一种动力电池电量智能优化管理方法及系统与流程

本发明涉及动力电池电量，尤其涉及一种动力电池电量智能优化管理方法及系统。

背景技术：

1、随着电动汽车行业的迅速发展，动力电池作为其核心组件之一，其管理系统的性能直接影响到电动汽车的续航里程、安全性能以及使用寿命。当前的动力电池管理系统（battery management system, bms）主要负责监控电池的充放电状态、温度、电压等关键参数，并根据这些参数进行基本的电量管理和保护措施。

2、然而，现有技术在动力电池电量管理方面存在以下不足：现有的电量管理策略往往基于固定的算法，缺乏对电动汽车使用环境和驾驶行为的适应性；这导致在不同的行驶条件下，电量管理策略可能无法实现最优的能量利用效率。虽然现有的bms能够收集电池的实时数据，但对历史数据的分析和利用通常较为有限，这限制了基于历史数据进行电量使用优化的可能性。当前的电量管理系统在电量需求预测方面的准确性有待提高，由于缺乏对复杂行驶模式和电池老化等因素的深入理解，预测结果可能与实际情况存在较大偏差。尽管一些高级的bms开始尝试集成智能化功能，但整体而言，动力电池的电量管理还未能充分利用人工智能和机器学习技术，这些技术有潜力显著提升电量管理的智能化水平。用户的驾驶习惯和行为对电池电量的消耗有显著影响，但现有的电量管理系统往往未能将用户行为因素纳入考虑范围，从而无法提供个性化的电量管理服务。

3、因此，急需一种动力电池电量智能优化管理方法及系统。

技术实现思路

1、本发明提供了一种动力电池电量智能优化管理方法及系统，以解决现有技术中存在的上述问题。

2、为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种动力电池电量智能优化管理方法，包括：

4、s101：监测动力电池的当前电量剩余数据以及电量使用需求数据；

5、s102：基于智能电量优化模型，结合当前电量剩余数据和电量使用需求，智能调整动力电池的充放电策略；

6、s103：基于调整后的充放电策略，持续监控动力电池的电量消耗情况，同时提供多级预警机制，用于预防潜在的电池电量不足问题。

7、其中，s101步骤包括：

8、s1011：通过动力电池管理系统，实时获取动力电池的电量剩余数据，电量剩余数据包括当前电量数值、电池电压、电流、温度和充电状态；

9、s1012：获取用户的电量使用需求数据，电量使用需求数据包括预期使用时间、预期行驶距离、充电环境限制以及电量消耗速度的预测；

10、s1013：将获取电量剩余数据与用户的电量使用需求数据进行实时监测。

11、其中，s102步骤包括：

12、s1021：获取历史电量使用需求数据，对历史电量使用需求数据进行分析并构建典型行驶循环，对典型行驶循环数据进行特征参数提取，对特征参数进行训练，构建智能电量优化模型；

