一种电池的电量预测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及电池管理技术领域，尤其涉及一种电池的电量预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

电池是电动汽车的关键组件，因其高能量密度、开路电压、输出功率以及无记忆效应等优势，广泛应用于电子、军工、航空等领域。在电池的发展初期，其主要应用在一些基础设备中，对电池荷电状态SOC(SOC也叫做电池剩余电量)的估计要求较低，但是随着应用环境以及用户需求的不断变化，对电池的SOC估计准确性也在不断提升。现有SOC估计算法存在缺陷，电量估计的准确性较低。

发明内容

本发明提供了一种电池的电量预测方法、装置、电子设备以及存储介质，以解决电池的电量估计过程中估计准确度低的问题。

根据本发明的一方面，提供了一种电池的电量预测方法，包括：

获取待估计电池的初始电量和预测时间；

基于所述初始电量和预测时间，通过卡尔曼滤波算法从宏观尺度和微观尺度进行电量预测，确定第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差；

将所述第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差输入到预确定的目标神经网络模型中，得到第二预测电量；

基于所述第一预测电量和第二预测电量确定所述待估计电池的电量。

根据本发明的另一方面，提供了一种电池的电量预测装置，包括：

数据获取模块，用于获取待估计电池的初始电量和预测时间；

第一预测模块，用于基于所述初始电量和预测时间，通过卡尔曼滤波算法从宏观尺度和微观尺度进行电量预测，确定第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差；

第二预测模块，用于将所述第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差输入到预确定的目标神经网络模型中，得到第二预测电量；

电量确定模块，用于基于所述第一预测电量和第二预测电量确定所述待估计电池的电量。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的电池的电量预测方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的电池的电量预测方法。

本发明实施例的技术方案，通过获取待估计电池的初始电量和预测时间；基于所述初始电量和预测时间，通过卡尔曼滤波算法从宏观尺度和微观尺度进行电量预测，确定第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差；将所述第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差输入到预确定的目标神经网络模型中，得到第二预测电量；基于所述第一预测电量和第二预测电量确定所述待估计电池的电量，解决了电池电量预测结果不准确的问题，通过卡尔曼滤波算法对待估计电池的初始电量和预测时间进行处理，实现电量预测，得到第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差，进一步通过目标神经网络模型对第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差进行预测，得到第二预测电量，通过联合卡尔曼滤波算法和目标神经网络模型进行预测，避免了使用单一算法进行预测结果准确性较低的问题；通过第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差预测电量，实现了从不同维度的数据对电量进行预测，结果更加准确；综合第一预测电量和第二预测电量确定待估计电池的电量，综合考虑了多角度的预测结果，提高电量预测准确性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种电池的电量预测方法的流程图；

图2是根据本发明实施例二提供的一种电池的电量预测方法的流程图；

图3是根据本发明实施例二提供的一种等效电路模型的示意图；

图4是根据本发明实施例二提供的一种确定待估计电池的电量的流程示例图；

图5是根据本发明实施例三提供的一种电池的电量预测装置的结构示意图；

图6是实现本发明实施例的电池的电量预测方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种电池的电量预测方法的流程图，本实施例可适用于对电池的电量进行预测的情况，该方法可以由电池的电量预测装置来执行，该电池的电量预测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该电池的电量预测装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：

S101、获取待估计电池的初始电量和预测时间。

在本实施例中，待估计电池具体可以理解为具有电量估计需求的电池，待估计电池可以是蓄电池、锂离子电池等。初始电量具体可以理解为待估计电量在启动工作时的电量；预测时间具体可以理解为一个时刻，本申请实施例提供的电池的电量预测方法可以预测此时刻的电量。

初始电量可以预先根据待估计电池的真实电量确定，即待估计电池的电量会随着对待估计电池的使用而变化，本申请实施例所提供的电池的电量预测方法用于预测电池供电过程中的电量。在待估计电池的供电过程中，电量会逐渐减少，在预测电量时，首先获取待估计电池的初始电量，预测时间可以根据需求指定，例如，预测时间为20h，由于卡尔曼滤波法在进行预测电量时通过周期性迭代的方式确定电量的，其采样周期与预测时间的单位可能不同，采样周期通常是s，本申请需要将预测时间的单位与采样周期的单位统一，若获取的预测时间与采样周期的单位统一，则无需进行转换，若获取的预测时间与采样周期的单位不统一，则将预测时间进行转换，采用转换后的预测时间进行电量预测。

