本技術涉及移動電源電池管理的，具體涉及一種移動電源電池壽命預測方法、設備、介質及產品。
背景技術：
1、在移動電源電池壽命預測的常規技術中，通常采用較為簡單的方法進行估算。一種常見的方法是記錄電池完成完整充放電的循環次數，并對照產品出廠時預設的總循環壽命，來判斷其剩余壽命。另一種方法是通過監測電池容量隨時間的衰減數據，并利用基本的數據擬合方式對未來的容量趨勢進行外推，從而得到預測結果。
2、然而，上述現有技術在面對移動電源復雜多變的實際使用場景時，暴露了其根本性的技術缺陷。用戶的充放電習慣、所處的環境溫度以及連接設備的負載大小等因素，都會影響電池的實際老化速度。而現有預測方法由于其原理和模型過于簡化，無法將這些動態變化的使用因素納入考量，導致其預測精度嚴重不足，預測結果往往與電池的真實健康狀態存在巨大偏差，無法為用戶提供可靠的壽命參考。
技術實現思路
1、為了解決上述技術問題，本技術提供一種移動電源電池壽命預測方法、設備、介質及產品。
2、在本技術的第一方面提供了一種移動電源電池壽命預測方法，采用如下技術方案：
3、采集移動電源電池的電化學數據、機械數據、熱數據及電氣數據，以得到多維度原始數據；
4、對所述多維度原始數據進行預處理，并從預處理后的所述多維度原始數據中提取健康特征參數；
5、基于預設的擴展卡爾曼濾波數據融合模型，對所述健康特征參數進行融合，得到綜合健康狀態參數；
6、基于所述移動電源電池的物理結構構建電池數字孿生模型，并根據預設的歷史充放電循環數據對所述電池數字孿生模型進行校準；
7、基于校準后的所述電池數字孿生模型，在預設的工況參數下仿真電池老化軌跡，生成老化軌跡數據庫；
8、根據所述移動電源電池的實時工況數據從所述老化軌跡數據庫中匹配對應的老化軌跡曲線，并結合所述綜合健康狀態參數，在所述老化軌跡曲線上確定當前老化階段，以計算得到剩余壽命。
9、通過采用上述技術方案，采集電化學、機械、熱及電氣多維度數據，并提取健康特征參數進行融合，構建了能夠全面反映電池實際狀態的綜合健康指標。進一步結合經歷史數據校準的數字孿生模型，仿真生成涵蓋多種工況的老化軌跡數據庫。通過將實時工況與綜合健康狀態參數在數據庫中進行匹配，能夠精準定位電池當前的老化階段。該方法有效克服了現有技術無法納入實際使用動態因素的缺陷，提升了在復雜使用場景下壽命預測的準確性與可靠性。
10、可選的，所述基于預設的擴展卡爾曼濾波數據融合模型，對所述健康特征參數進行融合，得到綜合健康狀態參數，包括：
11、設定所述擴展卡爾曼濾波數據融合模型的狀態向量為所述健康特征參數，并設定所述擴展卡爾曼濾波數據融合模型的觀測向量為預處理后的所述多維度原始數據；
12、基于預設的電池老化機理模型建立的狀態轉移方程，對所述狀態向量進行預測，以得到下一時刻的狀態先驗估計值；
13、將預處理后的所述多維度原始數據代入所述擴展卡爾曼濾波數據融合模型的觀測方程，以計算觀測殘差；
14、根據所述狀態先驗估計值計算得到卡爾曼增益，結合所述卡爾曼增益與所述觀測殘差對所述狀態先驗估計值進行更新，以得到下一時刻的狀態后驗估計值，并將所述狀態后驗估計值作為所述綜合健康狀態參數。
15、通過采用上述技術方案，將基于老化機理模型的理論預測與多維度原始數據的實際觀測相結合。這一過程能夠有效抑制單一數據源的測量噪聲與干擾，實現對多健康特征參數的動態、最優融合。從而實時輸出一個穩定、準確、能夠反映電池綜合老化狀態的關鍵參數，為后續精準匹配老化軌跡奠定了可靠的數據基礎。
16、可選的，所述基于所述移動電源電池的物理結構構建電池數字孿生模型，并根據預設的歷史充放電循環數據對所述電池數字孿生模型進行校準，包括：
