换电站电池更换方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及新能源领域，尤其涉及一种换电站电池更换方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

新能源车是一种以非汽油为驱动能源的车，现有新能源车中体量最大的为电动汽车，电动汽车通过电池驱动电机转动以驱动车辆进行行驶。换电站是为新能源车更换电池的设施，相较于为新能源车充电来说，通过换电站对新能源车进行电池更换可以避免充电时间占用新能源车的运输时间，由换电站来对换下的电池进行充电，换电站将电池更换给新能源车后，相当于是将电池交给新能源车进行使用，在电池流通出去过程中，受车辆性能和车主用车习惯影响，无法保证电池流通后的安全性。

发明内容

本发明实施例提供一种换电站电池更换方法，旨在解决现有换电站在电池流通出去过程中，受车辆性能和车主用车习惯影响，无法保证电池流通后的安全性的问题。通过第一预设时间段内目标车辆的车辆数据和驾驶行为数据，来确定车辆涉电画像和车主用电画像，并根据车辆涉电画像和车主用电画像来确定目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级，根据不同的电池风险等级匹配对应的电池更换策略，可以考虑车辆性能和车主用电习惯对于电池从换电站流通出去的风险，进而匹配与电池风险等级适应的电池更换策略，对电池从换电站流通出去的风险进行控制，进而提高电池流通后的安全性。

第一方面，本发明实施例提供一种换电站电池更换方法，所述方法包括：

接收到目标车辆的电池更换请求后，获取第一预设时间段内所述目标车辆的车辆数据和驾驶行为数据；

对所述车辆数据进行第一数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车辆涉电画像，以及对所述驾驶行为数据进行第二数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车主用电画像，所述第二预设时间根据所述电池更换请求中的请求时间进行确定；

基于所述车辆涉电画像以及所述车主用电画像，确定所述目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级；

根据所述电池风险等级为所述目标车辆匹配对应的电池更换策略，并基于所述电池更换策略对所述目标车辆进行电池更换。

可选的，所述对所述车辆数据进行第一数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车辆涉电画像，包括：

按涉电项对所述车辆数据进行数据清洗处理，得到所述目标车辆的车辆涉电数据；

对所述车辆涉电数据进行第一特征提取处理，得到所述目标车辆的个体车辆涉电特征和群体车辆涉特征；

基于所述个体车辆涉电特征和群体车辆涉特征确定第二预设时间段内所述目标车辆的车辆涉电画像。

可选的，所述对所述驾驶行为数据进行第二数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车主用电画像，包括：

按用电行为项对所述驾驶行为数据进行数据清洗处理，得到所述目标车辆的车主用电行为数据；

对所述车主用电行为数据进行第二特征提取处理，得到所述目标车辆的车主用电特征；

基于所述车主用电特征确定第二预设时间段内所述目标车辆的车主用电画像。

可选的，所述基于所述车辆涉电画像以及所述车主用电画像，确定所述目标车辆在所述第二预设时间段内的电池风险等级，包括：

基于所述车辆涉电画像，确定所述目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率；

基于所述车主用电画像，确定所述目标车辆在所述第二预设时间的第二电池损坏概率；

基于所述第一电池损坏概率以及所述第二电池损坏概率，确定所述目标车辆在所述第二预设时间段内的电池风险等级。

可选的，所述基于所述车辆涉电画像，确定所述目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率，包括：

将所述车辆涉电画像输入到预训练的第一电池损坏预测模型中进行预测处理，得到第一预测结果以及与所述第一预测结果对应的第一预测置信度，所述第一电池损坏预测模型根据样本车辆涉电画像以及对应的第一电池损坏标签进行训练得到；

基于所述第一预测置信度，确定所述目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率。

可选的，所述基于所述车主用电画像，确定所述目标车辆在所述第二预设时间的第二电池损坏概率，包括：

将所述车主用电画像输入到预训练的第二电池损坏预测模型中进行预测处理，得到第二预测结果以及与所述第二预测结果对应的第二预测置信度，所述第二电池损坏预测模型根据样本车主用电画像以及对应的第二电池损坏标签进行训练得到；

