CN120222570A 电池充电倍率的确定方法、装置、电子设备及存储介质

新港路2号(72)发明人杨时达苗星晖李茂华吴凯有限公司11857及存储介质本申请提供一种电池充电倍率的确定方法、基于自放电电流确定电池在预设电量参数下对基于自放电电流确定电池在预设电量参数下对应的最大充电倍率21.一种电池充电倍率的确定方法，其特征在于，所获得电池在每次循环充电过程中的自放电电流；所述自放电电流为在每次循环充电过程中，以第一充电倍率对所述电池进行充电，直至所述电池的电量参数达到预设电量参数，采用恒压充电的方式继续充电，并在恒压充电过程中所采集的自放电电流；所述电量参数包括电池电压和/或电池荷电状态；其中，不同的循环充电过程，电池的第一充电倍率的取值不同；基于所述自放电电流确定所述电池在所述预设电量参数下对应的最大充电倍率；所述最大充电倍率为将所述电池充电至所述预设电量参数的情况下，所述自放电电流正常的充电倍率的最大值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包获得将所述电池充电至不同预设电量参数对应的最大充电倍率；根据不同预设电量参数对应的最大充电倍率生成所述电池对应的充电策略。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一充电倍率随循环次数逐渐增大；所述基于所述自放电电流确定所述电池在所述预设电量参数下对应的最大充电倍率，包确定自放电电流异常的最小充电倍率对应的循环次数；将小于所述循环次数的最大循环次数对应的充电倍率确定为所述电池在所述预设电量参数下对应的最大充电倍率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述预设电量参数对应的正常自放电电流随时间的第一变化曲线，以及获取所述预设电量参数和所述第一充电倍率对应的自放电电流随时间的第二变化曲线；计算所述第一变化曲线和所述第二变化曲线的差异度；若所述差异度大于预设值，则确定所述第二变化曲线对应的自放电电流异常。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一变化曲线和所述第二变基于预设时间点从所述第一变化曲线选取对应的第一自放电电流值，以及从所述第二变化曲线对应的第二自放电电流值；所述预设时间点为所述第一自放电电流值和所述第二自放电电流值达到稳定状态下的时间点；根据所述第一自放电电流值和所述第二自放电电流值之间的差值确定所述差异度。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取待充电电池的电池健康状态；基于所述电池健康状态计算所述充电策略中各预设电量参数对应的参数偏移量；根据所述参数偏移量确定所述待充电电池的充电倍率阈值。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述自放电电流确定所述电池在所述预设电量参数下对应的最大充电倍率，包括：获取所述电池采用第一充电倍率充电至截止电压过程中的充电参数；所述充电参数包将所述自放电电流和所述充电参数输入倍率预测模型中，获得所述倍率预测模型输出的所述最大充电倍率；所述倍率预测模型为基于机器学习算法预先训练获得。38.一种电池充电倍率的确定方法，其特征在于，所述方法包括：循环采用第一充电倍率对所述电池进行充电，使得所述电池的电量参数达到预设电量参数；所述电量参数包括电池电压和/或电池荷电状态；在不同的循环充电过程中，所述第一充电倍率的取值不同；采用恒压充电的方式对达到预设电量参数的电池进行充电，并采集所述电池在恒压充电过程中的自放电电流；基于所述自放电电流确定所述电池在所述预设电量参数下对应的最大充电倍率；所述最大充电倍率为将所述电池充电至所述预设电量参数的情况下，所述自放电电流正常的充电倍率的最大值；设定不同的预设电量参数，并按照上述步骤获得各预设电量参数下对应的最大充电倍根据不同预设电量参数对应的最大充电倍率生成所述电池对应的充电策略。电流获得模块，用于获得电池在每次循环充电过程中的自放电电流；所述自放电电流为在每次循环充电过程中，以第一充电倍率对所述电池进行充电，直至所述电池的电量参数达到预设电量参数，采用恒压充电的方式继续充电，并在恒压充电过程中所采集的自放电电流；所述电池的负极极片的材质为金属，所述电池的电解质为固态电解质；所述电量参数包括电池电压和/或电池荷电状态；倍率确定模块，用于基于所述自放电电流确定所述电池在所述预设电量参数下对应的最大充电倍率；其中，不同的循环充电过程，电池的第一充电倍率的取值不同；所述最大充电倍率为将所述电池充电至所述预设电量参数的情况下，所述自放电电流正常的充电倍率的最大值。