一种锂电储能电池包控制方法及系统与流程

本发明涉及电池及储能，具体地说是一种锂电储能电池包控制方法及系统。

背景技术：

1、锂离子电池被广泛用作新能源汽车、电化学储能等领域的核心供能部件，但其老化引发的性能衰退和热失控问题却始终危及长期应用安全。健康状态是能够有效评价电池性能衰退程度的重要量化指标，但是目前现有技术中该指标往往难以通过传感器直接测量而依赖于在线估计，这导致指标获取不准确，不利于电池包的控制和管理，影响电池使用寿命。

技术实现思路

1、本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种锂电储能电池包控制方法及系统，能够提高电池包预测准确性、延长使用寿命、提高安全性和稳定性，以及优化使用效率，为用户提供更可靠、高效的电池包应用和管理方案。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

3、一种锂电储能电池包控制方法，该方法的实现包括：

4、（1）数据采集与实时监测，通过传感器采集电池包的实时数据；

5、（2）数据处理与特征提取，对采集到的实时数据进行预处理和特征提取，包括滤波、降噪和特征提取算法；

6、（3）预测模型的建立与训练，利用历史数据和机器学习算法建立电池性能的预测模型，并进行模型的训练和优化；

7、（4）电池包性能预测与优化控制，基于预测模型，预测未来一段时间内电池包的性能指标，根据预测结果，进行优化控制；

8、（5）异常检测和保护功能，实时监测电池包的状态并与预测模型进行比对，检测是否出现异常情况，并根据异常情况采取相应的保护措施；

9、（6）远程控制与管理，通过云平台实现远程控制、数据存储和远程诊断功能；及监控和管理功能，包括远程设置充放电策略、接收实时数据和报警通知、故障诊断。

10、本方法通过与人工智能相结合，提高预测准确性、延长电池寿命、提高安全性和稳定性、提高能量利用效率，同时实现远程控制与管理，为用户提供更可靠、高效、智能化的电池包应用和管理解决方案。

11、优选的，所述数据采集与实时监测包括：

12、（1.1）使用传感器获取电池包的实时数据，包括电流、电压、温度数据；

13、（1.2）将传感器采集到的数据通过数据采集模块传输到控制系统；

14、（1.3）数据采集频率根据电池包实时状态进行调整，以获取电池包的最新状态。

15、优选的，所述数据处理与特征提取包括：

16、（2.1）对传感器采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、滤波和归一化处理；

17、（2.2）使用特征提取算法，包括时域特征、频域特征算法，对处理后的数据提取特征信息，包括充放电曲线的斜率、电池内阻，用于后续的预测和优化。

18、优选的，所述预测模型的建立与训练方式如下：

19、（3.1）基于人工智能技术建立预测模型，预测模型为基于机器学习的回归模型或深度学习的神经网络模型；

20、（3.2）使用已有的历史数据训练预测模型，以学习电池包的性能规律和寿命分布。

21、优选的，所述电池包性能预测与优化控制包括：

22、（4.1）实时监测电池包的状态数据，包括电压、电流和温度；

23、（4.2）基于预测模型，通过输入实时状态数据，预测未来一段时间内电池包的性能指标，包括剩余可用能量、健康状态；

24、（4.3）根据预测结果，进行优化控制，包括动态调整充放电策略、温度管理，以延长使用寿命和提高安全性能。

25、优选的，所述异常监测与保护机制包括：

26、（5.1）控制系统通过实时监测电池包的状态并与预测模型进行比对，检测是否出现异常情况，包括过压、过充、充电不均衡；

27、（5.2）根据预测模型中定义的阈值和规则，控制系统根据异常情况采取相应的保护措施，包括停止充放电、报警通知等，以保护电池包的安全和稳定性。

28、本发明还要求保护一种锂电储能电池包控制系统，包括传感器模块、数据采集模块、数据处理与特征提取模块、人工智能模型模块、控制模块和云模块：

29、数据采集模块用于采集电池包的实时数据，实现数据采集与实时监测；

30、数据处理与特征提取模块用于对采集到的实时数据进行预处理和特征提取，包括滤波、降噪和特征提取算法；

31、人工智能模型模块用于预测模型建立与训练：利用历史数据和机器学习算法建立电池性能的预测模型，并进行模型的训练和优化；

32、控制模块，包含异常检测和保护功能，通过输入实时数据和预测模型，实现对充放电策略和温度控制参数的优化调节；实时监测电池包状态数据，并利用人工智能算法进行异常检测，包括过压、过充、过放、温度异常等，及时采取保护措施，包括停止充放电、报警等；

33、云模块，包含远程控制与管理功能，通过云平台实现远程控制、监控和管理功能，包括远程设置充放电策略、接收实时数据、故障诊断；

34、该系统实现上述的一种锂电储能电池包控制方法。

35、优选的，所述人工智能模型模块，根据电池包的实时状态数据，利用人工智能算法进行数据分析和预测；通过分析历史数据和实时数据，准确预测电池包的关键指标，包括剩余可用能量、健康状态、寿命。

36、优选的，所述控制模块还利用预测模型的结果，优化充放电策略，以最大限度地延长电池的寿命并提高能量利用效率：根据预测的电池性能和负载需求，系统动态调整充放电功率和速率，以避免过充、过放和过温的不良操作，从而保证电池系统的安全性和稳定性。

37、所述控制模块中的异常监测与保护子模块通过实时监测电池包状态数据，并运用人工智能智能模型模块中的算法进行异常检测，一旦检测到任何异常情况，控制系统将立即采取相应的保护措施，包括停止充放电、报警通知等，以防止电池系统的损坏或安全问题的发生。

38、优选的，所述云模块中的远程控制与管理模块使用户通过云平台远程控制和管理电池系统，用户远程设置和调整充放电策略、实时监控电池状态数据、进行故障诊断操作，提高了系统的便捷性和可管理性。

39、本发明的一种锂电储能电池包控制方法及系统与现有技术相比，具有以下有益效果：

40、提高预测准确性：通过人工智能技术，控制系统可以基于历史数据和实时数据建立预测模型，并利用机器学习和深度学习算法进行预测；这能够提高对电池包未来性能、剩余可用能量、健康状态等关键指标的准确预测，帮助用户合理规划电池使用和维护，及时预防可能发生的故障和性能下降。

41、延长电池寿命：通过实时监测电池包的状态和性能，控制系统可以采取优化的充放电策略和温度控制措施，以避免过充、过放、温度过高等有害条件，并根据预测结果调整充电和放电过程，最大程度地减少电池包的磨损和老化，从而延长电池寿命。

42、提高安全性和稳定性：通过实时监测电池包状态数据和利用人工智能算法进行异常检测，控制系统能够及时识别电池包可能出现的风险和异常情况，如过压、过充、充电不均衡等；系统可以采取相应的保护措施，如停止充放电、报警通知等，以保护电池包的安全性和稳定性。

43、提高能量利用效率：通过人工智能技术进行优化控制，控制系统可以根据电池包状态、负载需求等因素，动态调整充放电策略，以最大化利用电池包的容量和能量，并减少能量损耗。这能够提高电池包的能量利用效率，减少能源浪费。

44、实现远程控制与管理：与云平台的连接使得控制系统能够实现远程控制和管理功能，包括远程操作、实时监控、故障诊断等。这大大提高了对电池包的管理便捷性，降低了维护成本和工作人员的工作强度。