【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能系统，尤其涉及一种电池数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、储能系统中的荷电状态(state ofcharge，soc)是其需要用到的核心参数之一，通过该参数能否精确测量储能系统的安全，功率调度逻辑，及控制逻辑等。储能系统的很多控制逻辑及保护逻辑都需要依据电池的soc进行。
2、目前，储能系统中主要通过开路电压法(open circuit voltage method，ocv)与安时积分法相结合来计算电池soc。通过上述方式进行电池soc的预测易出现soc预测不准确的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种电池数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中存在的soc预测不准确的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
3、本专利技术实施例第一方面示出了一种电池数据处理方法，所述方法包括：
4、采集待检测电池的电池电压，电池温度，第一soc值，以及电池寿命状态值，所述第一soc值是指前一刻电池的soc值；
5、根据电池的运行状态和所述电池电压从初始soc模型组中确定处理所述待检测电池的目标soc模型，所述初始soc模型组是基于不同阶段电池电压范围对应的历史数据训练得到的，所述目标soc模型属于所述初始soc模型组，所述电池的运行状态包括充电状态和放电状态；
6、基于所述目标soc模型对所述待检测电池的电池电压，电池温度，第一
7、可选的，还包括：
8、获取在进行充放电操作前电池的初始soc值；
9、基于所述初始soc值和电池充放电电流进行处理，得到处理后的soc值，所述电池充放电电流是基于待检测电池内设置的电流检测设备检测得到的；
10、基于所述预测soc值和所述处理后的soc值，确定估算soc值。
11、可选的，基于不同阶段电池电压范围对应的历史数据训练得到初始soc模型组的过程包括：
12、确定电池处于充电状态或放电状态下不同阶段电池电压范围对应的历史数据；
13、基于所述电池处于充电状态下每一阶段电池电压范围对应的历史数据对预设模型进行训练，得到电池处于充电状态下每一阶段电池电压范围对应的初始soc模型，其中，所述预设模型为神经网络模型或深度学习模型；
14、基于所述电池处于放电状态下每一阶段电池电压范围对应的历史数据对预设模型进行训练，得到电池处于放电状态下每一阶段电池电压范围对应的初始soc模型；
15、将所述电池处于充电状态下每一阶段电池电压范围对应的初始soc模型组成第一soc模型组；
16、将所述电池处于放电状态下每一阶段电池电压范围对应的初始soc模型组成第二soc模型组；
17、基于所述第一soc模型组和第二soc模型组组合，得到初始soc模型组。
18、可选的，所述基于所述电池处于充电状态下每一阶段电池电压范围对应的历史数据对预设模型进行训练，得到电池处于充电状态下每一阶段电池电压范围对应的初始soc模型，包括：
19、针对所述电池处于充电状态下每一阶段电池电压范围对应的历史数据，将所述历史数据作为样本数据；
20、基于所述样本数据对预设模型进行训练，直至输出的预测soc值在预设范围内，确定当前训练得到的模型为所述阶段电池电压范围对应的初始soc模型，所述预设范围是基于所述样本数据中对应阶段的soc值确定的。
21、可选的，所述基于所述电池处于放电状态下每一阶段电池电压范围对应的历史数据对预设模型进行训练，得到电池处于放电状态下每一阶段电池电压范围对应的初始soc模型，包括：
22、针对所述电池处于放电状态下每一阶段电池电压范围对应的历史数据，将所述历史数据作为样本数据；
23、基于所述样本数据对预设模型进行训练，直至输出的预测soc值在预设范围内，确定当前训练得到的模型为所述阶段电池电压范围对应的初始soc模型，所述预设范围是基于所述样本数据中对应阶段的soc值确定的。
24、可选的，所述根据电池的运行状态和所述电池电压从初始soc模型组中确定处理所述待检测电池的目标soc模型，包括：
25、获取所述电池当前的运行状态；
26、若所述电池的运行状态为充电状态，基于所述电池电压从所述初始模型组的第一soc模型组中确定处理所述待检测电池的第一soc模型，所述第一soc模型属于所述初始模型组中的第一soc模型组；
27、将所述待检测电池的第一soc模型作为目标soc模型；
28、若所述电池的运行状态为放电状态，基于所述电池电压从所述初始模型组的第二soc模型组中确定处理所述待检测电池的第二soc模型，所述第二soc模型属于所述初始模型组中的第二soc模型组；
29、将所述待检测电池的第二soc模型作为目标soc模型。
30、可选的，还包括：
31、在根据电池的运行状态和所述电池电压从初始soc模型中确定处理所述待检测电池的目标soc模型之前，判断所述电池电压是否达到预设阈值；
32、若未达到，则执行根据电池的运行状态和所述电池电压从初始soc模型中确定处理所述待检测电池的目标soc模型这一步骤。
33、本专利技术实施例第二方面示出了一种电池数据处理装置，所述装置包括：
34、采集单元，用于采集待检测电池的电池电压，电池温度，第一soc值，以及电池寿命状态值，所述第一soc值是指前一刻电池的soc值；
35、处理单元，用于根据电池的运行状态和所述电池电压从初始soc模型组中确定处理所述待检测电池的目标soc模型，所述初始soc模型组是基于构建单元构建的，所述目标soc模型属于所述初始soc模型组，所述电池的运行状态包括充电状态和放电状态；
36、预测单元，用于基于所述目标soc模型对所述待检测电池的电池电压，电池温度，第一soc值，以及电池寿命状态值进行处理，输出对应的预测soc值。
37、本专利技术实施例第三方面示出了一种电子设备，所述电子设备用于运行程序，其中，所述程序运行时执行如本专利技术实施例第一方面示出的电池数据处理方法。
38、本专利技术实施例第四方面示出了一种存储介质，所述存储介质包括存储程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如本专利技术实施例第一方面示出的电池数据处理方法。
39、基于上述本专利技术实施例提供的一种电池数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：采集待检测电池的电池电压，电池温度，第一soc值，以及电池寿命状态值，所述第一soc值是指前一刻电池的soc值；根据电池的运行状态和所述电池电压从初始soc模型组中确定处理所述待检测电池的目标soc模型，所述初始soc模型组是本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电池数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于不同阶段电池电压范围对应的历史数据训练得到初始SOC模型组的过程包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述电池处于充电状态下每一阶段电池电压范围对应的历史数据对预设模型进行训练，得到电池处于充电状态下每一阶段电池电压范围对应的初始SOC模型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述电池处于放电状态下每一阶段电池电压范围对应的历史数据对预设模型进行训练，得到电池处于放电状态下每一阶段电池电压范围对应的初始SOC模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据电池的运行状态和所述电池电压从初始SOC模型组中确定处理所述待检测电池的目标SOC模型，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
8.一种电池数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1-7中任一所述的电池数据处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电池数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于不同阶段电池电压范围对应的历史数据训练得到初始soc模型组的过程包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述电池处于充电状态下每一阶段电池电压范围对应的历史数据对预设模型进行训练，得到电池处于充电状态下每一阶段电池电压范围对应的初始soc模型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述电池处于放电状态下每一阶段电池电压范围对应的历史数据对预设模型进行训练，得到电池处于放电状态下每一阶段电池电...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡孟飞，梁城，王正阳，
申请(专利权)人：阳光电源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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