流阶段、电压跟随阶段，解决温控阶段、电压跟随阶段难以预测的问题，能有效提高电动汽车的剩余充电时间的估算精度。
附图说明
50.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
51.图1是本发明第一实施例提供的一种电池充电剩余时间计算方法的流程图；
52.图2是是本发明实施例提供的电池充电剩余时间计算流程示意框图；
53.图3是本发明第二实施例提供的一种电池充电剩余时间计算装置的示意图。
具体实施方式
54.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
55.请参阅图1，其是本发明第一实施例提供的一种电池充电剩余时间计算方法的流程图，所述电池充电剩余时间计算方法，包括以下步骤：
56.s1：获取电池的当前状态数据；其中，所述当前状态数据包括：当前soc、温升速率、温降速率、当前电池温度。
57.所述温升速率/温降速率是由所述电池的温度特性和所述电池所在车辆的温控系统特性决定，在不考虑自发热的情况下，在所述电池安装在车辆上后其温升速率/温降速率基本可以确定为一定值。所述电池的当前状态数据还包括充电窗口，其中，充电窗口是由电芯的电特性决定，是指不同温度、电量条件下允许给电池充电的充电电流限制值；在所述电池的整个充电过程中，需要将所述电池的充电电流控制在所述充电窗口范围内以避免充电电流过大影响电池的寿命。
58.s2：获取充电桩的输出功率。
59.充电桩的输出功率决定了充电桩的充电能力，其输出功率越大表示充电速度越快。
60.s3：在充电开始前，根据所述电池的当前状态数据及所述充电桩的输出功率，预测所述电池的充电过程及预估充电时间；其中，所述充电过程包括温控阶段、阶梯电流充电阶段以及电压跟随阶段。
61.在充电开始前，首先进行充电过程及其预估充电时间预测：所述电池的充电过程即从当前soc升高到目标soc的过程，可以包括三个阶段，第一个阶段时是温控阶段：将所述电池的当前电池温度按照所述温升速率/温降速率调节到所述电池的工作温度；第二个阶段是阶梯电流充电阶段：在这个阶段，所述电池的温度已经处于最佳的工作温度，所述电池的充电电流取决于电池的充电map(电池温度、充电电流与soc的关系)和充电机的输出功率，此时，对所述电池按照阶梯电流的方式进行充电，直至所述电池的当前电压达到进入电
压跟随阶段的控制电压。第三个阶段是电压跟随阶段：这个阶段中，由于电池的控制电压电压为一固定值，且末端充电结束的截止电压也是一固定值，此时，假设在此阶段的充电电流是固定的，则充电的时间也是相对稳定的。基于所述电池的当前状态数据和充电桩的输出功率，通过将所述电池的充电过程包括温控阶段、阶梯电流充电阶段以及电压跟随阶段，并预测所述电池的充电过程的预估充电时间。
62.s4：在所述温控阶段，获取所述温控阶段的第一实际充电时间，并根据所述第一实际充电时间和所述预估充电时间，得到充电剩余时间；
63.s5：在所述阶梯电流充电阶段，获取所述阶梯电流充电阶段的第二实际充电时间，并根据所述第一实际充电时间、所述第二实际充电时间和所述预估充电时间，得到充电剩余时间；
64.s5：在所述电压跟随阶段，获取所述电池的当前电压，并根据所述当前电压和预设的充电截止电压，计算充电剩余时间。
65.如图2所示，在进入充电过程后，对实际的充电时间进行计时和记录。在温控阶段，可以计算所述预估充电时间与当前的第一实际充电时间的差值，得到充电剩余时间；在所述阶梯电流充电阶段，可以先计算温控阶段结束时的第一实际充电时间和所述阶梯电流充电阶段当前的第二实际充电时间的总和，作为当前实际充电时长，并计算所述预估充电时间与当前实际充电时长的差值，得到充电剩余时间；在所述电压跟随阶段，可以直接根据所述电池的当前电压和预设的充电截止电压计算充电剩余时间，以使得在达到所述充电截止电压时，电池的充电剩余时间显示为0。
