CN112630665A - 一种基于智能网联的锂电池寿命预测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于智能网联的锂电池寿命预测系统，用于新能源汽车，锂电池内部设有第一温度传感器，外部设有第二温度传感器；容量计算单元，与锂电池连接，用于计算锂电池在充满电的状态下的电量；控制器，控制器与锂电池、第一温度传感器、第二温度传感器和容量计算单元电连接；控制器用于获取第一温度传感器的检测结果、第二温度传感器的检测结果和容量计算单元的计算结果；远程服务器，与控制器网络连接；远程服务器内设有寿命预测模型，寿命预测模型用于根据第一温度传感器的检测结果、第二温度传感器的检测结果和容量计算单元的计算结果对锂电池的寿命进行预测，并将预测结果反馈至对应的控制器。本发明能够对锂电池的寿命进行预测。

Description

一种基于智能网联的锂电池寿命预测系统
技术领域
本发明涉及锂电池寿命预测技术领域，特别是一种基于智能网联的锂电池寿命预测系统。
背景技术
电池是汽车上的重要部件，不仅用于储存回收的能量，还用于在电机启动时提供能量。
而电池馈电是现有技术中研究的重点。现有的电池，无论是铅酸电池还是锂电池，都受到循环充电次数的限制，且在非适宜温度下的充放电效率极差。而我国在南北方向上的分布较方广，温度差异较大，尤其是冬季。在具体使用的过程中，如何对锂电池的使用寿命进行预测，是本领域亟待解决的重要问题之一。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于智能网联的锂电池寿命预测系统，以解决现有技术中的不足，它能够对锂电池寿命进行预测。
本发明提供了一种基于智能网联的锂电池寿命预测系统，用于新能源汽车，其中，包括，
锂电池，内部设有第一温度传感器，外部设有第二温度传感器；
容量计算单元，与所述锂电池连接，用于计算所述锂电池在充满电的状态下的电量；
控制器，所述控制器与所述锂电池、所述第一温度传感器、所述第二温度传感器和所述容量计算单元电连接；所述控制器用于获取所述第一温度传感器的检测结果、所述第二温度传感器的检测结果和所述容量计算单元的计算结果；
远程服务器，与所述控制器网络连接；所述远程服务器内设有寿命预测模型，所述寿命预测模型用于根据所述第一温度传感器的检测结果、所述第二温度传感器的检测结果和所述容量计算单元的计算结果对所述锂电池的寿命进行预测，并将预测结果反馈至对应的所述控制器。
如上所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其中，可选的是，所述寿命预测模型为神经网络模型；
所述第二温度传感器和所述第一温度传感器用于实时检测；
使用时，第二温度传感器用于检测锂电池的环境温度，在同一环境温度下，计算充放电的电量，并对时间进行积分，获取不同环境温度下充放电的积分参数，并将该积分参数作为该寿命预测模型的输入参数。
如上所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其中，可选的是，所述第一温度传感器用于检测所述锂电池的内部温度，并统计在第一时间段内，所述内部温度的突变次数；
在第一时间段中，若所述锂电池的一次温度上升所用的时间小于第二时间段，则记为一次内部温度突变；所述第二时间段不大于所述第一时间段的1％。
如上所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其中，可选的是，根据所述突变次数和第一时间段，计算内部温度的突变频率；
根据所述突变频率获取衰减参数，所述衰减参数介于0-1之间，所述突变频率越大，所述衰减参数越小。
如上所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其中，可选的是，所述衰减参数用于与所述寿命预测模型的预测结果进行相乘，作为最终的预测结果。
如上所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其中，可选的是，所述远程服务器还包括反馈奖励单元；
用户在所述锂电池报废后，将所述锂电池具体参数上传给所述远程服务器后，向所述用户发送抵扣券；所述抵扣券用于购买指定平台的指定商品。
如上所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其中，可选的是，所述远程服务器还包括自我升级模块；
所述远程服务器在收到用户在所述锂电池报废后所上传的具体参数后，调取所述锂电池的所有历史参数，以及所有历史预测结果，并将预测结果与所述具体参数对比；若相符合，则自我升级模块将该锂电池的所有历史数据作为训练参数，以在合适的时机加入训练样本，对该寿命预测模型进行训练升级。
与现有技术相比，本发明通过基于智能网联，在远程服务器上设置一个寿命预测模型。通过上传不同的锂电池相关参数，即能够对不同锂电池的寿命进行预测，由于是设置于远程服务器上，能够基于大量的数据基础对寿命预测模型进行充分的修正、补充和训练，使其预测结果随着时间推移更加准确。
附图说明
图1是本发明整体结构框图；
具体实施方式
下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本发明的实施例：如图1所示，本发明提出了一种基于智能网联的锂电池寿命预测系统，用于新能源汽车，其中，包括，
锂电池，内部设有第一温度传感器，外部设有第二温度传感器；具体地，所述第一温度传感器用于检测电池单体内的温度，即锂电池的内部温度，所述第二温度传感器用于检测所述锂电池的外部温度，即锂电池的环境温度。
容量计算单元，与所述锂电池连接，用于计算所述锂电池在充满电的状态下的电量；具体实施时，所述容量计算单元也可以现有方式计算电池SOC的系统或模块。