所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有能够被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1-8任一项所述的方法。11.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令被计算机运行时，使所述计算机执行如权利要求1-8任一项所述的方法。12.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器读取并运行时，执行如权利要求1-8任一项所述的方法。4技术领域[0001]本申请涉及电池技术领域，具体而言，涉及一种电池充电倍率的确定方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术[0002]全固态电池是指电池中的电解质为固态，区别于传统的液态电解质电池。在对全固态电池进行充电过程中，较高的充电倍率会加速锂离子向负极的迁移速度，在负极表面，锂离子还原沉积形成锂金属，使得锂离子在负极分布不均匀，从而导致负极与固态电解质之间的产生界面问题。发明内容[0003]本申请实施例的目的在于提供一种电池充电倍率的确定方法、装置、电子设备及存储介质，用以确定金属负极类的全固态电池的充电倍率，以降低金属沉积异常的风险。[0004]第一方面，本申请实施例提供一种电池充电倍率的确定方法，包括：获得电池在每次循环充电过程中的自放电电流；自放电电流为在每次循环充电过程中，以第一充电倍率对电池进行充电，直至电池的电量参数达到预设电量参数，采用恒压充电的方式继续充电，并在恒压充电过程中所采集的自放电电流；电量参数包括电池电压基于自放电电流确定电池在预设电量参数下对应的最大充电倍率；最大充电倍率为将电池充电至预设电量参数的情况下，自放电电流正常的充电倍率的最大值。[0005]本申请实施例通过在不同循环充电过程中，采用不同的第一充电倍率，并监测在恒压充电阶段的自放电电流，基于自放电电流确定电池的最大充电倍率，通过最大充电倍率指导电池充电，可以减少电池内部的副反应(例如金属沉积、界面阻抗增加),使得负极表面的锂离子分布更加均匀，可以在提高电池充电效率的同时，降低副反应的风险。获得将电池充电至不同预设电量参数对应的最大充电倍率；根据不同预设电量参数对应的最大充电倍率生成电池对应的充电策略。[0007]本申请实施例通过不同预设电量参数对应的最大充电倍率，能为电池指定出分阶段、个性化的充电策略，使得充电过程中，既快速又平稳，减少充电倍率过高或工地导致的充电效率低下或安全隐患。[0008]在第一方面的一种可能实现方式中，第一充电倍率随循环次数逐渐增大；基于自放电电流确定电池在预设电量参数下对应的最大充电倍率，包括：确定自放电电流异常的最小充电倍率对应的循环次数；将小于循环次数的最大循环次数对应的充电倍率确定为电池在预设电量参数下对应的最大充电倍率。[0009]本申请实施例在获得某一预设电量参数下对应的最大充电倍率时，第一充电倍率5的取值从小到大逐渐测试，直至自放电电流出现异常为止，其中，在第一充电倍率较小时，通常不会出现自放电电流异常，在进行下一次循环充电时，仍然可以采用该电池对下一第一充电倍率进行测试，节省了测试成本，并且能够准确地确定最大充电倍率。[0010]在第一方面的一种可能实现方式中，该方法还包括：获取预设电量参数对应的正常自放电电流随时间的第一变化曲线，以及获取预设电量参数和第一充电倍率对应的自放电电流随时间的第二变化曲线；计算第一变化曲线和第二变化曲线的差异度；若差异度大于预设值，则确定第二变化曲线对应的自放电电流异常。[0011]本申请实施例通过计算第一变化曲线和第二变化曲线的差异度确定是否存在自放电电流异常，可以准确地捕捉电池在不同充电倍率和电量状态下的自放电行为，从而为后续的分析和判断提供更准确的数据基础。[0012]在第一方面的一种可能实现方式中，计算第一变化曲线和第二变化曲线的差异基于预设时间点从第一变化曲线选取对应的第一自放电电流值，以及从第二变化曲线对应的第二自放电电流值；预设时间点为所述第一自放电电流值和所述第二自放电电流值达到稳定状态下的时间点；根据第一自放电电流值和第二自放电电流值之间的差值确定差异度。