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CN116961186A - 一种锂电池控制系统及其控制方法 - Google Patents

一种锂电池控制系统及其控制方法 Download PDF

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CN116961186A
CN116961186A CN202310920062.3A CN202310920062A CN116961186A CN 116961186 A CN116961186 A CN 116961186A CN 202310920062 A CN202310920062 A CN 202310920062A CN 116961186 A CN116961186 A CN 116961186A
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lithium battery
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temperature
energy
control
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田昊
张家斌
张家武
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Jiangxi Detai Intelligent Control Power Supply Co ltd
Original Assignee
Jiangxi Detai Intelligent Control Power Supply Co ltd
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Publication date
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Abstract

本发明涉及锂电池控制系统技术领域,具体为一种锂电池控制系统及其控制方法,一种锂电池控制系统是由数据采集与监控模块、充放电管理模块、温度管理模块、算法优化模块、功率与峰值管理模块、多源能量管理模块、通信与网络连接模块、短路保护模块组成。本发明中,通过算法优化充放电控制策略,避免过充和过放现象,利用数据分析和预测算法,精确估计锂电池的剩余容量和寿命,从而实现更合理的使用和管理,通过优化充放电控制和峰值功率管理策略,实现能量均衡分配和最优利用,通过增强的安全保护机制,实时监测和检测锂电池组的状态和参数,并采取及时的保护措施,提供远程监控和控制功能,为维护和优化锂电池系统提供便利。

Description

一种锂电池控制系统及其控制方法
技术领域
本发明涉及锂电池控制系统技术领域,尤其涉及一种锂电池控制系统及其控制方法。
背景技术
锂电池控制系统是用于管理和监控锂电池组的设备或软件系统。它的主要功能是确保锂电池组的安全运行,优化性能并延长寿命。控制系统能监测锂电池状态,控制充电和放电过程,管理锂电池的温度,检测和保护故障,并进行通信和数据记录。它在无人机、电动车和储能系统等方向中扮演着关键角色,提高锂电池的性能、寿命和可靠性。
在锂电池控制系统的使用过程中,在数据分析方面较为有限,难以准确分析和处理大量复杂的数据,导致锂电池状态的判断和预测不够准确,限制了系统的性能优化和故障预警能力。其次,传统方案通常采用固定的控制策略,无法根据锂电池实时状态和外部环境变化进行灵活调整,导致充放电过程不够高效和精确,无法最大程度地利用锂电池的能量存储,影响系统性能。第三,传统方案的远程监控能力有限,无法实现实时数据的远程传输和监视,不方便及时获得锂电池状态和运行数据,对于远程故障诊断和维护不够方便和及时。最后,传统方案可能在安全保护方面存在不足,缺乏全面的故障检测和保护机制,无法有效应对短路、过电流、过温等故障情况。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点,而提出的一种锂电池控制系统及其控制方法。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:一种锂电池控制系统是由数据采集与监控模块、充放电管理模块、温度管理模块、算法优化模块、功率与峰值管理模块、多源能量管理模块、通信与网络连接模块、短路保护模块组成;
所述数据采集与监控模块包括锂电池状态监控子模块、故障检测子模块;
所述充放电管理模块包括充电控制子模块、放电控制子模块;
所述温度管理模块包括温度检测子模块、冷却控制子模块;
所述算法优化模块包括锂电池状态预测子模块、充放电优化子模块;
所述功率与峰值管理模块包括功率分配子模块、峰值功率削峰子模块;
所述多源能量管理模块包括能量采集子模块、能量存储子模块、能量分配子模块;
所述通信与网络连接模块包括数据传输子模块、远程控制子模块、远程监控子模块;
所述短路保护模块包括电路连接监测、短路检测算法、短路保护机制。
作为本发明的进一步方案,所述锂电池状态监控子模块包括电压监测、电流监测、温度监测和健康状态监测,其中,
电压监测通过电压传感器采集锂电池组的电压数据,实现电压的实时监测,采用滤波算法对采样数据进行平滑处理,并应用电压补偿算法,根据锂电池工作状态和环境条件进行修正和补偿;
