CN117656847A - 一种动力电池电量智能优化管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种动力电池电量智能优化管理方法及系统，包括：监测动力电池的当前电量剩余数据以及电量使用需求数据；基于智能电量优化模型，结合当前电量剩余数据和电量使用需求，智能调整动力电池的充放电策略；基于调整后的充放电策略，持续监控动力电池的电量消耗情况，同时提供多级预警机制，用于预防潜在的电池电量不足问题。通过智能优化充放电策略，可以确保电池在不同使用条件下都能以最高效率工作，从而延长续航里程。

Description

一种动力电池电量智能优化管理方法及系统

技术领域

本发明涉及动力电池电量技术领域，尤其涉及一种动力电池电量智能优化管理方法及系统。

背景技术

随着电动汽车行业的迅速发展，动力电池作为其核心组件之一，其管理系统的性能直接影响到电动汽车的续航里程、安全性能以及使用寿命。当前的动力电池管理系统（Battery Management System, BMS）主要负责监控电池的充放电状态、温度、电压等关键参数，并根据这些参数进行基本的电量管理和保护措施。

然而，现有技术在动力电池电量管理方面存在以下不足：现有的电量管理策略往往基于固定的算法，缺乏对电动汽车使用环境和驾驶行为的适应性；这导致在不同的行驶条件下，电量管理策略可能无法实现最优的能量利用效率。虽然现有的BMS能够收集电池的实时数据，但对历史数据的分析和利用通常较为有限，这限制了基于历史数据进行电量使用优化的可能性。当前的电量管理系统在电量需求预测方面的准确性有待提高，由于缺乏对复杂行驶模式和电池老化等因素的深入理解，预测结果可能与实际情况存在较大偏差。尽管一些高级的BMS开始尝试集成智能化功能，但整体而言，动力电池的电量管理还未能充分利用人工智能和机器学习技术，这些技术有潜力显著提升电量管理的智能化水平。用户的驾驶习惯和行为对电池电量的消耗有显著影响，但现有的电量管理系统往往未能将用户行为因素纳入考虑范围，从而无法提供个性化的电量管理服务。

因此，急需一种动力电池电量智能优化管理方法及系统。

发明内容

本发明提供了一种动力电池电量智能优化管理方法及系统，以解决现有技术中存在的上述问题。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种动力电池电量智能优化管理方法，包括：

S101：监测动力电池的当前电量剩余数据以及电量使用需求数据；

S102：基于智能电量优化模型，结合当前电量剩余数据和电量使用需求，智能调整动力电池的充放电策略；

S103：基于调整后的充放电策略，持续监控动力电池的电量消耗情况，同时提供多级预警机制，用于预防潜在的电池电量不足问题。

其中，S101步骤包括：

S1011：通过动力电池管理系统，实时获取动力电池的电量剩余数据，电量剩余数据包括当前电量数值、电池电压、电流、温度和充电状态；

S1012：获取用户的电量使用需求数据，电量使用需求数据包括预期使用时间、预期行驶距离、充电环境限制以及电量消耗速度的预测；

S1013：将获取电量剩余数据与用户的电量使用需求数据进行实时监测。

其中，S102步骤包括：

S1021：获取历史电量使用需求数据，对历史电量使用需求数据进行分析并构建典型行驶循环，对典型行驶循环数据进行特征参数提取，对特征参数进行训练，构建智能电量优化模型；

S1022：将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，从而制定对应的充放电策略；

S1023：根据智能电量优化模型生成的充放电策略，自动调整动力电池的充电功率、放电深度和充放电时间的参数。

其中，提供多级预警机制，包括：

当动力电池电量降至预设的安全阈值之上的设定百分比时，系统发出初级预警，提示用户注意电量消耗情况；

当电量进一步下降至接近安全阈值时，系统发出中级预警，建议用户考虑就近充电或准备充电；

当电量达到或低于安全阈值时，系统发出高级预警，提示用户必须立即充电以避免电量耗尽导致的问题；

在电量严重不足时，系统根据用户的当前位置和可用充电设施的分布，自动提供就近的充电站选项，并通过导航系统指引用户前往；

若用户选择共享充电，系统将向周围具有共享充电功能的车辆发送信息请求，协助用户找到可用的共享充电资源；

系统将根据用户的响应和充电需求，调整预警机制的参数和充电建议，确保用户根据实际情况作出对应的充电决策。

其中，构建智能电量优化模型，包括：

获取历史电量使用需求数据，历史电量使用需求数据指特定时间段内电动车的电量消耗情况；

将历史电量使用需求数据作为分析的基础数据源；

基于历史电量使用需求数据，对用户在不同条件下行驶的电量消耗模式进行深入分析，以识别出典型行驶循环的模式；

将典型行驶循环的模式作为行驶模式分析的结果；

在所识别的典型行驶循环模式中，提取关键特征参数，关键特征参数包括行驶速度、加速度、制动频率、环境温度，以描述不同行驶循环的特性；

将特征参数作为行驶循环特征的代表；

基于所提取的特征参数，通过主成分分析和聚类分析的方式，进一步提炼和分类这些行驶循环，用于描述电动汽车的行驶行为；

运用神经网络的机器学习算法，对所提取的特征参数进行训练，以构建智能电量优化模型；

该智能电量优化模型用于通过分析电动车的行驶行为和电量使用模式，预测未来的电量需求，从而优化电量的使用和分配。

其中，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，包括：

将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，作为模型分析的输入参数；

智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，包括用户的行驶习惯、历史行驶数据、当前和预期的行驶环境因素，以及电池的当前状态和历史性能数据；

