【技术实现步骤摘要】
一种电池温控管理方法、装置、设备及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及电池热管理
，具体而言，涉及电池温控管理方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]在生活中用到电池的地方有很多，但是电池由机械结构、电容模块、电池管理系统及其元器件组成。在使用中若不注意温度，会发生很多严重的事故，因为温度高会导致电池发热严重，影响电池寿命，散热不好的话还会有电池冒烟或者发生爆炸的风险。电池在使用中经常做循环充放电会增加损耗，超负荷，增加电池的耗电，导致电池极板反应过激，所以无论在使用中还是在充电中会允许有小的发热，电池保持在一个适宜的温度对电池的使用、增加电池的寿命和促进电池的散热都有积极的作用，从而减少了电解液水分蒸发，极板变形，内部机械结构氧化，烧坏极板的可能。
[0003]目前电池热管理的控制方法主要为电池内部材料的选择，在正负极的部位采取电阻较低的材料，从而降低电池工作时的温度，但是这样会增加成本，导致电池售价提高。还有一种是通过在电池的温度传感器和传统的PID算法进行反馈控制保持温度在合适的范围内，但是这样的需要不断的尝试调参数，传统PID方法存在大量的参数，需要不断测试每一组参数效果，人为调参不确定性突出，最优参数解往往比较难得到。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种电池温控管理方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0005]第一方面，本申请提供了一种电池温控管理方法，包括：>[0006]获取第一信息，所述第一信息包括待检测电池组的实际温度值和每个所述待检测电池组既定的温度范围区间；
[0007]构建连续型Hopfield神经网络，将所述第一信息输入至所述连续型Hopfield神经网络中，计算得出第一数据；
[0008]计算所述第一数据和所述连续型Hopfield神经网络的理想输出值的差值，将所述差值输入至神经网络中进行优化，得到优化结果；
[0009]根据所述优化结果，发送控制所述待检测电池组的温度的命令，对所述待检测电池组的温度进行管理。
[0010]优选地，所述获取第一信息，所述第一信息包括待检测电池组的实际温度值和每个所述待检测电池组既定的温度范围区间，其中包括：
[0011]通过传感器对待检测电池组进行温度采集，并记录实时温度数据；
[0012]将所述实时温度数据输入至所述连续型Hopfield神经网络中；
[0013]根据所述待检测电池组的型号查找所述述待检测电池组相对应的适合工作的温度范围区间，将适合的所述温度范围区间记作既定的所述温度范围区间；
[0014]选取既定的所述温度范围区间的中点记作所述连续型Hopfield神经网络的输出值。
[0015]优选地，所述根据所述优化结果，之前包括：
[0016]根据所述待检测电池组的输入输出对应关系，设置所述连续型Hopfield神经网络的输入层、输出层、隐含层层数和隐含层神经元数；
[0017]所述连续型Hopfield神经网络包括：训练模型网络，所述训练模型网络用于辨识出实验模型；控制器网络，所述控制器网络用于训练控制器，使得实验输出跟随参考模型输出。
[0018]优选地，所述计算所述第一数据和所述连续型Hopfield神经网络的理想输出值的差值，将所述差值输入至神经网络中进行优化，得到优化结果，其中包括：
[0019]根据基本网络骨架的所述连续型Hopfield神经网络以及所述待检测电池组的输出到输入来修正各个神经元的连接权值，优化所述待检测电池组的温度控制在预设范围内，其中包括：
[0020]基于所述连续型Hopfield神经网络，判断所述输出是否在预设范围内，若达到所述预设范围内，则保持所述待检测电池组的状态，且所述连续型Hopfield神经网络不再变化；若没达到所述预设范围内，则计算所述输出和所述输入之间的差值，并对所述连续型Hopfield神经网络进行控制，修改所述连接权值，使其达到所述预设范围内。
[0021]第二方面，本申请还提供了一种电池温控管理装置，包括：
[0022]获取模块：用于获取第一信息，所述第一信息包括待检测电池组的实际温度值和每个所述待检测电池组既定的温度范围区间；
[0023]构建模块：用于构建连续型Hopfield神经网络，将所述第一信息输入至所述连续型Hopfield神经网络中，计算得出第一数据；
[0024]计算模块：用于计算所述第一数据和所述连续型Hopfield神经网络的理想输出值的差值，将所述差值输入至神经网络中进行优化，得到优化结果；