电流监测通过电流传感器实时监测锂电池组的电流情况,采用滑动窗口平均算法对电流数据进行平滑处理,并结合电流积分算法,对电流进行积分计算,以估计锂电池组的容量;
温度监测与健康状态监测通过温度传感器监测锂电池组的温度,并应用温度补偿算法,将温度数据与锂电池的状态和性能进行关联分析,并采用故障诊断算法,比较实际温度与温度阈值,检测温度异常情况,预测锂电池的寿命;
故障检测子模块包括电压异常检测、温度异常检测、电流异常检测,其中,
电压异常检测通过实时监测锂电池组的电压数据,应用阈值检测算法与预设的安全范围进行比较,检测电压异常情况;
温度异常检测根据实时监测的温度数据,结合温度阈值,采用模式识别算法识别温度异常模式,并给出相应的警报或故障提示;
电流异常检测通过实时监测锂电池组的电流数据,应用统计分析算法发现电流异常模式,检测电流异常情况,结合电流容量计算算法,预测锂电池容量并进行健康状态评估。
作为本发明的进一步方案,所述充电控制子模块包括充电电流控制、充电电压控制;
所述充电电流控制通过恒流充电或恒压充电控制策略,根据锂电池的需求和充电效率,调节充电电流的大小;
所述充电电压控制算法根据锂电池的充电状态和需求,采用充电电压控制策略,控制充电过程中的电压;
所述放电控制子模块包括放电电流控制、放电电压控制;
所述放电电流控制通过恒流放电或动态放电控制策略,根据锂电池的状态和负载需求,控制放电电流的大小;
所述放电电压控制根据锂电池的状态和需求,采用恒压放电或动态放电控制策略,控制放电电压的大小。
作为本发明的进一步方案,所述温度检测子模块包括温度传感器数据采集、温度数据处理、温度监控;
所述温度传感器数据采集实时采集温度传感器的输出数据,获取锂电池组的温度信息;
所述温度数据处理对采集到的温度数据进行滤波、校准和补偿,提高温度测量的准确性和稳定性;
所述温度监控根据温度数据进行实时监控,并根据设定的温度阈值和安全范围进行报警,触发冷却控制子模块的操作;
所述冷却控制子模块包括温度调节、冷却策略、热管理算法;
所述温度调节根据温度传感器的反馈信息,采用模型预测控制算法,调节冷却装置的运行状态;
所述冷却策略具体根据温度和工作状态执行,包括控制风扇的转速、开启或关闭散热通道;
所述热管理算法包括可变风扇转速控制、动态散热通道控制、温度预测和模型预测控制、多变量优化控制、温度分布均衡控制。
作为本发明的进一步方案,所述锂电池状态预测子模块包括数据预处理、特征选择、学习算法、模型训练与验证、状态预测;
所述数据预处理具体为,对历史数据进行清洗、去噪和采样处理,以减小噪声影响和提取有效信息;
所述特征选择通过包括主成分分析、相对重要性评估的特征提取算法,从预处理后的数据中提取最相关的特征;
所述学习算法采用具体为支持向量机的机器学习算法,根据历史数据和提取的特征,构建锂电池状态预测模型;
所述模型训练与验证使用历史数据集进行模型训练,并使用训练后的模型对验证集进行测试和评估,以验证模型的准确性和性能;
所述状态预测根据当前的锂电池参数和实时数据,应用训练好的模型进行状态预测,提供包括剩余容量、剩余寿命的锂电池状态估计内容;
所述充放电优化子模块包括优化目标定义、约束条件建立、优化算法选择、策略调整与实施;
所述优化目标定义根据具体要求和场景,定义优化目标,包括最大化锂电池使用时间、最小化能量消耗、最优化系统效率;
所述约束条件建立考虑锂电池工作特性、充放电限制、环境条件约束,建立约束条件模型以确保优化结果符合实际可行性;
所述优化算法选择采用模拟退火算法,通过迭代搜索空间,找到最优的充放电策略;
所述策略调整与实施根据优化结果,实施调整充放电方式、充电功率、放电功率,以满足约束条件和优化目标。
作为本发明的进一步方案,所述功率分配子模块包括功率需求和限制条件、功率分配、优先级调整;
所述功率需求和限制条件具体为,根据各个部件的功率需求和锂电池的功率限制条件,建立功率需求模型,考虑各个部件的优先级和特定约束条件;
所述功率分配采用动态规划,将锂电池的功率输出动态地分配给各个部件,实现能量的均衡分配和最优利用;
所述优先级调整根据不同部件的重要性和实时需求,动态调整各个部件的功率优先级,确保关键部件得到足够的功率供应;
所述峰值功率削峰子模块包括高功率需求检测、削峰策略制定、削峰策略实施;
所述高功率需求检测根据系统的实时功率需求,检测是否存在高功率峰值需求的情况;
所述削峰策略制定基于检测到的高功率需求,使用规则引擎算法,制定功率削峰策略,调整充放电策略以平衡功率需求和锂电池输出,减少峰值功率需求和波动;
所述削峰策略实施根据制定的削峰策略,调整充放电状态和功率输出,以减少系统中的功率峰值,并保持锂电池的输出在可承受的范围内。
作为本发明的进一步方案,所述能量采集子模块包括能源源头、能量采集算法;
所述能源源头包括太阳能光伏板、风力发电机;
所述能量采集算法具体为,在太阳能光伏板的采集工作中使用最大功率点跟踪算法优化能量采集效率,在风力发电机的采集工作中使用粒子群优化算法优化能量采集效率;
所述能量存储子模块包括充放电控制、储能容量管理;
所述充放电控制具体为对锂电池进行充电和放电控制,确保能量的高效存储和释放;
所述储能容量管理具体为,监测和管理锂电池的储能容量,预测和估计剩余容量,以便进行合理的能量分配和避免锂电池的过充或过放;
所述能量分配子模块包括能源需求与供应匹配、能量监测和管理;
所述能源需求与供应匹配基于能源需求和存储容量,进行能量分配的优化,采用线性规划算法,通过考虑能源供应与需求的匹配关系,最大程度地利用可用能源;
所述能量监测和管理具体为,实时监测能量系统的状态,包括能源采集情况、存储容量、能量供应,进行动态能量分配和管理。
