【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电池充放电优化，尤其涉及一种能源管理系统数据分析方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、现有的机器人储能电池在复杂工况下运行时，由于负载功率波动剧烈、环境温度变化频繁，容易导致电池容量快速衰减，严重影响电池的使用寿命和运行安全性。
2、传统的能源管理系统主要采用固定阈值控制策略，无法准确感知电池在不同工况下的动态特性变化，导致充放电控制精度低，且难以根据电池性能衰减情况自适应调整控制参数。此外，现有的电池状态监测方法大多基于单一算法，未能有效融合多源信息，造成电池荷电量和健康程度的评估结果存在较大误差。现有技术中缺乏一种能够兼顾电池状态准确评估和充放电过程优化控制的系统性解决方案。特别是在机器人高负载工况下，电池性能与充放电效率的映射关系复杂多变，传统方法难以建立准确的预测模型，无法实现对充放电过程的精确控制，容易造成过充过放，影响电池使用寿命。
技术实现思路
1、本申请提供了一种能源管理系统数据分析方法、装置、设备及存储介质，进而实现了对电池性能的准确预测，确保...
【技术保护点】
1.一种能源管理系统数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的能源管理系统数据分析方法，其特征在于，所述通过能源管理系统采集机器人储能电池的工况特征数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的能源管理系统数据分析方法，其特征在于，所述对所述工况特征数据集进行状态协同计算，得到电池运行状态数据，包括：
4.根据权利要求3所述的能源管理系统数据分析方法，其特征在于，所述根据所述工况特征数据集和所述电池运行状态数据，建立负载功率与充放电效率的映射关系模型，并确定电池工作区间边界值，得到充放电特性数据，包括：
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