一种基于数字孪生的动力电池组管理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于数字孪生的动力电池组管理系统及方法，通过采用物理实体与虚拟实体相互耦合的方式建立数字孪生系统，使用孪生云数据平台通过滚动优化的方法分析物理实体与虚拟实体，通过云端计算系统对孪生云数据进行处理以获取实体电池组与孪生虚拟电池组全生命周期下动力电池组状态，并与终端BMS系统进行交互，实现对动力电池组进行全生命周期管理。

A power battery management system and method based on digital twin

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的动力电池组管理系统及方法
本专利技术涉及动力电池组管理
，尤其涉及一种基于数字孪生的动力电池组管理系统及方法。
技术介绍
纯电动汽车采用电动机作为驱动装置，由车载可充电动力电池组提供能量，具有零排放、高效率、安静、运行平稳、驾驶操作容易、使用维护费用低和所需电能来源广泛等优点，因而在现有的新能源汽车技术中，被视为长期发展目标甚至是最终发展目标。目前纯电动汽车上所使用的动力电池组，为保证使用时的高效性与安全性，引入了电池管理系统，用于监测与控制动力电池组状态。现有的电池管理系统(BatteryManagementSystem，简称BMS)是基于预设的程序架构监测与控制动力电池组状态。但动力电池组在充放电过程中往往呈现为非线性系统，参数辨识、状态估算等具有强非线性、复杂性、迟滞性等特征；且随着使用时间的增加动力电池组会出现性能衰减，在其全生命周期中不能始终保持统一的工作状态。传统电池管理系统难以实时更新控制策略以匹配时变的动力电池组系统，也无法实现对动力电池组全生命周期的管理控制。近年来，关于数字孪生的研究方兴未艾。数字孪生作为一个新的方法，在系统多维度、多尺度控制过程中体现出了巨大的潜力，但是，这一概念的应用及产业化尚不明确。
技术实现思路
为解决现有技术的不足，本专利技术提出一种基于数字孪生的动力电池组管理系统及方法，充分利用数字孪生技术，采用物理实体与虚拟实体相互耦合的方式建立数字孪生系统，使用孪生云数据平台通过滚动优化的方法在线实时全面剖析物理实体与虚拟实体，通过云端计算系统对孪生云数据进行处理以获取实体动力电池组与孪生虚拟动力电池组全生命周期下动力电池组状态与控制策略，并与终端的BMS系统进行交互，实现对动力电池组的全生命周期管理。为实现以上目的，本专利技术所采用的技术方案包括：一种基于数字孪生的动力电池组管理系统，包括物理实体、虚拟实体、孪生云数据平台、云端计算系统以及终端BMS系统，所述物理实体和虚拟实体均与孪生云数据平台连接，所述孪生云数据平台、云端计算系统以及终端BMS系统依次连接；所述物理实体为需要管理的动力电池组本身；所述虚拟实体为针对所述物理实体利用数字孪生技术构建的动力电池组模型；所述孪生云数据平台分别与物理实体以及虚拟实体进行数据交互，并存储、利用多种数据分析并更新物理实体与虚拟实体状态信息；所述多种数据综合了物理实体运行产生的物理数据和虚拟实体运行产生的虚拟数据，所述多种数据的种类包括物理要素属性数据、动态过程数据、采集数据、仿真数据、算法数据、标准数据、历史数据中的若干组合；所述云端计算系统分析从孪生云数据平台获取的物理实体状态信息和虚拟实体状态信息，并采用云端大数据计算方法在云端实时计算进而生成基于动力电池组全生命周期的控制策略及实时参数信息；所述终端BMS系统通过无线信号传输与云端计算系统进行信息交互，获取从云端计算系统分析得到的控制策略及实时参数信息，实现终端BMS系统本身的实时状态更新与控制策略更新，所述终端BMS系统包括有数据采集终端、均衡系统终端、热管理系统终端和/或安全服务终端。进一步地，所述物理实体包括单体级、模组级和系统级三个层级；所述单体级为动力电池组内单一电池；所述模组级为动力电池组内若干个电池所组成的电池模组；所述系统级为动力电池组系统。进一步地，所述虚拟实体对应所述物理实体包括单体级模型、模组级模型和系统级模型；所述单体级模型为动力电池组内单一电池的拟合模型；所述模组级模型为若干单体级模型相互耦合的模型或为动力电池组内电池模组的拟合模型；所述系统级模型为若干模组级模型及若干单体级模型相互耦合的模型或为动力电池系统的拟合模型。进一步地，所述虚拟实体所包含的动力电池组数据包括几何构型、宏观属性、微观尺度属性、动态属性、历史关联数据；所述几何构型包括动力电池组的形状、尺寸、位置、装配关系；所述宏观属性包括动力电池组在流体、电池、电化学、热力学方面的物理属性、参数约束、参数特征；所述微观尺度属性包括电池内部微观尺度下的离子运动特征；所述动态属性包括时变特性、动态特性、性能退化特性；所述历史关联数据包括系统运行规则、系统优化过程。