基于所述第二预测置信度，确定所述目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率。

可选的，所述基于所述第一电池损坏概率以及所述第二电池损坏概率，确定所述目标车辆在所述第二预设时间段内的电池风险等级，包括：

获取换电站内各个可更换电池的电池参数；

根据所述电池参数，确定各个所述可更换电池的第三电池损坏概率；

基于所述第一电池损坏概率、所述第二电池损坏概率以及所述第三电池损坏概率，确定所述目标车辆在所述第二预设时间段内对于各个可更换电池的电池风险等级。

第二方面，本发明实施例还提供了一种换电站电池更换装置，所述换电站电池更换装置包括：

获取模块，用于接收到目标车辆的电池更换请求后，获取第一预设时间段内所述目标车辆的车辆数据和驾驶行为数据；

处理模块，用于对所述车辆数据进行第一数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车辆涉电画像，以及对所述驾驶行为数据进行第二数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车主用电画像，所述第二预设时间根据所述电池更换请求中的请求时间进行确定；

确定模块，用于基于所述车辆涉电画像以及所述车主用电画像，确定所述目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级；

匹配模块，用于根据所述电池风险等级为所述目标车辆匹配对应的电池更换策略，并基于所述电池更换策略对所述目标车辆进行电池更换。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，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计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例提供的换电站电池更换方法中的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现发明实施例提供的换电站电池更换方法中的步骤。

本发明实施例中，接收到目标车辆的电池更换请求后，获取第一预设时间段内所述目标车辆的车辆数据和驾驶行为数据；对所述车辆数据进行第一数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车辆涉电画像，以及对所述驾驶行为数据进行第二数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车主用电画像，所述第二预设时间根据所述电池更换请求中的请求时间进行确定；基于所述车辆涉电画像以及所述车主用电画像，确定所述目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级；根据所述电池风险等级为所述目标车辆匹配对应的电池更换策略，并基于所述电池更换策略对所述目标车辆进行电池更换。通过第一预设时间段内目标车辆的车辆数据和驾驶行为数据，来确定车辆涉电画像和车主用电画像，并根据车辆涉电画像和车主用电画像来确定目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级，根据不同的电池风险等级匹配对应的电池更换策略，可以考虑车辆性能和车主用电习惯对于电池从换电站流通出去的风险，进而匹配与电池风险等级适应的电池更换策略，对电池从换电站流通出去的风险进行控制，进而提高电池流通后的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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是本发明实施例提供的一种换电站电池更换方法的流程图；

图2是本发明实施例中提供的一种换电站电池更换装置的结构示意图；

图3是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，图1是本发明实施例提供的一种换电站电池更换方法的方法流程图。该换电站电池更换方法包括步骤：

101、接收到目标车辆的电池更换请求后，获取第一预设时间段内所述目标车辆的车辆数据和驾驶行为数据。

在本发明实施例中，上述换电站电池更换方法应用于换电站管理平台，上述换电站管理平台可以是服务器或电子设备，上述服务器或电子设备可以通过无线通信的方式与新能源车进行通信连接，以接收新能源车的数据或发送数据给新能源车。

上述目标车辆可以进入换电站管理区域的新能源车或在换电站管理平台进行电池更换服务预约的新能源车。新能源车可以在进入换电站的管理区域后，向对应换电站管理平台发送电池更换请求，换电站管理平台在接收到目标车辆的电池更换请求后，可以对目标车辆进行鉴权，当鉴权通过后，对目标车辆的电池风险等级进行有效性判断，若电池风险等级不在有效期内，则确定目标车辆的电池风险等级无效，需要重新对目标车辆的电池风险等级进行评估，或者目标车辆为新注册用户，还没有进行电池风险等级评估，此时，可以向目标车辆发送风险等级评估请求，以获取目标车辆的车辆数据和驾驶行为数据。

