CN112421735B - 电池模组的充放电控制***和方法 - Google Patents

电池模组的充放电控制***和方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电池模组的充放电控制***和方法，属于技术领域。本发明一种电池模组的充放电控制***，包括用于采集各项数据的数据采集模块；用于进行数据分类的数据分类模块；用于对数据进行处理，构建函数并学习调整的数据处理模块；用于发送指令的指令模块；用于输出结果的输出模块；用于模仿并控制指令模块的控制器；一种电池模组的充放电控制方法，包括以下步骤：S1、建立温度数据库，记录数据；S2、记录不同的调控指令时的温度情况；S3、建立深度学习函数模型；S4、计算温度差值；S5、进行自我修正和调整。本发明能够提升精确程度，减少历史数据量，控制电池模组的充放电，提高电池模组的寿命，减少高温产生的危险性。

Description

电池模组的充放电控制***和方法
技术领域
本发明涉及电池充放电控制技术领域，具体为一种电池模组的充放电控制***和方法。
背景技术
近年来，随着科技的发展与进步，各种各样的电子类产品逐渐被人们接受并开始使用，电池模组作为目前大多数电子设备的能源供给，其老化程度快、充放电温度高等原因是限制其应用的重要因素。
由于电池模组在生活中的应用非常频繁，充放电循环次数增加会导致电池模组老化，接近报废情况下的电池模组进行充放电工作极易引发***，造成危险。同时，充放电过程中，不同季节的环境温度不同，例如在夏天，气温偏高，电池模组温度升高速率偏快，高温下进行充放电操作，对电池模组的寿命将造成非常巨大的影响，极端情况下，甚至造成起火燃烧，因此对电池模组的充放电控制是非常必要的。
在目前的技术手段中，大多数充放电控制只考虑电池内部，没有考虑外界环境因素，这样所造成的误差很大，极易影响电池模组寿命，并且许多技术手段需要大量存储历史数据进行判断，***不具备自我学习与更正。因此急需一种能够进行自动控制并且可以自我更正的并考虑到外界环境因素的电池模组充放电控制***和方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电池模组充放电控制***和方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种电池模组的充放电控制***，该***包括数据采集模块、数据分类模块、数据处理模块、指令模块、输出模块、控制器；
所述数据采集模块输出端电性连接数据分类模块输入端；所述数据分类模块输出端电性连接数据处理模块的输入端；所述指令模块输出端电性连接数据处理模块的输入端；所述数据处理模块输出端电性连接控制器输入端、输出模块输入端；所述控制器输出端电性连接指令模块输入端；
所述数据采集模块用于采集电池模组各项数据；所述数据分类模块用于根据采集数据进行分类；所述数据处理模块用于对数据进行处理，构建函数模型，并进行深度学习，对产生的偏差进行参数调整；所述指令模块用于发送指令；所述输出模块对结果进行输出；所述控制器根据数据处理模块的输出结果自动智能发送指令给指令模块。
根据上述技术方案，所述数据采集模块包括充放电次数采集单元、环境采集单元；所述充放电次数采集单元用于采集标准状态下电池模组的充放电次数、非标准状态下电池模组的充放电次数；所述环境采集单元用于采集环境温度、电池模组内部温度，数据采集模块将所有数据进行采集，传输到数据分类模块。
根据上述技术方案，所述数据分类模块包括电池模组老化程度1级、电池模组老化程度2级、电池模组老化程度3级；所述电池模组老化程度1级为标准状态下电池模组的充放电次数不超过A；所述电池模组老化程度2级为标准状态下电池模组的充放电次数超过A不超过B；所述电池模组老化程度3级为标准状态下电池模组的充放电次数超过B；
其中，非标准状态下电池模组的一次充放电等于标准状态下电池模组的K次充放电；电池模组老化程度1、2、3级的标准状态下电池模组充放电温度分别记为Q1、Q2、Q3。根据每一个电池模组的老化程度，对应给它标准温度，使整个***能够更加精确。
根据上述技术方案，所述指令模块包括调高功率指令单元、调低功率指令单元、停止单元，所述调高功率指令单元用于调高充放电功率；调低功率指令单元用于调低充放电功率；所述停止单元用于停止充放电操作。
根据上述技术方案，所述数据处理模块包括数据库、记录单元、深度学习单元、函数单元；所述数据库用于对数据进行存储和以备调用；所述记录单元用于记录指令模块发出指令时的环境温度、电池模组内部温度；所述深度学习单元用于检测电池模组温度状态是否会超出或低于电池模组标准状态充放电温度，并对***进行深度学习和更新反馈；所述函数单元用于根据数据信息生成函数模型；
所述记录单元执行以下步骤：
