CN116540005A - 一种超级电容器的储能测试方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种超级电容器的储能测试方法及系统，涉及智能检测技术领域，采集超级电容器的基础规格信息，解析生成特征参数并匹配储能测试方案，执行涓流充电测试并记录涓流充电储能结果，结合第一测试环境数据，生成第一储能测试结果；进行放置储能测试，记录放置储能测试结果，结合基础规格信息生成第二储能测试结果，确定超级电容器的储能测试结果，解决了现有技术中对于超级电容器的测试方法较为常规，测试维度不够全面，导致最终的测试结果覆盖面较窄，较之设备的运行实况存在偏差的技术问题，基于超级电容器的多种运行模式分别进行单项测试，针对测试结果配置权重进行综合计量，以提高测试结果的精准度，保障与实际运行实况的契合度。

Description

一种超级电容器的储能测试方法及系统

技术领域

本发明涉及智能检测技术领域，具体涉及一种超级电容器的储能测试方法及系统。

背景技术

超级电容器作为一种高容量电容器，广泛应用于再生制动、短期能量存储与供电等方面，且较之常规的电容器与充电电池，其性能更优限制更低，为保障超级电容器的应用状态，需保障其储能性能。

现如今，可通过测试设施进行环境模拟测试环境，对超级电容器进行充放电性能测试，当前的测试方式较为笼统，且测试面较窄，致使最终的测试结果无法完整反应待测试设备的储能实况，需进一步进行技术革新以提高测试能效。

现有技术中，对于超级电容器的测试方法较为常规，测试维度不够全面，导致最终的测试结果覆盖面较窄，较之设备的运行实况存在偏差。

发明内容

本申请提供了一种超级电容器的储能测试方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的对于超级电容器的测试方法较为常规，测试维度不够全面，导致最终的测试结果覆盖面较窄，较之设备的运行实况存在偏差的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种超级电容器的储能测试方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种超级电容器的储能测试方法，所述方法包括：

采集获得超级电容器的基础规格信息，对所述基础规格信息进行信息解析，生成特征参数；

通过所述特征参数匹配储能测试方案；

基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行涓流充电测试，并记录涓流充电储能结果，其中，所述涓流充电储能结果包括储能值、测试超级电容器测试前状态；

采集获得第一测试环境数据，基于所述第一测试环境数据、所述涓流充电测试结果和所述基础规格信息生成第一储能测试结果；

基于所述储能测试方案对所述超级电容器进行放置储能测试，记录放置储能测试结果；

通过所述放置储能测试结果和所述基础规格信息生成第二储能测试结果；

通过所述第一储能测试结果和所述第二储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。

第二方面，本申请提供了一种超级电容器的储能测试系统，所述系统包括：

参数生成模块，所述参数生成模块用于采集获得超级电容器的基础规格信息，对所述基础规格信息进行信息解析，生成特征参数；

方案匹配模块，所述方案匹配模块用于通过所述特征参数匹配储能测试方案；

充电测试模块，所述充电测试模块用于基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行涓流充电测试，并记录涓流充电储能结果，其中，所述涓流充电储能结果包括储能值、测试超级电容器测试前状态；

第一储能测试结果生成模块，所述第一储能测试结果生成模块用于采集获得第一测试环境数据，基于所述第一测试环境数据、所述涓流充电测试结果和所述基础规格信息生成第一储能测试结果；

储能测试模块，所述储能测试模块用于基于所述储能测试方案对所述超级电容器进行放置储能测试，记录放置储能测试结果；

第二储能测试结果生成模块，所述第二储能测试结果生成模块用于通过所述放置储能测试结果和所述基础规格信息生成第二储能测试结果；

结果生成模块，所述结果生成模块用于通过所述第一储能测试结果和所述第二储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的一种超级电容器的储能测试方法，采集获得超级电容器的基础规格信息，对所述基础规格信息进行信息解析，生成特征参数并匹配储能测试方案，对所述超级电容器执行涓流充电测试，并记录涓流充电储能结果，包括储能值、测试超级电容器测试前状态；采集获得第一测试环境数据，基于所述第一测试环境数据、所述涓流充电测试结果和所述基础规格信息生成第一储能测试结果；基于所述储能测试方案对所述超级电容器进行放置储能测试，记录放置储能测试结果，结合所述基础规格信息生成第二储能测试结果；通过所述第一储能测试结果和所述第二储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果，解决了现有技术中对于超级电容器的测试方法较为常规，测试维度不够全面，导致最终的测试结果覆盖面较窄，较之设备的运行实况存在偏差的技术问题，基于超级电容器的多种运行模式分别进行单项测试，针对测试结果配置权重进行综合计量，以提高测试结果的精准度，保障与实际运行实况的契合度。

