电池温度检测方法，装置，设备及存储介质

技术领域

本发明涉及电池温度检测技术领域，尤其涉及一种电池温度检测方法，装置，设备及存储介质。

背景技术

随着清洁能源的不断普及，电池在生活中所扮演的角色逐渐重要，在电池的使用过程中，需要对电池的温度进行关注，在电池的温度超过一个极限值时，可能会造成电池爆炸，以及火灾的危险，尤其是当电池在密闭的运行环境中，发生危险的概率会大大增加，增加使用电池的安全隐患，在对电池的温度进行检测时，测量的温度会受到电池本身的状态以及当前的环境影响，使得测量出的结果与电池的实际温度出现偏差，进而可能影响电池的正常工作，甚至引发安全问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种电池温度检测方法，装置，设备及存储介质，旨在解决现有技术对电池的温度检测不准确的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种电池温度检测方法，所述方法包括以下步骤：

获取待测电池的实测温度，所述待测电池所处当前位置的环境温度，所述待测电池的实时电压值以及所述待测电池的剩余电量；

根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型；

将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型，得到温度补偿值；

根据所述温度补偿值对所述实测温度进行温度补偿，得到所述待测电池的真实温度；

在所述真实温度大于异常温度时，发出温度异常提示。

可选地，所述根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型，包括：

根据所述实时电压值与所述待测电池的剩余电量得到电压变化率与剩余电量变化率；

根据所述电压变化率与所述剩余电量变化率确定出所述待测电池的工作模式；

根据所述工作模式在温度补偿模型库中，匹配与所述工作模式对应的温度补偿模型，所述温度补偿模型库中包括至少一个温度补偿模型。

可选地，根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型，包括：

根据所述实时电压值与所述待测电池的剩余电量得到电压变化率与剩余电量变化率；

根据所述电压变化率与所述剩余电量变化率确定出所述待测电池的工作模式；

根据所述工作模式在温度补偿模型库中，匹配与所述工作模式对应的温度补偿模型，所述温度补偿模型库中包括至少一个温度补偿模型。

可选地，所述根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型之前，还包括：

根据预设采集频率采集所述待测电池的历史采集数据集合，所述历史采集数据集合包括历史电压值、历史剩余电量以及历史环境温度；

将所述采集数据集合划分为训练数据集与验证数据集；

根据所述训练数据集对预设模型进行训练，得到温度补偿模型，并将所述温度补偿模型添加到温度补偿模型库。

可选地，所述根据所述训练数据集对初始温度补偿模型进行训练，得到温度补偿模型，包括：

将所述训练数据集中的实时电压值，剩余电量以及环境温度进行归一化，得到归一化训练数据集；

将所述归一化数据集输入至隐含层中的神经元，根据预设权重值与偏置值得到训练值，并将所述训练值输入至下一神经元中，直至最后一个神经元，得到隐含层输出值；

对所述隐含层输出值与期望输出比较，在所述训练值满足期望输出时，结束训练，得到温度补偿模型。

可选地，所述对所述隐含层输出值与期望输出比较，在所述训练值满足期望输出时，结束训练，得到温度补偿模型之后，还包括：

将所述验证数据集中的数据输入至所述温度补偿模型，得到验证温度补偿值；

将所述验证温度补偿值与所述验证数据集中的真实值比较，得到误差值；

将所述误差值与预设误差比较，在所述误差值大于所述预设误差时，根据所述误差值对所述权重值与偏置值进行修正，得到修正后的温度补偿模型。

可选地，所述在所述真实温度大于异常温度时，发出温度异常提示之后，还包括：

根据所述真实温度与所述异常温度值得到温度溢出值；

根据所述温度溢出值查找温度调整表得到调整电压，所述温度调整表包括温度溢出值与调整电压的对应关系；

根据所述调整电压对所述待测电池的实时电压进行调整，使待测电池的温度下降。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种电池温度检测装置，所述电池温度检测装置包括：