66.在本发明实施例中，基于电池的当前状态数据和充电桩的输出功率进行充电过程的预估充电时间预测，考虑热管理策略、充电桩功率、电池包本身的热特性等因数的影响，使得算法覆盖面更广，能够适应不同的使用环境和不同的充电桩；此外，采用分段式预测，即温控阶段、阶梯电流阶段、电压跟随阶段，并针对不同阶段进行预测，从而得到最终的预估充电时间，解决温控阶段、电压跟随阶段难以预测的问题，在充电过程中，每当完成预设的阶段时，将该阶段实际所需的时间与预测进行比较，以确定最终的充电剩余时间，通过本发明实施例可以降低估算误差，有效提高电动汽车的剩余充电时间的估算精度。
67.在一种可选的实施例中，所述根据所述电池的当前状态数据及所述充电桩的输出功率，预测所述电池的充电过程及预估充电时间，包括：
68.根据所述当前soc、所述温升速率、所述温降速率以及所述当前电池温度，计算所述温控阶段对应的第一预估充电时长；
69.根据预设的工作温度和充电map，计算对应所述工作温度的第一soc值，其中，所述工作温度为所述温控阶段结束时检测到的电池温度；
70.根据所述充电map、所述第一soc值以及所述充电桩的输出功率，计算所述阶梯电流充电阶段对应的第二预估充电时长以及第二soc值；其中，所述第二soc值为所述阶梯电流充电阶段结束时所述电池的soc；
71.获取所述电池在上一次电压跟随阶段对应的上次第三实际充电时长和上次第三预估充电时长；
72.根据所述第二soc值、所述上次第三实际充电时长和所述上次第三预估充电时长，计算当前所述电压跟随阶段对应的第三预估充电时长；
73.根据所述第一预估充电时长、所述第二预估充电时长以及所述第三预估充电时长，计算所述预估充电时间。
74.在本发明实施例中，通过预测出电池的充电过程，把充电过程包括：温控阶段、阶梯电流充电阶段、电压跟随阶段并分别估算其时间长度t1、t2、t3，并对温控阶段的第一预估充电时长t1、阶梯电流充电阶段的第二预估充电时长t2、电压跟随阶段的第三预估充电时长t3进行求和，从而预测出总体的预估充电时间t＝t1+t2+t3。基于影响要素，采用分阶段预测的方法，即温控阶段、阶梯电流阶段、电压跟随阶段，并针对不同阶段的特点，采用不同的预测算法，解决温控阶段、电压跟随阶段难以预测的问题。
75.在一种可选的实施例中，所述根据所述当前soc、所述温升速率、所述温降速率以及所述当前电池温度，计算所述温控阶段对应的第一预估充电时长，包括：
76.将所述当前soc、所述温升速率、所述温降速率以及所述当前电池温度输入到预设的在线机器学习模型中，得到所述温控阶段对应的第一预估充电时长；
77.获取所述电池的在所述温控阶段的历史第一预估充电时长和历史第一实际充电时长；
78.根据所述历史第一预估充电时长和历史第一实际充电时长，采用预设的误差函数计算当前误差；
79.根据所述当前误差对所述在线机器学习模型的拟合系数进行迭代计算，得到所述在线机器学习模型的拟合系数更新值。
80.在温控阶段，采用预设的在线机器学习模型进行第一预估充电时长的估算，其估算函数如下：
81.h(θ)＝θ0*x0+θ1*x1+θ2*x2+θ3*x3ꢀꢀꢀ
(1)
82.其中，h(θ)表示温控阶段的第一预估充电时长t1；
83.θ0表示初始时间，即从开始充电到所述电池开始升温/降温的时间，其由车辆的稳控系统的响应时间决定；
84.x1表示所述电池的当前电池温度，即所述电池开始充电时的起始温度；
85.x2表示所述电池的温升速率或温降速率，若当前电池温度低于工作温度，则需要对所述电池进行升温处理，若当前电池温度高于工作温度，则需要对所述电池进行降温处理；
86.x3表示所述电池的当前soc；
87.θ1、θ2、θ3表示在线机器学习模型的估算函数的拟合系数。
88.在本发明实施例中，设x0＝1，则，所述估算函数可变形为以下向量形式：
[0089][0090]
需要说明的是，估算函数h(θ)的形式并非唯一。通过上述估算函数h(θ)，可以计算出本次温控阶段的第一预估充电时长t1。
[0091]
其中，所述在线机器学习模型的误差函数设置为：
[0092][0093]
需要说明的是，误差函数的设计并非唯一。
[0094]