[0013]本申请实施例通过在自放电电流达到稳定状态下的时间点选取电流值，可以更加真实地体现电池内部的电化学反应情况，减少了因电流波动或暂时性干扰因素导致的误判[0014]在第一方面的一种可能实现方式中，该方法还包括：获取待充电电池的电池健康状态；基于电池健康状态计算充电策略中各预设电量参数对应的参数偏移量；根据参数偏移量确定待充电电池的充电倍率阈值。[0015]本申请实施例中，由于电池健康状态会随着电池的使用逐渐降低，而充电策略中的充电截止电量参数与充电倍率之间的关系是新电池的，因此，通过参数偏移量可以提高带充电电池的充电倍率阈值确定的准确性。[0016]在第一方面的一种可能实现方式中，基于自放电电流确定电池在预设电量参数下获取电池采用第一充电倍率充电至截止电压过程中的充电参数；充电参数包括充将自放电电流和充电参数输入倍率预测模型中，获得倍率预测模型输出的最大充电倍率；倍率预测模型为基于机器学习算法预先训练获得。[0017]本申请实施例利用倍率预测模型对自放电电流和充电参数综合分析，实现对最大充电倍率的智能预测，从而更精准的匹配电池在不同状态下的最佳充电倍率。[0018]第二方面，本申请实施例提供另一种电池充电倍率的确定方法，包括：循环采用第一充电倍率对电池进行充电，使得电池的电量参数达到预设电量参数；电量参数包括电池电压和/或电池荷电状态；在不同的循环充电过程中，第一充电倍率的取值不同；6采用恒压充电的方式对达到预设电量参数的电池进行充电，并采集电池在恒压充电过程中的自放电电流；基于自放电电流确定电池在预设电量参数下对应的最大充电倍率；最大充电倍率为将电池充电至预设电量参数的情况下，自放电电流正常的充电倍率的最大值；设定不同的预设电量参数，并按照上述步骤获得各预设电量参数下对应的最大充电倍率；根据不同预设电量参数对应的最大充电倍率生成电池对应的充电策略。[0019]本申请实施例通过不同循环充电过程中，采用不同的第一充电倍率，并监测在恒压充电阶段的自放电电流，基于自放电电流确定电池的最大充电倍率，通过最大充电倍率指导电池充电，可以减少电池内部的副反应(例如金属沉积),可以在提高电池充电效率的电流获得模块，用于获得电池在每次循环充电过程中的自放电电流；自放电电流为在每次循环充电过程中，以第一充电倍率对电池进行充电，直至电池的电量参数达到预设电量参数，采用恒压充电的方式继续充电，并在恒压充电过程中所采集的自放电电流；电池的负极极片的材质为金属，电池的电解质为固态电解质；电量参数包括电池电压和/或电池荷电状态；倍率确定模块，用于基于自放电电流确定电池在预设电量参数下对应的最大充电倍率；其中，不同的循环充电过程，电池的第一充电倍率的取值不同；最大充电倍率为将电池充电至预设电量参数的情况下，自放电电流正常的充电倍率的最大值。处理器和存储器通过总线完成相互间的通信；存储器存储有可被处理器执行的程序指令，处理器调用程序指令能够执行第一方面或第二方面的方法。[0022]第五方面，本申请实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括：非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行第一方面或第二方面的各个可能实现方式中的方法。[0023]第六方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，计算机程序指令被处理器读取并运行时，执行第一方面或第二方面的各个可能实现方式中的方[0024]本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明[0025]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。7[0026]图1为本申请实施例提供的一种电池充电倍率的确定方法流程示意图；图2为本申请实施例提供的另一种电池充电倍率的确定方法流程示意图；图3为本申请实施例提供的一种不同倍率下的自放电电流曲线示意图；图4为本申请实施例提供的一种电池充电倍率的确定装置结构示意图；图5为本申请实施例提供的电子设备实体结构示意图。