车辆与电池的匹配方法、装置、系统及可读存储介质与流程

本发明涉及车辆换电技术领域，尤其涉及一种车辆与电池的匹配方法、装置、系统及可读存储介质。

背景技术：

随着不可再生能源(如石油)的日益减少以及环境改善的迫切需求，新能源车辆应运而生，例如，以动力电池为动力的电动车辆(如纯电动车辆、机电混合动力车辆、燃料电池车辆等)，已越来越多地投入到人们的生活之中。

对于电动车辆，如何在电能不足时提供快速有效的解决办法，成为用户和生产商着重关注的问题。目前主要的电能补给方案包括：充电方案和换电方案。对于充电方案，可以将与电源连接的充电枪，与车辆的充电接口连接，对车辆上的动力电池进行充电，这一过程耗时较长。对于换电方案，则是直接用已充满电的动力电池对车辆上亏电的动力电池进行更换，这一过程耗时较短。由此可见，换电方案相对充电方案，可以在更短的时间内解决电能不足的问题，因此也更受用户和生产商的青睐。

对于换电方案，通常是由提供电池运营服务的换电站实现，使动力电池在车辆中进行流转调度。如图1所示，动力电池存放在换电站内的电池仓位中，而车辆在换电平台处实现换电。但现有技术中，换电站在进行换电时，电池是随机选择的，没有考虑电池的健康度的衰减问题。而健康度的衰减影响电池的使用寿命，电池的使用寿命影响电池的运营效率，即健康度衰减的越慢，电池的使用寿命越长，越有利于提升电池的运营效率，相反，健康度衰减的越快，电池的使用寿命越短，会降低电池的运营效率。由此可知，现有技术中的换电策略不利于提升电池的运营效率。

技术实现要素：

本发明提供了一种车辆与电池的匹配方法、装置、系统及可读存储介质，以便在一定程度上解决现有技术中的换电策略，不利于提升电池的运营效率的问题。

在本发明实施的第一方面，提供了一种车辆与电池的匹配方法，所述车辆与电池的匹配方法包括：

获取待换电车辆在本次换电后至下一次换电时的未来使用行为的预测结果；

根据所述预测结果以及目标换电站内每一匹配电池在第一状态下的第一累计使用情况，评估每一所述匹配电池在第二状态下的第二健康度；其中，所述匹配电池为与所述待换电车辆匹配的动力电池；所述第一状态为所述匹配电池的当前状态；所述第二状态为若所述匹配电池本次换电至所述待换电车辆上，所述匹配电池在所述待换电车辆下一次换电时的状态；

根据每一所述匹配电池的第一健康度和所述第二健康度，确定每一所述匹配电池在所述第二状态下相比于所述第一状态下的健康度衰减程度；其中，所述第一健康度为所述匹配电池在所述第一状态下的健康度；

将健康度衰减程度最小的匹配电池，确定为更换至所述待换电车辆上的目标匹配电池。

可选地，在所述获取待换电车辆在本次换电后至下一次换电时的未来使用行为的预测结果之前，所述车辆与电池的匹配方法还包括：

根据所述待换电车辆的历史使用行为数据以及当前的位置信息，对所述待换电车辆在本次换电后至下一次换电时的未来使用行为进行预测，获得所述预测结果。

可选地，所述未来使用行为包括：下一次换电的时间和地点，本次换电后至下一次换电前在对动力电池的使用上所需的累计续航里程以及累计吞吐电量，以及本次换电后至下一次换电前的充电行为、行驶行为、停车行为。