[0025]管理模块：用于根据所述优化结果，发送控制所述待检测电池组的温度的命令，对所述待检测电池组的温度进行管理。
[0026]第三方面，本申请还提供了一种电池温控管理设备，包括：
[0027]存储器，用于存储计算机程序；
[0028]处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述电池温控管理方法的步骤。
[0029]第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于电池温控管理方法的步骤。
[0030]本专利技术的有益效果为：本专利技术可以利用冷端风扇和热端风扇进行冷却和升温，解决传统热管理的单一控制的问题，也可以解决因传统PID算法的调参滞后的问题，为后续的电池组温控方法提供了新的思路。
[0031]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0033]图1为本专利技术实施例中所述的电池温控管理方法流程示意图；
[0034]图2为本专利技术实施例中所述的电池温控管理装置结构示意图；
[0035]图3为本专利技术实施例中所述的电池温控管理设备结构示意图。
[0036]图中:701、获取模块；7011、采集单元；7012、输入单元；7013、查找单元；7014、选取单元；702、构建模块；703、计算模块；7031、优化单元；7032、判断单元；704、管理模块；7041、设置单元；7042、包含单元；800、电池温控管理设备；801、处理器；802、存储器；803、多媒体组件；804、I/O接口；805、通信组件。
具体实施方式
[0037]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电池温控管理方法，其特征在于，包括：获取第一信息，所述第一信息包括待检测电池组的实际温度值和每个所述待检测电池组既定的温度范围区间；构建连续型Hopfield神经网络，将所述第一信息输入至所述连续型Hopfield神经网络中，计算得出第一数据；计算所述第一数据和所述连续型Hopfield神经网络的理想输出值的差值，将所述差值输入至神经网络中进行优化，得到优化结果；根据所述优化结果，发送控制所述待检测电池组的温度的命令，对所述待检测电池组的温度进行管理。2.根据权利要求1所述的电池温控管理方法，其特征在于,所述获取第一信息，所述第一信息包括待检测电池组的实际温度值和每个所述待检测电池组既定的温度范围区间，其中包括：通过传感器对待检测电池组进行温度采集，并记录实时温度数据；将所述实时温度数据输入至所述连续型Hopfield神经网络中；根据所述待检测电池组的型号查找所述述待检测电池组相对应的适合工作的温度范围区间，将适合的所述温度范围区间记作既定的所述温度范围区间；选取既定的所述温度范围区间的中点记作所述连续型Hopfield神经网络的输出值。3.根据权利要求1所述的电池温控管理方法，其特征在于,所述根据所述优化结果，之前包括：根据所述待检测电池组的输入输出对应关系，设置所述连续型Hopfield神经网络的输入层、输出层、隐含层层数和隐含层神经元数；所述连续型Hopfield神经网络包括：训练模型网络，所述训练模型网络用于辨识出实验模型；控制器网络，所述控制器网络用于训练控制器，使得实验输出跟随参考模型输出。4.根据权利要求2所述的电池温控管理方法，其特征在于,所述计算所述第一数据和所述连续型Hopfield神经网络的理想输出值的差值，将所述差值输入至神经网络中进行优化，得到优化结果，其中包括：根据基本网络骨架的所述连续型Hopfield神经网络以及所述待检测电池组的输出到输入来修正各个神经元的连接权值，优化所述待检测电池组的温度控制在预设范围内，其中包括：基于所述连续型Hopfield神经网络，判断所述输出是否在预设范围内，若达到所述预设范围内，则保持所述待检测电池组的状态，且所述连续型Hopfield神经网络不再变化；若没达到所述预设范围内，则计算所述输出和所述输入之间的差值，并对所述连续型Hopfield神经网络进行控制，修改所述连接权值，使其达到所述预设范围内。5.一种电池温控管理装置，其特征在于，包括：获取模块：用于获取第一信息，所述第一信息包括待检测电池组的实际温度值和每个所述待检测电池组既定的温度范围区...
【专利技术属性】
技术研发人员：周宇，粟放，
申请(专利权)人：厦门宇电自动化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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