[發明專利]用于充電管控的方法和裝置

有效

• 申請號: 202011463325.5
• 申請日: 2020-12-10
• 公開（公告）號: CN113595164B
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發明（設計）人: 郭文靜;王妍;苗磊;盧信先;吳都明
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: H02J7/00
• 分類號: H02J7/00
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 趙倩

1.一種用于充電管控的方法，其特征在于，包括：

獲取第一充電數據；

將所述第一充電數據中的至少部分充電數據輸入到多個基礎預測模型中，確定每個基礎預測模型對應的第一預測充電時長，其中，所述多個基礎預測模型中不同的基礎預測模型對應不同的應用場景；

將所述第一充電數據中的至少部分充電數據輸入到權重模型中，得到多個權重系數；

根據所述多個權重系數和所述每個基礎預測模型對應的第一預測充電時長確定第二預測充電時長，所述第二預測充電時長用于對電子設備的充電進行管控。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述第一充電數據對應的所述電子設備的第一實際充電時長；

將所述第一充電數據、所述第一實際充電時長和所述第二預測充電時長作為樣本添加到第一樣本集；

根據所述第一樣本集中的樣本更新所述權重模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一樣本集中的樣本更新所述權重模型，包括：

確定所述第一樣本集中的樣本的第一合格率；

若所述第一合格率小于第一合格率預設值，確定所述第一樣本集中的合格的樣本的數量；

若所述第一樣本集中的合格的樣本的數量大于第一樣本數量預設值，根據所述合格的樣本中部分樣本修正所述權重模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述合格的樣本中的部分樣本修正所述權重模型，包括：

根據所述部分樣本訓練得到第一修正參數，根據所述第一修正參數修正所述權重模型，得到修正后的權重模型；或者包括：

根據所述部分樣本訓練得到所述第一修正參數，并將所述第一修正參數發送給云端；

接收云端根據所述第一修正參數確定的第二修正參數；

根據所述第二修正參數修正所述權重模型，得到修正后的權重模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據所述合格的樣本中的剩余部分樣本測試所述修正后的權重模型的穩定性。

6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，所述將所述第一充電數據中的至少部分充電數據輸入到多個基礎預測模型中，得到每個基礎預測模型對應的第一預測充電時長，包括：

將所述第一充電數據中的至少部分充電數據輸入到所述多個基礎預測模型中，得到每個基礎預測模型對應的第三預測充電時長；

利用所述每個基礎預測模型的調整參數調整所述每個基礎預測模型對應的第三預測充電時長，得到所述每個基礎預測模型對應第一預測充電時長。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述電子設備的第二充電數據和所述第二充電數據對應的第二實際充電時長；

將所述第二充電數據輸入到所述多個基礎預測模型的第一基礎預測模型中，得到第四預測充電時長；

將所述第四預測充電時長、所述第二充電數據和所述第二實際充電時長作為樣本添加到第二樣本集；

根據所述第二樣本集中的樣本確定所述第一基礎預測模型對應的調整參數。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述根據所述第二樣本集中的樣本確定所述第一基礎預測模型對應的調整參數，包括：

確定所述第二樣本集中的樣本的第二合格率；

若所述第二合格率小于第二合格率預設值，確定所述第二樣本集中的合格的樣本的數量；

若所述第二樣本集中的合格的樣本數量大于第二樣本數量預設值，根據合格的樣本確定所述第一基礎預測模型對應的調整參數。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，若所述第二樣本集中合格的樣本對應的實際充電時長和預測充電時長滿足線性關系，所述第一基礎預測模型對應的調整參數為所述線性關系的回歸系數和常數。