电车电池容量监控方法、装置以及电车监控系统与流程

1.本发明涉及电动车辆技术领域，特别是涉及一种电车电池容量监控方法、装置、电车监控系统、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.目前整个电动交通工具领域，如电动自行车、电动摩托车、电动滑板车、以及部分电动四轮车等，其主要组成部分均为电池、控制器、电机及仪表。整车ev(electric vehicle，电动车)系统的开发设计是以电池、pcu、仪表、马达等电控单元为基础架构，利用先进的物联网、云计算、大数据、gps定位等技术，对电动两轮车进行实时监控与管理，从而实现电动车管理现代化、使用智能化及交通信息化的升级改造。
3.然而，传统的ev系统对于行程剩余里程主要还是基于电池剩余容量，而电池的剩余容量基本是根据电池的理想化使用，并没有考虑到行驶环境、行驶模式以及其他干扰因素，容易导致对电池剩余容量的估算偏差较大，严重影响实际使用。


技术实现要素：

4.本发明的目的是克服现有技术中的不足之处，提供一种有效提高对电池剩余容量的估算精准几率的电车电池容量监控方法、装置、电车监控系统、计算机设备和存储介质。
5.本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
6.一种电车电池容量监控方法，所述方法包括：
7.获取电车电池的容量测试参数；
8.将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值；
9.根据所述电模容量差值向电池管理系统发送容量预估信号，以采用对应的剩余容量预估计量算法估算所述电车电池的剩余容量。
10.在其中一个实施例中，所述获取电车电池的容量测试参数，包括：获取所述电车电池的容量跟踪参数；所述将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值，包括：对所述容量跟踪参数与预设跟踪参数进行跟踪模型处理，得到容量跟踪测试差值。
11.在其中一个实施例中，所述容量跟踪参数包括容量动态跟踪参数以及容量静态跟踪参数。
12.在其中一个实施例中，所述获取电车电池的容量测试参数，包括：获取所述电车电池的电芯型号；所述将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值，包括：对所述电芯型号与预设型号进行芯型模型处理，得到容量芯型测试差值。
13.在其中一个实施例中，所述获取电车电池的容量测试参数，包括：获取所述电车电池的劣化测试参数；所述将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值，包括：对所述劣化测试参数与预设劣化参数进行劣模处理，得到容量劣化测试差值。
14.在其中一个实施例中，所述根据所述电模容量差值向电池管理系统发送容量预估信号，以采用对应的剩余容量预估计量算法估算所述电车电池的剩余容量，包括：检测所述电模容量差值与预设差值是否匹配；当所述电模容量差值与所述预设差值匹配时，向所述电池管理系统发送卡尔曼预估信号，以采用对应的卡尔曼滤波计量算法估算所述电车电池的剩余容量。
15.一种电车电池容量监控装置，所述装置包括：
16.容量采样模块，用于获取电车电池的容量测试参数；
17.容量分析模块，用于将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值；
18.计量输出模块，用于根据所述电模容量差值向电池管理系统发送容量预估信号，以采用对应的剩余容量预估计量算法估算所述电车电池的剩余容量。
19.一种电车监控系统，包括整机通讯转换装置、骑行传感器、大数据管理平台、电池管理装置、行车中央控制器、数据收发装置以及上述电车电池容量监控装置。
20.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
21.获取电车电池的容量测试参数；
22.将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值；
23.根据所述电模容量差值向电池管理系统发送容量预估信号，以采用对应的剩余容量预估计量算法估算所述电车电池的剩余容量。
