基于大数据的电动汽车动力电池数据无损压缩方法技术

基于大数据的电动汽车动力电池数据无损压缩方法，涉及电动汽车动力电池数据压缩方法。解决了现有电池数据量大，在传输过程中存在数据压缩效率低和传输时间长的问题。本发明专利技术首先提取电池数据，并对电池数据作预压缩处理；再对未进行预压缩处理的电池组绝缘电阻数据、电池组总电流数据和经过预压缩处理的使用时间数据、电池组荷电状态数据和环境温度数据进行行程编码压缩处理；对经过预压缩处理的总电压数据和电压数据进行哈夫曼编码压缩处理；完成基于大数据的电动汽车动力电池组数据无损压缩。本发明专利技术适用于电动汽车动力电池数据压缩。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电动汽车动力电池数据压缩方法。
技术介绍
随着电动汽车技术的发展，电池管理系统(BMS)的功能也逐渐增多，这些功能包括电池基本状态参数测量、SOC/SOH/内阻的估计、故障诊断、电流过充过放保护、充放电深度控制、均衡充放电控制、热管理等。功能的实现通常以电池的工作电压、充放电电流、温度等基本状态参数作为依据，因此，电池基本状态参数的储存尤为重要。随着电池参数数据量的增长，给数据信息存储带来诸多困难。为了减少数据信息的储存空间、数据远传时的发送时间，有必要对这些大量数据进行有效的压缩。
技术实现思路
本专利技术是为了解决现有电池数据量大，在传输过程中存在数据压缩效率低和传输速度慢的问题。提出了一种基于大数据的电动汽车动力电池数据无损压缩方法。本专利技术所述的基于大数据的电动汽车动力电池数据无损压缩方法，该方法包括：步骤一、提取N个采集时刻的电池数据，并对提取的部分电池数据作预压缩处理；所述电池数据包括：1组使用时间数据、1组绝缘电阻数据、1组总电流数据、1组总电压数据、1组荷电状态数据、n组点电压数据和m组环境温度数据；n、m和N均为大于2的整数；对电池数据中的1组使用时间数据、1组总电压数据、1组荷电状态数据、n组电压数据和m个环境温度数据作预压缩处理；步骤二、对步骤一中未进行预压缩处理的1组绝缘电阻数据、1组总电流数据和经过预压缩处理的1组使用时间数据、1组荷电状态数据和m组环境温度数据进行行程编码压缩处理；对步骤一中经过预压缩处理的1组总电压数据和n组点电压数据进行哈夫曼编码压缩处理；完成基于大数据的电动汽车动力电池组数据无损压缩；步骤一所述的对电池数据作预压缩处理方法为：在1组使用时间数据中，存储开始时刻时间数据T1和第k时刻时间数据与第k-1时刻时间数据的差值ΔTk＝Tk-Tk-1，其中，2≤k≤N；实现对1组使用时间数据作预压缩处理；从1组总电压数据U0中，选择每个时刻采集的总电压数据U0k与所有与总电压数据U0k对应时刻的n组点电压数据U1k、U2k、…、Unk作差，获得1组总电压数据与n组点电压数据的差值数据ΔU0k＝U0k-U1k-U2k-…-Unk，其中，1≤k≤N；并存储这1组差值数据；实现对1组总电压数据作预压缩处理；在1组荷电状态数据中，存储开始时刻荷电状态数据SOC1和第k时刻采集的荷电状态数据与第k-1时刻采集的荷电状态数据差值ΔSOCk＝SOCk-SOCk-1，其中，2≤k≤N；实现对1组荷电状态数据作预压缩处理；从n组点电压数据U1～Un中，选择其中后n-1组电压数据U2～Un分别与该后n-1组电压数据所对应时刻的第一组点电压数据U1作差，获得n-1组点电压差值数据ΔU2……ΔUn，并存储这n-1组点电压差值数据ΔU2……ΔUn和第一组开始时刻点电压数据U11，将所述的点电压数据U11作为电压标志位，选择第一组第k时刻的点电压数据与电压标志位U11作差，获得差值ΔU1k＝U1k-U11，其中，2≤k≤N，并存储数据差值ΔU1k；实现对n组点电压数据作预压缩处理；从m组环境温度数据TEM1～TEMm中，选择其中后m-1组环境温度数据TEM2～TEMm分别与对应时刻第一组环境温度数据TEM1作差，获得m-1组差值数据ΔTEM2……ΔTEMm，并存储这m-1组差值数据ΔTEM2……ΔTEMm和第一组开始使用时刻环境温度数据TEM11，将所述的环境温度数据TEM11作为温度标志位，选择第一组第k时刻的环境温度数据与温度标志位TEM11做差，获得差值ΔTEM1k＝TEM1k-TEM11，其中，2≤k≤N，并存储差值数据ΔTEM1k；实现对m组环境温度数据作预压缩处理。本专利技术基于现有的无损通用压缩算法的基础上，结合动力电池数据特点，提出了一种基于大数据的电动汽车动力电池数据无损压缩方法，首先对电池数据的预压缩处理，再采用压缩策略，实现数据压缩传输的过程中，提高数据传输的效率。在现实存储过程中，降低了数据压缩率。