一种基于人工智能的自动化供电控制方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的自动化供电控制方法、系统及存储介质，涉及供电控制技术领域，供电系统可针对矿用防爆锂离子蓄电池电源，且电源可搭载于矿车内，供电控制系统中包括：数据采集模块、数据分析模块、供电控制模块、电能计算模块以及电池监测模块；其技术要点为：通过设计区间匀速行驶的模式，该模式下自动进行供电调控工作，根据车速衰减区间的两个端点来调控是否对电动车进行供电驱动，可节省电能的消耗并保证汽车运行的稳定性，而后利用人工智能技术针对断续性供电的电池稳定性进行监测，依据电池的稳定程度来判断供电控制模块是否能够继续运行，保证供电控制系统能够适应电池状态进行使用。够适应电池状态进行使用。够适应电池状态进行使用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的自动化供电控制方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及供电控制
，具体为一种基于人工智能的自动化供电控制方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]供电控制是指对电力系统中的电源进行控制和调节，以满足电力需求及保证系统的安全和稳定运行，具体包括电源选择、电源开关控制、电源调节、负载管理、电源保护以及能源管理，供电控制通常由电力系统中的专业设备和系统来实现，其中包括开关设备、自动化控制系统、保护装置、监测设备等，这些设备和系统通过相互协调和配合，实现对供电的精确控制和管理，对于供电系统所使用的电源可采用矿用防爆锂离子蓄电池电源，该电源可搭载于矿车内。
[0003]现有申请公布号为CN107599859A，名称为电动汽车的供电系统、控制方法和电动汽车的中国专利技术专利中指出，电动汽车的供电系统包括：电池系统，由一个电池包或多个并联的电池包组成，所述电池系统用于为所述电动汽车提供动力；增程器机组，用于产生直流电流，为所述电池系统充电和/或为所述电动汽车提供动力；控制器，用于控制增程器机组的发电状态，控制各所述电池包与所述电动汽车的高压直流总线的连接状态，和/或控制增程器机组与所述电动汽车的高压直流总线的连接状态；另外，申请公布号为CN 108008648A的专利中指出供电电源只与控制模块连接，利用控制模块控制检测模块和发射模块的供电和断电，有效减少了检测模块和发射模块的无用功耗电量。
[0004]然而，根据上述内容结合现有技术而言，对于电动汽车中的供电控制系统而言，其通常由电池管理系统BMS、充电系统、电动机控制系统ECU组成以及能量回收系统组成，对于电动汽车的节能形式通过能量回收系统执行，电动汽车在刹车或减速过程中可以通过能量回收系统将制动能量转化为电能储存在电池中，能量回收系统包括刹车能量回收装置和能量转换控制器，后者负责控制能量回收的程度和能量转换的效率，这样就会导致节能效果的表现形式单一；另外在高速行驶的电动汽车通常速度较快，在停止踩油门时汽车会由于惯性力继续向前，车速会缓慢降低，继续踩油门后则会使汽车开始提速，在车速缓慢降低到开始提速的过程中，汽车由于惯性力向前的一段距离能够在一定程度上节省电能，但需要通过人为频繁的控制车速来进行操作，这样会导致车速变化区间较大，汽车运行不够稳定的同时由于长期操作还会对汽车电池状态的稳定性造成影响。

技术实现思路

[0005]（一）解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于人工智能的自动化供电控制方法、系统及存储介质，通过设计区间匀速行驶的模式，该模式下自动进行供电调控工作，根据车速衰减区间的两个端点来调控是否对电动汽车进行供电驱动，可节省电能的消耗并保证汽车运行的稳定性，而后利用人工智能技术针对断续性供电的电池稳定性进行监测，依据电
池的稳定程度来判断供电控制模块是否能够继续运行，保证供电控制系统能够适应电池状态进行使用，解决了