具体实施方式[0027]下面将结合附图对本申请技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本申请的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本申请的保护范[0028]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量、特定顺序或主次[0030]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。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这三指的是两组以上(包括两组),“多片”指的是两片以上(包括两片)。体；也可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。[0034]金属负极类全固态电池是一种新型的电池体系。其中，全固态电池是指电池中的钠等。以锂金属为例，金属负极类全固态电池的工作原理主要是基于金属锂的氧化还原反[0035]金属负极类全固态电池包括负极、固态电解质和正极。其中，金属负极可以直接作为电池的负极，其表面会形成一层固体电解质界面(SEI)膜。这层SEI膜对于电池的性能有重要影响，它可以防止锂金属与固态电解质直接接触而发生副反应，但是在循环过程中，8SEI膜的稳定性是一个关键问题。如果SEI膜不稳定，会导致锂离子不均匀沉积，形成锂枝晶。固态电解质是全固态电池的核心部件之一。固态电解质包括聚合物固态电解质、无机固态电解质、复合固态电解质。常见的聚合物固态电解质可以为聚醚(聚氧化乙烯)、聚硅氧烷、聚碳酸酯、聚丙烯腈、聚偏氟乙烯、聚甲基丙烯酸甲酯、单离子盐、纤维素等。无机固态电解质可以包括氧化物固体电解质(晶态的钙钛矿、钠超导离子导体、石榴石、非晶态的LiPON薄膜)、硫化物固体电解质(晶态的锂超离子导体(锂锗磷硫、硫银锗矿)、非晶体硫化物)以及卤化物固体电解质、氮化物固体电解质及氢化物固体电解质中的一种或多种。复合固态电解质通过在聚合物固体电解质中增加无机固态电解质填料形[0036]本申请的实施例所提到的电池是指包括一个或多个电池单体以提供更高的电压和容量的单一的物理模块。[0037]在一些实施例中，电池可以为电池模块，电池单体有多个时，多个电池单体排列并固定形成一个电池模块。[0038]在一些实施例中，电池可以为电池包，电池包包括箱体和电池单体，电池单体或电池模块容纳于箱体中。[0039]在一些实施例中，箱体可以作为车辆的底盘结构的一部分。例如，箱体的部分可以成为车辆的地板的至少一部分，或者，箱体的部分可以成为车辆的横梁和纵梁的至少一部[0041]本申请实施例描述的电池单体适用于电池以及使用电池单体的用电设备。电动工具等等。车辆可以是燃油汽车、燃气汽车或新能源汽车，新能源汽车可以是纯电动汽玩具包括固定式或移动式的电动玩具，例如，游戏机、电动汽车玩具、电动轮船玩具和电动飞机玩具等等；电动工具包括金属切削电动工具、电刨等等。本申请实施例对上述用电设备不做特殊限制。以下实施例为了方便说明，以用电设备为车辆为例进行说明。[0043]本申请实施例中的金属负极类全固态电池可以为二次电池，二次电池是指在电池放电后可通过一定的充电倍率对电池充电的方式使活性材料激活而继续使用的电池。[0044]充电倍率用于描述电池在一定时间内所能充入电量多少的参数，通常，充电倍率越大，充电时的电流越大。较高的充电倍率会加速锂离子向负极的迁移速度。在金属负极表面，锂离子还原沉积形成锂金属。如果充电倍率过高，锂离子的沉积速度可能会超过其在金属负极表面的扩散速度，导致锂离子在负极表面局部堆积，从而加剧锂枝晶的生长。[0045]因此，合适的充电倍率可以延长电池的使池进行充电时，若充电倍率过大，则会导致电池的金属基负极锂离子分布不均匀的问题，甚至出现金属沉积异常的现象，从而形成金属枝晶，金属枝晶生长进入电解质层后导致正负极存在微短路现象，从而引发电池自放电异常。针对非金属负极类固态电池的充电，若充电倍率过大，被还原锂离子无法完全嵌入负极，在负极表面还原形成锂金属，并导致金属枝晶9生长进入电解质层，最终出现微短路现象。本申请实施例提供了一种电池充电倍率的确定方法，通过采用不同的充电倍率分别将电池充电至某一截止电压，然后再采用开路电压对电池进行恒压充电，并采集恒压充电过程中的自放电电流，通过分析自放电电流是否异常确定电池在该充电截止电压下的最大充电倍率，从而可以指导该电池在后续使用过程中充电时的充电倍率，减少金属沉积的风险，提高电池的安全性。