24.一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以下步骤：
25.获取电车电池的容量测试参数；
26.将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值；
27.根据所述电模容量差值向电池管理系统发送容量预估信号，以采用对应的剩余容量预估计量算法估算所述电车电池的剩余容量。
28.与现有技术相比，本发明至少具有以下优点：
29.通过对容量测试参数的采集，以对电车电池的当前运行情况进行获取，之后将其与预设测试参数进行比较，以确定电车电池的当前运行测试状态与标准运行状态之间的差异，便于确定电车电池的剩余容量所对应的差异特征值，最后根据上述差异特征值以建立算法模型，从而便于确定对电池剩余容量的估算算法，进而便于选取适配的估算算法，有效地提高了对电池剩余容量的估算精准几率。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
31.图1为一实施例中电车电池容量监控方法的流程图；
32.图2为一实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
33.为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施方式。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本发明的公开内容理解的更加透彻全面。
34.需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
35.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
36.本发明涉及一种电车电池容量监控方法。在其中一个实施例中，所述电车电池容量监控方法包括获取电车电池的容量测试参数；将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值；根据所述电模容量差值向电池管理系统发送容量预估信号，以采用对应的剩余容量预估计量算法估算所述电车电池的剩余容量。通过对容量测试参数的采集，以对电车电池的当前运行情况进行获取，之后将其与预设测试参数进行比较，以确定电车电池的当前运行测试状态与标准运行状态之间的差异，便于确定电车电池的剩余容量所对应的差异特征值，最后根据上述差异特征值以建立算法模型，从而便于确定对电池剩余容量的估算算法，进而便于选取适配的估算算法，有效地提高了对电池剩余容量的估算精准几率。
37.请参阅图1，其为本发明一实施例的电车电池容量监控方法的流程图。所述电车电池容量监控方法包括以下步骤的部分或全部。
38.s100：获取电车电池的容量测试参数。
39.在本实施例中，所述容量测试参数为所述电车电池的剩余容量测试数据，即所述容量测试参数为所述电车电池的当前运行时的测试数据，也即所述容量测试参数为所述电车电池在有剩余容量时的运行测试参数。通过对所述容量测试参数的获取，便于对所述电车电池的当前运行状态进行检测，从而便于将所述电车电池在当前剩余容量下的运行参数采集，进而便于确定所述电车电池在当前剩余容量下的运行情况，使得后续对所述电车电池的剩余容量的估算所需的参考因素更加全面，从而使得对所述电车电池的剩余容量的估算更加精准。
40.s200：将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值。
41.在本实施例中，所述容量测试参数为所述电车电池的剩余容量测试数据，即所述容量测试参数为所述电车电池的当前运行时的测试数据，也即所述容量测试参数为所述电车电池在有剩余容量时的运行测试参数。通过对所述容量测试参数的获取，便于对所述电车电池的当前运行状态进行检测，从而便于将所述电车电池在当前剩余容量下的运行参数采集，进而便于确定所述电车电池在当前剩余容量下的运行情况，使得后续对所述电车电池的剩余容量的估算所需的参考因素更加全面，从而使得对所述电车电池的剩余容量的估