技术介绍
中提出的问题。
[0006]（二）技术方案为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于人工智能的自动化供电控制系统，包括：数据采集模块，获取电动车的实时运行数据，且实时运行数据包括电动车的实时车速、加速度以及车辆负载，并对实时运行数据进行预处理；数据分析模块，通过预设的规则引擎来制定基于实时运行数据的速度衰减区间，即，且V≥80，并搭建预测模型，获取预测速度衰减区间内电动车的实际电能消耗量；供电控制模块，根据数据分析模块的分析过程和结果，将供电控制模块与电动车搭载的BMS电池系统连接，以实现供电控制动作，该控制动作包括对速度衰减区间前后两个端点分别进行断电和供电的操作；电池监测模块，其包括特征选定单元、状态分析单元以及阈值对比单元；通过特征选定单元采集评估参数，并将采集到评估参数作为特征输入至状态分析单元，在状态分析单元中使用人工智能技术来搭建数据分析模型，以生成电池状态评估值Bsev，通过阈值对比单元设置的状态阈值与电池状态评估值Bsev进行对比，根据对比结果选择是否继续运行供电控制模块。
[0007]进一步的，搭建预测模型的处理过程为：S1、采集数据：提取实时运行数据，记录下每个时间点的数据；S2、数据处理和分析：将采集到的数据进行处理和分析，确定衰减期间的时间段，并从该时间段中提取每个时间点的实时车速、车辆负载和衰减时段端总耗时；S3、行驶功率计算：根据提取的数据，计算在衰减期间内每个时间点的行驶功率，且行驶功率可以通过以下公式计算：行驶功率=车辆负载*每个时间点的实时车速；S4、实际电能消耗量：对行驶功率数据进行积分，以计算衰减期间实际的电能消耗量，采用数值积分法对功率随时间变化的曲线进行积分，并将结果累加，具体的计算公式为：实际电能消耗量=∫(行驶功率*dt)，其中积分区间为衰减期间的时间段。
[0008]进一步的，车辆负载：表示车辆负载度，将实际的货物重量或乘客人数除以车辆的最大载重量或最大乘客容量，将商转化为百分数，以得到车辆负载度的百分比。
[0009]进一步的，供电控制动作的具体步骤为：S101、确定当前初始车速V；S102、当汽车实际速度处于速度衰减区间内时，控制电动车电源处于断电状态；S103、当汽车实际速度衰减至超过速度衰减区间外的时刻，对电动车恢复供电，并通过提速单元将汽车实际速度匀速提升至初始车速V，并将该时刻记为断电时刻，持续重复上述S102至S103的操作，通过计数单元获取重复操作的次数N。
[0010]进一步的，还包括电能计算模块，其用于计算供电控制系统运行时的电能节省总量，并反馈至电动车的中控屏上，计算电能节省总量所依据的公式为：电能节省总量=实际电能消耗量*次数N。
[0011]进一步的，特征选定单元中采集到的评估参数包括：同一时刻下的电动车电池的实时温度、放电速率、放电时间、放电过程中的平均电流和平均电压，以及车辆负载。
[0012]进一步的，状态分析单元中运用到的人工智能技术为机器学习算法，且生成电池状态评估值Bsev所依据的公式如下：
[0013]式中，为车辆负载，为电动车电池的实时温度，为放电指数，分别为车辆负载、电动车电池的实时温度以及放电指数的预设比例系数，且，0，为常数修正系数；车辆负载：表示车辆负载度，从数据采集模块中的实时运行数据内获取；电动车电池的实时温度：表示电动车电池表面的实际温度，通过在电动车表面安装温度传感器即可直接获取；放电指数：表示用来评估电池在放电过程中的能量转化效率的指标，其中表示放电速率，电池在单位时间内释放的电能量，表示放电时间，电池进行放电的时间，表示电池在放电过程中的平均电流，表示电池在放电过程中的平均电压，放电速率、放电时间、平均电流以及平均电压均能够通过BMS电池系统直接获取。
[0014]进一步的，阈值对比单元中的状态阈值包括第一状态阈值和第二状态阈值，且＜，=∣
‑
