一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法及系统与流程

1.本技术涉及新能源汽车领域，尤其涉及一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法及系统。


背景技术：

2.随着经济和科技的不断进步，汽车也将向着高度电气化和智能化的方向发展，新能源汽车采用新能源进行为汽车供能，大大减少汽车排放物对于环境的影响，因此，研究并优化新能源汽车技术对于我国优化资源分配、减轻传统能源负担有着十分重要的意义。
3.目前，对于新能源汽车的供能管理主要通过电动汽车电池管理系统(battery management system，简称bms)，可以实现对电池的实时监控、自动均衡、智能充放电等功能，在有效保障电池安全的同时，可以实现对电池剩余电量的检测，通过有效的电池管理，从而确保电池或者电池组的安全可靠，以最佳状态输出动力。
4.然而，由于现有的bms系统在获取到用户导航信息后，基于实际的导航信息无法进行准确的温度和热管理能耗的管理，进而导致车辆充电的不安全，存在无法准确在获取到导航信息后实时进行温度和热管理能耗的预测，提供智能且精准的导航规划的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术的目的是提供一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法及系统，用以解决现有技术中存在无法准确在获取到导航信息后实时进行温度和热管理能耗的预测，提供智能且精准的导航规划的技术问题。
6.为解决上述技术问题，本技术实施例提供了一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法，所述方法应用于一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测系统，所述系统与bms通信连接，且所述bms包括动力电池荷电状态(state of charge，简称soc)模块、剩余时间模块、智能温控模块，所述方法包括：
7.根据所述soc模块，计算第一车辆在上电更新状态下的bms，发送第一周期信息；
8.实时采集所述第一车辆的第一状态，并判断所述第一状态是否符合第一预设导航状态，其中，所述第一预设导航状态是指导航状态下的设置导航状态；
9.若所述第一状态符合所述第一预设导航状态，采集第一路线选桩规划，并根据所述第一路线选桩规划，判断所述第一车辆当前是否进行选桩；
10.若所述第一车辆当前在进行选桩，利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第一周期信息进行计算更新，获得第二周期信息；
11.实时采集更新所述第一状态，获得第二状态，并判断所述第二状态是否符合第二预设导航状态，其中，所述第二预设导航状态是指导航状态下的开始导航状态；
12.若所述第二状态符合所述第二预设导航状态，利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第二周期信息进行计算更新，获得第三周期信息；
13.利用所述智能温控模块对所述第三周期信息进行分析，生成第一预测信息。
14.优选地，如上所述的方法，所述若所述第一状态符合所述第一预设导航状态，采集第一路线选桩规划，之前包括：
15.若所述第一状态符合所述第一预设导航状态，利用所述soc模块对所述第一周期信息进行计算更新，获得第四周期信息；
16.其中，所述第四周期信息是指所述第一车辆在设置导航状态下的bms，且，所述第四周期信息由所述soc模块计算得到。
17.具体地，如上所述的方法，所述利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第一周期信息进行计算更新，获得第二周期信息，包括：
18.利用所述soc模块计算所述第一车辆的bms，获得第一信息；
19.利用所述剩余时间模块计算所述第一车辆的bms，获得第二信息；
20.根据所述第一信息和所述第二信息，组成所述第二周期信息，其中，所述第二周期信息是指所述第一车辆在选桩计算状态下的bms。
21.优选地，如上所述的方法，所述根据所述第一信息和所述第二信息，组成所述第二周期信息，之后包括：
22.利用所述智能温控模块对所述第二周期信息进行分析，获得第一分析结果；
23.根据所述第一分析结果，生成第二预测信息，其中，所述第二预测信息包括对所述第一车辆在选桩计算状态下的温度和热管理能耗的预测。
24.具体地，如上所述的方法，所述判断所述第二状态是否符合第二预设导航状态，还包括：
25.若所述第二状态不符合所述第二预设导航状态，获得第一判断指令；
26.根据所述第一判断指令，对所述第一车辆的选桩情况进行判断；
27.若所述第一车辆选桩不成功，获得第一提醒指令。
28.具体地，如上所述的方法，所述利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第二周期信息进行计算更新，获得第三周期信息，包括：
29.利用所述soc模块计算所述第一车辆的bms，获得第三信息；
30.利用所述剩余时间模块计算所述第一车辆的bms，获得第四信息；
31.根据所述第三信息和所述第四信息，组成所述第三周期信息，其中，所述第三周期信息是指所述第一车辆在开始导航状态下的bms。
32.进一步的，如上所述的方法，所述根据所述第三信息和所述第四信息，组成所述第三周期信息，组成所述第三周期信息，之后包括：
33.利用所述智能温控模块对所述第三周期信息进行分析，获得第二分析结果；
34.根据所述第二分析结果，生成所述第一预测信息，其中，所述第一预测信息包括对所述第一车辆在开始导航状态下的温度和热管理能耗的预测。
35.本技术的另一实施例还提供了一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测系统，所述系统包括：
36.第一发送单元，所述第一发送单元用于根据soc模块，计算第一车辆在上电更新状态下的bms，发送第一周期信息；
37.第一判断单元，所述第一判断单元用于实时采集所述第一车辆的第一状态，并判断所述第一状态是否符合第一预设导航状态，其中，所述第一预设导航状态是指导航状态
下的设置导航状态；
