电池健康状态实时监测和智能管理方法及系统
本申请涉及电池智能管理，具体涉及一种电池健康状态实时监测和智能管理方法及系统。
背景技术：
1、当前，电动公交车数量逐年增加，其动力电池系统的报废处理成为了造成环境污染的主要问题之一。
2、现有技术中电池管理上缺乏设计，使得电池健康程度下降迅速，影响电池使用的效率造成环境污染。
技术实现思路
1、本申请提供一种电池健康状态实时监测和智能管理方法及系统，可以解决现有技术中存在的对电池的管理欠佳，使得电池健康程度下降迅速，影响电池使用的效率并对环境造成污染的技术问题。
2、第一方面，一种电池健康状态实时监测和智能管理方法，包括以下步骤：
3、获取电池的历史运行数据，并监测获取的电池实时数据；
4、基于监测获取的电池实时数据，预测获取电池健康状态；
5、根据预测获取的电池健康状态，实时监测和诊断电池系统的潜在故障和异常状态；
6、基于实时监测诊断获取的电池系统的潜在故障和异常状态，对电池系统执行智能管理策略。
7、结合第一方面，在一种实施方式中，所述基于监测获取的电池的实时数据，预测获取电池健康状态，具体包括以下步骤：
8、基于获取的电池的历史运行数据，使用深度学习网络模型，构建电池健康状态预测模型；
9、输入实时数据至构建的电池健康状态预测模型，获取电池健康状态。
10、结合第一方面，在一种实施方式中，所述基于获取的电池的历史运行数据，使用深度学习网络模型，构建电池健康状态预测模型，具体包括以下步骤：
11、基于历史运行数据，离线训练bi-lstm_gru模型，采用多头注意力机制提取bi-lstm_gru网络模型的特征，构建电池健康状态预测模型。
12、结合第一方面，在一种实施方式中，所述采用多头注意力机制提取bi-lstm_gru网络模型的特征，具体包括以下步骤：输入历史运行数据至lstm层，输出时空特征序列；
13、输入时空特征序列的历史运行数据至gre层进行时空特征分析，获取电池健康状态的时空分析结果。
14、结合第一方面，在一种实施方式中，所述基于实时监测诊断获取的电池系统的潜在故障和异常状态，对电池系统执行智能管理策略，具体包括以下步骤：
15、清除电池系统中的潜在故障和异常状态。
16、结合第一方面，在一种实施方式中，所述基于实时监测诊断获取的电池系统的潜在故障和异常状态，对电池系统执行智能管理策略之后，还包括以下步骤：
17、获取电池系统处于各运行阶段的碳排放量，评估电池系统优化管理效果。
18、结合第一方面，在一种实施方式中，所述各运行阶段包括原材料获取阶段、生产制造阶段、使用阶段和报废回收阶段。
19、结合第一方面，在一种实施方式中，所述获取电池系统处于各运行阶段的碳排放量，评估电池系统优化管理效果之后，还包括以下步骤：
20、根据评估的电池管理优化管理效果，对电池智能管理策略进行改进。
21、第二方面，本申请提供了一种电池健康状态实时监测和智能管理系统，包括：
22、数据获取模块，用于获取电池的历史运行数据，并监测获取的电池实时数据；
23、电池健康状态预测模块，与所述数据获取模块通信连接，用于基于监测获取的电池实时数据，预测获取电池健康状态；
24、潜在故障和异常状态监测诊断模块，用于根据预测获取的电池健康状态，实时监测和诊断电池系统的潜在故障和异常状态；
25、智能管理模块，与所述电池健康状态预测模块以及所述潜在故障和异常准过监测诊断模块通信连接，用于基于实时监测诊断获取的电池系统的潜在故障和异常状态，对电池系统执行智能管理策略。
26、结合第一方面，在一种实施方式中，所述电池健康状态预测模块包括：
27、电池健康状态预测模型构建模块，用于基于获取的电池的历史运行数据，使用深度学习网络模型，构建电池健康状态预测模型；
28、电池健康参数预测单元，与所述电池健康状态预测模型构建模块通信连接，用于输入实时数据至构建的电池健康状态预测模型，获取电池健康状态。
29、本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
30、本申请对电池健康状况的准确估计有利于充电和放电策略的优化，延长电池的使用寿命，减少处理电池带来的排放，从而为节能减排和新能源汽车推广应用提供了可靠的技术支持。
技术特征：
1.一种电池健康状态实时监测和智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的电池健康状态实时监测和智能管理方法，其特征在于，所述基于监测获取的电池的实时数据，预测获取电池健康状态，具体包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的电池健康状态实时监测和智能管理方法，其特征在于，所述基于获取的电池的历史运行数据，使用深度学习网络模型，构建电池健康状态预测模型，具体包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的电池健康状态实时监测和智能管理方法，其特征在于，所述采用多头注意力机制提取bi-lstm_gru网络模型的特征，具体包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的电池健康状态实时监测和智能管理方法，其特征在于，所述基于实时监测诊断获取的电池系统的潜在故障和异常状态，对电池系统执行智能管理策略，具体包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的电池健康状态实时监测和智能管理方法，其特征在于，所述基于实时监测诊断获取的电池系统的潜在故障和异常状态，对电池系统执行智能管理策略之后，还包括以下步骤：
7.如权利要求6所述的电池健康状态实时监测和智能管理方法，其特征在于，所述各运行阶段包括原材料获取阶段、生产制造阶段、使用阶段和报废回收阶段。
8.如权利要求6所述的电池健康状态实时监测和智能管理方法，其特征在于，所述获取电池系统处于各运行阶段的碳排放量，评估电池系统优化管理效果之后，还包括以下步骤：
9.一种电池健康状态实时监测和智能管理系统，其特征在于，包括：
10.如权利要求9所述的电池健康状态实时监测和智能管理系统，其特征在于，所述电池健康状态预测模块包括：
技术总结
本申请提供的电池健康状态实时监测和智能管理方法及系统，方法包括以下步骤：获取电池的历史运行数据，并监测获取的电池实时数据；基于监测获取的电池实时数据，预测获取电池健康状态；根据预测获取的电池健康状态，实时监测和诊断电池系统的潜在故障和异常状态；基于实时监测诊断获取的电池系统的潜在故障和异常状态，对电池系统执行智能管理策略。本申请对电池健康状况的准确估计有利于充电和放电策略的优化，延长电池的使用寿命，减少处理电池带来的排放，从而为节能减排和新能源汽车推广应用提供了可靠的技术支持。
技术研发人员：李熙成,黄开堉
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：
技术公布日：2024/10/31
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