Hz∣，=+Hz，为标准阈值，Hz为校正值；其中，获取校正值Hz的步骤如下：S201、采集电动车电池所处的工作环境温度Lw和湿度Ls；S202、搭建数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的自动化供电控制系统，其特征在于，包括：数据采集模块，获取电动车的实时运行数据，且实时运行数据包括电动车的实时车速、加速度以及车辆负载，并对实时运行数据进行预处理；数据分析模块，通过预设的规则引擎来制定基于实时运行数据的速度衰减区间，即，且V≥80，并搭建预测模型，获取预测速度衰减区间内电动车的实际电能消耗量；供电控制模块，根据数据分析模块的分析过程和结果，将供电控制模块与电动车搭载的BMS电池系统连接，以实现供电控制动作，该控制动作包括对速度衰减区间前后两个端点分别进行断电和供电的操作；电池监测模块，其包括特征选定单元、状态分析单元以及阈值对比单元；通过特征选定单元采集评估参数，并将采集到评估参数作为特征输入至状态分析单元，在状态分析单元中使用人工智能技术来搭建数据分析模型，以生成电池状态评估值Bsev，通过阈值对比单元设置的状态阈值与电池状态评估值Bsev进行对比，根据对比结果选择是否继续运行供电控制模块。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的自动化供电控制系统，其特征在于：搭建预测模型的处理过程为：S1、采集数据：提取实时运行数据，记录下每个时间点的数据；S2、数据处理和分析：将采集到的数据进行处理和分析，确定衰减期间的时间段，并从该时间段中提取每个时间点的实时车速、车辆负载和衰减时段端总耗时；S3、行驶功率计算：根据提取的数据，计算在衰减期间内每个时间点的行驶功率，且行驶功率可以通过以下公式计算：行驶功率=车辆负载*每个时间点的实时车速；S4、实际电能消耗量：对行驶功率数据进行积分，以计算衰减期间实际的电能消耗量，采用数值积分法对功率随时间变化的曲线进行积分，并将结果累加，具体的计算公式为：实际电能消耗量=∫(行驶功率*dt)，其中积分区间为衰减期间的时间段。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的自动化供电控制系统，其特征在于：车辆负载：表示车辆负载度，将实际的货物重量或乘客人数除以车辆的最大载重量或最大乘客容量，将商转化为百分数，以得到车辆负载度的百分比。4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的自动化供电控制系统，其特征在于：供电控制动作的具体步骤为：S101、确定当前初始车速V；S102、当汽车实际速度处于速度衰减区间内时，控制电动车电源处于断电状态；S103、当汽车实际速度衰减至超过速度衰减区间外的时刻，对电动车恢复供电，并通过提速单元将汽车实际速度匀速提升至初始车速V，并将该时刻记为断电时刻，持续重复上述S102至S103的操作，通过计数单元获取重复操作的次数N。5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的自动化供电控制系统，其特征在于：还包括电能计算模块，其用于计算供电控制系统运行时的电能节省总量，并反馈至电动车的中控屏上，计算电能节省总量所依据的公式为：电能节省总量=实际电能消耗量*次数N。6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的自动化供电控制系统，其特征在于：特征
选定单元中采集到的评估参数包括：同一时刻下的电动车电池的实时温度、放电速率、放电时间、放电过程中的平均电流和平均电压，以及车辆负载。7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的自动化供电控制系统，其特征在于：状态分析单元中运用到的人工智能技术为机器学习算法，且生成电池状态评估值Bsev所依据的公式如下：式中，为车辆负载，为电动车电池的实...

【专利技术属性】
技术研发人员：张振，刘芳红，陈果，何晓华，崔健，张洪帽，
申请(专利权)人：合肥开关厂有限公司，
类型：发明
国别省市：