将用户的使用模式和电池的实时状态分析结果作为智能电量优化模型的分析输出；

基于分析结果，智能电量优化模型制定对应的充放电策略，该充放电策略包括电池的最佳充电时间、充电速率、预期放电深度、以及电量分配策略；

将充放电策略作为智能电量优化模型的最终输出，用于指导电动车的电量管理和调度。

其中，智能电量优化模型根据车辆的行驶过程和电池SOC值的变化，利用动态规划算法，为不同的行驶循环计算SOC参考轨迹，从而为电池的充放电决策提供对应的指导。

其中，一种动力电池电量智能优化管理系统，包括：

监测单元，用于监测动力电池的当前电量剩余数据以及电量使用需求数据；

策略调整单元，用于基于智能电量优化模型，结合当前电量剩余数据和电量使用需求，智能调整动力电池的充放电策略；

多级预警单元，用于基于调整后的充放电策略，持续监控动力电池的电量消耗情况，同时提供多级预警机制，用于预防潜在的电池电量不足问题。

其中，监测单元包括：

监测第一模块，用于通过动力电池管理系统，实时获取动力电池的电量剩余数据，电量剩余数据包括当前电量数值、电池电压、电流、温度和充电状态；

监测第二模块，用于获取用户的电量使用需求数据，电量使用需求数据包括预期使用时间、预期行驶距离、充电环境限制以及电量消耗速度的预测；

监测第三模块，用于将获取电量剩余数据与用户的电量使用需求数据进行实时监测。

其中，策略调整单元包括：

策略调整第一模块，用于获取历史电量使用需求数据，对历史电量使用需求数据进行分析并构建典型行驶循环，对典型行驶循环数据进行特征参数提取，对特征参数进行训练，构建智能电量优化模型；

策略调整第二模块，用于将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，从而制定对应的充放电策略；

策略调整第三模块，用于根据智能电量优化模型生成的充放电策略，自动调整动力电池的充电功率、放电深度和充放电时间的参数。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

一种动力电池电量智能优化管理方法，包括：监测动力电池的当前电量剩余数据以及电量使用需求数据；基于智能电量优化模型，结合当前电量剩余数据和电量使用需求，智能调整动力电池的充放电策略；基于调整后的充放电策略，持续监控动力电池的电量消耗情况，同时提供多级预警机制，用于预防潜在的电池电量不足问题。通过智能优化充放电策略，可以确保电池在不同使用条件下都能以最高效率工作，从而延长续航里程。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种动力电池电量智能优化管理方法的流程图；

图2为本发明实施例中监测动力电池的流程图；

图3为本发明实施例中智能调整动力电池的充放电策略的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供了一种动力电池电量智能优化管理方法，包括：

S101：监测动力电池的当前电量剩余数据以及电量使用需求数据；

S102：基于智能电量优化模型，结合当前电量剩余数据和电量使用需求，智能调整动力电池的充放电策略；

S103：基于调整后的充放电策略，持续监控动力电池的电量消耗情况，同时提供多级预警机制，用于预防潜在的电池电量不足问题。

上述技术方案的工作原理为：通过电池管理系统（BMS）实时监测电池的电压、电流、温度等参数，可以计算出电池的即时剩余电量（State of Charge, SoC）。这些数据对于了解电池的当前状态至关重要；电量使用需求数据基于车辆的行驶模式、历史数据、驾驶者行为以及预计行程等因素进行估算，这些数据有助于预测短期和长期内电池的能量需求；智能电量优化模型包括机器学习算法，能够根据历史数据和实时输入智能预测未来的电量需求，并据此优化充放电策略，例如，模型识别出在特定时间段内减少充电速度可以延长电池寿命，或者在电池电量充足且电网电价较低时增加充电速度；充放电策略调整：根据智能电量优化模型的输出，动态调整充电功率、放电深度等参数，以实现电池电量的最优化管理，例如，如果预测到未来短期内不需要大量电量，系统可能会降低充电速度以保护电池健康；持续监控与多级预警：在调整充放电策略后，系统会继续监控电池的电量消耗情况，并根据设定的阈值提供预警，以便在电量过低时及时通知用户或采取措施。