S102、基于初始电量和预测时间，通过卡尔曼滤波算法从宏观尺度和微观尺度进行电量预测，确定第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差。

在本实施例中，第一预测电量具体可以理解为通过卡尔曼滤波方法进行预测得到的电量；电池的端电压真实值具体可以理解为电池两端的端电压的数值；滤波估计端电压误差具体可以理解为通过卡尔曼滤波算法对端电压进行预测时的误差。

将初始电量作为卡尔曼滤波算法计算的初始值，基于卡尔曼滤波算法从宏观尺度和微观尺度进行电量预测，实现多时间尺度的电量预测；本申请实施例基于卡尔曼滤波算法进行电量预测可以调用卡尔曼滤波算法的运行代码，通过代码对数据进行计算，对数据的计算包括将数据带入不同的公式进行计算，以及将计算结果再次带入其他不同公式进行计算，等。基于初始电量进行电量预测时，由于是周期性迭代，即，根据初始电量预测k时刻、k+1时刻…，依次进行循环预测，得到预测时间对应的第一预测电量，电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差。

S103、将第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差输入到预确定的目标神经网络模型中，得到第二预测电量。

在本实施例中，目标神经网络模型具体可以理解为预先训练好的神经网络模型，目标神经网络模型可以是多层前馈神经网络BP、循环神经网络RNN等。第二预测电量具体可以理解为由目标神经网络模型预测得到的电量。

预先训练目标神经网络模型，获取训练样本，基于训练样本对模型进行训练，在训练过程中根据损失函数不断的调整模型的参数，最终得到符合要求的模型作为目标神经网络模型，训练样本中包括电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差这四类参数。训练好的目标神经网络模型可以用于预测电量。将第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差输入到训练好的目标神经网络模型中，目标神经网络模型根据训练过程中所学习到的经验和参数进行预测，得到第二预测电量并输出。

S104、基于第一预测电量和第二预测电量确定待估计电池的电量。

基于第一预测电量和第二预测电量进行综合运算，例如，取最大值、最小值、平均值、加权和值等等，或者，预先给出电量计算公式，将第一预测电量和第二预测电量作为电量计算公式的参数带入电量计算公式进行计算；将综合运算得到的结果作为待估计电池的电量。

在本实施例中，第二预测电量还可以是电量预测误差的误差补偿，通过第二预测电量对第一预测电量进行误差补偿，得到待估计电池的电量，例如，第一预测电量加上第二预测电量等于待估计电池的电量。

本发明实施例提供的电池的电量预测方法，解决了电池电量预测结果不准确的问题，通过卡尔曼滤波算法对待估计电池的初始电量和预测时间进行处理，实现电量预测，得到第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差，进一步通过目标神经网络模型对第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差进行预测，得到第二预测电量，通过联合卡尔曼滤波算法和目标神经网络模型进行预测，避免了使用单一算法进行预测结果准确性较低的问题；通过第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差预测电量，实现了从不同维度的数据对电量进行预测，结果更加准确；综合第一预测电量和第二预测电量确定待估计电池的电量，综合考虑了多角度的预测结果，提高电量预测准确性。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种电池的电量预测方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行细化。如图2所示，该方法包括：

S201、获取待估计电池的初始电量和预测时间。

S202、获取电池的等效电路模型的模型参数和电量估计周期。

在本实施例中，等效电路模型为对电池进行等效，得到的电路模型；模型参数具体可以理解为等效电路模型中的参数，例如，电阻、电容等等；电量估计周期具体可以理解为进行电量估计的采样周期。