作为本发明的进一步方案,所述数据传输子模块包括数据传输协议、数据压缩与加密;
所述数据传输协议具体采用TCP/IP协议;
所述数据压缩与加密具体为,对传输的数据进行压缩和加密,以提高传输效率和数据安全性;
所述远程控制子模块包括远程控制命令解析、安全性保障;
所述远程控制命令解析,具体为解析来自外部设备或系统的命令和指令,生成操作要求并采取控制措施;
所述安全性保障采用身份认证和权限管理安全机制;
所述远程监控子模块包括远程数据传输、数据分析与诊断、算法应用;
所述远程数据传输通过网络连接将锂电池的状态信息、运行数据传输到远程监控平台,实现远程监控功能;
所述数据分析与诊断在远程监控平台上对传输的数据进行分析、诊断和故障检测,以提供设备状态的实时监测和故障预警;
所述算法应用应用数据分析和决策树算法,对锂电池状态数据进行实时分析,以识别锂电池的健康状况和性能退化情况。
作为本发明的进一步方案,所述电路连接监测具体为,实时监测锂电池组内部和外部的电路连接状态,包括锂电池间连接、与外部设备的连接,并采用接线故障检测包括电线松脱、连接材料损坏或腐蚀的接线故障;
所述短路检测算法通过监测电流的变化率,快速检测短时间内的异常电流波动,通过测量锂电池组内部各个节点的电压,比较其差异,快速检测异常电压波动,采用支持向量机算法,对电流和电压数据进行综合分析,识别短路情况;
所述短路保护机制包括快速切断电源、保护信号传递。
一种锂电池控制方法,包括以下步骤:
监测锂电池状态,包括电压、电流、温度和健康状况;
监测电路连接状态,检测短路并采取保护措施,确保系统安全运行;
监测锂电池温度,利用补偿算法和故障诊断算法预测寿命,并控制冷却装置以维持安全温度;
根据需求和效率,控制充电和放电过程,调节电流和电压;
管理锂电池功率输出和削峰需求,通过动态分配和调整充放电策略实现能量均衡和减少功率峰值;
通过预测锂电池状态和优化充放电操作,最大化使用时间、减少能量消耗或提高系统效率;
对能源的采集、存储和分配进行优化,包括能量采集效率优化、储能控制和能量分配最优化;
实现与外部设备或系统的数据传输、远程控制和远程监控,保证数据安全和系统操作。
与现有技术相比,本发明的优点和积极效果在于:
本发明中,通过算法优化充放电控制策略,避免过充和过放现象,减少对锂电池性能和寿命的损害。利用数据分析和预测算法,系统能够更准确地估计锂电池剩余容量和寿命,提供精确的锂电池状态信息,从而实现更合理的锂电池使用和管理。通过优化充放电控制和峰值功率管理策略,能量得到均衡分配和最优利用,充放电效率提高,锂电池寿命延长。峰值功率削峰策略可以协调功率需求和锂电池输出的差异,提高系统效率。通过包括短路保护、过电流保护和过温保护的增强安全保护机制,实时监测和检测锂电池组状态和参数,及时触发保护措施,防止故障、损坏和安全事故的发生。提供远程监控和控制功能,通过网络连接远程监视锂电池状态和运行数据,并进行远程故障诊断和控制操作,为维护和优化锂电池系统提供便利。引入了先进的算法优化模块,提高了系统的智能化程度,能够更准确地预测锂电池剩余容量和寿命,并确定最佳的充放电方式和策略。
附图说明
图1为本发明提出一种锂电池控制系统及其控制方法的主系统框架示意图;
图2为本发明提出一种锂电池控制系统及其控制方法的数据采集与监控模块框架示意图;
图3为本发明提出一种锂电池控制系统及其控制方法的充放电管理模块框架示意图;
图4为本发明提出一种锂电池控制系统及其控制方法的温度管理模块框架示意图;
图5为本发明提出一种锂电池控制系统及其控制方法的算法优化模块框架示意图;
图6为本发明提出一种锂电池控制系统及其控制方法的功率与峰值管理模块框架示意图;
图7为本发明提出一种锂电池控制系统及其控制方法的多源能量管理模块框架示意图;
图8为本发明提出一种锂电池控制系统及其控制方法的通信与网络连接模块框架示意图;
图9为本发明提出一种锂电池控制系统及其控制方法的工作步骤流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1,本发明提供一种技术方案:一种锂电池控制系统是由数据采集与监控模块、充放电管理模块、温度管理模块、算法优化模块、功率与峰值管理模块、多源能量管理模块、通信与网络连接模块、短路保护模块组成;
数据采集与监控模块包括锂电池状态监控子模块、故障检测子模块;
充放电管理模块包括充电控制子模块、放电控制子模块;
温度管理模块包括温度检测子模块、冷却控制子模块;
算法优化模块包括锂电池状态预测子模块、充放电优化子模块;
功率与峰值管理模块包括功率分配子模块、峰值功率削峰子模块;
多源能量管理模块包括能量采集子模块、能量存储子模块、能量分配子模块;
通信与网络连接模块包括数据传输子模块、远程控制子模块、远程监控子模块;
短路保护模块包括电路连接监测、短路检测算法、短路保护机制。
数据采集与监控模块通过实时监测电池状态和故障诊断,能够及时获取关键参数,保障整个系统的正常运行。充放电管理模块精确控制充放电过程,优化能量流动,延长电池寿命并提高系统效率。温度管理模块实时监测电池温度并对其进行冷却,维持安全的工作温度。算法优化模块通过预测电池状态和优化充放电操作,最大化使用时间、降低能量消耗或提高系统效率。功率与峰值管理模块合理分配功率输出并削峰平谷需求,实现能量均衡和降低功率峰值。多源能量管理模块优化能源采集、存储和分配,提高能源利用效率。通信与网络连接模块实现数据传输、远程控制和远程监控,提高系统的可控性和智能化程度。短路保护模块即时检测电路连接和短路情况,并采取保护措施,确保系统的安全性和稳定性。