附图说明

图1为本申请提供了一种超级电容器的储能测试方法流程示意图；

图2为本申请提供了一种超级电容器的储能测试方法中储能测试结果获取流程示意图；

图3为本申请提供了一种超级电容器的储能测试方法中储能测试结果修正流程示意图；

图4为本申请提供了一种超级电容器的储能测试系统结构示意图。

附图标记说明：参数生成模块11，方案匹配模块12，充电测试模块13，第一储能测试结果生成模块14，储能测试模块15，第二储能测试结果生成模块16，结果生成模块17。

实施方式

本申请通过提供一种超级电容器的储能测试方法及系统，采集超级电容器的基础规格信息，解析生成特征参数并匹配储能测试方案，执行涓流充电测试并记录涓流充电储能结果，结合第一测试环境数据，生成第一储能测试结果；进行放置储能测试，记录放置储能测试结果，结合基础规格信息生成第二储能测试结果，通过所述第一储能测试结果和所述第二储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果，用于解决现有技术中存在的对于超级电容器的测试方法较为常规，测试维度不够全面，导致最终的测试结果覆盖面较窄，较之设备的运行实况存在偏差的技术问题。

实施例

如图1所示，本申请提供了一种超级电容器的储能测试方法，所述方法包括：

步骤S100：采集获得超级电容器的基础规格信息，对所述基础规格信息进行信息解析，生成特征参数；

具体而言，超级电容器作为一种高容量电容器，广泛应用于再生制动、短期能量存储与供电等方面，且较之常规的电容器与充电电池，其性能更优限制更低，为保障超级电容器的应用状态，需保障其储能性能。本申请提供的一种超级电容器的储能测试方法，基于多个维度进行储能测试，进行测试结果的综合评估，以保障测试结果的精准度与全面性。

具体的，对所述超级电容器的电容器类型、电极材料、电解液、电气参数等信息进行采集，作为所述基础规格信息，基于所述基础规格信息，进行信息提取分析，确定供能特性、热特性和电特性，作为所述特征参数，包括温度、工作电压依赖性等。不同类型规格的超级电容器，其结构性能等存在差异性，对应的执行机制不同，需进行具体分析测试。所述特征参数为限定所述超级电容器的贴合特征，以此为基准进行后续方案匹配测试。

步骤S200：通过所述特征参数匹配储能测试方案；

具体而言，所述特征参数为反应所述超级电容器供能特性的基本参数，通过进行大数据调研确定多种可执行的储能测试方案，构成方案集合，遍历方案集合基于所述特征参数进行所述储能测试方案的匹配，确定最佳测试方案，可保障所述储能测试方案与所述超级电容器的契合度，提高最终测试结果的实际贴合度。进一步基于多个测试维度，根据所述储能测试方案对所述超级电容器进行性能测试，确定多维储能测试结果。

步骤S300：基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行涓流充电测试，并记录涓流充电储能结果，其中，所述涓流充电储能结果包括储能值、测试超级电容器测试前状态；

步骤S400：采集获得第一测试环境数据，基于所述第一测试环境数据、所述涓流充电测试结果和所述基础规格信息生成第一储能测试结果；

具体而言，所述超级电容器充电过程中，系统显示充满状态时，实际并未达到真正的饱和状态，需继续进行微小的脉冲电流充电，即涓流充电以延长所述超级电容器的使用时间。基于所述储能测试方案，对所述超级电容器执行涓流充电测试。具体的，确定执行涓流充电测试前所述超级电容器的状态，将其作为初始测试状态，进一步执行所述储能测试方案进行涓流充电池测试，确定所述超级电容器的充满度，即所述储能值，将所述储能值与所述测试超级电容器测试前状态作为所述涓流充电储能结果并进行记录。优选的，可进行多次充电测试执行，筛选普适性结果作为所述涓流充电储能结果，避免偶然测试结果造成结果偏差。