38.第二判断单元，所述第二判断单元用于若所述第一状态符合所述第一预设导航状态，采集第一路线选桩规划，并根据所述第一路线选桩规划，判断所述第一车辆当前是否进行选桩；
39.第一获得单元，所述第一获得单元用于若所述第一车辆当前在进行选桩，利用所述soc模块和剩余时间模块对所述第一周期信息进行计算更新，获得第二周期信息；
40.第三判断单元，所述第三判断单元用于实时采集更新所述第一状态，获得第二状态，并判断所述第二状态是否符合第二预设导航状态，其中，所述第二预设导航状态是指导航状态下的开始导航状态；
41.第二获得单元，所述第二获得单元用于若所述第二状态符合所述第二预设导航状态，利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第二周期信息进行计算更新，获得第三周期信息；
42.第一生成单元，所述第一生成单元用于利用智能温控模块对所述第三周期信息进行分析，生成第一预测信息。
43.进一步的，所述系统还包括：
44.第三获得单元，所述第三获得单元用于若所述第一状态符合所述第一预设导航状态，利用所述soc模块对所述第一周期信息进行计算更新，获得第四周期信息；
45.第一设置单元，所述第一设置单元用于设置所述第四周期信息，所述第四周期信息是指所述第一车辆在设置导航状态下的bms，且，所述第四周期信息由所述soc模块计算得到。
46.进一步的，所述系统还包括：
47.第四获得单元，所述第四获得单元用于利用所述soc模块计算所述第一车辆的bms，获得第一信息；
48.第五获得单元，所述第五获得单元用于利用所述剩余时间模块计算所述第一车辆的bms，获得第二信息；
49.第一组成单元，所述第一组成单元用于根据所述第一信息和所述第二信息，组成所述第二周期信息，其中，所述第二周期信息是指所述第一车辆在选桩计算状态下的bms。
50.进一步的，所述系统还包括：
51.第六获得单元，所述第六获得单元用于利用所述智能温控模块对所述第二周期信息进行分析，获得第一分析结果；
52.第二生成单元，所述第二生成单元用于根据所述第一分析结果，生成第二预测信息，其中，所述第二预测信息包括对所述第一车辆在选桩计算状态下的温度和热管理能耗的预测。
53.进一步的，所述系统还包括：
54.第七获得单元，所述第七获得单元用于若所述第二状态不符合所述第二预设导航状态，获得第一判断指令；
55.第四判断单元，所述第四判断单元用于根据所述第一判断指令，对所述第一车辆的选桩情况进行判断；
56.第八获得单元，所述第八获得单元用于若所述第一车辆选桩不成功，获得第一提
醒指令。
57.进一步的，所述系统还包括：
58.第九获得单元，所述第九获得单元用于利用所述soc模块计算所述第一车辆的bms，获得第三信息；
59.第十获得单元，所述第十获得单元用于利用所述剩余时间模块计算所述第一车辆的bms，获得第四信息；
60.第二组成单元，所述第二组成单元用于根据所述第三信息和所述第四信息，组成所述第三周期信息，其中，所述第三周期信息是指所述第一车辆在开始导航状态下的bms。
61.进一步的，所述系统还包括：
62.第十一获得单元，所述第十一获得单元用于利用所述智能温控模块对所述第三周期信息进行分析，获得第二分析结果；
63.第三生成单元，所述第三生成单元用于根据所述第二分析结果，生成所述第一预测信息，其中，所述第一预测信息包括对所述第一车辆在开始导航状态下的温度和热管理能耗的预测。
64.本技术的再一实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；
65.所述存储器，用于存储；
66.所述处理器，用于通过调用，执行如上所述的方法。
67.本技术的又一实施例还提供了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如上所述方法的步骤。
68.与现有技术相比，本技术实施例提供的一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法及系统，至少具有以下有益效果：
69.本技术通过soc模块和剩余时间模块，计算第一车辆在上电更新状态、设置导航状态和开始导航状态下的bms，判断所述第一车辆当前是否进行选桩；若进行选桩，对第一周期信息进行计算更新，获得第二周期信息；若处于开始导航状态，获得第三周期信息；利用智能温控模块对第三周期信息进行分析，生成第一预测信息。实现了基于导航信息精准预测温度和热管理能耗，从而提高导航的准确性，提升汽车运行稳定性和使用寿命的技术效果。
附图说明
70.图1为本技术一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法的流程示意图之一；
71.图2为本技术一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法的流程示意图之二；
72.图3为本技术一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法的流程示意图之三；
73.图4为本技术一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法的流程示意图之四；
74.图5为本技术一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法的流程示意图之五；
75.图6为本技术一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法的流程示意图之六；
76.图7为本技术一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测系统的结构示意图；
77.图8为本技术示例性电子设备的结构示意图。
具体实施方式
78.为使本技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。在下面的描述中，提供诸如具体的配置和组件的特定细节仅仅是为了帮助全面理解本技术的实施例。因此，本领域技术人员应该清楚，可以对这里描述的实施例进行各种改变和修改而不脱离本技术的范围和精神。另外，为了清楚和简洁，省略了对已知功能和构造的描述。
79.应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本技术的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。