可选地，所述根据所述预测结果以及目标换电站内每一匹配电池在第一状态下的第一累计使用情况，评估每一所述匹配电池在第二状态下的第二健康度，包括：

根据所述预测结果，获得每一所述匹配电池从所述第一状态至所述第二状态时的第二累计使用情况；

根据所述第一累计使用情况和所述第二累计使用情况，确定每一所述匹配电池从出厂至所述第二状态时的第三累计使用情况；

根据所述第三累计使用情况，评估每一所述匹配电池的在所述第二状态下的第二健康度。

可选地，所述目标换电站为所述待换电车辆当前所在的换电站，或所述待换电车辆的当前位置的预设范围内的换电站。

可选地，在所述目标换电站为所述待换电车辆的当前位置的预设范围内的换电站的情况下，在确定更换至所述待换电车辆上的目标匹配电池之后，所述车辆与电池的匹配方法还包括：

发送推荐信息至目标终端设备；

其中，所述推荐信息包括：所述目标匹配电池所在的换电站名称以及地理位置。

在本发明实施的第二方面，提供了一种车辆与电池的匹配装置，所述车辆与电池的匹配装置包括：

获取模块，用于获取待换电车辆在本次换电后至下一次换电时的未来使用行为的预测结果；

评估模块，用于根据所述获取模块获得的所述预测结果以及目标换电站内每一匹配电池在第一状态下的第一累计使用情况，评估每一所述匹配电池在第二状态下的第二健康度；其中，所述匹配电池为与所述待换电车辆匹配的动力电池；所述第一状态为所述匹配电池的当前状态；所述第二状态为若所述匹配电池本次换电至所述待换电车辆上，所述匹配电池在所述待换电车辆下一次换电时的状态；

第一确定模块，用于根据每一所述匹配电池的第一健康度和所述评估模块得到的所述第二健康度，确定每一所述匹配电池在所述第二状态下相比于所述第一状态下的健康度衰减程度；其中，所述第一健康度为所述匹配电池在所述第一状态下的健康度；

第二确定模块，用于将所述第一确定模块确定的健康度衰减程度最小的匹配电池，确定为更换至所述待换电车辆上的目标匹配电池。

可选地，所述车辆与电池的匹配装置还包括：

预测模块，用于根据所述待换电车辆的历史使用行为数据以及当前的位置信息，对所述待换电车辆在本次换电后至下一次换电时的未来使用行为进行预测，获得所述预测结果。

可选地，所述未来使用行为包括：下一次换电的时间和地点，本次换电后至下一次换电前在对动力电池的使用上所需的累计续航里程以及累计吞吐电量，以及本次换电后至下一次换电前的充电行为、行驶行为、停车行为。

可选地，所述评估模块包括：

获取单元，用于根据所述预测结果，获得每一所述匹配电池从所述第一状态至所述第二状态时的第二累计使用情况；

确定单元，用于根据所述第一累计使用情况和所述获取单元获得的所述第二累计使用情况，确定每一所述匹配电池从出厂至所述第二状态时的第三累计使用情况；

评估单元，用于根据所述确定单元确定的所述第三累计使用情况，评估每一所述匹配电池的在所述第二状态下的第二健康度。

可选地，所述目标换电站为所述待换电车辆当前所在的换电站，或所述待换电车辆的当前位置的预设范围内的换电站。

可选地，在所述目标换电站为所述待换电车辆的当前位置的预设范围内的换电站的情况下，所述车辆与电池的匹配装置还包括：

发送模块，用于发送推荐信息至目标终端设备；

其中，所述推荐信息包括：所述目标匹配电池所在的换电站名称以及地理位置。

在本发明实施例的第三方面，提供了一种车辆与电池的匹配系统，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的车辆与电池的匹配方法中的步骤。

在本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的车辆与电池的匹配方法中的步骤。

针对现有技术，本发明具备如下优点：

本发明实施例中，在进行车辆与电池的匹配时，基于车辆未来可能发生的行为，评估待换电车辆的未来使用行为对动力电池的健康度的影响，进而得到动力电池在待换电车辆的下一换电时相比于当前状态的健康度衰减程度。然后将健康度衰减程度最小的匹配电池，确定为更换至待换电车辆上的目标匹配电池。动力电池的健康度衰减程度越小，越有利于延缓动力电池的衰减，从而延长动力电池的使用寿命，提升电池的运营效率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为现有技术的换电站的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的车辆与电池的匹配方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的车辆与电池的匹配装置的框图之一；

图4为本发明实施例提供的车辆与电池的匹配装置的框图之二。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解的是，还可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图2是本发明实施例提供的一种车辆与电池的匹配方法的流程示意图，该车辆与电池的匹配方法可以应用于服务器，也可以应用于其他电子设备(如换电站内的终端设备)等。

如图2所示，该车辆与电池的匹配方法可以包括：

步骤201：获取待换电车辆本次换电后至下一次换电时的未来使用行为的预测结果。

本步骤中所述的待换电车辆为以动力电池为动力的电动车辆，其类型可以包括但不限于：纯电动车辆、机电混合动力车辆或燃料电池车辆等。

本步骤中所述的未来使用行为包括能够对动力电池的健康度(stateofhealth，简称soh)产生影响的行为。一般动力电池在出厂时的健康度为100％，随着后续的使用，其健康度会逐渐衰减，因此动力电池的健康度衰减与动力电池的累计使用情况相关，而车辆的使用行为会直接影响动力电池的累计使用情况，因此，车辆的未来使用行为可能会对动力电池的健康度产生影响。

