使用电动车辆充电站的电池性能管理系统和方法技术方案

公开了一种使用电动车辆充电站的电池性能管理系统和方法。电池性能管理服务器通过网络从多个充电站收集电池性能评估信息，所述电池性能评估信息包括关于电池的标识信息和操作特性累积信息、关于电动车辆的标识信息和行驶特性累积信息以及关于电池的最新充电特性信息。服务器还接收电池性能评估信息以便通过使用预先学习的人工智能模型确定与所收集的电池性能评估信息相对应的当前健康状况从而输出电池的健康状况。另外，服务器确定与当前健康状况相对应的最新控制因子，并且将最新控制因子通过网络发送到充电站，使得充电站将最新控制因子发送到电动车辆的控制系统以便更新控制因子。新控制因子。新控制因子。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用电动车辆充电站的电池性能管理系统和方法


[0001]本公开涉及电池性能管理系统和方法，并且更具体地，涉及以下系统及其方法：当电动车辆在电动车辆充电站处正被充电时，远程服务器可以收集电池性能评估信息并将其存储在数据库中，通过使用利用大数据训练的人工智能模型确定电池的SOH(健康状况)，并且更新用于控制电池充/放电的控制因子。
[0002]本申请要求2020年3月24日在韩国提交的韩国专利申请号10
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2020
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0035892以及2021年3月23日在韩国提交的韩国专利申请号10
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2021
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0037625的优先权，其全部内容通过引用并入本文中。

技术介绍

[0003]电池的使用不仅在诸如蜂窝电话、笔记本电脑、智能手机、智能平板的移动设备上迅速普及，而且在电动车辆(EV、HEV、PHEV)和大容量储能系统(ESS)上也迅速普及。
[0004]在电动车辆的电池的情况下，性能劣化的速度根据驾驶员的驾驶习惯或驾驶环境而变化。例如，如果电动车辆频繁地急加速使用或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种使用电动车辆充电站的电池性能管理系统，所述电池性能管理系统包括:电池性能管理服务器，所述电池性能管理服务器通过网络能通信地连接到被安装成分布在一个区域内的多个充电站；以及数据库，所述数据库与所述电池性能管理服务器连接并被配置为存储电动车辆的SOH信息，其中，所述电池性能管理服务器被配置为：通过所述网络从所述充电站收集电池性能评估信息，并且将所述电池性能评估信息存储在所述数据库中，所述电池性能评估信息包括电池的标识信息和操作特性累积信息、所述电动车辆的标识信息和行驶特性累积信息以及所述电池的最新充电特性信息，通过使用在接收所述电池性能评估信息前预先训练的人工智能模型来确定与所收集的电池性能评估信息相对应的当前SOH并输出所述电池的SOH，在所述当前SOH与先前SOH相比增加参考值或更多时，通过参照所述数据库使用所述SOH与用于控制电池操作的控制因子之间的相关信息，确定与所述当前SOH相对应的最新控制因子，并且将所述最新控制因子通过所述网络发送到所述充电站，使得所述充电站将所述最新控制因子发送到所述电动车辆的控制系统以更新所述控制因子。2.根据权利要求1所述的使用电动车辆充电站的电池性能管理系统，其中，所述电池的操作特性累积信息包括选自由每个电压区间的累积操作时间、每个电流区间的累积操作时间和每个温度区间的累积操作时间组成的组中的至少一个。3.根据权利要求1所述的使用电动车辆充电站的电池性能管理系统，其中，所述电动车辆的所述行驶特性累积信息包括选自由每个速度区间的累积行驶时间、每个行驶区域的累积行驶时间和每个湿度区间的累积行驶时间组成的组中的至少一个。4.根据权利要求2或3所述的使用电动车辆充电站的电池性能管理系统，其中，所述最新充电特性信息包括选自由在多个时间点测量或估计的电池的SOC数据、电压数据、电流数据和温度数据组成的组中的至少一个。5.根据权利要求1所述的使用电动车辆充电站的电池性能管理系统，其中，每当从多个电动车辆充电站接收到所述电池性能评估信息时，当确定所述最新充电特性信息包括足以确定所述电池的当前SOH的数据时，所述电池性能管理服务器被配置为：根据所述最新充电特性信息确定所述电池的所述当前SOH，将所述电池的所述操作特性累积信息、所述电动车辆的所述行驶特性累积信息和所述最新充电特性信息存储在所述数据库中作为所述人工智能模型的训练输入数据，并且将所述电池的所述当前SOH存储在所述数据库中作为所述人工智能模型的训练输出数据。6.根据权利要求5所述的使用电动车辆充电站的电池性能管理系统，其中，所述电池性能管理服务器被配置为每当超过参考值的训练输入数据和训练输出数据被累积存储在所述数据库中时，重复训练所述人工智能模型。7.根据权利要求5所述的使用电动车辆充电站的电池性能管理系统，其中，所述电池性能管理服务器被配置为：将所述训练输入数据和所述训练输出数据与所述电池的标识信息和/或所述电动车辆
的标识信息和/或所述电动车辆的行驶区域相匹配地存储在所述数据库中，并且每当超过参考值的训练输入数据和训练输出数据与所述电池的标识信息和/或所述电动车辆的标识信息和/或所述电动车辆的行驶区域相匹配地被累积存储时，将所述人工智能模型重复训练为与所述电池的标识信息和/或所述电动车辆的标识信息和/或所述电动车辆的行驶区域相对应。8.根据权利要求7所述的使用电动车辆充电站的电池性能管理系统，其中，所述电池性能管理服务器被配置为通过使用训练为与所述电池的标识信息和/或所述电动车辆的标识信息和/或所述电动车辆的行驶区域相对应的人工智能模型分析所述电池性能评估信息来确定所述电池的SOH。9.根据权利要求1所述的使用电动车辆充电站的电池性能管理系统，其中，所述电池性能管理服务器被配置为通过所述网络从所述电池数据提供服务器接收每当对所述电池执行每个充/放电循环时测量的每个循环的SOH和每个循环的性能评估信息，将每个循环的SOH和每个循环的性能评估信息存储在所述数据库中，所述性能评估信息包括所述操作特性累积信息和所述最新充电特性信息，并且其中，所述电池性能管理服务器还包括辅助人工智能模型，所述辅助人工智能模型被训练为通过使用存储在所述数据库中的每个循环的S...

【专利技术属性】
技术研发人员：金东明，金炯篒，安炯俊，
申请(专利权)人：株式会社LG新能源，
类型：发明
国别省市：