预先设置电量估计周期，根据电量估计周期对电量进行周期性估计，即电量预测过程为周期性迭代的过程，根据第一个周期的值迭代计算第二个周期计算第二个周期的电量，根据第二个周期的值迭代计算第三个周期的电量，依次类推，直到得到预测时间对应的电量。因此，为了便于通过卡尔曼滤波算法进行电量预测，可以预先设置电量估计周期，例如，Ts＝1s。等效电路模型预先根据电池的特性进行构建，对于相同类型的电池可以采用相同的等效电路模型，在构建好电池的等效电路模型后可以对等效电路模型和电池的标识或者类型等进行对应存储。在确定待估计电池后，可以查询预先存储的等效电路模型，若存在对应的等效电路模型则直接获取等效电路模型，若不存在，则根据电池的特性构建等效电路模型。

可选的，模型参数，包括：极化电阻、扩散电阻、极化电容、扩散电容、电池的开路电压、负载电流、电池的欧姆内阻、电池容量、库伦效率。

示例性的，图3提供了一种等效电路模型的示意图，等效电路模型为戴维南二阶RC电路模型，U

搭建好二阶RC等效电路模型后，可以推导得到电池的状态方程和观测方程。

令Z＝SOC，推导电池的状态方程：

以及电池的观测方程：

U

式中，η为库伦效率，T

S203、基于电量估计周期和模型参数计算等效电路模型的电池状态方程的解析解，确定微观尺度的时间。

在本实施例中，宏观尺度的时间为k、k+1等不同采集周期对应的时间点，预测时间为宏观尺度的时间，微观尺度的时间指k到k+1之间的时间。基于等效电路模型确定电池的状态方程，将电量估计周期和模型参数带入到解析解的计算公式中，针对电池参数慢变与电池状态快变的特征获得解析解，得到微观尺度的时间。

示例性的，本申请实施例提供一种解析解的计算公式：

其中，l为微观尺度的时间。

分别从宏观与微观角度进行多时间尺度离散化：

进一步，获得多时间尺度上的离散化状态方程：

以及观测方程：

S33：对公式进一步推广使用：

X

y

式中，ω

S204、基于初始电量进行宏观尺度预测，得到滤波参数估计值。

在本实施例中，滤波参数估计值具体可以理解为通过卡尔曼滤波算法进行电量预测时所预测的一个参数值。将初始电量带入到相应的计算公式中进行预测，得到滤波参数估计值。

示例性的，本申请实施例提供一种滤波参数估计值的计算公式：

将参数进行初始化：

其中，θ

进行尺度转换，获得宏观尺度下的滤波参数估计值

本步骤得到的滤波参数估计值为k时刻的滤波参数估计值。

S205、基于微观尺度的时间和滤波参数估计值进行微观尺度预测，得到电量估计值、预测端电压值、预测滤波增益和预测电压误差。

在本实施例中，电量估计值具体可以理解为当前周期内估计的电量值；预测端电压值具体可以理解为当前周期内预测的电池的端电压值；预测滤波增益具体可以理解为当前周期内预测的卡尔曼滤波增益；预测电压误差具体可以理解为当前周期内预测的端电压的误差值。

将微观尺度的时间和滤波参数估计值带入到微观尺度预测的相关计算公式中进行计算，得到电量估计值、预测端电压值、预测滤波增益和预测电压误差。

示例性的，本申请实施例提供一种电量估计值、预测端电压值、预测滤波增益和预测电压误差的计算公式：

其中，预测端电压值为Y

微观尺度下选择合适的X点预测状态值，然后计算状态变量，实现微观尺度下的电量预测。

S206、根据预测时间判断是否满足迭代停止条件，若是，执行S207；否则，执行S208。

在本实施例中，迭代停止条件具体可以理解为用于在周期性迭代预测电量时判断是否停止迭代的条件，例如，当前预测的电量为预测时间对应的电量。预先设置迭代停止条件，根据预测时间进行分析，确定此时预测的电量是否为预测时间对应的电量，若是，确定满足迭代停止条件，执行S207步骤；若否，确定不满足迭代停止条件，执行S208步骤。

S207、将电量估计值确定为第一预测电量，将预测端电压值确定为电池的端电压真实值、将预测滤波增益确定为卡尔曼滤波增益，将预测电压误差确定为滤波估计端电压误差。

S208、将电量估计值作为新的初始电量，返回执行S204。

在不满足迭代停止条件时，将电量估计值作为新的初始电量，实现不同时刻的电量的更新。

S209、将第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差输入到预确定的目标神经网络模型中，得到第二预测电量。