控制器，所述控制器与所述锂电池、所述第一温度传感器、所述第二温度传感器和所述容量计算单元电连接；所述控制器用于获取所述第一温度传感器的检测结果、所述第二温度传感器的检测结果和所述容量计算单元的计算结果。远程服务器，与所述控制器网络连接；所述远程服务器内设有寿命预测模型，所述寿命预测模型用于根据所述第一温度传感器的检测结果、所述第二温度传感器的检测结果和所述容量计算单元的计算结果对所述锂电池的寿命进行预测，并将预测结果反馈至对应的所述控制器。具体地，所述控制器通过联网模块与所述远程服务器连接。
使用时，所述控制器实时获取所述第一温度传感器的检测结果和所述第二温度传感器的检测结果；并上传至远程服务器，而所述容量计算单元，则是在完成一次计算后，上传一次。在具体使用时，也可以是将一段时间内的所述第一温度传感器的检测结果和第二温度传感器的检测结果，与所述容量计算单元的计算结果一同上传。
作为一种较佳的实现方式，所述寿命预测模型为神经网络模型；所述第二温度传感器和所述第一温度传感器用于实时检测；使用时，第二温度传感器用于检测锂电池的环境温度，在同一环境温度下，计算充放电的电量，并对时间进行积分，获取不同环境温度下充放电的积分参数，并将该积分参数作为该寿命预测模型的输入参数。如此，能够充分反映使用环境温度对锂电池寿命的影响。
在锂电池的使用过程中，虽然大部分都能够通过上述方案进行预测，但对于偶然因素的影响，会导致锂电池使用过程中的异常情况，为了便于及时发现异常情况，并对该异常情况进行充分的考虑。发明人发现，这些异常情况，通常可以利用内部温度来反映，因此，本发明又作为了进一步的改进：所述第一温度传感器用于检测所述锂电池的内部温度，并统计在第一时间段内，所述内部温度的突变次数；在第一时间段中，若所述锂电池的一次温度上升所用的时间小于第二时间段，则记为一次内部温度突变；所述第二时间段不大于所述第一时间段的1％。如此，能够对内部温度突变进行充分的考虑。
更具体地，根据所述突变次数和第一时间段，计算内部温度的突变频率；根据所述突变频率获取衰减参数，所述衰减参数介于0-1之间，所述突变频率越大，所述衰减参数越小。所述衰减参数用于与所述寿命预测模型的预测结果进行相乘，作为最终的预测结果。在使用时，当衰减参数小于0.5时，所述控制器控制报警部件发出警报。
更进一步地，为了获取更多的准确数据，以提高预测模型的准确性，所述远程服务器还包括反馈奖励单元；用户在所述锂电池报废后，将所述锂电池具体参数上传给所述远程服务器后，向所述用户发送抵扣券；所述抵扣券用于购买指定平台的指定商品。
更进一步地，所述远程服务器还包括自我升级模块；所述远程服务器在收到用户在所述锂电池报废后所上传的具体参数后，调取所述锂电池的所有历史参数，以及所有历史预测结果，并将预测结果与所述具体参数对比；若相符合，则自我升级模块将该锂电池的所有历史数据作为训练参数，以在合适的时机加入训练样本，对该寿命预测模型进行训练升级。如此，能够使所述远程服务器越的准确性越来越高。
以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于智能网联的锂电池寿命预测系统，用于新能源汽车，其特征在于：包括，
锂电池，内部设有第一温度传感器，外部设有第二温度传感器；
容量计算单元，与所述锂电池连接，用于计算所述锂电池在充满电的状态下的电量；
控制器，所述控制器与所述锂电池、所述第一温度传感器、所述第二温度传感器和所述容量计算单元电连接；所述控制器用于获取所述第一温度传感器的检测结果、所述第二温度传感器的检测结果和所述容量计算单元的计算结果；
远程服务器，与所述控制器网络连接；所述远程服务器内设有寿命预测模型，所述寿命预测模型用于根据所述第一温度传感器的检测结果、所述第二温度传感器的检测结果和所述容量计算单元的计算结果对所述锂电池的寿命进行预测，并将预测结果反馈至对应的所述控制器。
2.根据权利要求1所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其特征在于：所述寿命预测模型为神经网络模型；
所述第二温度传感器和所述第一温度传感器用于实时检测；
使用时，第二温度传感器用于检测锂电池的环境温度，在同一环境温度下，计算充放电的电量，并对时间进行积分，获取不同环境温度下充放电的积分参数，并将该积分参数作为该寿命预测模型的输入参数。
3.根据权利要求2所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其特征在于：所述第一温度传感器用于检测所述锂电池的内部温度，并统计在第一时间段内，所述内部温度的突变次数；
在第一时间段中，若所述锂电池的一次温度上升所用的时间小于第二时间段，则记为一次内部温度突变；所述第二时间段不大于所述第一时间段的1％。
4.根据权利要求3所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其特征在于：根据所述突变次数和第一时间段，计算内部温度的突变频率；
根据所述突变频率获取衰减参数，所述衰减参数介于0-1之间，所述突变频率越大，所述衰减参数越小。
5.根据权利要求4所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其特征在于：所述衰减参数用于与所述寿命预测模型的预测结果进行相乘，作为最终的预测结果。
6.根据权利要求2所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其特征在于：所述远程服务器还包括反馈奖励单元；
用户在所述锂电池报废后，将所述锂电池具体参数上传给所述远程服务器后，向所述用户发送抵扣券；所述抵扣券用于购买指定平台的指定商品。
7.根据权利要求6所述的基于智能网联的锂电池寿命预测系统，其特征在于：所述远程服务器还包括自我升级模块；
所述远程服务器在收到用户在所述锂电池报废后所上传的具体参数后，调取所述锂电池的所有历史参数，以及所有历史预测结果，并将预测结果与所述具体参数对比；若相符合，则自我升级模块将该锂电池的所有历史数据作为训练参数，以在合适的时机加入训练样本，对该寿命预测模型进行训练升级。
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