CN114734845A - 超级充电枪温度控制方法、系统和基于其的超级充电枪 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种超级充电枪温度控制方法、系统和基于其的超级充电枪。超级充电枪温度控制方法为：采集超级充电枪的充电数据，利用温升预测模型对超级充电枪的温度进行预测，判断温度预测值是否超过预设的温度阈值，若是则控制超级充电枪中的冷却系统启动并对冷却系统进行参数调整，对超级充电枪的当前温度进行检测，判断当前温度值是否低于预设的安全温度值，若是则控制冷却系统关停。超级充电枪温度控制系统采用前述的超级充电枪温度控制方法，其包括数据采集模块和MCU，还可以包括云端服务器。超级充电枪包括充电模块、冷却系统和前述的超级充电枪温度控制系统。本发明能够准确、灵活、及时地实施温度控制，确保安全、稳定工作。

Description

超级充电枪温度控制方法、系统和基于其的超级充电枪
技术领域
本发明属于大功率充电技术领域，具体涉及一种超级充电枪中适用的温度控制方法和系统，以及基于其的超级充电枪。
背景技术
新能源电动汽车采用高电压、大电流方式通过充电枪向其充电。充电枪在充电过程中温度会持续升高，特别针对大功率的充电枪，电流可高达500A，需要配合冷却系统进行降温操作。为了保证充电枪在合理的温度下工作，何时启动冷却，冷却功率如何控制，再结合充电枪的使用情况，决定充电过程中的控制策略会非常关键。
现有技术，一般是将经验值或者实验室测试的温度阈值设置在嵌入式控制系统中，并通过多方位的传感器对充电枪的温度进行采集和监控，并通过对阈值的比较进行相应的冷却系统的控制。该方法充电桩无法针对不同的使用寿命和其他零部件衰减进行相应策略的调整，不够灵活，并且温度控制不够精准。
针对智能充电枪，现有技术通过数据的采集和分析，再进行对历史数据的比较，从而判断当前温度是否异常，并进行远程控制。该方法没有结合人工智能算法，缺少对温度数据进行拟合并预测，不能做到提前预知和控制，由于冷却系统产生效果也需要一定的时间，所以不能保证控制的及时性和准确性，特别是针对高功率充电桩温度上升非常快的情况难以保证处理及时，且本身是对实时数据进行采集和分析，不能对温度升高进行预判。
由此可见，现有的充电枪温度控制方案存在准确性不佳、使用灵活性较差、无法保证控制及时性的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够更加准确、灵活、及时地对充电枪实施温度控制，以确保充电枪使用安全的超级充电枪温度控制方法。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种超级充电枪温度控制方法，包括以下步骤：
步骤1：按照预设的时间周期采集超级充电枪的充电数据，然后执行步骤2；
步骤2：获取所述超级充电枪的充电数据，基于所述超级充电枪的充电数据并利用针对所述超级充电枪的温升预测模型对所述超级充电枪未来的温度进行预测而得到温度预测值，然后执行步骤3；
步骤3：判断所述温度预测值是否超过预设的温度阈值，若是则执行步骤4，若否则在下一时间周期时返回步骤1；
步骤4：提前控制所述超级充电枪中的冷却系统启动并基于所述温度预测值对所述冷却系统进行参数调整，然后执行步骤5；
步骤5：对所述超级充电枪的当前温度进行检测而得到当前温度值，然后执行步骤6；
步骤6：获取所述当前温度值，判断所述当前温度值是否低于预设的安全温度值，若是则执行步骤7，若否则在下一时间周期时返回步骤5；
步骤7：控制所述冷却系统关停，在下一时间周期时返回步骤1。
所述步骤2中，所述温升预测模型利用所述超级充电枪的历史充电数据结合机器学习和深度学习的算法进行分析训练而得到和更新。
所述超级充电枪采集所述充电数据并上传至云端，在云端接收所述超级充电枪上传的充电数据并得到和更新所述温升预测模型，所述温升预测模型远程更新到所述超级充电枪端；
所述超级充电枪内嵌有利用所述温升预测模型的温度控制软件，从而实现利用所述温升预测模型对所述超级充电枪未来的温度进行预测、判断所述温度预测值是否超过预设的温度阈值、控制所述超级充电枪中的冷却系统启动和对所述冷却系统进行参数调整、判断所述当前温度值是否低于预设的安全温度值、控制所述冷却系统关停；
所述超级充电枪由云端获取信息而更新其内嵌所述温度控制软件中的温升预测模型。
所述步骤4中，对所述冷却系统进行的参数调整包括液冷功率控制或风冷风速控制。
所述安全温度值低于或等于所述温度阈值。
本发明还提供一种温度控制准确、灵活、及时，确保充电安全性的超级充电枪温度控制系统，其方案是：
一种超级充电枪温度控制系统，采用前述的所述超级充电枪温度控制方法，所述超级充电枪温度控制系统包括：
