一种云端BMS协同管理方法、系统以及车辆与流程

一种云端bms协同管理方法、系统以及车辆
技术领域
1.本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种云端bms协同管理方法、系统以及车辆。


背景技术：

2.bms(battery management system)，也就是电池管理系统，是连接电动汽车最核心部件“动力电池”与整车的关键纽带。一般来说，bms由一个主控单元和多个从控单元组成，从控单元直接连接电池包电池单体，采集电池单体的电压、电流和温度等，主控单元通过can总线或daisy chain(菊花链)通信等方式管理多个从控单元。针对bms技术，作为新能源汽车最核心电控部件之一，不可避免面对着如下几个问题。首先，相对燃油汽车，续航里程短、充电时间长一直是电动汽车的痛点；同时电动汽车的安全问题也一直是行业关注的焦点,而且目前电动汽车的安全问题大部分和电池系统直接或间接相关；再有电池寿命一直是电动汽车面临的重要课题，几乎所有的电池厂商都在通过技术研发延长电池使用寿面。随着我们对动力电池功能管理及性能要求的逐步提升，考虑动力电池在其全生命周期中状态受多重影响因子交叉作用，很难用一个“完美”模型可以一劳永逸地表征其全部变化特征，且基于实验室样本数据的bms参数标定，也无法精准匹配电池应用全过程，必须在过程中加以持续修正；故而传统bms在出厂时统一设定的算法、参数和策略对管理着状态时刻变化的不同动力电池存在着较多隐患及问题。
3.bms作为电池系统的大脑，但传统bms却以出厂时统一设定的管理算法、参数和策略批量管理着状态时刻变化的不同动力电池。针对不同车辆的状态我们要实时掌控并对bms控制策略进行不断的差异化优化，同时还需要对可能出现的问题进行及时的防范，预处理，确保整个电池包在安全条件下稳定运行。故而面对在动力电池和整车中体现出来的一系列性能与安全问题，不能只考虑个别产品的单个开发环节，要从整体出发。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是：提供一种能够实现对bms进行更新的云端bms协同管理方法、系统以及车辆。
5.为了解决上述技术问题，本发明采用的第一种技术方案为：
6.一种云端bms协同管理方法，
7.将电池运行数据实时上传至云端，所述云端根据电池运行数据匹配对应的管理参数并下传并根据管理参数进行电池管理。
8.为了解决上述技术问题，本发明采用的第二种技术方案为：
9.一种云端bms协同管理系统，包括
10.云端bms协同管理平台，根据电池运行数据匹配对应的管理参数；
11.bms主控单元，收集电池运行数据并根据管理参数对电池组进行控制；以及
12.无线双向数据传输模块，实现云端bms协同管理平台与bms主控单元的数据交互。
13.为了解决上述技术问题，本发明采用的第三种技术方案为：
14.一种车辆，包括上述的bms主控单元和无线双向数据传输模块。
15.本发明的有益效果在于：通过将电池实时运行状态及数据上传大数据处理云平台，通过采用机器学习构建的大数据处理模型来完成动力电池差异化的管理控制策略，最后下传至bms主控，由bms主控来完成对动力电池包性能及功能差异化优化控制；实现对动力电池更为强大的云端协同管理、全生命周期管理和个性化管理，使动力电池更加安全，更加可靠。
附图说明
16.图1为本发明具体实施方式的一种云端bms协同管理系统流程示意图。
具体实施方式
17.为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
18.一种云端bms协同管理方法，
19.将电池运行数据实时上传至云端，所述云端根据电池运行数据匹配对应的管理参数并下传并根据管理参数进行电池管理。
20.优选的，所述云端根据电池运行数据拟合出每个电池单体充电数据曲线，计算出电池包内每个电池单体间的容量差异并预计均衡时间，所述均衡时间打包在管理参数内。
