[发明专利]一种锂电池充电状态检测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种锂电池充电状态检测方法，其特征在于，包括：

获取谐波分量历史数据集，所述谐波分量历史数据集包括多个谐波分量历史数据，每个所述谐波分量历史数据对应一个数据时间；

以24小时为一个时间周期，对所述谐波分量历史数据集对应的时间段进行划分，得到每个时间周期的候选时段，所述谐波分量历史数据集对应的时间段为从所述谐波分量历史数据集中数据时间最早的谐波分量历史数据对应的时间到数据时间最晚的谐波分量历史数据对应的时间；

对各个时间周期的候选时段内的谐波分量历史数据进行卷积神经网络训练和处理，判断在各个时间周期的候选时段内是否有锂电池充电。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个时间周期被平均分为96个候选时段。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于任一候选时段，还包括：

若所述候选时段内有锂电池充电，则将所述候选时段的充电指示标识设为1；

若所述候选时段内没有锂电池充电，则将所述候选时段的充电指示标识设为0。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所有充电指示标识为1的候选时段，所有充电指示标识为1的候选时段的个数为n，n为大于或者等于2的整数；

将所有充电指示标识为1的候选时段对应的(6k±1)次谐波分量每分钟值构成n个序列，k＝1,2,3,4；

计算n个序列中两两之间的余弦距离，并确定一组目标序列；

获取并输出所述目标序列对应的候选时段内的谐波分量历史数据和高于75分位数的时间点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标序列为n个序列中两两之间的余弦距离最接近1的两个序列。

6.一种锂电池充电状态检测装置，其特征在于，包括：谐波检测模组、中央处理器CPU计算单元、嵌入式神经网络处理器NPU计算单元和存储单元，所述谐波检测模组分别和所述CPU计算单元、所述NPU计算单元相连，所述CPU计算单元和所述NPU计算单元分别与所述存储单元相连；

所述谐波检测模组，用于获取谐波分量历史数据集，所述谐波分量历史数据集包括多个谐波分量历史数据，每个所述谐波分量历史数据对应一个数据时间；

所述CPU计算单元，用于以24小时为一个时间周期，对所述谐波分量历史数据集对应的时间段进行划分，得到每个时间周期的候选时段，所述谐波分量历史数据集对应的时间段为从所述谐波分量历史数据集中数据时间最早的谐波分量历史数据对应的时间到数据时间最晚的谐波分量历史数据对应的时间；

所述NPU计算单元，用于对各个时间周期的候选时段内的谐波分量历史数据进行卷积神经网络训练和处理，判断在各个时间周期的候选时段内是否有锂电池充电；对于任一候选时段，若所述候选时段内有锂电池充电，则将所述候选时段的充电指示标识设为1；若所述候选时段内没有锂电池充电，则将所述候选时段的充电指示标识设为0；

所述存储单元，用于存储各个时间周期的候选时段的充电指示标识。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，每个时间周期被平均分为96个候选时段。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述CPU计算单元，还用于获取所有充电指示标识为1的候选时段，所有充电指示标识为1的候选时段的个数为n，n为大于或者等于2的整数；将所有充电指示标识为1的候选时段对应的(6k±1)次谐波分量每分钟值构成n个序列，k＝1,2,3,4；计算n个序列中两两之间的余弦距离，并确定一组目标序列；获取并输出所述目标序列对应的候选时段内的谐波分量历史数据和高于75分位数的时间点。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述目标序列为n个序列中两两之间的余弦距离最接近1的两个序列。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的锂电池充电状态检测方法。