数据采集模块，所述数据采集模块设置于超级充电枪内，其用于执行所述步骤1和所述步骤5；
MCU，所述MCU设置于超级充电枪内，其用于执行所述步骤2至步骤4、步骤6至步骤7。
所述MCU还用于上传充电数据至云端，所述MCU内嵌有利用所述温升预测模型的温度控制软件；
所述超级充电枪温度控制系统还包括：
云端服务器，所述云端服务器设置于云端并与所述MCU通信，其用于接收所述超级充电枪上传的充电数据并得到和更新所述温升预测模型、向所述MCU传送供其更新所述温升预测模型的信息。
所述云端服务器利用所述超级充电枪的历史充电数据进行分析训练而得到和更新所述温升预测模型。
本发明还提供一种温度控制准确、灵活、及时，安全性佳的超级充电枪，其方案是：
一种超级充电枪，包括充电模块、冷却系统，还包括前述的超级充电枪温度控制系统。所述冷却系统共为液冷系统或风冷系统。
由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：本发明的超级充电枪温度控制方法和系统能够准确、灵活、及时地对超级充电枪实施温度控制，从而确保超级充电枪安全、稳定工作；本发明的超级充电枪温度控制准确、灵活、及时，安全性好。
附图说明
附图1为本发明的超级充电枪温度控制系统的原理框图。
附图2为本发明的超级充电枪温度控制方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图所示的实施例对本发明作进一步描述。
实施例一：如附图1所示，超级充电枪包括能够与充电器对接的充电模块、用于降温的冷却系统（液冷系统或风冷系统）以及狭义的超级充电枪温度控制系统。
超级充电枪中所包括的狭义的超级充电枪温度控制系统包括设置于超级充电枪中的数据采集模块和MCU。数据采集模块用于采集超级充电枪的充电数据，MCU用于根据超级充电枪的充电数据进行温度控制。如附图2所示，该狭义的超级充电枪温度控制系统所执行的超级充电枪温度控制方法包括以下步骤：
步骤1：按照预设的时间周期采集超级充电枪的充电数据，然后执行步骤2。该步骤由数据采集模块执行，具体为：预设时间周期t-interval并进行充电数据采集，即每间隔t-interval分钟进行一次充电数据采集。
步骤2：获取超级充电枪的充电数据，基于超级充电枪的充电数据并利用针对超级充电枪的温升预测模型对超级充电枪未来一段时间，如t分钟的温度进行预测而得到温度预测值，然后执行步骤3。该步骤由MCU执行。
步骤3：判断温度预测值是否超过预设的温度阈值Tmax，若是则执行步骤4，若否则在下一时间周期时返回步骤1，即t-interval分钟后重新采集超级充电枪的充电数据。温度阈值Tmax根据超级充电枪的硬件情况设置。该步骤由MCU执行。
步骤4：提前控制超级充电枪中的冷却系统启动并基于温度预测值对冷却系统进行参数调整，然后执行步骤5。该步骤中，对冷却系统进行的参数调整包括液冷功率控制或风冷风速控制。不同的冷却冷却系统有不同的控制方法，直接采用即可。该步骤由MCU执行。
步骤5：对超级充电枪的当前温度进行检测而得到当前温度值，然后执行步骤6。该步骤由数据采集模块执行。
步骤6：获取当前温度值，判断当前温度值是否低于预设的可以关闭冷却系统的安全温度值T（安全温度值T低于或等于温度阈值Tmax），若是则执行步骤7，若否则在下一时间周期时返回步骤5，即t-interval分钟后重新对超级充电枪的当前温度进行检测。该步骤由MCU执行。
步骤7：控制冷却系统关停，在下一时间周期时返回步骤1。该步骤由MCU执行。
对于MCU，其内嵌有利用温升预测模型的温度控制软件，从而实现利用温升预测模型对超级充电枪未来的温度进行预测、判断温度预测值是否超过预设的温度阈值、控制超级充电枪中的冷却系统启动和对冷却系统进行参数调整、判断当前温度值是否低于预设的安全温度值、控制冷却系统关停。
在上述狭义的超级充电枪温度控制系统基础上，扩展出广义的超级充电枪温度控制系统方案，如下：
广义的超级充电枪温度控制系统在包括上述数据采集模块和MCU的基础上，还包括云端服务器，云端服务器设置于云端并能够与MCU通信，其用于接收超级充电枪上传的充电数据并得到和更新温升预测模型、向MCU传送供其更新温升预测模型的信息。此时若超级充电枪在线，则MCU，即超级充电枪还用于上传充电数据至云端，并由云端获取信息而更新其内嵌温度控制软件中的温升预测模型。超级充电枪上传的充电数据在云端服务器中存储而形成超级充电枪的历史充电数据，则在云端服务器中，温升预测模型利用超级充电枪的大量历史充电数据结合机器学习和深度学习的算法进行分析训练而得到和更新（云端服务器利用超级充电枪的历史充电数据进行分析训练而得到和更新温升预测模型），然后将最新的温升预测模型远程升级更新到超级充电枪端，以对超级充电枪后续的温度升高趋势进行准确预测。