步骤202：根据预测结果以及目标换电站内的每一匹配电池在第一状态下的第一累计使用情况，评估每一匹配电池在第二状态下的第二健康度。

本步骤中所述的匹配电池为与待换电车辆匹配的动力电池。目前许多车型已经支持灵活装配不同型号和规格的电池，但也并非支持所有型号和规格的电池，因此，需要确定与待换电车辆匹配的动力电池，具体可以根据待换电车辆的产品型号等信息进行确定。

本步骤中所述的第一状态为匹配电池的当前状态。本步骤中所述的第二状态为若该匹配电池本次换电至待换电车辆上，该匹配电池在待换电车辆下一次换电时的状态。匹配电池在第一状态下的第一累计使用情况为匹配电池从出厂到当前的累计使用情况。

本发明实施例中，对于待换电车辆，服务器先预测该待换电车辆在本次换后至下一次换电时的未来使用行为，由于预测的未来使用行为影响匹配电池的累计使用情况，进而影响匹配电池的健康度，因此可以根据预测的未来使用行为以及匹配电池当前的累计使用状态，评估每一匹配电池在待换电车辆下一次换电时的第二健康度。

步骤203：根据每一匹配电池的第一健康度和第二健康度，确定每一匹配电池在第二状态下相比于第一状态下的健康度衰减程度。

其中，第一健康度为匹配电池在第一状态下的健康度。匹配电池在第二状态下相比于第一状态下的健康度衰减程度为第二健康度与第一健康度的差值。例如，第一健康度表示为soh_t0，第二健康度表示为soh_t1，匹配电池在第二状态下相比于第一状态下的健康度衰减程度表示为△soh，则△soh＝soh_t1-soh_t0。

步骤204：将健康度衰减程度最小的匹配电池，确定为更换至待换电车辆上的目标匹配电池。

本发明实施例中，在目标换电站内的匹配电池中，将健康度衰减程度最小的匹配电池，作为更换至待换电车辆上的目标匹配电池。匹配电池的健康度衰减程度越小，越有利于延缓动力电池的衰减，从而延长动力电池的使用寿命，提升电池的运营效率。此外，这样也有利于减小换电站内的动力电池在健康度衰减程度上的差异，均衡动力电池的健康度。而换电站内的动力电池的健康度越均衡，也有利于用户使用到性能均衡的动力电池，提升用户的使用体验，提高用户的回头率，从而进一步提升电池的运营效率。

可选地，在本发明实施例提供的技术方案应用于服务器时，在确定目标匹配电池后，服务器可以发送至车电匹配信息至换电站，以使换电站中换电设备(如换电机器人)或工作人员可以将目标匹配电池更换至待换电车辆上。其中，车电匹配信息中可以包括：待换电车辆信息(如车牌号、车辆颜色、车辆型号等)以及目标匹配电池信息(如电池编号信息)，以使换电站的换电设备或工作人员得知是将哪一电池更换至哪一待换电车辆上。

可选地，本申请实施例中，可以基于待换电车辆的历史使用行为，预测待换电车辆本次换电后至下一次换电时的未来使用行为。

对于待换电车辆本次换电后至下一次换电时的未来使用行为的预测结果，可以是每次待换电车辆需要换电时预测得到的，即每次待换电车辆需要换电时，均需进行一次对待换电车辆的未来使用行为的预测。

此外，在待换电车辆上一次换电后至本次换电前的历史使用行为，与上上次换电后至上一次换电前的历史使用行为的相似度大于或等于预设数值的情况下，可以将上一次换电时所用的预测结果，作为本次换电时所需的预测结果。待换电车辆的未来使用行为往往可以基于待换电车辆的历史使用行为进行预测。在历史使用行为变化不大的情况下，未来使用行为的预测结果也会比较相似，因此，在本次换电之前的前两次换电之后(即上一次换电后至本次换电前以及上上次换电后至上一次换电前)的历史使用行为比较相似的情况下，可以将上一次换电时所用的预测结果，作为本次换电时所需的预测结果，以减少不必要的预测处理。这里所述的预设数值至少大于50％，小于100％，具体取值可根据对未来使用行为的预测准确度的需求进行选择。例如，若想提高未来使用行为的预测准确度，可以选择较大的数值，如90％等。若对未来使用行为的预测准确度的要求不高，可以选择较小的数值，如70％等。