上述技术方案的有益效果为：通过智能优化充放电策略，可以确保电池在不同使用条件下都能以最高效率工作，从而延长续航里程；智能管理电池的充放电过程有助于减少电池的过度充放电和热应力，这可以显著延长电池的使用寿命；多级预警机制能够预防因电量不足导致的突然停车等安全问题，提高整车的安全性；智能优化模型可以根据电网电价波动调整充电策略，利用低谷电价时段充电，从而降低能源成本；个性化的电量管理服务能够根据用户的行驶习惯和需求提供定制化的充放电策略，提升用户满意度。

在另一实施例中，S101步骤包括：

S1011：通过动力电池管理系统，实时获取动力电池的电量剩余数据，电量剩余数据包括当前电量数值、电池电压、电流、温度和充电状态；

S1012：获取用户的电量使用需求数据，电量使用需求数据包括预期使用时间、预期行驶距离、充电环境限制以及电量消耗速度的预测；

S1013：将获取电量剩余数据与用户的电量使用需求数据进行实时监测。

上述技术方案的工作原理为：通过动力电池管理系统，实时从电池管理单元（Battery Management System，简称BMS）中获取电量剩余数据，包括当前电量数值、电池电压、电流、温度和充电状态，BMS是负责监控和管理电池状态的关键组件，通过与电池内部的传感器和控制器通信，实时采集相关数据；通过与车辆系统或用户界面交互，获取用户的电量使用需求数据，包括预期使用时间、预期行驶距离、充电环境限制以及电量消耗速度的预测，这些数据由用户输入或通过车辆传感器等方式获得；将获取的电量剩余数据与用户的电量使用需求数据进行实时监测，系统会定期更新电池状态信息，与用户需求进行比对，以检测是否存在潜在的问题，如电量是否足够支撑用户的行驶计划，是否需要提醒用户进行充电等。

其中，获取用户的电量使用需求数据，包括：

根据用户行为模式中的各项行为特征，确定属于不同用户的电量使用需求数据子集；

获取电量使用需求数据子集中的用户所在的环境信息，并作为第一目标环境；

获取第一目标环境的预期使用时间信息；

根据预期使用时间信息，确定第一目标环境的预期行驶距离数据；

根据用户的预期行驶距离数据，确定用户在第一目标环境中的充电环境限制；

构建充电环境限制的标准环境参数特征矩阵；

根据第一目标环境的标准环境参数特征矩阵（用于描述和分析用户充电环境的各种参数，包括：环境温度、湿度水平、电源可用性、电网稳定性、充电设备类型和用户行为模式）和第一目标环境的用户的电量使用需求数据子集的数据特征（包括预期使用时间、预期行驶距离、充电环境限制、电量消耗速度、设备或车辆类型、用户行为模式和历史电量使用数据），对相应用户的电量消耗速度进行预测性分析，获得预测结果；

整合所有预测结果，获得用户的电量使用需求数据检测结果。

上述技术方案的有益效果为：实时监测电量剩余数据和用户需求，可以帮助优化电池的使用，确保足够的电量支持用户的行驶计划，同时避免电量浪费或不足的情况；通过实时监测，系统可以向用户提供精准的电量信息和建议，使用户更好地了解电池状态，预防潜在问题，提高驾驶安全性和便利性；通过对电池的实时监测，可以避免深度放电或过度充电等不良行为，有助于延长电池的寿命，提高整个电动车系统的可靠性；通过对电量使用的精细管理，可以最大程度地减少电量浪费，提高电池的能效，从而对能源的利用更为高效，符合节能环保的理念。

在另一实施例中，S102步骤包括：

S1021：获取历史电量使用需求数据，对历史电量使用需求数据进行分析并构建典型行驶循环，对典型行驶循环数据进行特征参数提取，对特征参数进行训练，构建智能电量优化模型；

S1022：将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，从而制定对应的充放电策略；

S1023：根据智能电量优化模型生成的充放电策略，自动调整动力电池的充电功率、放电深度和充放电时间的参数。

上述技术方案的工作原理为：首先获取历史电量使用需求数据，这些数据可能包括用户在不同时间段、不同行驶条件下的电量使用情况，通过对这些数据进行分析，系统可以识别出典型的行驶循环，即用户的典型用车模式，包括充电时段、高峰用电时段、行驶距离等。在分析完历史数据后，系统构建典型行驶循环，即用户在特定条件下的电量使用模式，这有助于模型更好地理解用户的行驶需求和充电模式。对典型行驶循环数据进行特征参数提取，例如充电时长、充电功率、行驶速度等，这些特征参数被用来训练智能电量优化模型，以便模型能够理解各种因素对电量使用的影响。训练得到的模型具备了对用户行驶模式的理解能力，该模型可以根据当前的电量剩余数据和电量使用需求数据，预测用户未来的用车行为，并为其制定合理的充放电策略。根据智能电量优化模型生成的充放电策略，系统自动调整动力电池的充电功率、放电深度和充放电时间的参数，这样的调整是基于对用户行为的预测和对电池实时状态的监测，以实现最佳的电量使用效果。