请参阅图2,锂电池状态监控子模块包括电压监测、电流监测、温度监测和健康状态监测,其中,
电压监测通过电压传感器采集锂电池组的电压数据,实现电压的实时监测,采用滤波算法对采样数据进行平滑处理,并应用电压补偿算法,根据锂电池工作状态和环境条件进行修正和补偿;
电流监测通过电流传感器实时监测锂电池组的电流情况,采用滑动窗口平均算法对电流数据进行平滑处理,并结合电流积分算法,对电流进行积分计算,以估计锂电池组的容量;
温度监测与健康状态监测通过温度传感器监测锂电池组的温度,并应用温度补偿算法,将温度数据与锂电池的状态和性能进行关联分析,并采用故障诊断算法,比较实际温度与温度阈值,检测温度异常情况,预测锂电池的寿命;
故障检测子模块包括电压异常检测、温度异常检测、电流异常检测,其中,
电压异常检测通过实时监测锂电池组的电压数据,应用阈值检测算法与预设的安全范围进行比较,检测电压异常情况;
温度异常检测根据实时监测的温度数据,结合温度阈值,采用模式识别算法识别温度异常模式,并给出相应的警报或故障提示;
电流异常检测通过实时监测锂电池组的电流数据,应用统计分析算法发现电流异常模式,检测电流异常情况,结合电流容量计算算法,预测锂电池容量并进行健康状态评估。
电压监测通过电压传感器采集锂电池组的电压数据,经过滤波算法的平滑处理和电压补偿算法的修正和补偿,可以实现准确的电压监测,避免过充或过放等危险情况。电流监测实时监测电流情况,采用滑动窗口平均算法和电流积分算法,提供准确的电池容量估计,帮助了解储能情况。温度监测结合温度传感器监测锂电池组温度,并应用温度补偿算法分析温度数据与电池状态关联,故障诊断算法预测寿命。故障检测子模块通过电压异常、温度异常和电流异常检测,实时监测电池工作状态和潜在故障情况,提供警报或故障提示。这些功能和算法能够提供准确的电池状态信息、延长寿命、保障系统安全。
请参阅图3,充电控制子模块包括充电电流控制、充电电压控制;
充电电流控制通过恒流充电或恒压充电控制策略,根据锂电池的需求和充电效率,调节充电电流的大小;
充电电压控制算法根据锂电池的充电状态和需求,采用充电电压控制策略,控制充电过程中的电压;
放电控制子模块包括放电电流控制、放电电压控制;
放电电流控制通过恒流放电或动态放电控制策略,根据锂电池的状态和负载需求,控制放电电流的大小;
放电电压控制根据锂电池的状态和需求,采用恒压放电或动态放电控制策略,控制放电电压的大小。
充电控制子模块方面,充电电流控制采用恒流充电或恒压充电控制策略,根据锂电池的需求和充电效率动态调节充电电流的大小,以提高充电效率、减少充电时间,并确保充电过程的稳定性和安全性。充电电压控制算法根据锂电池的充电状态和需求,采用充电电压控制策略,以确保充电过程中电压处于安全范围,避免过充或电压异常,从而提升充电效率和安全性。
放电控制子模块方面,放电电流控制采用恒流放电或动态放电控制策略,根据锂电池的状态和负载需求精确控制放电电流的大小。这有助于确保在负载需求变化时,电池能够提供稳定的能量输出,通过保护电池免受过度放电的损害来延长电池的使用寿命。
放电电压控制方面,根据锂电池的状态和需求,放电控制子模块采用恒压放电或动态放电控制策略,以确保稳定的输出电压。这有助于满足负载需求并防止电池电压过低造成性能下降或电池损坏。
请参阅图4,温度检测子模块包括温度传感器数据采集、温度数据处理、温度监控;
温度传感器数据采集实时采集温度传感器的输出数据,获取锂电池组的温度信息;
温度数据处理对采集到的温度数据进行滤波、校准和补偿,提高温度测量的准确性和稳定性;
温度监控根据温度数据进行实时监控,并根据设定的温度阈值和安全范围进行报警,触发冷却控制子模块的操作;
冷却控制子模块包括温度调节、冷却策略、热管理算法;
温度调节根据温度传感器的反馈信息,采用模型预测控制算法,调节冷却装置的运行状态;
冷却策略具体根据温度和工作状态执行,包括控制风扇的转速、开启或关闭散热通道;
热管理算法包括可变风扇转速控制、动态散热通道控制、温度预测和模型预测控制、多变量优化控制、温度分布均衡控制。
温度检测子模块方面,通过温度传感器数据采集、温度数据处理和温度监控,能够实时获取锂电池组的温度信息并对其进行准确监测。这有助于及时发现温度异常或过高的情况,并根据设定的阈值触发警报。同时,温度数据处理的滤波、校准和补偿处理可提高温度测量的准确性和稳定性。
冷却控制子模块方面,通过温度调节、冷却策略和热管理算法,能够有效控制锂电池组的温度,保持其在安全工作范围内。温度调节利用模型预测控制算法根据温度传感器的反馈信号调节冷却装置的运行状态,以实现温度的精确控制。冷却策略包括调整风扇转速和开启或关闭散热通道等操作,以降低温度并确保系统稳定。热管理算法涉及可变风扇转速控制、动态散热通道控制、温度预测与模型预测控制、多变量优化控制以及温度分布均衡控制等方面,通过优化冷却系统的工作,提高能效并防止温度过高造成的故障。
请参阅图5,锂电池状态预测子模块包括数据预处理、特征选择、学习算法、模型训练与验证、状态预测;
数据预处理具体为,对历史数据进行清洗、去噪和采样处理,以减小噪声影响和提取有效信息;
特征选择通过包括主成分分析、相对重要性评估的特征提取算法,从预处理后的数据中提取最相关的特征;
学习算法采用具体为支持向量机的机器学习算法,根据历史数据和提取的特征,构建锂电池状态预测模型;
模型训练与验证使用历史数据集进行模型训练,并使用训练后的模型对验证集进行测试和评估,以验证模型的准确性和性能;