可选的，目标神经网络模型为多层前馈神经网络。

在本实施例中，目标神经网络模型优选采用多层前馈神经网络BP，将第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差作为目标神经网络模型的输入，通过目标神经网络模型进行电量预测，得到第二预测电量。

多时间尺度卡尔曼UKF滤波输出数据有助于训练BP网络，降低了BP网络对训练数据量的依赖性；运用多时间尺度理论建模，使UKF滤波输出更精确反映电池特性，有效提升算法泛化能力；合理选择BP网络输入，改善误差补偿效果，实现对电量SOC初值标定偏差时的高精度估计，整体泛化能力和鲁棒性均表现优异。

S210、将第一预测电量乘以第一加权系数，得到第一加权电量。

在本实施例中，第一加权系数具体可以理解为用于对第一预测电量进行加权的系数；第一加权电量具体可以理解为对第一预测电量进行加权后得到的电量值。预先设置第一加权系数，第一加权系数根据卡尔曼滤波的准确性设置，将第一预测电量与第一加权系数进行相乘，得到的乘积为第一加权电量。

S211、将第二预测电量乘以第二加权系数，得到第二加权电量。

在本实施例中，第二加权系数具体可以理解为用于对第二预测电量进行加权的系数；第二加权电量具体可以理解为对第二预测电量进行加权后得到的电量值。预先设置第二加权系数，第二加权系数根据卡尔曼滤波的准确性设置，将第二预测电量与第二加权系数进行相乘，得到的乘积为第二加权电量。

S212、将第一加权电量和第二加权电量的和作为待估计电池的电量。

将第一加权电量和第二加权电量进行相加，得到的和即为待估计电池的电量。

示例性的，图4提供了一种确定待估计电池的电量的流程示例图，以目标神经网络模型为BP模型为例。基于卡尔曼滤波算法分别从宏观尺度和微观尺度进行电量预测，通过对时间k不断更新迭代，对滤波参数估计值

需要知道的是，本申请中各实施例所述的电量可以是剩余电量百分比SOC，也可以是其他可以表明电量的参数。

作为本实施例的一个可选实施例，本可选实施例进一步优化包括了获取不同预测时间的电量；根据各预测时间和电量生成电量曲线图。

在本实施例中，电量曲线图具体可以理解为待估计电池在不同时间的电量所形成的曲线图，电量曲线图的横坐标为时间，纵坐标为电量。

预先设置不同的预测时间，对于每个预测时间，通过本申请实施例所提供的电池的电量预测方法进行电量预测，预测其对应的电量，建立直角坐标系，根据各预测时间及其对应的电量确定其在坐标系中对应的点，将各点顺次连接，形成电量曲线图。

本申请实施例还可以选择不同类型的算法进行电量预测，并形成相应的电量曲线图，通过比较各电量曲线图，判断哪一种算法对应的电量曲线图更贴合实际的电池的电量变化，进而确定各算法的准确性的高低。

本发明实施例提供的电池的电量预测方法，解决了电池电量预测结果不准确的问题，通过联合卡尔曼滤波算法和目标神经网络模型进行预测，避免了使用单一算法进行预测结果准确性较低的问题；通过第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差预测电量，实现了从不同维度的数据对电量进行预测，结果更加准确；综合第一预测电量和第二预测电量确定待估计电池的电量，综合考虑了多角度的预测结果，提高电量预测准确性。选择多层前馈神经网络作为目标神经网络模型，基于多时间尺度卡尔曼UKF滤波输出数据训练BP网络，降低了BP网络对训练数据量的依赖性；运用多时间尺度理论建模，使UKF滤波输出更精确反映电池特性，有效提升算法泛化能力；合理选择BP网络输入，改善误差补偿效果，实现对电量SOC初值标定偏差时的高精度估计，整体泛化能力和鲁棒性均表现优异。