上述技术方案的有益效果为：通过分析历史数据和构建典型行驶循环，系统能够个性化地理解每位用户的用车模式，从而为其提供更加精准的电量管理服务；利用智能电量优化模型，系统能够根据用户的需求和电池的实时状态，制定最优化的充放电策略，提高电量的利用效率；通过自动调整充放电参数，系统可以避免不必要的能量浪费，减少充电时间，延长电池寿命，从而达到节能降耗的效果；智能电量优化模型可以根据实时监测的电池状态，避免深度放电或过度充电，有助于提高动力电池的安全性和稳定性；通过个性化电量管理和智能优化策略，系统可以提供更符合用户期望的电动车使用体验，增强用户对电动车的信任感和满意度。

在另一实施例中，提供多级预警机制，包括：

当动力电池电量降至预设的安全阈值之上的设定百分比时，系统发出初级预警，提示用户注意电量消耗情况；

当电量进一步下降至接近安全阈值时，系统发出中级预警，建议用户考虑就近充电或准备充电；

当电量达到或低于安全阈值时，系统发出高级预警，提示用户必须立即充电以避免电量耗尽导致的问题；

在电量严重不足时，系统根据用户的当前位置和可用充电设施的分布，自动提供就近的充电站选项，并通过导航系统指引用户前往；

若用户选择共享充电，系统将向周围具有共享充电功能的车辆发送信息请求，协助用户找到可用的共享充电资源；

系统将根据用户的响应和充电需求，调整预警机制的参数和充电建议，确保用户根据实际情况作出对应的充电决策。

上述技术方案的工作原理为：当动力电池电量降至预设的安全阈值之上的设定百分比时，系统触发初级预警，这是通过实时监测电池电量数据，与预设的安全阈值进行比较实现的，预警机制的目的是在电量接近危险水平之前提前通知用户。系统根据电量的下降程度分为初级、中级和高级预警，初级预警是在电量降到安全阈值之上时发出，中级预警是在电量进一步下降时发出，而高级预警则是在电量达到或低于安全阈值时发出，这样的多级预警体系有助于用户更准确地了解电量的紧急程度。

在发出初级预警后，系统提供用户建议注意电量消耗情况；在中级预警时，系统建议用户考虑就近充电或准备充电；而在高级预警时，系统提示用户必须立即充电，同时，系统根据用户当前位置和可用充电设施的分布，通过导航系统提供就近的充电站选项。

如果电量严重不足且用户选择共享充电，系统会向周围具有共享充电功能的车辆发送信息请求，这涉及到车辆间的通信和协同操作，以便找到可用的共享充电资源。系统根据用户的响应和充电需求，实时调整预警机制的参数和充电建议，例如，用户在高级预警时选择了共享充电，系统可能会延迟再次触发高级预警，以给予用户更多时间到达充电站。

其中，在电量严重不足时，系统根据用户的当前位置和可用充电设施的分布，自动提供就近的充电站选项，并通过导航系统指引用户前往，包括：

若电量状态低于预设的临界运行电量阈值，表明电量严重不足，激活电量紧急响应模式；

获取用户当前位置的地理坐标信息；

获取周边可用充电设施的地理位置和状态信息，包括充电站的位置、可用充电桩数量、充电类型（快充或慢充）及当前使用情况；

根据用户位置和充电设施信息，计算出每个充电站与用户当前位置的距离值；

构建一个优先级排序矩阵，该优先级排序矩阵基于充电站距离用户的远近、充电站的充电速度和当前可用性进行排序；

选择距离用户最近且满足充电需求的充电站作为首选充电站，同时提供备选充电站列表；

生成至首选充电站的导航路线，并通过用户设备的导航系统提供实时导航指引；

若用户选择备选充电站，更新导航路线以指引用户前往所选备选充电站；

监控用户设备的电量状态和位置变化，以实时更新充电站选择和导航路线，确保用户能够在电量耗尽前到达充电站。

上述技术方案的有益效果为：多级预警机制能够让用户更清晰地了解电量的紧急程度，提高其对电量状况的安全意识，有助于避免因电量不足导致的意外情况；高级预警提示用户电量即将耗尽，使用户能够及时采取充电行动，避免车辆因电量耗尽而无法行驶的情况；提供就近充电站选项和共享充电协助，帮助用户更方便地找到充电资源，提高用户作出充电决策的便捷性；通过向周围车辆发送共享充电请求，系统促进了充电资源的共享，有助于优化充电站的利用率，提高充电效率；实时调整预警机制和充电建议，使系统能够更好地适应用户的个性化需求，提供更符合实际情况的服务，增强用户体验。