状态预测根据当前的锂电池参数和实时数据,应用训练好的模型进行状态预测,提供包括剩余容量、剩余寿命的锂电池状态估计内容;
充放电优化子模块包括优化目标定义、约束条件建立、优化算法选择、策略调整与实施;
优化目标定义根据具体要求和场景,定义优化目标,包括最大化锂电池使用时间、最小化能量消耗、最优化系统效率;
约束条件建立考虑锂电池工作特性、充放电限制、环境条件约束,建立约束条件模型以确保优化结果符合实际可行性;
优化算法选择采用模拟退火算法,通过迭代搜索空间,找到最优的充放电策略;
策略调整与实施根据优化结果,实施调整充放电方式、充电功率、放电功率,以满足约束条件和优化目标。
在锂电池状态预测子模块方面,通过数据预处理、特征选择、学习算法、模型训练与验证和状态预测的步骤,可以实现对锂电池状态的准确预测。数据预处理阶段进行清洗、去噪和采样处理,以降低数据中的噪声干扰并提取有效信息。特征选择阶段通过主成分分析和相对重要性评估等方法,从预处理后的数据中提取最相关的特征。学习算法应用机器学习算法,如支持向量机,利用历史数据和提取的特征来建立锂电池状态预测模型。模型训练与验证采用历史数据集进行模型训练,并使用验证集对模型进行测试和评估,验证模型的准确性和性能。最后,通过应用训练好的模型,根据当前的锂电池参数和实时数据进行状态预测,提供锂电池剩余容量和剩余寿命等估计结果。
另一方面,充放电优化子模块通过优化目标定义、约束条件建立、优化算法选择和策略调整与实施等步骤,实现对锂电池的充放电行为的优化。优化目标定义阶段根据具体需求和应用场景,设定合适的优化目标,如最大化使用时间、最小化能量消耗或最优化系统效率。约束条件建立阶段考虑锂电池的工作特性、充放电限制和环境条件等因素,建立约束条件模型,以确保优化结果符合实际可行性。优化算法选择阶段选择合适的优化算法,如模拟退火算法,通过迭代搜索空间寻求最优化的充放电策略。最后,在策略调整与实施阶段,根据优化结果调整充放电方式、充电功率和放电功率等变量,以满足约束条件并实现优化目标。
综上所述,锂电池状态预测子模块和充放电优化子模块在锂电池控制系统中相互配合,能够准确预测锂电池的状态并优化其充放电行为。这有助于提高电池的使用效率、延长电池寿命,并确保系统的可靠性和性能。在电动汽车、便携设备和可再生能源等领域的实际应用中,这些模块的功能与算法提供了重要的支持和优化,为锂电池系统的性能与可持续发展提供了关键的价值。
请参阅图6,功率分配子模块包括功率需求和限制条件、功率分配、优先级调整;
功率需求和限制条件具体为,根据各个部件的功率需求和锂电池的功率限制条件,建立功率需求模型,考虑各个部件的优先级和特定约束条件;
功率分配采用动态规划,将锂电池的功率输出动态地分配给各个部件,实现能量的均衡分配和最优利用;
优先级调整根据不同部件的重要性和实时需求,动态调整各个部件的功率优先级,确保关键部件得到足够的功率供应;
峰值功率削峰子模块包括高功率需求检测、削峰策略制定、削峰策略实施;
高功率需求检测根据系统的实时功率需求,检测是否存在高功率峰值需求的情况;
削峰策略制定基于检测到的高功率需求,使用规则引擎算法,制定功率削峰策略,调整充放电策略以平衡功率需求和锂电池输出,减少峰值功率需求和波动;
削峰策略实施根据制定的削峰策略,调整充放电状态和功率输出,以减少系统中的功率峰值,并保持锂电池的输出在可承受的范围内。
功率分配子模块通过建立功率需求模型、考虑部件优先级和特定约束条件,并应用动态规划算法进行功率分配,实现了对各个部件的合理分配,确保系统各部件得到足够的电源供应。这有助于保证系统的正常运行,提高系统性能,并最大程度地满足各个部件的功率需求。
峰值功率削峰子模块主要处理系统可能存在的高功率峰值需求。它通过高功率需求检测和制定削峰策略来应对这种情况。借助规则引擎算法,根据检测到的高功率需求,制定相应的削峰策略,并通过调整充放电策略来减少系统中的功率峰值和波动,提高锂电池系统的稳定性和可靠性。
在实施过程中,功率分配子模块和峰值功率削峰子模块需要根据具体系统进行优化和操作。通过合理的功率分配和削峰策略的实施,能够根据实时需求和系统状态,动态调整充放电状态和功率输出,降低系统的功率峰值,并确保锂电池输出在可承受的范围内。这对保护锂电池的健康和安全、延长使用寿命具有重要意义。
综上所述,功率分配子模块和峰值功率削峰子模块在锂电池控制系统中的实施将带来多重好处,包括合理分配功率、降低峰值需求以提高系统的稳定性和可靠性。它们在电动汽车、能源存储等领域的应用中扮演着重要角色,为锂电池系统的性能和可持续发展作出贡献。
请参阅图7,能量采集子模块包括能源源头、能量采集算法;
能源源头包括太阳能光伏板、风力发电机;
能量采集算法具体为,在太阳能光伏板的采集工作中使用最大功率点跟踪算法优化能量采集效率,在风力发电机的采集工作中使用粒子群优化算法优化能量采集效率;
能量存储子模块包括充放电控制、储能容量管理;
充放电控制具体为对锂电池进行充电和放电控制,确保能量的高效存储和释放;
储能容量管理具体为,监测和管理锂电池的储能容量,预测和估计剩余容量,以便进行合理的能量分配和避免锂电池的过充或过放;
能量分配子模块包括能源需求与供应匹配、能量监测和管理;
能源需求与供应匹配基于能源需求和存储容量,进行能量分配的优化,采用线性规划算法,通过考虑能源供应与需求的匹配关系,最大程度地利用可用能源;
能量监测和管理具体为,实时监测能量系统的状态,包括能源采集情况、存储容量、能量供应,进行动态能量分配和管理。