80.在本技术的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
81.应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种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，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
82.在本技术所提供的实施例中，应理解，“与a相应的b”表示b与a相关联，根据a可以确定b。但还应理解，根据a确定b并不意味着仅仅根据a确定b，还可以根据a和/或其它信息确定b。
83.本技术通过提供一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法及系统，解决了现有技术中存在无法准确在获取到导航信息后实时进行温度和热管理能耗的预测，提供智能且精准的导航规划的技术问题。达到了基于导航信息精准预测温度和热管理能耗，从而提高导航的准确性，提升汽车运行稳定性和使用寿命的技术效果。
84.本技术技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
85.下面，将参考附图对本技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术的一部分实施例，而不是本技术的全部实施例，应理解，本技术不受这里描述的示例实施例的限制。基于本技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本技术相关的部分而非全部。
86.本技术提供了本技术提供了一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法，所述方法通过一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测系统实现，所述系统与bms通信连接，且所述bms包括soc模块、剩余时间模块、智能温控模块，其中，所述方法包括：根据所述soc模块，计算第一车辆在上电更新状态下的bms，发送第一周期信息；实时采集所述第
一车辆的第一状态，并判断所述第一状态是否符合第一预设导航状态，其中，所述第一预设导航状态是指导航状态下的设置导航状态；若所述第一状态符合所述第一预设导航状态，采集第一路线选桩规划，并根据所述第一路线选桩规划，判断所述第一车辆当前是否进行选桩；若所述第一车辆当前在进行选桩，利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第一周期信息进行计算更新，获得第二周期信息；实时采集更新所述第一状态，获得第二状态，并判断所述第二状态是否符合第二预设导航状态，其中，所述第二预设导航状态是指导航状态下的开始导航状态；若所述第二状态符合所述第二预设导航状态，利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第二周期信息进行计算更新，获得第三周期信息；利用所述智能温控模块对所述第三周期信息进行分析，生成第一预测信息。
87.在介绍了本技术基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本技术的各种非限制性的实施方式。
88.实施例一
89.如图1所示，本技术提供了一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法，其中，所述方法应用于一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测系统，所述系统与bms通信连接，且所述bms包括soc模块、剩余时间模块、智能温控模块，所述方法具体包括如下步骤：
90.步骤s100：根据所述soc模块，计算第一车辆在上电更新状态下的bms，发送第一周期信息；
91.具体而言，所述soc模块是用来计算电池的荷电状态(soc)的模块，其中，所述soc是指电池的荷电状态参数。所述第一车辆为新能源汽车。所述上电更新状态是整车通电后处于上电时序的状态。所述第一周期信息是指车辆处于上电更新状态下根据所述soc模块计算的bms，具体包括：当前可用能量、80％soc的可用能量、安全电量、用户设置目的地soc对应的能量。实现了获得所述上电更新状态下的bms，为后续预测所述第一车辆在导航状态下的温度和热管理能耗提供基础数据的技术效果。
92.优选的，所述当前可用能量是计算动力电池当前状态的可用能量，所述80％soc的可用能量是80％*当前温度最大可用能量，所述安全电量是20％*当前温度最大可用能量，所述用户设置目的地soc对应的能量是用户设置目的地soc/换算系数*当前温度最大可用能量。
93.步骤s200：实时采集所述第一车辆的第一状态，并判断所述第一状态是否符合第一预设导航状态，其中，所述第一预设导航状态是指导航状态下的设置导航状态；
94.具体而言，所述第一状态是指所述第一车辆在当前时刻下的车辆控制状态。通过实时采集所述第一车辆的所述第一状态，判断车辆是否处于所述第一预设导航状态。其中，所述第一预设导航状态是指导航状态下的设置导航状态。通过判断车辆是否开始导航，准备到达下一桩或目的地，实现了为后续基于导航对车辆的充电进行管理做了铺垫的技术效果。
95.步骤s300：若所述第一状态符合所述第一预设导航状态，采集第一路线选桩规划，并根据所述第一路线选桩规划，判断所述第一车辆当前是否进行选桩；
96.具体而言，判断所述第一车辆处于开始导航，准备到达下一桩或目的地的状态下，采集所述第一路线选桩规划，根据在所述第一路线选桩规划中是否具有选桩标志位来判断
所述第一车辆当前是否进行选桩。其中，所述第一路线选桩规划为用户在设置车辆导航信息时的路线和选桩的计划信息。由此，实现了为后续进一步分析所述第一车辆所处的状态提供基础数据的技术效果。
97.步骤s400：若所述第一车辆当前在进行选桩，利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第一周期信息进行计算更新，获得第二周期信息；
