新能源汽车电力智能监测系统技术方案

本发明专利技术涉及一种新能源汽车电力智能监测系统，包括：参数检测机构，用于检测新能源汽车使用电池在当前时刻的电池内阻、实际容量、额定容量、能量密度、电池功率密度、开路电压以及工作电压；里程预测器件，用于采用BP神经网络模型以基于使用电池的当前时刻的各项电池数据以及当前时刻之前最新的均匀时间间隔的多个时刻分别对应的多个续航里程的归一化数据预测当前时刻的续航里程。本发明专利技术的新能源汽车电力智能监测系统结构紧凑、运行稳定。由于能够基于新能源汽车使用电池的当前时刻的各项电池数据以及过往时刻多个续航里程智能预测续航里程，从而充分考虑到影响使用电池的各项影响要素，为汽车用户提供可靠、有效的续航数据。据。据。

【技术实现步骤摘要】
新能源汽车电力智能监测系统


[0001]本专利技术涉及新能源汽车领域，尤其涉及一种新能源汽车电力智能监测系统。

技术介绍

[0002]新能源汽车的电池是新能源汽车的重要部件。新能源汽车电池一般用五年到八年基本是没有什么问题的，具体多久还得看电池类型。按照如今的技术来说，新能源汽车的电池寿命保守也有五年到八年时间，电池能用多少年具体还要根据电池类型，使用环境以及使用频率去定夺。毕竟影响电池使用寿命的，可不只是电池本身的质量。
[0003]目前，市面上比较常见的电池类型就有三元锂电池和磷酸铁锂电池，具体如何衡量就要提及电池的充电循环次数了。以三元锂电池为例，目前它的充电循环次数在2500次左右。而日常生活当中，比较常见的充电间隔就是三天一充，这样一来，加上电池在使用过程中的衰减，用个十年八年基本是没有问题的。即便是一天一充，那么保守也能用五年到六年。而磷酸铁锂电池的充电循环次数会在3500次左右，同样按照一天一充的频率去计算，加上电池的衰减，保守也能用个九年。而按照三天一充的频率去计算，那使用寿命就只会更长。
[0004]对于新能源汽车的用户来说，在驾驶新能源汽车的过程中，最关心的并不是新能源汽车的电池的使用寿命，而是本次驾驶从当前时刻算起新能源汽车的电池的剩余续航里程。然而，现有技术中普遍采用基于电池实际容量的续航里程的估算模式，这种单参数的估算模式过于粗糙，没有考虑新能源汽车的电池的负载内部环境和外部环境，导致估算数据偏差较大，容易将新能源汽车的用户陷入续航里程预测不准的困境。