算更加精准。其中，所述预设测试参数为所述电车电池的标准测试数据，即所述预设测试参数为所述电车电池的参考运行测试参数，也即所述预设测试参数为所述电车电池在指定剩余容量时对应的运行测试参数。对所述容量测试参数与所述预设测试参数进行容模处理，是对所述容量测试参数进行数据建模，所述容量测试参数作为输入量，以确定所述容量测试参数与所述预设测试参数之间的建模输出差异程度，即所述电模容量差值。这样，在获取了所述电模容量差值后，可根据所述电模容量差值所体现出所述电车电池的当前测试差异情况，确定所述电车电池所匹配的估算算法。
42.s300：根据所述电模容量差值向电池管理系统发送容量预估信号，以采用对应的剩余容量预估计量算法估算所述电车电池的剩余容量。
43.在本实施例中，所述电模容量差值为所述容量测试参数与所述预设测试参数之间的建模输出差异程度，即所述电模容量差值是对所述容量测试参数进行数据建模，所述容量测试参数作为输入量得到的输出差值。而所述容量测试参数为所述电车电池的剩余容量测试数据，即所述容量测试参数为所述电车电池的当前运行时的测试数据，也即所述容量测试参数为所述电车电池在有剩余容量时的运行测试参数。通过对所述容量测试参数的获取，便于对所述电车电池的当前运行状态进行检测，从而便于将所述电车电池在当前剩余容量下的运行参数采集，进而便于确定所述电车电池在当前剩余容量下的运行情况，使得后续对所述电车电池的剩余容量的估算所需的参考因素更加全面，从而使得对所述电车电池的剩余容量的估算更加精准。这样，在确定了所述电模容量差值的数值大小后，即确定了所述电车电池在当前剩余容量下的运行状态与标准运行状态之间的差异，便于对所述电车电池的后续容量进行估算，从而便于选取匹配度高的剩余容量预估计量算法，使得所述电车电池的剩余容量的使用情况得到更加精准的预测，具体地，对所述电车电池的剩余使用时长或者剩余里程进行精准预测。
44.在本实施例中，通过对容量测试参数的采集，以对电车电池的当前运行情况进行获取，之后将其与预设测试参数进行比较，以确定电车电池的当前运行测试状态与标准运行状态之间的差异，便于确定电车电池的剩余容量所对应的差异特征值，最后根据上述差异特征值以建立算法模型，从而便于确定对电池剩余容量的估算算法，进而便于选取适配的估算算法，有效地提高了对电池剩余容量的估算精准几率。而且，通过对所述电车电池的剩余容量精准估算，便于对电车的剩余里程进行估算。
45.在其中一个实施例中，所述获取电车电池的容量测试参数，包括：获取所述电车电池的容量跟踪参数；所述将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值，包括：对所述容量跟踪参数与预设跟踪参数进行跟踪模型处理，得到容量跟踪测试差值。在本实施例中，所述容量测试参数为所述电车电池的剩余容量测试数据，即所述容量测试参数为所述电车电池的当前运行时的测试数据，也即所述容量测试参数为所述电车电池在有剩余容量时的运行测试参数。通过对所述容量测试参数的获取，便于对所述电车电池的当前运行状态进行检测，从而便于将所述电车电池在当前剩余容量下的运行参数采集，进而便于确定所述电车电池在当前剩余容量下的运行情况，使得后续对所述电车电池的剩余容量的估算所需的参考因素更加全面，从而使得对所述电车电池的剩余容量的估算更加精准。其中，所述容量测试参数包括容量跟踪参数，所述容量跟踪参数用于对所述电车电池的历史使用过程中的剩余容量的跟踪，确定所述电车电池以往的剩余容量的使用情
况。对所述容量跟踪参数与预设跟踪参数进行跟踪模型处理是将所述电车电池的历史剩余容量与标准的跟踪参数进行建模，以得到所述电车电池在当前剩余容量下所跟踪的运行状态与标准运行状态之间的差异，即所述容量跟踪测试差值。这样，在确定了所述电车电池的过往剩余容量以及当前剩余容量下的测试结果，便于选取匹配度更高的剩余容量预估计量算法，以提高对所述电车电池的剩余容量的使用情况的精准度。
