电池性能在线评估系统和方法技术方案

本申请公开了一种电池性能在线评估系统，包括：即时综合性能评估单元，设置于电池包的前端，通过人工智能深度学习模型对电池的综合性能作即时评估；大数据存储和人工智能深度学习单元，设置于云端，优化人工智能深度学习模型，并对电池包前端的人工智能深度学习模型进行更新。本申请还公开了一种电池性能在线评估方法。本发明专利技术能全面的利用电池和汽车本地的各项数据以训练高度智能的深度学习模型，适应复杂的实际实际工作场景和要求，利用云存储和云计算能力对汽车电池大数据进行机器学习，不断优化前端的本地人工智能深度学习模型，从而提高电池的使用成熟度、降低电池充放电中的故障和危险发生率、提高安全性、延长使用寿命。

【技术实现步骤摘要】
电池性能在线评估系统和方法
本申请属于新能源汽车
，特别是涉及一种电池性能在线评估系统和方法。
技术介绍
随着新能源汽车行业的不断发展，以电动汽车为代表的新能源汽车产业和市场日益扩大。电动汽车对能源结构改善以及环境保护都有巨大用处，因此，电动汽车的普及无疑是新能源汽车产业的发展方向。电动汽车目前常用的电池有铅酸电池、锂电池、镍氢电池等。由于这些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，就会给整个汽车动力系统带来严重的安全隐患。而该些非正常状态通过简单的监控很难做到及时准确的判断和预警。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，也对优化汽车整体性能和延长电池寿命具有十分重要的指导意义。传统的电池性能评估系统架构，或依赖于由少数参数建立的特定数学模型，或不能适应复杂的实际工作场景和要求，或需要过高的本地数据处理能力和计算能力。因此，亟需一种能适应实际需求的电池性能综合评估系统架构。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种电池性能在线评估系统和方法，以克服现有技术中的不足。为实现上述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电池性能在线评估系统，其特征在于，包括：即时综合性能评估单元，设置于电池包的前端，通过人工智能深度学习模型对电池的综合性能作即时评估；大数据存储和人工智能深度学习单元，设置于云端，优化人工智能深度学习模型，并对电池包前端的人工智能深度学习模型进行更新。

【技术特征摘要】
1.一种电池性能在线评估系统，其特征在于，包括：即时综合性能评估单元，设置于电池包的前端，通过人工智能深度学习模型对电池的综合性能作即时评估；大数据存储和人工智能深度学习单元，设置于云端，优化人工智能深度学习模型，并对电池包前端的人工智能深度学习模型进行更新。2.根据权利要求1所述的电池性能在线评估系统，其特征在于，所述即时综合性能评估单元通过CAN总线获取电池的电特征参数和/或环境参数。3.根据权利要求2所述的电池性能在线评估系统，其特征在于，所述即时综合性能评估单元采用多核ARM系统对获取的电特征参数和/或环境参数进行深度学习，运行人工智能深度学习模型对电池综合性能作即时评估。4.根据权利要求3所述的电池性能在线评估系统，其特征在于，所述即时综合性能评估单元对本地采集的电特征参数和/或环境参数进行标注后上报大数据存储和人工智能深度学习单元。5.根据权利要求2所述的电池性能在线评估系统，其特征在于，所述电特征参数至少包括电池的充放电电压、电流、电池包温度、和对电池包的阶段性调节和自修复。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊险峰，
申请(专利权)人：张家港莫特普数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32