电池能量状态检测方法、设备、存储介质及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电池能量状态检测方法、设备、存储介质及装置，相较于现有的基于电池SOC查表或基于电池等效电路模型估计动力电池当前能量状态的方式，本发明专利技术中，通过获取待检测车辆的当前电池外特性参数，根据当前电池外特性参数通过目标能量状态估计模型确定当前电池能量值，目标能量状态估计模型基于历史电池外特性参数和对应的历史电池能量值生成，根据当前电池能量值确定当前电池能量状态信息，并将当前能量状态信息发送至待检测车辆，从而能够克服现有技术中无法准确检测电池能量状态的缺陷，提高电池能量状态检测的可靠性。提高电池能量状态检测的可靠性。提高电池能量状态检测的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
电池能量状态检测方法、设备、存储介质及装置


[0001]本专利技术涉及电动汽车
，尤其涉及一种电池能量状态检测方法、设备、存储介质及装置。

技术介绍

[0002]动力电池是电动汽车的动力来源，通过动力电池能量状态可以计算续驶里程。因此，动力电池能量状态估计至关重要。目前，往往基于电池荷电状态(State of charge，SOC)查表或基于电池等效电路模型来估计动力电池的当前能量状态。
[0003]但是，通过电池SOC查表确定动力电池当前能量状态的方式，由于受温度变化以及电动汽车未来行驶工况的影响较大，因此，无法保证电池能量状态估计的精度；而通过电池等效电路模型估计动力电池当前能量状态的方式，由于无法准确测量电池内特性参数，因此，也无法保证电池能量状态估计的精度。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种电池能量状态检测方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有技术中无法准确检测电池能量状态的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供一种电池能量状态检测方法，所述电池能量状态检测方法包括以下步骤：
[0007]获取待检测车辆的当前电池外特性参数；
[0008]根据所述当前电池外特性参数通过目标能量状态估计模型确定当前电池能量值，所述目标能量状态估计模型基于历史电池外特性参数和对应的历史电池能量值生成；
[0009]根据所述当前电池能量值确定当前电池能量状态信息，并将所述当前能量状态信息发送至所述待检测车辆。
[0010]可选地，所述获取待检测车辆的当前电池外特性参数的步骤之前，所述电池能量状态检测方法还包括：
[0011]获取历史电池外特性参数和对应的历史电池能量值；
[0012]对所述历史电池外特性参数进行特征提取，获得所述历史电池外特性参数的参数特征；
[0013]根据所述参数特征构建初始能量状态估计模型；
[0014]根据所述历史电池外特性参数以及所述历史电池能量值对所述初始能量状态估计模型进行训练，获得目标能量状态估计模型。
[0015]可选地，所述对所述历史电池外特性参数进行特征提取，获得所述历史电池外特性参数的参数特征的步骤，具体包括：
[0016]对所述历史电池外特性参数进行分类，获得多个参数类别；
[0017]统计所述参数类别的类别数量，并分析各参数类别之间的关联关系；
[0018]根据所述类别数量以及所述关联关系生成所述历史电池外特性参数的参数特征。
[0019]可选地，所述根据所述参数特征构建初始能量状态估计模型的步骤，具体包括：
[0020]根据所述参数特征确定神经网络节点数以及神经网络模型层数；
[0021]根据所述神经网络节点数以及所述神经网络模型层数构建初始能量状态估计模型。
[0022]可选地，所述根据所述历史电池外特性参数以及所述历史电池能量值对所述初始能量状态估计模型进行训练，获得目标能量状态估计模型的步骤，具体包括：
[0023]根据所述历史电池外特性参数通过所述初始能量状态估计模型确定输出电池能量值；
[0024]根据所述输出电池能量值以及所述历史电池能量值确定输出数据误差值，并判断所述输出数据误差值是否小于预设阈值；
[0025]在所述输出数据误差值小于预设阈值时，将所述初始能量状态估计模型作为目标能量状态估计模型。
[0026]可选地，所述根据所述初始输出数据以及预设输出数据确定输出数据误差值，并判断所述输出数据误差值是否小于预设阈值的步骤之后，所述电池能量状态检测方法包括：
[0027]在所述输出数据误差值大于或等于预设阈值时，根据所述误差值对所述初始能量状态估计模型进行参数调整，并返回所述根据所述历史电池外特性参数通过所述初始能量状态估计模型确定初始输出数据的步骤。
[0028]可选地，所述根据所述当前电池能量值确定当前电池能量状态信息，并将所述当前能量状态信息发送至所述待检测车辆的步骤之后，所述电池能量状态检测方法还包括：
[0029]接收所述待检测车辆根据所述当前能量状态信息反馈的精度验证结果；
[0030]在所述精度验证结果为验证通过时，根据所述当前电池外特性参数对历史电池外特性参数进行更新；