98.具体而言，判断得出所述第一车辆当前在进行选桩，说明所述第一车辆有进行充电的需求，由此利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第一周期信息进行计算更新，从而获得所述第二周期信息。其中，所述第二周期信息为所述第一车辆在选桩计算状态下的bms，包括：到达每个桩的剩余soc、有规划桩时到达目的地的soc、每个桩的充电时间。所述剩余时间模块是按照慢充剩余时间计算的充电时间的计算模块。实现了根据所述第一车辆不同状态来可靠预测充电时的温度和热管理能耗，提高车辆运行稳定性和可靠性的技术效果。
99.优选的，所述到达每个桩的剩余soc是到达第j个桩的剩余soc(socdown)，其中，j为大于等于2的正整数。所述有规划桩时到达目的地的soc是有i个规划桩时到达目的地的soc，i为大于等于1的正整数。所述每个桩的充电时间是当充电桩的最大充电能力＜20a时，按照慢充剩余时间计算的充电时间。
100.步骤s500：实时采集更新所述第一状态，获得第二状态，并判断所述第二状态是否符合第二预设导航状态，其中，所述第二预设导航状态是指导航状态下的开始导航状态；
101.具体而言，所述第二状态是通过对所述第一状态进行实时采集更新后得到的所述第一车辆的状态。所述判断所述第二状态是否符合所述第二预设导航状态是用来判断所述第一车辆是否已经开始出发前往目的地或者规划桩。其中，所述第二预设导航状态是指导航状态下的开始导航状态。由此，实现了为后续进一步分析预测所述第一车辆到达目的地时充电的温度和热管理能耗做了铺垫的技术效果。
102.步骤s600：若所述第二状态符合所述第二预设导航状态，利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第二周期信息进行计算更新，获得第三周期信息；
103.具体而言，若所述第二状态符合所述第二预设导航状态，则说明所述第一车辆开始导航前往目的地。通过所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第二周期信息进行计算更新，得到所述第三周期信息。其中，所述第三周期信息为所述第一车辆在开始导航状态下的bms，包括：导航中下一个桩的剩余soc或到达目的地的剩余soc、导航中下一个桩充电截止soc、导航中下一个桩的充电时间。实现了通过获得所述第一车辆在开始导航状态下的bms，进一步提高了预测充电的温度和热管理能耗的准确度的技术效果。
104.优选的，所述导航中下一个桩的剩余soc或到达目的地的剩余soc是到达每个桩的剩余soc。所述导航中下一个桩充电截止soc是充电soc上限。所述导航中下一个桩的充电时间是在导航过程中，下一个充电桩的最大充电能力＜20a时，按照慢充剩余时间计算的充电时间。
105.步骤s700：利用所述智能温控模块对所述第三周期信息进行分析，生成第一预测信息。
106.具体而言，所述智能温控模块是指对温度和电池热管理耗能进行分析预测的模块。所述第一预测信息是指通过对基于所述第一车辆的导航状态获得的信息进行分析后得
到的预测所述第一车辆的电池温度和热管理能耗信息。由此，实现了对基于用户导航信息实时进行温度和热管理能耗进行预测，给用户导航提供智能且精准的导航规划，从而提高导航的准确性，提升汽车运行稳定性和使用寿命的技术效果。
107.进一步的，如图2所示，所述若所述第一状态符合所述第一预设导航状态，采集第一路线选桩规划之前，本技术实施例步骤300还包括：
108.若所述第一状态符合所述第一预设导航状态，利用所述soc模块对所述第一周期信息进行计算更新，获得第四周期信息；
109.其中，所述第四周期信息是指所述第一车辆在设置导航状态下的bms，且，所述第四周期信息由所述soc模块计算得到。
110.具体而言，当所述第一车辆处于开始导航状态时，利用所述soc模块对所述第一周期信息进行计算更新，得到所述第四周期信息。其中，所述第四周期信息是指所述第一车辆在设置导航状态下的bms。所述第四周期信息包括：未选桩时到达目的地的soc，返程剩余soc。由此，可以实现在没有规划中间进行充电的情况下，得到到达目的地时的soc和返程后还剩余的soc，从而更好的对所述第一车辆的导航进行规划的技术效果。
111.具体的，所述第四周期信息由所述soc模块计算得到的，包括：
112.获得未选桩时到达目的地的soc(soce)计算公式：
113.soce＝soc0-δsoc
114.其中，δsoc为到达目的地的道路消耗soc，δsoc由道路消耗能量换算获取。
115.获得返程剩余soc(socee)计算公式：
116.socee＝soc0-2*δsoc
117.其中，soc0为初始soc。
118.进一步的，如图2所示，所述利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第一周期信息进行计算更新，获得第二周期信息中，本技术实施例步骤s400还包括：
119.步骤s410：利用所述soc模块计算所述第一车辆的bms，获得第一信息；
120.步骤s420：利用所述剩余时间模块计算所述第一车辆的bms，获得第二信息；
121.步骤s430：根据所述第一信息和所述第二信息，组成所述第二周期信息，其中，所述第二周期信息是指所述第一车辆在选桩计算状态下的bms。
122.具体而言，其中，所述第一信息是到达每个桩的剩余soc、有规划桩时到达目的地的soc，所述第二信息是每个桩的充电时间。通过所述soc模块和所述剩余时间模块可以精确计算出soc和充电时间信息，实现了为后续分析所述第一车辆的电池温度和热管理能耗提供准确数据的技术效果。
123.具体的，还包括，获得到达每个桩的剩余soc(socdownj)的计算过程：
124.第1个充电桩剩余soc：
125.socdown1＝soc0-δsoc1126.第j(2≤j≤i)个充电桩剩余soc
127.(socdownj)＝min(socup
j-1-δsocj)
128.其中，δsocj为第j段路消耗soc。
129.计算充电soc上限socupj：
130.i为选取充电桩个数，当充电桩为非最后一个充电桩时(即第j个桩，j≤i-1)：
131.socupj＝min(δsoc
j 1
20％，100％)
132.其中，δsoc
j 1
为经过第j个桩后的道路消耗soc，最后一个充电桩，即j＝i：
133.[socupj＝minδsoc
j 1
max(20％，用户设置soc)，100％]
[0134]
获得所述有规划桩时到达目的地的soc的计算公式：
[0135]
soce＝socup
j＝i-δsoc
j＝i 1
[0136]
其中，i为规划桩的数量，1≤j≤i。