S5-1、判断指令为调高充放电功率指令，记录环境温度、电池模组内部温度，分别记为T外高、T内高，每一次指令记为同一组，数据组数记为W1；
S5-2、判断指令为调低充放电功率指令，记录环境温度、电池模组内部温度，分别记为T外低、T内低，每一次指令记为同一组，数据组数记为W2；
S5-3、判断指令为停止充放电操作指令，记录环境温度、电池模组内部温度，分别记为T外停、T内停，每一次指令记为同一组，数据组数记为W3；
所述函数单元生成的函数模型为电池模组充放电函数模型，其中包含如下步骤：
S5-11、调取记录单元记录的指令模块发出指令时的环境温度、电池模组内部温度；
S5-22、分别不同指令下的各组数据进行最小二乘法，得出关系函数f(Ti),乘以每组权重
Figure BDA0002812058740000031
生成最终函数模型：
Figure BDA0002812058740000032
其中f(P)为受充放电功率影响的偏差函数，Tn为电池模组温度；
所述深度学习单元根据函数模型检测电池模组温度状态，并根据电池模组老化程度1、2、3级的标准状态下电池模组充放电温度Q1、Q2、Q3进行计算，得出温度差值△T，当△T＞0，则f(P)＝f(P)+a,当△T＜0，则f(P)＝f(P)-b,当△T＝0，则f(P)保持不变。
根据上述技术方案，所述控制器根据环境温度、电池模组内部温度、电池模组老化程度控制指令模块发出人为指令，利用指令可以控制充放电功率，防止电池模组温度异常。
一种电池模组的充放电控制方法，该方法包括以下步骤：
S1、建立最佳电池模组充放电情况下温度数据库，记录环境温度、电池模组内部温度、电池模组充放电次数；
S2、对不同的调控指令下充放电情况进行存储，记录不同的调控指令时的温度情况；
S3、捕捉不同的调控指令下进行应对的权重，建立深度学习函数模型，输出电池模组的充放电温度；
S4、根据电池模组充放电次数、输出电池模组的充放电温度对比标准状态下电池模组充放电温度，计算温度差值；
S5、若存在温度差值，则利用控制器调节充放电功率以调节温度，并影响充放电功率偏差函数，深度学习模型不断进行电池模组温度的自我修正；若不存在温度差值，则不作改动。
根据上述技术方案，在步骤S1中，根据所述电池模组充放电次数将电池模组分为老化程度1、2、3级。
根据上述技术方案，在步骤S2-S3中，所述不同的调控指令分为调高充放电功率、调低充放电功率、停止充放电操作。
根据上述技术方案，在步骤S4-S5中，所述温度差值超过温度阈值M时，将进行停止充放电操作。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：利用数据采集模块进行采集数据，并根据标准状态下充放电次数进行分类，然后根据电池模组老化程度1、2、3级进行分类数据处理，能够提高处理精度；利用数据建立最佳电池模组充放电情况下温度数据库，通过自主学习的方式对数据进行训练，从而获得深度学习函数模型，不断进行自我调整，提升精确程度，降低了人类思维局限性对模型运行的不利影响，同时调整充放电功率，控制电池模组的充放电，提高电池模组的寿命，减少高温产生的危险性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种电池模组的充放电控制***的结构示意图；
图2是本发明一种电池模组的充放电控制***的数据处理模块结构示意图；
图3是本发明一种电池模组的充放电控制方法的示意图；
图4是本发明一种电池模组的充放电控制***的流程图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-4，本发明提供技术方案：
如图1所示，一种电池模组的充放电控制***，该***包括数据采集模块、数据分类模块、数据处理模块、指令模块、输出模块、控制器；
所述数据采集模块输出端电性连接数据分类模块输入端；所述数据分类模块输出端电性连接数据处理模块的输入端；所述指令模块输出端电性连接数据处理模块的输入端；所述数据处理模块输出端电性连接控制器输入端、输出模块输入端；所述控制器输出端电性连接指令模块输入端；
所述数据采集模块用于采集电池模组各项数据；所述数据分类模块用于根据采集数据进行分类；所述数据处理模块用于对数据进行处理，构建函数模型，并进行深度学习，对产生的偏差进行参数调整；所述指令模块用于发送指令；所述输出模块对结果进行输出；所述控制器根据数据处理模块的输出结果自动智能发送指令给指令模块。
根据上述技术方案，所述数据采集模块包括充放电次数采集单元、环境采集单元；所述充放电次数采集单元用于采集标准状态下电池模组的充放电次数、非标准状态下电池模组的充放电次数；所述环境采集单元用于采集环境温度、电池模组内部温度，数据采集模块将所有数据进行采集，传输到数据分类模块。