参数获取模块，用于获取待测电池的实测温度，所述待测电池所处当前位置的环境温度，所述待测电池的实时电压值以及所述待测电池的剩余电量；

模型确认模块，用于根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型；

补偿值确认模块，用于将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型，得到温度补偿值；

温度补偿模块，用于根据所述温度补偿值对所述实测温度进行温度补偿，得到所述待测电池的真实温度；

温度检测模块，用于在所述真实温度大于异常温度时，发出温度异常提示。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种电池温度检测设备，所述电池温度检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电池温度检测程序，所述电池温度检测程序配置为实现如上文所述的电池温度检测方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有电池温度检测程序，所述电池温度检测程序被处理器执行时实现如上文所述的电池温度检测方法的步骤。

本发明通过获取待测电池的实测温度，所述待测电池所处当前位置的环境温度，所述待测电池的实时电压值以及所述待测电池的剩余电量，根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型，将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型，得到温度补偿值，根据所述温度补偿值对所述实测温度进行温度补偿，得到所述待测电池的真实温度，在所述真实温度大于异常温度时，发出温度异常提示。通过对电池的当前的工作模式确认，以及电池当前所在的环境温度，确定出对应的温度补偿模型，并得出对应的温度补偿值，通过温度补偿值对实测温度进行温度补偿，得到电池的真实温度，相对现有技术而言能够避免环境温度以及电池当前的工作模式的影响，使对电池的温度检测结果更加准确。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的电池温度检测设备的结构示意图；

图2为本发明电池温度检测方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明电池温度检测方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明电池温度检测方法一实施例的温度补偿模型的结构示意图；

图5为本发明电池温度检测装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的电池温度检测设备结构示意图。

如图1所示，该电池温度检测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对电池温度检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及电池温度检测程序。

在图1所示的电池温度检测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明电池温度检测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在电池温度检测设备中，所述电池温度检测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的电池温度检测程序，并执行本发明实施例提供的电池温度检测方法。

本发明实施例提供了一种电池温度检测方法，参照图2，图2为本发明一种电池温度检测方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述电池温度检测方法包括以下步骤：

步骤S10：获取待测电池的实测温度，所述待测电池所处当前位置的环境温度，所述待测电池的实时电压值以及所述待测电池的剩余电量。

需要说明的是，本实施例的执行主体是电池温度检测设备，其中，该电池温度检测设备具有数据处理，数据通信及程序运行等功能，所述电池温度检测设备可以为集成控制器，控制计算机等设备，当然还可以为其他具备相似功能的设备，本实施例对此不做限制。

可以理解的是，所述待测电池的实测温度可以为接触式测温方式获得的温度值，例如使用温度计测量电池温度，也可以为非接触式测温方式，例如利用红外测温技术得到的电池温度，所述环境温度指的是待测电池所在区域内的空气的温度，所述实时电压值与所述剩余电量为待测电池的对应参数，实时电压值指的是电池当前检测时刻下的电压值，所述当前的剩余电量值指的是电池中的电量。

在具体实现中，由于电池安全性以及使用寿命容易受到温度影响，因此，通常会对电池的温度进行检测，对于测量电池温度的方式可以分为接触式温度测量方式以及非接触式温度测量方式，例如在电池上装温度检测器即为接触式温度测量方式，若在距离电池一定距离的位置安装红外摄像头，通过红外测温的温度测量方式即为非接触式温度测量方式。通过对待测的电池的温度进行测量，将所述测量出的温度作为实测温度，可以对所述实测温度进行存储，在对待测电池温度测量时，还能够对待测电池所处的位置的环境温度进行测量，测量的方式可以与测量电池温度的方式相同，也可以不同，本实施例对此不作限制。同时，还需要通过检测设备获取到待测电池当前的实时电压值以及剩余电量，并将所述实时电压值与所述剩余电量进行存储。

步骤S20：根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型。

需要说明的是，所述温度补偿模型用于根据所述待测电池的实时电压值预计剩余电量等得到对所述待测电池的温度补偿值，其中所述温度补偿模型的数量至少为一个。

在具体实现中，温度补偿模型与待测电池的实时电压值以及剩余电量值存在一定的对应关系，在确定具体的温度补偿模型是，可以将通过检测设备获取到的实时电压值和所述剩余电量与所述对应关系对比，通过查表的形式得到当前实时电压值和待测电池的剩余电量所对应的温度补偿模型，例如，在相同的实时电压值的情况下，剩余电量的不同也可以对应不同的温度补偿模型，同样的，在具有相同的剩余电量时，不同的实时电压值所对应的温度补偿模型也存在差异，在不同的温度补偿模型中，所对应的温度补偿的补偿程度不完全相同。