[0137]
获得每个桩的充电时间的计算公式：
[0138]
第i个桩的充电剩余时间t(i):
[0139]
t(i)＝t[min(socset，socupi)]-t(socdowni)，
[0140]
其中，socset为用户设置soc。
[0141]
进一步的，如图3所示，所述根据所述第一信息和所述第二信息，组成所述第二周期信息之后，本技术实施例步骤s430还包括：
[0142]
步骤s431：利用所述智能温控模块对所述第二周期信息进行分析，获得第一分析结果；
[0143]
步骤s432：根据所述第一分析结果，生成第二预测信息，其中，所述第二预测信息包括对所述第一车辆在选桩计算状态下的温度和热管理能耗的预测。
[0144]
具体而言，所述第一分析结果包括：到达每个桩的温度预测值和每段路的电池热管理耗能。所述第二预测信息包括对所述第一车辆在选桩计算状态下的温度和热管理能耗的预测。由此实现了得到在选桩计算状态下的车辆电池温度和热管理能耗，提高了预测准确性的技术效果。
[0145]
具体的，所述利用所述智能温控模块对所述第二周期信息进行分析还包括，获得所述到达每个桩的温度预测值的计算分析过程：
[0146]
若到达规划充电桩的剩余soc＞20％，环境温度≤15℃，则到达充电桩的电池温度为20℃；
[0147]
若到达规划充电桩的剩余soc＞20％，环境温度＞15℃，则到达充电桩的电池温度为30℃；
[0148]
若到达规划充电桩的剩余0＜soc＜20％，环境温度≤15℃，且动力电池热管理耗能≤0，则到达充电桩的电池温度为20℃；
[0149]
到达规划充电桩的剩余0＜soc＜20％，环境温度≤15℃，且动力电池热管理耗能＞0，则到达充电桩的电池温度为：
[0150][0151]
到达规划充电桩的剩余0＜soc＜20％，环境温度＞15℃，且动力电池热管理耗能＞0，则到达充电桩的电池温度为：
[0152][0153]
到达规划充电桩的剩余soc≤0，则到达充电桩的电池温度为：
[0154]
[0155]
具体的，所述利用所述智能温控模块对所述第二周期信息进行分析还包括，获得所述每段路的电池热管理耗能的计算分析过程：
[0156]
预测加热起始电池温度theatstart：
[0157][0158]
预测冷却起始温度tcoolstart：
[0159][0160]
其中，tbatmin为电池最低温度，tbatmin为电池最高温度，k为单位时间的降温系数，单位：1/min，r为电池系统总内阻，c为电池系统比热容，wi为各段路耗能，ti为各段路预计行驶时间。
[0161]
若充电桩最大能力＞20a，则：
[0162]
1)预测加热所需的时间：
[0163]
theatstart＜-20℃
[0164][0165]-20℃≤theatstart＜0℃
[0166][0167]
0℃≤theatstart＜20℃
[0168]
th＝(t
2-theatstart)/v
h2
[0169]
20℃≤theatstart＜32℃
[0170]
th＝0
[0171]
其中，ti为分段点温度，v
hi
为t
i-t
i-1
段对应的温升速率，v
h0
为温度小于t1对应的温升速率，t3＝20℃(快充停止加热阈值)，t2＝0℃，t1＝-20℃。
[0172]
2)预测冷却所需时间
[0173]
tcoolstart＞55℃
[0174][0175]
40℃≤tcoolstart＜55℃
[0176]
[0177]
32℃≤tcoolstart＜40℃
[0178]
tc＝(t
2-t0)/v
c2
[0179]
20℃≤tcoolstart＜32℃
[0180]
tc＝0
[0181]
其中，ti为分段点温度，v
ci
为t
i-t
i-1
段对应的冷却速率，v
h0
为温度大于t1对应的冷却速率，t3＝32℃(快充停止加热阈值)，t2＝40℃，t1＝55℃。
[0182]
3)预测热管理消耗电量
[0183]
wthermal(i)＝t
hi
*p
hi
t
ci
*p
ci
[0184]
其中，ph为加热功率，pc为冷却功率
[0185]
4)预测热管理收益电量
[0186][0187]
其中，t为单体最低温度，有符号，0.5为-30℃容量衰减比例，e为1c对应的标称电量*soh。
[0188]
当theatstart≥25℃时，收益电量为0。
[0189]
5)计算热管理耗能和收益电量累加和(热管理耗能)
[0190]
w＝wthermal(i) wearning
ꢀꢀ(i)[0191]
参见图4，进一步的，所述判断所述第二状态是否符合第二预设导航状态中，本技术实施例步骤s600还包括：
[0192]
步骤s610：若所述第二状态不符合所述第二预设导航状态，获得第一判断指令；
[0193]
步骤s620：根据所述第一判断指令，对所述第一车辆的选桩情况进行判断；
[0194]
步骤s630：若所述第一车辆选桩不成功，获得第一提醒指令。
[0195]
具体而言，当所述第一车辆不处于开始导航状态时，根据所述第一判断指令判断所述第一车辆的选桩情况。若判断结果时所述第一车辆选桩不成功，获得所述第一提醒指令。其中，所述第一提醒指令是指提醒用户要进行充电桩的选择。从而实现提高导航的准确度，对车辆的电池情况进行可靠管理的技术效果。
[0196]
参见图5，进一步的，所述利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第二周期信息进行计算更新，获得第三周期信息中，本技术实施例步骤s600还包括：
[0197]
步骤s640：利用所述soc模块计算所述第一车辆的bms，获得第三信息；
[0198]
步骤s650：利用所述剩余时间模块计算所述第一车辆的bms，获得第四信息；
[0199]
步骤s660：根据所述第三信息和所述第四信息，组成所述第三周期信息，其中，所述第三周期信息是指所述第一车辆在开始导航状态下的bms。
[0200]
具体而言，其中，所述第三信息是利用所述soc模块计算所述第一车辆的bms，包括：导航中下一个桩的剩余soc或到达目的地的剩余soc、导航中下一个桩充电截止soc。所述第四信息是利用所述剩余时间模块计算所述第一车辆的bms，包括：导航中下一个桩的充电时间。由此，实现了得到所述第一车辆在开始导航状态下的bms，为后续的分析预测所述
第一车辆在开始导航状态下的温度和热管理能耗提供分析数据的技术效果。
[0201]
