一种智能充电器的自动调控系统的制作方法

本发明属于充电器，涉及到一种智能充电器的自动调控系统。

背景技术：

1、充电器是采用高频电源技术，运用先进的智能动态调整充电技术的充电设备。对于采用蓄电池的用电设备需频繁进行充电和放电，充电的目的是让用电设备内电池的电量及时恢复容量，以满足用电设备的使用，常用的充电方式：恒流充电、恒压充电和浮充充电，目前采用的充电模式为前期采用恒流技术，快速提升电池电压，充电电压达到上限电压时自动转换为恒压充电，充电末期转为浮充，使得电池充电均匀，保证电池容量得到恢复。

2、现有用电设备在不同充电模式下因用电设备的电池存储、外在环境以及电路元器件等原因，导致充电过程中用电设备内的电池温度异常以及单位时间内电量变化量发生突变，无法建立充电过程中电池内温度以及电量变化情况进行充电时长预测，且无法根据预测的充电时长与实际充电时长进行偏离程度等来量化分析与充电器相连的用电设备的电池持续以当前充电模式进行持续供电风险程度，进而无法根据持续供电风险程度对当前充电模式下的充电参数进行智能化均衡调控，存在持续供电风险增加与停止供电存在充电效率低间的调控问题，缺少安全化充电过程中充电参数的智能化调控。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供的一种智能充电器的自动调控系统，解决了现有技术中存在的问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种智能充电器的自动调控系统，包括用于获取与充电器相连的用电设备的电池的参数信息以及充电器的充电参数的充电参数获取模块，还包括充电模型搭建模块、充电模型预测模块、偏离损失分析模块、性能量化鉴定模块、供需均衡管控模块；

4、充电模型搭建模块训练充电器对用电设备在不同充电模式下单位时间充电量和电池温度变化量进行训练并建模；

5、充电模型预测模块获取处于充电状态下的用电设备当前电量以及电池温度，基于当前电量确定充电模式，并结合充电过程中单位时间内电量平均变化量和电池温度变化量预测用电设备从当前电量至设定电量所需消耗的时长；

6、偏离损失分析模块对预测的用电设备消耗的时长与实际充电时长进行损失分析，预测充电时长与实际充电时长间的偏离度，并判断偏离度是否大于设定的阈值，若大于设定的阈值，则提取该偏离度下用电设备实际充电时长下电池实时温度发送至性能量化鉴定模块；

7、性能量化鉴定模块用于提取偏离度大于设定偏离度阈值的用电设备实际充电时长下的电池实时温度，经处理获得单位时间内电池温度变化量以及单位时间内电池的实际电量平均变化量，并筛选单位时间内电量平均变化量以及温度变化曲线，采用电池充电性能量化模型对用电设备在充电过程中电池的性能累计突变系数进行量化评估；

8、供需均衡管控模块用于提取性能量化鉴定模块分析的电池充电过程中的性能累计突变系数，并预测根据电池当前电量、偏离度以及性能累计突变系数持续稳态供电所对应的持续供电风险系数，基于供电风险系数对充电器的充电参数进行均衡动态调控。

9、进一步地，预测用电设备的充电时长：

10、，且当时，若设定电量小于时，等于0且，若设定电量小于且大于等于时，，若设定电量小于且大于等于时，；当时，若设定电量小于且大于等于时，且等于0，若设定电量小于且大于等于时，，表示为当前电量下用电设备的实际电池温度，表示为训练电池从电量为零充电至电量下用电设备的电池温度，、和分别表示为恒流充电模式下、恒压充电模式下以及浮充充电模式下电池温度对充电时长的干扰比例系数，e为自然数，表示为用电设备当前的电量，表示为用电设备从恒压充电切换至浮充充电时用电设备的电量，表示为用电设备充满电下的电量，表示为恒流充电模式下单位电量变化量所需的时间，表示为恒压充电模式下单位电量变化量所需的时间，表示为浮充充电模式下单位电量变化量所需的时间，d1表示为恒流充电模式下电池充电时长所对应的单位时间的数量，d2表示为恒压充电模式下电池充电时长所对应的单位时间的数量，d3表示为浮充充电模式下电池充电时长所对应的单位时间的数量。

11、进一步地，预测充电时长与实际充电时长间的偏离度：，当越小，则表明预测的用电设备的充电时长与实际充电时长越接近，表示为第j次测试用电设备在电池温度w下从电量到设定电量所需的实际充电时长，表示为预测的用电设备在电池温度w下从电量到设定电量所需的充电时长，l表示为用电设备在电池温度w下从电量到设定电量的测试次数。

12、进一步地，电池充电性能量化模型为：，表示为当前充电时长下用电设备的电池性能累计突变系数，表示为当前充电时长tb所在的单位时间内的电池平均温度，和分别表示为训练搭建的当前充电时长tb所在的单位时间内的电池温度最小值和最大值，表示为当前充电时长tb所在单位时间内的实际电量平均变化量，表示为训练搭建的充电时长tb所在单位时间内的电量平均变化量，e为自然数，和分别表示为当前充电时长tb所在单位时间的前一个单位时间和前两个单位时间的危险干扰因子，表示为单位时间的时长。