进一步地，所述根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型，包括：

根据所述实时电压值与所述待测电池的剩余电量得到电压变化率与剩余电量变化率；

根据所述电压变化率与所述剩余电量变化率确定出所述待测电池的工作模式；

根据所述工作模式在温度补偿模型库中，匹配与所述工作模式对应的温度补偿模型，所述温度补偿模型库中包括至少一个温度补偿模型。

需要说明的是，所述电压变化率与所述电量变化率指的是在检测周期内，电池的实时电压变化情况以及剩余电量变化情况，根据所述电压变化率与所述电量变化率可以确定当前电池的工作模式，所述温度补偿模型库为各种温度补偿模型的集合。

在具体实现中，根据所述实时电压值与所述待测电池的剩余电量值可以确定出电压的变化率以及剩余电量的变化率，首先获取连续若干个检测周期的实时电压值与所述待测电池的剩余电量，计算出这一段时间内的电压变化率以及待测电池的剩余电量，其中电压变化率可以分为3个状态，分别为静置状态、待机状态，以及工作状态，其中静置状态可以表示当前电池处于未工作状态，既不放电也不充电，待机状态指的是电池的电压以较低的电压工作，工作状态指的是电池的电压以较高的电压工作，同时，电池的电量变化率也可以分为3个状态，电量增长状态，电量维持状态以及电量下降状态，因此，可以将所述电池的工作模式划分为充电模式，放电模式，浮充模式以及静置模式，在确定出所述工作模式之后，根据所述工作模式遍历所述温度补偿模型库，匹配得到与所述工作模式对应的温度补偿模型。

步骤S30：将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型，得到温度补偿值。

需要说明的是，所述温度补偿值指的是对所述实测温度的修正，用于纠正当前测量温度值，所述温度补偿值由所述环境温度，实时电压值以及剩余电量共同确定，因此在不同的环境温度，实时电压值以及剩余电量下，所对应的温度补偿值可能相同，也可能不同。

在具体实现中，所述电池温度检测设备能够将所述待测电池所处的环境温度与所述待测电池的实时电压值和剩余电量输入到对应的温度补偿模型中，由所述温度补偿模型根据待测电池的实际情况来确定对应的温度补偿值，在电池工作时，所述电池内的实时电压值会影响到电池在单位时间内的产热值，从而会使电池的温度存在变化，而电池的温度又能够进一步的来影响到电池的电池容量，以及电池的相对剩余电量，电池中电量的多少也可以影响到电池的发热。

进一步地，所述将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型，得到温度补偿值，包括：

确定所述温度补偿模型的模型类型；

根据所述模型类型与所述环境温度查找温度补偿对应关系，得到温度补偿系数；

根据所述实时电压值、所述剩余电量以及所述温度补偿系数得到温度补偿值。

在具体实现中，首先确定出当前匹配的温度补偿模型的类型，根据所述温度补偿模型以及当前的环境温度共同确定出温度补偿对应关系，得到温度补偿系数，由于环境温度对电池温度的检测存在一定干扰，因此需要对待测电池所处的环境温度确定温度补偿对应关系，对于相同的电压变化率与电量变化率，在不同的环境温度下，所对应的温度补偿系数也不完全相同。在得到温度补偿系数之后，可以根据所述实时电压值、剩余电量值预计所述温度补偿系数得到温度补偿值。其中所述温度补偿对应关系是在模型训练时，根据历史测试数据生成，同时会根据温度补偿对应关系拟合曲线，即当实时电压值与所述剩余电量为任意值时，均能够得到对应的温度补偿值。

