本申請涉及電池智能管理，具體涉及一種電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、當前，電動公交車數(shù)量逐年增加，其動力電池系統(tǒng)的報廢處理成為了造成環(huán)境污染的主要問題之一。

2、現(xiàn)有技術中電池管理上缺乏設計，使得電池健康程度下降迅速，影響電池使用的效率造成環(huán)境污染。

技術實現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┮环N電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法及系統(tǒng)，可以解決現(xiàn)有技術中存在的對電池的管理欠佳，使得電池健康程度下降迅速，影響電池使用的效率并對環(huán)境造成污染的技術問題。

2、第一方面，一種電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法，包括以下步驟：

3、獲取電池的歷史運行數(shù)據(jù)，并監(jiān)測獲取的電池實時數(shù)據(jù)；

4、基于監(jiān)測獲取的電池實時數(shù)據(jù)，預測獲取電池健康狀態(tài)；

5、根據(jù)預測獲取的電池健康狀態(tài)，實時監(jiān)測和診斷電池系統(tǒng)的潛在故障和異常狀態(tài)；

6、基于實時監(jiān)測診斷獲取的電池系統(tǒng)的潛在故障和異常狀態(tài)，對電池系統(tǒng)執(zhí)行智能管理策略。

7、結(jié)合第一方面，在一種實施方式中，所述基于監(jiān)測獲取的電池的實時數(shù)據(jù)，預測獲取電池健康狀態(tài)，具體包括以下步驟：

8、基于獲取的電池的歷史運行數(shù)據(jù)，使用深度學習網(wǎng)絡模型，構建電池健康狀態(tài)預測模型；

9、輸入實時數(shù)據(jù)至構建的電池健康狀態(tài)預測模型，獲取電池健康狀態(tài)。

10、結(jié)合第一方面，在一種實施方式中，所述基于獲取的電池的歷史運行數(shù)據(jù)，使用深度學習網(wǎng)絡模型，構建電池健康狀態(tài)預測模型，具體包括以下步驟：

11、基于歷史運行數(shù)據(jù)，離線訓練bi-lstm_gru模型，采用多頭注意力機制提取bi-lstm_gru網(wǎng)絡模型的特征，構建電池健康狀態(tài)預測模型。

12、結(jié)合第一方面，在一種實施方式中，所述采用多頭注意力機制提取bi-lstm_gru網(wǎng)絡模型的特征，具體包括以下步驟：輸入歷史運行數(shù)據(jù)至lstm層，輸出時空特征序列；

13、輸入時空特征序列的歷史運行數(shù)據(jù)至gre層進行時空特征分析，獲取電池健康狀態(tài)的時空分析結(jié)果。

14、結(jié)合第一方面，在一種實施方式中，所述基于實時監(jiān)測診斷獲取的電池系統(tǒng)的潛在故障和異常狀態(tài)，對電池系統(tǒng)執(zhí)行智能管理策略，具體包括以下步驟：

15、清除電池系統(tǒng)中的潛在故障和異常狀態(tài)。

16、結(jié)合第一方面，在一種實施方式中，所述基于實時監(jiān)測診斷獲取的電池系統(tǒng)的潛在故障和異常狀態(tài)，對電池系統(tǒng)執(zhí)行智能管理策略之后，還包括以下步驟：

17、獲取電池系統(tǒng)處于各運行階段的碳排放量，評估電池系統(tǒng)優(yōu)化管理效果。

18、結(jié)合第一方面，在一種實施方式中，所述各運行階段包括原材料獲取階段、生產(chǎn)制造階段、使用階段和報廢回收階段。

19、結(jié)合第一方面，在一種實施方式中，所述獲取電池系統(tǒng)處于各運行階段的碳排放量，評估電池系統(tǒng)優(yōu)化管理效果之后，還包括以下步驟：

20、根據(jù)評估的電池管理優(yōu)化管理效果，對電池智能管理策略進行改進。

21、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理系統(tǒng)，包括：

22、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取電池的歷史運行數(shù)據(jù)，并監(jiān)測獲取的電池實時數(shù)據(jù)；

23、電池健康狀態(tài)預測模塊，與所述數(shù)據(jù)獲取模塊通信連接，用于基于監(jiān)測獲取的電池實時數(shù)據(jù)，預測獲取電池健康狀態(tài)；