技术实现思路
<br/>[0005]为了解决现有技术中的技术问题，本专利技术提供了一种新能源汽车电力智能监测系统，能够基于新能源汽车使用电池的当前时刻的各项电池数据以及当前时刻之前最新的均匀时间间隔的多个时刻分别对应的多个续航里程智能预测当前时刻新能源汽车使用电池的续航里程，从而充分考虑到影响新能源汽车使用电池的各项影响要素，保证了新能源汽车使用电池的续航里程的预测精度。
[0006]根据本专利技术的一方面，提供了一种新能源汽车电力智能监测系统，所述系统包括：
[0007]模式判断机构，设置在新能源汽车内部且与所述新能源汽车使用电池连接，用于在辨识到所述新能源汽车使用电池处于工作状态时，发出运行判断信号，还用于在辨识到所述新能源汽车使用电池处于休眠状态时，发出休眠判断信号；
[0008]参数检测机构，与所述新能源汽车使用电池连接的同时与所述模式判断机构连接，用于在接收到所述运行判断信号时，检测所述新能源汽车使用电池在当前时刻的电池内阻、实际容量、额定容量、能量密度、电池功率密度、开路电压以及工作电压；
[0009]数据抓取器件，设置在新能源汽车内部且与所述模式判断机构连接，用于在接收到所述运行判断信号时，获取所述新能源汽车使用电池在当前时刻之前最新的均匀时间间
隔的多个时刻分别对应的多个续航里程；
[0010]归一化处理器件，分别与所述数据抓取器件以及所述参数检测机构连接，用于对所述新能源汽车使用电池在当前时刻的电池内阻、实际容量、额定容量、能量密度、电池功率密度、开路电压以及工作电压和所述新能源汽车使用电池在当前时刻之前最新的均匀时间间隔的多个时刻分别对应的多个续航里程分别进行归一化处理以获得多项归一化处理信息；
[0011]里程预测器件，与所述归一化处理器件连接，用于采用BP神经网络模型以基于接收到的多项归一化处理信息预测所述新能源汽车当前时刻的续航里程；
[0012]其中，采用BP神经网络模型以基于接收到的多项归一化处理信息预测所述新能源汽车当前时刻的续航里程包括：所述BP神经网络模型为执行固定数量的多次学习后的BP神经网络；
[0013]其中，采用BP神经网络模型以基于接收到的多项归一化处理信息预测所述新能源汽车当前时刻的续航里程包括：接收到的多项归一化处理信息为所述BP神经网络模型的输入内容，所述新能源汽车当前时刻的续航里程为所述BP神经网络模型的输出内容。
[0014]由此可见，本专利技术至少具备以下两处有益的技术效果：
[0015]第一处有益的技术效果：基于新能源汽车使用电池的当前时刻的各项电池数据以及当前时刻之前最新的均匀时间间隔的多个时刻分别对应的多个续航里程智能预测当前时刻新能源汽车使用电池的续航里程，从而提升了新能源汽车使用电池续航里程的预测精度；
[0016]第二处有益的技术效果：采用BP神经网络模型执行具体的当前时刻续航里程的智能预测，所述BP神经网络模型为执行固定数量的多次学习后的BP神经网络，所述固定数量的取值与所述新能源汽车使用电池的质量成正比，从而保证了智能预测模型预测结果的可靠性和稳定性。
[0017]本专利技术的新能源汽车电力智能监测系统结构紧凑、运行稳定。由于能够基于新能源汽车使用电池的当前时刻的各项电池数据以及过往时刻多个续航里程智能预测续航里程，从而充分考虑到影响使用电池的各项影响要素，为汽车用户提供可靠、有效的续航数据。
附图说明
[0018]以下将结合附图对本专利技术的实施方案进行描述，其中：
[0019]图1为根据本专利技术A实施方案示出的新能源汽车电力智能监测系统的结构方框示意图。
[0020]图2为根据本专利技术B实施方案示出的新能源汽车电力智能监测系统的结构方框示意图。
[0021]图3为根据本专利技术C实施方案示出的新能源汽车电力智能监测系统的结构方框示意图。
具体实施方式
[0022]下面将参照附图对本专利技术的新能源汽车电力智能监测系统的实施方案进行详细
说明。
[0023]图1为根据本专利技术A实施方案示出的新能源汽车电力智能监测系统的结构方框示意图，所述系统包括：
[0024]模式判断机构，设置在新能源汽车内部且与所述新能源汽车使用电池连接，用于在辨识到所述新能源汽车使用电池处于工作状态时，发出运行判断信号，还用于在辨识到所述新能源汽车使用电池处于休眠状态时，发出休眠判断信号；
[0025]参数检测机构，与所述新能源汽车使用电池连接的同时与所述模式判断机构连接，用于在接收到所述运行判断信号时，检测所述新能源汽车使用电池在当前时刻的电池内阻、实际容量、额定容量、能量密度、电池功率密度、开路电压以及工作电压；
[0026]数据抓取器件，设置在新能源汽车内部且与所述模式判断机构连接，用于在接收到所述运行判断信号时，获取所述新能源汽车使用电池在当前时刻之前最新的均匀时间间隔的多个时刻分别对应的多个续航里程；
[0027]归一化处理器件，分别与所述数据抓取器件以及所述参数检测机构连接，用于对所述新能源汽车使用电池在当前时刻的电池内阻、实际容量、额定容量、能量密度、电池功率密度、开路电压以及工作电压和所述新能源汽车使用电池在当前时刻之前最新的均匀时间间隔的多个时刻分别对应的多个续航里程分别进行归一化处理以获得多项归一化处理信息；
[0028]里程预测器件，与所述归一化处理器件连接，用于采用BP神经网络模型以基于接收到的多项归一化处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新能源汽车电力智能监测系统，其特征在于，所述系统包括：模式判断机构，设置在新能源汽车内部且与所述新能源汽车使用电池连接，用于在辨识到所述新能源汽车使用电池处于工作状态时，发出运行判断信号，还用于在辨识到所述新能源汽车使用电池处于休眠状态时，发出休眠判断信号；参数检测机构，与所述新能源汽车使用电池连接的同时与所述模式判断机构连接，用于在接收到所述运行判断信号时，检测所述新能源汽车使用电池在当前时刻的电池内阻、实际容量、额定容量、能量密度、电池功率密度、开路电压以及工作电压；数据抓取器件，设置在新能源汽车内部且与所述模式判断机构连接，用于在接收到所述运行判断信号时，获取所述新能源汽车使用电池在当前时刻之前最新的均匀时间间隔的多个时刻分别对应的多个续航里程；归一化处理器件，分别与所述数据抓取器件以及所述参数检测机构连接，用于对所述新能源汽车使用电池在当前时刻的电池内阻、实际容量、额定容量、能量密度、电池功率密度、开路电压以及工作电压和所述新能源汽车使用电池在当前时刻之前最新的均匀时间间隔的多个时刻分别对应的多个续航里程分别进行归一化处理以获得多项归一化处理信息；里程预测器件，与所述归一化处理器件连接，用于采用BP神经网络模型以基于接收到的多项归一化处理信息预测所述新能源汽车当前时刻的续航里程；其中，采用BP神经网络模型以基于接收到的多项归一化处理信息预测所述新能源汽车当前时刻的续航里程包括：所述BP神经网络模型为执行固定数量的多次学习后的BP神经网络；其中，采用BP神经网络模型以基于接收到的多项归一化处理信息预测所述新能源汽车当前时刻的续航里程包括：接收到的多项归一化处理信息为所述BP神经网络模型的输入内容，所述新能源汽车当前时刻的续航里程为所述BP神经网络模型的输出内容。2.如权利要求1所述的新能源汽车电力智能监测系统，其特征在于，所述系统还包括：模型建立器件，与所述里程预测器件连接，用于将执行固定数量的多次学习后的BP神经网络作为BP神经网络模型发送给所述里程预测器件使用；其中，将执行固定数量的多次学习后的BP神经网络作为BP神经网络模型发送给所述里程预测器件使用包括：所述固定数量的取值与所述新能源汽车使用电池的质量成正比。3.如权利要求1所述的新能源汽车电力智能监测系统，其特征在于，所述系统还包括：中控显示屏幕，设置在所述新能源汽车的中控台内且与所述里程预测器件连接，用于接收并显示所述新能源汽车当前时刻的续航里程。4.如权利要求1
‑...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈阔，崔臻，蒋剑，陶广华，杜克虎，
申请(专利权)人：杭州禾美汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：