用于高粱害虫类别识别的无人机充放电调节方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及能源系统优化技术领域，揭露了用于高粱害虫类别识别的无人机充放电调节方法及系统，包括：获取新能源蓄电池储能参数，调用预设的模型计算得到新能源蓄电池的安全电容量，并利用预先安装的电容量测量仪测量得到新能源蓄电池的实际电容量，若所述安全电容量大于实际电容量，开启充电单元，若所述安全电容量小于实际电容量，开启放电单元，若所述安全电容量等于实际电容量，开启储能单元，在所述储能单元，实时监测新能源蓄电池的实时安全电容量，动态切换充电桩单元，实现静音飞行无人机动态储能优化

【技术实现步骤摘要】
用于高粱害虫类别识别的无人机充放电调节方法及系统


[0001]本专利技术涉及用于高粱害虫类别识别的无人机充放电调节方法及系统，属于能源系统优化

。

技术介绍

[0002]伴随科学技术的不断发展，智能化技术越来越得到普及，特别是大型高粱农业种植行业，现在均可通过无人机或监控设备识别害虫
。
相对于监控设备来说，无人机的灵活性更高，更能及时发现高粱种植区的多种害虫，但需强调的是，若使用功率大的无人机由于飞行噪音的影响，会导致害虫远离高噪音的无人机，因此必须使用静音飞行无人机，自然的，静音飞行无人机功率小
、
内置的新能源蓄电池的储能量也相对较少，需要及时为新能源蓄电池充电，防止静音飞行无人机缺电丧失飞行能力
。
[0003]此外，深度学习的发展改变了很多行业，特别地，为了有效识别出高粱害虫的类别，防止对高粱害虫的检测出错，静音飞行无人机中一般内嵌有由深度学习构建的害虫目标检测算法
。
但深度学习构建的害虫目标检测算法的每次运行需要耗费大量的计算资源，从而再次给新能源蓄电池造成供电压力，如何在识别高粱害虫的同时，及时为静音飞行无人机安全供电，是重点需要考虑的问题
。
[0004]目前静音飞行无人机直接从充电桩中补充电能，但长时间高负荷的工作，导致静音飞行无人机内嵌的新能源蓄电池安全风险变高，如何构建新能源蓄电池储能方式的动态调节是急需解决的技术问题
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供用于高粱害虫类别识别的无人机充放电调节方法
、
系统及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决当下静音飞行无人机中的储能技术考虑不足问题
。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供的用于高粱害虫类别识别的无人机充放电调节方法，包括：接收高粱害虫的类别识别指令，根据所述类别识别指令启动多架静音飞行无人机，其中，每架静音飞行无人机内嵌有害虫目标检测算法，且害虫目标检测算法由深度学习构建，可识别多种类型的害虫，同时静音飞行无人机均安装有新能源蓄电池；获取新能源蓄电池的储能参数，调用预设的安全电容量公式计算得到所述新能源蓄电池的安全电容量；利用预先安装在所述静音飞行无人机内的电容量测量仪，测量得到所述新能源蓄电池的实际电容量；选择开启距离静音飞行无人机最近的充电桩单元，将静音飞行无人机降落至充电桩单元，其中，所述充电桩单元包括充电单元
、
放电单元与储能单元；比较所述安全电容量与实际电容量的大小，若所述安全电容量大于实际电容量，开启充电单元，设置充电电流，利用储能时间计算模型，计算得到所述新能源蓄电池的充电
