CN112655130A - 一种电池充电进度预测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种电池充电进度预测方法及装置。该方法可以应用于车联网，例如V2X、LTE‑V、V2V等，或可以用于D2D，智能驾驶，智能网联车等领域。该方法包括：接收来自第一终端或第二终端的请求消息，请求消息包括第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC；根据请求消息，确定第一终端的电池的充电进度信息；向第一终端或第二终端发送响应消息，该响应消息包括充电进度信息。该方法中，通过与网络设备进行交互可以得到电池的充电进度信息，操作方便，该充电进度信息可以发送给第一终端、或第二终端中的至少一种，可以使得用户及时了解该充电进度信息，并基于该充电进度信息合理规划出行计划，有助于提高用户体验。

Description

一种电池充电进度预测方法及装置

技术领域

本申请涉及电池管理领域，尤其涉及一种电池充电进度预测方法及装置。

背景技术

在能源危机和环保的背景下，电动汽车、混合动力汽车等电动代步工具相关产业得到快速的发展，以电池(例如锂电池)为动力来源的代步工具将成为未来人们出行工具的主流。基于电池为动力来源的代步工具相对于基于燃料为动力来源的代步工具来说，存在能源补充点少，充电时间长等问题。通常用户需要基于电池的充电进度制定合适的出行计划，例如在指定时间内补充的电能能否支持接下来的行程，或者能否在指定时间前将电池的电量充至满电量等。因此，用户了解的电池充电进度越准确，越能制定合适的出行计划，从而提高用户体验。

在目前的一些电池充电进度预测方法中，可以根据电池的化学特性进行等效电路建模，以建立非线性方程的充放电模型，通过该模型来描述电池的充放电过程。对该非线性方式进行求解，就可以预测从一个荷电状态(state of charge，SOC)到达另一个SOC之间的充电时长。然而，一方面，该方法是基于化学原理实现的，需要熟悉电池的化学原理以及获取电池的一些化学参数，对化学专业知识要求较高；另一方面，非线性方程的求解具有较高的难度，不利于实际应用。因此，上述电池充电进度预测方法的实现条件比较苛刻，不利于实际应用，进而导致电池充电进度难以预测。

发明内容

本申请实施例提供一种电池充电进度预测方法及装置，用以准确预测电池充电进度，提高用户体验。

第一方面，提供一种电池充电进度预测方法，包括：接收来自第一终端或第二终端的请求消息，请求消息包括第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，第一SOC为第一终端的电池进行充电的起始SOC，第一终端与第二终端绑定；根据请求消息，确定第一终端的电池的充电进度信息，充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，第一时长为从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，第二SOC为从第一SOC充电目标时长所达到的SOC；向第一终端或第二终端发送响应消息，响应消息包括充电进度信息。

上述第一方面提供的方法可由网络设备或能够支持网络设备实现该方法所需的功能的装置执行，该装置例如芯片***或云服务器等。

本申请上述实施例中，网络设备接收到第一终端或第二终端的请求消息，作为响应，根据该请求消息确定第一终端的电池的充电进度信息，并将该充电进度信息发送给第一终端或第二终端，以使用户通过第一终端或第二终端直观了解第一终端的电池的充电进度信息，提高用户体验。

在一种可能的设计中，请求消息包括目标SOC和/或目标时长。通过该方法，用户可以根据需求选择性地输入该目标SOC或目标时长中的至少一种，以使该请求消息包括该目标SOC或目标时长中的至少一种，提高用户体验。

在一种可能的设计中，目标SOC为预先设置的，和/或目标时长为预先设置的。

在一种可能的设计中，根据请求消息，确定充电进度信息，包括：根据请求消息和预测模型，确定充电进度信息，预测模型用于预测电池型号的电池的充电进度，预测模型是根据SOC子区间对应的充电参数得到的，SOC子区间是对历史充电数据中的SOC区间进行划分得到的，充电参数包括第三SOC、第四SOC和第二时长，第二时长为从第三SOC充电至第四SOC所需的时长，SOC子区间的起点为第三SOC，终点为第四SOC，历史充电数据为电池型号的电池的充电数据，SOC区间为历史充电数据的起始SOC和结束SOC所形成的区间。通过该方法，将每组历史充电数据中的SOC区间进行划分，得到更细粒度的充电参数，这样可以增加训练样本的多样性，以提高预测模型的适应性，可以预测任意SOC区间的充电时长，或者充电任意时长所能达到的SOC。

在一种可能的设计中，SOC子区间是对历史充电数据中的SOC区间进行随机划分得到的。通过该方法，将SOC区间进行随机划分，可以增加训练样本的多样性，提高预测模型的覆盖面。

在一种可能的设计中，参数信息还包括如下的一项或多项：

里程数据，里程数据用于指示具有电池型号的电池所属的车辆的历史里程；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流；或，

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度。

在一种可能的设计中，该方法还包括：将充电参数中除了第二时长之外的充电参数作为输入，第二时长作为输出，得到预测模型。通过该方法，可以得到用于预测任意SOC区间所对应的充电时长。

在一种可能的设计中，该方法还包括：将充电参数中除了第四SOC之外的充电参数作为输入，第四SOC作为输出，得到预测模型。通过该方法，可以得到用于预测充电任意时长可以达到的SOC。

在一种可能的设计中，根据请求消息和预测模型，确定充电进度信息，包括：根据请求消息，获取至少一组充电参数，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第四SOC等于目标SOC；根据至少一组充电参数的平均值，以及预测模型，确定第一时长。通过该方法，在请求预测第一时长时，根据请求消息中除该第一时长以外的信息，获取至少一组充电参数。由于每组充电参数中包括充电电流、充电电压或电池温度等充电参数中的至少一种，因此可以增加预测模型的输入特征，从而可以提高预测得到的第一时长的准确性。

在一种可能的设计中，根据请求消息和预测模型，确定充电进度信息，包括：根据请求消息，获取至少一组充电参数，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第二时长等于目标时长；根据至少一组充电参数对应的平均充电参数，以及预测模型，确定第二SOC。通过该方法，在请求预测第二SOC时，根据请求消息中除该第二SOC以外的信息，获取至少一组充电参数。由于每组充电参数中包括充电电流、充电电压或电池温度等充电参数中的至少一种，因此可以增加预测模型的输入特征，从而可以提高预测得到的第二SOC的准确性。

第二方面，提供一种电池充电进度预测方法，包括：向网络设备发送第一请求消息，第一请求消息包括第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，第一SOC为第一终端的电池进行充电的起始SOC，第一请求消息用于请求预测第一终端的电池的充电进度；接收来自网络设备的第一响应消息，第一响应消息包括第一终端的电池的充电进度信息，充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，第一时长为从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，第二SOC为从第一SOC充电目标时长所达到的SOC；显示充电进度信息。

上述第二方面提供的方法可由第一终端执行，这里提到的第一终端可由电动汽车或以电池为动力来源的其它装置执行，该装置例如电动自行车等。

本申请上述实施例中，通过向网络设备发送第一请求消息，可以获取并直观了解第一终端的电池的充电进度信息，从而用户可以基于该充电进度信息做合适的出行计划，提高用户体验。

在一种可能的设计中，该方法还包括：向第一终端绑定的第二终端发送充电进度信息。通过该方法，第二终端可以将得到的充电进行信息发送给第二终端，以便用户能够及时了解该充电进度信息。

在一种可能的设计中，该方法还包括：接收来自第一终端绑定的第二终端的第二请求消息，第二请求消息用于请求获取电池型号和/或第一SOC；向第二终端发送第二响应消息，第二响应消息包括电池型号和/或第一SOC。通过该方法，第一终端可以将第一终端的电池的电池型号、或第一SOC中的至少一种发送给第二终端，以使第二终端可以基于该第一终端的电池的电池型号、或第一SOC中的至少一种，获取第一终端的电池的充电进度。

在一种可能的设计中，向网络设备发送第一请求消息，包括：检测到第一终端进入充电桩的预设范围内时，向网络设备发送第一请求消息。通过该方法，可以触发第一终端主动向网络设备发送该第一请求消息。

在一种可能的设计中，向网络设备发送第一请求消息，包括：检测到第一终端的电池接入电源时，向网络设备发送第一请求消息。通过该方法，可以触发第一终端主动向网络设备发送该第一请求消息。

在一种可能的设计中，第一请求消息包括目标SOC和/或目标时长。通过该方法，用户可以根据需求选择性地输入该目标SOC或目标时长中的至少一种，以使该请求消息包括该目标SOC或目标时长中的至少一种，提高用户体验。

在一种可能的设计中，目标SOC为预先设置的，和/或目标时长为预先设置的。

第三方面，提供一种电池充电进度预测方法，包括：向网络设备发送第一请求消息，第一请求消息包括第二终端所绑定的第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，第一SOC为第一终端的电池进行充电的起始SOC，第一请求消息用于请求预测第一终端的电池的充电进度；接收来自网络设备的第一响应消息，第一响应消息包括充电进度信息，充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，第一时长为从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，第二SOC为从第一SOC充电目标时长所达到的SOC；显示充电进度信息。

上述第三方面提供的方法可由第二终端执行，这里提到的第二终端可以是移动终端设备或能够支持移动终端设备实现该方法所需的功能的装置，例如芯片***。示例性地，移动终端设备为手机。

本申请上述实施例中，通过向网络设备发送第一请求消息，可以获取并直观了解第一终端的电池的充电进度信息，从而用户可以基于该充电进度信息做合适的出行计划，提高用户体验。

在一种可能的设计中，该方法还包括：向第一终端发送充电进度信息。通过该方法，第二终端可以将充电进度信息发送给第一终端，以使用户可以通过该第一终端及时了解该充电进度信息。

在一种可能的设计中，该方法还包括：向第一终端发送第二请求消息，第二请求消息用于请求获取电池型号和/或第一SOC；接收来自第一终端的第二响应消息，第二响应消息包括电池型号和/或第一SOC。通过该方法，第二终端与第一终端进行交互，可以获取第一终端的电池的电池型号、或第一SOC中的至少一种，以使第二终端基于该第一终端的电池的电池型号、或第一SOC中的至少一种，获取该第一终端的电池的充电进度信息。

在一种可能的设计中，向网络设备发送第一请求消息，包括：检测到第一终端进入充电桩的预设范围内时，向网络设备发送第一请求消息。通过该方法，可以触发第一终端主动向网络设备发送该第一请求消息，提供智能化服务。

在一种可能的设计中，向网络设备发送第一请求消息，包括：检测到第一终端的电池接入电源时，向网络设备发送第一请求消息。通过该方法，可以触发第一终端主动向网络设备发送该第一请求消息，提供智能化服务。

在一种可能的设计中，第一请求消息包括目标SOC和/或目标时长。通过该方法，用户可以根据需求选择性地输入该目标SOC或目标时长中的至少一种，以使该请求消息包括该目标SOC或目标时长中的至少一种，提高用户体验。

在一种可能的设计中，目标SOC为预先设置的，和/或目标时长为预先设置的。

第四方面，提供一种电池充电进度预测方法，包括：获取第一荷电状态SOC，第一SOC为第一终端的电池进行充电的起始SOC；根据第一SOC，确定充电进度信息，充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，第一时长为从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，第二SOC为从第一SOC充电目标时长所达到的SOC；显示充电进度信息。

上述第四方面提供的方法可由第一终端执行，这里提到的第一终端可由电动汽车或以电池为动力来源的其它装置执行，该装置例如电动自行车等。

本申请上述实施例中，第一终端可以对电池的充电进度进行预测，在获取到第一SOC后，可以获取并直观了解第一终端的电池的充电进度信息，从而用户可以基于该充电进度信息做合适的出行计划，提高用户体验。

在一种可能的设计中，该方法还包括：接收来自第一终端绑定的第二终端的请求消息，请求消息用于请求预测第一终端的电池的充电进度；向第二终端发送响应消息，响应消息包括充电进度信息。通过该方法，第一终端可以将第一终端的电池的电池型号、或第一SOC中的至少一种发送给第二终端，以使第二终端可以基于该第一终端的电池的电池型号、或第一SOC中的至少一种，获取第一终端的电池的充电进度。

在一种可能的设计中，该请求消息包括第一SOC。通过该方法，用户可以输入任意的第一SOC，灵活度高，提高用户体验。

在一种可能的设计中，该请求消息包括目标SOC和/或目标时长。通过该方法，用户可以根据需求选择性地输入目标SOC或目标时长中的至少一种，灵活度高，提高用户体验。

在一种可能的设计中，第一SOC为检测到第一终端进入充电桩的预设范围内时获取的。通过该方法，可以触发第一终端主动获取第一SOC，以获取第一终端的电池的充电进度信息，可以提供智能化服务。

在一种可能的设计中，第一SOC为检测到第一终端的电池接入电源时获取的。通过该方法，可以触发第一终端主动获取第一SOC，以获取第一终端的电池的充电进度信息，可以提供智能化服务。