步骤S40：根据所述温度补偿值对所述实测温度进行温度补偿，得到所述待测电池的真实温度。

需要说明的是，所述真实温度是所述电池的真正的温度，所述真实温度与所述实测温度之间存在一定差值，由于空气及电池外壳的散热，会使测到的电池的温度会小于电池真实温度。

在具体实现中，在根据所述待测电池所处位置的环境温度，电池的实时电压值以及电池的剩余电量，通过温度补偿模型将所述环境温度、实时电压值以及剩余电量输入至所述温度补偿模型中，通过温度补偿模型计算，得到温度补偿值，根据所述温度补偿值与所述待测电池的实测温度进行温度补偿，进而得到真实温度，所述真实温度，能够反应电池的实际温度。

步骤S50：在所述真实温度大于异常温度时，发出温度异常提示。

需要说明的是，所述异常温度值的是在工作时，会导致电池在使用过程中会出现危险等异常情况的温度，由于温度的变化不是突变的，因此，所述异常温度在设置时，可以将所述异常温度设置为比会发生危险的温度略低的位置，进而保证所述电池的温度不会达到会发生危险的温度值。

在具体实现中，由于物体温度的变化是连续的，并且存在一定的热惯性，因此在设置异常温度时，需要将所述异常温度设置得会导致电池工作异常的温度略低的位置，例如假设电池的温度在60℃时会出现危险情况，那么在设置异常温度时，可以将所述异常温度设置为59℃，59.5℃，59.7℃等比危险温度略低的温度，防止由于热惯性导致温度上升至电池的危险温度导致电池出现危险情况。在所述实测温度通过温度补偿值得到电池的真实温度后，将所述真实温度与所述异常温度进行比较，在所述真实温度小于所述异常温度时，则持续对电池的温度进行检测，若所述真实温度大于所述异常温度时，则可以发出温度异常提示，在进行温度异常提示时，可以通过报警器发出声光信号通知相关人员，还可以通过远程通信将电池的异常情况发送给远程用户。

进一步地，在所述真实温度大于异常温度时，发出温度异常提示之后，还包括：

根据所述真实温度与所述异常温度值得到温度溢出值；

根据所述温度溢出值查找温度调整表得到调整电压，所述温度调整表包括温度溢出值与调整电压的对应关系；

根据所述调整电压对所述待测电池的实时电压进行调整，使待测电池的温度下降。

需要说明的是，所述温度溢出值指的是真实温度大于所述异常值的部分，可以理解为超出温度异常值的温度值，所述温度调整表为经过测试之后所得到温度溢出值与所述调整电压之间的对应关系表。

在具体实现中，在对实测温度进行温度补偿之后，需要将所述真实温度与所述异常温度进行比较，将所述真实温度值与所述异常温度值作差，所得到的差值为温度溢出值，并依据所述温度溢出值遍历所述温度调整表，得到需要进行限制的调整电压，其中所述温度溢出值与所述调整电压的对应关系可以为函数映射关系，当确定出所述调整电压之后，可以在所述电池的实时电压的基础上，对所述实时电压值进行限制，降低所述电池的实时温度值，进而使电池的产热情况下降，进而降低电池的温度，保护电池的安全性。

本实施例通过获取待测电池的实测温度，所述待测电池所处当前位置的环境温度，所述待测电池的实时电压值以及所述待测电池的剩余电量，根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型，将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型，得到温度补偿值，根据所述温度补偿值对所述实测温度进行温度补偿，得到所述待测电池的真实温度，在所述真实温度大于异常温度时，发出温度异常提示。通过对电池的当前的工作模式确认，以及电池当前所在的环境温度，确定出对应的温度补偿模型，并得出对应的温度补偿值，通过温度补偿值对实测温度进行温度补偿，得到电池的真实温度，相对现有技术而言能够避免环境温度以及电池当前的工作模式的影响，使对电池的温度检测结果更加准确。

参考图3，图3为本发明一种电池温度检测方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，本实施例电池温度检测方法在所述步骤S20之前，还包括：