时间；在所述充电时间内，实时监测所述实际电容量，直至所述实际电容量等于所述安全电容量，结束充电，接入储能单元；若所述安全电容量小于实际电容量，开启放电单元，设置放电功率，利用放能时间计算模型，计算得到所述新能源蓄电池的放电时间；在所述放电时间内，实时监测所述实际电容量，直至所述实际电容量等于所述安全电容量，结束放电，接入储能单元；若所述安全电容量等于实际电容量，开启储能单元，利用电池安全系数模型，实时计算所述新能源蓄电池的实时安全电容量，并与所述实际电容量作比较，若所述实时安全电容量大于实际电容量，接入充电单元，若所述实时安全电容量小于实际电容量，接入放电单元，直至所述实时安全电容量等于实际电容量时，驱动静音飞行无人机离开充电桩单元并同时启动害虫目标检测算法继续实现高粱害虫的类别识别静音飞行无人机；所述获取新能源蓄电池的储能参数，调用预设的安全电容量公式计算得到所述新能源蓄电池的安全电容量，包括：登录所述静音飞行无人机的中央控制器，获取存储在所述中央控制器的静音飞行无人机的工作报表；搜索并提取所述工作报表中新能源蓄电池的第一工作参数，其中所述第一工作参数包括所述静音飞行无人机的日均耗电量
、
最长连续工作时间与蓄电池放电深度；调取所述新能源蓄电池的配置参数，其中所述配置参数包括所述新能源蓄电池的出厂安全系数
、
出厂温度矫正系数；调用安全电容量公式计算得到所述新能源蓄电池的安全电容量；所述调用安全电容量公式计算得到所述新能源蓄电池的安全电容量，包括：调用如下模型计算得到所述新能源蓄电池的安全电容量：
;
其中，
BC
为所述新能源蓄电池的安全电容量，为所述新能源蓄电池的出厂安全系数，为所述最长连续工作时间，为所述出厂温度矫正系数，
CC
为所述蓄电池放电深度， 表示日均耗电量；所述利用电池安全系数模型，实时计算所述新能源蓄电池的实时安全电容量，包括：获取所述工作报表中新能源蓄电池的第二工作参数，其中所述第二工作参数包括所述静音飞行无人机的稳定工作电压值
、
电压波动值
、
二极管降压值以及不明原因造成的瞬间电压下降值；读取预先安装在所述静音飞行无人机内的温度仪读数；将所述静音飞行无人机的稳定工作电压值
、
电压波动值
、
二极管降压值
、
不明原因造成的瞬间电压下降值
、
温度仪读数代入下述电池安全系数模型，计算得到所述新能源蓄电池的实时安全系数：
[0007]其中，为所述新能源蓄电池的实时安全系数，为所述静音飞行无人机的稳定工作电压值，为所述电压波动值，为所述二极管降压值，为所述不明原因造成的瞬间电压下降值，为所述温度仪读数；将所述实时安全系数代入预设的实时安全电容量公式计算得到所述新能源蓄电池的实时安全电容量，其中所述实时安全电容量公式，如下所示：
[0008]其中，表示实时安全电容量
。
[0009]可选地，所述利用预先安装在所述静音飞行无人机内的电容量测量仪，测量得到所述新能源蓄电池的实际电容量，包括：启动所述电容量测量仪，在第一时间读取所述电容量测量仪的电流表读数，得到第一电流值；在第二时间读取所述电容量测量仪的电流表读数，得到第二电流值；利用如下公式，计算得到所述新能源蓄电池的实际电容量：
[0010]其中，
BR
为所述新能源蓄电池的实际电容量，
t0
为所述第一时间，
t1
为所述第二时间，为所述第一电流值，为所述第二电流值
。
[0011]可选地，所述若所述安全电容量大于实际电容量，开启放电单元，设置充电电流，利用储能时间计算模型，计算得到所述新能源蓄电池的充电时间，包括：计算所述实际电容量低于安全电容量的差值，得到拟充电电量；设置充电电流为所述新能源蓄电池的工作稳定电流；利用如下储能时间计算模型得到所述新能源蓄电池的充电时间：
[0012]其中，为所述新能源蓄电池的充电时间，为所述拟充电电量，
I
为所述新能源蓄电池的工作稳定电流
。
[0013]可选地，所述若所述安全电容量小于实际电容量，开启放电单元，设置放电功率，利用放能时间计算模型，计算得到所述新能源蓄电池的放电时间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