在一种可能的设计中，目标SOC为预先设置的，和/或目标时长为预先设置的。

在一种可能的设计中，根据第一SOC，确定充电进度信息，包括：根据第一SOC和预测模型，确定充电进度信息，预测模型用于预测第一终端的电池的充电进度，预测模型是根据SOC子区间对应的充电参数得到的，SOC子区间是对历史充电数据中的SOC区间进行划分得到的，充电参数包括第三SOC、第四SOC和第二时长，第二时长为从第三SOC充电至第四SOC所需的时长，SOC子区间的起点为第三SOC，终点为第四SOC，历史充电数据为第一终端的电池的充电数据，SOC区间为历史充电数据的起始SOC和结束SOC所形成的区间。通过该方法，将每组历史充电数据中的SOC区间进行划分，得到更细粒度的充电参数，这样可以增加训练样本的多样性，以提高预测模型的适应性，可以预测任意SOC区间的充电时长，或者充电任意时长所能达到的SOC。

在一种可能的设计中，SOC子区间是对历史充电数据中的SOC区间进行随机划分得到的。通过该方法，将SOC区间进行随机划分，可以增加训练样本的多样性，提高预测模型的覆盖面。

在一种可能的设计中，充电参数还包括如下的一项或多项：

里程数据，里程数据用于指示第一终端的历史里程；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流；或，

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度。

在一种可能的设计中，该方法还包括：将充电参数中除了第二时长之外的充电参数作为输入，第二时长作为输出，得到预测模型。通过该方法，可以得到用于预测任意SOC区间所对应的充电时长。

在一种可能的设计中，该方法还包括：将充电参数中除了第四SOC之外的充电参数作为输入，第四SOC作为输出，得到预测模型。通过该方法，可以得到用于预测充电任意时长可以达到的SOC。

在一种可能的设计中，根据第一SOC和预测模型，确定充电进度信息，包括：根据第一SOC，获取至少一组充电参数，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第四SOC等于目标SOC；根据至少一组充电参数的平均值，以及预测模型，确定第一时长。通过该方法，在请求预测第一时长时，根据请求消息中除该第一时长以外的信息，获取至少一组充电参数。由于每组充电参数中包括充电电流、充电电压或电池温度等充电参数中的至少一种，因此可以增加预测模型的输入特征，从而可以提高预测得到的第一时长的准确性。

在一种可能的设计中，根据第一SOC和预测模型，确定充电进度信息，包括：根据第一SOC和预设时长，获取至少一组充电参数，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第二时长等于目标时长；根据至少一组充电参数对应的平均充电参数，以及预测模型，确定第二SOC。通过该方法，在请求预测第二SOC时，根据请求消息中除该第二SOC以外的信息，获取至少一组充电参数。由于每组充电参数中包括充电电流、充电电压或电池温度等充电参数中的至少一种，因此可以增加预测模型的输入特征，从而可以提高预测得到的第二SOC的准确性。

第五方面，提供一种电池充电进度预测方法，包括：向第一终端发送请求消息，请求消息用于请求预测第一终端的电池的充电进度；接收来自第一终端的响应消息，响应消息包括充电进度信息，充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，第一时长为从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，第二SOC为从第一SOC充电目标时长所达到的SOC，第一SOC为第一终端的电池进行充电的起始SOC；显示充电进度信息。

上述第五方面提供的方法可由第二终端执行，这里提到的第二终端可以是移动终端设备或能够支持移动终端设备实现该方法所需的功能的装置，例如芯片***。示例性地，移动终端设备为手机。

本申请上述实施例中，通过与第一终端进行交互，可以获取并直观了解第一终端的电池的充电进度信息，从而用户可以基于该充电进度信息做合适的出行计划，提高用户体验。

在一种可能的设计中，请求消息包括第一SOC。通过该方法，用户可以输入任意的第一SOC，灵活度高，提高用户体验。

在一种可能的设计中，向第一终端发送请求消息，包括：检测到第一终端进入充电桩的预设范围内时，向第一终端发送请求消息的。通过该方法，可以触发第二终端主动向第一终端发送该请求消息，以获取充电进度信息，提供智能化服务。

在一种可能的设计中，向第一终端发送请求消息，包括：检测到第一终端的电池接入电源时，向第一终端发送请求消息的。通过该方法，可以触发第二终端主动向第一终端发送该请求消息，以获取充电进度信息，提供智能化服务。

在一种可能的设计中，请求消息包括目标SOC和/或目标时长。通过该方法，用户可以根据需求选择性地输入该目标SOC或目标时长中的至少一种，以使该请求消息包括该目标SOC或目标时长中的至少一种，提高用户体验。

在一种可能的设计中，目标SOC为预先设置的，和/或目标时长为预先设置的。

第六方面，提供一种电池进度预测装置，包括：通信单元，用于接收来自第一终端或第二终端的请求消息，请求消息包括第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，第一SOC为第一终端的电池进行充电的起始SOC，第一终端与第二终端绑定；处理单元，用于根据请求消息，确定第一终端的电池的充电进度信息，充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，第一时长为从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，第二SOC为从第一SOC充电目标时长所达到的SOC；通信单元，还用于向第一终端或第二终端发送响应消息，响应消息包括充电进度信息。

上述第六方面提供的电池进度预测装置可为网络设备或能够支持网络设备实现该方法所需的功能的装置执行，该装置例如芯片***或云服务器等。

在一种可能的设计中，请求消息包括目标SOC和/或目标时长。

在一种可能的设计中，目标SOC为预先设置的，和/或目标时长为预先设置的。

在一种可能的设计中，处理单元，具体用于：根据请求消息和预测模型，确定充电进度信息，预测模型用于预测电池型号的电池的充电进度，预测模型是根据SOC子区间对应的充电参数得到的，SOC子区间是对历史充电数据中的SOC区间进行划分得到的，充电参数包括第三SOC、第四SOC和第二时长，第二时长为从第三SOC充电至第四SOC所需的时长，SOC子区间的起点为第三SOC，终点为第四SOC，历史充电数据为电池型号的电池的充电数据，SOC区间为历史充电数据的起始SOC和结束SOC所形成的区间。

在一种可能的设计中，SOC子区间是对历史充电数据中的SOC区间进行随机划分得到的。

在一种可能的设计中，参数信息还包括如下的一项或多项：

里程数据，里程数据用于指示具有电池型号的电池所属的车辆的历史里程；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流；或，

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度。

在一种可能的设计中，处理单元，进一步用于：将充电参数中除了第二时长之外的充电参数作为输入，第二时长作为输出，得到预测模型。

在一种可能的设计中，处理单元，进一步用于：将充电参数中除了第四SOC之外的充电参数作为输入，第四SOC作为输出，得到预测模型。

在一种可能的设计中，处理单元，具体用于：根据请求消息，获取至少一组充电参数，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第四SOC等于目标SOC；根据至少一组充电参数的平均值，以及预测模型，确定第一时长。

在一种可能的设计中，处理单元，具体用于：根据请求消息，获取至少一组充电参数，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第二时长等于目标时长；根据至少一组充电参数对应的平均充电参数，以及预测模型，确定第二SOC。

第七方面，提供一种电池充电进度预测装置，包括：通信单元，用于向网络设备发送第一请求消息，第一请求消息包括第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，第一SOC为第一终端的电池进行充电的起始SOC，第一请求消息用于请求预测第一终端的电池的充电进度；以及接收来自网络设备的第一响应消息，第一响应消息包括第一终端的电池的充电进度信息，充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，第一时长为从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，第二SOC为从第一SOC充电目标时长所达到的SOC；显示单元，用于显示充电进度信息。

上述第七方面提供的电池充电进度预测装置可以是第一终端，这里提到的第一终端可是电动汽车或以电池为动力来源的其它装置，该装置例如电动自行车等。

在一种可能的设计中，通信单元，进一步用于：向第一终端绑定的第二终端发送充电进度信息。

在一种可能的设计中，通信单元，进一步用于：接收来自第一终端绑定的第二终端的第二请求消息，第二请求消息用于请求获取电池型号和/或第一SOC；向第二终端发送第二响应消息，第二响应消息包括电池型号和/或第一SOC。

在一种可能的设计中，电池充电进度预测装置还包括处理单元；通信单元，具体用于：处理单元检测到第一终端进入充电桩的预设范围内时，向网络设备发送第一请求消息。

在一种可能的设计中，电池充电进度预测装置还包括处理单元；通信单元，具体用于：处理单元检测到第一终端的电池接入电源时，向网络设备发送第一请求消息。

在一种可能的设计中，第一请求消息包括目标SOC和/或目标时长。

在一种可能的设计中，目标SOC为预先设置的，和/或目标时长为预先设置的。

第八方面，提供一种电池充电进度预测装置，包括：通信单元，用于向网络设备发送第一请求消息，第一请求消息包括第二终端所绑定的第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，第一SOC为第一终端的电池进行充电的起始SOC，第一请求消息用于请求预测第一终端的电池的充电进度；以及接收来自网络设备的第一响应消息，第一响应消息包括充电进度信息，充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，第一时长为从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，第二SOC为从第一SOC充电目标时长所达到的SOC；显示单元，用于显示充电进度信息。

上述第八方面提供的电池充电进度预测装置可以是第二终端，这里提到的第二终端可以是移动终端设备或能够支持移动终端设备实现该方法所需的功能的装置，例如芯片***。示例性地，移动终端设备为手机。

在一种可能的设计中，通信单元，进一步用于：向第一终端发送充电进度信息。

在一种可能的设计中，通信单元，进一步用于：向第一终端发送第二请求消息，第二请求消息用于请求获取电池型号和/或第一SOC；接收来自第一终端的第二响应消息，第二响应消息包括电池型号和/或第一SOC。

在一种可能的设计中，电池充电进度预测装置还包括处理单元；通信单元，具体用于：处理单元检测到第一终端进入充电桩的预设范围内时，向网络设备发送第一请求消息。

在一种可能的设计中，电池充电进度预测装置还包括处理单元；通信单元，具体用于：处理单元检测到第一终端的电池接入电源时，向网络设备发送第一请求消息。

在一种可能的设计中，第一请求消息包括目标SOC和/或目标时长。

在一种可能的设计中，目标SOC为预先设置的，和/或目标时长为预先设置的。

第九方面，提供一种电池充电进度预测装置，包括：处理单元，用于获取第一荷电状态SOC，第一SOC为第一终端的电池进行充电的起始SOC；以及根据第一SOC，确定充电进度信息，充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，第一时长为从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，第二SOC为从第一SOC充电目标时长所达到的SOC；显示单元，用于显示充电进度信息。

上述第九方面提供的电池充电进度预测装置可以是第一终端，这里提到的第一终端可由电动汽车或以电池为动力来源的其它装置执行，该装置例如电动自行车等。

在一种可能的设计中，处理单元，进一步用于：接收来自第一终端绑定的第二终端的请求消息，请求消息用于请求预测第一终端的电池的充电进度；向第二终端发送响应消息，响应消息包括充电进度信息。

在一种可能的设计中，该请求消息包括第一SOC。

在一种可能的设计中，该请求消息包括目标SOC和/或目标时长。

在一种可能的设计中，第一SOC为检测到第一终端进入充电桩的预设范围内时获取的。

在一种可能的设计中，第一SOC为检测到第一终端的电池接入电源时获取的。

在一种可能的设计中，目标SOC为预先设置的，和/或目标时长为预先设置的。

在一种可能的设计中，处理单元，具体用于：根据第一SOC和预测模型，确定充电进度信息，预测模型用于预测第一终端的电池的充电进度，预测模型是根据SOC子区间对应的充电参数得到的，SOC子区间是对历史充电数据中的SOC区间进行划分得到的，充电参数包括第三SOC、第四SOC和第二时长，第二时长为从第三SOC充电至第四SOC所需的时长，SOC子区间的起点为第三SOC，终点为第四SOC，历史充电数据为第一终端的电池的充电数据，SOC区间为历史充电数据的起始SOC和结束SOC所形成的区间。

在一种可能的设计中，SOC子区间是对历史充电数据中的SOC区间进行随机划分得到的。

在一种可能的设计中，充电参数还包括如下的一项或多项：

里程数据，里程数据用于指示第一终端的历史里程；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流；或，

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度。

在一种可能的设计中，该处理单元，进一步用于：将充电参数中除了第二时长之外的充电参数作为输入，第二时长作为输出，得到预测模型。

在一种可能的设计中，该处理单元，进一步用于：将充电参数中除了第四SOC之外的充电参数作为输入，第四SOC作为输出，得到预测模型。

在一种可能的设计中，该处理单元，具体用于：根据第一SOC，获取至少一组充电参数，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第四SOC等于目标SOC；根据至少一组充电参数的平均值，以及预测模型，确定第一时长。

在一种可能的设计中，该处理单元，具体用于：根据第一SOC和预设时长，获取至少一组充电参数，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，至少一组充电参数中的每组充电参数中的第二时长等于目标时长；根据至少一组充电参数对应的平均充电参数，以及预测模型，确定第二SOC。