[0046]应当说明的是，本申请实施例所提供的电池充电倍率的确定方法适用于液态电解质电池、半固态电解质电池和固态电解质的电池。其中，以全固态电池为例，其存在负极锂离子分布不均匀的问题，这是因为固态电解质的离子迁移路径固定，无法像液态电解质那样通过流动缓解局部锂离子浓度过高的问题，负极锂离子分布不均匀可能导致局部过充、负极与固态电解质之间的产生界面问题等负面影响。为了便于描述，后续实施例以金属锂作为电池负极为例进行描述。[0047]图1为本申请实施例提供的一种电池充电倍率的确定方法流程示意图，如图1所步骤101:获得电池在每次循环充电过程中的自放电电流；自放电电流为在每次循环充电过程中，以第一充电倍率对电池进行充电，直至电池的电量参数达到预设电量参数，采用恒压充电的方式继续充电，并在恒压充电过程中所采集的自放电电流；电量参数包括电池电压和/或电池荷电状态；其中，不同的循环充电过程，电池的第一充电倍率的取值不步骤102:基于自放电电流确定电池在预设电量参数下对应的最大充电倍率；最大充电倍率为将电池充电至预设电量参数的情况下，自放电电流正常的充电倍率的最大值。[0048]在具体的实施过程中，电池可以是未使用过的新鲜电池，对电池进行循环充放电，并获得每次循环中的自放电电流，其中，自放电电流是指电池在未连接外部电路或无外部负载的情况下，内部自发产生的放电电流。自放电电流的产生往往伴随着锂离子在电池内部的自发迁移。如果锂离子在负极表面分布不均匀，可能会导致局部锂离子浓度过高。在高[0049]下面针对一次循环充放电进行描述：(1)采用第一充电倍率对电池进行充电，使得电池的电量参数达到预设电量参数。其中，电量参数是衡量电池充电状态的关键指标，例如可以是电池电压，也可以是电池荷电状态等。为了便于描述，后续以电量参数为电池电压为例进行介绍。[0050](2)由于刚充完电的电池内部存在极化反应，因此，可以将电池静置一段时间，例如可以静置2分钟，具体的静置时长可根据实际需求设定，本申请实施例对此不作具体限[0051](3)静置后的电池其电压会比第(1)步刚完成充电的电池的电压低，因此，可以再次对电池进行充电。可以理解的是，本次充电可以采用小倍率进行充电，例如可以采用0.1C,0.2C等。采用小倍率充电的目的是减少电池内部极化。[0052](4)再次对电池进行静置，本次可以静置的时间稍微长一些，例如可以静置3个小时，也可以静置3.5小时或2.5小时，目的是使电池达到稳定状态。[0053](5)采用恒压充电的方式对电池再次充电，其充电电压为电池的开路电压，并采集恒压充电过程中的自放电电流。应当说明的是，可以在恒压充电模式下对电池充电3小时，并按照预设采集间隔采集恒压充电过程中的自放电电流。另外，恒压充电的时长也可以根据实际需求设定，其主要是为了获得稳定的自放电电流，因此，若电池的自放电电流较快稳定，那么可以减少恒压充电时长；若电池的自放电电流较慢稳定，则可以适当增加恒压充电时长。判断自放电电流是否稳定的方法，可以是判断自放电电流随时间的变化率，当变化率小于预设值，则说明自放电电流趋于稳定。得在相同预设电量参数的情况下，不同第一充电倍率分别对应的自放电电流值。为了便于测试，可以设定第一充电倍率随循环次数逐渐增加。本申请实施例中，之所以采用恒压充电过程中的自放电电流，其目的是为了排除充电倍率不同带来的干扰。[0055]在获得不同第一充电倍率分别对应的自放电电流后，可以从中确定自放电电流正常的第一充电倍率的最大值，将第一充电倍率的最大值作为最大充电倍率。应当说明的是，判断自放电电流是否正常的方法可以是预先设定自放电电流的正常取值范围，若趋于稳定的自放电电流在该正常取值范围内，则说明自放电电流正常，若超出正常取值范围，则说明[0056]应当说明的是，在测试电池在各个预设电量参数下的最大充电倍率之前，可以对电池的容量进行测试，具体地，以小倍率对电池充电至电压上限，然后再以小倍率将电池放电至电压下限，基于充放电电流及时长可以确定电池的容量。[0057]本申请实施例通过在不同循环充电过程中，采用不同的第一充电倍率，并监测在恒压充电阶段的自放电电流，基于自放电电流确定电池的最大充电倍率，通过最大充电倍率指导电池充电，可以减少电池内部的副反应(例如金属沉积),可以在提高电池充电效率获得将电池充电至不同预设电量参数对应的最大充电倍率；根据不同预设电量参数对应的最大充电倍率生成电池对应的充电策略。