能量采集子模块利用太阳能光伏板和风力发电机作为能源源头,并应用最大功率点跟踪算法和粒子群优化算法,提高能量的采集效率。能量存储子模块通过充放电控制和储能容量管理,实现对锂电池的高效能量存储和释放。能量分配子模块基于能源需求与供应匹配,运用线性规划算法进行能量分配优化,最大程度利用可用能源。同时,能量监测和管理模块实时监测能量系统的状态,动态调整能量分配,确保系统的稳定运行。综上所述,这些子模块的实施可以提高能量采集效率、实现高效的能量存储与释放、优化能量分配以及保障系统的稳定运行,为锂电池控制系统的性能和可持续发展做出重要贡献。
请参阅图8,数据传输子模块包括数据传输协议、数据压缩与加密;
数据传输协议具体采用TCP/IP协议;
数据压缩与加密具体为,对传输的数据进行压缩和加密,以提高传输效率和数据安全性;
远程控制子模块包括远程控制命令解析、安全性保障;
远程控制命令解析,具体为解析来自外部设备或系统的命令和指令,生成操作要求并采取控制措施;
安全性保障采用身份认证和权限管理安全机制;
远程监控子模块包括远程数据传输、数据分析与诊断、算法应用;
远程数据传输通过网络连接将锂电池的状态信息、运行数据传输到远程监控平台,实现远程监控功能;
数据分析与诊断在远程监控平台上对传输的数据进行分析、诊断和故障检测,以提供设备状态的实时监测和故障预警;
算法应用应用数据分析和决策树算法,对锂电池状态数据进行实时分析,以识别锂电池的健康状况和性能退化情况。
数据传输子模块采用TCP/IP协议进行稳定可靠的数据传输,而数据压缩与加密保证了传输效率和数据安全性。远程控制子模块解析命令并采取相应控制措施,同时利用身份认证和权限管理保障系统安全性。远程监控子模块通过远程传输数据并进行分析、诊断和故障检测,实现设备状态的实时监测和故障预警。此外,算法应用子模块利用数据分析和决策树算法实时分析锂电池状态,提供健康状况和性能退化预测,优化系统操作和维护决策。整合起来,这些子模块的实施能够确保稳定的数据传输、远程控制和监控操作,提高系统的安全性、可靠性和维护效率。
请参阅图1,电路连接监测具体为,实时监测锂电池组内部和外部的电路连接状态,包括锂电池间连接、与外部设备的连接,并采用接线故障检测包括电线松脱、连接材料损坏或腐蚀的接线故障;
短路检测算法通过监测电流的变化率,快速检测短时间内的异常电流波动,通过测量锂电池组内部各个节点的电压,比较其差异,快速检测异常电压波动,采用支持向量机算法,对电流和电压数据进行综合分析,识别短路情况;
短路保护机制包括快速切断电源、保护信号传递。
该模块能够实时监测锂电池组内部和外部的电路连接状态,包括锂电池间的连接和与外部设备的连接。通过接线故障检测算法,它可以快速检测电线松脱、连接材料损坏或腐蚀等接线故障,确保连接的稳定性和性能。此外,采用短路检测算法,通过监测电流的变化率和节点电压的差异,快速识别短路情况,采用支持向量机算法进行综合分析,以防止短路故障的发生。为了保护系统免受短路带来的损害,该模块还包括短路保护机制,它可以快速切断电源并传递保护信号。综合起来,电路连接监测模块的实施可以实时检测连接状态、检测接线故障和短路情况,并采取相应的保护措施。这有助于提升锂电池控制系统的可靠性、安全性和稳定性,确保系统正常运行,防止故障和安全隐患的发生。
请参阅图9,一种锂电池控制方法,包括以下步骤:
监测锂电池状态,包括电压、电流、温度和健康状况;
监测电路连接状态,检测短路并采取保护措施,确保系统安全运行;
监测锂电池温度,利用补偿算法和故障诊断算法预测寿命,并控制冷却装置以维持安全温度;
根据需求和效率,控制充电和放电过程,调节电流和电压;
管理锂电池功率输出和削峰需求,通过动态分配和调整充放电策略实现能量均衡和减少功率峰值;
通过预测锂电池状态和优化充放电操作,最大化使用时间、减少能量消耗或提高系统效率;
对能源的采集、存储和分配进行优化,包括能量采集效率优化、储能控制和能量分配最优化;
实现与外部设备或系统的数据传输、远程控制和远程监控,保证数据安全和系统操作。
首先,通过监测锂电池状态,包括电压、电流、温度和健康状况,可以实时了解锂电池的工作情况,确保其安全性和性能。其次,监测电路连接状态并采取短路保护措施,有效预防电路连接故障和短路造成的安全隐患。此外,通过监测锂电池温度并应用补偿算法和故障诊断算法,预测寿命并控制冷却装置,维持锂电池在安全温度范围内运行。控制充电和放电过程,调节电流和电压,使得系统充放电过程更加高效和可控。管理锂电池功率输出和削峰需求,通过动态分配和调整充放电策略,实现能量均衡和减少功率峰值,提高能源利用效率和系统的性能。通过预测锂电池状态和优化充放电操作,最大化使用时间、减少能量消耗或提高系统效率。优化能源的采集、存储和分配,包括能量采集效率优化、储能控制和能量分配最优化,提高能源利用效率和系统性能。最后,实现与外部设备或系统的数据传输、远程控制和远程监控,保证数据的安全性和系统操作的灵活性。综合而言,这种锂电池控制方法的实施能够提高系统性能、可靠性和能源利用效率,并增强系统的安全性和维护效率。
工作原理:首先,数据采集与监控模块负责实时监测锂电池的状态,包括电压、电流、温度和健康状况,并进行故障检测。这样可以及时获取关键参数,确保系统正常运行,并及时发现任何潜在故障。
其次,充放电管理模块通过充电控制和放电控制子模块精确地控制锂电池的充放电过程。这些子模块根据需求和效率,调节电流和电压,以优化能量流动,延长电池的寿命并提高系统的效率。
温度管理模块监测锂电池的温度,并通过温度检测子模块实时获取温度信息。如果温度超过设定的安全范围,冷却控制子模块将采取相应措施,如启动冷却装置,以维持安全的工作温度。