其中，m表示历史第一预估充电时长/历史第一实际充电时长的总数据量，可标定决定；i表示第i次充电；
[0095]
h(xi)表示历史第一预估充电时长；
[0096]
yi表示历史第一实际充电时长。
[0097]
对于任意θ，其迭代规则如下：
[0098][0099]
α为一修正因子。
[0100]
在本发明实施例中，在上次温控阶段结束后，采用误差函数对在线机器学习模型的估算函数中的拟合系数进行误差计算，然后基于计算出的误差和上述迭代规则对拟合系数进行迭代计算，从而得到拟合系数更新值；采用该拟合系数更新值更新估算函数中的拟合系数，从而在更新后的拟合系数θ确定的情况下，采用更新后的拟合系数对本次温控阶段进行第一预估充电时长估算，得到h(θ)＝θ0+θ1*x1+θ2*x2+θ3*x3。
[0101]
在程序初次运行时，拟合系数θ的初始值可以通过标定进行输入，然后采用误差算法根据历史第一实际充电时间和历史第一预估充电时间的误差，然后迭代规则对θ进行修正。θ的初始值，可以通过测试数据进行离线训练，测试标定之后进行确定。每次充电的第一实际充电时间和第一预估充电时间会被记录下来，作为在线机器学习模型的依据。
[0102]
基于以上预估得到的第一预估充电时长，结合所述电池的充电map，可以估算温控阶段结束时的第一soc值，记为soc1。由于温控阶段结束时的电池温度为工作温度，此时，可以直接通过充电map查询工作温度对应的soc，作为所述第一soc值。
[0103]
在一种可选的实施例中，所述根据所述充电map、所述第一soc值以及所述充电桩的输出功率，计算所述阶梯电流充电阶段对应的第二预估充电时长以及第二soc值，包括：
[0104]
根据所述充电map，计算所述电池在所述阶梯电流充电阶段的最大充电功率；
[0105]
根据所述最大充电功率、所述输出功率、所述第一soc值以及所述充电map，分阶段计算充电电流和对应阶段结束时的阶段soc值；其中，末阶段结束时的阶段soc值为所述第二soc值；
[0106]
根据各阶段对应的充电电流和对应阶段结束时的阶段soc值计算各阶段的阶段充电时间，并根据各阶段的阶段充电时间计算所述阶梯电流充电阶段对应的第二预估充电时长。
[0107]
在一种可选的实施例中，所述根据所述最大充电功率、所述输出功率、所述第一soc值以及所述充电map，分阶段计算充电电流和对应阶段结束时的阶段soc值，包括：
[0108]
在所述最大充电功率大于所述输出功率时，根据所述充电map分阶段计算充电电流，得到若干阶段对应的充电电流；并根据所述map和所述第一soc值，计算各个阶段结束时阶段soc值；
[0109]
在所述最大充电功率小于等于所述输出功率时，根据所述输出功率计算当前阶段对应的充电电流；并根据上一阶段结束时的阶段soc值和当前阶段的充电电流计算当前阶段结束时的阶段soc值。
[0110]
由于进入所述阶梯电流充电阶段时电池的温度达到了最佳的工作温度，所述第一soc值作为所述阶梯电流充电阶段的起始soc，所述阶梯电流充电阶段的充电电流取决于充电map和所述充电桩的输出功率，因此，可以基于所述最大充电功率、所述输出功率进行分阶段预估充电时间计算。具体地：将所述最大充电功率与所述输出功率进行比较；将所述最大充电功率小于等于所述输出功率的时段包括map跟随阶段，所述最大充电功率小于等于所述输出功率的阶段包括恒功率阶段；在map跟随阶段，通过查询所述充电map获取各个阶段的充电电流和各个阶段结束时对应的阶段soc值；在恒功率阶段，电池的充电电流受限与充电桩的输出功率，此时根据所述输出功率计算当前阶段的充电电流，并按照当前阶段的充电电流进行充电并持续到电压跟随阶段；最后对各个阶段的阶段充电时间进行求和，得到所述阶梯电流充电阶段的第二预估充电时长t2，具体估算算法如下：
[0111][0112]
其中，k表示所述阶梯电流充电阶段中第k阶段，即以不同的充电电流划分的不同阶段的序号；
[0113]
c表示所述电池的容量(ah)；
[0114]
tk表示第k阶段的阶段充电时间；
[0115]
