一种车载电池的低电量预警方法技术

本发明专利技术涉及汽车动力电池技术领域，特别是涉及一种车载电池的低电量预警方法

【技术实现步骤摘要】
一种车载电池的低电量预警方法、存储介质与设备


[0001]本专利技术涉及新能源电动汽车动力电池管理
，特别是涉及一种车载电池的低电量预警方法
、
存储介质与设备
。

技术介绍

[0002]对于长期停放休眠的新能源汽车电池，无法实时读取和判断车载电池的剩余电量或者无法及时将相关报警信息传递给车主或售后维护团队，而一旦出现
12V
电池电量过低，车辆会无法启动，影响出行，如果出现高压电池亏电甚至过放电，电池将出现不可逆的损伤，造成巨大的经济损失和安全隐患
。
现在市场上的一些汽车采用基于车端网络读取的高压电池和
12V
小电池
SOC
以进行电量管理的方案
。
然而这种方案存在如下问题：需要车端网络和控制器处于唤醒的状态，特别是需要高压电池和低压蓄电池的电池管理系统处于唤醒状态，才可以自主发送报警信号或者把
SOC
信息发送到仲裁方；对于长期停放
ECU
休眠的车辆，电池由于自放电和缓慢耗电造成的电量过低，该技术无法覆盖
。
[0003]为了应对车辆长期停放而导致的车载蓄电池亏电问题，一些汽车采用基于直连
12V
小电池零部件上所带电压传感器的电压读数以进行低电量预警，并定期检查小电池电压，在低于阈值时启动低电量报警的方案
。
另一些汽车则采用基于云服务平台，根据车载蓄电池的属性信息和车辆当前停放的位置信息，预测车载蓄电池的当前剩余电量信息的方案
。
[0004]然而，上述基于电压传感器的方案仅可适用于传统燃油汽车和
12V
小电池的低电量预警，无法覆盖带有高压电池系统的新能源汽车
。
上述基于云服务平台的方案也仅适用于蓄电池的剩余电量信息的预测，无法适用于高压动力电池的低电量预警
。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，本专利技术提出了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的车载电池的低电量预警方法
、
存储介质与设备
。
[0006]本专利技术的一个目的是要提供一种可以适用于同时带有高压电池和低压电池的车辆的车载电池的低电量预警方法
。
[0007]本专利技术一个进一步的目的是要使得提高低电量预警的准确性
。
[0008]特别地，本专利技术提供了一种车载电池的低电量预警方法，该方法包括：
[0009]基于云端大数据获取车辆关于车载电池的监控信息以及车载电池的属性信息，其中，车载电池包括高压电池和低压电池；
[0010]根据车辆关于车载电池的监控信息以及车载电池的属性信息，预测车载电池的剩余电量；
[0011]在高压电池的剩余电量或低压电池的剩余电量低于预定阈值的情况下，输出低电量的预警信息
。
[0012]可选地，车辆关于车载电池的监控信息包括：所述车辆上一次采集并上传到云端
的监控数据的采集时间以及所述车辆上一次采集得到的高压电池的电量采集值和低压电池的电量采集值；
[0013]车载电池的属性信息包括在车辆停放休眠状态下高压电池的第一耗电率以及低压电池的第二耗电率；并且
[0014]根据车辆关于车载电池的监控信息以及车载电池的属性信息，预测车载电池的剩余电量包括：
[0015]计算采集时间与基于云端大数据获取监控信息和属性信息的获取时间之间的时间差；
[0016]根据时间差
、
高压电池的电量采集值以及第一耗电率，预测高压电池的剩余电量；以及
[0017]根据时间差
、
高压电池的电量采集值
、
低压电池的电量采集值
、
第一耗电率以及第二耗电率，预测低压电池的剩余电量
。
[0018]可选地，根据时间差
、
高压电池的电量采集值
、
低压电池的电量采集值
、
第一耗电率以及第二耗电率，预测低压电池的剩余电量包括：
[0019]判断高压电池的电量采集值是否大于预设的智能补电开启阈值；
[0020]若是，则计算高压电池耗电至智能补电开启阈值的智能补电时长，并根据智能补电时长
、
时间差
、
低压电池的电量采集值以及第二耗电率，预测低压电池的剩余电量，计算公式为：低压电池的剩余电量＝低压电池的电量采集值－第二耗电率
×
(
时间差－智能补电时长
)
；
[0021]若否，则根据时间差
、
低压电池的电量采集值以及第二耗电率，预测低压电池的剩余电量，计算公式为：低压电池的剩余电量＝低压电池的电量采集值－第二耗电率
×
时间差
。