46.在另一个实施例中，所述容量跟踪参数包括容量动态跟踪参数以及容量静态跟踪参数。在本实施例中，所述容量动态跟踪参数为基于开路电压与剩余容量特征曲线获取的，具体地，通过对开路电压与剩余容量的特征曲线中的静态校准区域的采集，例如，将斜率大的区域选定为可校准的电压区间，以实现对容量跟踪参数中的动态参数的校准，确保所述容量动态跟踪参数的精准性。而且，所述容量动态跟踪参数还同步参考了电压采样造成的误差，进一步提高了所述容量动态跟踪参数的精准性。所述容量静态跟踪参数为所述电车电池在浅层休眠状态下的运行状态参数，具体地，通过对所述电车电池建立小电流检测回路，采集浅层休眠状态下的功耗，实时跟踪小电流的变化，便于对所述容量静态跟踪参数进行采集，从而便于对所述电车电池的剩余容量准确估算。
47.在其中一个实施例中，所述获取电车电池的容量测试参数，包括：获取所述电车电池的电芯型号；所述将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值，包括：对所述电芯型号与预设型号进行芯型模型处理，得到容量芯型测试差值。在本实施例中，所述容量测试参数为所述电车电池的剩余容量测试数据，即所述容量测试参数为所述电车电池的当前运行时的测试数据，也即所述容量测试参数为所述电车电池在有剩余容量时的运行测试参数。通过对所述容量测试参数的获取，便于对所述电车电池的当前运行状态进行检测，从而便于将所述电车电池在当前剩余容量下的运行参数采集，进而便于确定所述电车电池在当前剩余容量下的运行情况，使得后续对所述电车电池的剩余容量的估算所需的参考因素更加全面，从而使得对所述电车电池的剩余容量的估算更加精准。其中，所述容量测试参数包括电芯型号，所述电芯型号用于对所述电车电池的产品类型进行区分，确定所述电车电池在对应型号下的剩余容量的使用情况。对所述电芯型号与预设型号进行芯型模型处理是将所述电车电池的当前型号与标准信号进行建模，以得到所述电车电池在当前剩余容量下与指定型号电池的运行状态之间的差异，即所述容量芯型测试差值。这样，在确定了所述电车电池在当前剩余容量下的当前型号与指定信号的差异后，便于选取匹配度更高的剩余容量预估计量算法，以提高对所述电车电池的剩余容量的使用情况的精准度。
48.在其中一个实施例中，所述获取电车电池的容量测试参数，包括：获取所述电车电池的劣化测试参数；所述将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值，包括：对所述劣化测试参数与预设劣化参数进行劣模处理，得到容量劣化测试差值。在本实施例中，所述容量测试参数为所述电车电池的剩余容量测试数据，即所述容量测试参数为所述电车电池的当前运行时的测试数据，也即所述容量测试参数为所述电车电池在有剩余容量时的运行测试参数。通过对所述容量测试参数的获取，便于对所述电车电池的当前运行状态进行检测，从而便于将所述电车电池在当前剩余容量下的运行参数采集，进而便于确定所述电车电池在当前剩余容量下的运行情况，使得后续对所述电车电池的剩余容量的估算所需的参考因素更加全面，从而使得对所述电车电池的剩余容量的估算更加
精准。其中，所述容量测试参数包括劣化测试参数，所述劣化测试参数用于对所述电车电池的劣化情况的跟踪，确定所述电车电池在发生劣化时的使用情况。对所述劣化测试参数与预设劣化参数进行劣模处理，是将所述电车电池的劣化状态与标准劣化状态参数进行建模，以得到所述电车电池的当前劣化运行状态与标准运行状态之间的差异，即所述容量劣化测试差值。这样，在确定了所述电车电池的劣化机理情况后，便于选取匹配度更高的剩余容量预估计量算法，以提高对所述电车电池的剩余容量的使用情况的精准度。
49.在其中一个实施例中，所述根据所述电模容量差值向电池管理系统发送容量预估信号，以采用对应的剩余容量预估计量算法估算所述电车电池的剩余容量，包括：检测所述电模容量差值与预设差值是否匹配；当所述电模容量差值与所述预设差值匹配时，向所述电池管理系统发送卡尔曼预估信号，以采用对应的卡尔曼滤波计量算法估算所述电车电池的剩余容量。在本实施例中，所述电模容量差值为所述容量测试参数与所述预设测试参数之间的建模输出差异程度，即所述电模容量差值是对所述容量测试参数进行数据建模，所述容量测试参数作为输入量得到的输出差值。而所述容量测试参数为所述电车电池的剩余容量测试数据，即所述容量测试参数为所述电车电池的当前运行时的测试数据，也即所述容量测试参数为所述电车电池在有剩余容量时的运行测试参数。