进一步地，所述物理要素属性数据包括系统规格、功能、性能以及系统内各部分之间关系数据；所述动态过程数据包括系统运行状况、实时性能、环境参数和/或突发扰动数据；所述采集数据包括经由数据采集终端得到的系统实时数据，所述数据采集终端包括传感器、嵌入式系统和/或数据采集卡；所述仿真数据包括运用虚拟实体仿真模拟得到的过程仿真、行为仿真、过程验证、评估、分析和/或预测数据；所述算法数据包括分析过程中涉及的算法、模型、数据处理方法；所述标准数据包括专家知识、行业标准、规则约束、推理推论和/或常用算法库与模型库数据；所述历史数据包括所述物理要素属性数据、动态过程数据、采集数据、仿真数据、算法数据和/或标准数据的历史数据。进一步地，所述终端BMS系统的数据采集终端处理动力电池组的电压采集、电流采集、温度采集和/或传感器精度调整；所述均衡系统终端处理动力电池组的状态更新、均衡判定、拓扑效率和/或策略更新；所述热管理系统终端处理系统内动态环境、工况分析、时变流场和/或策略优化；所述安全服务终端处理系统内绝缘监测、高压互锁、安全服务和/或故障分析。一种基于数字孪生的动力电池组管理方法，包括以下步骤：A.将需要管理的动力电池组本身作为物理实体，并针对所述物理实体利用数字孪生技术构建动力电池组模型以作为虚拟实体，通过孪生云数据平台分别与物理实体以及虚拟实体进行数据交互；B.通过孪生云数据平台存储、利用多种数据分析并更新物理实体与虚拟实体状态信息；所述多种数据综合了物理实体运行产生的物理数据和虚拟实体运行产生的虚拟数据，所述多种数据的种类包括物理要素属性数据、动态过程数据、采集数据、仿真数据、算法数据、标准数据、历史数据中的若干组合；C.孪生云数据平台分析获得的动力电池组的物理要素属性数据、动态过程数据、采集数据以及动力电池组模型，结合孪生云数据平台存储的算法数据、标准数据、历史数据得到对应物理实体的孪生云数据，并将获得的孪生云数据发送至云端计算系统；D.云端计算系统接收来自孪生云数据平台的物理实体孪生云数据以及动力电池组的物理要素属性数据、动态过程数据、采集数据，采用云端大数据计算方法在云端实时计算生成基于动力电池组全生命周期的控制策略及实时参数信息，并将生成的控制策略及实时参数信息发送至终端BMS系统；E.终端BMS系统接收来自云端计算系统的控制策略及实时参数信息，并利用所述控制策略及实时参数信息更新对动力电池组的控制策略，完成一次动力电池组管理循环；按照设定频率重复上述步骤A至E，实现对动力电池组的全生命周期滚动优化管理。进一步地，所述方法还包括所述虚拟实体根据所述物理要素属性数据、动态过程数据、采集数据以及所述孪生云数据滚动优化更新。进一步地，所述物理要素属性数据包括系统规格、功能、性能以及本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数字孪生的动力电池组管理系统，包括物理实体、虚拟实体、孪生云数据平台、云端计算系统以及终端BMS系统，所述物理实体和虚拟实体均与孪生云数据平台连接，所述孪生云数据平台、云端计算系统以及终端BMS系统依次连接；/n所述物理实体为需要管理的动力电池组本身；/n所述虚拟实体为针对所述物理实体利用数字孪生技术构建的动力电池组模型；/n所述孪生云数据平台分别与物理实体以及虚拟实体进行数据交互，并存储、利用多种数据分析并更新物理实体与虚拟实体状态信息；所述多种数据综合了物理实体运行产生的物理数据和虚拟实体运行产生的虚拟数据，所述多种数据的种类包括物理要素属性数据、动态过程数据、采集数据、仿真数据、算法数据、标准数据、历史数据中的若干组合；/n所述云端计算系统分析从孪生云数据平台获取的物理实体状态信息和虚拟实体状态信息，并采用云端大数据计算方法在云端实时计算进而生成基于动力电池组全生命周期的控制策略及实时参数信息；/n所述终端BMS系统通过无线信号传输与云端计算系统进行信息交互，获取从云端计算系统分析得到的控制策略及实时参数信息，实现终端BMS系统本身的实时状态更新与控制策略更新，所述终端BMS系统包括有数据采集终端、均衡系统终端、热管理系统终端和/或安全服务终端。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的动力电池组管理系统，包括物理实体、虚拟实体、孪生云数据平台、云端计算系统以及终端BMS系统，所述物理实体和虚拟实体均与孪生云数据平台连接，所述孪生云数据平台、云端计算系统以及终端BMS系统依次连接；
所述物理实体为需要管理的动力电池组本身；
所述虚拟实体为针对所述物理实体利用数字孪生技术构建的动力电池组模型；
所述孪生云数据平台分别与物理实体以及虚拟实体进行数据交互，并存储、利用多种数据分析并更新物理实体与虚拟实体状态信息；所述多种数据综合了物理实体运行产生的物理数据和虚拟实体运行产生的虚拟数据，所述多种数据的种类包括物理要素属性数据、动态过程数据、采集数据、仿真数据、算法数据、标准数据、历史数据中的若干组合；
所述云端计算系统分析从孪生云数据平台获取的物理实体状态信息和虚拟实体状态信息，并采用云端大数据计算方法在云端实时计算进而生成基于动力电池组全生命周期的控制策略及实时参数信息；
所述终端BMS系统通过无线信号传输与云端计算系统进行信息交互，获取从云端计算系统分析得到的控制策略及实时参数信息，实现终端BMS系统本身的实时状态更新与控制策略更新，所述终端BMS系统包括有数据采集终端、均衡系统终端、热管理系统终端和/或安全服务终端。