可选地，在每次待换电车辆换电时均需预测一次未来使用行为情况下，在步骤201：获取待换电车辆在本次换电后至下一次换电时的未来使用行为的预测结果之前，该车辆与电池的匹配方法还可以包括：

根据待换电车辆的历史使用行为数据以及当前的位置信息，对待换电车辆在本次换电后至下一次换电时的未来使用行为进行预测，获得预测结果。

车辆使用过程中，可以上报使用行为数据至服务器，因此服务器中存储有待换电车辆的历史使用行为数据。此外，服务器还可以获取待换电车辆当前的位置信息。

一般，通过对车辆的历史使用行为进行分析，往往可以得到车辆的使用行为规律，从而可以根据车辆的使用行为规律，预测车辆的未来使用行为。而由车辆当前的位置也可以预测出车辆未来的一些使用行为，如车辆当前行驶在高速公路上，则可以依据车辆上的动力电池的续航里程以及沿途的换电站分布情况等，预测出车辆将在哪个换电站进行换电。待换电车辆的历史使用行为数据，反映了车辆的使用行为规律，依此进行未来行为的预测，能够使预测结果更加准确。而待换电车辆的当前位置，可以反映出待换电车辆在短时间内的可能行为，因此，可以进一步提高预测结果的准确性。

可选地，本发明实施例中，预测的未来使用行为可以包括：待换电车辆下一次换电的时间和地点，待换电车辆本次换电后至下一次换电前在对动力电池的使用上所需的累计续航里程以及累计吞吐电量，以及待换电车辆本次换电后至下一次换电前的充电行为、行驶行为、停车行为。

在预测得到待换电车辆的下一次换电的时间和地点后，可以得到各换电站的换电需求，从而基于各换电站的换电需求调度电池，满足按需使用电池的需求，从而提高电池的运营效率。在预测得到本次换电后至下一次换电前在对动力电池的使用上所需的累计续航里程以及累计吞吐电量，以及本次换电后至下一次换电前的充电行为、行驶行为、停车行为后，可以基于这些使用行为，评估动力电池的健康度，进而得到动力电池的健康度衰减程度，从而基于动力电池的健康度衰减程度，进行动力电池的调度，减小换电站内的动力电池在健康度衰减程度上的差异，均衡换电站内的动力电池的健康度。

为了更好地理解如何根据待换电车辆的历史使用行为数据以及当前的位置信息，预测待换电车辆本次换电后至下一次换电时的未来使用行为，下面进行进一步的解释说明。

在待换电车辆没有处于高速公路上，或没有处于高速公路的服务站中的情况下，假设，本次换电时间为2020年5月1日，根据待换电车辆的历史使用行为数据，得到待换电车辆的换电频率为五天，即每隔五天换电一次，则可以预测下一次换电时间为2020年5月7日。此外，根据待换电车辆历史使用行为数据，对待换电车辆去过的换电站按照去往频率进行排序，可以将去往频率最高的换电站，预测为下一次换电的地点。

在预测到下一次换电时间后，可以根据待换电车辆的历史使用行为数据，预测待换电车辆本次换电后至下一次换电时，在对动力电池的使用上，所需的累计续航里程以及累计吞吐电量。假设，根据待换电车辆的历史使用行为数据，得到待换电车辆历史每天累计行驶路程为50公里，则可以预测出本次换电时间至下一次换电时间的总天数内的累计行驶路程，如：2020年5月1日到2020年5月7日的7天内，累计行驶路程为：50*7＝350公里，从而可以预测出这7天内，所需动力电池的累计续航里程为350公里。当然预测的动力电池的累计续航里程也可以比350公里稍大一些，如370公里等，以留余量。在预测到动力电池的累计续航里程后，可以依此预测出动力电池在这样的累计续航里程下的累计吞吐电量。