根据上述技术方案，所述数据分类模块包括电池模组老化程度1级、电池模组老化程度2级、电池模组老化程度3级；所述电池模组老化程度1级为标准状态下电池模组的充放电次数不超过A；所述电池模组老化程度2级为标准状态下电池模组的充放电次数超过A不超过B；所述电池模组老化程度3级为标准状态下电池模组的充放电次数超过B；
其中，非标准状态下电池模组的一次充放电等于标准状态下电池模组的K次充放电；电池模组老化程度1、2、3级的标准状态下电池模组充放电温度分别记为Q1、Q2、Q3。根据每一个电池模组的老化程度，对应给它标准温度，使整个***能够更加精确。
根据上述技术方案，所述指令模块包括调高功率指令单元、调低功率指令单元、停止单元，所述调高功率指令单元用于调高充放电功率；调低功率指令单元用于调低充放电功率；所述停止单元用于停止充放电操作。
如图2所示，所述数据处理模块包括数据库、记录单元、深度学习单元、函数单元；所述数据库用于对数据进行存储和以备调用；所述记录单元用于记录指令模块发出指令时的环境温度、电池模组内部温度；所述深度学习单元用于检测电池模组温度状态是否会超出或低于电池模组标准状态充放电温度，并对***进行深度学习和更新反馈；所述函数单元用于根据数据信息生成函数模型；
所述记录单元执行以下步骤：
S5-1、判断指令为调高充放电功率指令，记录环境温度、电池模组内部温度，分别记为T外高、T内高，每一次指令记为同一组，数据组数记为W1；
S5-2、判断指令为调低充放电功率指令，记录环境温度、电池模组内部温度，分别记为T外低、T内低，每一次指令记为同一组，数据组数记为W2；
S5-3、判断指令为停止充放电操作指令，记录环境温度、电池模组内部温度，分别记为T外停、T内停，每一次指令记为同一组，数据组数记为W3；
在本实施例中，设置A＝100；B＝300；K＝2；Q1＝60℃；Q2＝55℃；Q3＝50℃；即电池模组老化程度1级为标准状态下电池模组的充放电次数不超过100次，其标准状态充放电温度为60℃；电池模组老化程度2级为标准状态下电池模组的充放电次数超过100次但不超过300次，其标准状态充放电温度为55℃；电池模组老化程度3级为标准状态下电池模组的充放电次数超过300次，其标准状态充放电温度为50℃；非标准状态下电池模组的一次充放电等于标准状态下电池模组的2次充放电；
根据历史数据组，代入权重，计算得出函数f(Ti)、f(P)；最终生成函数模型：
Figure BDA0002812058740000071
所述深度学习单元根据函数模型检测电池模组温度状态，并根据电池模组老化程度1、2、3级的标准状态下电池模组充放电温度进行计算，得出温度差值△T，当△T＞0，则f(P)＝f(P)+a,当△T＜0，则f(P)＝f(P)-b,当△T＝0，则f(P)保持不变。
根据上述结果，所述控制器控制指令模块发出人为指令，利用指令控制充放电功率，防止电池模组温度异常。
如图3所示，一种电池模组的充放电控制方法，该方法包括以下步骤：
S1、建立最佳电池模组充放电情况下温度数据库，记录环境温度、电池模组内部温度、电池模组充放电次数；
S2、对不同的调控指令下充放电情况进行存储，记录不同的调控指令时的温度情况；
S3、捕捉不同的调控指令下进行应对的权重，建立深度学习函数模型，输出电池模组的充放电温度；
S4、根据电池模组充放电次数、输出电池模组的充放电温度对比标准状态下电池模组充放电温度，计算温度差值；
S5、若存在温度差值，则利用控制器调节充放电功率以调节温度，并影响充放电功率偏差函数，深度学习模型不断进行电池模组温度的自我修正；若不存在温度差值，则不作改动。
根据上述技术方案，在步骤S1中，根据所述电池模组充放电次数将电池模组分为老化程度1、2、3级，并确立标准状态下电池模组充放电温度。
根据上述技术方案，在步骤S2-S3中，所述不同的调控指令分为调高充放电功率、调低充放电功率、停止充放电操作。
根据上述技术方案，在步骤S4-S5中，所述温度差值超过温度阈值M时，将进行停止充放电操作。
本发明的工作原理：利用数据采集模块进行采集数据，并根据标准状态下充放电次数进行分类，然后根据电池模组老化程度1、2、3级进行分类数据处理，利用数据建立最佳电池模组充放电情况下温度数据库，通过自主学习的方式对数据进行训练，从而获得深度学习函数模型，不断进行自我调整，提升精确程度，调整充放电功率，控制电池模组的充放电，提高电池模组的寿命，减少高温产生的危险性。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种电池模组的充放电控制***，其特征在于：该***包括数据采集模块、数据分类模块、数据处理模块、指令模块、输出模块、控制器；
所述数据采集模块输出端电性连接数据分类模块输入端；所述数据分类模块输出端电性连接数据处理模块的输入端；所述指令模块输出端电性连接数据处理模块的输入端；所述数据处理模块输出端电性连接控制器输入端、输出模块输入端；所述控制器输出端电性连接指令模块输入端；