实施例三

图5为本发明实施例三提供的一种电池的电量预测装置的结构示意图。如图5所示，该装置包括：数据获取模块31、第一预测模块32、第二预测模块33和电量确定模块34。

其中，数据获取模块31，用于获取待估计电池的初始电量和预测时间；

第一预测模块32，用于基于所述初始电量和预测时间，通过卡尔曼滤波算法从宏观尺度和微观尺度进行电量预测，确定第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差；

第二预测模块33，用于将所述第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差输入到预确定的目标神经网络模型中，得到第二预测电量；

电量确定模块34，用于基于所述第一预测电量和第二预测电量确定所述待估计电池的电量。

本发明实施例提供的电池的电量预测装置，解决了电池电量预测结果不准确的问题，通过卡尔曼滤波算法对待估计电池的初始电量和预测时间进行处理，实现电量预测，得到第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差，进一步通过目标神经网络模型对第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差进行预测，得到第二预测电量，通过联合卡尔曼滤波算法和目标神经网络模型进行预测，避免了使用单一算法进行预测结果准确性较低的问题；通过第一预测电量、电池的端电压真实值、卡尔曼滤波增益和滤波估计端电压误差预测电量，实现了从不同维度的数据对电量进行预测，结果更加准确；综合第一预测电量和第二预测电量确定待估计电池的电量，综合考虑了多角度的预测结果，提高电量预测准确性。

可选的，第一预测模块32包括：

模型参数获取单元，用于获取电池的等效电路模型的模型参数和电量估计周期；

微观时间确定单元，用于基于所述电量估计周期和模型参数计算所述等效电路模型的电池状态方程的解析解，确定微观尺度的时间；

宏观预测单元，用于基于所述初始电量进行宏观尺度预测，得到滤波参数估计值；

微观预测单元，用于基于所述微观尺度的时间和所述滤波参数估计值进行微观尺度预测，得到电量估计值、预测端电压值、预测滤波增益和预测电压误差；

判断单元，用于根据预测时间判断是否满足迭代停止条件，若是，将所述电量估计值确定为第一预测电量，将所述预测端电压值确定为电池的端电压真实值、将所述预测滤波增益确定为卡尔曼滤波增益，将所述预测电压误差确定为滤波估计端电压误差；否则，将所述电量估计值作为新的初始电量，返回执行所述基于所述初始电量进行宏观尺度预测，得到滤波参数估计值步骤。

可选的，所述模型参数，包括：极化电阻、扩散电阻、极化电容、扩散电容、电池的开路电压、负载电流、电池的欧姆内阻、电池容量、库伦效率。

可选的，电量确定模块34，包括：

第一加权单元，用于将所述第一预测电量乘以第一加权系数，得到第一加权电量；

第二加权单元，用于将所述第二预测电量乘以第二加权系数，得到第二加权电量；

电量确定单元，用于将所述第一加权电量和第二加权电量的和作为所述待估计电池的电量。

可选的，所述目标神经网络模型为多层前馈神经网络。

可选的，该装置还包括：

电量获取模块，用于获取不同预测时间的电量；

电量图生成模块，用于根据各所述预测时间和电量生成电量曲线图。

本发明实施例所提供的电池的电量预测装置可执行本发明任意实施例所提供的电池的电量预测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图6示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备40的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图6所示，电子设备40包括至少一个处理器41，以及与至少一个处理器41通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)42、随机访问存储器(RAM)43等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器41可以根据存储在只读存储器(ROM)42中的计算机程序或者从存储单元48加载到随机访问存储器(RAM)43中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 43中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器41、ROM 42以及RAM 43通过总线44彼此相连。输入/输出(I/O)接口45也连接至总线44。

电子设备40中的多个部件连接至I/O接口45，包括：输入单元46，例如键盘、鼠标等；输出单元47，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元48，例如磁盘、光盘等；以及通信单元49，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元49允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器41可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器41的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器41执行上文所描述的各个方法和处理，例如电池的电量预测方法。

在一些实施例中，电池的电量预测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元48。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 42和/或通信单元49而被载入和/或安装到电子设备40上。当计算机程序加载到RAM 43并由处理器41执行时，可以执行上文描述的电池的电量预测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行电池的电量预测方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。