车辆控制方法、充电时长预测模型的生成方法及装置制造方法及图纸

本申请提出了一种车辆控制方法、充电时长预测模型的生成方法及装置，涉及智能车辆技术领域，其中车辆控制方法包括：获取充电开始前电池的输入特征参数的参数值，将输入特征参数的参数值输入至充电时长预测模型中，得到充电时长，根据充电时长对车辆进行控制。本申请实施例通过充电时长预测模型在充电开始前对充电时长进行预测，根据预测的充电时长进行车辆控制，避免电池过充，延长电池的使用寿命，增强充电时长预测的准确性，从而提高用户体验。从而提高用户体验。从而提高用户体验。

【技术实现步骤摘要】
车辆控制方法、充电时长预测模型的生成方法及装置


[0001]本申请涉及智能车辆
，尤其涉及一种车辆控制方法、充电时长预测模型的生成方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，随着社会对低碳环保生活的倡导，电动车辆作为低碳出行工具被普及。电动车辆可以通过共享充电桩随时续航，在对电动车辆的电池充电时，充电过饱和或者欠饱和都会对电池的寿命造成影响，甚至造成重大事故发生，通过预测充电时长对充电过程进行控制，能够有效的保护电池，延长使用寿命。
[0003]因此，如何更加准确地预测充电时长成为亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0005]为此，本申请的第一个目的在于提出一种车辆控制方法。
[0006]本申请的第二个目的在于提出一种充电时长预测模型的生成方法。
[0007]本申请的第三个目的在于提出一种车辆控制装置。
[0008]本申请的第四个目的在于提出一种充电时长预测模型的生成装置。
[0009]本申请的第五个目的在于提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆控制方法，其特征在于，包括：获取充电开始前电池的输入特征参数的参数值；将所述输入特征参数的参数值输入至充电时长预测模型中，以得到充电时长；根据所述充电时长对车辆进行控制。2.根据权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，所述输入特征参数包括：所述电池的初始荷电状态，以及所述电池的目标荷电状态与所述初始荷电状态之间的差值。3.根据权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，所述将所述输入特征参数的参数值输入至充电时长预测模型中，以得到充电时长，包括：获取充电桩的类型；将所述输入特征参数的参数值输入至所述充电桩的类型对应的所述充电时长预测模型中，以得到所述充电时长。4.根据权利要求3所述的车辆控制方法，其特征在于，所述获取充电桩的类型，包括：获取所述充电枪的阻值；根据所述阻值确定所述充电桩的类型。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的车辆控制方法，其特征在于所述充电时长预测模型为：y＝Δ
soc
/k0；其中，所述y为所述充电时长，所述Δ
soc
为所述输入特征参数中所述电池的目标荷电状态与所述电池的初始荷电状态之间的差值，所述k0为第一常数。6.根据权利要求1
‑
4任一项所述的车辆控制方法，其特征在于，所述充电时长预测模型为：y＝w
T
f+b；其中，所述y为所述充电时长，所述w为n*1维的向量，所述f为所述输入特征参数形成的n*1维的向量，所述b为第二常数，所述w
T
为所述w的转置。7.根据权利要求1所述的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述充电时长对车辆进行控制，包括：根据所述充电时长控制所述车辆的充电开始时刻；和/或根据所述充电时长控制所述车辆的保温开始时刻。8.一种充电时长预测模型的生成方法，其特征在于，包括：获取历史充电过程中电池的输入特征参数的样本参数值和所述历史充电过程的实际充电时长；根据所述输入特征参数的样本参数值和所述实际充电时长对待训练的充电时长预测模型进行训练，以得到充电时长预测模型。9.根据权利要求8所述的生成方法，其特征在于，所述获取历史充电过程中电池的输入特征参数的样本参数值和所述历史充电过程的实际充电时长之前，还包括：获取所述历史充电过程中的充电电流；根据所述充电电流对所述历史充电过程进行筛选。10.根据权利要求9所述的生成方法，其特征在于，所述根据所述充电电流对所述历史
充电过程进行筛选，包括：根据所述充电电流和预设的筛选条件对所述历史充电过程进行筛选，其中，所述筛选条件包括以下至少一种：所述历史充电过程开始后t1～t2时间内所述充电电流的平均值大于预设的第一电流阈值；所述历史充电过程结束前t3～t4时间内所述充电电流的平均值大于所述第一电流阈值；所述历史充电过程开始后t5～t6时间内所述充电电流的标准差等于或者小于预设的标准差阈值；所述历史充电过程开始后t7～t8时间内ON挡唤醒信号最大值一直为零；所述历史充电过程...

【专利技术属性】
技术研发人员：付俊峰，王蒙蒙，邓祥敬，郝一鸣，王巍，
申请(专利权)人：北京车和家汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：