在另一实施例中，构建智能电量优化模型，包括：

获取历史电量使用需求数据，历史电量使用需求数据指特定时间段内电动车的电量消耗情况；

将历史电量使用需求数据作为分析的基础数据源；

基于历史电量使用需求数据，对用户在不同条件下行驶的电量消耗模式进行深入分析，以识别出典型行驶循环的模式；

将典型行驶循环的模式作为行驶模式分析的结果；

在所识别的典型行驶循环模式中，提取关键特征参数，关键特征参数包括行驶速度、加速度、制动频率、环境温度，以描述不同行驶循环的特性；

将特征参数作为行驶循环特征的代表；

基于所提取的特征参数，通过主成分分析和聚类分析的方式，进一步提炼和分类这些行驶循环，用于描述电动汽车的行驶行为；

运用神经网络的机器学习算法，对所提取的特征参数进行训练，以构建智能电量优化模型；

该智能电量优化模型用于通过分析电动车的行驶行为和电量使用模式，预测未来的电量需求，从而优化电量的使用和分配。

上述技术方案的工作原理为：通过电动车的记录系统或传感器，系统获取特定时间段内车辆的电量消耗情况，这些数据包括充电和放电过程中的电量变化；利用历史电量使用需求数据作为基础数据源，系统通过分析这些数据来了解用户在不同条件下的电量使用模式，包括典型的充电和行驶循环；通过深入分析历史数据，系统识别出典型的行驶循环模式，即用户在特定条件下的电量使用行为，例如在城市中的拥堵时段和高速公路上的行驶模式；从识别出的典型行驶循环中提取关键特征参数，这些参数包括行驶速度、加速度、制动频率、环境温度等，用于描述不同行驶循环的特性；将提取的关键特征参数作为行驶循环特征的代表，用于构建描述电动车行驶行为的模型；通过主成分分析和聚类分析的方式，系统进一步提炼和分类这些行驶循环，以更清晰地描述电动汽车的行驶行为，并将其用于模型训练；运用神经网络等机器学习算法，对提取的特征参数进行训练，构建智能电量优化模型。该模型能够理解不同行驶循环下电量的使用规律，为后续的优化提供基础；训练得到的智能电量优化模型用于分析电动车的实时状态和用户的使用需求，预测未来的电量需求，从而制定最优化的充放电策略。

上述技术方案的有益效果为：通过对历史数据的深入分析和模型训练，系统能够为每位用户提供个性化的电量管理服务，更好地满足其行驶需求；智能电量优化模型通过对特定行驶循环的理解，能够精准预测未来的电量需求，有助于更有效地规划充电和行驶策略；利用模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，系统可以制定对应的最优化充放电策略，提高电量利用效率；通过优化充放电策略，系统可以避免过度充电或过度放电，有助于延长电池的寿命；通过智能电量优化，系统可以在不影响用户需求的前提下，降低能耗，提高电动车的能源利用效率；个性化的电量管理和智能优化策略提高了用户对电动车的使用满意度，使其更便捷、高效地使用电动车。

在另一实施例中，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，包括：

将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，作为模型分析的输入参数；

智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，包括用户的行驶习惯、历史行驶数据、当前和预期的行驶环境因素，以及电池的当前状态和历史性能数据；

将用户的使用模式和电池的实时状态分析结果作为智能电量优化模型的分析输出；

基于分析结果，智能电量优化模型制定对应的充放电策略，该充放电策略包括电池的最佳充电时间、充电速率、预期放电深度、以及电量分配策略；

将充放电策略作为智能电量优化模型的最终输出，用于指导电动车的电量管理和调度。

上述技术方案的工作原理为：当前电量剩余数据和电量使用需求数据被输入至智能电量优化模型，这些数据包括车辆当前电池的电量剩余情况以及根据历史数据和用户需求生成的电量使用需求数据。智能电量优化模型利用输入数据进行分析，模型考虑多个因素，包括用户的行驶习惯、历史行驶数据、当前和预期的行驶环境因素，以及电池的当前状态和历史性能数据，这些因素通过机器学习算法综合考虑，模型能够理解用户的个性化行驶模式和电池的实时状态。

模型的分析结果包括对用户的使用模式和电池的实时状态的理解，这可以涵盖用户可能在未来时间段内的行驶计划、充电需求以及电池性能预测。基于分析结果，智能电量优化模型制定对应的充放电策略，这些策略包括电池的最佳充电时间、充电速率、预期放电深度，以及电量的分配策略。通过考虑多个因素，模型能够为电动车提供最优的电量管理方案。最终，充放电策略被作为智能电量优化模型的输出结果，这些结果将被传送给电动车的电池管理系统，用于指导电动车的电量管理和调度。

上述技术方案的有益效果为：通过个性化的电量管理和智能优化策略，系统能够提供最优的充放电策略，从而提高电量的利用效率，降低能耗；制定合理的充放电策略可以避免过度充电或过度放电，有助于延长电池的寿命，减少维护成本；通过个性化服务和高效的电量管理，用户可以更好地满足其行驶需求，提高使用体验，增强用户对电动车的满意度；通过智能电量优化，系统能够合理规划充电时段和速率，降低充电成本，提高充电效率；通过电量的智能管理，系统可以降低车辆的能耗，减少对传统能源的依赖，有助于减少排放，推动环保目标；模型不仅根据历史数据进行分析，还实时考虑用户当前的行驶环境和需求，使得系统能够更灵活地响应用户的实际情况。

