【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及热量优化管理，基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法。
技术介绍
1、电池及热量管理是电池使用过程中的重要环节，它直接影响电池的性能和使用寿命。当前的电池及热量管理主要依赖于传统的电池管理系统(bms)，该系统通常通过监测电池的充电和放电状态，以及电池的温度，来控制电池的工作状态，然而，这种管理方式存在一定的局限性。
2、首先，传统的电池管理系统通常只能处理有限的数据，例如电池的电压、电流和温度等，而对于电池的多维度数据、环境数据和设备相关数据等复杂数据，处理能力较弱，这就导致其无法全面准确地了解电池的运行状态，从而影响电池性能的优化；其次，传统的电池管理系统通常采用预设的策略来管理电池，例如在电池温度达到一定阈值时进行冷却，或者在电池电压达到一定阈值时停止充电，这种管理方式缺乏灵活性，无法根据实际情况进行动态调整，从而可能导致电池性能的浪费，或者电池寿命的缩短；此外，传统的电池管理系统通常无法预测电池的性能和热量变化，这就导致其无法提前采取措施来优化电池的性能和热量管理，从而可能导致电池的过度充电、过度放电或过热等问题。
3、申请号为：cn201711442953的专利技术一种电池优化管理系统及方法，包括优化控制中心和n个电池管理系统，每个电池管理系统包括电池管理主站和热量管理系统；热量管理系统包括热量中央控制器、参数检测器和执行终端。热量中央控制器用于向参数检测器和执行终端发送采集命令，以使参数检测器和执行终端采集单体电池的运行数据和状态数据；电池管理主站根据运行数据和状态数据，生
4、因此，如何利用大数据和人工智能技术，对电池的多维度数据、环境数据和设备相关数据进行深度分析和学习，以建立更精准的电池性能及热量优化模型，从而实现电池性能和热量的优化管理，是当前电池管理领域亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，以解决现有技术中存在的上述问题。
2、为了达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，包括：
4、s101：在电池使用过程中实时获取电池运行相关数据，电池运行相关数据包括多维度数据、环境数据和设备相关数据；
5、s102：将获取的电池运行相关数据进行预处理操作，获取预处理后的数据，利用基于人工智能的机器学习技术，对预处理后的数据进行训练和学习，建立电池性能及热量优化模型；
6、s103：基于电池性能及热量优化模型，预测电池在指定环境和使用习惯下的性能和热量变化，然后通过智能控制单元，调整电池的充电速度、放电速度和工作温度，以达到优化电池性能和热量管理的目的。
7、其中，s101步骤包括：
8、s1011：在电池使用过程中，通过内置传感器和外部传感器实时获取电池运行相关数据，电池运行相关数据包括多维度数据、环境数据和设备相关数据；
9、s1012：多维度数据包括电池的电压、电流、温度、充电次数、充电速度和放电速度，环境数据包括环境温度和湿度，设备相关数据包括用户使用习惯、设备类型和设备使用环境；
10、s1013：通过无线通信技术，将电池运行相关数据实时传输至云端服务器进行存储。
11、其中，s102步骤包括：
12、s1021：将获取的电池运行相关数据进行预处理操作，包括数据清洗、数据整合和数据转换，通过排除异常值、消除噪声和填补缺失值，形成预处理后的数据；
13、s1022：利用基于人工智能的深度学习技术，对预处理后的数据进行训练和学习，获取训练和学习的结果；
14、s1023：基于训练和学习的结果，建立电池性能及热量优化模型，电池性能及热量优化模型包括电池状态估计模型、电池健康度预测模型和电池热量管理模型，用于实现电池的性能优化和热量管理。
15、其中，s103步骤包括：
16、s1031：基于电池性能及热量优化模型，预测电池在指定环境和使用习惯下的性能和热量变化，获取预测结果，预测结果包括预测电池的充电速度、放电速度、工作温度、电池健康度和剩余寿命；
17、s1032：将预测结果传输至智能控制单元，智能控制单元包括处理器、内存和通信接口，用于接收预测结果，并根据预测结果生成控制指令，控制指令包括调整充电电流、放电电流和工作温度的参数；
18、s1033：根据控制指令，调整电池的充电速度、放电速度和工作温度，以达到优化电池性能和热量管理的目的。
19、其中，s1021步骤包括：
20、接收并获取电池运行相关数据，对电池运行相关数据进行数据清洗，数据清洗包括排除异常值和消除噪声，再进行数据整合，将不同传感器获取的数据整合在一起，进行数据转换，数据转换包括对数据进行归一化、标准化和填补缺失值，形成预处理后的数据；
21、检测并排除异常值，基于预设的阈值判断数据是否异常，并将异常值从数据集中排除；消除噪声，采用滤波算法，对数据进行平滑处理，减少噪声的影响；
22、对电池运行相关数据进行归一化处理，将数据按照一定的比例缩放到指定的范围内，以消除不同量纲带来的影响；对电池运行相关数据进行标准化处理，将数据转换为均值为0、方差为1的标准正态分布，以消除数据间的偏差；对电池运行相关数据进行填补缺失值处理，采用插值方法，将缺失的数据进行补充，以保证数据的完整性和准确性。
23、其中，s1022步骤包括：
24、获取预处理后的数据，并进行标注操作，为每个输入数据提供对应的标签或类别，以形成标注数据集；构建深度学习模型，深度学习模型包括选择对应的网络结构和层数，其中，网络结构包括卷积神经网络、循环神经网络和自编码器，层数根据任务复杂度和数据量进行选择；对标注数据集进行训练和学习，通过反向传播算法和优化器，调整深度学习模型的参数，使深度学习模型在设定的优选参数范围内。
25、其中，s1023步骤包括：
26、基于深度神经网络，输入电池的电流、电压和温度参数，输出电池的电量和剩余寿命，训练电池状态估计模型，通过监测电池的电流、电压和温度的参数，预测电池的状态，电池的状态包括电量和剩余寿命；训练电池健康度预测模型，通过分析电池的使用历史数据和环境条件，预测电池的健康度，健康度包括容量衰减和内本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，S101步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，S102步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，S103步骤包括：
5.根据权利要求3所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，S1021步骤包括：
6.根据权利要求3所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，S1022步骤包括：
7.根据权利要求3所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，S1023步骤包括：
8.根据权利要求4所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，S1031步骤包括：
9.根据权利要求4所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，S1032步骤包括：p>
10.根据权利要求4所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，S1033步骤包括：
...【技术特征摘要】
1.基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，s101步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，s102步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，s103步骤包括：
5.根据权利要求3所述的基于大数据和人工智能的电池及热量优化管理方法，其特征在于，s1021步骤包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：张广庆，
申请(专利权)人：大庆恒驰电气有限公司，
类型：发明
国别省市：
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