步骤S201：根据预设采集频率采集所述待测电池的历史采集数据集合，所述历史采集数据集合包括历史电压值、历史剩余电量以及历史环境温度。

步骤S202：将所述采集数据集合划分为训练数据集与验证数据集。

步骤S203：根据所述训练数据集对预设模型进行训练，得到温度补偿模型，并将所述温度补偿模型添加到温度补偿模型库。

需要说明的是，预设采集频率为人为设置的采集频率，所述采集频率与所述温度检测频率相同，采集频率优选为1秒，具体可根据实际应用场景合理设置，本实施例对此不作限制。

在具体实现中，根据预设采集频率对待测电池的数据进行采集，其中所述电池的数据包括电压值，剩余电量以及环境温度值，在对所述待测电池进行采集时，按照预设采集频率将待测电池的电压值，剩余电量以及环境温度值作为历史采集数据存储到历史采集数据集合中，其中所述历史采集数据集合包括历史电压值、历史剩余电量以及历史环境温度。此时，可以将所述历史采集数据集合中的数据按照预设比例划分为训练数据集与验证数据集，划分方式优选为架构80％的数据作为训练数据集，20％的数据作为验证数据集，其中所述训练数据集用于对预设模型进行训练得到温度补偿模型，所述验证数据集用于对训练后的温度补偿模型进行验证，最后将得到的温度补偿模型存储到温度补偿模型库中。

进一步地，所述根据所述训练数据集对初始温度补偿模型进行训练，得到温度补偿模型，包括：

将所述训练数据集中的实时电压值，剩余电量以及环境温度进行归一化，得到归一化训练数据集；

将所述归一化数据集输入至隐含层中的神经元，根据预设权重值与偏置值得到训练值，并将所述训练值输入至下一神经元中，直至最后一个神经元，得到隐含层输出值；

对所述隐含层输出值与期望输出比较，在所述训练值满足期望输出时，结束训练，得到温度补偿模型。

在具体实现中，将所述训练数据集对初始温度补偿模型进行训练，将所述训练数据集中的实时电压值，剩余电量以及环境温度进行归一化，得到归一化数据集，其中对数据的归一化的形式优选为Z-score标准化方法，经过处理的数据均值为0，标准差为1，转化公式为

其中，x′为归一化后的数据，x为原始数据，μ为原始数据的均值，δ为原始数据的标准差。

将归一化后的数据存储到归一化数据集中，并将所述归一化数据输入至预设模型中，所述预设模型可以为循环神经网络RNN，参照图4，图4为温度补偿模型的结构示意图，将所述归一化之后的实时电压值，剩余电量以及环境温度输入到所述预设模型的输入层，其中所述预设模型的输入层至少包括3个输入神经元，归一化数据在经过输入层之后，进入隐含层的神经元中，根据预设权重值与偏置值进行相应的迭代训练，在经过预设次数的迭代训练之后，得到隐含层的输出值，在得到隐含层的输出值之后，可以根据预设期望判断训练模型的输出值，当所述输出值满足预设期望输出时，结束所述温度补偿模型的训练，并将所述温度补偿模型存储到温度模型库。

进一步地，所述对所述隐含层输出值与期望输出比较，在所述训练值满足期望输出时，结束训练，得到温度补偿模型之后，还包括：

将所述验证数据集中的数据输入至所述温度补偿模型，得到验证温度补偿值；

将所述验证温度补偿值与所述验证数据集中的真实值比较，得到误差值；

将所述误差值与预设误差比较，在所述误差值大于所述预设误差时，根据所述误差值对所述权重值与偏置值进行修正，得到修正后的温度补偿模型。

在具体实现中，在对所述温度补偿模型训练结束之后，需要对所述温度补偿模型的精度进行验证，因此将所述验证数据集中的数据输入至所述温度补偿模型，根据所述温度补偿模型得到验证温度补偿值，同时，将所述验证温度补偿值与所述验证数据集中对应的真实值比较，得到真实值与验证温度补偿值的误差值，在所述误差值大于所述预设误差时，根据所述误差值对所述权重值与偏置值进行修正，得到修正后的温度补偿模型，在进行权重值与偏置值进行修正时，可以根据所述误差值对所述权重值与所述偏置值进行纠正，使所述权重值与所述偏置值能够使所述验证数据集的输入值经过所述温度补偿模型所得到的验证温度补偿值与输入值对应的真实值的误差在预设误差范围内，若所述误差值在所述预设误差范围内时，可以将所述温度补偿模型作为训练好的温度补偿模型存储在温度补偿模型库中。

