一种锂电池的智能充放电管理方法与系统技术方案

本发明专利技术公开一种锂电池的智能充放电管理方法与系统，该方法采集锂电池的多维参数数据，生成带时间戳的数据集。基于电池类型分类模型分析数据特征，确定电池类型标识。利用循环神经网络建模容量衰减与健康状态的关联性，预测剩余容量及健康评分。若容量或健康评分低于阈值，提取环境温度与负载需求生成温度‑负载特征向量。通过哈希表从预建索引库中匹配候选策略集。根据健康评分与负载需求分配权重，采用线性回归模型对策略效率和寿命影响排序，筛选最优策略。若策略计算复杂度超出设备能力，则利用遗传算法迭代优化参数，简化策略指令并生成充电电流、电压曲线及放电速率控制指令，由电池管理系统实时执行。本方法延长电池寿命，提高充放电效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及锂电池，尤其涉及一种锂电池的智能充放电管理方法与系统。

技术介绍

1、目前，锂电池作为新能源领域的核心储能技术，其性能与寿命直接影响电动汽车、可再生能源存储等系统的效率和安全性。智能充放电管理需通过精准监测电池状态并动态优化策略，但现有多数方案依赖单一参数（如电压或电流），忽视电池类型、容量衰减、健康状态、环境温度及负载需求等多维参数的动态交互影响，导致复杂场景下策略适配能力不足，易引发效率下降或寿命加速衰减。核心挑战集中于三方面：其一，多维参数（如高温高负载场景下的温度-容量关联）的实时融合与动态分析能力不足，难以支撑精准决策；其二，海量数据中缺乏系统化索引机制，策略匹配效率低下；其三，复杂优化算法的高计算需求与嵌入式设备的有限资源（算力、内存）矛盾突出，实时性难以保障。为此，亟需构建基于多维参数的轻量化索引数据库，通过动态数据融合建模、快速哈希查询及遗传算法等轻量化优化手段，实现复杂场景下的高效策略匹配与低资源消耗执行，从而突破电池性能与寿命的协同优化瓶颈，提升管理系统的环境适应性和可靠性。

2、一种现有技术的实现过程如下：通本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种锂电池的智能充放电管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的锂电池的智能充放电管理方法，其特征在于，所述电池类型分类模型的构建过程，包括：

3.根据权利要求1所述的锂电池的智能充放电管理方法，其特征在于，所述根据所述电池类型标识和所述多维参数数据，采用循环神经网络模型预测电池剩余容量和衰减趋势，得到电池剩余容量和健康状态评分，包括：

4.根据权利要求1所述的锂电池的智能充放电管理方法，其特征在于，所述循环神经网络模型的训练过程，包括：

5.根据权利要求1所述的锂电池的智能充放电管理方法，其特征在于，所述根据所述环境温度和...

【技术特征摘要】

1.一种锂电池的智能充放电管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的锂电池的智能充放电管理方法，其特征在于，所述电池类型分类模型的构建过程，包括：

3.根据权利要求1所述的锂电池的智能充放电管理方法，其特征在于，所述根据所述电池类型标识和所述多维参数数据，采用循环神经网络模型预测电池剩余容量和衰减趋势，得到电池剩余容量和健康状态评分，包括：

4.根据权利要求1所述的锂电池的智能充放电管理方法，其特征在于，所述循环神经网络模型的训练过程，包括：

5.根据权利要求1所述的锂电池的智能充放电管理方法，其特征在于，所述根据所述环境温度和所述负载需求，采用主成分分析法生成温度-负载特征，包括：

6.根据权利要求1所述的锂电池的智能充放电管理方法，其特征在于，所述对所述健康状态评分和所述负载需求进行权重分配，通过线性回归模型对所述初步策略集合的效率和寿命影响进...

【专利技术属性】
技术研发人员：李浩，全政，赵文涛，
申请(专利权)人：迈科新能源深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：