通过对所述容量测试参数的获取，便于对所述电车电池的当前运行状态进行检测，从而便于将所述电车电池在当前剩余容量下的运行参数采集，进而便于确定所述电车电池在当前剩余容量下的运行情况，使得后续对所述电车电池的剩余容量的估算所需的参考因素更加全面，从而使得对所述电车电池的剩余容量的估算更加精准。其中，所述预设差值为所述电车电池的标准电模容量差值，即所述预设差值用于对所述电车电池的估算算法的选取进行区分标识，也即所述预设差值与对应的剩余容量预估计量算法匹配，具体地，所述预设差值对应的算法为卡尔曼滤波计量算法。这样，所述电模容量差值与所述预设差值匹配，表明了此时所述电车电池对应的估算算法特征值与所述预设差值对应的估算算法特征值相同，向所述电池管理系统发送卡尔曼预估信号，以采用对应的卡尔曼滤波计量算法估算所述电车电池的剩余容量，使得对所述电车电池的估算算法的选取更加精准。
50.进一步地，所述检测所述电模容量差值与预设差值是否匹配，之后还包括：当所述电模容量差值与所述预设差值不匹配时，向所述电池管理系统发送均拟信号。在本实施例中，所述电模容量差值为所述容量测试参数与所述预设测试参数之间的建模输出差异程度，即所述电模容量差值是对所述容量测试参数进行数据建模，所述容量测试参数作为输入量得到的输出差值。而所述容量测试参数为所述电车电池的剩余容量测试数据，即所述容量测试参数为所述电车电池的当前运行时的测试数据，也即所述容量测试参数为所述电车电池在有剩余容量时的运行测试参数。通过对所述容量测试参数的获取，便于对所述电车电池的当前运行状态进行检测，从而便于将所述电车电池在当前剩余容量下的运行参数采集，进而便于确定所述电车电池在当前剩余容量下的运行情况，使得后续对所述电车电池的剩余容量的估算所需的参考因素更加全面，从而使得对所述电车电池的剩余容量的估算更加精准。其中，所述预设差值为所述电车电池的标准电模容量差值，即所述预设差值用于对所述电车电池的估算算法的选取进行区分标识，也即所述预设差值与对应的剩余容量预估计量算法匹配，具体地，所述预设差值对应的算法为卡尔曼滤波计量算法。这样，所述电模容量差值与所述预设差值不匹配，表明了此时所述电车电池对应的估算算法特征值与
所述预设差值对应的估算算法特征值不同，向所述电池管理系统发送均拟信号，以采用其他的计量算法估算所述电车电池的剩余容量，使得对所述电车电池的估算算法的选取更加精准。
51.在另一个实施例中，所述根据所述电模容量差值，还可以向所述向电池管理系统发送新的电池均衡信号以及衰减信号，以采用新的均衡算法以及衰减算法对电车电池进行电池性能的估算，从而便于对电车电池的使用寿命进行评估。
52.可以理解的，在对所述电车电池的剩余容量进行估算时，所选取的卡尔曼滤波计量算法可实现对有干扰的参数存在情况下的估算，能有效提高对所述电车电池的剩余容量的预测准确率，即能精准估算所述电车电池的剩余容量的使用情况。然而，所述电车电池所处环境以及工作状态均会受到影响，例如，当电车在公路上和在山路上，所述电车电池所处的运行状态是完全不同，从而容易导致所述电车电池的剩余容量的估算存在一定的偏差，进而容易导致对电车电池的剩余容量的预测准确度下降。
53.为了进一步提高对所述电车电池的剩余容量的估算准确度，所述当所述电模容量差值与所述预设差值匹配时，向所述电池管理系统发送卡尔曼预估信号，以采用对应的卡尔曼滤波计量算法估算所述电车电池的剩余容量，具体包括以下步骤：
54.当所述电模容量差值与所述预设差值匹配时，获取所述电车电池的实时工况参数；
55.根据所述工况参数获取剩余容量跃变值；
56.检测所述剩余容量跃变值与预设跃变值是否相等；
57.当所述剩余容量跃变值与所述预设跃变值相等时，向电池管理系统发送无迹预估信号，以采用无迹卡尔曼滤波算法估算所述电车电池的剩余容量。
58.在本实施例中，所述实时工况参数为所述电车电池的当前工作状态参数，即所述实时工况参数与所述电车电池的当前所处运行状态对应，也即所述实时工况参数为使用所述电车电池的电车的运动模式。随着所述电车电池的运行状态的变化，对于电车的运动状态的变化，可通过所述工况参数体现出电车的当期运动模式。所述工况参数通过对所述电车电池的工作特征进行转换，具体地，所述工况参数为所述电车电池在电车的不同运动模式下的电压或者电流，而且，所述工况参数对应有工作时间，即所述电车电池在不同的工作模式下，其上的电压或电流也对应有变化，即所述剩余容量跃变值，例如，所述剩余容量跃变值为所述电车电池的工作电压或电流的周期。其中，所述预设跃变值为所述电车电池在指定工作状态下的剩余容量跃变值，即所述预设跃变值与电车的指定运动模式对应，也即所述预设跃变值对应于电车的标准运动模式。所述剩余容量跃变值与所述预设跃变值相等，表明了所述电车电池为标准工况，即表明了所述电车电池对应的电车处于脉冲运动模式。这样，此时电池管理系统发送无迹预估信号，以采用无迹卡尔曼滤波算法估算所述电车电池的剩余容量，便于对所述电车电池的剩余容量采取更为准确的算法进行估算，进一步提高对所述电车电池的剩余容量的估算精准度。