具体的，所述利用所述soc模块计算所述第一车辆的bms，获得第三信息还包括，获得导航中下一个桩的剩余soc或到达目的地的剩余soc的公式：
[0202]
socdown1＝soc0-δsoc1[0203][0204]
获得导航中下一个桩充电截止soc的公式：
[0205][0206]
socup
j＝i
＝min[δsoc
j 1
max(20％，用户设置soc)，100％]
[0207]
具体的，所述利用所述剩余时间模块计算所述第一车辆的bms，获得第四信息还包括，获得导航中下一个桩的充电时间的公式：
[0208]
第i个桩的充电剩余时间t(i)：
[0209]
t(i)＝t[min(socset，socupi)]-t(socdowni)
[0210]
其中，soccset为用户设置soc。
[0211]
参见图6，进一步的，所述根据所述第三信息和所述第四信息，组成所述第三周期信息，组成所述第三周期信息之后，本技术实施例步骤s660还包括：
[0212]
步骤s661：利用所述智能温控模块对所述第三周期信息进行分析，获得第二分析结果；
[0213]
步骤s662：根据所述第二分析结果，生成所述第一预测信息，其中，所述第一预测信息包括对所述第一车辆在开始导航状态下的温度和热管理能耗的预测。
[0214]
具体而言，所述第二分析结果是到达下一个桩的电池温度、车辆到达下一充电桩的热管理耗能。根据所述第二分析结果生成所述第一预测信息，得到对所述第一车辆在开始导航状态下的温度和热管理能耗的预测结果，进而可以根据预测结果对所述第一车辆的电池管理进行变更，包括，充电时间变更和热管理变更。其中，所述充电时间变更是指在非充满条件下，剩余时间计算不使用电压公式。由此可以实现对车辆实时预测温度和热管理能耗，从而对车辆更好的进行导航规划的技术效果。
[0215]
具体的，所述利用所述智能温控模块对所述第三周期信息进行分析，获得第二分析结果还包括：
[0216]
1)获得所述到达下一个桩的电池温度的分析过程：
[0217]
到达规划充电桩的剩余soc＞20％，环境温度≤15℃，则到达充电桩的电池温度为20℃；
[0218]
到达规划充电桩的剩余soc＞20％，环境温度＞15℃，则到达充电桩的电池温度为30℃；
[0219]
到达规划充电桩的剩余0＜soc＜20％，环境温度≤15℃，且动力电池热管理耗能＝0，则到达充电桩的电池温度为20℃；
[0220]
到达规划充电桩的剩余0＜soc＜20％，环境温度≤15℃，且动力电池热管理耗能＞0，则到达充电桩的电池温度为：
[0221]
[0222]
到达规划充电桩的剩余0＜soc＜20％，环境温度＞15℃，且动力电池热管理耗能＞0，则到达充电桩的电池温度为：
[0223][0224]
到达规划充电桩的剩余soc≤0，则到达充电桩的电池温度为：
[0225][0226]
2)获得车辆到达下一充电桩的热管理耗能的分析公式：
[0227]
w＝wthermal(i) wearning
ꢀꢀ(i)[0228]
具体的，所述热管理变更还包括：
[0229]
1)满足如下所有条件时，加热开启：
[0230]
①
当车辆行驶到桩的剩余时间小于1.1*加热所需时间；
[0231]
②
当电池最低温度≤加热最低阈值thmin；
[0232]
③
温差≤温差设定阈值(20℃)；
[0233]
④
环境温度≤20℃；
[0234]
⑤
一个放电过程中，开启加热时wtc(或wtc_b)功耗≤0.045*e(kwh)(从充电结束后计算，e为标称电量)；
[0235]
⑥
当前车速＞2km/h(排除车辆停滞)；
[0236]
⑦
当前soc》2％。
[0237]
2)满足如下任一条件，则加热停止：
[0238]
①
当电池最低温度＞加热最高阈值thmax；
[0239]
②
温差＞温差设定阈值2(20℃)；
[0240]
③
环境温度＞20℃；
[0241]
④
一个放电过程中，开启加热时wtc(或wtc_b)功耗＞0.045*e(kwh)(从充电结束后计算，e为标称电量)；
[0242]
⑤
近十分钟平均车速≤2km/h；
[0243]
⑥
soc≤2％；
[0244]
⑦
充电后的累计放电安时≥标称容量*soh(1c对应的标称容量)；
[0245]
⑧
2％＜soc≤20％且预测的wtc消耗电量/收益电量＞1，即2％＜soc≤20％且预测的wtc消耗电量/收益电量＞1，即et为最近5℃温升的平均消耗电量(kwh/℃)或近15min平均消耗电量(开启加热后电池最低温度温升≥7℃时开始计算)，初始值为0，e为1c对应的标称电量*soh，初始值为0，0.5为-30℃的容量衰减比例(标定量)。
[0246]
3)满足如下所有条件时，加热恢复：
[0247]
①
当电池最低温度≤加热最低阈值thmin；
[0248]
②
温差≤温差设定阈值(20℃)；
[0249]
③
环境温度≤20℃；
[0250]
④
一个放电过程中，开启加热时wtc(或wtc_b)功耗≤0.045*e(kwh)(从充电结束后计算，e为标称电量)；
[0251]
⑤
近十分钟平均车速＞2km/h；
[0252]
⑦
充电后的累计放电安时＜标称容量*soh(1c对应的标称容量)。
[0253]
4)冷却开启点判断
[0254]
⑧
当前soc》20％或当前2％＜soc≤20％且预测的wtc消耗电量/收益电量＜1，即et为最近5℃温升的平均消耗电量(kwh/℃)或近15min平均消耗电量(开启加热后电池最低温度温升≥7℃时开始计算)，初始值为0，e为1c对应的标称电量*soh，初始值为0，0.5为-30℃的容量衰减比例(标定量)。
[0255]
5)加热开启后入水口温度控制
[0256][0257][0258]
tinput温度范围在[28，45]之间。
[0259]
其中，f(x)为不同温度下里程保持率；v为车辆车速，初始值v0＝28，近10min平均车速，vt为最近5℃温升速率，vt初始值为15；r0为标称里程；soc以常温容量为基准的soc。
[0260]
6)高温动力电池冷却控制
[0261]
若环境温度≥20℃，根据出发前车辆的电池的电芯温度、当车辆行驶到桩的剩余时间、工况下行车的电池温升的速率，来计算车辆行驶到桩前，动力电池的温度是否会达到行车制冷的电芯温度阈值；
[0262]
①
若预估车辆行驶到桩前，不会触发行车制冷的电芯温度阈值，则发送预估制冷消耗的能量为0。
[0263]
②
若预估车辆行驶到桩前，会触发行车制冷的电芯温度阈值，则根据预估车辆开启制冷的时间点、当车辆行驶到桩的剩余时间、行车开启制冷时电池温降的速率，计算电池制冷所需的时间t1，从而预估计算制冷所需要消耗的能量e＝p