根据待换电车辆的历史使用行为数据，还可以预测出待换电车辆在本次换电后至下一次换电前的充电行为、驾驶行为以及停车行为等。例如，根据待换电车辆的历史充电行为，预测本次换电后至下一次换电前的充电行为，如充电总次数、采用直流快充方式的充电次数、采用交流慢充方式的充电次数等。又例如，根据待换电车辆的历史行驶行为，预测本次换电后至下一次换电前的行驶行为，如以怎样的车速行驶、是平缓行驶还是颠簸行驶等。再例如，根据待换电车辆的历史停车行为，预测本次换电后至下一次换电前的停车行为，如每次停车时长为多久、停车总时长为多久等。

在待换电车辆处于高速公路上或高速公路的服务站中的情况下，假设，待换电车辆当前处于甲服务区，并将要在甲服务区中的a换电站进行换电，则可以根据待换电车辆的行驶方向和目的地，确定可能要途径的换电站由远及近依次为：乙服务区中的b换电站和丙服务区中的c换电站，而待换电车辆的当前位置距离b换电站为250公里，距离c换电站为300公里。其中，对于待换电车辆的行驶方向和目的地，可以通过车载导航系统或手机导航系统等获得。

根据待换电车辆的产品型号，可以确定与待换电车辆匹配的动力电池，根据待换电车辆的历史换电数据(如使用次数最多的动力电池的型号和规格)，可以预测出待换电车辆本次换电的动力电池的型号和规格。又由于待换电车辆当前位置的特殊性，在本次更换的动力电池亏电后，直接更换动力电池的可能性更大，由此可以预测出本次换电后至下一次换电前在对动力电池的使用上，所需的累计续航里程以及累计吞吐电量。由于直接更换动力电池的可能性更大，因此可以预测出本次换电后至下一次换电前可能不存在充电行为。又根据待换电车辆在高速公路上的历史行驶行为和历史停车行为，可以预测出本次换电后至下一次换电前的行驶行为(如行驶速度等)和停车行为(如每次停车时长为多久、停车总时长为多久等)。

再假设，依据预测出的本次换电后的续航里程，估算出续航里程支持待换电车辆的行驶路程为280公里，显然续航里程可以支持待换电车辆行驶至b换电站，而不支持待换电车辆行驶至c换电站，从而可以预测出下一次换电地点为b换电站。在预测出换电地点后，可以根据待换电车辆在高速公路上的历史行驶速度，预测从当前位置到b换电站的所需时间，假设根据历史行驶速度确定待换电车辆的历史平均路速度为100公里/小时，则下一次换电时间可能为2.5小时以后。

总得来说，预测待换电车辆的未来使用行为，实际上对在预测对动力电池的使用情况，从而评估这些使用行为对动力电池的健康度的影响。

需要说明的是，上述描述仅是用于举例说明，并非是对本发明实施例提供的技术方案的具体限定，具体如何预测待换电车辆的未来使用行为，也可以采用其他可实现方式实现。

可选地，步骤202：根据预测结果以及目标换电站内每一匹配电池在第一状态下的第一累计使用情况，评估每一匹配电池在第二状态下的第二健康度，可以包括：

根据预测结果，获得每一匹配电池从第一状态至第二状态时的第二累计使用情况；根据第一累计使用情况和第二累计使用情况，确定每一匹配电池从出厂至第二状态时的第三累计使用情况；根据第三累计使用情况，评估每一匹配电池的在第二状态下的第二健康度。

本发明实施例中，对于待换电车辆，可以先获得该待换电车辆在本次换后至下一次换电时的未来使用行为的预测结果，由于车辆的未来使用行为影响匹配电池的累计使用情况，因此，可以预测得到每一匹配电池若本次换电待换电车辆上，从当前(即第一状态)至待换电车辆下一次换电(即第二状态)时的累计使用情况(即第二累计使用情况)。再结合每一匹配电池从出厂到当前的累计使用情况(即第一累计使用情况)，则可以得到每一匹配电池从出厂至待换电车辆下一次换电时的累计使用情况(即第三累计使用情况)。最后根据每一匹配电池整个使用过程(从出厂至待换电车辆下一次换电时)的累计使用情况，评估每一匹配电池在待换电车辆下一次换电时的第二健康度。

