CN113655384A - 一种云边端计算的电池状态计算方法 - Google Patents
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Abstract
一种云边端计算的电池状态计算方法，边缘端，部署云端训练和量化后下发的SOC估计模型，在电池管理系统实时检测的过程中，边缘端模型只接收云端筛选的特定参数作为网络输入参数用来估计SOC值，并下放该预测值到电池管理终端，终端的结果正确与否反馈给云端，云端定期根据反馈结果筛选相关参数对模型进行优化训练，更新边缘端模型。以上形成一套云端管理系统，终端包含多个相同性能和规格的BMS端，同时上传参数及预测结果，在云端实现参数共享，同时优化的能力。
Description
技术领域
本发明涉及电池管理系统技术领域，具体涉及一种云边端计算的电池状态计算方法。
背景技术
锂电池作为一种能量密度高，寿命长，自放电率低的储能单元，是目前发展最快，前景最好的储能电池方案之一，在电动汽车，电子产品等领域具有广阔应用前景，但其使用寿命，健康状态，内外部温度管理等核心问题仍有待解决。实时精确的锂电池荷电状态估计以及基于锂电池SOC的均衡管理是锂电池管理系统的核心技术，其对于了解锂电池当前状态，延长锂电池组的使用寿命并提高其输出性能具有重要意义和作用。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种利用云互联数据共享的优势进行模型优化，从而得到更精确、快速的SOC估计模型的电池状态计算方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种云边端计算的电池状态计算方法，包括如下步骤：
a)建立电池参数检测系统，电池参数检测系统检测BMS端的电池的各项状态参数；
b)电池参数检测系统将电池的各项状态参数进行建模，得到量化后的电池管理模型，将电池管理模型传输到边缘计算系统；
c)边缘端将电池参数检测系统检测的电池的各项状态参数进行计算，计算后向云端反馈计算结果；
d)云端根据反馈结果及接收到的新的电池的各项状态参数对模型进行修正，将更新后的电池管理模型回传至边缘计算系统；
e)重复步骤a)至步骤d)，完成对电池管理模型的迭代，将迭代后的模型输出的电池的各项状态参数发送至BMS端。
进一步，步骤a)中电池参数检测系统括电池工作电路、电压检测电路、温度检测电路、中央处理器，中央处理器输入端与电池工作电路、电压检测电路、温度检测电路相连接，采集的电池的电压、电流、温度参数经风压、滤波、放大处理后发送至中央处理器，中央处理器将处理后的参数上传至边缘计算系统。
进一步，步骤b)中使用轻量级网络MobileNets对电池的各项状态参数进行建模。
进一步，修改轻量级网络MobileNets的计算模式，丢弃tensorflow数据结构和配置要求，将卷积计算改写为矩阵展开相乘的模式。
本发明的有益效果是：边缘端，部署云端训练和量化后下发的SOC估计模型，在电池管理系统实时检测的过程中，边缘端模型只接收云端筛选的特定参数作为网络输入参数用来估计SOC值，并下放该预测值到电池管理终端，终端的结果正确与否反馈给云端，云端定期根据反馈结果筛选相关参数对模型进行优化训练，更新边缘端模型。以上形成一套云端管理系统，终端包含多个相同性能和规格的BMS端，同时上传参数及预测结果，在云端实现参数共享，同时优化的能力。
附图说明
图1为本发明的云-边-BMS端电池SOC值估计系统图。
具体实施方式
下面结合附图1对本发明做进一步说明。
SOC估计受多种因素的影响，例如温度、倍率、SOC点等，导致不同的充放电效率，此外还需要考虑到老化和自放电等因素，因此SOC值需要被正确估计且不断修正。动力电池的SOC估计，是一个非线性过程，类似于神经网络算法中的真实值的逼近过程。鉴于深度网络算法在其他领域内的成功应用，我们考虑到将其引用到SOC估计问题中。