具体实施方式具体实施方式一、本实施方式所述的基于大数据的电动汽车动力电池数据无损压缩方法，该方法包括：步骤一、提取N个采集时刻的电池数据，并对提取的部分电池数据作预压缩处理；所述电池数据包括：1组使用时间数据、1组绝缘电阻数据、1组总电流数据、1组总电压数据、1组荷电状态数据、n组点电压数据和m组环境温度数据；n、m和N均为大于2的整数；对电池数据中的1组使用时间数据、1组总电压数据、1组荷电状态数据、n组电压数据和m个环境温度数据作预压缩处理；步骤二、对步骤一中未进行预压缩处理的1组绝缘电阻数据、1组总电流数据和经过预压缩处理的1组使用时间数据、1组荷电状态数据和m组环境温度数据进行行程编码压缩处理；对步骤一中经过预压缩处理的1组总电压数据和n组点电压数据进行哈夫曼编码压缩处理；完成基于大数据的电动汽车动力电池组数据无损压缩。步骤一所述的对电池数据作预压缩处理方法为：在1组使用时间数据中，存储开始时刻时间数据T1和第k时刻时间数据与第k-1时刻时间数据的差值ΔTk＝Tk-Tk-1，其中，2≤k≤N；实现对1组使用时间数据作预压缩处理；从1组总电压数据U0中，选择每个时刻采集的总电压数据U0k与所有与总电压数据U0k对应时刻的n组点电压数据U1k、U2k、…、Unk作差，获得1组总电压数据与n组点电压数据的差值数据ΔU0k＝U0k-U1k-U2k-…-Unk，其中，1≤k≤N；并存储这1组差值数据；实现对1组总电压数据作预压缩处理；在1组荷电状态数据中，存储开始时刻荷电状态数据SOC1和第k时刻采集的荷电状态数据与第k-1时刻采集的荷电状态数据差值ΔSOCk＝SOCk-SOCk-1，其中，2≤k≤N；实现对1组荷电状态数据作预压缩处理；从n组点电压数据U1～Un中，选择其中后n-1组电压数据U2～Un分别与该后n-1组电压数据所对应时刻的第一组点电压数据U1作差，获得n-1组点电压差值数据ΔU2……ΔUn，并存储这n-1组点电压差值数据ΔU2……ΔUn和第一组开始时刻点电压数据U11，将所述的点电压数据U11作为电压标志位，选择第一组第k时刻的点电压数据与电压标志位U11作差，获得差值ΔU1k＝U1k-U11，其中，2≤k≤N，并存储数据差值ΔU1k；实现对n组点电压数据作预压缩处理；从m组环境温度数据TEM1～TEMm中，选择其中后m-1组环境温度数据TEM2～TEMm分别与对应时刻第一组环境温度数据TEM1作差，获得m本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于大数据的电动汽车动力电池组数据无损压缩方法，其特征在于，该方法包括：步骤一、提取N个采集时刻的电池数据，并对提取的部分电池数据作预压缩处理；所述电池数据包括：1组使用时间数据、1组绝缘电阻数据、1组总电流数据、1组总电压数据、1组荷电状态数据、n组点电压数据和m组环境温度数据；n、m和N均为大于2的整数；对电池数据中的1组使用时间数据、1组总电压数据、1组荷电状态数据、n组电压数据和m个环境温度数据作预压缩处理；步骤二、对步骤一中未进行预压缩处理的1组绝缘电阻数据、1组总电流数据和经过预压缩处理的1组使用时间数据、1组荷电状态数据和m组环境温度数据进行行程编码压缩处理；对步骤一中经过预压缩处理的1组总电压数据和n组点电压数据进行哈夫曼编码压缩处理；完成基于大数据的电动汽车动力电池组数据无损压缩。

【技术特征摘要】
1.基于大数据的电动汽车动力电池组数据无损压缩方法，其特征在于，该方法包括：
步骤一、提取N个采集时刻的电池数据，并对提取的部分电池数据作预压缩处理；
所述电池数据包括：1组使用时间数据、1组绝缘电阻数据、1组总电流数据、1组总
电压数据、1组荷电状态数据、n组点电压数据和m组环境温度数据；n、m和N均为大于
2的整数；
对电池数据中的1组使用时间数据、1组总电压数据、1组荷电状态数据、n组电压数
据和m个环境温度数据作预压缩处理；
步骤二、对步骤一中未进行预压缩处理的1组绝缘电阻数据、1组总电流数据和经过
预压缩处理的1组使用时间数据、1组荷电状态数据和m组环境温度数据进行行程编码压
缩处理；
对步骤一中经过预压缩处理的1组总电压数据和n组点电压数据进行哈夫曼编码压缩
处理；完成基于大数据的电动汽车动力电池组数据无损压缩。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的电动汽车动力电池组数据无损压缩方法，其特
征在于，步骤一所述的对电池数据作预压缩处理方法为：
在1组使用时间数据中，存储开始时刻时间数据T1和第k时刻时间数据与第k-1时刻
时间数据的差值ΔTk＝Tk-Tk-1，其中，2≤k≤N；实现对1组使用时间数据作预压缩处理；
从1组总电压数据U0中，选择每个时刻采集的总电压数据U0k与所有与总电压数据
U0k对应时刻的n组点电压数据U1k、U2k、…、Unk作差，获得1组总电压数据与n组点电
压数据的差值数据ΔU0k＝U0k-U1k-U2k-…-Unk，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱春波，梅尊禹，李晓宇，刘凯，魏国，逯仁贵，吴晓刚，胡泽徽，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23