算法优化模块利用锂电池状态预测子模块和充放电优化子模块,对锂电池的状态进行预测,并优化充放电操作。这样可以最大化使用时间、降低能量消耗或提高系统效率,以满足不同的需求。
功率与峰值管理模块负责管理锂电池的功率输出和削峰需求。功率分配子模块合理分配功率输出,而峰值功率削峰子模块则通过动态分配和调整充放电策略,实现能量均衡和降低功率峰值,以提高能源利用效率和系统的性能。
多源能量管理模块优化能源的采集、存储和分配。它包含能量采集子模块、能量存储子模块和能量分配子模块,可以提高能源利用效率,确保能量的平衡和合理分配。
通信与网络连接模块通过数据传输子模块、远程控制子模块和远程监控子模块,实现与外部设备或系统之间的数据传输、远程控制和远程监控。这样可以保证数据的安全性和系统操作的灵活性,并提高系统的可控性和智能化程度。
最后,短路保护模块通过电路连接监测、短路检测算法和短路保护机制,即时监测电路连接状态并检测短路情况,并采取保护措施,确保系统的安全性和稳定性。
以上,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作其他形式的限制,任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域,但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型,仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种锂电池控制系统,其特征在于:所述一种锂电池控制系统是由数据采集与监控模块、充放电管理模块、温度管理模块、算法优化模块、功率与峰值管理模块、多源能量管理模块、通信与网络连接模块、短路保护模块组成;
所述数据采集与监控模块包括锂电池状态监控子模块、故障检测子模块;
所述充放电管理模块包括充电控制子模块、放电控制子模块;
所述温度管理模块包括温度检测子模块、冷却控制子模块;
所述算法优化模块包括锂电池状态预测子模块、充放电优化子模块;
所述功率与峰值管理模块包括功率分配子模块、峰值功率削峰子模块;
所述多源能量管理模块包括能量采集子模块、能量存储子模块、能量分配子模块;
所述通信与网络连接模块包括数据传输子模块、远程控制子模块、远程监控子模块;
所述短路保护模块包括电路连接监测、短路检测算法、短路保护机制。
2.根据权利要求1所述的锂电池控制系统,其特征在于:所述锂电池状态监控子模块包括电压监测、电流监测、温度监测和健康状态监测,其中,
电压监测通过电压传感器采集锂电池组的电压数据,实现电压的实时监测,采用滤波算法对采样数据进行平滑处理,并应用电压补偿算法,根据锂电池工作状态和环境条件进行修正和补偿;
电流监测通过电流传感器实时监测锂电池组的电流情况,采用滑动窗口平均算法对电流数据进行平滑处理,并结合电流积分算法,对电流进行积分计算,以估计锂电池组的容量;
温度监测与健康状态监测通过温度传感器监测锂电池组的温度,并应用温度补偿算法,将温度数据与锂电池的状态和性能进行关联分析,并采用故障诊断算法,比较实际温度与温度阈值,检测温度异常情况,预测锂电池的寿命;
故障检测子模块包括电压异常检测、温度异常检测、电流异常检测,其中,
电压异常检测通过实时监测锂电池组的电压数据,应用阈值检测算法与预设的安全范围进行比较,检测电压异常情况;
温度异常检测根据实时监测的温度数据,结合温度阈值,采用模式识别算法识别温度异常模式,并给出相应的警报或故障提示;
电流异常检测通过实时监测锂电池组的电流数据,应用统计分析算法发现电流异常模式,检测电流异常情况,结合电流容量计算算法,预测锂电池容量并进行健康状态评估。
3.根据权利要求1所述的锂电池控制系统,其特征在于:所述充电控制子模块包括充电电流控制、充电电压控制;
所述充电电流控制通过恒流充电或恒压充电控制策略,根据锂电池的需求和充电效率,调节充电电流的大小;
所述充电电压控制算法根据锂电池的充电状态和需求,采用充电电压控制策略,控制充电过程中的电压;
所述放电控制子模块包括放电电流控制、放电电压控制;
所述放电电流控制通过恒流放电或动态放电控制策略,根据锂电池的状态和负载需求,控制放电电流的大小;
所述放电电压控制根据锂电池的状态和需求,采用恒压放电或动态放电控制策略,控制放电电压的大小。
4.根据权利要求1所述的锂电池控制系统,其特征在于:所述温度检测子模块包括温度传感器数据采集、温度数据处理、温度监控;
所述温度传感器数据采集实时采集温度传感器的输出数据,获取锂电池组的温度信息;
所述温度数据处理对采集到的温度数据进行滤波、校准和补偿,提高温度测量的准确性和稳定性;
所述温度监控根据温度数据进行实时监控,并根据设定的温度阈值和安全范围进行报警,触发冷却控制子模块的操作;
所述冷却控制子模块包括温度调节、冷却策略、热管理算法;
所述温度调节根据温度传感器的反馈信息,采用模型预测控制算法,调节冷却装置的运行状态;
所述冷却策略具体根据温度和工作状态执行,包括控制风扇的转速、开启或关闭散热通道;
所述热管理算法包括可变风扇转速控制、动态散热通道控制、温度预测和模型预测控制、多变量优化控制、温度分布均衡控制。
5.根据权利要求1所述的锂电池控制系统,其特征在于:所述锂电池状态预测子模块包括数据预处理、特征选择、学习算法、模型训练与验证、状态预测;
所述数据预处理具体为,对历史数据进行清洗、去噪和采样处理,以减小噪声影响和提取有效信息;