[0059]在具体的实施过程中，可以设定不同的预设电量参数，并按照上述实施例中的步骤(1)-步骤(5)的方式获得不同预设电量参数下不同第一充电倍率对应的自放电电流，然后，基于自放电电流可以确定各个预设电量参数对应的最大充电倍率。[0060]根据不同预设电量参数对应的最大充电倍率生成电池对应的充电策略，具体可以通过表格形式呈现。充电策略中可以包括各个预设电量参数分别对应的最大充电倍率。例如：可以是电池荷电状态(SOC)与最大充电倍率的对应关系。[0061]应当说明的是，每完成一个预设电量参数对应的最大充电倍率的测试，需要更换新的电池执行下一个预设电量参数的测试。这是因为每个预设电量参数的测试均会使得电池自放电异常后停止，为了不对下一个预设电量参数的测试产生干扰，需要更换电池。[0062]本申请实施例通过不同预设电量参数对应的最大充电倍率，能为电池指定出分阶段、个性化的充电策略，使得充电过程中，既快速又平稳，减少充电倍率过高或工地导致的充电效率低下或安全隐患。[0063]在上述实施例的基础上，第一充电倍率随循环次数逐渐增大；基于自放电电流确定电池在预设电量参数下对应的最大充电倍率，包括：确定自放电电流异常的最小充电倍率对应的循环次数；11将小于循环次数的最大循环次数对应的充电倍率确定为电池在预设电量参数下对应的最大充电倍率。[0064]在具体的实施过程中，在每次循环充电的初始阶段，采用第一充电倍率对电池进行充电。第一充电倍率随循环次数逐渐增大。例如，在初始循环中，可以使用较低的充电倍率(如0.5C),随着循环次数增加，逐步提高充电倍率(如1C、2C等)。并且，由于在小倍时，出现自放电异常的可能较小，因此，在小倍率充电时，可以设定相邻两次循环对应的充电倍率差值较大，而在较大倍率充电时，出现自放电电流异常的可能较大，此时，可以设定相邻两次循环对应的充电倍率差值较小。即，第一充电倍率的具体取值可以随着循环次数的增加而增加，相邻两次循环的充电倍率差可以随着循环次数的增加而减小。这样一方面可以提高测试效率，快速确定最大充电倍率；另一方面，可以更加准确地确定最大充电倍[0065]由于第一充电倍率是逐渐增加的，因此，当确定了自放电电流开始出现异常对应的第一充电倍率后，可以将比该第一充电倍率次小的充电倍率作为最大充电倍率。例如：在第49次循环中，第一充电倍率的取值为2.3C,此时自放电电流正常；在第50次循环中，第一充电倍率的取值为2.4C,此时自放电电流异常。那么将2.3C作为最大充电倍率。[0066]本申请实施例在获得某一预设电量参数下对应的最大充电倍率时，第一充电倍率的取值从小到大逐渐测试，直至自放电电流出现异常为止，其中，在第一充电倍率较小时，通常不会出现自放电电流异常，在进行下一次循环充电时，仍然可以采用该电池对下一第一充电倍率进行测试，节省了测试成本，并且能够准确地确定最大充电倍率。获取预设电量参数对应的正常自放电电流随时间的第一变化曲线，以及获取预设电量参数和第一充电倍率对应的自放电电流随时间的第二变化曲线；计算第一变化曲线和第二变化曲线的差异度；若差异度大于预设值，则确定第二变化曲线对应的自放电电流异常。[0068]在具体的实施过程中，可以预先对不同预设电量参数对应的正常自放电电流进行测试，本申请实施例以不同充电截止电压为例，具体流程如下：以小倍率(例如小于1C)对电池进行充电，使得电池的电压达到预设的充电截止电压，经过静置后，以开路电压进行恒压充电预设时长，并采集恒压充电过程中的自放电电流。由于采用小倍率充电，通常不会出现金属沉积异常，因此获得的自放电电流为正常自放电电流。[0069]以不同的充电截止电压循环执行上述方法，直至获得所有充电截止电压分别对应的正常自放电电流为止。应当说明的是，充电截止电压之间的间隔可以根据实际情况设定，例如可以每隔0.1V执行一次上述循环，直至达到最大充电截止电压。其中，最大充电截止电压的取值根据电池确定，不同的电池对应的最大充电截止电压可能不同。另外，由于在恒压充电过程中会采集到多个自放电电流，因此，可以基于多个自放电电流形成自放电电流随时间的变化曲线，即第一变化曲线。每个充电截止电压对应一条第一变化曲线，该第一变化曲线可以作为自放电电流正常的曲线。[0070]在确定电池的最大充电倍率时，获取将电池以第一充电倍率充电至预设电量参数对应的自放电电流随时间的第二变化曲线，可以理解的是，第二变化曲线的生成方式与第一变化曲线的生成方式类似。