13、s1022：将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，从而制定对应的充放电策略；

14、s1023：根据智能电量优化模型生成的充放电策略，自动调整动力电池的充电功率、放电深度和充放电时间的参数。

15、其中，提供多级预警机制，包括：

16、当动力电池电量降至预设的安全阈值之上的设定百分比时，系统发出初级预警，提示用户注意电量消耗情况；

17、当电量进一步下降至接近安全阈值时，系统发出中级预警，建议用户考虑就近充电或准备充电；

18、当电量达到或低于安全阈值时，系统发出高级预警，提示用户必须立即充电以避免电量耗尽导致的问题；

19、在电量严重不足时，系统根据用户的当前位置和可用充电设施的分布，自动提供就近的充电站选项，并通过导航系统指引用户前往；

20、若用户选择共享充电，系统将向周围具有共享充电功能的车辆发送信息请求，协助用户找到可用的共享充电资源；

21、系统将根据用户的响应和充电需求，调整预警机制的参数和充电建议，确保用户根据实际情况作出对应的充电决策。

22、其中，构建智能电量优化模型，包括：

23、获取历史电量使用需求数据，历史电量使用需求数据指特定时间段内电动车的电量消耗情况；

24、将历史电量使用需求数据作为分析的基础数据源；

25、基于历史电量使用需求数据，对用户在不同条件下行驶的电量消耗模式进行深入分析，以识别出典型行驶循环的模式；

26、将典型行驶循环的模式作为行驶模式分析的结果；

27、在所识别的典型行驶循环模式中，提取关键特征参数，关键特征参数包括行驶速度、加速度、制动频率、环境温度，以描述不同行驶循环的特性；

28、将特征参数作为行驶循环特征的代表；

29、基于所提取的特征参数，通过主成分分析和聚类分析的方式，进一步提炼和分类这些行驶循环，用于描述电动汽车的行驶行为；

30、运用神经网络的机器学习算法，对所提取的特征参数进行训练，以构建智能电量优化模型；

31、该智能电量优化模型用于通过分析电动车的行驶行为和电量使用模式，预测未来的电量需求，从而优化电量的使用和分配。

32、其中，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，包括：

33、将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，作为模型分析的输入参数；

34、智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，包括用户的行驶习惯、历史行驶数据、当前和预期的行驶环境因素，以及电池的当前状态和历史性能数据；

35、将用户的使用模式和电池的实时状态分析结果作为智能电量优化模型的分析输出；

36、基于分析结果，智能电量优化模型制定对应的充放电策略，该充放电策略包括电池的最佳充电时间、充电速率、预期放电深度、以及电量分配策略；

37、将充放电策略作为智能电量优化模型的最终输出，用于指导电动车的电量管理和调度。

38、其中，智能电量优化模型根据车辆的行驶过程和电池soc值的变化，利用动态规划算法，为不同的行驶循环计算soc参考轨迹，从而为电池的充放电决策提供对应的指导。

39、其中，一种动力电池电量智能优化管理系统，包括：

40、监测单元，用于监测动力电池的当前电量剩余数据以及电量使用需求数据；

41、策略调整单元，用于基于智能电量优化模型，结合当前电量剩余数据和电量使用需求，智能调整动力电池的充放电策略；

42、多级预警单元，用于基于调整后的充放电策略，持续监控动力电池的电量消耗情况，同时提供多级预警机制，用于预防潜在的电池电量不足问题。

43、其中，监测单元包括：

44、监测第一模块，用于通过动力电池管理系统，实时获取动力电池的电量剩余数据，电量剩余数据包括当前电量数值、电池电压、电流、温度和充电状态；

45、监测第二模块，用于获取用户的电量使用需求数据，电量使用需求数据包括预期使用时间、预期行驶距离、充电环境限制以及电量消耗速度的预测；

46、监测第三模块，用于将获取电量剩余数据与用户的电量使用需求数据进行实时监测。

47、其中，策略调整单元包括：

48、策略调整第一模块，用于获取历史电量使用需求数据，对历史电量使用需求数据进行分析并构建典型行驶循环，对典型行驶循环数据进行特征参数提取，对特征参数进行训练，构建智能电量优化模型；

49、策略调整第二模块，用于将当前电量剩余数据和电量使用需求数据输入至智能电量优化模型中，智能电量优化模型分析用户的使用模式和电池的实时状态，从而制定对应的充放电策略；

50、策略调整第三模块，用于根据智能电量优化模型生成的充放电策略，自动调整动力电池的充电功率、放电深度和充放电时间的参数。

51、与现有技术相比，本发明具有以下优点：

52、一种动力电池电量智能优化管理方法，包括：监测动力电池的当前电量剩余数据以及电量使用需求数据；基于智能电量优化模型，结合当前电量剩余数据和电量使用需求，智能调整动力电池的充放电策略；基于调整后的充放电策略，持续监控动力电池的电量消耗情况，同时提供多级预警机制，用于预防潜在的电池电量不足问题。通过智能优化充放电策略，可以确保电池在不同使用条件下都能以最高效率工作，从而延长续航里程。

53、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

54、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。