【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及一种充电时间预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着计算机技术的快速发展，电池的充放电管理成为影响系统性能与用户体验的关键因素之一。在实际应用中，用户对电池剩余充电时间的准确预估具有高度需求，例如在电动汽车领域，用户需要合理规划行程、充电桩使用及等待时间等。
2、在相关技术中，往往基于简单的数学模型来对电池剩余充电时间进行预测，但由于充电场景的环境存在差异，并且电池的不同状态也对充电时间造成影响。相关技术提供的方法未考虑种种影响因素，缺乏对复杂环境和电池状态的适应性，导致充电时间预测的准确性、可靠性较差，从而降低用户体验。
3、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种充电时间预测方法、装置、电子设备及存储介质。
2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种充电时间
【技术保护点】
1.一种充电时间预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的充电时间预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的充电时间预测方法，其特征在于，所述任意一次历史充电过程对应一组充电工况数据包括充电荷电状态SOC变化量、充电目标SOC、充电电流数据、请求电流数据、最大单体电压数据、电池最高温度数据、电池最低温度数据中的至少一项。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的充电时间预测方法，其特征在于，所述当前充电的充电工况数据包括充点电流数据，所述确定当前充电的充电工况数据，包括：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种充电时间预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的充电时间预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的充电时间预测方法，其特征在于，所述任意一次历史充电过程对应一组充电工况数据包括充电荷电状态soc变化量、充电目标soc、充电电流数据、请求电流数据、最大单体电压数据、电池最高温度数据、电池最低温度数据中的至少一项。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的充电时间预测方法，其特征在于，所述当前充电的充电工况数据包括充点电流数据，所述确定当前充电的充电工况数据，包括：
5.根据权利要求1至3中任意一项的充电时间预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的充电时间预测方法，其特征在于，所述根据所述第一预测时间与所述第二预测时间，确定所述充电剩余时间，包括：
7.一种充电时间预测装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的充电时间预测装置，其特征在于，所述装置还包括：
9.根据权利要求8所述的充电时间预测装置，其特征在于，所述任意一次历史充电过程对应一组充电工况数据包括充电荷电状态soc变化量、充电目标soc、充电电流数据、请求电流数据、最大单体电压数据、电池最高温度数据、电池最低温度数据中的至少一项。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：范凤松，
申请(专利权)人：小米汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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