【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电池，尤其涉及一种电池荷电状态预测方法和相关装置。
技术介绍
1、电池的荷电状态(state of charge，soc)可以指电池的剩余容量与其完全充电状态的容量的比值，可以反应当前电池的真实电量状态。准确地预估电池的soc能够辅助用户进行相关操作，例如，对于新能源汽车，准确预估电池的soc能够辅助用户进行路径规划。
2、相关技术中，可以采用放电法、内阻法、开路电压法等方式对电池的soc进行估计，但是，上述方式soc估计的准确性较差。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种电池荷电状态预测方法和相关装置，可以有效提升soc估计的准确性。
2、第一方面，本申请实施例提供一种电池荷电状态预测方法，包括：
3、获取电池的状态数据，所述状态数据包括当前时刻电池在工作时的第一电压、第一电流和第一膨胀力；
4、根据所述状态数据，预测所述电池的荷电状态。
5、在一些实施例中，所述根据所述状态数据，预测所述电池的荷电状态，包括：>
6、利用预先本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电池荷电状态预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态数据，预测所述电池的荷电状态，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述荷电状态预测模型包括：回归子模型和卡尔曼滤波子模型；所述利用预先构建的荷电状态预测模型对所述状态数据进行处理，得到预测的所述电池的荷电状态，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述卡尔曼滤波子模型对所述预测膨胀力和所述膨胀力进行处理，得到预测的所述荷电状态，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种电池荷电状态预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态数据，预测所述电池的荷电状态，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述荷电状态预测模型包括：回归子模型和卡尔曼滤波子模型；所述利用预先构建的荷电状态预测模型对所述状态数据进行处理，得到预测的所述电池的荷电状态，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述卡尔曼滤波子模型对所述预测膨胀力和所述膨胀力进行处理，得到预测的所述荷电状态，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述得到当前时刻预测的荷电状态之后，方法还包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述训练数据集为对所述多组状态数据进行预处理后得到的数据集，所述...
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