进一步的，对涓流充电测试执行过程中的测试环境进行采集，包括环境温度等，测试环境一定程度上会对充电状态造成影响，例如影响电极材料活性等，确定涓流充电测试过程中的多个测试节点，确定对应的测试环境数据并进行时序整合，作为所述第一测试环境数据。基于所述第一测试环境数据、所述涓流充电测试结果与所述基础规格信息，确定所述超级电容器的涓流充电性能状态，作为所述第一储能测试结果。优选的，可设定多级评定等级，对测试结果进行评级，以进行所述超级电容器当前性能状况的表征。所述第一储能测试结果为评判依据之一。

步骤S500：基于所述储能测试方案对所述超级电容器进行放置储能测试，记录放置储能测试结果；

步骤S600：通过所述放置储能测试结果和所述基础规格信息生成第二储能测试结果；

步骤S700：通过所述第一储能测试结果和所述第二储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。

具体而言，所述超级电容器充满状态后由于自放电会造成一定的容量损失，自放电的大小影响着所述超级电容器的续航能力，需基于涓流充电进行自放电补偿。 对所述超级电容器进行置放储能测试，以度量容量损失量。基于所述储能测试方案，基于预定时间区间，对所述超级电容器执行放置储能测试，确定多个时间节点下的自放电速率，针对测试数据进行均值计算，确定单位时限容量损失，进行测试数据整合作为所述放置储能测试结果并进行记录。

进一步的，基于所述基础规格信息，可确定所述超级电容器的标准性能状态，将其作为参考依据，基于所述放置储能测试结果与所述基础规格信息，确定所述超级电容器的性能状态，并进行结果等级评定，生成所述第二储能测试结果，所述第二储能测试结果为进行所述超级电容器性能评定的判据。基于所述第一储能测试结果与所述第二储能测试结果，对所述超级电容器进行综合性能评定，确定多测试维度下的综合性能，对获取的多维测试结果分别进行权重配置，通过进行储能测试结果赋权计算，生成所述超级电容器的储能测试结果。所述储能测试结果为多种执行模式下的综合性精准测试结果，可保障与所述超级电容器的实际应用状态的贴合度。

进一步而言，如图2所示，本申请步骤S700还包括：

步骤S710：基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行快速充电测试，并对所述超级电容器进行充电温度监测，生成充电温度监测数据；

步骤S720：对所述超级电容器进行储能结果测试，记录获得快速储能测试结果；

步骤S730：通过所述充电温度监测数据生成温度关联系数，基于所述基础规格信息、所述温度关联系数和所述快速储能测试结果生成第三储能测试结果；

步骤S740：通过所述第一储能测试结果、所述第二储能测试结果和所述第三储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。

进一步而言，本申请步骤S740还包括：

步骤S741：基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行连续涓流充放电测试，并记录连续涓流充电储能结果；

步骤S742：对所述超级电容器在执行连续涓流充电的温度记录，生成连续温度监测数据；

步骤S743：基于所述连续温度监测数据生成连续温度关联系数，基于所述连续涓流充电储能结果、所述连续温度关联系数和所述基础规格信息生成第四储能测试结果；

步骤S744：通过所述第一储能测试结果、所述第二储能测试结果、所述第三储能测试结果和所述第四储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。

具体而言，所述超级电容器充电过程中，需基于多个阶段进行，基于初始状态而定，当电量过少时，需执行快速充电，直至达到一定的电量阈值，例如80%。基于所述储能测试方案，对所述超级电容器执行快速充电测试，并对测试进程进行充电温度监测，以确定充电过程中所述超级电容器的温变状况及温度影响，可确定多个温度监测时间节点，采集实时充电温度并进行时序性整合，并确定温变速率，集成上述温度数据，作为所述充电温度检测数据。并记录快速充电进程中的储能性能数据，确定所述快速储能测试结果。进一步的，基于所述充电温度监测数据进行温度影响性分析，例如充电速率过快会导致充电升温，充电温度需满足温度阈值，否则会存在一定的潜在性风险，并分析温变状况下对所述超级电容器的储能性能影响，生成所述温度关联系数，即表征温度影响程度的基数。基于所述基础规格信息、所述温度关联系数与所述快速储能测试结果，确定当前规格的所述超级电容器的快速充电性能实况，作为所述第三储能测试结果。进一步基于所述储能测试方案，进行所述超级电容器的连续涓流充放电测试。