所述数据采集模块用于采集电池模组各项数据；所述数据分类模块用于根据采集数据进行分类；所述数据处理模块用于对数据进行处理，构建函数模型，并进行深度学习，对产生的偏差进行参数调整；所述指令模块用于发送指令；所述输出模块对结果进行输出；所述控制器根据数据处理模块的输出结果自动智能发送指令给指令模块；
所述数据采集模块包括充放电次数采集单元、环境采集单元；所述充放电次数采集单元用于采集标准状态下电池模组的充放电次数、非标准状态下电池模组的充放电次数；所述环境采集单元用于采集环境温度、电池模组内部温度；
所述数据分类模块包括电池模组老化程度1级、电池模组老化程度2级、电池模组老化程度3级；所述电池模组老化程度1级为标准状态下电池模组的充放电次数不超过A；所述电池模组老化程度2级为标准状态下电池模组的充放电次数超过A不超过B；所述电池模组老化程度3级为标准状态下电池模组的充放电次数超过B；
其中，非标准状态下电池模组的一次充放电等于标准状态下电池模组的K次充放电；电池模组老化程度1、2、3级的标准状态下电池模组充放电温度分别记为Q1、Q2、Q3；
所述指令模块包括调高功率指令单元、调低功率指令单元、停止单元，所述调高功率指令单元用于调高充放电功率；调低功率指令单元用于调低充放电功率；所述停止单元用于停止充放电操作；
所述数据处理模块包括数据库、记录单元、深度学习单元、函数单元；所述数据库用于对数据进行存储和以备调用；所述记录单元用于记录指令模块发出指令时的环境温度、电池模组内部温度；所述深度学习单元用于检测电池模组温度状态是否会超出或低于电池模组标准状态充放电温度，并对***进行深度学习和更新反馈；所述函数单元用于根据数据信息生成函数模型；
所述记录单元执行以下步骤：
S5-1、判断指令为调高充放电功率指令，记录环境温度、电池模组内部温度，分别记为T外高、T内高，每一次指令记为同一组，数据组数记为W1；
S5-2、判断指令为调低充放电功率指令，记录环境温度、电池模组内部温度，分别记为T外低、T内低，每一次指令记为同一组，数据组数记为W2；
S5-3、判断指令为停止充放电操作指令，记录环境温度、电池模组内部温度，分别记为T外停、T内停，每一次指令记为同一组，数据组数记为W3；
所述函数单元生成的函数模型为电池模组充放电函数模型，其中包含如下步骤：
S5-11、调取记录单元记录的指令模块发出指令时的环境温度、电池模组内部温度；
S5-22、分别对不同指令下的各组数据进行最小二乘法，得出关系函数f(Ti),乘以每组权重
Figure FDA0003052772500000031
生成最终函数模型：
Figure FDA0003052772500000032
其中f(P)为受充放电功率影响的偏差函数，Tn为电池模组温度；
所述深度学习单元根据函数模型检测电池模组温度状态，并根据电池模组老化程度1、2、3级的标准状态下电池模组充放电温度Q1、Q2、Q3进行计算，得出温度差值△T，当△T＞0，则f(P)＝f(P)+a,当△T＜0，则f(P)＝f(P)-b,当△T＝0，则f(P)保持不变。
2.根据权利要求1所述的一种电池模组的充放电控制***，其特征在于：所述控制器根据环境温度、电池模组内部温度、电池模组老化程度控制指令模块发出人为指令。
3.一种电池模组的充放电控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1、建立最佳电池模组充放电情况下温度数据库，记录环境温度、电池模组内部温度、电池模组充放电次数；
S2、对不同的调控指令下充放电情况进行存储，记录不同的调控指令时的温度情况；
S3、捕捉不同的调控指令下进行应对的权重，建立深度学习函数模型，输出电池模组的充放电温度；
S4、根据电池模组充放电次数、输出电池模组的充放电温度对比标准状态下电池模组充放电温度，计算温度差值；
S5、若存在温度差值，则利用控制器调节充放电功率以调节温度，并影响充放电功率偏差函数，深度学习模型不断进行电池模组温度的自我修正；若不存在温度差值，则不作改动。
4.根据权利要求3所述的一种电池模组的充放电控制方法，其特征在于：在步骤S1中，根据所述电池模组充放电次数将电池模组分为老化程度1、2、3级。
5.根据权利要求3所述的一种电池模组的充放电控制方法，其特征在于：在步骤S2-S3中，所述不同的调控指令分为调高充放电功率、调低充放电功率、停止充放电操作。
6.根据权利要求3所述的一种电池模组的充放电控制方法，其特征在于：在步骤S4-S5中，所述温度差值超过温度阈值M时，将进行停止充放电操作。
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