[0031]根据所述当前电池能量值对历史电池能量值进行更新，并返回所述获取历史电池外特性参数和对应的历史电池能量值的步骤。
[0032]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种电池能量状态检测设备，所述电池能量状态检测设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电池能量状态检测程序，所述电池能量状态检测程序配置为实现如上文所述的电池能量状态检测方法的步骤。
[0033]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有电池能量状态检测程序，所述电池能量状态检测程序被处理器执行时实现如上文所述的电池能量状态检测方法的步骤。
[0034]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种电池能量状态检测装置，所述电池能量状态检测装置包括：获取模块、输入模块和确定模块；
[0035]所述获取模块，用于获取待检测车辆的当前电池外特性参数；
[0036]所述输入模块，用于根据所述当前电池外特性参数通过目标能量状态估计模型确定当前电池能量值，所述目标能量状态估计模型基于历史电池外特性参数和对应的历史电
池能量值生成；
[0037]所述确定模块，用于根据所述当前电池能量值确定当前电池能量状态信息，并将所述当前能量状态信息发送至所述待检测车辆。
[0038]本专利技术中，公开了获取待检测车辆的当前电池外特性参数，根据当前电池外特性参数通过目标能量状态估计模型确定当前电池能量值，目标能量状态估计模型基于历史电池外特性参数和对应的历史电池能量值生成，根据当前电池能量值确定当前电池能量状态信息，并将当前能量状态信息发送至待检测车辆；相较于现有的基于电池SOC查表或基于电池等效电路模型估计动力电池当前能量状态的方式，由于本专利技术中，基于电池外特性参数进行模型训练，并根据电池外特性参数以及训练好的能量状态估计模型进行电池能量状态检测，从而能够克服现有技术中无法准确检测电池能量状态的缺陷，提高电池能量状态检测的可靠性。
附图说明
[0039]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的电池能量状态检测设备的结构示意图；
[0040]图2为本专利技术电池能量状态检测方法第一实施例的流程示意图；
[0041]图3为本专利技术电池能量状态检测方法第二实施例的流程示意图；
[0042]图4为本专利技术电池能量状态检测方法第三实施例的流程示意图；
[0043]图5为本专利技术电池能量状态检测装置第一实施例的结构框图。
[0044]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电池能量状态检测方法，其特征在于，所述电池能量状态检测方法包括以下步骤：获取待检测车辆的当前电池外特性参数；根据所述当前电池外特性参数通过目标能量状态估计模型确定当前电池能量值，所述目标能量状态估计模型基于历史电池外特性参数和对应的历史电池能量值生成；根据所述当前电池能量值确定当前电池能量状态信息，并将所述当前能量状态信息发送至所述待检测车辆。2.如权利要求1所述的电池能量状态检测方法，其特征在于，所述获取待检测车辆的当前电池外特性参数的步骤之前，所述电池能量状态检测方法还包括：获取历史电池外特性参数和对应的历史电池能量值；对所述历史电池外特性参数进行特征提取，获得所述历史电池外特性参数的参数特征；根据所述参数特征构建初始能量状态估计模型；根据所述历史电池外特性参数以及所述历史电池能量值对所述初始能量状态估计模型进行训练，获得目标能量状态估计模型。3.如权利要求2所述的电池能量状态检测方法，其特征在于，所述对所述历史电池外特性参数进行特征提取，获得所述历史电池外特性参数的参数特征的步骤，具体包括：对所述历史电池外特性参数进行分类，获得多个参数类别；统计所述参数类别的类别数量，并分析各参数类别之间的关联关系；根据所述类别数量以及所述关联关系生成所述历史电池外特性参数的参数特征。4.如权利要求2所述的电池能量状态检测方法，其特征在于，所述根据所述参数特征构建初始能量状态估计模型的步骤，具体包括：根据所述参数特征确定神经网络节点数以及神经网络模型层数；根据所述神经网络节点数以及所述神经网络模型层数构建初始能量状态估计模型。5.如权利要求2所述的电池能量状态检测方法，其特征在于，所述根据所述历史电池外特性参数以及所述历史电池能量值对所述初始能量状态估计模型进行训练，获得目标能量状态估计模型的步骤，具体包括：根据所述历史电池外特性参数通过所述初始能量状态估计模型确定输出电池能量值；根据所述输出电池能量值以及所述历史电池能量值确定输出数据误差值，并判断所述输出数据误差值是否小于预设阈值；在所述输出数据误差值小于预设阈值时，将所述初始能量状态估计模型作为...

【专利技术属性】
技术研发人员：段鹏，张俊杰，霍艳红，翟一明，王芳芳，张俊杰，陶雷，岳翔，邵晶晶，马国庆，
申请(专利权)人：吉利汽车研究院宁波有限公司，
类型：发明
国别省市：