γ表示电网的品质因数，即由于电网波动所导致的实际电流略低理论电流的系数，通过标定确定。
[0116]
δsock＝soc
k-soc
k-1
,k＝1,2,
…
,n，sock表示第k阶段结束时的soc值，即第k+1阶段开始时的soc值。
[0117]
在一种可选的实施例中，所述方法还包括：
[0118]
根据所述第二soc值、通过电压查表得到的进入所述电压跟随阶段时的标准soc值以及进入所述电压跟随阶段时的控制电压，计算进入所述电压跟随阶段时的初始soc值；
[0119]
采用所述初始soc值更新所述第二soc值。
[0120]
为了防止过充，在阶梯电流充电阶段结束后或进入电压跟随阶段之前，需要对第二soc值进行修正处理。由于进入电压跟随阶段的控制条件是电芯电压，由于误差的问题，电芯电压和soc存在一定的误差，因此进入电压跟随阶段的第二soc值，即socn的值是不完全确定的，可能偏高，可能偏低，因此进行以下修正：
[0121][0122]
其中，socn表示修正前的第二soc值；
[0123]focv
(u)：查表函数，通过电压查找对应的标准soc值；
[0124]
u表示进入电压跟随阶段的控制电压，为一定值；
[0125]
β表示修正因子；
[0126]
δsoc表示修正前的第二soc值和查表得到的标准soc值之间的差值。
[0127]
在一种可选的实施例中，所述根据所述第二soc值、所述上次第三实际充电时长和所述上次第三预估充电时长，计算当前所述电压跟随阶段对应的第三预估充电时长，包括：
[0128]
根据所述上次第三实际充电时长和所述上次第三预估充电时长对所述上次第三预估充电时长进行迭代计算，得到所述电池从所述第二soc值到目标soc所需的第三预估充电时长。
[0129]
考虑电池一致性和老化等因素，设计电压跟随阶段的第三预估充电时长的迭代公式：
[0130]
t
3h
＝t
3h-1
+ρδt
ꢀꢀꢀ
(7)
[0131]
其中，t
3h
表示本次电压跟随阶段的第三预估充电时长；
[0132]
t
3h-1
表示上次电压跟随阶段的上次第三预估充电时长；
[0133]
ρ表示修正因子，用于控制修正速率；
[0134]
δt表示上次电压跟随阶段的上次第三实际充电时长与t
3h-1
的差值；
[0135]
在一种可选的实施例中，所述根据所述当前电压和预设的充电截止电压，计算充电剩余时间，包括：
[0136]
在所述电压跟随阶段，计算所述充电截止电压和所述当前电压的第一电压差值；
[0137]
统计从进入所述电压跟随阶段时的控制电压升高到所述当前电压的升压时间；并根据所述升压时间、所述当前电压与进入所述电压跟随阶段时的控制电压的第二电压差值计算电压变化速率；
[0138]
根据所述差值以及所述电压变化速率计算进入所述电压跟随阶段后的充电剩余时间。
[0139]
在估算出温控阶段对应的第一预估充电时长、阶梯电流充电阶段对应的第二预估充电时长、电压跟随阶段对应的第三预估充电时长后，得到总体的预估充电时间并显示给用户，之后进入充电过程。
[0140]
在开始之后，记录温控阶段、阶梯电流充电阶段、电压跟随阶段中每个阶段的实际充电时间，并在每个阶段结束后，计算每个阶段的实际充电时间与预估的充电时间进行对比，计算时间误差，作为实时修正的决策依据；
[0141][0142]
t
real
表示本次充电当前阶段的实际充电时长；
[0143]
t
esti
表示本次充电当前阶段的预估充电时长；
[0144]
δt表示上次充电当前阶段的实际充电时长与预估充电时长的差值；
[0145]
例如在温控控阶段结束后，通过公式(8)判定不需要进行修正时，可以直接采用t2+t3作为温控控阶段结束后充电剩余时间，否则通过计算预估充电时间与本次第一实际充电时长的差值作为温控控阶段结束后充电剩余时间；同样地，在阶梯电流充电阶段结束后，通过公式(8)判定不需要进行修正时，可以直接采用t3作为温控控阶段结束后充电剩余时间，否则通过计算预估充电时间与本次第一实际充电时长和第二实际充电时长的差值作为在阶梯电流充电阶段结束后充电剩余时间。