上述第一预设时间可以是根据电池风险等级的有效期进行设置的，上述电池风险等级的有效期可以是半个月、一个月、半年或一年等，具体可以根据实际需求进行设置。

上述车辆数据可以包括车辆类型、车辆品牌、车辆用途、车龄、里程数、电机功率、电池类型、电池充电历史、电池健康状况、保险数据等车辆数据。上述驾驶行为数据可以包括行驶里程、行驶速度、驾驶时间、空调开启、音乐开启、导航路线、充电时间等行为数据。

102、对车辆数据进行第一数据处理，得到第二预设时间段内目标车辆的车辆涉电画像，以及对驾驶行为数据进行第二数据处理，得到第二预设时间段内目标车辆的车主用电画像。

在本发明实施例中，上述电池更换请求中包括请求时间，上述请求时间可以是从更换电池的时间到归还电池的时间，在一种可能的实施例中，上述请求时间也可以用户自行设定的时间，第二预设时间根据电池更换请求中的请求时间进行确定。

上述换电站管理平台在接收到车辆数据和驾驶行为数据后，可以对车辆数据进行第一数据处理，对驾驶行为数据进行第二数据处理。上述第一数据处理可以包括数据清洗、数据降维、数据聚类、数据特征提取等至少一项数据处理方法，可以通过上述第一数据处理，将车辆数据中涉及电池或电量的数据提取出来，根据涉及电池或电量的数据来分析出目标车辆的车辆涉电画像。上述车辆涉电画像可以理解为车辆在涉及电池或电量时的车辆性能表现。上述第二数据处理可以包括数据清洗、数据降维、数据聚类、数据特征提取等至少一项数据处理方法，可以通过上述第二数据处理，将驾驶行为数据中涉及电池或电量的行为数据提取出来，根据涉及电池或电量的行为数据来分析出目标车辆的车主用电画像。上述车主用电画像可以理解为车主在驾驶过程中的用电习惯。

103、基于车辆涉电画像以及车主用电画像，确定目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级。

在本发明实施例中，上述换电站管理平台在得到车辆涉电画像以及车主用电画像，可以根据车辆涉电画像以及车主用电画像综合确定目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级。

可以通过训练好的电池风险评估模型对车辆涉电画像以及车主用电画像进行风险预估，以得到目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级。具体的，可以利用不同车辆的车辆涉电画像和车主用电画像的历史数据，建立一个电池风险评估模型。电池风险评估模型可以是基于统计模型(例如回归模型、决策树模型等)或机器学习模型(例如神经网络模型、支持向量机模型等)。

电池风险评估模型可以通过有监督训练方法来学习历史数据中的风险特征，并预测未来时间段的电池风险等级，上述未来时间段为第二预设时间段。利用不同车辆的车辆涉电画像和车主用电画像的历史数据来训练风险评估模型，具体的，将历史数据按时间段分为第一样本数据和第二样本数据，第一样本数据对应靠前的第一时间段，第二样本数据对应先后的第二时间段，上述第二时间段可以与第二预设时间段的时间长度相同，可以通过专业人员对第二样本数据进行风险评估，得到第二样本数据对应的风险评估值，根据第二样本数据的风险评估值对第一样本数据进行标注，得到第一样本数据对应的风险值标签。

训练过程包括调整模型参数、优化模型性能等步骤，以提高模型的准确性和泛化能力，具体的，将第一样本数据输入电池风险评估模型进行处理，得到第一样本数据的电池风险评估值，将第一样本数据的电池风险评估值与第一样本数据的风险值标签进行损失计算，得到第一样本数据的电池风险评估值与第一样本数据的风险值标签之间的损失值，以最小化损失值为优化目标，通过误差反向传播方式对电池风险评估模型进行参数调整，迭代上述参数调整过程，直到迭代次数达到预设次数，得到训练好的电池风险评估模型。

在得到训练好的电池风险评估模型后，将车辆涉电画像和车主用电画像的当前数据输入到训练好的风险评估模型中，得到目标车辆的电池风险预测值，根据目标车辆的电池风险预测值，计算目标车辆在第二预设时间内的电池风险等级。具体可以将目标车辆的电池风险预测值映射到一个预先定义的风险等级范围内，例如高、中、低等不同等级。