在另一实施例中，智能电量优化模型根据车辆的行驶过程和电池SOC值的变化，利用动态规划算法，为不同的行驶循环计算SOC参考轨迹，从而为电池的充放电决策提供对应的指导。

上述技术方案的工作原理为：智能电量优化模型通过监测车辆的行驶过程，获取实时的行驶数据，包括行驶速度、加速度、制动频率等；同时，监测电池的SOC（State ofCharge，电池充电状态）值的变化。模型采用动态规划算法，这是一种优化问题的解决方法，通过逐步决策，以最优化的方式达到某个目标，在这里，目标是最大化电池的使用寿命或者最大化行驶距离。对于不同的行驶循环，模型计算SOC参考轨迹，即电池SOC值随时间的理想变化曲线，这个曲线是通过动态规划算法得出的，考虑了车辆的实际行驶状况和电池的特性。计算得到的SOC参考轨迹为电池的充放电决策提供指导。在不同的行驶循环中，模型可以根据动态规划的结果，推荐最佳的充电时机、充电速率以及放电深度，以实现最优的电量利用和延长电池寿命。模型实时监测车辆的行驶情况和电池的实时状态，根据实际情况调整充放电策略，这使得模型能够灵活应对不同的驾驶条件和环境变化。

上述技术方案的有益效果为：通过动态规划算法计算SOC参考轨迹，模型可以制定最佳的充放电策略，从而延长电池的使用寿命，降低更换电池的成本；通过指导电池的充放电决策，模型可以实现更高效的能源利用，减少浪费，提高电动车的续航里程；模型针对不同的行驶循环计算SOC参考轨迹，使其能够适应城市拥堵、高速行驶等不同驾驶条件，提供个性化的电量管理服务；通过智能的充电决策，模型可以避免高峰时段充电，降低充电成本，提高电动车的经济性；通过优化电量利用和提高续航里程，用户可以更好地满足其行驶需求，增强用户对电动车的满意度；通过降低电池更换频率和提高电量利用效率，智能电量优化模型有助于减少对有限资源的依赖，从而推动环保目标。

在另一实施例中，一种动力电池电量智能优化管理系统，包括：

监测单元，用于监测动力电池的当前电量剩余数据以及电量使用需求数据；

策略调整单元，用于基于智能电量优化模型，结合当前电量剩余数据和电量使用需求，智能调整动力电池的充放电策略；

多级预警单元，用于基于调整后的充放电策略，持续监控动力电池的电量消耗情况，同时提供多级预警机制，用于预防潜在的电池电量不足问题。

上述技术方案的工作原理为：通过电池管理系统（BMS）实时监测电池的电压、电流、温度等参数，可以计算出电池的即时剩余电量（State of Charge, SoC）。这些数据对于了解电池的当前状态至关重要；电量使用需求数据基于车辆的行驶模式、历史数据、驾驶者行为以及预计行程等因素进行估算，这些数据有助于预测短期和长期内电池的能量需求；智能电量优化模型包括机器学习算法，能够根据历史数据和实时输入智能预测未来的电量需求，并据此优化充放电策略，例如，模型识别出在特定时间段内减少充电速度可以延长电池寿命，或者在电池电量充足且电网电价较低时增加充电速度；充放电策略调整：根据智能电量优化模型的输出，动态调整充电功率、放电深度等参数，以实现电池电量的最优化管理，例如，如果预测到未来短期内不需要大量电量，系统可能会降低充电速度以保护电池健康；持续监控与多级预警：在调整充放电策略后，系统会继续监控电池的电量消耗情况，并根据设定的阈值提供预警，以便在电量过低时及时通知用户或采取措施。

上述技术方案的有益效果为：通过智能优化充放电策略，可以确保电池在不同使用条件下都能以最高效率工作，从而延长续航里程；智能管理电池的充放电过程有助于减少电池的过度充放电和热应力，这可以显著延长电池的使用寿命；多级预警机制能够预防因电量不足导致的突然停车等安全问题，提高整车的安全性；智能优化模型可以根据电网电价波动调整充电策略，利用低谷电价时段充电，从而降低能源成本；个性化的电量管理服务能够根据用户的行驶习惯和需求提供定制化的充放电策略，提升用户满意度。