[0022]可选地，计算高压电池耗电至智能补电开启阈值的智能补电时长的公式为：智能补电时长＝
(
高压电池的电量采集值－智能补电开启阈值
)/
第一耗电率
。
[0023]可选地，预测高压电池的剩余电量的公式为：高压电池的剩余电量＝高压电池的电量采集值－第一耗电率
×
时间差
。
[0024]可选地，第一耗电率为高压电池在开路状态的自放电率与高压电池在向低压电池智能补电时的耗电率之和；并且
[0025]自放电率根据车辆的存放温度设定
。
[0026]可选地，基于云端大数据获取车辆关于车载电池的监控信息以及车载电池的属性信息包括：
[0027]在汽车云端监控平台基于云端大数据构建剩余电量评估模型，剩余电量评估模型以预设时间间隔周期性运行，定时获取车辆关于车载电池的监控信息以及车载电池的属性信息
。
[0028]可选地，在基于云端大数据获取车辆关于车载电池的监控信息之后，低电量预警方法还包括：
[0029]根据车辆关于车载电池的监控信息，监控车辆的车载电池的电量下降速率；
[0030]在车载电池的电量下降速率异常的情况下，输出异常耗电的预警信息
。
[0031]根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种机器可读存储介质，其上存储有机器可
执行程序，机器可执行程序被处理器执行时实现上述任一种的车载电池的低电量预警方法
。
[0032]根据本专利技术的又一个方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器
、
处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的机器可执行程序，并且处理器执行机器可执行程序时实现上述任一种的车载电池的低电量预警方法
。
[0033]本专利技术的车载电池的低电量预警方法，基于云端大数据获取车辆关于车载电池的监控信息以及车载电池的属性信息，根据车辆关于车载电池的监控信息以及车载电池的属性信息，预测高压电池和低压电池的剩余电量，实现了在车辆停放休眠状态下，也可不依赖外接本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种车载电池的低电量预警方法，包括：基于云端大数据获取车辆关于车载电池的监控信息以及所述车载电池的属性信息，其中，所述车载电池包括高压电池和低压电池；根据所述车辆关于车载电池的监控信息以及所述车载电池的属性信息，预测所述车载电池的剩余电量；在所述高压电池的剩余电量或所述低压电池的剩余电量低于预定阈值的情况下，输出低电量的预警信息
。2.
根据权利要求1所述的车载电池的低电量预警方法，其中，所述车辆关于车载电池的监控信息包括：所述车辆上一次采集并上传到云端的监控数据的采集时间以及所述车辆上一次采集得到的所述高压电池的电量采集值和所述低压电池的电量采集值；所述车载电池的属性信息包括在所述车辆停放休眠状态下所述高压电池的第一耗电率以及所述低压电池的第二耗电率；并且根据所述车辆关于车载电池的监控信息以及所述车载电池的属性信息，预测所述车载电池的剩余电量包括：计算所述采集时间与基于所述云端大数据获取所述监控信息和所述属性信息的获取时间之间的时间差；根据所述时间差
、
所述高压电池的电量采集值以及所述第一耗电率，预测所述高压电池的剩余电量；以及根据所述时间差
、
所述高压电池的电量采集值
、
所述低压电池的电量采集值
、
所述第一耗电率以及所述第二耗电率，预测所述低压电池的剩余电量
。3.
根据权利要求2所述的车载电池的低电量预警方法，其中，根据所述时间差
、
所述高压电池的电量采集值
、
所述低压电池的电量采集值
、
所述第一耗电率以及所述第二耗电率，预测所述低压电池的剩余电量包括：判断所述高压电池的电量采集值是否大于预设的智能补电开启阈值；若是，则计算所述高压电池耗电至所述智能补电开启阈值的智能补电时长，并根据所述智能补电时长
、
所述时间差
、
所述低压电池的电量采集值以及所述第二耗电率，预测所述低压电池的剩余电量，计算公式为：所述低压电池的剩余电量＝所述低压电池的电量采集值－所述第二耗电率
×
(
所述时间差－所述智能补电时长
)
；若否，则根据所述所述时间差
、

【专利技术属性】
技术研发人员：姚李，林思兵，唐伟，吴哲漢，
申请(专利权)人：武汉路特斯汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：