104、根据电池风险等级为目标车辆匹配对应的电池更换策略，并基于电池更换策略对目标车辆进行电池更换。

在本发明实施例中，不同的电池风险等级对应不同的电池更换策略，上述电池更换策略可以包括电池更换费用，电池风险等级越高，则说明电池在流通过程中损坏的风险越大，则上述电池更换策略对应的电池更换费用越高。上述电池更换费用可以包括电池租金、电池充电费率、电池押金等。当满足上述电池更换费用时，再对目标车辆进行电池更换。

可以通过控制电池更换费用来提高用户对于电池损坏的风险意识，进而提高电池流通后的安全性。

本发明实施例中，接收到目标车辆的电池更换请求后，获取第一预设时间段内目标车辆的车辆数据和驾驶行为数据；对车辆数据进行第一数据处理，得到第二预设时间段内目标车辆的车辆涉电画像，以及对驾驶行为数据进行第二数据处理，得到第二预设时间段内目标车辆的车主用电画像，第二预设时间根据电池更换请求中的请求时间进行确定；基于车辆涉电画像以及车主用电画像，确定目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级；根据电池风险等级为目标车辆匹配对应的电池更换策略，并基于电池更换策略对目标车辆进行电池更换。通过第一预设时间段内目标车辆的车辆数据和驾驶行为数据，来确定车辆涉电画像和车主用电画像，并根据车辆涉电画像和车主用电画像来确定目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级，根据不同的电池风险等级匹配对应的电池更换策略，可以考虑车辆性能和车主用电习惯对于电池从换电站流通出去的风险，进而匹配与电池风险等级适应的电池更换策略，对电池从换电站流通出去的风险进行控制，进而提高电池流通后的安全性。

可选的，在对车辆数据进行第一数据处理，得到第二预设时间段内目标车辆的车辆涉电画像的步骤中，可以按涉电项对车辆数据进行数据清洗处理，得到目标车辆的车辆涉电数据；对车辆涉电数据进行第一特征提取处理，得到目标车辆的个体车辆涉电特征和群体车辆涉特征；基于个体车辆涉电特征和群体车辆涉特征确定第二预设时间段内目标车辆的车辆涉电画像。

在本发明实施例中，上述车辆数据可以包括车辆类型、车辆品牌、车辆用途、车龄、里程数、电机功率、电池类型、电池充电历史、电池健康状况、保险数据等车辆数据。上述涉电项指的是涉及电池或电量的数据项，比如电机功率、电池类型、电池充电历史、电池健康状况等。通过涉电项对车辆数据进行数据清洗处理，可以筛除非涉电项的数据，保留涉及电池或电量的数据。进而得到更准确的车辆涉电数据。

上述个体车辆涉电特征可以理解为仅出现在目标车辆的特定涉电情况，相当于仅出现于目标车辆的涉电情况，进一步来说，个体车辆涉电特征反映的是目标车辆自身的电池性能和电量消耗情况。上述群体涉电特征可以理解为可以出现在其他车辆的涉电情况，进一步来说，群体车辆涉电特征反映的是在相同条件下其他车辆的电池性能和电量消耗情况。比如，上述个体涉电特征可以是电池充电历史、电池健康状态等涉电数据对应的特征，上述群体涉电特征可以是电机功率、电池类型等涉电数据对应的特征。

上述个体车辆涉电特征和群体涉电特征可以使用统计方法提取数据的集中趋势和离散程度来进行确定，集中趋势大于趋势阈值则对应的是群体涉电特征，离散程度大于离散阈值则对应的个体车辆涉电特征。

在得到个体车辆涉电特征和群体涉电特征后，可以将上述个体车辆涉电特征和群体涉电特征进行标签化，得到目标车辆的车辆涉电画像，上述车辆涉电画像包括对应的涉电标签，比如经常快充、电机高功率、充电次数多等。具体的，可以通过一个标签分类模型对个体车辆涉电特征和群体涉电特征进行标签分类，得到标签分类结果来作为目标车辆的车辆涉电画像。上述标签分类模型可以是基于SVM、DT、Naive Bayes、DT、Xgboost等算法的分类模型。