所述特征选择通过包括主成分分析、相对重要性评估的特征提取算法,从预处理后的数据中提取最相关的特征;
所述学习算法采用具体为支持向量机的机器学习算法,根据历史数据和提取的特征,构建锂电池状态预测模型;
所述模型训练与验证使用历史数据集进行模型训练,并使用训练后的模型对验证集进行测试和评估,以验证模型的准确性和性能;
所述状态预测根据当前的锂电池参数和实时数据,应用训练好的模型进行状态预测,提供包括剩余容量、剩余寿命的锂电池状态估计内容;
所述充放电优化子模块包括优化目标定义、约束条件建立、优化算法选择、策略调整与实施;
所述优化目标定义根据具体要求和场景,定义优化目标,包括最大化锂电池使用时间、最小化能量消耗、最优化系统效率;
所述约束条件建立考虑锂电池工作特性、充放电限制、环境条件约束,建立约束条件模型以确保优化结果符合实际可行性;
所述优化算法选择采用模拟退火算法,通过迭代搜索空间,找到最优的充放电策略;
所述策略调整与实施根据优化结果,实施调整充放电方式、充电功率、放电功率,以满足约束条件和优化目标。
6.根据权利要求1所述的锂电池控制系统,其特征在于:所述功率分配子模块包括功率需求和限制条件、功率分配、优先级调整;
所述功率需求和限制条件具体为,根据各个部件的功率需求和锂电池的功率限制条件,建立功率需求模型,考虑各个部件的优先级和特定约束条件;
所述功率分配采用动态规划,将锂电池的功率输出动态地分配给各个部件,实现能量的均衡分配和最优利用;
所述优先级调整根据不同部件的重要性和实时需求,动态调整各个部件的功率优先级,确保关键部件得到足够的功率供应;
所述峰值功率削峰子模块包括高功率需求检测、削峰策略制定、削峰策略实施;
所述高功率需求检测根据系统的实时功率需求,检测是否存在高功率峰值需求的情况;
所述削峰策略制定基于检测到的高功率需求,使用规则引擎算法,制定功率削峰策略,调整充放电策略以平衡功率需求和锂电池输出,减少峰值功率需求和波动;
所述削峰策略实施根据制定的削峰策略,调整充放电状态和功率输出,以减少系统中的功率峰值,并保持锂电池的输出在可承受的范围内。
7.根据权利要求1所述的锂电池控制系统,其特征在于:所述能量采集子模块包括能源源头、能量采集算法;
所述能源源头包括太阳能光伏板、风力发电机;
所述能量采集算法具体为,在太阳能光伏板的采集工作中使用最大功率点跟踪算法优化能量采集效率,在风力发电机的采集工作中使用粒子群优化算法优化能量采集效率;
所述能量存储子模块包括充放电控制、储能容量管理;
所述充放电控制具体为对锂电池进行充电和放电控制,确保能量的高效存储和释放;
所述储能容量管理具体为,监测和管理锂电池的储能容量,预测和估计剩余容量,以便进行合理的能量分配和避免锂电池的过充或过放;
所述能量分配子模块包括能源需求与供应匹配、能量监测和管理;
所述能源需求与供应匹配基于能源需求和存储容量,进行能量分配的优化,采用线性规划算法,通过考虑能源供应与需求的匹配关系,最大程度地利用可用能源;
所述能量监测和管理具体为,实时监测能量系统的状态,包括能源采集情况、存储容量、能量供应,进行动态能量分配和管理。
8.根据权利要求1所述的锂电池控制系统,其特征在于:所述数据传输子模块包括数据传输协议、数据压缩与加密;
所述数据传输协议具体采用TCP/IP协议;
所述数据压缩与加密具体为,对传输的数据进行压缩和加密,以提高传输效率和数据安全性;
所述远程控制子模块包括远程控制命令解析、安全性保障;
所述远程控制命令解析,具体为解析来自外部设备或系统的命令和指令,生成操作要求并采取控制措施;
所述安全性保障采用身份认证和权限管理安全机制;
所述远程监控子模块包括远程数据传输、数据分析与诊断、算法应用;
所述远程数据传输通过网络连接将锂电池的状态信息、运行数据传输到远程监控平台,实现远程监控功能;
所述数据分析与诊断在远程监控平台上对传输的数据进行分析、诊断和故障检测,以提供设备状态的实时监测和故障预警;
所述算法应用应用数据分析和决策树算法,对锂电池状态数据进行实时分析,以识别锂电池的健康状况和性能退化情况。
9.根据权利要求1所述的锂电池控制系统,其特征在于:所述电路连接监测具体为,实时监测锂电池组内部和外部的电路连接状态,包括锂电池间连接、与外部设备的连接,并采用接线故障检测包括电线松脱、连接材料损坏或腐蚀的接线故障;
所述短路检测算法通过监测电流的变化率,快速检测短时间内的异常电流波动,通过测量锂电池组内部各个节点的电压,比较其差异,快速检测异常电压波动,采用支持向量机算法,对电流和电压数据进行综合分析,识别短路情况;
所述短路保护机制包括快速切断电源、保护信号传递。
10.一种锂电池控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
监测锂电池状态,包括电压、电流、温度和健康状况;
监测电路连接状态,检测短路并采取保护措施,确保系统安全运行;
监测锂电池温度,利用补偿算法和故障诊断算法预测寿命,并控制冷却装置以维持安全温度;
根据需求和效率,控制充电和放电过程,调节电流和电压;
管理锂电池功率输出和削峰需求,通过动态分配和调整充放电策略实现能量均衡和减少功率峰值;
通过预测锂电池状态和优化充放电操作,最大化使用时间、减少能量消耗或提高系统效率;
对能源的采集、存储和分配进行优化,包括能量采集效率优化、储能控制和能量分配最优化;
实现与外部设备或系统的数据传输、远程控制和远程监控,保证数据安全和系统操作。
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