在另一实施例中，监测第一模块，用于通过动力电池管理系统，实时获取动力电池的电量剩余数据，电量剩余数据包括当前电量数值、电池电压、电流、温度和充电状态；

监测第二模块，用于获取用户的电量使用需求数据，电量使用需求数据包括预期使用时间、预期行驶距离、充电环境限制以及电量消耗速度的预测；

监测第三模块，用于将获取电量剩余数据与用户的电量使用需求数据进行实时监测。

上述技术方案的工作原理为：通过动力电池管理系统，实时从电池管理单元（Battery Management System，简称BMS）中获取电量剩余数据，包括当前电量数值、电池电压、电流、温度和充电状态，BMS是负责监控和管理电池状态的关键组件，通过与电池内部的传感器和控制器通信，实时采集相关数据；通过与车辆系统或用户界面交互，获取用户的电量使用需求数据，包括预期使用时间、预期行驶距离、充电环境限制以及电量消耗速度的预测，这些数据由用户输入或通过车辆传感器等方式获得；将获取的电量剩余数据与用户的电量使用需求数据进行实时监测，系统会定期更新电池状态信息，与用户需求进行比对，以检测是否存在潜在的问题，如电量是否足够支撑用户的行驶计划，是否需要提醒用户进行充电等。

上述技术方案的有益效果为：实时监测电量剩余数据和用户需求，可以帮助优化电池的使用，确保足够的电量支持用户的行驶计划，同时避免电量浪费或不足的情况；通过实时监测，系统可以向用户提供精准的电量信息和建议，使用户更好地了解电池状态，预防潜在问题，提高驾驶安全性和便利性；通过对电池的实时监测，可以避免深度放电或过度充电等不良行为，有助于延长电池的寿命，提高整个电动车系统的可靠性；通过对电量使用的精细管理，可以最大程度地减少电量浪费，提高电池的能效，从而对能源的利用更为高效，符合节能环保的理念。

在另一实施例中，策略调整单元包括：

策略调整第一模块，用于获取历史电量使用需求数据，对历史电量使用需求数据进行分析并构建典型行驶循环，对典型行驶循环数据进行特征参数提取，对特征参数进行训练，构建智能电量优化模型；

策略调整第二模块，用于将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，从而制定对应的充放电策略；

策略调整第三模块，用于根据智能电量优化模型生成的充放电策略，自动调整动力电池的充电功率、放电深度和充放电时间的参数。

上述技术方案的工作原理为：首先获取历史电量使用需求数据，这些数据可能包括用户在不同时间段、不同行驶条件下的电量使用情况，通过对这些数据进行分析，系统可以识别出典型的行驶循环，即用户的典型用车模式，包括充电时段、高峰用电时段、行驶距离等。在分析完历史数据后，系统构建典型行驶循环，即用户在特定条件下的电量使用模式，这有助于模型更好地理解用户的行驶需求和充电模式。对典型行驶循环数据进行特征参数提取，例如充电时长、充电功率、行驶速度等，这些特征参数被用来训练智能电量优化模型，以便模型能够理解各种因素对电量使用的影响。训练得到的模型具备了对用户行驶模式的理解能力，该模型可以根据当前的电量剩余数据和电量使用需求数据，预测用户未来的用车行为，并为其制定合理的充放电策略。根据智能电量优化模型生成的充放电策略，系统自动调整动力电池的充电功率、放电深度和充放电时间的参数，这样的调整是基于对用户行为的预测和对电池实时状态的监测，以实现最佳的电量使用效果。

上述技术方案的有益效果为：通过分析历史数据和构建典型行驶循环，系统能够个性化地理解每位用户的用车模式，从而为其提供更加精准的电量管理服务；利用智能电量优化模型，系统能够根据用户的需求和电池的实时状态，制定最优化的充放电策略，提高电量的利用效率；通过自动调整充放电参数，系统可以避免不必要的能量浪费，减少充电时间，延长电池寿命，从而达到节能降耗的效果；智能电量优化模型可以根据实时监测的电池状态，避免深度放电或过度充电，有助于提高动力电池的安全性和稳定性；通过个性化电量管理和智能优化策略，系统可以提供更符合用户期望的电动车使用体验，增强用户对电动车的信任感和满意度。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种动力电池电量智能优化管理方法，其特征在于，包括：

S101：监测动力电池的当前电量剩余数据以及电量使用需求数据；

S102：基于智能电量优化模型，结合当前电量剩余数据和电量使用需求，智能调整动力电池的充放电策略；

S103：基于调整后的充放电策略，持续监控动力电池的电量消耗情况，同时提供多级预警机制，用于预防潜在的电池电量不足问题。

2.根据权利要求1所述的一种动力电池电量智能优化管理方法，其特征在于，S101步骤包括：

S1011：通过动力电池管理系统，实时获取动力电池的电量剩余数据，电量剩余数据包括当前电量数值、电池电压、电流、温度和充电状态；

S1012：获取用户的电量使用需求数据，电量使用需求数据包括预期使用时间、预期行驶距离、充电环境限制以及电量消耗速度的预测；

S1013：将获取电量剩余数据与用户的电量使用需求数据进行实时监测。

3.根据权利要求1所述的一种动力电池电量智能优化管理方法，其特征在于，S102步骤包括：

S1021：获取历史电量使用需求数据，对历史电量使用需求数据进行分析并构建典型行驶循环，对典型行驶循环数据进行特征参数提取，对特征参数进行训练，构建智能电量优化模型；