可选的，在对驾驶行为数据进行第二数据处理，得到第二预设时间段内目标车辆的车主用电画像的步骤中，可以按用电行为项对驾驶行为数据进行数据清洗处理，得到目标车辆的车主用电行为数据；对车主用电行为数据进行第二特征提取处理，得到目标车辆的车主用电特征；基于车主用电特征确定第二预设时间段内目标车辆的车主用电画像。

在本发明实施例中，上述驾驶行为数据可以包括行驶里程、行驶速度、驾驶时间、空调开启、音乐开启、导航路线、充电时间等行为数据。上述用电行为指的是消耗电量的行为数据项，比如行驶速度、驾驶时间、空调开启、音乐开启等。通过用电行为项对驾驶行为数据进行数据清洗处理，可以筛除非用电行为项的数据，保留用电行为项的数据。进而得到更准确的车主用电行为数据。

上述车主用电特征可以包括车主在驾驶的用电习惯、电量消耗情况等能够反映车辆用电特性的特征，可以反映驾驶人员的用电行为和电量消耗情况。上述车主用电特征可以使用机器学习算法提取数据的分类和回归特征等。

在得到车主用电特征后，可以将上述车主用电特征进行标签化，得到目标车辆的车主用电画像，上述车主用电画像包括对应的用电标签，比如爱空调、经常打开影音、手机充电等。具体的，可以通过一个标签分类模型对车主用电特征进行标签分类，得到标签分类结果来作为目标车辆的车主用电画像。上述标签分类模型可以是基于SVM、DT、NaiveBayes、DT、Xgboost等算法的分类模型。

可选的，在基于车辆涉电画像以及车主用电画像，确定目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级的步骤中，可以基于车辆涉电画像，确定目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率；基于车主用电画像，确定目标车辆在第二预设时间的第二电池损坏概率；基于第一电池损坏概率以及第二电池损坏概率，确定目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级。

在本发明实施例中，上述车辆涉电画像包括对应的涉电标签，上述车主用电画像包括对应的用电标签，在得到车辆涉电画像以及车主用电画像后，可以根据涉电标签和用电标签的数据，结合领域知识和专家经验，形成映射表，映射表中记录有涉电标签和用电标签与损坏概率之间的映射关系。根据涉电标签在映射表找出对应的第一电池损坏概率，根据用电标签在映射表找出对应的第二电池损坏概率。

在得到第一电池损坏概率和第二电池损坏概率后，可以根据第一电池损坏概率以及第二电池损坏概率，结合领域知识和专家经验，进行综合评估，以得到目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级。具体可以使用定量的方法或定性的方法来进行综合评估。

可选的，在基于车辆涉电画像，确定目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率的步骤中，可以将车辆涉电画像输入到预训练的第一电池损坏预测模型中进行预测处理，得到第一预测结果以及与第一预测结果对应的第一预测置信度，第一电池损坏预测模型根据样本车辆涉电画像以及对应的第一电池损坏标签进行训练得到；基于第一预测置信度，确定目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率。

在本发明实施例中，可以收集不同车辆对应的车辆涉电画像作为样本车辆涉电画像，每个样本车辆涉电画像对应一个第一电池损坏标签。同时，可以构建基于卷积神经网络的第一电池损坏预测模型，第一电池损坏预测模型的输入为样本车辆涉电画像，输出为样本车辆涉电画像对应的损失预测结果，将样本车辆涉电画像对应的损失预测结果与样本车辆涉电画像对应的第一电池损坏标签进行损失计算，得到样本车辆涉电画像对应的损失预测结果与样本车辆涉电画像对应的第一电池损坏标签之间的第一损失值，以最小化第一损失值为优化目标，通过误差反向传播算法对第一电池损坏预测模型进行参数调整，并迭代参数调整过程，直到迭代次数达到预设次数，停止迭代，得到预训练的第一电池损坏预测模型。