制冷
*t1；
[0264]
预估后面每段路程制冷消耗的能量：先假设每次快充结束后，电芯的最高温度为30℃，然后重复
①
和
②
预估计算每段行程制冷需要消耗的能量。
[0265]
综上所述，本技术所提供的一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法具有如下技术效果：
[0266]
1.本技术通过soc模块和剩余时间模块，计算第一车辆在上电更新状态、设置导航状态和开始导航状态下的bms，判断所述第一车辆当前是否进行选桩；若进行选桩，对第一周期信息进行计算更新，获得第二周期信息；若处于开始导航状态，获得第三周期信息；利用智能温控模块对第三周期信息进行分析，生成第一预测信息。实现了基于导航信息精准预测温度和热管理能耗，从而提高导航的准确性，提升汽车运行稳定性和使用寿命的技术效果。
[0267]
2.当所述第一车辆处于开始导航状态时，利用所述soc模块对所述第一周期信息进行计算更新，得到所述第四周期信息。其中，所述第四周期信息是指所述第一车辆在设置
导航状态下的bms。所述第四周期信息包括：未选桩时到达目的地的soc，返程剩余soc。由此，可以实现在没有规划中间进行充电的情况下，得到到达目的地时的soc和返程后还剩余的soc，从而更好的对所述第一车辆的导航进行规划的技术效果。
[0268]
3.利用所述剩余时间模块计算所述第一车辆的bms，获得第二信息，根据所述第一信息和所述第二信息，组成所述第二周期信息，其中，所述第二周期信息是指所述第一车辆在选桩计算状态下的bms。通过所述soc模块和所述剩余时间模块可以精确计算出soc和充电时间信息，实现了为后续分析所述第一车辆的电池温度和热管理能耗提供准确数据的技术效果。
[0269]
实施例二
[0270]
基于与前述实施例中一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法同样的发明构思，如图7所示，本技术还提供了一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测系统，所述系统包括：
[0271]
第一发送单元11，所述第一发送单元11用于根据soc模块，计算第一车辆在上电更新状态下的bms，发送第一周期信息；
[0272]
第一判断单元12，所述第一判断单元12用于实时采集所述第一车辆的第一状态，并判断所述第一状态是否符合第一预设导航状态，其中，所述第一预设导航状态是指导航状态下的设置导航状态；
[0273]
第二判断单元13，所述第二判断单元13用于若所述第一状态符合所述第一预设导航状态，采集第一路线选桩规划，并根据所述第一路线选桩规划，判断所述第一车辆当前是否进行选桩；
[0274]
第一获得单元14，所述第一获得单元14用于若所述第一车辆当前在进行选桩，利用所述soc模块和剩余时间模块对所述第一周期信息进行计算更新，获得第二周期信息；
[0275]
第三判断单元15，所述第三判断单元15用于实时采集更新所述第一状态，获得第二状态，并判断所述第二状态是否符合第二预设导航状态，其中，所述第二预设导航状态是指导航状态下的开始导航状态；
[0276]
第二获得单元16，所述第二获得单元16用于若所述第二状态符合所述第二预设导航状态，利用所述soc模块和所述剩余时间模块对所述第二周期信息进行计算更新，获得第三周期信息；
[0277]
第一生成单元17，所述第一生成单元17用于利用智能温控模块对所述第三周期信息进行分析，生成第一预测信息。
[0278]
进一步的，所述系统还包括：
[0279]
第三获得单元，所述第三获得单元用于若所述第一状态符合所述第一预设导航状态，利用所述soc模块对所述第一周期信息进行计算更新，获得第四周期信息；
[0280]
第一设置单元，所述第一设置单元用于设置所述第四周期信息，所述第四周期信息是指所述第一车辆在设置导航状态下的bms，且，所述第四周期信息由所述soc模块计算得到。
[0281]
进一步的，所述系统还包括：
[0282]
第四获得单元，所述第四获得单元用于利用所述soc模块计算所述第一车辆的bms，获得第一信息；
[0283]
第五获得单元，所述第五获得单元用于利用所述剩余时间模块计算所述第一车辆的bms，获得第二信息；
[0284]
第一组成单元，所述第一组成单元用于根据所述第一信息和所述第二信息，组成所述第二周期信息，其中，所述第二周期信息是指所述第一车辆在选桩计算状态下的bms。
[0285]
进一步的，所述系统还包括：
[0286]
第六获得单元，所述第六获得单元用于利用所述智能温控模块对所述第二周期信息进行分析，获得第一分析结果；
[0287]
第二生成单元，所述第二生成单元用于根据所述第一分析结果，生成第二预测信息，其中，所述第二预测信息包括对所述第一车辆在选桩计算状态下的温度和热管理能耗的预测。
[0288]
进一步的，所述系统还包括：
[0289]
第七获得单元，所述第七获得单元用于若所述第二状态不符合所述第二预设导航状态，获得第一判断指令；
[0290]
第四判断单元，所述第四判断单元用于根据所述第一判断指令，对所述第一车辆的选桩情况进行判断；
[0291]
第八获得单元，所述第八获得单元用于若所述第一车辆选桩不成功，获得第一提醒指令。
[0292]
进一步的，所述系统还包括：
[0293]
第九获得单元，所述第九获得单元用于利用所述soc模块计算所述第一车辆的bms，获得第三信息；
[0294]
第十获得单元第十获得单元，所述第十获得单元用于利用所述剩余时间模块计算所述第一车辆的bms，获得第四信息；
[0295]
第二组成单元，所述第二组成单元用于根据所述第三信息和所述第四信息，组成所述第三周期信息，其中，所述第三周期信息是指所述第一车辆在开始导航状态下的bms。
[0296]
进一步的，所述系统还包括：
[0297]
第十一获得单元，所述第十一获得单元用于利用所述智能温控模块对所述第三周期信息进行分析，获得第二分析结果；
[0298]
第三生成单元，所述第三生成单元用于根据所述第二分析结果，生成所述第一预测信息，其中，所述第一预测信息包括对所述第一车辆在开始导航状态下的温度和热管理能耗的预测。