可选地，对于步骤202，在评估每一匹配电池在第二状态下的第二健康度时，可以预先设置一评估表，该评估表中包括动力电池的多种累计使用情况信息，如可以包括但不限于：累计吞吐电量、累计循环充电次数、累计快充与慢充的比例、累计续航里程等。对于每种累计使用情况的不同程度，设定了对电池健康度的影响程度，例如，累计循环充电次数分别为50次、100次、150次等的情况下，对电池健康度的影响程度。依据该评估表，可以得到动力电池的每种累计使用情况，对电池健康度的影响结果。此外，对于不同类型的累计使用情况，还可以赋予一权重值，最后可以根据每种累计使用情况对健康度的影响程度的权重，得到综合影响结果，从而得到第二健康度。

除上述评估方式外，本发明实施例还可以利用人工神经网络模型，依据动力电池的累计使用情况，评估动力电池的健康度。例如，将每一匹配电池从出厂至待换电车辆下一次换电时的第三累计使用情况，作为输入数据输入至预设的人工神经网络模型中，以使该模型根据输入数据，预测与该输入数据对应的健康度，并将该模型的输入结果作为匹配电池在第二状态下的第二健康度。

其中，这里所述的人工神经网络模型为预先训练好的，在对其进行训练时，将一定数量的且已知健康度的样本动力电池的累计使用情况作为样本数据，输入至该人工神经网络模型中，使该人工神经网络模型预测每一样本动力电池的健康度，并将预测得到的健康度与样本动力电池的实际健康度进行比较。在预测结果不满足期望要求时，如在二者之间的误差大于预设误差值时，对模型参数进行调整，以校正模型预测的精准度，直到模型的精准度满足期望要求。

可选地，本发明实施例中所述的目标换电站可以是待换电车辆当前所在的换电站，也可以是待换电车辆当前位置的预设范围内的换电站。在目标换电站为待换电车辆当前位置的预设范围内的换电站时，目标换电站包括的换电站的数量为至少一个。

也就是说，可以在待换电车辆到达换电站时，针对待换电车辆所在的换电站中的匹配电池，进行车辆与电池之间的匹配。也可以在待换电车辆未到达换电站时，根据待换电车辆的当前位置，确定待换电车辆的当前位置的预设范围内的换电站，然后针对该预设范围内的换电站中的匹配电池，进行车辆与电池之间的匹配。

可选地，在目标换电站为待换电车辆当前位置的预设范围内的换电站的情况下，在确定更换至待换电车辆上的目标匹配电池之后，所述车辆与电池的匹配方法还包括：发送推荐信息至目标终端设备。

其中，这里所述的推荐信息可以包括：目标匹配电池所在的换电站名称以及地理位置。这里所述的目标终端设备可以包括但不限于：车载电子设备、手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、可穿戴设备、上网本或者个人数字助理等。

本发明实施例中，在待换电车辆当前位置的预设范围内的换电站中，确定目标匹配电池后，可以发送推荐信息至目标终端设备，如发送推荐信息至用户手机或是待换电车辆上的车载电脑等，引导用户前往目标匹配电池所在的换电站进行换电，以提高用户前往目标匹配电池所在的换电站的概率。此外，在更大范围内确定目标匹配电池，可以兼顾更多的换电站，使多个换电站中的电池的性能彼此均衡。

可选地，用户在想要对车辆进行换电时，可以启动目标终端设备中的换电应用程序(以下简称换电app)，在换电app中查看当前位置周围的换电站。在用户确定对车辆进行换电时，可以在换电app中触发换电请求，目标终端设备将换电请求发送至服务器，服务根据该换电请求进行车电匹配，确定目标匹配电池。

以上即为对本发明实施例提供的车辆与电池的匹配方法进行的描述，综合上述描述可知，本发明实施例中，在进行车辆与电池的匹配时，基于车辆未来可能发生的行为，评估待换电车辆的未来使用行为对动力电池的健康度的影响，进而得到动力电池在待换电车辆的下一换电时相比于当前状态的健康度衰减程度。然后将健康度衰减程度最小的匹配电池，确定为更换至待换电车辆上的目标匹配电池。动力电池的健康度衰减程度越小，越有利于延缓动力电池的衰减，从而延长动力电池的使用寿命，提升电池的运营效率。此外，这样也有利于减小换电站内的动力电池在健康度衰减程度上的差异，均衡动力电池的健康度。而换电站内的动力电池的健康度越均衡，也有利于用户使用到性能均衡的动力电池，提升用户的使用体验，提高用户的回头率，从而进一步提升电池的运营效率。