电池是高度非线性的系统，在它充放电过程中很难建立准确的数学模型。神经网络具有非线性的基本特性，具有并行结构和学习能力，对于外部激励，能给出相应的输出，能够模拟电池动态特性，来估计SOC。估计电动汽车电池SOC，常用的输入变量有电压、电流、累积放出电量、温度、内阻、环境温度等，是一个典型的多变量估计问题，输入变量的选择是否合适，变量数量是否恰当，直接影响模型的准确性和计算量。大数据、云互联的时代，数据共享优势为我们提高大量电池的SOC估计值及相关参数，利用这些历史数据进行SOC估计值建模对电池荷电状态进行估计和预测具有重要意义。
本发明的一种云边端计算的电池状态计算方法，包括如下步骤：
a)建立电池参数检测系统，电池参数检测系统检测BMS端的电池的各项状态参数；
b)电池参数检测系统将电池的各项状态参数进行建模，得到量化后的电池管理模型，将电池管理模型传输到边缘计算系统；
c)边缘端将电池参数检测系统检测的电池的各项状态参数进行计算，计算后向云端反馈计算结果；
d)云端根据反馈结果及接收到的新的电池的各项状态参数对模型进行修正，将更新后的电池管理模型回传至边缘计算系统；
e)重复步骤a)至步骤d)，完成对电池管理模型的迭代，将迭代后的模型输出的电池的各项状态参数发送至BMS端。从而得到更准确的预测结果，提高电池使用利用率和寿命。
边缘端，部署云端训练和量化后下发的SOC估计模型，在电池管理系统实时检测的过程中，边缘端模型只接收云端筛选的特定参数作为网络输入参数用来估计SOC值，并下放该预测值到电池管理终端，终端的结果正确与否反馈给云端，云端定期根据反馈结果筛选相关参数对模型进行优化训练，更新边缘端模型。以上形成一套云端管理系统，终端包含多个相同性能和规格的BMS端，同时上传参数及预测结果，在云端实现参数共享，同时优化的能力。
实施例1：
步骤a)中电池参数检测系统括电池工作电路、电压检测电路、温度检测电路、中央处理器，中央处理器输入端与电池工作电路、电压检测电路、温度检测电路相连接，采集的电池的电压、电流、温度参数经风压、滤波、放大处理后发送至中央处理器，中央处理器将处理后的参数上传至边缘计算系统。
实施例2：
步骤b)中使用轻量级网络MobileNets对电池的各项状态参数进行建模。
实施例3：
修改轻量级网络MobileNets的计算模式，丢弃tensorflow数据结构和配置要求，将卷积计算改写为矩阵展开相乘的模式。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种云边端计算的电池状态计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)建立电池参数检测系统，电池参数检测系统检测BMS端的电池的各项状态参数；
b)电池参数检测系统将电池的各项状态参数进行建模，得到量化后的电池管理模型，将电池管理模型传输到边缘计算系统；
c)边缘端将电池参数检测系统检测的电池的各项状态参数进行计算，计算后向云端反馈计算结果；
d)云端根据反馈结果及接收到的新的电池的各项状态参数对模型进行修正，将更新后的电池管理模型回传至边缘计算系统；
e)重复步骤a)至步骤d)，完成对电池管理模型的迭代，将迭代后的模型输出的电池的各项状态参数发送至BMS端。
2.根据权利要求1所述的云边端计算的电池状态计算方法，其特征在于：步骤a)中电池参数检测系统括电池工作电路、电压检测电路、温度检测电路、中央处理器，中央处理器输入端与电池工作电路、电压检测电路、温度检测电路相连接，采集的电池的电压、电流、温度参数经风压、滤波、放大处理后发送至中央处理器，中央处理器将处理后的参数上传至边缘计算系统。
3.根据权利要求1所述的云边端计算的电池状态计算方法，其特征在于：步骤b)中使用轻量级网络MobileNets对电池的各项状态参数进行建模。
4.根据权利要求3所述的云边端计算的电池状态计算方法，其特征在于：修改轻量级网络MobileNets的计算模式，丢弃tensorflow数据结构和配置要求，将卷积计算改写为矩阵展开相乘的模式。
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