具体的，为补偿所述超级电容器自放电造成的容量损失，需保持在近似完全充电状态的连续小电流充电，以维系续航能力。基于所述储能测试方案，对所述超级电容器执行连续涓流充放电测试，确定实时测试性能状态并进行数据整合记录，生成所述连续涓流充电储能结果。并对所述超级电容器执行连续涓流充放电测试进程中的温度进行监测，确定多个测试时间节点的温度记录数据，作为所述连续温度监测数据。其中，所述连续涓流充电储能结果与所述连续温度监测数据存在映射关系。示例性的，可通过温度传感器进行实时温度感知，本申请实施例中的温度监测方式为同种。进一步的，基于所述连续温度监测数据进行温度影响性分析与温变速率分析，确定连续涓流充电状况与温变状况的关联影响程度，生成所述连续温度关联系数，即表征温度较之连续涓流充电影响程度的基数。基于所述连续涓流充电储能结果、所述连续温度关联系数与所述基础规格信息，确定所述超级电容器的连续涓流充放电性能实况，作为所述第四储能测试结果。

其中，所述第一储能测试结果、所述第二储能测试结果、所述第三储能测试结果与所述第四储能测试结果为所述超级电容器所有可能运行情况的单项测试结果，可精准表征所述超级电容器的当前运行实况，且覆盖面较为完备，分别对其进行权重配置，基于赋权结果进行储能测试结果的综合性评定，生成所述超级电容器的储能测试结果。

进一步而言，本申请步骤S744还包括：

步骤S7441：通过公式进行所述储能测试结果的测试计算，计算公式如下：

其中，为第一储能测试结果，/>为第二储能测试结果，/>为第三储能测试结果，/>为第四储能测试结果，/>为第一储能测试结果的关联权重，/>为第二储能测试结果的关联权重，/>为第三储能结果的关联权重，/>为第四储能测试结果的关联权重，/>为常数。

进一步而言，本申请步骤S7441还包括：

步骤S74411-1：通过所述涓流充电测试结果和所述基础规格信息进行涓流充电的测试偏离计算，获得第一测试偏离计算值；

步骤S74412-1：基于所述第一测试环境数据进行环境温度稳定性评价，基于评价结果生成第一环境稳定关联系数；

步骤S74413-1：通过公式计算获得所述第一储能测试结果，计算公式如下：

其中，为第一储能测试结果，/>为第一测试偏离计算值，/>为第一环境稳定关联系数。

进一步而言，本申请步骤S7441还包括：

步骤S74411-2：对所述超级电容器进行涓流充电温度监测，生成涓流充电温度监测数据；

步骤S74412-2：基于所述第一测试环境数据和所述涓流充电温度监测数据进行充电温度影响分析，生成设备温度关联系数；

步骤S74413-2：通过公式计算获得所述第一储能测试结果，计算公式如下：

其中，为第一储能测试结果，/>为第一测试偏离计算值，/>为第一环境稳定关联系数，/>为设备温度关联系数。

具体而言，获取所述储能测试结果的综合计算公式，其中，为第一储能测试结果，/>为第二储能测试结果，/>为第三储能测试结果，/>为第四储能测试结果，/>为第一储能测试结果的关联权重，/>为第二储能测试结果的关联权重，/>为第三储能结果的关联权重，/>为第四储能测试结果的关联权重，/>为常数。基于上述计算公式，基于所述第一储能测试结果、所述第二储能测试结果、所述第三储能测试结果与所述第四储能测试结果，分别进行权重配置带入上式进行计算，示例性的，所述关联权重的配置可通过进行大数据统计，确定各个测试模式的重要程度进行确定。其中，上述参数皆可通过测试监测与统计获取，为已知参数。进一步的，基于计算公式进行所述第一储能测试结果的计算，如下为本申请实施例提供的两种可实施性计算方式，可基于所述超级电容器的运行实况匹配适配性公式进行计算。

