CN115042665A - 云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法及系统 - Google Patents

云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法及系统，涉及动力电池测控技术领域，具体步骤为：数据获取：获取电池包参数信息以及环境参数信息；充放电策略确定：采用机器学习构建的分析模型根据电池包的参数信息以及环境参数信息生成最佳的电池充放电策略；安全监测：获取最佳的电池充放电策略下电池包参数的实时数据，根据实时数据判断是否更新电池充放电策略；本发明可对电池包的电池动态寿命和健康状况作出精确评估，提高安全性、延长使用寿命；同时通过实时更新的充放电策略，在最大可能保证电池包安全的同时满足使用者的需求，减少事故的发生。

Description

云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法及系统
技术领域
本发明涉及动力电池测控技术领域，更具体的说是涉及一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法及系统。
背景技术
由于电池具有高能量密度的特性，对其工作状态和健康状况的评估显得尤为重要。一旦电池偏离了正常工作状态即处于亚健康状态或故障状态，就会给整个动力系统带来严重的安全隐患。而这些非正常状态通过简单的监控很难做到及时准确地判断和预警。即使电池处于正常工作状态，若能对其运行性能进行客观、全面地评估，也对优化动力系统整体性能和延长电池寿命具有十分重要的指导意义。
目前的电池保护仅通过BMS实现对电芯进行预警管控，其管控方法仅是当接收到预警消息后对电池包进行断开充电或放电，并不能采用行之有效的方法在保证电池包安全的情况下，尽可能不影响使用者继续使用，因此如何解决上述问题是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法及系统，克服上述缺陷。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法，具体步骤为：
数据获取：获取电池包参数信息以及环境参数信息；
充放电策略确定：采用机器学习构建的分析模型根据电池包的参数信息以及环境参数信息生成最佳的电池充放电策略；
安全监测：获取最佳的电池充放电策略下电池包参数的实时数据，根据实时数据判断是否更新电池充放电策略。
可选的，数据获取还包括BIM工作状态信息。
可选的，充放电策略确定之前还包括根据电池包参数信息进行性能预测。
可选的，充放电策略确定的具体步骤为：
获取初始充放电策略：将电池包的预估性能以及环境参数信息输入分析模型获得对应的初始充放电策略；
充放电曲线拟合：基于历史充放电数据，拟合电池包中各个电池单体充放电数据曲线，并计算出电池包内各个电池单体间的容量差异并预估均衡时间；
充放电策略优化：基于电池包内各个电池单体间的容量差异以及均衡时间预估值优化初始充放电策略，得到最佳的电池充放电策略。
可选的，安全监测具体为：对电池包参数的实时数据进行监测，若异常数据出现次数大于预设阈值，将电池包参数的实时数据输入分析模型更新充电策略。
一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制系统，包括：电池包、BMS处理器、云平台、温度平衡装置、4G/5G通信模块；
所述电池包，用于存储或输出电能；
所述BMS处理器，用于采集电池包参数信息、环境参数信息，以及执行充放电策略；
所述云平台，用于对电池包参数信息以及环境参数信息进行分析，预估电池包性能，生成充放电策略；
所述温度平衡装置，用于平衡电池包中各个电池单体的温度；
所述4G/5G通信模块，用于数据信息的传输。
可选的，云平台包括前端控制器和后端服务器，所述前端控制器用于隔绝非正常连接；所述后端服务器用于数据分析、存储以及安全预警。
可选的，所述温度平衡装置包括覆盖于各个电池单体外侧的温度平衡壳，所述温度平衡壳相对两侧分别设有进液口、出液口；所述进液口与所述出液口均与液体箱相连。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开了一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法及系统，对电池包的电池动态寿命和健康状况作出精确评估，提高安全性、延长使用寿命；同时通过实时更新的充放电策略，在最大可能保证电池包安全的同时满足使用者的需求，减少事故的发生。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法，步骤如图1所示，具体为：
步骤1、数据获取：获取电池包参数信息以及环境参数信息；
其中，电池包参数信息包括：单体电压、电流、温度、容量、绝缘电阻值等；
环境参数信息包括环境温湿度、负载变化率、电动自行车行驶速度等；
在另一实施例中，数据获取还包括BIM工作状态信息，其通过BMS处理器自检获得。
步骤2、充放电策略确定：采用机器学习构建的分析模型根据电池包的参数信息以及环境参数信息生成最佳的电池充放电策略；
具体为：
步骤21、获取初始充放电策略：将电池包的预估性能以及环境参数信息输入分析模型获得对应的初始充放电策略；
步骤22、充放电曲线拟合：基于历史充放电数据，拟合电池包中各个电池单体充放电数据曲线，并计算出电池包内各个电池单体间的容量差异并预估均衡时间；
步骤23、充放电策略优化：基于电池包内各个电池单体间的容量差异以及均衡时间预估值优化初始充放电策略，得到最佳的电池充放电策略。
其中，步骤21中的电池包的预估性能的获取：采用多核ARM系统对电池包参数信息进行深度学习，运行人工智能深度学习模型对电池综合性能作即时评估；同时利用该电池包参数进行深度学习和优化，获得个性化预估模型。
在另一实施例中，电池性能也可采用传统方法预测，例如：利用安时积分方法，通过记录电池充放电电流以及时间，计算电池的SOC。
步骤22的具体步骤为：
首先基于电池包参数判断是充电状态还是放电状态，然后根据当前状态拟合对应的数据曲线，并计算出电池包内各个电池单体间的剩余容量差异；当容量差异即SOCMAX与SOCMIN差值大于预设阈值时，基于预置的均衡控制算法计算出均衡时间。
具体来说，若电池处于充电过程，通过电池包的预估性能，利用NSGA2多目标优化算法控制电池组的充电电流，在满足电池安全约束的条件下，寻找最优帕累托前沿，此时再考虑环境参数信息，制定相应的充电策略；若电池处于放电过程，通过电池包的预估性能以及是否需要主动均衡，制定相应的放电策略。
步骤23的具体内容为：将获得的剩余容量差异以及预估均衡时间输入分析模型对初始充放电策略优化得到最佳的电池充放电策略。
步骤3、安全监测：获取最佳的电池充放电策略下电池包参数的实时数据，根据实时数据判断是否更新电池充放电策略。
其中，最佳的电池充放电策略包括单芯故障策略、过流保护策略、过压保护策略、高温保护策略、低温保护策略等。
在本实施例中，单芯故障策略为当检测到电池包任一电池单体出现故障，则采用备用电池单体代替该电池单体，并向使用者发出预警信息，告知电池包情况，提醒其尽快维修；高温保护策略为当电池单体的温度超过最高安全阈值时，对整体的电池包进行散热，直至温度降低至最低安全阈值时，停止散热；当各个电池单体的温差大于10％最高安全阈值时，对该电池单体参数数据进行分析，当该电池单体为非故障状态，即对该电池单体进行自主降温，通过温度平衡装置对其进行降温直至与其他电池单体温度持平；若该电池单体为故障状态则执行单芯故障策略。
低温保护策略与高温保护策略类似，就不再详述。
步骤3具体为：实时获取充放电过程中的电池包参数，当电池包参数出现异常时，将其放入分析模型中生成最新的充放电策略，并将异常情况发送给使用者。
本实施例还包括一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制系统，如图2所示，包括：
电池包、BMS处理器、云平台、温度平衡装置、4G/5G通信模块；
所述电池包，用于存储或输出电能；
所述BMS处理器，用于采集电池包参数信息以及环境参数信息；
所述云平台，用于对电池包参数信息以及环境参数信息进行分析，预估电池包性能，生成充放电策略；
所述温度平衡装置，用于平衡电池包中各个电池单体的温度；
所述4G/5G通信模块，用于数据信息的传输。
在本实施例中，电池包为多个串联或并联的电池单体。
在本实施例中，云平台包括前端控制器和后端服务器，所述前端控制器用于隔绝非正常连接；所述后端服务器用于数据分析、存储以及安全预警。
在本实施例中，所述温度平衡装置包括温度平衡壳、进液口、出液口以及液体箱；温度平衡壳为铝制材料，在电池外侧形成一个完全包覆的空心壳体，两端开设有进液口和出液口，进液口和出液口通过管道与液体箱连接。
在另一实施例中液体箱内设有加热装置以及测温装置。
在本实施例中，4G/5G通信模块还包括定位单元，定位单元依赖GPS/北斗双卫星导航系统实现实时定位功能。
通过本实施例提供的系统，能够通过实时更新的充电策略，在保证电池安全的前提下，尽量满足使用者的需要，减少半路出现故障的次数。
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，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。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。
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发明。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发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明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。