第十方面，提供一种电池充电进度预测装置，包括：通信单元，用于向第一终端发送请求消息，请求消息用于请求预测第一终端的电池的充电进度；以及接收来自第一终端的响应消息，响应消息包括充电进度信息，充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，第一时长为从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，第二SOC为从第一SOC充电目标时长所达到的SOC，第一SOC为第一终端的电池进行充电的起始SOC；显示单元，用于显示充电进度信息。

上述第十方面提供的电池充电进度预测装置可以是第二终端，这里提到的第二终端可以是移动终端设备或能够支持移动终端设备实现该方法所需的功能的装置，例如芯片***。示例性地，移动终端设备为手机。

在一种可能的设计中，请求消息包括第一SOC。

在一种可能的设计中，电池充电进度预测装置还包括处理单元；通信单元，具体用于：处理单元检测到第一终端进入充电桩的预设范围内时，向第一终端发送请求消息的。

在一种可能的设计中，电池充电进度预测装置还包括处理单元；通信单元，具体用于：处理单元检测到第一终端的电池接入电源时，向第一终端发送请求消息的。

在一种可能的设计中，请求消息包括目标SOC和/或目标时长。

在一种可能的设计中，目标SOC为预先设置的，和/或目标时长为预先设置的。

第十一方面，还提供一种电池充电进度预测装置，包括处理器和存储器；存储器中存储有程序指令，当程序指令被执行时，使得电池充电进度预测装置执行如上述第一方面提供的方法。

第十二方面，还提供一种电池充电进度预测装置，包括处理器和存储器；存储器中存储有程序指令，当程序指令被执行时，使得电池充电进度预测装置执行如上述第二方面或第四方法提供的方法。

第十三方面，还提供一种电池充电进度预测装置，包括处理器和存储器；存储器中存储有程序指令，当程序指令被执行时，使得电池充电进度预测装置执行如上述第三方面或第五方面提供的方法。

第十四方面，还提供一种电池充电进度预测装置，包括：如上述第六方面提供的电池充电进度预测装置，以及如上述第七方面或第九方面提供的电池充电进度预测装置，以及如上述第八方面或第十方面提供的电池充电进度预测装置。

第十五方面，还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在处理器上运行时，使得电池充电进度预测装置执行如上述第一方面提供的方法。

第十六方面，还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在处理器上运行时，使得电池充电进度预测装置执行如上述第二方面或第四方面提供的方法。

第十七方面，还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在处理器上运行时，使得电池充电进度预测装置执行如上述第三方面或第五方面提供的方法。

第十八方面，还提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在处理器上运行时，使得电池充电进度预测装置执行如上述第一方面提供的方法。

第十九方面，还提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在处理器上运行时，使得电池充电进度预测装置执行如上述第二方面或第四方面提供的方法。

第二十方面，还提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在处理器上运行时，使得电池充电进度预测装置执行如上述第三方面或第五方面提供的方法。

上述第六方面至第二十方面的有益效果请参见上述第一方面至第五方面的有益效果，在此不重复赘述。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种通信***100的架构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种电池充电进度预测方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种电池充电进度预测模型的建立方法的流程示意图；

图4为本申请实施例中时间信息与SOC对应关系示意图；

图5为本申请实施例中电压信息与SOC对应关系示意图；

图6为本申请实施例中电流信息与SOC对应关系示意图；

图7为本申请实施例中电池温度信息与SOC对应关系示意图；

图8为本申请实施例提供的另一种电池充电进度预测方法的流程示意图；

图9为本申请实施例提供的另一种电池充电进度预测方法的流程示意图；

图10为本申请实施例提供的另一种电池充电进度预测模型的建立方法的流程示意图；

图11为本申请实施例提供的另一种电池充电进度预测方法的流程示意图；

图12为本申请实施例提供的一种充电进度预测装置的结构示意图；

图13为本申请实施例提供的另一种充电进度预测装置结构示意图；

图14为本申请实施例提供的移动终端提供多个目标SOC的界面示意图；

图15为本申请实施例提供的移动终端提供多个目标时长的界面示意图。

具体实施方式

为了便于理解，对本申请实施例涉及的术语进行解释说明，该术语的解释说明也作为对本申请实施例发明内容的一部分。

1)本申请实施例涉及的终端，例如手机、平板电脑、可穿戴设备(如眼镜、手套、手表、手环、服饰及鞋等)、车载设备(或者称为车载终端)、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(personal digitalassistant，PDA)等设备，本申请实施例对移动终端的具体类型不作任何限制。或者，移动终端还可以包括中继(relay)。

本申请实施例中，用于实现终端的功能的装置可以是终端本身，也可以是能够支持终端实现该功能的装置，例如芯片***，该装置可以被安装在终端中。本申请实施例中，芯片***可以由芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件。下文中，以用于实现终端的功能的装置是终端为例。

2)本申请实施例涉及的应用程序(application，简称app)，简称应用，为能够实现某项或多项特定功能的软件程序。通常，终端中可以安装一个或多个应用，例如，即时通讯类应用、视频类应用、音频类应用、图像拍摄类应用等等。其中，即时通信类应用，例如可以包括短信应用、微信(WeChat)、WhatsApp Messenger、连我(Line)、照片分享(Instagram)、Kakao Talk、钉钉等。图像拍摄类应用，例如可以包括相机应用(***相机或第三方相机应用)。视频类应用，例如可以包括Youtube、Twitter、抖音、爱奇艺，腾讯视频等等。音频类应用，例如可以包括Google Music、酷狗音乐、虾米、QQ音乐等等。

3)本申请实施例涉及的网络设备，该网络设备包括但不限于单服务器，服务器集群，或者云端服务器等提供计算能力和存储能力的装置。例如，终端中安装应用程序，网络设备可以是该应用程序对应的云端服务器。这里的应用程序可以是与以电池为动力来源的车辆相关的应用程序。例如应用程序是电池充电管理APP，那么云端服务器是电池充电管理APP对应的云端服务器。

本申请实施例中，用于实现网络设备的功能的装置可以是网络设备，也可以是能够支持网络设备实现该功能的装置，例如芯片***，该装置可以被安装在网络设备中。下文中，以用于实现网络设备的功能的装置是网络设备为例。

4)本申请实施例涉及的荷电状态(state of charge，SOC)，可以是指电池的剩余容量与电池满充电容量的比值，常用百分数表示，单位是％，取值通常为0％～100％。例如，SOC为100％，表示电池的剩余容量为该电池满充电时的容量。例如，SOC为50％，表示电池的剩余容量为该电池满充电时的容量的一半。再例如，SOC为0％，表示电池的剩余容量为0。本申请实施例涉及的满SOC，是指SOC为100％。

5)本申请实施例中的术语“***”和“网络”可被互换使用。“多个”是指两个或两个以上，鉴于此，本申请实施例中也可以将“多个”理解为“至少两个”。“至少一个”，可理解为一个或多个，例如理解为一个、两个或更多个。例如，包括至少一个，是指包括一个、两个或更多个，而且不限制包括的是哪几个。例如，包括A、B和C中的至少一个，那么包括的可以是A、B、C，A和B，A和C，B和C，或A和B和C。同理，对于“至少一种”等描述的理解，也是类似的。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

除非有相反的说明，本申请实施例提及“第一”、“第二”等序数词用于对多个对象进行区分，不用于限定多个对象的顺序、时序、优先级或者重要程度。

下面先对本申请实施例适用的通信***进行说明。

图1为本申请实施例提供的一种通信***100的示例架构图，本申请实施例所提供的电池充电进度预测方法可以用于上述通信***100中。如图1所示，通信***100可以包括网络设备200、一个或多个车辆300(图1中包括2个车辆300)以及一个或多个移动终端400。车辆300可以与网络设备200进行通信，或者车辆300可以通过其安装的车载设备(如图1中的301所示)、或Tbox等与网络设备200进行通信。该车辆300以电池为动力来源，或者以电池和燃料为动力来源。示例性地，该车辆300还可以安装有电池管理***。该电池管理***可以存储车辆300的电池的电池型号。该电池管理***还可以记录该车辆300每次充电时的相关数据，例如充电的起始SOC，充电的结束SOC，充电时长，或充电期间的电压等。车辆300可以与至少一个移动终端400绑定(图1中一个车辆300绑定一个移动终端400)，该移动终端400可以是手机、或平板电脑等。该移动终端400可以与车辆400进行通信，例如移动终端400与车辆300建立近场通信连接，如蓝牙连接、蜂窝连接或wifi连接中的至少一种，该移动终端400可以通过该近场通信获取车辆400的电池的电池型号、行驶速度或里程数据等。该移动终端400还可以与网络设备200进行通信，例如移动终端400可以将获取到的与车辆300相关的数据发送给网络设备200。

本申请实施例提供一种电池充电进度预测方法，该方法中第一终端通过与网络设备(例如云端服务器)进行交互，可以预测该第一终端的电池的充电进度，从而实现对电池的充电进度的预测，提高用户体验。

图2所示为本申请实施例提供的一种电池充电进度预测方法的流程示意图，参见图2，该方法可以应用于图1所示的通信***100。网络设备200接收来自第一终端(例如车辆300)的请求消息，根据该请求消息对第一终端的电池的充电进度进行预测。下面以该方法应用于图1所示的通信***100，第一终端为车辆300，第二终端为移动终端400为例，对该方法进行介绍。

S201：车辆300向网络设备200发送请求消息，该请求消息包括车辆300的电池的电池型号和第一SOC。网络设备200接收该请求消息。

车辆300可以向网络设备200发送请求消息，或者车辆300可以通过其安装的车载设备301向网络设备200发送该请求消息，该请求消息用于请求预测车辆300的电池的充电进度。例如，车辆300检测到车辆300进入充电桩的预设范围内(或者检测到该车辆300接入电源)，向网络设备200发送该请求消息，和/或，在该车辆300的中控屏上显示与电池充电进度相关的应用程序的交互界面，如该应用程序为电池充电管理APP。再例如，用户可以对车载设备301安装的应用程序(如电池充电管理APP)进行操作，触发车载设备301向该应用程序对应的网络设备200发送用于预测该车辆300的电池充电进度的请求消息。

或者，移动终端400可以触发车辆300向网络设备200发送请求消息。例如用户可以通过对移动终端400安装的电池充电管理APP进行操作，触发车辆300向网络设备200发送请求消息。

其中，第一SOC为车辆300的电池充电的起始SOC。例如，该第一SOC可以是该车辆300的电池当前的SOC。再例如，该第一SOC可以是用户输入的用于预测该车辆300的电池的充电进度的起始SOC。该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，或者请求预测该车辆300的电池从第一SOC充电至目标时长所达到的SOC，或者请求预测该车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长、以及该车辆300的电池从第一SOC充电至目标时长所达到的SOC。

在一种可能的实现方式中，车辆300的电池充电时所要达到的目标SOC，和/或车辆300的电池充电的目标时长可以是由***或用户预先设定的。例如***可以将目标SOC预先设定为满SOC。如果请求消息仅包括车辆300的电池的电池型号和第一SOC，则该请求消息可以用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至满SOC所需的时长。

在另一种可能的实现方式中，车辆300的电池充电时所要达到的目标SOC，和/或车辆300的电池充电的目标时长可以是由***推荐的。例如，当请求消息仅包括车辆300的电池的电池型号和第一SOC时，***可以根据该车辆300的电池的电池型号和第一SOC推荐一个目标时长，并基于推荐的目标时长预测车辆300的电池从第一SOC充电目标时长所达到的SOC。

在另一种可能的实现方式中，该请求消息可以包括车辆300的电池充电时所要达到的目标SOC，和/或车辆300的电池充电的目标时长。在请求消息包括该目标SOC时，该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长；在请求消息包括该目标时长时，该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标时长所达到的SOC；在请求消息包括该目标SOC和该目标时长时，该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，以及从第一SOC充电目标时长所达到的SOC。

举例而言，用户可以通过语音、按键或触屏等方式向车辆300输入该目标SOC。车辆300也可以提供多个目标SOC，例如50％、80％、100％和其他选项(该其他选项是指用户可以输入其他SOC)，如图14所示。用户可以通过语音、按键或触屏等方式从该多个目标SOC选项中选择其中的一个作为目标SOC。类似地，用户可以通过语音、按键或触屏等方式向车辆300输入该目标时长。车辆300也可以提供多个目标时长，例如10分钟，20分钟，30分钟和其他选项(该其他选项是指用户可以输入其他时长)，如图15所示。用户可以通过语音、按键或触屏等方式从该多个目标时长选项中选择其中的一个作为目标时长。

进一步地，该请求消息还可以包括如下信息中的一项或多项。

里程数据，该里程数据用于指示车辆300的历史里程。

循环次数，该循环次数用于指示车辆300的电池的老化程度。将放空后的电池充满，然后再放空这个过程为一次循环。

快充或慢充标识，快充标识是指车辆300的电池支持电流较大的充电策略，慢充标识是指车辆300的电池支持电流较小的充电策略。

S202：网络设备200根据请求消息，确定充电进度信息。该充电进行信息包括第一时长和/或第二SOC。

网络设备200可以根据车辆300的电池的电池型号，例如车辆300的电池的电池型号为第一电池型号，确定该第一电池型号对应的预测模型，并根据确定出的预测模型和请求消息，确定车辆300的电池的充电进度信息。