59.进一步地，所述检测所述剩余容量跃变值与预设跃变值是否相等，之后还包括：
60.当所述剩余容量跃变值大于所述预设跃变值时，向电池管理系统发送扩展预估信号，以采用扩展卡尔曼滤波算法估算所述电车电池的剩余容量。
61.在本实施例中，所述实时工况参数为所述电车电池的当前工作状态参数，即所述
实时工况参数与所述电车电池的当前所处运行状态对应，也即所述实时工况参数为使用所述电车电池的电车的运动模式。随着所述电车电池的运行状态的变化，对于电车的运动状态的变化，可通过所述工况参数体现出电车的当期运动模式。所述工况参数通过对所述电车电池的工作特征进行转换，具体地，所述工况参数为所述电车电池在电车的不同运动模式下的电压或者电流，而且，所述工况参数对应有工作时间，即所述电车电池在不同的工作模式下，其上的电压或电流也对应有变化，即所述剩余容量跃变值，例如，所述剩余容量跃变值为所述电车电池的工作电压或电流的周期。其中，所述预设跃变值为所述电车电池在指定工作状态下的剩余容量跃变值，即所述预设跃变值与电车的指定运动模式对应，也即所述预设跃变值对应于电车的标准运动模式。所述剩余容量跃变值大于所述预设跃变值，表明了所述电车电池为稳定工况，即表明了所述电车电池对应的电车处于恒流运动模式。这样，此时电池管理系统发送扩展预估信号，以采用扩展卡尔曼滤波算法估算所述电车电池的剩余容量，便于对所述电车电池的剩余容量采取更为准确的算法进行估算，进一步提高对所述电车电池的剩余容量的估算精准度。
62.更进一步地，所述检测所述剩余容量跃变值与预设跃变值是否相等，之后还包括：
63.当所述剩余容量跃变值小于所述预设跃变值时，向电池管理系统发送积分预估信号，以采用安时积分卡尔曼滤波算法估算所述电车电池的剩余容量。
64.在本实施例中，所述实时工况参数为所述电车电池的当前工作状态参数，即所述实时工况参数与所述电车电池的当前所处运行状态对应，也即所述实时工况参数为使用所述电车电池的电车的运动模式。随着所述电车电池的运行状态的变化，对于电车的运动状态的变化，可通过所述工况参数体现出电车的当期运动模式。所述工况参数通过对所述电车电池的工作特征进行转换，具体地，所述工况参数为所述电车电池在电车的不同运动模式下的电压或者电流，而且，所述工况参数对应有工作时间，即所述电车电池在不同的工作模式下，其上的电压或电流也对应有变化，即所述剩余容量跃变值，例如，所述剩余容量跃变值为所述电车电池的工作电压或电流的周期。其中，所述预设跃变值为所述电车电池在指定工作状态下的剩余容量跃变值，即所述预设跃变值与电车的指定运动模式对应，也即所述预设跃变值对应于电车的标准运动模式。所述剩余容量跃变值小于所述预设跃变值，表明了所述电车电池为异常工况，即表明了所述电车电池对应的电车处于udds(urban dynamometer driving schedule，城市道路循环)运动模式。这样，此时电池管理系统发送积分预估信号，以采用安时积分卡尔曼滤波算法估算所述电车电池的剩余容量，便于对所述电车电池的剩余容量采取更为准确的算法进行估算，进一步提高对所述电车电池的剩余容量的估算精准度。
65.上述各种预设变量均设置于数据库内，便于及时提取，且不同的预设变量放置于不同的存储单元内，即在不同的存储堆栈内。
66.在其中一个实施例中，本技术还提供一种电车电池容量监控装置，其采用上述任一实施例中所述的电车电池容量监控方法实现。在其中一个实施例中，所述电车电池容量监控装置具有用于实现所述电车电池容量监控方法各步骤对应的功能模块。所述电车电池容量监控装置包括容量采样模块、容量分析模块以及计量输出模块；所述容量采样模块用于获取电车电池的容量测试参数；所述容量分析模块用于将所述容量测试参数与预设测试参数进行容模处理，得到电模容量差值；所述计量输出模块用于根据所述电模容量差值向