[0071]计算第一变化曲线与第二变化曲线之间的差异度，其中，计算差异度的方法可以采用曼哈顿距离法、欧几里得距离法、基于曲线拟合的方法(例如：最小二乘法)、基于动态时间规整的方式等。[0072]若差异度大于预设值，则说明两条曲线相差较大，确定第二变化曲线对应的自放电电流异常；反之，若差异度不大于预设值，则说明两条曲线相差较小，确定第二变化曲线对应的自放电电流正常。[0073]本申请实施例通过计算第一变化曲线和第二变化曲线的差异度确定是否存在自放电电流异常，可以准确地捕捉电池在不同充电倍率和电量状态下的自放电行为，从而为后续的分析和判断提供更准确的数据基础。基于预设时间点从第一变化曲线选取对应的第一自放电电流值，以及从第二变化曲线对应的第二自放电电流值；预设时间点为所述第一自放电电流值和所述第二自放电电流值达到稳定状态下的时间点；根据第一自放电电流值和第二自放电电流值之间的差值确定差异度。[0075]在具体的实施过程中，随着恒压充电，自放电电流逐渐趋于稳定，从第一变化曲线和第二变化曲线中分别采集趋于稳定后的同一时间点对应的自放电电流值，可获得第一变化曲线对应的第一自放电电流值和第二变化曲线对应的第二自放电电流值。[0076]计算第一自放电电流值和第二自放电电流值之间的差值，若差值大于预设差值，则说明第二自放电电流值异常；反之，若差值不大于预设差值，则说明第二自放电电流值正[0077]本申请实施例通过在自放电电流达到稳定状态下的时间点选取电流值，可以更加真实地体现电池内部的电化学反应情况，减少了因电流波动或暂时性干扰因素导致的误判获取待充电电池的电池健康状态；基于电池健康状态计算充电策略中各预设电量参数对应的参数偏移量；根据参数偏移量确定待充电电池的充电倍率阈值。[0079]在具体的实施过程中，待充电电池可以是未使用过的电池，也可以是使用过的电池，其中，未使用过的电池的电池健康状态(SOH)通常为100%,而使用过的电池的SOH可能小于100%。为了能够获得待充电电流对应的充电倍率阈值，可以基于待充电电池的SOH和充电策略确定该待充电电池在充电至对应SOC时所对应的最大充电倍率。例如：充电策略中80%SOC对应的最大充电倍率为3C,待充电电池的SOH为90%,那么参数偏移量=80%-80%*90%,即参数偏移量为8%。那么该待充电电池的72%SOC对应的最大充电倍率为3C。[0080]本申请实施例中，由于电池健康状态会随着电池的使用逐渐降低，而充电策略中的充电截止电量参数与充电倍率之间的关系是新电池的，因此，通过参数偏移量可以提高带充电电池的充电倍率阈值确定的准确性。[0081]在上述实施例的基础上，基于自放电电流确定电池在预设电量参数下对应的最大获取电池采用第一充电倍率充电至截止电压过程中的充电参数；充电参数包括充电时长、充电效率、电池温度、电池内阻和电池容量保持率中的至少一将自放电电流和充电参数输入倍率预测模型中，获得倍率预测模型输出的最大充电倍率；倍率预测模型为基于机器学习算法预先训练获得。[0082]在具体的实施过程中，充电时长是指记录电池从初始状态充电至截止电压所需的时间，充电时长反映了在特定充电倍率下电池的充电速度。[0083]充电效率是计算充电过程中输入电量与电池实际存储电量的比值，充电效率体现了电池对输入能量的有效利用程度。[0084]电池温度是指电池在充电过程中的温度情况，电池温度是影响电池性能和安全性的关键因素之一。[0085]电池容量保持率用于记录电池在多次循环后的容量保持情况。容量保持率是评估电池老化程度的重要指标。收集大量电池在不同充电倍率、不同电池状态下的充电数据，包括自放电电流和上述充电参数。对这些数据进行清洗、归一化等预处理操作，以提高模型的训练效果。[0087]根据问题的特点和数据的性质，选择合适的机器学习算法来构建倍率预测模型。[0088]将预处理后的数据输入到选定的机器学习算法中进行训练。通过调整模型的参数，使模型能够准确地预测出在给定自放电电流和充电参数下的最大充电倍率。[0089]在获得训练好的模型后，将当前电池的自放电电流和充电参数输入到已训练好的倍率预测模型中。模型根据输入的数据，输出对应的预测最大充电倍率。最大充电倍率是在安全的前提下，能够将电池充电至预设电量参数的最高倍率。[0090]本申请实施例利用倍率预测模型对自放电电流和充电参数综合分析，实现对最大充电倍率的智能预测，从而更精准的匹配电池在不同状态下的最佳充电倍率。