S1022：将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，从而制定对应的充放电策略；

S1023：根据智能电量优化模型生成的充放电策略，自动调整动力电池的充电功率、放电深度和充放电时间的参数。

4.根据权利要求1所述的一种动力电池电量智能优化管理方法，其特征在于，提供多级预警机制，包括：

当动力电池电量降至预设的安全阈值之上的设定百分比时，系统发出初级预警，提示用户注意电量消耗情况；

当电量进一步下降至安全阈值临界范围时，系统发出中级预警，建议用户考虑就近充电或准备充电；

当电量达到或低于安全阈值时，系统发出高级预警，提示用户必须立即充电以避免电量耗尽导致的问题；

在电量严重不足时，系统根据用户的当前位置和可用充电设施的分布，自动提供就近的充电站选项，并通过导航系统指引用户前往；

若用户选择共享充电，系统将向周围具有共享充电功能的车辆发送信息请求，协助用户找到可用的共享充电资源；

系统将根据用户的响应和充电需求，调整预警机制的参数和充电建议，确保用户根据实际情况作出对应的充电决策。

5.根据权利要求3所述的一种动力电池电量智能优化管理方法，其特征在于，构建智能电量优化模型，包括：

获取历史电量使用需求数据，历史电量使用需求数据指特定时间段内电动车的电量消耗情况；

将历史电量使用需求数据作为分析的基础数据源；

基于历史电量使用需求数据，对用户在不同条件下行驶的电量消耗模式进行深入分析，以识别出典型行驶循环的模式；

将典型行驶循环的模式作为行驶模式分析的结果；

在所识别的典型行驶循环模式中，提取关键特征参数，关键特征参数包括行驶速度、加速度、制动频率、环境温度，以描述不同行驶循环的特性；

将特征参数作为行驶循环特征的代表；

基于所提取的特征参数，通过主成分分析和聚类分析的方式，进一步提炼和分类这些行驶循环，用于描述电动汽车的行驶行为；

运用神经网络的机器学习算法，对所提取的特征参数进行训练，以构建智能电量优化模型；

该智能电量优化模型用于通过分析电动车的行驶行为和电量使用模式，预测未来的电量需求，从而优化电量的使用和分配。

6.根据权利要求3所述的一种动力电池电量智能优化管理方法，其特征在于，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，包括：

将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，作为模型分析的输入参数；

智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，包括用户的行驶习惯、历史行驶数据、当前和预期的行驶环境因素，以及电池的当前状态和历史性能数据；

将用户的使用模式和电池的实时状态分析结果作为智能电量优化模型的分析输出；

基于分析结果，智能电量优化模型制定对应的充放电策略，该充放电策略包括电池的最佳充电时间、充电速率、预期放电深度、以及电量分配策略；

将充放电策略作为智能电量优化模型的最终输出，用于指导电动车的电量管理和调度。

7.根据权利要求6所述的一种动力电池电量智能优化管理方法，其特征在于，智能电量优化模型根据车辆的行驶过程和电池SOC值的变化，利用动态规划算法，为不同的行驶循环计算SOC参考轨迹，从而为电池的充放电决策提供对应的指导。

8.一种动力电池电量智能优化管理系统，其特征在于，包括：

监测单元，用于监测动力电池的当前电量剩余数据以及电量使用需求数据；

策略调整单元，用于基于智能电量优化模型，结合当前电量剩余数据和电量使用需求，智能调整动力电池的充放电策略；

多级预警单元，用于基于调整后的充放电策略，持续监控动力电池的电量消耗情况，同时提供多级预警机制，用于预防潜在的电池电量不足问题。

9.根据权利要求8所述的一种动力电池电量智能优化管理系统，其特征在于，监测单元包括：

监测第一模块，用于通过动力电池管理系统，实时获取动力电池的电量剩余数据，电量剩余数据包括当前电量数值、电池电压、电流、温度和充电状态；

监测第二模块，用于获取用户的电量使用需求数据，电量使用需求数据包括预期使用时间、预期行驶距离、充电环境限制以及电量消耗速度的预测；

监测第三模块，用于将获取电量剩余数据与用户的电量使用需求数据进行实时监测。

10.根据权利要求8所述的一种动力电池电量智能优化管理系统，其特征在于，策略调整单元包括：

策略调整第一模块，用于获取历史电量使用需求数据，对历史电量使用需求数据进行分析并构建典型行驶循环，对典型行驶循环数据进行特征参数提取，对特征参数进行训练，构建智能电量优化模型；

策略调整第二模块，用于将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，从而制定对应的充放电策略；

策略调整第三模块，用于根据智能电量优化模型生成的充放电策略，自动调整动力电池的充电功率、放电深度和充放电时间的参数。