17、建立所述移動電源電池的物理參數與所述電池數字孿生模型的虛擬參數之間的映射關系；
18、通過最小二乘法迭代調整所述虛擬參數，直至所述電池數字孿生模型在輸入所述歷史充放電循環數據后輸出的仿真健康狀態參數，與所述歷史充放電循環數據對應的實測健康狀態參數之間的誤差小于預設誤差閾值；
19、保存所述誤差小于預設誤差閾值時的所述虛擬參數，以得到校準后的所述電池數字孿生模型。
20、通過采用上述技術方案，建立物理參數與模型虛擬參數的映射，確保了數字孿生模型具有真實的物理基礎。進而利用歷史充放電數據，通過優化算法對模型參數進行迭代校準，使模型的仿真輸出能夠貼合特定電池的實際歷史表現。這一校準過程提升了數字孿生模型對于該個體電池老化行為的表征精度，從而為后續生成高可信度的仿真老化軌跡數據庫提供了保障。
21、可選的，所述基于校準后的所述電池數字孿生模型，在預設的工況參數下仿真電池老化軌跡，生成老化軌跡數據庫，包括：
22、根據所述移動電源電池的設計規格與預設的典型應用場景，構建多維工況參數矩陣；
23、將所述多維工況參數矩陣中的每一個工況參數組合設定為校準后的所述電池數字孿生模型的仿真輸入邊界條件；
24、針對每一個所述工況參數組合，通過校準后的所述電池數字孿生模型執行迭代式的老化仿真，所述迭代式的老化仿真在每個仿真步長內更新所述電池數字孿生模型內部的老化狀態變量；
25、在每一個所述仿真步長結束后，根據更新后的所述老化狀態變量計算并更新所述綜合健康狀態參數，直至所述綜合健康狀態參數達到預設的壽命終止閾值，以生成與所述工況參數組合對應的所述電池老化軌跡；
26、將所有所述工況參數組合與所述電池老化軌跡建立映射關系，生成所述老化軌跡數據庫。
27、通過采用上述技術方案，在校準后的數字孿生模型中系統地仿真多種預設工況下的電池老化過程，能夠預先構建一個覆蓋典型與邊界使用場景的老化軌跡數據庫。這為實時預測階段提供了豐富的先驗知識庫，使得系統能夠依據當前實際工況快速匹配出最相近的老化參考軌跡，從而提升了壽命預測的響應效率與場景適應性。
28、可選的，所述根據所述移動電源電池的實時工況數據從所述老化軌跡數據庫中匹配對應的老化軌跡曲線，并結合所述綜合健康狀態參數，在所述老化軌跡曲線上確定當前老化階段，以計算得到剩余壽命，包括：
29、通過預設的動態時間規整算法，計算所述實時工況數據與所述老化軌跡數據庫中每條所述電池老化軌跡關聯的所述工況參數之間的時間序列相似度，并選取所述時間序列相似度最高的所述電池老化軌跡作為匹配老化軌跡曲線；
30、在所述匹配老化軌跡曲線上查找當前時刻的所述綜合健康狀態參數的值，以定位所述綜合健康狀態參數的值在所述匹配老化軌跡曲線上對應的坐標點，以確定所述當前老化階段；
31、獲取所述匹配老化軌跡曲線上由所述當前老化階段的所述坐標點至所述預設的壽命終止閾值對應的坐標點之間的曲線段，并基于所述曲線段計算得到所述剩余壽命。
32、通過采用上述技術方案，能夠有效匹配實時變化的工況與預設老化軌跡，克服了時間序列在速率和相位上的差異。基于此匹配結果，結合實時融合得到的綜合健康狀態參數，能夠在參考軌跡上精確定位電池的當前老化階段。通過計算從該階段至壽命終點的剩余曲線段，能夠輸出更為貼合當前實際使用模式的個性化、動態化剩余壽命預測結果。
33、可選的，所述通過預設的動態時間規整算法，計算所述實時工況數據與所述老化軌跡數據庫中每條所述電池老化軌跡關聯的所述工況參數之間的時間序列相似度，并選取所述時間序列相似度最高的所述電池老化軌跡作為匹配老化軌跡曲線，包括：