[0146]
对于电压跟随阶段，则采取逐渐收敛算法，让充电时间跟随电压值逐渐收敛到0，即在达到充电截止电压的同时，显示的充电剩余时间也为0。逐渐收敛算法如下：
[0147][0148]
其中，t
re
表示进入电压跟随阶段的充电剩余时间；
[0149]
表示电压变化速率，即电压升高δu所需时间为δt；
[0150]
u2表示当前电压；
[0151]
u1表示充电截止电压。
[0152]
相对于现有技术，本发明实施例的有益效果在于：
[0153]
1、采用分阶段预测的方法，即温控阶段、阶梯电流阶段、电压跟随阶段，并针对不同阶段的特点，采用不同的预测算法，解决温控阶段、电压跟随阶段难以预测的问题。
[0154]
2、估算时间时考虑环境温度、热管理策略、充电桩功率、电池包本身的热特性的影响，使得算法覆盖面更广，且结合自适应的在线机器学习算法，能够适应不同的使用环境和不同的充电桩。
[0155]
3、对于估算难度比较的温控阶段，采用在线机器学习算法，根据每次充电实际参数，通过机器学习算法修正参数，使得估算结果会随着使用次数的增加，不断提高温控阶段所需充电时间的估算精度，解决温控阶段充电电流同时受到荷电状态、加热策略、电池包本身的热阻热容、电池包的自发热影响，导致充电时间难以计算的难题。
[0156]
4、对于阶梯电流阶段，划分出末端的电压跟随阶段，并通过估算出分界点的soc，使得阶梯电流阶段的充电剩余时间估算更准确。
[0157]
5、在充电末端的电压跟随阶段，使得充电剩余时间，在充电停止时刻，同时修正到0，实现更加准确的估算充电剩余时间，提升客户的体验。具体地，在充电末端的电压跟随阶段，采用基于电压变化速率的自适应修正法，使得显示的末端充电时间连续修正，并收敛于真实的充电时间，相对于现有技术只用soc来估算充电时间，误差比较大，本发明实施例可以降低估算误差。
[0158]
请参阅图3，本发明第二实施例提供了一种电池充电剩余时间计算装置，，包括：
[0159]
电池数据获取模块1，用于获取电池的当前状态数据；
[0160]
充电桩数据获取模块2，用于获取充电桩的输出功率；
[0161]
充电时间预测模块3，用于在充电开始前，根据所述电池的当前状态数据及所述充电桩的输出功率，预测所述电池的充电过程及预估充电时间；其中，所述充电过程包括温控阶段、阶梯电流充电阶段以及电压跟随阶段；
[0162]
第一剩余时间计算模块4，用于在所述温控阶段，获取所述温控阶段的第一实际充电时间，并根据所述第一实际充电时间和所述预估充电时间，得到充电剩余时间；
[0163]
第二剩余时间计算模块5，用于在所述阶梯电流充电阶段，获取所述阶梯电流充电阶段的第二实际充电时间，并根据所述第一实际充电时间、所述第二实际充电时间和所述预估充电时间，得到充电剩余时间；
[0164]
第三剩余时间计算模块6，用于在所述电压跟随阶段，获取所述电池的当前电压，并根据所述当前电压和预设的充电截止电压，计算充电剩余时间。
[0165]
在一种可选的实施例中，所述充电时间预测模块3包括：
[0166]
温控时长计算单元，用于根据所述当前soc、所述温升速率、所述温降速率以及所
述当前电池温度，计算所述温控阶段对应的第一预估充电时长；
[0167]
第一sco计算单元，用于根据预设的工作温度和充电map，计算对应所述工作温度的第一soc值，其中，所述工作温度为所述温控阶段结束时检测到的电池温度；
[0168]
阶梯电流充电时长计算单元，用于根据所述充电map、所述第一soc值以及所述充电桩的输出功率，计算所述阶梯电流充电阶段对应的第二预估充电时长以及第二soc值；其中，所述第二soc值为所述阶梯电流充电阶段结束时所述电池的soc；
[0169]
历史数据获取单元，用于获取所述电池在上一次电压跟随阶段对应的上次第三实际充电时长和上次第三预估充电时长；
[0170]
电压跟随时长计算单元，用于根据所述第二soc值、所述上次第三实际充电时长和所述上次第三预估充电时长，计算当前所述电压跟随阶段对应的第三预估充电时长；