[0299]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，前述图1实施例一中的一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法和具体实例同样适用于本实施例的一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测系统，通过前述对一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测系统，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0300]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的
一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
[0301]
示例性电子设备
[0302]
下面参考图8来描述本技术的电子设备，
[0303]
基于与前述实施例中一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法相同的发明构思，本技术还提供了一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得系统以执行实施例一所述方法的步骤。
[0304]
该电子设备300包括：处理器302、通信接口303、存储器301。可选的，电子设备300还可以包括总线架构304。其中，通信接口303、处理器302以及存储器301可以通过总线架构304相互连接；总线架构304可以是外设部件互连标(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。所述总线架构304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6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。
[0305]
处理器302可以是一个cpu，微处理器，asic，或一个或多个用于控制本技术方案程序执行的集成电路。
[0306]
通信接口303，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(radio access network，ran)，无线局域网(wireless local area networks，wlan)，有线接入网等。
[0307]
存储器301可以是rom或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，ram或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact discread-only memory，cd-rom)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者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。存储器可以是独立存在，通过总线架构304与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。
[0308]
其中，存储器301用于存储执行本技术方案的计算机执行指令，并由处理器302来控制执行。处理器302用于执行存储器301中存储的计算机执行指令，从而实现本技术上述实施例提供的一种基于导航充电的温度和热管理能耗的预测方法。
[0309]
本领域普通技术人员可以理解：本技术中涉及的第一、第二等各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本技术的范围，也不表示先后顺序。“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。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“至少一个”是指一个或者多个。至少两个是指两个或者多个。“至少一个”、“任意一个”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、种)，可以表示：a，b，c，a-b，a-c，b-c，或a-b-c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
[0310]
在上述实施例中，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技术所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、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(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能够存取的任何可用介质或者是包括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，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，ssd))等。
[0311]
本技术中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件单元、或者这两者的结合。软件单元可以存储于ram存储器、闪存、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于asic中，asic可以设置于终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于终端中的不同的部件中。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。
[0312]
此外，本技术可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。
[0313]
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含。
[0314]
以上所述是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。