2.如权利要求1所述的系统，其特征在于所述物理实体包括单体级、模组级和系统级三个层级；所述单体级为动力电池组内单一电池；所述模组级为动力电池组内若干个电池所组成的电池模组；所述系统级为动力电池组系统。


3.如权利要求2所述的系统，其特征在于所述虚拟实体对应所述物理实体包括单体级模型、模组级模型和系统级模型；所述单体级模型为动力电池组内单一电池的拟合模型；所述模组级模型为若干单体级模型相互耦合的模型或为动力电池组内电池模组的拟合模型；所述系统级模型为若干模组级模型及若干单体级模型相互耦合的模型或为动力电池系统的拟合模型。


4.如权利要求1所述的系统，其特征在于所述虚拟实体所包含的动力电池组数据包括几何构型、宏观属性、微观尺度属性、动态属性、历史关联数据；所述几何构型包括动力电池组的形状、尺寸、位置、装配关系；所述宏观属性包括动力电池组在流体、电池、电化学、热力学方面的物理属性、参数约束、参数特征；所述微观尺度属性包括电池内部微观尺度下的离子运动特征；所述动态属性包括时变特性、动态特性、性能退化特性；所述历史关联数据包括系统运行规则、系统优化过程。


5.如权利要求1所述的系统，其特征在于所述物理要素属性数据包括系统规格、功能、性能以及系统内各部分之间关系数据；所述动态过程数据包括系统运行状况、实时性能、环境参数和/或突发扰动数据；所述采集数据包括经由数据采集终端得到的系统实时数据，所述数据采集终端包括传感器、嵌入式系统和/或数据采集卡；所述仿真数据包括运用虚拟实体仿真模拟得到的过程仿真、行为仿真、过程验证、评估、分析和/或预测数据；所述算法数据包括分析过程中涉及的算法、模型、数据处理方法；所述标准数据包括专家知识、行业标准、规则约束、推理推论和/或常用算法库与模型库数据；所述历史数据包括所述物理要素属性数据、动态过程数据、采集数据、仿真数据、算法数据和/或标准数据的历...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨世春，周思达，华旸，郭斌，闫啸宇，曹耀光，周伟韬，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11