详情

原文传递一种锂电池的电池管理方法及系统

专利名称：	一种锂电池的电池管理方法及系统
摘要：	本发明公开了一种锂电池的电池管理方法及系统，应用于在一段时间间隔内处于熄火状态的行驶车辆，方法包括：获取锂电池组的工作电压、工作电流、实时电量和环境温度并将其转换为对应的二进制数据；将上述二进制数据整合成8*4的第五矩阵和第六矩阵；将第五矩阵和第六矩阵共同输入至神经网络模型中进行预测，生成表征锂电池组是否存在漏电的输出结果；在判定锂电池组存在漏电的情况下，将存储模块电连接于锂电池组与负载之间，以将锂电池组的电能存储至存储模块。通过上述步骤，使得在预测结果为漏电的情况下，控制存储模块来接收锂电池组的剩余电能，以便后续车辆可正常行驶。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江西;36
申请人：	江西健大源宏新能源科技有限公司
发明人：	冯梦云
专利状态：	有效
申请日期：	2023-08-10T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-07T00:00:00+0800
申请号：	CN202311001670.0
公开号：	CN117002262A
代理机构：	上海洞鉴知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	刘少伟
分类号：	B60L3/00;B60L58/12;B;B60;B60L;B60L3;B60L58;B60L3/00;B60L58/12
申请人地址：	331500 江西省吉安市永丰县工业园南区
主权项：	1.一种锂电池的电池管理方法，其特征在于，应用于在一段时间间隔内处于熄火状态的行驶车辆，所述方法包括：获取锂电池组的工作电压、工作电流、实时电量和环境温度；将所述实时电量的值转换为二进制数据，并在所述二进制数据中选取前16个数值填入44的第一矩阵中；将所述工作电压的值转为二进制数据，并在所述二进制数据中选取前16个数值填入44的第二矩阵中；将所述工作电流的值转为二进制数据，并在所述二进制数据中选取前16个数值填入44的第三矩阵中；将所述环境温度的值转为二进制数据，并在所述二进制数据中选取前16个数值填入44的第四矩阵中；将所述第一矩阵和第二矩阵合成为84的第五矩阵；将所述第三矩阵和第四矩阵合成为84的第六矩阵；将所述第五矩阵和所述第六矩阵共同输入至所述神经网络模型中进行预测，生成表征所述锂电池组是否存在漏电的输出结果；在判定所述锂电池组存在漏电的情况下，将存储模块电连接于所述锂电池组与负载之间，以将所述锂电池组的电能存储至所述存储模块。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取锂电池组的实时电量，包括：根据所述工作电流和预设的初始电量值，获取所述锂电池组当前的第一电量值；根据所述工作电流、所述工作电压和所述锂电池组当前的第二内阻，获取电池当前的第二开路电压；获取所述第二开路电压对应的第二电量值；根据所述第一电量值和所述第二电量值，利用卡尔曼滤波算法获取电池当前的实时电量。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述工作电流和预设的初始电量值，获取所述锂电池组当前的第一电量值，其公式为：其中，X为第一电量值，X0为初始电量值，i为工作电流，C为预设电池额定容量，t为预设电池工作时刻，/>为预设电池充放电效率。 4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述工作电流、所述工作电压和所述锂电池组当前的第二内阻，获取电池当前的第二开路电压，包括： ocd＝Vc+ir；式中，ocd为所述第二开路电压，Vc为所述工作电压，i为所述工作电流，r为所述第二内阻。 5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括第一子模型和第二子模型；相应的，所述将所述第五矩阵和所述第六矩阵共同输入至所述神经网络模型中进行预测，生成表征所述锂电池组是否存在漏电的输出结果，包括：将所述第五矩阵输入至第一子模型进行初步预测，生成表征所述锂电池组是否存在漏电的初步结果；若所述初步结果表征所述锂电池组存在漏电，则将所述初步结果和第六矩阵输入至所述第二子模型中进行二次预测，生成表征所述锂电池组是否存在漏电的输出结果。 6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一子模型和第二子模型均包括卷积层、池化层和全连接层。 7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将存储模块电连接于所述锂电池组与负载之间之后，所述方法还包括：计算所述存储模块单位时间内所获取到的电量；若判定所获取到的电量低于预设值，则断开所述锂电池组与负载的连接。 8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取锂电池组的环境温度，包括：获取当前温度校准值，所述当前温度校准值用于利用设备的工作热量进行所述设备的温度校准；根据所述当前温度校准值和预设温度校准值，确定目标温度校准值；获取所述设备检测到的当前实际温度值；根据所述目标温度校准值和所述当前实际温度值，得到实际环境温度值。 9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型具体为卷积神经网络模型。 10.一种锂电池的电池管理系统，其特征在于，应用于在一段时间间隔内处于熄火状态的行驶车辆，所述系统包括：参数获取模块，用于获取锂电池组的工作电压、工作电流、实时电量和环境温度；第一矩阵模块，用于将所述实时电量的值转换为二进制数据，并在所述二进制数据中选取前16个数值填入44的第一矩阵中；第二矩阵模块，用于将所述工作电压的值转为二进制数据，并在所述二进制数据中选取前16个数值填入44的第二矩阵中；第三矩阵模块，用于将所述工作电流的值转为二进制数据，并在所述二进制数据中选取前16个数值填入44的第三矩阵中；第四矩阵模块，用于将所述环境温度的值转为二进制数据，并在所述二进制数据中选取前16个数值填入44的第四矩阵中；第一合成模块，用于将所述第一矩阵和第二矩阵合成为84的第五矩阵；第二合成模块，用于将所述第三矩阵和第四矩阵合成为84的第六矩阵；结果输出模块，用于将所述第五矩阵和所述第六矩阵共同输入至所述神经网络模型中进行预测，生成表征所述锂电池组是否存在漏电的输出结果；存储连接模块，用于在判定所述锂电池组存在漏电的情况下，将存储模块电连接于所述锂电池组与负载之间，以将所述锂电池组的电能存储至所述存储模块。
所属类别：	发明专利