表示日均耗电量；所述利用电池安全系数模型，实时计算所述新能源蓄电池的实时安全电容量，包括：获取所述工作报表中新能源蓄电池的第二工作参数，其中所述第二工作参数包括所述静音飞行无人机的稳定工作电压值
、
电压波动值
、
二极管降压值以及不明原因造成的瞬间电压下降值；读取预先安装在所述静音飞行无人机内的温度仪读数；将所述静音飞行无人机的稳定工作电压值
、
电压波动值
、
二极管降压值
、
不明原因造成的瞬间电压下降值
、
温度仪读数代入下述电池安全系数模型，计算得到所述新能源蓄电池的实时安全系数：
;
其中，为所述新能源蓄电池的实时安全系数，为所述静音飞行无人机的稳定工作电压值，为所述电压波动值，为所述二极管降压值，为所述不明原因造成的瞬间电压下降值，为所述温度仪读数；将所述实时安全系数代入预设的实时安全电容量公式计算得到所述新能源蓄电池的实时安全电容量，其中所述实时安全电容量公式，如下所示：
;
其中，表示实时安全电容量
。2.
如权利要求1所述的用于高粱害虫类别识别的无人机充放电调节方法，其特征在于，所述利用预先安装在所述静音飞行无人机内的电容量测量仪，测量得到所述新能源蓄电池的实际电容量，包括：启动所述电容量测量仪，在第一时间读取所述电容量测量仪的电流表读数，得到第一电流值；在第二时间读取所述电容量测量仪的电流表读数，得到第二电流值；利用如下公式，计算得到所述新能源蓄电池的实际电容量：
;
其中，
BR
为所述新能源蓄电池的实际电容量，
t0
为所述第一时间，
t1
为所述第二时间，为所述第一电流值，为所述第二电流值
。3.
如权利要求1所述的用于高粱害虫类别识别的无人机充放电调节方法，其特征在于，所述若所述安全电容量大于实际电容量，开启充电单元，设置充电电流，利用储能时间计算模型，计算得到所述新能源蓄电池的充电时间，包括：计算所述实际电容量低于安全电容量的差值，得到拟充电电量；设置充电电流为所述新能源蓄电池的工作稳定电流；利用如下储能时间计算模型得到所述新能源蓄电池的充电时间：
;
其中，为所述新能源蓄电池的充电时间，为所述拟充电电量，
I
为所述新能源
蓄电池的工作稳定电流
。4.
如权利要求1所述的用于高粱害虫类别识别的无人机充放电调节方法，其特征在于，所述若所述安全电容量小于实际电容量，开启放电单元，设置放电功率，利用放能时间计算模型，计算得到所述新能源蓄电池的放电时间，包括：计算所述安全电容量低于实际电容量的差值，得到拟放电电量；设置放电功率为所述新能源蓄电池的工作稳定电功率；利用如下放能时间计算模型得到所述新能源蓄电池的放电时间：
;
其中，为所述新能源蓄电池的放电时间，为所述拟放电电量，
P
为所述新能源蓄电池的工作稳定电功率
。5.
如权利要求3所述的用于高粱害虫类别识别的无人机充放电调节方法，其特征在于，所述设置充电电流为所述新能源蓄电池的工作稳定电流，包括：设置所述静音飞行无人机的充电电压为所述第二工作参数中的静音飞行无人机的稳定工作电压值；调取所述静音飞行无人机配置参数内的电阻值；利用如下公式，计算得到所述新能源蓄电池的工作稳定电流：
;
其中，为所述新能源蓄电池的工作稳定电流，为所述静音飞行无人机的稳定工作电压值，
R
为所述电阻值；调整所述静音飞行无人机的充电电流为所述工作稳定电流
。6.
如权利要求4所述的用于高粱害虫类别识别的无人机充放电调节方法，其特征在于，所述设置放电功率为所述新能源蓄电池的工作稳定电功率，包括：设置所述静音飞行无人机的充电电压为所述第二工作参数中的静音飞行无人机的稳定工作电压值；调取所述静音飞行无人机配置参数内的电阻值；利用如下公式，计算得到所述新能源蓄电池的工作稳定电功率：
;
其中，为所述静音飞行无人机的稳定工作...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾广，粟小娓，闫松显，吴开贤，
申请(专利权)人：茅台学院，
类型：发明
国别省市：