21.从上述描述可知，通过给予每个电池单体的充电实现进行调整均衡，保证电池各单体一致性，使电池包健康状态稳定。
22.优选的，所述电池运行数据包括运行信息、路况信息以及环境信息；
23.所述云端根据包含的运行信息、路况信息以及环境信息调整电池充放电功率管理策略和热管理策略。
24.从上述描述可知，依据智能网络信息及运行过程积累的大数据，根据运行路径、环境温度、实时路况等多源信息，在云端bms管理平台实时调整电池充放电功率管理策略和热管理(加热或制冷)策略，保证动力电池系统的安全可靠运行。
25.优选的，所述电池运行数据包括电池荷电状态/放电深度、能量状态、功率状态、健康状态以及剩余可用寿命。
26.从上述描述可知，通过对所述云端对电池荷电状态/放电深度、能量状态、功率状态、健康状态以及剩余可用寿命进行连个估计具有实现高鲁棒性、高精确性、快速收敛及高抗噪性等特点，针对不同动力电池，提升了动力电池各状态精确度，延长了续驶里程及电池使用寿命。
27.优选的，所述云端采用机器学习构建分析模型，对实时上传的bms各电池单体的电池运行数据，进行持续迭代优化，以此来匹配电池最优状态的管理参数。
28.一种云端bms协同管理系统，包括
29.云端bms协同管理平台，根据电池运行数据匹配对应的管理参数；
30.bms主控单元，收集电池运行数据并根据管理参数对电池组进行控制；以及
31.无线双向数据传输模块，实现云端bms协同管理平台与bms主控单元的数据交互。
32.优选的，所述电池组包括从控bcu单元和电池单体，所述从控bcu单元采集电池单体的电压、温度，所述从控bcu单元具有电池主动/被动均衡电路，所述从控bcu单元通过电池主动/被动均衡电路对电池单体进行均衡控制。
33.优选的，所述云端根据电池运行数据拟合出每个电池单体充电数据曲线，计算出电池包内每个电池单体间的容量差异并预计均衡时间；
34.所述从控bcu单元通过均衡时间对电池单体进行均衡控制。
35.优选的，所述bms主控单元还包括传感器子单元，所述传感器子单元获取运行信息、路况信息以及环境信息；
36.所述云端bms协同管理平台根据包含的运行信息、路况信息以及环境信息调整电池充放电功率管理策略和热管理策略。
37.一种车辆，包括上述的bms主控单元和无线双向数据传输模块。
38.本发明的有益效果在于：通过将电池实时运行状态及数据上传大数据处理云平台，通过采用机器学习构建的大数据处理模型来完成动力电池差异化的管理控制策略，最后下传至bms主控，由bms主控来完成对动力电池包性能及功能差异化优化控制；实现对动力电池更为强大的云端协同管理、全生命周期管理和个性化管理。
39.实施例一
40.一种云端bms协同管理方法，
41.将电池运行数据实时上传至云端，所述云端根据电池运行数据匹配对应的管理参数并下传并根据管理参数进行电池管理。
42.所述云端根据电池运行数据拟合出每个电池单体充电数据曲线，计算出电池包内每个电池单体间的容量差异并预计均衡时间，所述均衡时间打包在管理参数内。
43.所述电池运行数据包括运行信息、路况信息以及环境信息；
44.所述云端根据包含的运行信息、路况信息以及环境信息调整电池充放电功率管理策略和热管理策略。
45.所述电池运行数据包括电池荷电状态/放电深度、能量状态、功率状态、健康状态以及剩余可用寿命。
46.所述云端采用机器学习构建分析模型，对实时上传的bms各电池单体的电池运行数据，进行持续迭代优化，以此来匹配电池最优状态的管理参数。
47.实施例二
48.一种云端bms协同管理系统，包括
49.云端bms协同管理平台，对上传至云端的电池实时运行数据，利用云端服务器庞大的数据存储和高效的数据计算分析运算能力，采用机器学习方法构建大数据分析模型，对实时上传的bms各电池单体的非平稳变化、多维度巨量电池数据，进行持续迭代优化，以此来匹配电池最新状态的管理参数，并通过无线传输下传，将协同管理数据下传至bms主控单元，进而实现对动力电池更为强大的云端协同管理、全生命周期管理和个性化管理；