24、潛在故障和異常狀態(tài)監(jiān)測診斷模塊，用于根據(jù)預測獲取的電池健康狀態(tài)，實時監(jiān)測和診斷電池系統(tǒng)的潛在故障和異常狀態(tài)；

25、智能管理模塊，與所述電池健康狀態(tài)預測模塊以及所述潛在故障和異常準過監(jiān)測診斷模塊通信連接，用于基于實時監(jiān)測診斷獲取的電池系統(tǒng)的潛在故障和異常狀態(tài)，對電池系統(tǒng)執(zhí)行智能管理策略。

26、結(jié)合第一方面，在一種實施方式中，所述電池健康狀態(tài)預測模塊包括：

27、電池健康狀態(tài)預測模型構建模塊，用于基于獲取的電池的歷史運行數(shù)據(jù)，使用深度學習網(wǎng)絡模型，構建電池健康狀態(tài)預測模型；

28、電池健康參數(shù)預測單元，與所述電池健康狀態(tài)預測模型構建模塊通信連接，用于輸入實時數(shù)據(jù)至構建的電池健康狀態(tài)預測模型，獲取電池健康狀態(tài)。

29、本申請實施例提供的技術方案帶來的有益效果至少包括：

30、本申請對電池健康狀況的準確估計有利于充電和放電策略的優(yōu)化，延長電池的使用壽命，減少處理電池帶來的排放，從而為節(jié)能減排和新能源汽車推廣應用提供了可靠的技術支持。

技術特征：

1.一種電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.如權利要求1所述的電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法，其特征在于，所述基于監(jiān)測獲取的電池的實時數(shù)據(jù)，預測獲取電池健康狀態(tài)，具體包括以下步驟：

3.如權利要求2所述的電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法，其特征在于，所述基于獲取的電池的歷史運行數(shù)據(jù)，使用深度學習網(wǎng)絡模型，構建電池健康狀態(tài)預測模型，具體包括以下步驟：

4.如權利要求3所述的電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法，其特征在于，所述采用多頭注意力機制提取bi-lstm_gru網(wǎng)絡模型的特征，具體包括以下步驟：

5.如權利要求1所述的電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法，其特征在于，所述基于實時監(jiān)測診斷獲取的電池系統(tǒng)的潛在故障和異常狀態(tài)，對電池系統(tǒng)執(zhí)行智能管理策略，具體包括以下步驟：

6.如權利要求1所述的電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法，其特征在于，所述基于實時監(jiān)測診斷獲取的電池系統(tǒng)的潛在故障和異常狀態(tài)，對電池系統(tǒng)執(zhí)行智能管理策略之后，還包括以下步驟：

7.如權利要求6所述的電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法，其特征在于，所述各運行階段包括原材料獲取階段、生產(chǎn)制造階段、使用階段和報廢回收階段。

8.如權利要求6所述的電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法，其特征在于，所述獲取電池系統(tǒng)處于各運行階段的碳排放量，評估電池系統(tǒng)優(yōu)化管理效果之后，還包括以下步驟：

9.一種電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

10.如權利要求9所述的電池健康狀態(tài)實時監(jiān)測和智能管理系統(tǒng)，其特征在于，所述電池健康狀態(tài)預測模塊包括：

技術總結(jié)
本申請?zhí)峁┑碾姵亟】禒顟B(tài)實時監(jiān)測和智能管理方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取電池的歷史運行數(shù)據(jù)，并監(jiān)測獲取的電池實時數(shù)據(jù)；基于監(jiān)測獲取的電池實時數(shù)據(jù)，預測獲取電池健康狀態(tài)；根據(jù)預測獲取的電池健康狀態(tài)，實時監(jiān)測和診斷電池系統(tǒng)的潛在故障和異常狀態(tài)；基于實時監(jiān)測診斷獲取的電池系統(tǒng)的潛在故障和異常狀態(tài)，對電池系統(tǒng)執(zhí)行智能管理策略。本申請對電池健康狀況的準確估計有利于充電和放電策略的優(yōu)化，延長電池的使用壽命，減少處理電池帶來的排放，從而為節(jié)能減排和新能源汽車推廣應用提供了可靠的技術支持。

技術研發(fā)人員：李熙成,黃開堉
受保護的技術使用者：武漢大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/10/31

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