车辆涉电画像输入到预训练的第一电池损坏预测模型中进行预测处理，得到第一预测结果以及与第一预测结果对应的第一预测置信度，上述第一预测置信度用于表示第一预测结果的可信程度，第一预测置信度越高，则第一预测结果的可信程度越高。上述第一预测结果为车辆性能导致的电池损坏，第一预测置信度越高，则表示电池损坏的可信度越高，可以将第一预测置信度作为目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率。

可选的，在基于车主用电画像，确定目标车辆在第二预设时间的第二电池损坏的步骤中，可以将车主用电画像输入到预训练的第二电池损坏预测模型中进行预测处理，得到第二预测结果以及与第二预测结果对应的第二预测置信度，第二电池损坏预测模型根据样本车主用电画像以及对应的第二电池损坏标签进行训练得到；基于第二预测置信度，确定目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率。

在本发明实施例中，可以收集不同车辆对应的车主用电画像作为样本车主用电画像，每个样本车主用电画像对应一个第二电池损坏标签。同时，可以构建基于卷积神经网络的第二电池损坏预测模型，第二电池损坏预测模型的输入为样本车主用电画像，输出为样本车主用电画像对应的损失预测结果，将样本车主用电画像对应的损失预测结果与样本车主用电画像对应的第二电池损坏标签进行损失计算，得到样本车主用电画像对应的损失预测结果与样本车主用电画像对应的第二电池损坏标签之间的第二损失值，以最小化第二损失值为优化目标，通过误差反向传播算法对第二电池损坏预测模型进行参数调整，并迭代参数调整过程，直到迭代次数达到预设次数，停止迭代，得到预训练的第二电池损坏预测模型。

车辆涉电画像输入到预训练的第一电池损坏预测模型中进行预测处理，得到第一预测结果以及与第一预测结果对应的第一预测置信度，上述第一预测置信度用于表示第一预测结果的可信程度，第一预测置信度越高，则第一预测结果的可信程度越高。上述第二预测结果为用户行为导致的电池损坏，第一预测置信度越高，则表示电池损坏的可信度越高，可以将第一预测置信度作为目标车辆在第二预设时间的第二电池损坏概率。

可选的，在基于第一电池损坏概率以及第二电池损坏概率，确定目标车辆在所述第二预设时间段内的电池风险等级的步骤中，可以获取换电站内各个可更换电池的电池参数；根据电池参数，确定各个可更换电池的第三电池损坏概率；基于第一电池损坏概率、第二电池损坏概率以及第三电池损坏概率，确定目标车辆在第二预设时间段内对于各个可更换电池的电池风险等级。

在本发明实施例中，可以先获取换电站内各个可更换电池的电池参数，上述电池参数可以包括电池类型、电池品牌、电池容量、电池电量、电池使用次数、电池老化程度等，根据上述电池参数来确定各个可更换电池的第三电池损坏概率。上述第三电池损坏概率与上述电池参数相关，比如，电池老化程度越高，则第三电池损坏概率越大，电池使用次数越多，则第三电池损坏概率越大，电池电量越少，则第三电池损坏概率越大等。

在得到第一电池损坏概率、第二电池损坏概率以及第三电池损坏概率后，可以使用加权平均或其他综合评估方法，计算目标车辆在第二预设时间段内对于各个可更换电池的电池风险等级。这可以通过一个公式或算法来实现，例如：电池风险等级＝(第一电池损坏概率+第二电池损失概率+第三电池损失概率)/3。

在一种可能的实施例中，可以基于多准则决策的综合评估电池风险等级，具体的，将第一电池损坏概率、第二电池损失概率和第三电池损失概率作为输入，使用多准则决策方法(例如加权平均、模糊综合评价或TOPSIS等)进行综合评估，得到目标车辆在第二预设时间段内对于各个可更换电池的电池风险等级。这可以通过以下公式实现：电池风险等级＝(第一电池损坏概率*w1+第二电池损失概率*w2+第三电池损失概率*w3)/(w1+w2+w3)。其中，w1、w2和w3分别表示第一电池损坏概率、第二电池损失概率和第三电池损失概率的权重系数，可以根据实际情况进行调整。具体的，第一电池损坏概率的权重系数w1可以根据目标车辆的充放电次数进行确定，目标车辆的充放电次数越高，则第一电池损坏概率的权重系数w1越大。第二电池损失概率的权重系数w2可以根据目标车辆的车主新能源驾驶车龄进行确定，目标车辆的车主新能源驾驶车龄越高，则第二电池损坏概率的权重系数w2越大。第三电池损失概率的权重系数w3可以根据可更换电池的电池老化程度进行确定，可更换电池的电池老化程度越高，则第三电池损坏概率的权重系数w3越大。