具体的，其一，充电测试进程中，不可避免的受到多种内外因素影响，致使存在一定的数据偏离，将其作为结果影响因子，基于所述基础规格信息确定当前充电实况下的标准充电信息，与所述涓流充电测试结果进行校对，基于两者的差值进行测试偏离计量，生成所述第一测试偏离计算值。基于所述第一测试环境数据，通过进行相邻温度数据的校对计量，确定温变幅度与温变速度，基于此进行环境温度稳定性评价，其中，所述温变幅度和所述温变速度与所述环境温度稳定性成正比，生成所诉第一环境稳定关联系数，所述第一环境稳定关联系数为表征环境波动状况的基数。获取所述第一储能测试结果的计算公式，其中，/>为第一储能测试结果，/>为第一测试偏离计算值，/>为第一环境稳定关联系数，上述参数可通过监测数据的统计分析获取，为已知参数。基于上述公式进行所述第一储能测试结果的计算。

其二，对所述超级电容器进行涓流充电温度监测，确定多个测试时间节点下所述超级电容器的温度，进行温度数据的时序整合，生成所述涓流充电温度监测数据。结合所述第一测试环境数据与所述涓流充电温度监测数据，例如，环境温度过高时，会对设备温度造成一定的增幅；环境温度较低时，可相对削减设备运行中的升温状况，通过进行映射数据提取与校对分析，以确定充电温度影响性，生成所述设备温度关联系数，即表征设备充放电时温度影响的数据。获取所述第一储能测试结果的计算公式，其中，/>为第一储能测试结果，/>为第一测试偏离计算值，/>为第一环境稳定关联系数，/>为设备温度关联系数，基于上述公式直接进行所述第一储能测试结果的计算，上述参数可通过监测分析直接获取，为已知参数。

进一步的，所述第一储能测试结果、所述第二储能测试结果、所述第三储能测试结果与所述第四储能测试结果的计算方式相同，具体的参数数据不同。确定对应的数值并进行赋权计算，以进行综合测试结果的高效精准计量，作为所述超级电容器的储能测试结果。

进一步而言，如图3所示，本申请还存在步骤S800，包括：

步骤S810：构建温度异常触发阈值集合，其中，所述温度异常触发阈值集合与环境温度点具有映射关系；

步骤S820：基于所述第一测试环境数据和所述超级电容器的实时温度进行触发阈值匹配，获得触发阈值匹配结果；

步骤S830：通过所述触发阈值匹配结果对所述储能测试结果进行结果修正。

具体而言，对环境温度进行等级限定，确定多级环境温度点，并针对不同环境温度点，配置所述超级电容器的温度异常触发阈值，即表征设备温度异常的临界温度，分别包括低温阈值与高温阈值，生成所述温度异常触发阈值集合。对所述第一测试环境数据与所述超级电容器的实施温度映射对应，可基于采集时间节点进行映射数据提取，进而遍历所述温度异常触发阈值集合进行匹配，确定适配阈值数据，作为所述触发阈值匹配结果。基于所述触发阈值匹配结果，判断是否存在温度异常，温度存在异常时会对测试结果造成影响，基于此对所述储能测试结果进行修正，进一步提高所述储能测试结果的精准度，保障与所述超级电容器的运行契合度。

实施例

基于与前述实施例中一种超级电容器的储能测试方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种超级电容器的储能测试系统，所述系统包括：

参数生成模块11，所述参数生成模块11用于采集获得超级电容器的基础规格信息，对所述基础规格信息进行信息解析，生成特征参数；

方案匹配模块12，所述方案匹配模块12用于通过所述特征参数匹配储能测试方案；

充电测试模块13，所述充电测试模块13用于基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行涓流充电测试，并记录涓流充电储能结果，其中，所述涓流充电储能结果包括储能值、测试超级电容器测试前状态；

第一储能测试结果生成模块14，所述第一储能测试结果生成模块14用于采集获得第一测试环境数据，基于所述第一测试环境数据、所述涓流充电测试结果和所述基础规格信息生成第一储能测试结果；