13、进一步地，，，表示为当前充电时长tb所在单位时间下的前一个单位时间内的电池温度变化量，表示为当前充电时长tb所在单位时间下的前两个单位时间内的电池温度变化量，和分别表示为理论安全范围内单位时间下所允许的最小电池温度变化量和最大电池温度变化量，和分别表示为当前充电时长tb所在的单位时间下前一个单位时间和前两个单位时间内的电池温度。

14、进一步地，持续稳态供电风险模型：，表示为持续稳态供电所对应的供电风险系数，表示为达到模式切换所需的持续稳态供电时长，表示为第f个充电模式下的供电风险比例因子，f=1，2，3，分别表示为恒流、恒压和浮充模式，对应的供电风险比例因子分别为1.34，1.12，1.2，用于确定当前电池所对应的充电模式，表示为第f个充电模式所需充的最大电池电量。

15、进一步地，充电器的充电参数进行均衡动态调控，调控方法：

16、步骤1、判断当前充电模式下持续稳态供电所对应的持续供电风险系数是否大于设定的下限持续供电风险阈值，若大于设定的下限持续供电风险阈值，则执行步骤2；

17、步骤2、分析出在当前充电模式下达到设定的上限持续供电风险阈值所对应的可持续安全供电时长s，采用的计算公式，逆向推导出可持续安全供电时长s，且s小于，上限持续供电风险阈值大于下限持续供电风险阈值；

18、步骤3、基于可持续安全供电时长s与的相对差值间的比值，分析该充电模式的充电参数变化量；

19、步骤4、选择当前充电模式下的充电参数，并以该充电模式下的充电参数变化量对当前充电模式下的充电参数进行降低调整，且调整后的充电模式下的充电参数大于设定的充电参数下限阈值；

20、步骤5、判断充电参数调整后连续相邻的两固定采样时间段内的电池充电性能累计突变系数是否发生衰减，若发生衰减，则执行步骤6，若未发生衰减，则执行步骤4；

21、步骤6、以该充电模式调整后的新的充电参数进行持续供电，判断持续供电过程中，若持续稳态供电所对应的供电风险系数小于下限持续供电风险阈值，则恢复该充电模式未进行充电参数变化量调整前的充电参数；

22、步骤7、判断充电模式下的充电参数是否小于设定的充电参数下限阈值，若小于设定的充电参数下限阈值，则充电器停止继续对充电设备进行充电，直至用电设备的电池温度低于当前充电模式下电池电量所对应的电池温度。

23、进一步地，还包括检测充电器内温度的干扰参数检测模块、干扰预演分析模块和联合调控模块；

24、干扰预演分析模块用于筛选充电器的温度所对应的温度等级，确定温度等级所对应的温度关联影响系数，提取当前充电状态下的持续稳态供电所对应的供电风险系数，预测当前状态下充电器和用电设备电池间的联合充电风险系数；

25、联合调控模块用于判断联合充电风险系数是否大于设定的联合充电风险阈值以及持续供电风险系数是否大于设定的下限持续供电风险阈值，若联合充电风险系数大于设定的联合充电风险阈值，则停止充电器继续对用电设备进行供电，若联合充电风险系数小于设定的联合充电风险阈值且持续供电风险系数大于设定的下限持续供电风险阈值，则采用供需均衡管控模块的调控方法对充电器的充电参数进行均衡动态调控。

26、本发明的有益效果：

27、本发明提供的智能充电器的自动调控系统，通过基于充电状态下的用电设备的充电模式以及充电过程中单位时间内电量平均变化量和电池温度变化量进行分析，预测出用电设备从当前电量至设定电量所需消耗的充电时长，并采用预测的充电时长与测试的充电时长进行损失判断，以判断当前充电状态下的充电时长偏离程度，为充电器的智能调控进行前期数据处理，能够根据偏离程度进行筛选截取充电过程中的温度变化量和电量平均变化量数据信息，提高了充电过程中温度变化量和电量变化量的有效数据。

28、通过筛选出偏离程度大于设定阈值的电池实际充电时长下的电池温度变化量以及电量平均变化量，采用电池充电性能量化模型对充电过程中电池性能进行量化评估，并结合电池电量以及偏离度获得充电器持续供电风险程度，根据持续供电风险程度对充电器的充电参数进行均衡化动态调控，能够保证充电安全的前提下进行最大充电参数的调整，有效协调充电安全和充电效率的均衡性，实现充电参数的智能化动态调控，满足充电器和用电设备在充电过程中的供需要求。

29、通过采用充电器下的温度等级所映射的温度关联影响系数和与充电器相连的用电设备持续稳态供电所对应的供电风险系数进行联合分析，以预测出联合充电风险，并根据联合充电风险以及持续供电风险进行双重判定，实现充电器在充电过程中的智能自动化调控，达到充电参数符合充电安全下的动态调整，具有智能化的特点。