需要说明的是，本发明实施例提供的换电站电池更换方法可以应用于可以进行换电站电池更换的拍摄设备、智能手机、电脑、服务器等设备。

如图2所示，本发明实施例提供一种换电站电池更换装置，该换电站电池更换装置包括：

获取模块201，用于接收到目标车辆的电池更换请求后，获取第一预设时间段内所述目标车辆的车辆数据和驾驶行为数据；

处理模块202，用于对所述车辆数据进行第一数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车辆涉电画像，以及对所述驾驶行为数据进行第二数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车主用电画像，所述第二预设时间根据所述电池更换请求中的请求时间进行确定；

确定模块203，用于基于所述车辆涉电画像以及所述车主用电画像，确定所述目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级；

匹配模块204，用于根据所述电池风险等级为所述目标车辆匹配对应的电池更换策略，并基于所述电池更换策略对所述目标车辆进行电池更换。

可选的，所述处理模块202还用于按涉电项对所述车辆数据进行数据清洗处理，得到所述目标车辆的车辆涉电数据；对所述车辆涉电数据进行第一特征提取处理，得到所述目标车辆的个体车辆涉电特征和群体车辆涉特征；基于所述个体车辆涉电特征和群体车辆涉特征确定第二预设时间段内所述目标车辆的车辆涉电画像。

可选的，所述处理模块202还用于按用电行为项对所述驾驶行为数据进行数据清洗处理，得到所述目标车辆的车主用电行为数据；对所述车主用电行为数据进行第二特征提取处理，得到所述目标车辆的车主用电特征；基于所述车主用电特征确定第二预设时间段内所述目标车辆的车主用电画像。

可选的，所述确定模块203还用于基于所述车辆涉电画像，确定所述目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率；基于所述车主用电画像，确定所述目标车辆在所述第二预设时间的第二电池损坏概率；基于所述第一电池损坏概率以及所述第二电池损坏概率，确定所述目标车辆在所述第二预设时间段内的电池风险等级。

可选的，所述确定模块203还用于将所述车辆涉电画像输入到预训练的第一电池损坏预测模型中进行预测处理，得到第一预测结果以及与所述第一预测结果对应的第一预测置信度，所述第一电池损坏预测模型根据样本车辆涉电画像以及对应的第一电池损坏标签进行训练得到；基于所述第一预测置信度，确定所述目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率。

可选的，所述确定模块203还用于将所述车主用电画像输入到预训练的第二电池损坏预测模型中进行预测处理，得到第二预测结果以及与所述第二预测结果对应的第二预测置信度，所述第二电池损坏预测模型根据样本车主用电画像以及对应的第二电池损坏标签进行训练得到；基于所述第二预测置信度，确定所述目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率。

可选的，所述确定模块203还用于获取换电站内各个可更换电池的电池参数；根据所述电池参数，确定各个所述可更换电池的第三电池损坏概率；基于所述第一电池损坏概率、所述第二电池损坏概率以及所述第三电池损坏概率，确定所述目标车辆在所述第二预设时间段内对于各个可更换电池的电池风险等级。

需要说明的是，本发明实施例提供的换电站电池更换装置可以应用于可以进行换电站电池更换的拍摄设备、智能手机、电脑、服务器等设备。

本发明实施例提供的换电站电池更换装置能够实现上述方法实施例中换电站电池更换方法实现的各个过程，且可以达到相同的有益效果。为避免重复，这里不再赘述。

参见图3，图3是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图3所示，包括：存储器302、处理器301及存储在存储器302上并可在处理器301上运行的换电站电池更换方法的计算机程序，其中：