[0091]图2为本申请实施例提供的另一种电池充电倍率的确定方法流程示意图，如图2所步骤201:采用第一充电倍率对电池进行充电，使得电池的电量参数达到预设电量参数；电量参数包括电池电压和/或电池荷电状态；应当说明的是，在采用第一充电倍率将电池充电至达到预设电量参数后，可以将电池静置一段时间后，利用小倍率再次对电池充电，使其电量参数再次达到预设电量参数。[0092]步骤202:采用恒压充电的方式对达到预设电量参数的电池进行充电，并采集电池在恒压充电过程中的自放电电流；应当说明的是，在采用恒压充电之前，可以将电池静置一段时间，例如可以静置3小时等，减少电池内部极化带来的干扰。[0093]步骤203:判断自放电电流是否正常；若正常，则将电池放电至电压下限，并重新执行步骤201,以及修改第一充电倍率的取值，具体地，第一充电倍率的取值可根据循环次数步骤204:将上一次循环中的第一充电倍率作为最大充电倍率。[0094]步骤205:判断是否达到最大电量参数，例如，达到电压上限；若结束；否则重新执行步骤201,并且更新步骤201中的第一充电倍率和预设电量参数，具体地，第一充电倍率更新为倍率最小值，例如0.1C,具体的倍率最小值根据实际需求设定。预设电量参数可以随着循环次数逐渐增大。应当说明的是，重新执行步骤201时，需要更换新的电池，并且参与测试的电池的电池参数应保持一致。[0095]应当说明的是，可以采用电化学工作站等设备对电池进行充放电，以及采集电池的自放电电流，通过上位机判断自放电电流是否异常，并确定最大充电倍率。当然，对电池进行充放电、自放电电流的采集以及自放电电流的异常判断、最大充电倍率的确定也可由同一设备实现。[0096]图3为本申请实施例提供的一种不同倍率下的自放电电流曲线示意图，第一充电充电后，测得的自放电电流与C1基本一致，说明C2倍率下电芯充电无异常。采用倍率C3充电后，测得的自放电电流明显增加，说明C3倍率下电芯充电出现锂沉积异常，导致电芯自放电异常。[0097]本申请实施例通过对自放电电流的监控，可有效监测到电池终点异常，从而指定金属负极类全固态电池的充电窗口。[0098]图4为本申请实施例提供的一种电池充电倍率的确定装置结构示意图，该装置可行图1方法实施例涉及的各个步骤，该装置具体的功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。所述装置包括：电流获得模块401和倍率确定模块402,其电流获得模块401用于获得电池在每次循环充电过程中的自放电电流；自放电电流为在每次循环充电过程中，以第一充电倍率对电池进行充电，直至电池的电量参数达到预设电量参数，采用恒压充电的方式继续充电，并在恒压充电过程中所采集的自放电电流；电池的负极极片的材质为金属，电池的电解质为固态电解质；电量参数包括电池电压和/或电池荷电状态；倍率确定模块402用于基于自放电电流确定电池在预设电量参数下对应的最大充电倍率；其中，不同的循环充电过程，电池的第一充电倍率的取值不同；最大充电倍率为将电池充电至预设电量参数的情况下，自放电电流正常的充电倍率的最大值。获得将所述电池充电至不同预设电量参数对应的最大充电倍率；根据不同预设电量参数对应的最大充电倍率生成所述电池对应的充电策略。[0100]在上述实施例的基础上，所述第一充电倍率随循环次数逐渐增大；倍率确定模块402具体用于：确定自放电电流异常的最小充电倍率对应的循环次数；将小于所述循环次数的最大循环次数对应的充电倍率确定为所述电池在所述预设电量参数下对应的最大充电倍率。获取所述预设电量参数对应的正常自放电电流随时间的第一变化曲线，以及获取所述预设电量参数和所述第一充电倍率对应的自放电电流随时间的第二变化曲线；计算所述第一变化曲线和所述第二变化曲线的差异度；若所述差异度大于预设值，则确定所述第二变化曲线对应的自放电电流异常。[0102]在上述实施例的基础上，异常检测模块具体用于：第二自放电电流值达到稳定状态下的时间点；根据所述第一自放电电流值和所述第二自放电电流值之间的差值确定所述差异[0103]在上述实施例的基础上，该装置还包括倍率阈值确定模块，用于：获取待充电电池的电池健康状态；获取所述电池采用第一充电倍率充电至截止电将所述自放电电流和所述充电参数输入倍率预测模型中，获得所述倍率预测模型输出的所述最大充电倍率；所述倍率预测模型为基于机器学习算法预先训练获得。[0105]图5为本申请实施例提供的电子设备实体结构示意图，如图5所示，所述电子设备，包括：处理器(processor)501、存储器(memory)502和总线503;其中：所述处理器501用于调用所述存储器50