[0171]
总时长计算单元，用于根据所述第一预估充电时长、所述第二预估充电时长以及所述第三预估充电时长，计算所述预估充电时间。
[0172]
在一种可选的实施例中，所述温控时长计算单元包括：
[0173]
机器学习单元，用于将所述当前soc、所述温升速率、所述温降速率以及所述当前电池温度输入到预设的在线机器学习模型中，得到所述温控阶段对应的第一预估充电时长；
[0174]
历史温控时长获取单元，用于获取所述电池的在所述温控阶段的历史第一预估充电时长和历史第一实际充电时长；
[0175]
误差计算单元，用于根据所述历史第一预估充电时长和历史第一实际充电时长，采用预设的误差函数计算当前误差；
[0176]
拟合系数更新单元，用于根据所述当前误差对所述在线机器学习模型的拟合系数进行迭代计算，得到所述在线机器学习模型的拟合系数更新值。
[0177]
在一种可选的实施例中，所述阶梯电流充电时长计算单元包括：
[0178]
最大充电功率计算单元，用于根据所述充电map，计算所述电池在所述阶梯电流充电阶段的最大充电功率；
[0179]
阶段充电电流计算单元，用于根据所述最大充电功率、所述输出功率、所述第一soc值以及所述充电map，分阶段计算充电电流和对应阶段结束时的阶段soc值；其中，末阶段结束时的阶段soc值为所述第二soc值；
[0180]
阶段充电时间计算单元，用于根据各阶段对应的充电电流和对应阶段结束时的阶段soc值计算各阶段的阶段充电时间，并根据各阶段的阶段充电时间计算所述阶梯电流充电阶段对应的第二预估充电时长。
[0181]
在一种可选的实施例中，所述阶段充电电流计算单元包括：
[0182]
第一充电电流计算单元，用于在所述最大充电功率大于所述输出功率时，根据所述充电map分阶段计算充电电流，得到若干阶段对应的充电电流；并根据所述map和所述第一soc值，计算各个阶段结束时阶段soc值；
[0183]
第二充电电流计算单元，用于在所述最大充电功率小于等于所述输出功率时，根据所述输出功率计算当前阶段对应的充电电流；并根据上一阶段结束时的阶段soc值和当前阶段的充电电流计算当前阶段结束时的阶段soc值。
[0184]
在一种可选的实施例中，所述装置还包括：
[0185]
第二soc值计算模块，用于根据所述第二soc值、通过电压查表得到的进入所述电压跟随阶段时的标准soc值以及进入所述电压跟随阶段时的控制电压，计算进入所述电压跟随阶段时的初始soc值；
[0186]
第二soc值更新模块，用于采用所述初始soc值更新所述第二soc值。
[0187]
在一种可选的实施例中，所述电压跟随时长计算单元包括：
[0188]
迭代计算单元，用于根据所述上次第三实际充电时长和所述上次第三预估充电时长对所述上次第三预估充电时长进行迭代计算，得到所述电池从所述第二soc值到目标soc所需的第三预估充电时长。
[0189]
在一种可选的实施例中，所述第三剩余时间计算模块6包括：
[0190]
电压差值计算单元，用于在所述电压跟随阶段，计算所述充电截止电压和所述当前电压的第一电压差值；
[0191]
电压变化计算单元，用于统计从进入所述电压跟随阶段时的控制电压升高到所述当前电压的升压时间；并根据所述升压时间、所述当前电压与进入所述电压跟随阶段时的控制电压的第二电压差值计算电压变化速率；
[0192]
剩余时间计算单元，用于根据所述差值以及所述电压变化速率计算进入所述电压跟随阶段后的充电剩余时间。
[0193]
需要说明的是，本发明实施例诉所述的电池充电剩余时间计算装置的工作原理和技术效果与第一实施例所述的电池充电剩余时间计算方法相同，在此不再详细说明。
[0194]
本发明第三实施例提供了一种车辆，所述车辆包括如第二实施例所述的电池充电剩余时间计算装置。
[0195]
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0196]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。