System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 磷酸铁锂电池监控系统技术方案_技高网

磷酸铁锂电池监控系统技术方案

技术编号:44168049 阅读:32 留言:0更新日期:2025-01-29 10:42
本申请公开一种磷酸铁锂电池监控系统,包括:数据采集模块,用于实时采集电池充放电过程的相关数据,对相关数据进行预处理;模型建立模块,用于基于电池的化学特性,构建所述电池的等效电路模型,等效电路模型将电池的关键参数与电池的状态参数和环境信息相关联;参数估计模块,用于根据扩展卡尔曼滤波算法,结合等效电路模型和当前采集的相关数据,实时更新关键参数;监控模块,用于基于关键参数对电池状态进行实时监控。本申请实施例提供磷酸铁锂电池状态监控系统,通过改进算法,实现对电池充放电状态的实时、精确监控,提高系统的整体安全性能。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及磷酸铁锂电池,尤其涉及一种磷酸铁锂电池监控系统


技术介绍

1、磷酸铁锂电池因其高安全性和循环寿命长等特点广泛应用在新能源汽车行业、储能系统和启动电源等行业。然而,现有的电池管理系统在电池状态评估方面存在精度不足的问题,导致电池性能不能得到充分发挥,甚至可能因监控失误引发安全问题。


技术实现思路

1、本申请要解决的技术问题是针对现有技术的不足,提供一种磷酸铁锂电池监控系统。

2、本申请要解决的技术问题通过以下技术方案加以解决:一种磷酸铁锂电池监控系统,包括:

3、数据采集模块,用于实时采集电池充放电过程的相关数据,对所述相关数据进行预处理,所述相关数据包括运行参数数据和环境信息,所述运行参数包括电池电压和电池电流,所述环境信息包括电池温度;

4、模型建立模块,用于基于电池的化学特性,构建所述电池的等效电路模型,所述等效电路模型将所述电池的关键参数与所述电池的状态参数和环境信息相关联,所述关键参数包括开路电压和内阻,所述状态参数包括所述电池的荷电状态和所述电池的老化状态;

5、参数估计模块,用于根据扩展卡尔曼滤波算法,结合所述等效电路模型和当前采集的所述相关数据,实时更新所述关键参数;

6、监控模块,用于基于所述关键参数对所述电池的状态进行实时监控。

7、上述系统,所述数据采集模块,包括:

8、数据采集单元,用于通过模拟前端电路实时测量并采集所述电池充放电过程的所述相关数据,所述电路包括信号放大、滤波和线性化处理,以实现对所述电池电压和所述电池电流的精确测量;

9、预处理单元,用于对采集到的所述相关数据通过时间戳进行同步,去除异常数据,再通过滤波器以rls算法消除噪声,所述rls算法引入遗忘因子。

10、上述系统,测量得到的所述电池电压和所述电池电流分别通过以下公式表示:

11、

12、

13、其中,和分别是测量到的电压和电流,和是放大器和偏置电路的增益和偏置,是电流传感器的转换系数,是输入电压,是电流传感器感知到的电流。

14、上述系统,所述遗忘因子通过以下公式计算:

15、

16、其中,表示遗忘因子,是第时刻的误差信号,是一个小的正常数,用以控制遗忘因子的变化范围。

17、上述系统,所述预处理单元还用于通过以下公式优化滤波器权值:

18、

19、其中,是第时刻的权值向量,是学习率,是输入信号的转置。

20、上述系统,还包括:

21、健康评估模块,用于从持续收集的所述相关数据,提取评估特征,训练评估模型,通过所述评估模型对所述电池的健康状态做出评估,并对所述电池的剩余使用寿命做出预测。

22、上述系统,所述健康评估模块包括:

23、特征提取单元,用于从持续收集的所述相关数据中提取评估特征,所述评估特征包括循环容量衰减、充电效率变化和温度波动;

24、模型训练单元,用于采用机器学习算法训练健康评估模型,并通过交叉验证方法评估模型的准确性;

25、健康评估单元,用于对所述电池当前的健康状态进行评分。

26、上述系统,所述健康评估单元,还用于选用长短期记忆网络作为寿命预测模型,通过lstm网络学习数据中的时间依赖性,预测所述电池未来的健康状态和剩余使用寿命。

27、上述系统,所述健康评估模块,还包括决策建议单元,用于根据所述电池未来的健康状态和剩余使用寿命,提出维护或更换所述电池的建议。

28、由于采用了以上技术方案,使本申请具备的有益效果在于:

29、本申请实施例公开的磷酸铁锂电池监控系统,包括:数据采集模块,用于实时采集电池充放电过程的相关数据,对相关数据进行预处理;模型建立模块,用于基于电池的化学特性,构建所述电池的等效电路模型,等效电路模型将电池的关键参数与电池的状态参数和环境信息相关联;参数估计模块,用于根据扩展卡尔曼滤波算法,结合等效电路模型和当前采集的相关数据,实时更新关键参数;监控模块,用于基于关键参数对电池状态进行实时监控。本申请实施例提供磷酸铁锂电池状态监控系统,通过改进算法,实现对电池充放电状态的实时、精确监控,提高系统的整体安全性能。

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【技术保护点】

1.一种磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,所述数据采集模块,包括:

3.如权利要求2所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,测量得到的所述电池电压和所述电池电流分别通过以下公式表示:

4.如权利要求2所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,所述遗忘因子通过以下公式计算:

5.如权利要求4所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,所述预处理单元还用于通过以下公式优化滤波器权值:

6.如权利要求1至5中任一项所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,还包括:

7.如权利要求6所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,所述健康评估模块包括:

8.如权利要求7所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,所述健康评估单元,还用于选用长短期记忆网络作为寿命预测模型,通过LSTM网络学习数据中的时间依赖性,预测所述电池未来的健康状态和剩余使用寿命。

9.如权利要求8所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,所述健康评估模块,还包括决策建议单元,用于根据所述电池未来的健康状态和剩余使用寿命,提出维护或更换所述电池的建议。

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【技术特征摘要】

1.一种磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,所述数据采集模块,包括:

3.如权利要求2所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,测量得到的所述电池电压和所述电池电流分别通过以下公式表示:

4.如权利要求2所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,所述遗忘因子通过以下公式计算:

5.如权利要求4所述的磷酸铁锂电池监控系统,其特征在于,所述预处理单元还用于通过以下公式优化滤波器权值:

6.如权利要求1至5中任一项所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:熊芸蒋卫明王春莲
申请(专利权)人:深圳市天德普储能科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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