Claims (8)

1.一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法，其特征在于，具体步骤为：
数据获取：获取电池包参数信息以及环境参数信息；
充放电策略确定：采用机器学习构建的分析模型根据电池包的参数信息以及环境参数信息生成最佳的电池充放电策略；
安全监测：获取最佳的电池充放电策略下电池包参数的实时数据，根据实时数据判断是否更新电池充放电策略。
2.根据权利要求1所述的一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法，其特征在于，数据获取还包括BIM工作状态信息。
3.根据权利要求1所述的一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法，其特征在于，充放电策略确定之前还包括根据电池包参数信息进行性能预测。
4.根据权利要求3所述的一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法，其特征在于，充放电策略确定的具体步骤为：
获取初始充放电策略：将电池包的预估性能以及环境参数信息输入分析模型获得对应的初始充放电策略；
充放电曲线拟合：基于历史充放电数据，拟合电池包中各个电池单体充放电数据曲线，并计算出电池包内各个电池单体间的容量差异并预估均衡时间；
充放电策略优化：基于电池包内各个电池单体间的容量差异以及均衡时间预估值优化初始充放电策略，得到最佳的电池充放电策略。
5.根据权利要求1所述的一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制方法，其特征在于，安全监测具体为：对电池包参数的实时数据进行监测，若异常数据出现次数大于预设阈值，将电池包参数的实时数据输入分析模型更新充电策略。
6.一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制系统，其特征在于，包括：电池包、BMS处理器、云平台、温度平衡装置、4G/5G通信模块；
所述电池包，用于存储或输出电能；
所述BMS处理器，用于采集电池包参数信息、环境参数信息，以及执行充放电策略；
所述云平台，用于对电池包参数信息以及环境参数信息进行分析，预估电池包性能，生成充放电策略；
所述温度平衡装置，用于平衡电池包中各个电池单体的温度；
所述4G/5G通信模块，用于数据信息的传输。
7.根据权利要求6所述的一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制系统，其特征在于，云平台包括前端控制器和后端服务器，所述前端控制器用于隔绝非正常连接；所述后端服务器用于数据分析、存储以及安全预警。
8.根据权利要求6所述的一种云端辅助电动自行车智能电池包安全控制系统，其特征在于，所述温度平衡装置包括覆盖于各个电池单体外侧的温度平衡壳，所述温度平衡壳相对两侧分别设有进液口、出液口；所述进液口与所述出液口均与液体箱相连。
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