50.bms主控单元，进行电池组状态计算、充放电控制、热管理控制及安全控制等；
51.从控bcu单元，为bms的从控单元，进行电池单体电压、温度采集，具备电池主动/被动均衡电路；以及
52.无线双向数据传输模块，接收bms主控板相关电池信息及数据，将相关数据上传云
bms平台；接收云bms平台处理完的电池组状态及各项控制指令，下传至bms主控单元，由bms主控单元协调控制bcu完成差异化的电池性能优化。
53.其中
54.bms主控单元连接双向无线数据传输模块，且bms主控单元通过菊花链的通信方式与从控bcu单元进行通信；从控bcu单元监控、管理电池的同时将从控bcu单元采集到的电池运行数据由bms主控单元通过无线传输模块实时上传云端。云端bms协同管理平台通过庞大的数据存储和数据计算分析运算，采用机器学习方法构建大数据分析模型，对实时上传的bms各电池单体的非平稳变化、多维度巨量电池数据，进行持续迭代，以此来匹配动力电池最新状态的管理参数。最后，通过无线数据传输模块将优化管理数据下传至bms主控单元，bms主控单元执行相关功能并协同控制从控bcu单元完成对动力电池的性能优化管理。
55.所述云端bms协同管理平台功能包括：
56.云端bms系统状态联合实时估计，能够实现对电池荷电状态(soc)/放电深度(dod)、能量状态(soe)、功率状态(sop)、健康状态(soh)、剩余可用寿命(rul)等电池状态云端联合估计，具有实现高鲁棒性、高精确性、快速收敛及高抗噪性等特点，针对不同动力电池，提升了动力电池各状态精确度，延长了续驶里程及电池使用寿命。
57.云端电池包电池单体全时均衡，对于动力电池包普遍存在大容量电池单体不一致性而导致电池包整体性能下降和健康状况恶化现象，可以采用基于云端巨量电池单体数据拟合出每个单体充电数据曲线，进而计算出电池包内每个单体之间的容量差异并精准预计均衡时间，通过云端bms管理平台下发控制指令至bms主控单元，进而由bcu从控单元进行均衡执行，保证电池各单体一致性，使电池包健康状态稳定。
58.云端智能主动安全管理，依据智能网络信息及运行过程积累的大数据，根据运行路径、环境温度、实时路况等多源信息，在云端bms管理平台实时调整电池充放电功率管理策略和热管理(加热或制冷)策略，保证动力电池系统的安全可靠运行；基于大量bms上传不同工况环境下的电池输入、输出特性及电池性能数据，搭建动力电池全生命周期安全监控及故障诊断机制；另，通过bcu从控制器采集的各电池单体的电压、温度以及bms主控制器监控的高压回路接触电阻变化情况来进行电池系统热场变化分析，进而对动力电池亚健康状态进行及时预警和干涉。
59.实施例三
60.一种车辆，其特征在于，包括实施例二中所述的bms主控单元和无线双向数据传输模块。
61.综上所述，本发明通过采用基于大数据的云端bms协同管理策略，通过将bms主控单元连接双向无线数据传输单元，实现对动力电池包各数据实时上传云端，利用云端服务器庞大的数据存储和数据计算分析运算，采用机器学习方法构建大数据分析模型，对实时上传的bms各电池单体的非平稳变化、多维度巨量电池数据，进行持续迭代，以此来匹配动力电池最新状态的管理参数，实现对bms动力电池系统的云端bms系统状态联合实时估计；云端电池包电池单体全时均衡；云端智能主动安全管理等三大类主要功能性能优化。解决了传统bms在出厂时统一设定的算法、参数和策略对管理着状态时刻变化的不同动力电池存在着的隐患及问题，使传统bms具备了更为强大的云端协同管理、全生命周期管理和个性化管理，使动力电池更加安全，更加可靠。
62.以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。