该充电进度信息可以包括第一时长和/或第二SOC。第一时长为车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，该第二SOC为车辆300的电池从第一SOC充电至目标时长所达到的SOC。例如，如果请求消息仅包括第一SOC和该车辆300的电池的电池型号，***预先设置有目标SOC和目标时长，则该充电进度信息可以包括第一时长和第二SOC。

该预测模型是根据SOC子区间对应的充电参数得到的，SOC子区间是对历史充电数据中的SOC区间进行划分得到的。其中，该充电参数包括第三SOC、第四SOC和第二时长。第二时长为从第三SOC充电至第四SOC所需的时长。该SOC子区间的起点为第三SOC，终点为第四SOC。历史充电数据为第一电池型号的电池的充电数据(车辆300的电池的电池型号为第一电池型号)。SOC区间为每组历史充电数据中的起始SOC和结束SOC所形成的区间。

下面对网络设备200建立预测模型的过程进行说明。

图3所示为本申请实施例提供的一种电池充电进度预测模型的建立方法的流程示意图，参见图3，该方法可以应用于图1所示的通信***100。该方法的执行主体可以是网络设备200。下面以该方法应用于图1所示的通信***100为例，对该方法进行介绍。

S301：网络设备200获取至少一组历史充电数据，该至少一组历史充电数据为第一电池型号的电池的充电数据。

网络设备200可以通过车辆300或移动终端400获取至少一个车辆300的历史充电数据。例如，网络设备200可以获取车辆300近一年的充电数据。例如，车辆300按照设定的时间间隔(例如一个月)主动向网络设备200发送该该车辆300在一个月内的充电数据。再例如，移动终端400可以获取与其绑定的车辆300的历史充电数据，并将获取到的历史充电数据发送给网络设备200。其中，车辆300的电池的一次充电过程对应一组历史充电数据。

进一步地，网络设备200可以根据电池型号对这些历史充电数据进行分类，得到第一电池型号的电池的至少一组历史充电数据。该至少一组历史充电数据中的每组历史充电数据可以包括电池型号，该组历史充电数据中的起始SOC，该组历史充电数据中的结束SOC和时间信息。其中，该时间信息用于指示从该组历史充电数据中的起始SOC充电至该组历史充电数据中的结束SOC的过程中的至少一个SOC对应的时间，或者指示从该组历史充电数据中的起始SOC充电至该组历史充电数据中的结束SOC的过程中的至少一个SOC子区间对应的充电时长。

作为一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的时间信息可以使用表格的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该时间信息可以包括：SOC为20％时对应的时间为t1，SOC为30％时对应的时间为t2，SOC为40％时对应的时间为t3，以及SOC为50％时对应的时间为t4，如表1所示。再例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该时间信息可以包括：SOC子区间为[20％，30％)时对应的充电时长为t1，SOC子区间为[30％，40％)时对应的充电时长为t，SOC子区间为[40％，50％]时对应的充电时长为t3。需要说明的是，在具体实施时，可以获取更细粒度的SOC所对应的充电时长，例如SOC每增长2％对应的充电时长，本申请实施例对此不作限定。

作为另一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的时间信息也可以采用函数的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为80％，该时间信息包括：在[20％，40％]的SOC区间，SOC与时间呈斜率为k1的线性关系，以及在[40％，80％]的SOC区间，SOC与时间呈斜率为k2的线性关系，如图4所示。

表1：时间信息

SOC	时间
		20％	t1
30％	t2
		40％	t3
50％	t4

在一种可能的实现方式中，该每组历史充电数据还可以包括如下信息中的一项或多项：

(1)里程数据，该里程数据用于指示第一电池型号的电池所属的车辆300的历史里程。

(2)电压信息，该电压信息用于指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC对应的充电电压，或者指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC子区间对应的充电电压。

作为一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的电压信息可以使用表格的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电压信息可以包括：SOC为20％时对应的充电电压为V1，SOC为30％时对应的充电电压为V2，SOC为40％时对应的充电电压为V3，以及SOC为50％时对应的充电电压为V4，如表2所示。再例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电压信息可以包括：SOC子区间为[20％，30％)时对应的充电电压为V1，SOC子区间为[30％，40％)时对应的充电电压为V2，SOC子区间为[40％，50％]时对应的充电电压为V3。需要说明的是，在具体实施时，可以获取更细粒度的SOC所对应的充电电压，例如SOC每增长2％对应的充电电压，本申请实施例对此不作限定。

作为另一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的电压信息也可以采用函数的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为80％，该电压信息包括：在[20％，40％]的SOC区间，充电电压与SOC呈斜率为k3的线性关系，以及在[40％，80％]的SOC区间，充电电压与SOC呈斜率为k4的线性关系，如图5所示，图5中k4等于1。

表2：电压信息

SOC	充电电压
		20％	V1
30％	V2
		40％	V3
50％	V4

(3)电流信息，该电流信息用于指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC对应的充电电流，或者指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC子区间对应的充电电流。

作为一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的电流信息可以使用表格的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电流信息可以包括：SOC为20％时对应的充电电流为I1，SOC为30％时对应的充电电流为I2，SOC为40％时对应的充电电流为I3，以及SOC为50％时对应的充电电流为I4，如表3所示。再例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电流信息可以包括：SOC子区间为[20％，30％)时对应的充电电流为I1，SOC子区间为[30％，40％)时对应的充电电流为I2，SOC子区间为[40％，50％]时对应的充电电流为I3。需要说明的是，在具体实施时，可以获取更细粒度的SOC所对应的充电电流，例如SOC每增长2％对应的充电电流，本申请实施例对此不作限定。

作为另一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的电流信息也可以采用函数的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为80％，该电流信息包括：在[20％，40％]的SOC区间，充电电流与SOC呈斜率为k5的线性关系，以及在[40％，80％]的SOC区间，充电电流与SOC呈斜率为k6的线性关系，如图6所示。

表3：电流信息

SOC	充电电流
		20％	I1
30％	I2
		40％	I3
50％	I4

(4)电池温度信息，该电池温度信息用于指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC对应的电池温度，或者指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC子区间对应的电池温度。

作为一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的电池温度信息可以使用表格的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电池温度信息可以包括：SOC为20％时对应的电池温度为T1，SOC为30％时对应的电池温度为T2，SOC为40％时对应的电池温度为T3，以及SOC为50％时对应的电池温度为T4，如表4所示。再例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电池温度信息可以包括：SOC子区间为[20％，30％)时对应的电池温度为T1，SOC子区间为[30％，40％)时对应的电池温度为T2，SOC子区间为[40％，50％]时对应的电池温度为T3。需要说明的是，在具体实施时，可以获取更细粒度的SOC所对应的电池温度，例如SOC每增长2％对应的电池温度，本申请实施例对此不作限定。

作为另一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的

电池温度信息也可以采用函数的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为80％，该电池温度信息包括：在[20％，40％]的SOC区间，电池温度与SOC呈斜率为k7的线性关系，以及在[40％，80％]的SOC区间，电池温度与SOC呈斜率为k8的线性关系，如图7所示。

表4：电池温度信息

SOC	电池温度
		20％	T1
30％	T2
		40％	T3
50％	T4

(5)环境温度信息，该环境温度信息用于指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC对应的环境温度，或者指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC子区间对应的环境温度。该环境温度信息可以使用表格的方式进行表示，也可以使用函数的方式进行表示，具体表示方式可以参见表1～表4或图4～图7，在此不再赘述。

(6)循环次数。

(7)快充或慢充标识。

S302：网络设备200将每组历史充电数据中的SOC区间划分为至少一个SOC子区间，得到至少一组历史充电数据对应的M组充电参数，该至少一个SOC子区间中的每个SOC子区间对应一组充电参数。

网络设备200可以将至少一组历史充电数据中的每组历史充电数据中的SOC区间划分为至少一个SOC子区间，得到该至少一组历史充电数据对应的M组充电参数。该M组充电参数中的每组充电参数可以包括第三SOC，第四SOC和第二时长。该至少一个SOC子区间中的每个SOC子区间对应一组充电参数。该SOC子区间的起点为第三SOC，终点为第四SOC。第二时长为从第三SOC充电至第四SOC所需的时长。M为大于或等于1的整数。

网络设备200可以根据历史充电数据中的时间信息确定该第二时长。以表1所示的时间信息为例，历史充电数据中的起始SOC为20％，历史充电数据中的结束SOC为50％。如果第三SOC为30％，第四SOC为40％，则网络设备200可以根据表1所示的时间信息确定第二时长为(t3-t2)。

作为一个示例，网络设备200可以将至少一组历史充电数据中的每组历史充电数据中的SOC区间随机划分为至少一个SOC子区间，得到该至少一组历史充电数据对应的M组充电参数。

例如，网络设备200可以按照公式(1)确定两个SOC，该两个SOC中较小的SOC为SOC子区间的起点，剩余的一个SOC为SOC子区间的终点。

soc_a＝rand(soc_start,soc_end) (1)

其中，rand(x,y)表示获取x，y之间的一个随机数。soc_start表示第五SOC，soc_end表示第六SOC，soc_a表示第三SOC或第四SOC。

作为另一个示例，网络设备200可以根据SOC粒度值，将至少一组历史充电数据中的每组历史充电数据中的SOC区间随机划分为至少一个SOC子区间，得到该至少一组历史充电数据对应的M组充电参数。其中，该SOC粒度值用于确定SOC子区间的起点和/或终点(即第三SOC和/或第四SOC)。该SOC粒度值可以是一个固定值，也可以是一个随机值；SOC粒度值可以是***预先设置的，也可以是用户通过车辆300或移动终端400设置的，本申请实施例对此不作限定。

举例而言，网络设备200可以根据公式(1)确定第三SOC，再根据该SOC粒度值和第三SOC，确定第四SOC。例如第四SOC为第三SOC与该SOC粒度值之和，如公式(2)所示。

soc_b＝soc_a+soc (2)

其中，soc表示SOC粒度值，soc_a表示根据公式(1)确定的第三SOC，soc_b表示第四SOC。

或者，网络设备200可以根据公式(1)确定第四SOC，再根据该SOC粒度值和第四SOC，确定第三SOC。例如第三SOC为第四SOS与该SOC粒度值之差，如公式(3)所示。

soc_a＝soc_b-soc (3)

其中，soc表示SOC粒度值，soc_b表示根据公式(1)确定的第四SOC，soc_a表示第三SOC。

网络设备200通过对历史充电数据中的SOC区间进行随机划分，可以增加样本的多样性，提高训练样本的覆盖面，从而提高预测模型的准确性，提高用户体验。

在一种可能的实现方式中，该每组充电参数还可以包括如下信息中的一项或多项。

(1)里程数据，该里程数据用于指示第一电池型号的电池所属的车辆300的历史里程。

(2)从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压。网络设备200可以根据历史充电数据中的电压信息确定该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压

例如，该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压可以包括如下充电参数中的一项或多项：

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的平均充电电压；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最小充电电压；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最大充电电压；

第三SOC对应的电压；或者，

第四SOC对应的电压。

(3)从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流。网络设备200可以根据历史充电数据中的电流信息确定该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流。

例如，该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流可以包括如下充电参数中的一项或多项：

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的平均充电电流；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最小充电电流；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最大充电电流；

第三SOC对应的电流；或者，

第四SOC对应的电流。

(4)从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度。网络设备200可以根据历史充电数据中的电池温度信息确定该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度。

例如，该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度可以包括如下充电参数中的一项或多项：

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的平均电池温度；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最低电池温度；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最高电池温度；

第三SOC对应的电池温度；或者，

第四SOC对应的电池温度。

(5)从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度。网络设备200可以根据历史充电数据中的环境温度信息确定该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度。

例如，该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度可以包括如下充电参数中的一项或多项：

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的平均环境温度；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最低环境温度；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最高环境温度；

第三SOC对应的环境温度；或者，

第四SOC对应的环境温度。

(6)循环次数。

(7)快充或慢充标识。

在S302中，网络设备200对每组历史充电数据中的SOC区间进行划分，得到SOC子区间对应的充电参数，这样可以增加训练样本的多样化，可以避免因历史充电数据的分布比较集中，导致训练样本覆盖面较小，训练得到的模型的准确性较低的问题，从而提高用户体验。

S303：网络设备200根据M组充电参数，确定预测模型。

网络设备200可以利用H组充电参数训练多个机器学***均模型(autoregressivemoving average model，ARMA)、梯度提升迭代决策树(gradient boosting decisiontree，GBDT)模型、或XGBoost模型等。该(M-H)组充电参数可以为M组充电参数中除了H组充电参数之外的充电参数。H大于或等于1，且小于M的整数。