本实施例通过历史采集数据进行归一化转化，将历史采集数据缩小量值，降低计算的复杂度，通过将所述历史数据划分为训练数据集与验证数据集，对预设模型进行训练以及验证训练后的温度补偿模型，通过不断的调整预设模型中的权重与偏置值，使所述温度补偿模型的精准度不断收敛，使得到的输出值与真实值的误差在预设误差范围内，提升温度补偿模型的精度，进而实现对温度的准确补偿，进一步的能够得到电池的真实温度，实现准确的温度检测。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有电池温度检测程序，所述电池温度检测程序被处理器执行时实现如上文所述的电池温度检测方法的步骤。

参照图5，图5为本发明电池温度检测装置第一实施例的结构框图。

如图5所示，本发明实施例提出的电池温度检测装置包括：

参数获取模块10，用于获取待测电池的实测温度，所述待测电池所处当前位置的环境温度，所述待测电池的实时电压值以及所述待测电池的剩余电量；

模型确认模块20，用于根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型；

补偿值确认模块30，用于将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型，得到温度补偿值；

温度补偿模块40，用于根据所述温度补偿值对所述实测温度进行温度补偿，得到所述待测电池的真实温度；

温度检测模块50，用于在所述真实温度大于异常温度时，发出温度异常提示。

本实施例通过获取待测电池的实测温度，所述待测电池所处当前位置的环境温度，所述待测电池的实时电压值以及所述待测电池的剩余电量，根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型，将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型，得到温度补偿值，根据所述温度补偿值对所述实测温度进行温度补偿，得到所述待测电池的真实温度，在所述真实温度大于异常温度时，发出温度异常提示。通过对电池的当前的工作模式确认，以及电池当前所在的环境温度，确定出对应的温度补偿模型，并得出对应的温度补偿值，通过温度补偿值对实测温度进行温度补偿，得到电池的真实温度，相对现有技术而言能够避免环境温度以及电池当前的工作模式的影响，使对电池的温度检测结果更加准确。

在一实施例中，所述模型确认模块20，还用于根据所述实时电压值与所述待测电池的剩余电量得到电压变化率与剩余电量变化率；根据所述电压变化率与所述剩余电量变化率确定出所述待测电池的工作模式；根据所述工作模式在温度补偿模型库中，匹配与所述工作模式对应的温度补偿模型，所述温度补偿模型库中包括至少一个温度补偿模型。

在一实施例中，所述模型确认模块20，还用于确定所述温度补偿模型的模型类型；根据所述模型类型与所述环境温度查找温度补偿对应关系，得到温度补偿系数；根据所述实时电压值、所述剩余电量以及所述温度补偿系数得到温度补偿值。

在一实施例中，所述模型确认模块20，还用于根据预设采集频率采集所述待测电池的历史采集数据集合，所述历史采集数据集合包括历史电压值、历史剩余电量以及历史环境温度；将所述采集数据集合划分为训练数据集与验证数据集；根据所述训练数据集对预设模型进行训练，得到温度补偿模型，并将所述温度补偿模型添加到温度补偿模型库。

在一实施例中，所述模型确认模块20，还用于将所述训练数据集中的实时电压值，剩余电量以及环境温度进行归一化，得到归一化训练数据集；将所述归一化数据集输入至隐含层中的神经元，根据预设权重值与偏置值得到训练值，并将所述训练值输入至下一神经元中，直至最后一个神经元，得到隐含层输出值；对所述隐含层输出值与期望输出比较，在所述训练值满足期望输出时，结束训练，得到温度补偿模型。

在一实施例中，所述模型确认模块20，还用于将所述验证数据集中的数据输入至所述温度补偿模型，得到验证温度补偿值；将所述验证温度补偿值与所述验证数据集中的真实值比较，得到误差值；将所述误差值与预设误差比较，在所述误差值大于所述预设误差时，根据所述误差值对所述权重值与偏置值进行修正，得到修正后的温度补偿模型。

在一实施例中，所述温度检测模块50，还用于根据所述真实温度与所述异常温度值得到温度溢出值；根据所述温度溢出值查找温度调整表得到调整电压，所述温度调整表包括温度溢出值与调整电压的对应关系；根据所述调整电压对所述待测电池的实时电压进行调整，使待测电池的温度下降。

应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。