上面对本发明实施例提供的车辆与电池的匹配方法进行了详细描述，下面继续本发明实施例提供的一种车辆与电池的匹配装置进行描述。

图3是本发明实施例提供的一种车辆与电池的匹配装置的示意框图，该车辆与电池的匹配装置可以应用于服务器，也可以应用于其他电子设备(如换电站内的终端设备)等。

如图3所示，该车辆与电池的匹配装置300包括：

获取模块301，用于获取待换电车辆在本次换电后至下一次换电时的未来使用行为的预测结果。

评估模块302，用于根据所述获取模块获得的所述预测结果以及目标换电站内每一匹配电池在第一状态下的第一累计使用情况，评估每一所述匹配电池在第二状态下的第二健康度。

其中，所述匹配电池为与所述待换电车辆匹配的动力电池；所述第一状态为所述匹配电池的当前状态；所述第二状态为若所述匹配电池本次换电至所述待换电车辆上，所述匹配电池在所述待换电车辆下一次换电时的状态。

第一确定模块303，用于根据每一所述匹配电池的第一健康度和所述评估模块得到的所述第二健康度，确定每一所述匹配电池在所述第二状态下相比于所述第一状态下的健康度衰减程度。

其中，所述第一健康度为所述匹配电池在所述第一状态下的健康度。

第二确定模块304，用于将所述第一确定模块确定的健康度衰减程度最小的匹配电池，确定为更换至所述待换电车辆上的目标匹配电池。

可选地，所述车辆与电池的匹配装置300还包括：

预测模块305，用于根据所述待换电车辆的历史使用行为数据以及当前的位置信息，对所述待换电车辆在本次换电后至下一次换电时的未来使用行为进行预测，获得所述预测结果。

可选地，所述未来使用行为包括：下一次换电的时间和地点，本次换电后至下一次换电前在对动力电池的使用上所需的累计续航里程以及累计吞吐电量，以及本次换电后至下一次换电前的充电行为、行驶行为、停车行为。

可选地，所述评估模块302包括：

获取单元3021，用于根据所述预测结果，获得每一所述匹配电池从所述第一状态至所述第二状态时的第二累计使用情况。

确定单元3022，用于根据所述第一累计使用情况和所述获取单元获得的所述第二累计使用情况，确定每一所述匹配电池从出厂至所述第二状态时的第三累计使用情况。

评估单元3033，用于根据所述确定单元确定的所述第三累计使用情况，评估每一所述匹配电池的在所述第二状态下的第二健康度。

可选地，所述目标换电站为所述待换电车辆当前所在的换电站，或所述待换电车辆的当前位置的预设范围内的换电站。

可选地，在所述目标换电站为所述待换电车辆的当前位置的预设范围内的换电站的情况下，所述车辆与电池的匹配装置300还包括：

发送模块306，用于发送推荐信息至目标终端设备。

其中，所述推荐信息包括：所述目标匹配电池所在的换电站名称以及地理位置。

本发明实施例中，在进行车辆与电池的匹配时，基于车辆未来可能发生的行为，评估待换电车辆的未来使用行为对动力电池的健康度的影响，进而得到动力电池在待换电车辆的下一换电时相比于当前状态的健康度衰减程度。然后将健康度衰减程度最小的匹配电池，确定为更换至待换电车辆上的目标匹配电池。动力电池的健康度衰减程度越小，越有利于延缓动力电池的衰减，从而延长动力电池的使用寿命，提升电池的运营效率。此外，这样也有利于减小换电站内的动力电池在健康度衰减程度上的差异，均衡动力电池的健康度。而换电站内的动力电池的健康度越均衡，也有利于用户使用到性能均衡的动力电池，提升用户的使用体验，提高用户的回头率，从而进一步提升电池的运营效率。

对于上述车辆与电池的匹配装置实施例而言，由于其与车辆与电池的匹配方法实施例基本相似，相关之处参见方法实施例的部分说明即可，为了避免重复，在车辆与电池的匹配装置实施例中便不再进行赘述。

依据本发明实施例的一个方面，本发明实施例还提供了一种车辆与电池的匹配系统，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的车辆与电池的匹配方法实施例中的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

依据本发明实施例的另一个方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的车辆与电池的匹配方法实施例中的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。这里所述的计算机可读存储介质可以是能存储程序或指令的任何类型的元器件、模块或装置，可以包括但不限于例如只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、可擦写可编程只读存储器(eprom)、u盘、磁盘等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。