作为一个示例，网络设备200可以将H组充电参数中的每组充电参数中的第二时长作为输出，将H组充电参数中的每组充电参数中除了该第二时长之外的其他充电参数作为输入，训练该多个机器学习模型，得到多个训练好的模型。进一步地，网络设备200可以将(M-H)组充电参数中的每组充电参数中的第二时长作为输出，将(M-H)组充电参数中的每组充电参数中除了该第二时长之外的其他充电参数作为输入，验证该多个训练好的模型，得到预测模型。该预测模型用于预测第一电池型号的电池充电至目标SOC所需的时长。

其中，除了第二时长之外的其他充电参数可以包括第三SOC和第四SOC。进一步地，该除了第二时长之外的其他充电参数还可以包括里程数据、从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度，循环次数，快充或慢充标识等充电参数中的一项或多项。

作为另一个示例，网络设备200可以将H组充电参数中的每组充电参数中的第四SOC作为输出，将H组充电参数中的每组充电参数中除了该第四SOC之外的其他充电参数作为输入，训练该多个机器学习模型，得到多个训练好的模型。进一步地，网络设备200可以将(M-H)组充电参数中的每组充电参数中的第四SOC作为输出，将(M-H)组充电参数中的每组充电参数中除了该第四SOC之外的其他充电参数作为输入，验证该多个训练好的模型，得到预测模型。该预测模型用于预测第一电池型号的电池充电目标时长所达到的SOC。

其中，除了第四SOC之外的其他充电参数可以包括第三SOC和第二时长。进一步地，该除了第四SOC之外的其他充电参数还可以包括里程数据、从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度，循环次数，快充或慢充标识等充电参数中的一项或多项。

需要说明的是，除了第一电池型号之外的其他电池型号对应的预测模型可以参考图3所示的流程进行建立，在此不再赘述。在网络设备200得到各电池型号对应的预测模型之后，网络设备200可以按照设定的时间间隔(例如一个月)获取新的历史充电数据，并根据该新的历史充电数据对应的充电参数对该各电池型号对应的预测模型进行更新，具体的实施过程可以参见图3所示的流程，在此不再赘述。

至此，网络设备200完成对预测模型的建立。

基于图3得到的预测模型，网络设备200可以将第一SOC作为该预测模型的输入，得到第一时长和/或第二SOC。

作为一个示例，如果请求消息仅包括车辆300的电池的电池型号和第一SOC，则网络设备200可以将第一SOC和满SOC作为预测模型的输入，得到第一时长。在具体实施时，如果第一电池型号对应的M组充电参数中的Q组充电参数还包括从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度等充电参数中的一项或多项，则网络设备200可以从该Q组充电参数中获取N组充电参数，对该N组充电参数进行平均值运算，得到N组充电参数对应的平均充电参数，并根据该N组充电参数对应的平均充电参数和预测模型(即将该N组充电参数对应的平均充电参数作为预测模型的输入)，得到第一时长。其中，N组充电参数中每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，第四SOC等于满SOC。Q为大于或等于1、且小于M的整数，N为大于或等于1、且小于Q的整数。

例如，N＝2，第一组充电参数包括从第三SOC充电至第四SOC的过程中的平均充电电压为V1、以及从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最高电池温度为T1，第二组充电参数包括从第三SOC充电至第四SOC的过程中的平均充电电压为V2、以及从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最高电池温度为T2；则第一组充电参数和第二组充电参数对应的平均充电参数包括从第三SOC充电至第四SOC的过程中的平均充电电压为(V1+V2)/2、以及从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最高电池温度为(T1+T2)/2。

作为另一个示例，如果请求消息包括车辆300的电池的电池型号、第一SOC和目标SOC，则网络设备200可以将第一SOC和目标SOC作为预测模型的输入，得到第一时长。在具体实施时，如果第一电池型号对应的M组充电参数中的Q组充电参数还包括从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度等充电参数中的一项或多项，则网络设备200可以从该Q组充电参数中获取N组充电参数，对该N组充电参数进行平均值运算，得到N组充电参数对应的平均充电参数，并根据该N组充电参数对应的平均充电参数和预测模型，得到该第一时长。其中，N组充电参数中每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，第四SOC等于目标SOC。

作为另一个示例，如果请求消息包括车辆300的电池的电池型号、第一SOC和目标时长，则网络设备200可以将第一SOC和目标时长作为预测模型的输入，得到第二SOC。在具体实施时，如果第一电池型号对应的M组充电参数中的Q组充电参数还包括从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度等充电参数中的一项或多项，则网络设备200可以从该Q组充电参数中获取N组充电参数，对该N组充电参数进行平均值运算，得到N组充电参数对应的平均充电参数，并根据该N组充电参数对应的平均充电参数和预测模型，得到该第二SOC。其中，N组充电参数中每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，第二时长等于目标时长。

进一步地，如果请求消息还可以包括车辆300的里程数据，车辆300的电池的循环次数，快充或慢充标识等充电参数中的一项或多项，则该N组充电参数中每组充电参数中的里程数据、循环次数、快充或慢充标识等参数中的一项或多项，分别与请求消息中车辆300的里程数据，车辆300的电池的循环次数，快充或慢充标识等参数中的一项或多项相同。

S203：网络设备200向车辆300发送响应消息，该响应消息包括充电进度信息。车辆300接收响应消息。

S204：车辆300显示该充电进度信息。

车辆300获取到该充电进度信息后，可以以文字或图片的方式在该车辆300的中控屏中显示该充电进度信息，也可以以语音的方式播放该充电进度信息，从而用户能够直观了解车辆300的电池的充电进度，提高用户体验。

可选地，如果车辆300绑定有至少一个移动终端400，则网络设备200还可以执行S205的步骤。

S205：网络设备200向移动终端400发送充电进度信息。移动终端400接收该充电进度信息。

应理解的是，网络设备200确定出车辆300的电池的充电进度信息后，可以仅将该充电进度信息发送给车辆300；或者仅将该充电进度信息发送给与该车辆300绑定的至少一个移动终端400；或者将该充电进度信息分别发送给该车辆300、以及与该车辆300绑定的至少一个移动终端400。例如，车主离开车辆300对该车辆300接入电源时，触发该车辆300向网络设备200发送请求消息，网络设备200根据请求消息确定出该车辆300的电池的充电进度信息，并将该充电进度信息发送给车主随身携带的移动终端400(如手机)，这样即便车主不在车辆300中也可以直观了解车辆300的电池的充电进度，提高用户体验。

S206：移动终端400显示该充电进度信息。

移动终端400获取到该充电进度信息后，可以以文字或图片的方式在该移动终端400的显示屏中显示该充电进度信息，也可以以语音的方式播放该充电进度信息，从而用户能够直观了解该移动终端400所绑定的车辆300的电池的充电进度，提高用户体验。

需要说明的是，移动终端400接收到的充电进度信息可以是网络设备200发送的，也可以是网络设备200通过与该移动终端400绑定的车辆300发送的，即网络设备200将充电进度信息发送给车辆300，车辆300再将该充电进度信息发送给移动终端400，本申请实施例对此不作限定。

本申请的上述实施例中，网络设备可以通过预测模型预测电池充电至目标SOC所需要的时间、和/或充电目标时长所达到的SOC。由于该预测模型是网络设备对收集到的历史充电数据进行划分，得到更细粒度的充电参数，可以增加样本的多样性，提高覆盖面，可以避免因样本覆盖面比较集中，而导致训练得到的模型的误差较大的问题。因此，网络设备利用充电参数得到的预测模型来预测电池的充电进度，可以预测任意SOC区间所需的充电时长以及充电任意时长所达到的SOC，提高用户体验。

本申请实施例还提供了一种电池充电进度预测方法，该方法通过第二终端与第一终端、网络设备进行交互，可以预测得到该车辆的电池的充电进度，从而实现对电池的充电进度的预测，提高用户体验。

图8所示为本申请实施例提供的另一种电池充电进度预测方法的流示意图，参见图8，该方法可以应用于图1所示的通信***100。网络设备200接收来自第二终端(如移动终端400)的请求消息，根据该请求消息对该第二终端所绑定的第一终端(如车辆300)的电池的充电进度进行预测。下面以该方法应用于图1所示的通信***100，第一终端为车辆300，第二终端为移动终端400为例，对该方法进行介绍。

S801：移动终端400向网络设备200发送请求消息，该请求消息包括该移动终端400绑定的车辆300的电池的电池型号和第一SOC。网络设备200接收该请求消息。

移动终端400可以向网络设备200发送请求消息，该请求消息用于请求预测该移动终端400所绑定的车辆300的电池的充电进度。例如，移动终端400检测到该移动终端400所绑定的车辆300进入充电桩的预设范围内(或者检测到该移动终端400所绑定的车辆300接入电源)，向网络设备200发送该请求消息，和/或，在该移动终端400的显示屏中上显示与电池充电进度相关的应用程序的交互界面，如该应用程序为电池充电管理APP。再例如，用户可以对移动终端400安装的应用程序(如电池充电管理APP)进行操作，触发移动终端400向该应用程序对应的网络设备200发送用于预测该移动终端400所绑定的车辆300的电池充电进度的请求消息。

或者，移动终端400所绑定的车辆300可以触发该移动终端向网络设备200发送请求消息。例如用户可以启动对车辆400安装的电池充电管理APP时，触发与该车辆300绑定的移动终端400向网络设备200发送请求消息。

其中，移动终端400所绑定的车辆300的电池的电池型号，可以是移动终端400与车辆300进行交互得到的。例如，移动终端400与车辆300建立近场通信后，移动终端400可以访问车辆400的电池管理***，以获取该车辆300的电池的电池型号、车辆300里程数据、车辆300的电池的循环次数、车辆300的电池的快充或慢充标识等信息中的一项或多项。第一SOC为移动终端400所绑定的车辆300的电池进行充电的起始SOC。例如，该第一SOC可以是该车辆300的电池当前的SOC。移动终端400可以通过与车辆400进行交互得到该车辆300的电池当前的SOC。再例如，该第一SOC可以是用户输入的用于预测该车辆300的电池的充电进度的起始SOC。该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，或者请求预测该车辆300的电池从第一SOC充电至目标时长所达到的SOC，或者请求预测该车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长、以及该车辆300的电池从第一SOC充电至目标时长所达到的SOC。

举例而言，该请求消息可以包括车辆300的电池充电时所要达到的目标SOC，和/或车辆300的电池充电的目标时长。在请求消息包括该目标SOC时，该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长；在请求消息包括该目标时长时，该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标时长所达到的SOC；在请求消息包括该目标SOC和该目标时长时，该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，以及从第一SOC充电目标时长所达到的SOC。

例如，用户可以通过语音、按键或触屏等方式向移动终端400输入该目标SOC。移动终端400也可以提供多个目标SOC，例如50％、80％、100％和其他选项(该其他选项是指用户可以输入其他SOC)，如图14所示。用户可以通过语音、按键或触屏等方式从该多个目标SOC选项中选择其中的一个作为目标SOC。类似地，用户可以通过语音、按键或触屏等方式向移动终端400输入该目标时长。移动终端400也可以提供多个目标时长，例如10分钟，20分钟，30分钟和其他选项(该其他选项是指用户可以输入其他时长)，如图15所示。用户可以通过语音、按键或触屏等方式从该多个目标时长选项中选择其中的一个作为目标时长。

进一步地，该请求消息还可以包括如下信息中的一项或多项：里程数据，循环次数，快充或慢充标识。

S802：网络设备200根据请求消息，确定充电进度信息。该充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC。

网络设备200可以根据该移动终端400所绑定的车辆300的电池的电池型号(如第一电池型号)，确定该第一电池型号对应的预测模型，并根据确定出的预测模型和请求消息，确定该车辆300的电池的充电进度信息。其中，预测模型的建立过程可以参照图3所示的流程。S802的具体实现流程与图2中S202的具体实现流程一致，S802的具体实现流程可以参见前述对在此不再赘述。

S803：网络设备200向移动终端400发送响应消息，该响应消息包括充电进度信息。移动终端400接收响应消息。

S804：移动终端400显示该充电进度信息。

移动终端400获取到该充电进度信息后，可以以文字或图片的方式在该移动终端400的显示屏中显示该充电进度信息，也可以以语音的方式播放该充电进度信息，从而用户能够直观了解该移动终端400所绑定的车辆300的电池的充电进度，提高用户体验。

可选地，网络设备200还可以执行S805的步骤。

S805：网络设备200向移动终端400所绑定的车辆300发送充电进度信息。该车辆300接收该充电进度信息。

应理解的是，网络设备200确定出移动终端400所绑定的车辆300的电池的充电进度信息后，可以仅将该充电进度信息发送给移动终端400；或者仅将该充电进度信息发送给与该移动终端400所绑定的车辆300；或者将该充电进度信息分别发送给该移动终端400、以及与该移动终端400所绑定的车辆300。

S806：车辆300显示该充电进度信息。

移动终端400所绑定的车辆300获取到该充电进度信息后，可以以文字或图片的方式在该车辆300的中控屏中显示该充电进度信息，也可以以语音的方式播放该充电进度信息，从而用户能够直观了解该车辆300的电池的充电进度，提高用户体验。