储能测试模块15，所述储能测试模块15用于基于所述储能测试方案对所述超级电容器进行放置储能测试，记录放置储能测试结果；

第二储能测试结果生成模块16，所述第二储能测试结果生成模块16用于通过所述放置储能测试结果和所述基础规格信息生成第二储能测试结果；

结果生成模块17，所述结果生成模块17用于通过所述第一储能测试结果和所述第二储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。

进一步而言，所述系统还包括：

充电监测模块，所述充电监测模块用于基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行快速充电测试，并对所述超级电容器进行充电温度监测，生成充电温度监测数据；

储能结果测试模块，所述储能结果测试模块用于对所述超级电容器进行储能结果测试，记录获得快速储能测试结果；

第三储能测试结果生成模块，所述第三储能测试结果生成模块用于通过所述充电温度监测数据生成温度关联系数，基于所述基础规格信息、所述温度关联系数和所述快速储能测试结果生成第三储能测试结果；

储能测试结果生成模块，所述储能测试结果生成模块用于通过所述第一储能测试结果、所述第二储能测试结果和所述第三储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。

进一步而言，所述系统还包括：

方案执行模块，所述方案执行模块用于基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行连续涓流充放电测试，并记录连续涓流充电储能结果；

温度记录模块，所述温度记录模块用于对所述超级电容器在执行连续涓流充电的温度记录，生成连续温度监测数据；

第四储能测试结果生成模块，所述第四储能测试结果生成模块用于基于所述连续温度监测数据生成连续温度关联系数，基于所述连续涓流充电储能结果、所述连续温度关联系数和所述基础规格信息生成第四储能测试结果；

测试结果生成模块，所述测试结果生成模块用于通过所述第一储能测试结果、所述第二储能测试结果、所述第三储能测试结果和所述第四储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。

进一步而言，所述系统还包括：

储能测试计算模块，所述储能测试计算模块用于通过公式进行所述储能测试结果的测试计算，计算公式如下：

其中，为第一储能测试结果，/>为第二储能测试结果，/>为第三储能测试结果，/>为第四储能测试结果，/>为第一储能测试结果的关联权重，/>为第二储能测试结果的关联权重，/>为第三储能结果的关联权重，/>为第四储能测试结果的关联权重，/>为常数。

进一步而言，所述系统还包括：

测试偏离计算模块，所述测试偏离计算模块用于通过所述涓流充电测试结果和所述基础规格信息进行涓流充电的测试偏离计算，获得第一测试偏离计算值；

环境稳定关联系数生成模块，所述环境稳定关联系数生成模块用于基于所述第一测试环境数据进行环境温度稳定性评价，基于评价结果生成第一环境稳定关联系数；

公式获取模块，所述公式获取模块用于通过公式计算获得所述第一储能测试结果，计算公式如下：

其中，为第一储能测试结果，/>为第一测试偏离计算值，/>为第一环境稳定关联系数。

进一步而言，所述系统还包括：

充电温度监测模块，所述充电温度监测模块用于对所述超级电容器进行涓流充电温度监测，生成涓流充电温度监测数据；

设备温度关联系数生成模块，所述设备温度关联系数生成模块用于基于所述第一测试环境数据和所述涓流充电温度监测数据进行充电温度影响分析，生成设备温度关联系数；

计算公式获取模块，所述计算公式获取模块用于通过公式计算获得所述第一储能测试结果，计算公式如下：

其中，为第一储能测试结果，/>为第一测试偏离计算值，/>为第一环境稳定关联系数，/>为设备温度关联系数。

进一步而言，所述系统还包括：

阈值构建模块，所述阈值构建模块用于构建温度异常触发阈值集合，其中，所述温度异常触发阈值集合与环境温度点具有映射关系；

阈值匹配模块，所述阈值匹配模块用于基于所述第一测试环境数据和所述超级电容器的实时温度进行触发阈值匹配，获得触发阈值匹配结果；

结果修正模块，所述结果修正模块用于通过所述触发阈值匹配结果对所述储能测试结果进行结果修正。

本说明书通过前述对一种超级电容器的储能测试方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种超级电容器的储能测试方法及系统，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申请。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申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请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)

