【技术实现步骤摘要】
充电桩电池容量监测系统及方法
[0001]本申请涉及智能监测领域，且更为具体地，涉及一种充电桩电池容量监测系统及方法
。
技术介绍
[0002]随着电动汽车市场的不断扩大，充电桩的需求量也在迅速增加
。
这种趋势为充电桩行业带来了巨大的商机，推动了充电桩市场的规模迅速扩大
。
在充电桩应用中，监测电池的容量是非常重要的，以确保电池的可靠性和性能
。
然而，电池的温度也是一个关键因素，它会影响电池的输出电压和容量
。
当电池温度升高时，电池的内部化学反应速率会增加，导致电池的容量下降
。
同时，温度升高也会导致电池的内阻增加，从而影响电池的输出电压
。
这意味着在高温环境下，电池的实际容量可能会降低，而输出电压也会有所变化
。
[0003]然而，现有的电池电量监测方法通常只关注电压变化，而没有对温度进行监测
。
这可能导致监测结果不准确，因为电池在不同温度下的容量和电压特性是不同的
。
因此，如果电池的温度变化较大，监测结果就会出现误差，无法准确反映电池的实际容量和状态
。
[0004]因此，需要一种优化的充电桩电池容量监测方案
。
技术实现思路
[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请
。
本申请的实施例提供了一种充电桩电池容量监测系统及方法，其基于放电电压和放电温度会影响电池容量的监测结果，首先通过对放电...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种充电桩电池容量监测系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取充电桩放电过程中多个预定时间点的温度值
、
电压值以及电流值；数据结构化模块，用于将所述放电过程中多个预定时间点的温度值
、
电压值分别按照时间维度排列为温度输入向量和电压输入向量；影响参数关联模块，用于将所述温度输入向量和所述电压输入向量进行关联以得到容量监测影响参数矩阵；影响参数特征提取模块，用于将所述容量监测影响参数矩阵通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到容量监测影响参数特征向量；电流特征提取模块，用于将所述放电过程中多个预定时间点的电流值按照时间维度排列成放电电流输入向量后通过包含第一卷积层和第二卷积层的电流多尺度感知模块以得到放电电流特征向量；解码特征生成模块，用于对所述容量监测影响参数特征向量和所述放电电流特征向量进行基于秩序性的特征工程匹配以得到解码特征向量；电池容量结果生成模块，用于将所述解码特征向量通过解码器以得到解码值，所述解码值用于表示所述充电桩的电池容量
。2.
根据权利要求1所述的充电桩电池容量监测系统，其特征在于，所述影响参数关联模块，用于：以如下关联编码公式计算所述温度输入向量和所述电压输入向量之间的所述容量监测影响参数矩阵；其中，所述关联编码公式为：其中表示所述温度输入向量，表示所述温度输入向量的转置向量，表示所述电压输入向量，表示所述容量监测影响参数矩阵，表示向量相乘
。3.
根据权利要求2所述的充电桩电池容量监测系统，其特征在于，所述影响参数特征提取模块，用于：所述作为过滤器的卷积神经网络模型的各层在层的正向传递过程中分别对输入数据进行：对所述输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行沿通道维度的各个特征矩阵池化处理以得到池化特征图；对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述卷积神经网络模型的最后一层的输出为所述容量监测影响参数特征向量，所述卷积神经网络模型的第一层的输入为所述容量监测影响参数矩阵
。4.
根据权利要求3所述的充电桩电池容量监测系统，其特征在于，所述电流特征提取模块，包括：第一尺度特征提取单元，用于将所述放电电流输入向量输入所述电流多尺度感知模块的第一卷积层以得到第一尺度放电电流特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核
;
第二尺度特征提取单元，用于将所述放电电流输入向量输入所述电流多尺度感知模块的第二卷积层以得到第二尺度放电电流特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；
多尺度特征级联单元，用于将所述第一尺度放电电流特征向量和所述第二尺度放电电流特征向量进行级联以得到所述放电电流特征向量
。5.
根据权利要求4所述的充电桩电池容量监测系统，其特征在于，所述解码特征生成模块，包括：特征工程匹配因子计算单元，用于计算所述容量监测影响参数特征向量相对于所述放电电流特征向量之间的基于秩...
【专利技术属性】
技术研发人员：林世荣，刘旺，
申请(专利权)人：江西驴宝宝通卡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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