需要说明的是，车辆300接收到的充电进度信息可以是网络设备200发送的，也可以是网络设备200通过移动终端400发送的，即网络设备200将充电进度信息发送给移动终端400，移动终端400再将该充电进度信息发送给其所绑定的车辆300。

本申请实施例还提供了另一种电池充电进度预测方法，该方法根据第一终端建立的预测模型，可以预测该第一终端的电池的充电进度，从而实现对电池的充电进度的预测，提高用户体验。

图9所示为本申请实施例提供的另一种电池充电进度预测方法的流程示意图，参见图9，该方法可以应用于图1所示的通信系100。第一终端(如车辆300)获取第一SOC，根据该第一SOC和预测模型对车辆300的电池的充电进度进行预测。下面以该方法应用于图1所示的通信***100为例，对该方法进行介绍。

S901：车辆300获取第一SOC，该第一SOC为车辆300的电池充电的起始SOC。

车辆300可以获取该第一SOC，以预测该车辆300的电池的充电进度。例如，车辆300检测到车辆300进入充电桩的预设范围内(或者检测到该车辆300接入电源)，获取第一SOC，和/或，在该车辆300的中控屏上显示与电池充电进度相关的应用程序的交互界面，如该应用程序为电池充电管理APP。再例如，用户可以对车载设备301安装的应用程序(如电池充电管理APP)进行操作，触发车载设备301获取第一SOC，以预测该车辆300的电池的充电进度。

或者，移动终端400可以触发车辆300获取该第一SOC。例如用户可以通过对移动终端400安装的电池充电管理APP进行操作，触发车辆300获取该第一SOC。

其中，第一SOC为车辆300的电池进行充电的起始SOC。例如，该第一SOC可以是该车辆300的电池当前的SOC。再例如，该第一SOC可以是用户输入的用于预测该车辆300的电池的充电进度的起始SOC。可选地，车辆300可以通过车辆300的电池管理***得到该车辆300的电池当前的SOC。

在一种可能的实现方式中，车辆300的电池充电时所要达到的目标SOC，和/或车辆300的电池充电的目标时长可以是由***或用户预先设定的。例如***可以将目标SOC预先设定为满SOC。

在另一种可能的实现方式中，车辆300的电池充电时所要达到的目标SOC，和/或车辆300的电池充电的目标时长可以是由***推荐的。例如，当请求消息仅包括车辆300的电池的电池型号和第一SOC时，***可以根据该车辆300的电池的电池型号和第一SOC推荐一个目标时长，并基于推荐的目标时长预测车辆300的电池从第一SOC充电目标时长所达到的SOC。

在另一种可能的实现方式中，车辆300的电池充电时所要达到的目标SOC，和/或车辆300的电池充电的目标时长可以是用户输入的。

作为一种示例，用户可以通过语音、按键或触屏等方式向车辆300输入该目标SOC。车辆300也可以提供多个目标SOC，例如50％、90％、110％和其他选项(该其他选项是指用户可以输入其他SOC)，如图14所示。用户可以通过语音、按键或触屏等方式从该多个目标SOC选项中选择其中的一个作为目标SOC。类似地，用户可以通过语音、按键或触屏等方式向车辆300输入该目标时长。车辆300也可以提供多个目标时长，例如11分钟，20分钟，30分钟和其他选项(该其他选项是指用户可以输入其他时长)，如图15所示。用户可以通过语音、按键或触屏等方式从该多个目标时长选项中选择其中的一个作为目标时长。

S902：车辆300根据第一SOC，确定充电进度信息。该充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC。

车辆300可以将第一SOC作为预测模型的输入，得到车辆300的电池的充电进度信息。该充电进度信息可以包括第一时长和/或第二SOC。第一时长为车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，该第二SOC为该车辆300的电池从第一SOC充电至目标时长所达到的SOC。例如，如果***预先设置有目标SOC和目标时长，则该充电进度信息可以包括第一时长和第二SOC。

该预测模型是根据SOC子区间对应的充电参数得到的，该SOC子区间是对历史充电数据中的SOC区间进行划分得到的。其中，该充电参数包括第三SOC、第四SOC和第二时长。第二时长为从第三SOC充电至第四SOC所需的时长，该SOC子区间的起点为第三SOC，终点为第四SOC。历史充电数据为车辆300的电池的充电数据。SOC区间为每组历史充电数据中的起始SOC和结束SOC所形成的区间。

下面对车辆300建立预测模型的过程进行说明。

图10所示为本申请实施例提供的另一种电池充电进度预测模型的建立方法的流程示意图，参见图10，该方法可以应用于图1所示的通信***100。该方法的执行主体可以是第一终端(如车辆300)本身，也可以是第一终端中的芯片、或***等。下面以该方法应用于图1所示的通信***100，第一终端为车辆300，第二终端为移动终端400为例，对该方法进行介绍。

S1001：车辆300获取该车辆300的至少一组历史充电数据。

车辆300可以获取其在设定时长内的历史充电数据。例如，车辆300可以通过电池管理***获取近半年内的至少一组历史充电数据。该至少一组历史充电数据中的每组历史充电数据可以包括该组历史充电数据中的起始SOC，该组历史充电数据中的结束SOC和时间信息。其中，该时间信息用于指示从该组历史充电数据中的起始SOC充电至该组历史充电数据中的结束SOC的过程中的至少一个SOC对应的时间，或者指示从该组历史充电数据中的起始SOC充电至该组历史充电数据中的结束SOC的过程中的至少一个SOC子区间对应的充电时长。车辆300的电池的一次充电过程对应一组历史充电数据。

作为一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的时间信息可以使用表格的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该时间信息可以包括：SOC为20％时对应的时间为t1，SOC为30％时对应的时间为t2，SOC为40％时对应的时间为t3，以及SOC为50％时对应的时间为t4，如表1所示。

作为另一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的时间信息也可以采用函数的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为90％，该时间信息包括：在[20％，40％]的SOC区间，时间与SOC呈斜率为k1的线性关系，以及在[40％，90％]的SOC区间，时间与SOC呈斜率为k2的线性关系，如图4所示。

在一种可能的实现方式中，该每组历史充电数据还可以包括如下信息中的一项或多项：

(1)里程数据，该里程数据用于指示车辆300的历史里程。

(2)电压信息，该电压信息用于指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC对应的充电电压，或者指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC子区间对应的充电电压。

作为一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的电压信息可以使用表格的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电压信息可以包括：SOC为20％时对应的充电电压为V1，SOC为30％时对应的充电电压为V2，SOC为40％时对应的充电电压为V3，以及SOC为50％时对应的充电电压为V4，如表2所示。再例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电压信息可以包括：SOC子区间为[20％，30％)时对应的充电电压为V1，SOC子区间为[30％，40％)时对应的充电电压为V2，SOC子区间为[40％，50％]时对应的充电电压为V3。需要说明的是，在具体实施时，可以获取更细粒度的SOC所对应的充电电压，例如SOC每增长2％对应的充电电压，本申请实施例对此不作限定。

作为另一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的电压信息也可以采用函数的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为90％，该电压信息包括：在[20％，40％]的SOC区间，充电电压与SOC呈斜率为k3的线性关系，以及在[40％，90％]的SOC区间，充电电压与SOC呈斜率为k4的线性关系，如图5所示。

(3)电流信息，该电流信息用于指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC对应的充电电流，或者指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC子区间对应的充电电流。

作为一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的电流信息可以使用表格的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电流信息可以包括：SOC为20％时对应的充电电流为I1，SOC为30％时对应的充电电流为I2，SOC为40％时对应的充电电流为I3，以及SOC为50％时对应的充电电流为I4，如表3所示。再例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电流信息可以包括：SOC子区间为[20％，30％)时对应的充电电流为I1，SOC子区间为[30％，40％)时对应的充电电流为I2，SOC子区间为[40％，50％]时对应的充电电流为I3。需要说明的是，在具体实施时，可以获取更细粒度的SOC所对应的充电电流，例如SOC每增长2％对应的充电电流，本申请实施例对此不作限定。

作为另一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的电流信息也可以采用函数的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为90％，该电流信息包括：在[20％，40％]的SOC区间，充电电流与SOC呈斜率为k5的线性关系，以及在[40％，90％]的SOC区间，充电电流与SOC呈斜率为k6的线性关系，如图6所示。

(4)电池温度信息，该电池温度信息用于指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC对应的电池温度，或者指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC子区间对应的电池温度。

作为一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的电池温度信息可以使用表格的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电池温度信息可以包括：SOC为20％时对应的电池温度为T1，SOC为30％时对应的电池温度为T2，SOC为40％时对应的电池温度为T3，以及SOC为50％时对应的电池温度为T4，如表4所示。再例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为50％，该电池温度信息可以包括：SOC子区间为[20％，30％)时对应的电池温度为T1，SOC子区间为[30％，40％)时对应的电池温度为T2，SOC子区间为[40％，50％]时对应的电池温度为T3。需要说明的是，在具体实施时，可以获取更细粒度的SOC所对应的电池温度，例如SOC每增长2％对应的电池温度，本申请实施例对此不作限定。

作为另一个示例，针对一组历史充电数据，该组历史充电数据中的电池温度信息也可以采用函数的方式进行表示。例如，该组历史充电数据中的起始SOC为20％，该组历史充电数据中的结束SOC为90％，该电池温度信息包括：在[20％，40％]的SOC区间，电池温度与SOC呈斜率为k7的线性关系，以及在[40％，90％]的SOC区间，电池温度与SOC呈斜率为k9的线性关系，如图7所示。

(5)环境温度信息，该环境温度信息用于指示从起始SOC充电至结束SOC的过程中的至少一个SOC对应的环境温度，或者指示从起始SOC充电至结束SOC的过中的至少一个SOC子区间对应的环境温度。该环境温度信息可以使用表格的方式进行表示，也可以使用函数的方式进行表示，具体表示方式可以参见表1～表4或图4～图7，在此不再赘述。

(6)循环次数。

(7)快充或慢充标识。

S1002：车辆300将每组历史充电数据中的SOC区间划分为至少一个SOC子区间，得到至少一组历史充电数据对应的M组充电参数，该至少一个SOC子区间中的每个SOC子区间对应一组充电参数。

车辆300可以将至少一组历史充电数据中的每组历史充电数据中的SOC区间划分为至少一个SOC子区间，得到该至少一组历史充电数据对应的M组充电参数。该M组充电参数中的每组充电参数可以包括第三SOC，第四SOC和第二时长。其中，该至少一个SOC子区间中的每个SOC子区间对应一组充电参数，M为大于或等于1的整数。该SOC子区间的起点为第三SOC，终点为第四SOC。第二时长为从第三SOC充电至第四SOC所需的时长。网络设备200可以根据历史充电数据中的时间信息确定该第二时长。

作为一个示例，车辆300可以将至少一组历史充电数据中的每组历史充电数据中的SOC区间随机划分为至少一个SOC子区间，得到该至少一组历史充电数据对应的M组充电参数。

例如，车辆300可以按照公式(1)确定两个SOC，该两个SOC中较小的SOC为SOC子区间的起点，剩余的一个SOC为SOC子区间的终点。

作为另一个示例，车辆300可以根据SOC粒度值，将至少一组历史充电数据中的每组历史充电数据中的SOC区间随机划分为至少一个SOC子区间，得到该至少一组历史充电数据对应的M组充电参数。其中，该SOC粒度值用于确定SOC子区间的起点和/或终点(即第三SOC和/或第四SOC)。该SOC粒度值可以是一个固定值，也可以是一个随机值；该SOC粒度值可以是***预先设置的，也可以是用户通过车辆300或该车辆300所绑定的移动终端400设置的，本申请实施例对此不作限定。

举例而言，车辆300可以根据公式(1)确定第三SOC，再根据该SOC粒度值和第三SOC，确定第四SOC。例如第四SOC为第三SOC与该SOC粒度值之和，如公式(2)所示。

或者，车辆300可以根据公式(1)确定第四SOC，再根据该SOC粒度值和第四SOC，确定第三SOC。例如第三SOC为第四SOS与该SOC粒度值之差，如公式(3)所示。

在一种可能的实现方式中，该每组充电参数还可以包括如下信息中的一项或多项：

(1)里程数据，该里程数据用于指示车辆300的历史里程。

(2)从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压。车辆300可以根据历史充电数据中的电压信息确定该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压。

例如，该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压可以包括如下充电参数中的一项或多项：

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的平均充电电压；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最小充电电压；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最大充电电压；

第三SOC对应的电压；或者，

第四SOC对应的电压。

(3)从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流。车辆300可以根据历史充电数据中的电流信息确定该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流。

例如，该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流可以包括如下充电参数中的一项或多项：

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的平均充电电流；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最小充电电流；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最大充电电流；

第三SOC对应的电流；或者，

第四SOC对应的电流。

(4)从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度。车辆300可以根据历史充电数据中的电池温度信息确定该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度。

例如，该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度可以包括如下充电参数中的一项或多项：

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的平均电池温度；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最低电池温度；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最高电池温度；