上述方案弥补了现有技术的缺点，将超级充电枪与云端进行互联后，使用对充电大数据进行离线分析，并结合人工智能算法，对此次充电行为的温度进行预测，从而一定量的提前下发充电枪冷却系统的控制。针对充电枪离线的情况，主要采用将人工智能算法模块转换成嵌入式SDK的形式和已有的嵌入式程序相结合并辅助硬件端做决策，同时针对嵌入式SDK进行在线升级的功能实现，做到每隔一段时间，云端利用新的充电数据对人工智能算法模块进行硬件端的升级更新。
上述方案能够对充电过程的温升进行预测，提前并精准的控制液冷系统的各个运行参数，达到准确、高效和安全。针对超充枪，充电时间非常短，温升情况却很快，更需要预测和准确的温度控制，上述方案适用于这种情况。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种超级充电枪温度控制方法，其特征在于：所述超级充电枪温度控制方法包括以下步骤：
步骤1：按照预设的时间周期采集超级充电枪的充电数据，然后执行步骤2；
步骤2：获取所述超级充电枪的充电数据，基于所述超级充电枪的充电数据并利用针对所述超级充电枪的温升预测模型对所述超级充电枪未来的温度进行预测而得到温度预测值，然后执行步骤3；
步骤3：判断所述温度预测值是否超过预设的温度阈值，若是则执行步骤4，若否则在下一时间周期时返回步骤1；
步骤4：提前控制所述超级充电枪中的冷却系统启动并基于所述温度预测值对所述冷却系统进行参数调整，然后执行步骤5；
步骤5：对所述超级充电枪的当前温度进行检测而得到当前温度值，然后执行步骤6；
步骤6：获取所述当前温度值，判断所述当前温度值是否低于预设的安全温度值，若是则执行步骤7，若否则在下一时间周期时返回步骤5；
步骤7：控制所述冷却系统关停，在下一时间周期时返回步骤1。
2.根据权利要求1所述的超级充电枪温度控制方法，其特征在于：所述步骤2中，所述温升预测模型利用所述超级充电枪的历史充电数据结合机器学习和深度学习的算法进行分析训练而得到和更新。
3.根据权利要求2所述的超级充电枪温度控制方法，其特征在于：所述超级充电枪采集所述充电数据并上传至云端，在云端接收所述超级充电枪上传的充电数据并得到和更新所述温升预测模型，所述温升预测模型远程更新到所述超级充电枪端；
所述超级充电枪内嵌有利用所述温升预测模型的温度控制软件，从而实现利用所述温升预测模型对所述超级充电枪未来的温度进行预测、判断所述温度预测值是否超过预设的温度阈值、控制所述超级充电枪中的冷却系统启动和对所述冷却系统进行参数调整、判断所述当前温度值是否低于预设的安全温度值、控制所述冷却系统关停；
所述超级充电枪由云端获取信息而更新其内嵌所述温度控制软件中的温升预测模型。
4.根据权利要求1所述的超级充电枪温度控制方法，其特征在于：所述步骤4中，对所述冷却系统进行的参数调整包括液冷功率控制或风冷风速控制。
5.根据权利要求1所述的超级充电枪温度控制方法，其特征在于：所述安全温度值低于或等于所述温度阈值。
6.一种超级充电枪温度控制系统，其特征在于：所述超级充电枪温度控制系统采用如权利要求1所述的所述超级充电枪温度控制方法，所述超级充电枪温度控制系统包括：
数据采集模块，所述数据采集模块设置于超级充电枪内，其用于执行所述步骤1和所述步骤5；
MCU，所述MCU设置于超级充电枪内，其用于执行所述步骤2至步骤4、步骤6至步骤7。
7.根据权利要求6所述的超级充电枪温度控制系统，其特征在于：所述MCU还用于上传充电数据至云端，所述MCU内嵌有利用所述温升预测模型的温度控制软件；
所述超级充电枪温度控制系统还包括：
云端服务器，所述云端服务器设置于云端并与所述MCU通信，其用于接收所述超级充电枪上传的充电数据并得到和更新所述温升预测模型、向所述MCU传送供其更新所述温升预测模型的信息。
8.根据权利要求7所述的超级充电枪温度控制系统，其特征在于：所述云端服务器利用所述超级充电枪的历史充电数据进行分析训练而得到和更新所述温升预测模型。
9.一种超级充电枪，包括充电模块、冷却系统，其特征在于：所述超级充电枪还包括如权利要求6所述的超级充电枪温度控制系统。
10.根据权利要求9所述的超级充电枪，其特征在于：所述冷却系统共为液冷系统或风冷系统。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117246163A (zh) * 2023-10-16 2023-12-19 汇工(河北)机械集团有限公司 液冷充电枪的控制方法、控制器及充电桩

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