34、根據所述實時工況數據生成第一時間序列，根據所述工況參數生成第二時間序列；
35、計算所述第一時間序列中的每個數據點與所述第二時間序列中的每個數據點之間的歐幾里得距離，以構建點對點成本矩陣；
36、基于所述點對點成本矩陣，通過動態規劃遞推計算得到從所述點對點成本矩陣的起始點到終止點的最小累積成本路徑，并將所述最小累積成本路徑的成本值作為所述實時工況數據與所述工況參數之間的規整距離；
37、遍歷所述老化軌跡數據庫，得到所述實時工況數據與任意一條所述電池老化軌跡的規整距離，并選取規整距離最小的所述電池老化軌跡作為所述匹配老化軌跡曲線。
38、通過采用上述技術方案，能夠有效地衡量和匹配在時間軸上存在伸縮或速率差異的工況序列。這種方法使得系統即使在實時使用模式與預設仿真軌跡不完全同步的情況下，依然能夠從數據庫中尋找到整體形態最為相似的老化軌跡作為參考，從而增強了匹配過程的魯棒性與準確性。
39、可選的，所述基于所述曲線段計算得到所述剩余壽命，包括：
40、對所述曲線段在時間維度上進行積分，得到第一剩余壽命預測值；
41、提取所述當前老化階段之前預設時間窗口內的歷史綜合健康狀態參數序列，并通過對所述歷史綜合健康狀態參數序列執行預設的時序預測操作進行外推，直至外推結果達到所述預設的壽命終止閾值，以得到第二剩余壽命預測值；
42、計算所述當前老化階段的所述坐標點至所述匹配老化軌跡曲線的起始坐標點之間的曲線長度，并計算所述曲線長度與所述匹配老化軌跡曲線的總長度的比值，以得到老化進程歸一化因子；
43、根據所述老化進程歸一化因子與預設的權重映射關系，確定所述第一剩余壽命預測值的第一權重系數和所述第二剩余壽命預測值的第二權重系數；
44、將所述第一剩余壽命預測值與所述第一權重系數相乘得到第一乘積，將所述第二剩余壽命預測值與所述第二權重系數相乘得到第二乘積，并將所述第一乘積和所述第二乘積相加，得到校正后的所述剩余壽命。
45、通過采用上述技術方案，增強了單一方法的局限性。進一步引入由當前老化階段決定的自適應權重系數，對不同預測結果進行動態加權融合。這種處理方式有助于平衡長期模型趨勢與短期實際變化，可望降低預測結果的不確定性，從而提升剩余壽命估計值的穩定性和可靠性。
46、在本技術的第二方面提供了一種電子設備，包括處理器、存儲器、用戶接口以及網絡接口，所述存儲器用于存儲指令，所述用戶接口和所述網絡接口均用于與其他設備通信，所述處理器用于執行所述存儲器中存儲的指令，以使所述電子設備執行如上述任意一項所述的方法。
47、在本技術的第三方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有指令，當所述指令被執行時，執行如上述任意一項所述的方法。
48、在本技術的第四方面提供了一種計算機程序產品，所述計算機程序產品在電子設備上運行時，使得所述電子設備執行如上述任意一項所述的方法。
49、綜上所述，本技術實施例中提供的一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果或優點：
50、通過采集多維度數據并運用擴展卡爾曼濾波進行融合，實現了對電池健康狀態的全面感知與噪聲抑制；通過構建并校準數字孿生模型，生成了貼合個體電池特性的高精度仿真老化軌跡庫；進而利用動態時間規整算法實現實時工況與歷史軌跡的智能匹配，并綜合多方法進行自適應加權預測。這一系列技術方案共同作用，有效克服了傳統方法模型簡化、無法納入動態使用因素的缺陷，有助于在復雜實際場景下為用戶提供更為準確、可靠且個性化的電池剩余壽命預測結果。