第三SOC对应的电池温度；或者，

第四SOC对应的电池温度。

(5)从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度。车辆300可以根据历史充电数据中的环境温度信息确定该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度。

例如，该从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度可以包括如下充电参数中的一项或多项：

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的平均环境温度；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最低环境温度；

从第三SOC充电至第四SOC的过程中的最高环境温度；

第三SOC对应的环境温度；或者，

第四SOC对应的环境温度。

(6)循环次数。

(7)快充或慢充标识。

在S1003中，车辆300对每组历史充电数据中的SOC区间进行划分，得到SOC子区间对应的充电参数，这样可以增加训练样本的多样化，可以避免因历史充电数据的分布比较集中，导致训练样本覆盖面较小，训练得到的模型的准确性较低的问题，从而提高用户体验。

S1003：车辆300根据M组充电参数，确定预测模型。

车辆300可以利用H组充电参数训练多个机器学习模型，得到多个训练好的模型。进一步地，车辆300可以利用(M-H)组充电参数验证该多个训练好的模型，并根据验证结果，从该多个训练好的模型中选取性能最佳的一个模型为预测模型。其中，机器学习模型包括但不限定于随机森林、深度神经网络、ARMA、GDBT、或XGBOOST等。该(M-H)组充电参数可以为M组充电参数中除了H组充电参数之外的充电参数。H大于或等于1，且小于M的整数。

作为一个示例，车辆300可以将H组充电参数中的每组充电参数中的第二时长作为输出，将H组充电参数中的每组充电参数中除了该第二时长之外的其他充电参数作为输入，训练该多个机器学习模型，得到多个训练好的模型。进一步地，车辆300可以将(M-H)组充电参数中的每组充电参数中的第二时长作为输出，将(M-H)组充电参数中的每组充电参数中除了该第二时长之外的其他充电参数作为输入，验证该多个训练好的模型，得到预测模型。该预测模型用于预测该车辆300的电池充电至目标SOC所需的时长。

其中，除了第二时长之外的其他充电参数可以包括第三SOC和第四SOC。进一步地，该除了第二时长之外的其他充电参数还可以包括里程数据、从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度，循环次数，快充或慢充标识等充电参数中的一项或多项。

作为另一个示例，车辆300可以将H组充电参数中的每组充电参数中的第四SOC作为输出，将H组充电参数中的每组充电参数中除了该第四SOC之外的其他充电参数作为输入，训练该多个机器学习模型，得到多个训练好的模型。进一步地，车辆300可以将(M-H)组充电参数中的每组充电参数中的第四SOC作为输出，将(M-H)组充电参数中的每组充电参数中除了该第四SOC之外的其他充电参数作为输入，验证该多个训练好的模型，得到预测模型。该预测模型用于预测该车辆300的电池充电目标时长所达到的SOC。

其中，除了第四SOC之外的其他充电参数可以包括第三SOC和第二时长。进一步地，该除了第四SOC之外的其他充电参数还可以包括里程数据、从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度，循环次数，快充或慢充标识等充电参数中的一项或多项。

需要说明的是，车辆300在得到该预测模型之后，可以按照设定的时间间隔(例如一个月)或设定的充电次数(例如充电五次)获取新的历史充电数据，并根据该新的历史充电数据对应的充电参数对该预测模型进行更新，具体的实施过程可以参见图10所示的流程，在此不再赘述。

至此，车辆300完成对预测模型的建立。

基于图10得到的预测模型，车辆300可以将第一SOC作为该预测模型的输入，得到第一时长和/或第二SOC。

作为一个示例，车辆300将第一SOC和满SOC作为预测模型的输入，得到第二时长。在具体实施时，如果车辆300对应的M组充电参数中的Q组充电参数还包括从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度等充电参数中的一项或多项，则车辆300可以从该Q组充电参数中获取N组充电参数，对该N组充电参数进行平均值运算，得到N组充电参数对应的平均充电参数，并根据该N组充电参数对应的平均充电参数和预测模型，得到第一时长。其中，N组充电参数中每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，第四SOC等于满SOC。Q为大于或等于1、且小于M的整数，N为大于或等于1、且小于Q的整数。

作为另一个示例，如果用户输入目标SOC，则车辆300可以将第一SOC和目标SOC作为预测模型的输入，得到第一时长。在具体实施时，如果车辆300对应的M组充电参数中的Q组充电参数还包括从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度等充电参数中的一项或多项，则车辆300可以从该Q组充电参数中获取N组充电参数，对该N组充电参数进行平均值运算，得到N组充电参数对应的平均充电参数，并根据该N组充电参数对应的平均充电参数和预测模型，得到第一时长。其中，N组充电参数中每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，第四SOC等于目标SOC。

作为另一个示例，如果用户输入目标时长，则车辆300可以将第一SOC和目标时长作为预测模型的输入，得到第二SOC。在具体实施时，如果车辆300对应的M组充电参数中的Q组充电参数还包括从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电压，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的充电电流，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的电池温度，从第三SOC充电至第四SOC的过程中的环境温度等充电参数中的一项或多项，则车辆300可以从该Q组充电参数中获取N组充电参数，对该N组充电参数进行平均值运算，得到N组充电参数对应的平均充电参数，并根据该N组充电参数对应的平均充电参数和预测模型，得到第二SOC。其中，N组充电参数中每组充电参数中的第三SOC等于第一SOC，第二时长等于目标时长。

S903：车辆300显示该充电进度信息。

车辆300获取到该充电进度信息后，可以以文字或图片的方式在该车辆300的中控屏中显示该充电进度信息，也可以以语音的方式播放该充电进度信息，本申请实施例对此不作限定。

可选地，如果车辆300绑定有至少一个移动终端400，则车辆300还可以执行S205的步骤。

S904：车辆300向其所绑定的移动终端400发送充电进度信息。

应理解的是，车辆300确定出该车辆300的电池的充电进度信息后，可以仅在中控屏中显示该充电进度信息；也可以将该充电进度信息发送给与该车辆300绑定的至少一个移动终端400。例如，车主离开车辆300对该车辆300接入电源时，触发该车辆300确定该车辆300的电池的充电进度信息。车辆300可以将该充电进度信息发送给车主随身携带的移动终端400(如手机)，这样即便车主不在车辆300中也可以直观了解车辆300的电池的充电进度，提高用户体验。

车辆300可以向其所绑定的移动终端400发送该充电进度信息，以使得移动终端400接收该充电进度信息后，显示该充电进度信息。

移动终端400获取到该充电进度信息后，可以以文字或图片的方式在该移动终端400的显示屏中显示该充电进度信息，也可以以语音的方式播放该充电进度信息，从而用户能够直观了解该移动终端400所绑定的车辆300的电池的充电进度，提高用户体验。

基于与图9相同的技术构思，本申请实施例还提供的另一种电池充电进度预测方法的流程示意图，该方法可以应用于图1所示的通信***100，如图11所示。第一终端(如车辆300)接收来自第二终端(如移动终端400)的请求消息，可以根据该请求消息对第一终端的电池的充电进度进行预测。下面以该方法应用于图1所示的通信***100，第一终端为车辆300，第二终端为移动终端400为例，对该方法进行介绍。

S1101：移动终端400向车辆300发送请求消息，该请求消息用于请求预测移动终端400所绑定的车辆300的电池的充电进度。车辆300接收请求消息。

移动终端400可以向车辆300发送请求消息，该请求消息用于请求预测该移动终端400所绑定的车辆300的电池的充电进度。例如，移动终端400检测到该移动终端400所绑定的车辆300进入充电桩的预设范围内(或者检测到该移动终端400所绑定的车辆300接入电源)，向该车辆300发送该请求消息，和/或，在该移动终端400的显示屏中上显示与电池充电进度相关的应用程序的交互界面，如该应用程序为电池充电管理APP。再例如，用户可以对移动终端400安装的应用程序(如电池充电管理APP)进行操作，触发移动终端400向该应用程序对应的车辆300发送该请求消息。

其中，该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，或者请求预测该车辆300的电池从第一SOC充电至目标时长所达到的SOC，或者请求预测该车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长、以及该车辆300的电池从第一SOC充电至目标时长所达到的SOC。该第一SOC为移动终端400所绑定的车辆300的电池进行充电的起始SOC。例如，该第一SOC可以是该车辆300的电池当前的SOC。再例如，该第一SOC可以是用户输入的用于预测该车辆300的电池的充电进度的起始SOC。

举例而言，该请求消息还可以包括车辆300的电池充电时所要达到的目标SOC，和/或车辆300的电池充电的目标时长。在请求消息包括该目标SOC时，该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长；在请求消息包括该目标时长时，该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标时长所达到的SOC；在请求消息包括该目标SOC和该目标时长时，该请求消息用于请求预测车辆300的电池从第一SOC充电至目标SOC所需的时长，以及从第一SOC充电目标时长所达到的SOC。

例如，用户可以通过语音、按键或触屏等方式向移动终端400输入该目标SOC。移动终端400也可以提供多个目标SOC，例如50％、80％、100％和其他选项(该其他选项是指用户可以输入其他SOC)，如图14所示。用户可以通过语音、按键或触屏等方式从该多个目标SOC选项中选择其中的一个作为目标SOC。类似地，用户可以通过语音、按键或触屏等方式向移动终端400输入该目标时长。移动终端400也可以提供多个目标时长，例如10分钟，20分钟，30分钟和其他选项(该其他选项是指用户可以输入其他时长)，如图15所示。用户可以通过语音、按键或触屏等方式从该多个目标时长选项中选择其中的一个作为目标时长。

S1102：车辆300获取第一SOC。

请求消息包括该第一SOC，或者，车辆300可以通过该车辆300的电池管理***获取该第一SOC。

S1103：车辆300根据第一SOC，确定充电进度信息。充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC。

车辆300可以将第一SOC作为图10所示的预测模型的输入，得到该充电进度信息。其具体的实现方式，参见图9中的S902，在此不再赘述。

S1104：车辆300向移动终端400发送响应消息，该响应消息包括该充电进度信息。移动终端400接收该响应消息。

S1105：移动终端400显示该充电进度信息。

移动终端400接收到该充电进度信息后，可以以文字或图片的方式在显示屏中显示该充电进度信息，也可以以语音的方式播放该充电进度信息，本申请实施例对此不作限定。

可选地，车辆300在确定出该充电进度信息后，可以执行S1106所示的步骤。

S1106：车辆300显示给充电进度信息。

车辆300确定出该充电进度信息后，可以以文字或图片的方式在该车辆300的中控屏中显示该充电进度信息，也可以以语音的方式播放该充电进度信息，从而用户能够直观了解该车辆300的电池的充电进度，提高用户体验。

下面结合附图介绍本申请实施例中用来实现上述方法的装置。因此，上文中的内容均可以用于后续实施例中，重复的内容不再赘述。

图12为本申请实施例提供的充电进度预测装置1200的结构框图。示例性地，充电进度预测装置1200例如为上述移动终端、或车辆。充电进度预测装置1200包括处理单元1210，通信单元1220。

一种示例，充电进度预测装置1200为上述移动终端，或，能够支持移动终端实现该方法所需的功能的装置，例如芯片***。示例性地，移动终端为手机。

处理单元1210可以用于执行图9-图11所示的实施例中由移动终端所执行的除了收发操作之外的全部操作，和/或用于支持本文所描述的技术的其它过程。通信单元1220可以用于执行图2、图3、图8-图11所示的实施例中由移动终端所执行的全部收发操作，和/或用于支持本文所描述的技术的其它过程。

其中，通信单元1220可以是一个功能模块，该功能模块既能完成发送操作也能完成接收操作，例如通信单元1220是充电进度预测装置1200所包括的模块，则通信单元1220可以用于执行图2、图3、图8-图11所示的实施例中由移动终端所执行的全部发送操作和接收操作，例如，在执行发送操作时，可以认为通信单元1220是发送模块，而在执行接收操作时，可以认为通信单元1220是接收模块；或者，通信单元1220也可以是两个功能模块的统称，这两个功能模块分别为发送模块和接收模块，发送模块用于完成发送操作，例如通信单元1220是移动终端所包括的模块，则发送模块可以用于执行图2、图3、图8-图11所示的实施例中由移动终端所执行的全部发送操作，接收模块用于完成接收操作，例如通信单元1220是移动终端所包括的模块，则接收模块可以用于执行图2、图3、图8-图11所示的实施例中由移动终端所执行的全部接收操作。

一种示例，充电进度预测装置1200为上述车辆，或，能够支持车辆实现该方法所需的功能的装置，例如芯片***。处理单元1210可以用于执行图9-图11所示的实施例中由车辆所执行的除了车辆操作之外的全部操作，和/或用于支持本文所描述的技术的其它过程。通信单元1220可以用于执行图2、图3、图8-图11所示的实施例中由车辆所执行的全部收发操作，和/或用于支持本文所描述的技术的其它过程。