处理器301用于调用存储器302存储的计算机程序，执行如下步骤：

接收到目标车辆的电池更换请求后，获取第一预设时间段内所述目标车辆的车辆数据和驾驶行为数据；

对所述车辆数据进行第一数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车辆涉电画像，以及对所述驾驶行为数据进行第二数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车主用电画像，所述第二预设时间根据所述电池更换请求中的请求时间进行确定；

基于所述车辆涉电画像以及所述车主用电画像，确定所述目标车辆在第二预设时间段内的电池风险等级；

根据所述电池风险等级为所述目标车辆匹配对应的电池更换策略，并基于所述电池更换策略对所述目标车辆进行电池更换。

可选的，处理器301执行的所述对所述车辆数据进行第一数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车辆涉电画像，包括：

按涉电项对所述车辆数据进行数据清洗处理，得到所述目标车辆的车辆涉电数据；

对所述车辆涉电数据进行第一特征提取处理，得到所述目标车辆的个体车辆涉电特征和群体车辆涉特征；

基于所述个体车辆涉电特征和群体车辆涉特征确定第二预设时间段内所述目标车辆的车辆涉电画像。

可选的，处理器301执行的所述对所述驾驶行为数据进行第二数据处理，得到第二预设时间段内所述目标车辆的车主用电画像，包括：

按用电行为项对所述驾驶行为数据进行数据清洗处理，得到所述目标车辆的车主用电行为数据；

对所述车主用电行为数据进行第二特征提取处理，得到所述目标车辆的车主用电特征；

基于所述车主用电特征确定第二预设时间段内所述目标车辆的车主用电画像。

可选的，处理器301执行的所述基于所述车辆涉电画像以及所述车主用电画像，确定所述目标车辆在所述第二预设时间段内的电池风险等级，包括：

基于所述车辆涉电画像，确定所述目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率；

基于所述车主用电画像，确定所述目标车辆在所述第二预设时间的第二电池损坏概率；

基于所述第一电池损坏概率以及所述第二电池损坏概率，确定所述目标车辆在所述第二预设时间段内的电池风险等级。

可选的，处理器301执行的所述基于所述车辆涉电画像，确定所述目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率，包括：

将所述车辆涉电画像输入到预训练的第一电池损坏预测模型中进行预测处理，得到第一预测结果以及与所述第一预测结果对应的第一预测置信度，所述第一电池损坏预测模型根据样本车辆涉电画像以及对应的第一电池损坏标签进行训练得到；

基于所述第一预测置信度，确定所述目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率。

可选的，处理器301执行的所述基于所述车主用电画像，确定所述目标车辆在所述第二预设时间的第二电池损坏概率，包括：

将所述车主用电画像输入到预训练的第二电池损坏预测模型中进行预测处理，得到第二预测结果以及与所述第二预测结果对应的第二预测置信度，所述第二电池损坏预测模型根据样本车主用电画像以及对应的第二电池损坏标签进行训练得到；

基于所述第二预测置信度，确定所述目标车辆在第二预设时间的第一电池损坏概率。

可选的，处理器301执行的所述基于所述第一电池损坏概率以及所述第二电池损坏概率，确定所述目标车辆在所述第二预设时间段内的电池风险等级，包括：

获取换电站内各个可更换电池的电池参数；

根据所述电池参数，确定各个所述可更换电池的第三电池损坏概率；

基于所述第一电池损坏概率、所述第二电池损坏概率以及所述第三电池损坏概率，确定所述目标车辆在所述第二预设时间段内对于各个可更换电池的电池风险等级。

需要说明的是，本发明实施例提供的电子设备可以应用于可以进行换电站电池更换方法的智能手机、电脑、服务器等设备。

本发明实施例提供的电子设备能够实现上述方法实施例中换电站电池更换方法实现的各个过程，且可以达到相同的有益效果。为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的换电站电池更换方法或应用端换电站电池更换方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。