1.一种超级电容器的储能测试方法，其特征在于，所述方法包括：

采集获得超级电容器的基础规格信息，对所述基础规格信息进行信息解析，生成特征参数；

通过所述特征参数匹配储能测试方案；

基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行涓流充电测试，并记录涓流充电储能结果，其中，所述涓流充电储能结果包括储能值、测试超级电容器测试前状态；

采集获得第一测试环境数据，基于所述第一测试环境数据、所述涓流充电测试结果和所述基础规格信息生成第一储能测试结果；

基于所述储能测试方案对所述超级电容器进行放置储能测试，记录放置储能测试结果；

通过所述放置储能测试结果和所述基础规格信息生成第二储能测试结果；

通过所述第一储能测试结果和所述第二储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行快速充电测试，并对所述超级电容器进行充电温度监测，生成充电温度监测数据；

对所述超级电容器进行储能结果测试，记录获得快速储能测试结果；

通过所述充电温度监测数据生成温度关联系数，基于所述基础规格信息、所述温度关联系数和所述快速储能测试结果生成第三储能测试结果；

通过所述第一储能测试结果、所述第二储能测试结果和所述第三储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行连续涓流充放电测试，并记录连续涓流充电储能结果；

对所述超级电容器在执行连续涓流充电的温度记录，生成连续温度监测数据；

基于所述连续温度监测数据生成连续温度关联系数，基于所述连续涓流充电储能结果、所述连续温度关联系数和所述基础规格信息生成第四储能测试结果；

通过所述第一储能测试结果、所述第二储能测试结果、所述第三储能测试结果和所述第四储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

通过公式进行所述储能测试结果的测试计算，计算公式如下：

其中，为第一储能测试结果，/>为第二储能测试结果，/>为第三储能测试结果，/>为第四储能测试结果，/>为第一储能测试结果的关联权重，/>为第二储能测试结果的关联权重，/>为第三储能结果的关联权重，/>为第四储能测试结果的关联权重，/>为常数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

通过所述涓流充电测试结果和所述基础规格信息进行涓流充电的测试偏离计算，获得第一测试偏离计算值；

基于所述第一测试环境数据进行环境温度稳定性评价，基于评价结果生成第一环境稳定关联系数；

通过公式计算获得所述第一储能测试结果，计算公式如下：

其中，为第一储能测试结果，/>为第一测试偏离计算值，/>为第一环境稳定关联系数。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

对所述超级电容器进行涓流充电温度监测，生成涓流充电温度监测数据；

基于所述第一测试环境数据和所述涓流充电温度监测数据进行充电温度影响分析，生成设备温度关联系数；

通过公式计算获得所述第一储能测试结果，计算公式如下：

其中，为第一储能测试结果，/>为第一测试偏离计算值，/>为第一环境稳定关联系数，/>为设备温度关联系数。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

构建温度异常触发阈值集合，其中，所述温度异常触发阈值集合与环境温度点具有映射关系；

基于所述第一测试环境数据和所述超级电容器的实时温度进行触发阈值匹配，获得触发阈值匹配结果；

通过所述触发阈值匹配结果对所述储能测试结果进行结果修正。

8.一种超级电容器的储能测试系统，其特征在于，所述系统包括：

参数生成模块，所述参数生成模块用于采集获得超级电容器的基础规格信息，对所述基础规格信息进行信息解析，生成特征参数；

方案匹配模块，所述方案匹配模块用于通过所述特征参数匹配储能测试方案；

充电测试模块，所述充电测试模块用于基于所述储能测试方案对所述超级电容器执行涓流充电测试，并记录涓流充电储能结果，其中，所述涓流充电储能结果包括储能值、测试超级电容器测试前状态；

第一储能测试结果生成模块，所述第一储能测试结果生成模块用于采集获得第一测试环境数据，基于所述第一测试环境数据、所述涓流充电测试结果和所述基础规格信息生成第一储能测试结果；

储能测试模块，所述储能测试模块用于基于所述储能测试方案对所述超级电容器进行放置储能测试，记录放置储能测试结果；

第二储能测试结果生成模块，所述第二储能测试结果生成模块用于通过所述放置储能测试结果和所述基础规格信息生成第二储能测试结果；

结果生成模块，所述结果生成模块用于通过所述第一储能测试结果和所述第二储能测试结果生成所述超级电容器的储能测试结果。