电池管理系统发送容量预估信号，以采用对应的剩余容量预估计量算法估算所述电车电池的剩余容量。
67.在本实施例中，通过容量采样模块对容量测试参数的采集，以对电车电池的当前运行情况进行获取，之后容量分析模块将其与预设测试参数进行比较，以确定电车电池的当前运行测试状态与标准运行状态之间的差异，便于确定电车电池的剩余容量所对应的差异特征值，最后计量输出模块根据上述差异特征值以建立算法模型，从而便于确定对电池剩余容量的估算算法，进而便于选取适配的估算算法，有效地提高了对电池剩余容量的估算精准几率。
68.在其中一个实施例中，本技术还提供一种电车监控系统，包括整机通讯转换装置、骑行传感器、大数据管理平台、电池管理装置、行车中央控制器、数据收发装置以及上述实施例中的电车电池容量监控装置。在本实施例中，所述整机通讯转换装置用于实现电车的各主要部件与整车通讯，以将各部件不同的通讯协议之间进行互通交互，实现快速信息交互，具体地，构建基于canopen通讯协议的整机通讯架构。
69.而且，所述骑行传感器的数量为多个，多个所述骑行传感器分布于整车的各个位置，用于采集整车的各项信息数据，例如，可实时将车辆状态、骑行统计、历史轨迹、电量统计、电池健康状态等信息采集，而且，上述信息通过行车中央控制器可以发送至电池端，电池端再通过数据收发装置上传至大数据管理平台，具体地，电池端通过4g模块或蓝牙模块上传至app端及后台。所述大数据管理平台用于对整车的骑行数据进行分析处理，具体地，全方位优化foc矢量控制器算法，精密驱动电机工作，精准调节电力输出，使得加速表现更加流畅。其中，所述骑行传感器所采集的数据包括骑行里程、经纬度、加速度、光强、温度、湿度、电压、电流、soc、整车健康状态中的至少一个。
70.在另一个实施例中，所述大数据管理平台利用各类传感器采集的骑行数据以及骑行数据分析结果，对整车部件的寿命进行评估，测算整车设计的均衡性，并评估测算各部件的剩余使用寿命。具体地，采用最小二乘曲面拟合方法，构建起电芯核心参数(dcr，ocv等)对温度和soc的连续曲面方程。在此基础上结合整车在使用中的功率需求以及电机与逆变器的工作电压范围，来评估计算合理的电池功率状态sop表。根据整车的实际行驶条件与性能要求，通过容性负载、温升参数、静态功耗等多条件限定，匹配出其车载动力电池组及各大整车部件各参数的最优值，在满足整车动力的动力性能最优的基础上，匹配最佳的安全保护性能，提高动力电池组的能源利用效率。
71.关于电车电池容量监控装置的具体限定可以参见上文中对于电车电池容量监控装置的限定，在此不再赘述。上述电车电池容量监控装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
72.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图2所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备
的数据库用于存储容量测试参数、电模容量差值以及容量预估信号。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电车电池容量监控方法。
73.本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
74.在其中一个实施例中，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
75.在其中一个实施例中，本技术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，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
76.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
77.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。