其中，通信单元1220可以是一个功能模块，该功能模块既能完成发送操作也能完成接收操作，例如通信单元1220是车辆所包括的模块，则通信单元1220可以用于执行图2、图3、图8-图11所示的实施例中由车辆所执行的全部发送操作和接收操作，例如，在执行发送操作时，可以认为通信单元1220是发送模块，而在执行接收操作时，可以认为通信单元1220是接收模块；或者，通信单元1220也可以是两个功能模块的统称，这两个功能模块分别为发送模块和接收模块，发送模块用于完成发送操作，例如通信单元1220是车辆所包括的模块，则发送模块可以用于执行图2、图3、图8-图11所示的实施例中由车辆所执行的全部发送操作，接收模块用于完成接收操作，例如通信单元1220是车辆所包括的模块，则接收模块可以用于执行图2、图3、图8-图11所示的实施例中由车辆所执行的全部接收操作。

一种示例，充电进度预测装置1200为上述网络设备，或，能够支持网络设备实现该方法所需的功能的装置，例如芯片***。处理单元1210可以用于执行图2、图3、图8所示的实施例中由网络设备所执行的除了收发操作之外的全部操作，和/或用于支持本文所描述的技术的其它过程。通信单元1220可以用于执行图2、图3、图8所示的实施例中由网络设备所执行的全部收发操作，和/或用于支持本文所描述的技术的其它过程。

其中，通信单元1220可以是一个功能模块，该功能模块既能完成发送操作也能完成接收操作，例如通信单元1220是网络设备所包括的模块，则通信单元1220可以用于执行图2、图3、图8所示的实施例中由网络设备所执行的全部发送操作和接收操作，例如，在执行发送操作时，可以认为通信单元1220是发送模块，而在执行接收操作时，可以认为通信单元1220是接收模块；或者，通信单元1220也可以是两个功能模块的统称，这两个功能模块分别为发送模块和接收模块，发送模块用于完成发送操作，例如通信单元1220是网络设备所包括的模块，则发送模块可以用于执行图2、图3、图8所示的实施例中由网络设备所执行的全部发送操作，接收模块用于完成接收操作，例如通信单元1220是网络设备所包括的模块，则接收模块可以用于执行图2、图3、图8所示的实施例中由网络设备所执行的全部接收操作。

可选地，该充电进度预测装置1200还可以包括显示单元1230。该显示单元1230可以移动终端的显示屏，也可以是车辆的中控显示屏等。

本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理器中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

图12中的各个单元的只一个或多个可以软件、硬件、固件或其结合实现。所述软件或固件包括但不限于计算机程序指令或代码，并可以被硬件处理器所执行。所述硬件包括但不限于各类集成电路，如中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)。

图13为本申请实施例提供的充电进度预测装置1300的硬件示意图。充电进度预测装置1300包括至少一个处理器1301，还包括至少一个存储器1302，用于存储程序指令和/或数据。存储器1302和处理器1301耦合。本申请实施例中的耦合是装置、单元或模块之间的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械性或其它的形式，用于装置、单元或模块之间的信息交互。处理器1301可以和存储器1302协同操作，处理器1301可以执行存储器1302中存储的程序指令，所述至少一个存储器1302中的至少一个可以包括于处理器1301中。

充电进度预测装置1300还可包括通信接口1303，用于通过传输介质和其它设备进行通信，从而用于充电进度预测装置1300可以和其它设备进行通信。在本申请实施例中，通信接口可以是收发器、电路、总线、模块或其它类型的通信接口。在本申请实施例中，通信接口为收发器时，收发器可以包括独立的接收器、独立的发射器；也可以集成收发功能的收发器、或者接口电路等。

应理解，本申请实施例中不限定上述处理器1301、存储器1302以及通信接口1303之间的连接介质。本申请实施例在图13中以存储器1302、处理器1301以及通信接口1303之间通过通信总线1304连接，总线在图13中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是示意性说明，并不作为限定。所述总线可以包括地址总线、数据总线、控制总线等。为了便于表示，图13中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线等。

在一种示例中，充电进度预测装置1300用于实现上述图2、图3、图8-图11所示流程中移动终端执行的步骤，充电进度预测装置1300可以是移动终端，或者移动终端内的芯片或电路。通信接口1303，用于执行上文实施例中移动终端收发操作。处理器1301，用于执行上文方法实施例中移动终端的处理相关操作。

在一种示例中，充电进度预测装置1300用于实现上述图2、图3、图8-图11所示流程中车辆执行的步骤，充电进度预测装置1300可以是车辆，或者车辆内的芯片或电路。通信接口1303，用于执行上文实施例中车辆侧收发的相关操作。处理器1301，用于执行上文方法实施例中车辆侧的处理相关操作。

在一种示例中，充电进度预测装置1300用于实现上述图2、图3、图8所示流程中网络设备执行的步骤，充电进度预测装置1300可以是网络设备，或者网络设备内的芯片或电路。通信接口1303，用于执行上文实施例中网络设备侧收发的相关操作。处理器1301，用于执行上文方法实施例中网络设备侧的处理相关操作。

在本申请实施例中，处理器可以是通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

在本申请实施例中，存储器可以是非易失性存储器，比如硬盘(hard disk drive，HDD)或固态硬盘(solid-state drive，SSD)等，还可以是易失性存储器(volatilememory)，例如随机存取存储器(random-access memory，RAM)。存储器是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本申请实施例中的存储器还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。

本申请实施例提供的方法中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、网络设备、用户设备或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，简称DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机可以存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，数字视频光盘(digital video disc，简称DVD)、或者半导体介质(例如，SSD)等。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

本申请实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A,B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个)，可以表示：a,b,c,a和b,a和c,b和c,或a和b和c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，在没有超过本申请的范围内，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

另外，所描述装置和方法以及不同实施例的示意图，在不超出本申请的范围内，可以与其它***，模块，技术或方法结合或集成。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电子、机械或其它的形式。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (27)

1.一种电池充电进度预测方法，其特征在于，包括：

接收来自第一终端或第二终端的请求消息，所述请求消息包括所述第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，所述第一SOC为所述第一终端的电池进行充电的起始SOC，所述第一终端与所述第二终端绑定；

根据所述请求消息，确定所述第一终端的电池的充电进度信息，所述充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，所述第一时长为从所述第一SOC充电至目标SOC所需的时长，所述第二SOC为从所述第一SOC充电目标时长所达到的SOC；

向所述第一终端或所述第二终端发送响应消息，所述响应消息包括所述充电进度信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述请求消息包括所述目标SOC和/或所述目标时长。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标SOC为预先设置的，和/或所述目标时长为预先设置的。

4.根据权利要求1～3中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述请求消息，确定所述充电进度信息，包括：

根据所述请求消息和预测模型，确定所述充电进度信息，所述预测模型用于预测所述电池型号的电池的充电进度，所述预测模型是根据SOC子区间对应的充电参数得到的，所述SOC子区间是对历史充电数据中的SOC区间进行划分得到的，所述充电参数包括第三SOC、第四SOC和第二时长，所述第二时长为从所述第三SOC充电至所述第四SOC所需的时长，所述SOC子区间的起点为所述第三SOC，终点为所述第四SOC，所述历史充电数据为所述电池型号的电池的充电数据，所述SOC区间为所述历史充电数据的起始SOC和结束SOC所形成的区间。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述充电参数中除了所述第二时长之外的充电参数作为输入，所述第二时长作为输出，得到所述预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述充电参数中除了所述第四SOC之外的充电参数作为输入，所述第四SOC作为输出，得到所述预测模型。

7.一种电池充电进度预测方法，其特征在于，包括：

向网络设备发送第一请求消息，所述第一请求消息包括第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，所述第一SOC为所述第一终端的电池进行充电的起始SOC，所述第一请求消息用于请求预测所述第一终端的电池的充电进度；

接收来自所述网络设备的第一响应消息，所述第一响应消息包括所述第一终端的电池的充电进度信息，所述充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，所述第一时长为从所述第一SOC充电至目标SOC所需的时长，所述第二SOC为从所述第一SOC充电目标时长所达到的SOC；

显示所述充电进度信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述第一终端绑定的第二终端发送所述充电进度信息。

9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收来自所述第一终端绑定的第二终端的第二请求消息，所述第二请求消息用于请求获取所述电池型号和/或所述第一SOC；

向所述第二终端发送第二响应消息，所述第二响应消息包括所述电池型号和/或所述第一SOC。

10.根据权利要求7～9中任一项所述方法，其特征在于，向网络设备发送第一请求消息，包括：

检测到所述第一终端进入充电桩的预设范围内时，向所述网络设备发送所述第一请求消息；

11.根据权利要求7～9中任一项所述方法，其特征在于，向网络设备发送第一请求消息，包括：

检测到所述第一终端的电池接入电源时，向所述网络设备发送所述第一请求消息。

12.根据权利要求7～11中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一请求消息包括所述目标SOC和/或所述目标时长。

13.根据权利要求7～11中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标SOC为预先设置的，和/或所述目标时长为预先设置的。

14.一种电池充电进度预测方法，其特征在于，包括：

向网络设备发送第一请求消息，所述第一请求消息包括第二终端所绑定的第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，所述第一SOC为所述第一终端的电池进行充电的起始SOC，所述第一请求消息用于请求预测所述第一终端的电池的充电进度；

接收来自所述网络设备的第一响应消息，所述第一响应消息包括所述第一终端的电池的充电进度信息，所述充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，所述第一时长为从所述第一SOC充电至目标SOC所需的时长，所述第二SOC为从所述第一SOC充电目标时长所达到的SOC；

显示所述充电进度信息。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述第一终端发送所述充电进度信息。

16.根据权利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向所述第一终端发送第二请求消息，所述第二请求消息用于请求获取所述电池型号和/或所述第一SOC；

接收来自所述第一终端的第二响应消息，所述第二响应消息包括所述电池型号和/或所述第一SOC。

17.根据权利要求14～16中任一项所述方法，其特征在于，第二终端向网络设备发送第一请求消息，包括：

检测到所述第一终端进入充电桩的预设范围内时，向所述网络设备发送所述第一请求消息。

18.根据权利要求14～17中任一项所述方法，其特征在于，第二终端向网络设备发送第一请求消息，包括：

检测到所述第一终端的电池接入电源时，向所述网络设备发送所述第一请求消息。

19.根据权利要求14～17中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一请求消息包括所述目标SOC和/或所述目标时长。

20.根据权利要求14～17中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标SOC为预先设置的，和/或所述目标时长为预先设置的。

21.一种电池充电进度预测装置，其特征在于，所述装置包括：

通信单元，用于接收来自第一终端或第二终端的请求消息，所述请求消息包括所述第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，所述第一SOC为所述第一终端的电池进行充电的起始SOC，所述第一终端与所述第二终端绑定；

处理单元，用于根据所述请求消息，确定所述第一终端的电池的充电进度信息，所述充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，所述第一时长为从所述第一SOC充电至目标SOC所需的时长，所述第二SOC为从所述第一SOC充电目标时长所达到的SOC；

所述通信单元，还用于向所述第一终端或所述第二终端发送响应消息，所述响应消息包括所述充电进度信息。

22.一种电池充电进度预测装置，其特征在于，所述装置包括：

通信单元，用于向网络设备发送第一请求消息，所述第一请求消息包括所述第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，所述第一SOC为所述第一终端的电池进行充电的起始SOC，所述第一请求消息用于请求预测所述第一终端的电池的充电进度；接收来自所述网络设备的第一响应消息，所述第一响应消息包括所述第一终端的电池的充电进度信息，所述充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，所述第一时长为从所述第一SOC充电至目标SOC所需的时长，所述第二SOC为从所述第一SOC充电目标时长所达到的SOC；

显示单元，用于显示所述充电进度信息。

23.一种电池充电进度预测装置，其特征在于，所述装置包括：

通信单元，用于发送第一请求消息，所述第一请求消息包括所述第二终端所绑定的第一终端的电池的电池型号和第一荷电状态SOC，所述第一SOC为所述第一终端的电池进行充电的起始SOC，所述第一请求消息用于请求预测所述第一终端的电池的充电进度；接收来自所述网络设备的第一响应消息，所述第一响应消息包括所述第一终端的电池的充电进度信息，所述充电进度信息包括第一时长和/或第二SOC，所述第一时长为从所述第一SOC充电至目标SOC所需的时长，所述第二SOC为从所述第一SOC充电目标时长所达到的SOC；

显示单元，用于显示所述充电进度信息。

24.一种电池充电进度预测***，其特征在于，所述***包括网络设备、第一终端和第二终端，所述网络设备用于执行如权利要求1-6任一所述的方法，所述第一终端用于执行如权利要求7-13任一所述的方法，所述第二终端用于执行如权利要求14-20任一所述的方法。

25.一种电池充电进度预测装置，其特征在于，所述电池充电进度预测装置包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序指令，当所述程序指令被执行时，使得所述电池充电进度预测执行如权利要求1-20任一所述的方法。

26.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，当所述计算机程序在处理器上运行时，使得电池充电进度预测装置执行如权利要求1-20任一所述的方法。

27.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在处理器上运行时，使得电池充电进度预测装置执行如权利要求1-20任一所述的方法。

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