本發(fā)明涉及電池系統(tǒng)監(jiān)控，具體為一種電池系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著電池技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，電池系統(tǒng)在能源存儲(chǔ)和供電領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。然而，電池系統(tǒng)在實(shí)際使用過(guò)程中面臨著諸多挑戰(zhàn)，如電池性能衰減、過(guò)充過(guò)放、電池故障等問(wèn)題。這些問(wèn)題不僅影響電池的使用壽命和性能，還可能帶來(lái)安全隱患。因此，對(duì)電池系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和狀態(tài)預(yù)測(cè)顯得尤為重要。

2、現(xiàn)有的電池監(jiān)測(cè)技術(shù)主要依賴于簡(jiǎn)單的參數(shù)檢測(cè)和閾值預(yù)警方法，雖然能夠在一定程度上檢測(cè)到電池的異常狀態(tài)，但其監(jiān)測(cè)精度和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性存在較大局限性。這些傳統(tǒng)方法往往只能捕捉到電池狀態(tài)的表面變化，無(wú)法深入分析電池內(nèi)部的復(fù)雜動(dòng)態(tài)特性。此外，現(xiàn)有的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在預(yù)警的及時(shí)性和誤報(bào)率控制方面也存在不足，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)電池狀態(tài)的精確評(píng)估和有效預(yù)警。

3、目前的技術(shù)中，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)往往缺乏多模型融合的能力，單一模型難以應(yīng)對(duì)電池狀態(tài)的多變性和復(fù)雜性，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性不足。同時(shí)，缺乏對(duì)不同監(jiān)測(cè)需求和應(yīng)用場(chǎng)景的靈活適應(yīng)能力，使得系統(tǒng)的通用性和用戶體驗(yàn)受到限制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種電池系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)備，解決了傳統(tǒng)電池監(jiān)測(cè)技術(shù)中監(jiān)測(cè)精度低、預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確、預(yù)警不及時(shí)和運(yùn)營(yíng)成本高的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種電池系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)備，包括：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，配置多種類型傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電池系統(tǒng)的電壓、電流、溫度和電解液濃度參數(shù)；

4、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，配置為對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和歸一化處理，以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性；

5、模型預(yù)測(cè)模塊，集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和高斯過(guò)程回歸技術(shù)，用于綜合分析和預(yù)測(cè)電池系統(tǒng)的狀態(tài)；

6、參數(shù)優(yōu)化模塊，采用多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)和預(yù)警閾值，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確性、及時(shí)性、誤報(bào)率和運(yùn)營(yíng)成本之間的最優(yōu)權(quán)衡；

7、預(yù)警執(zhí)行模塊，基于模型預(yù)測(cè)和參數(shù)優(yōu)化結(jié)果實(shí)施多層次預(yù)警機(jī)制，及時(shí)通知用戶電池系統(tǒng)的潛在問(wèn)題。

8、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括：

9、電壓傳感器，用于測(cè)量電池的端電壓；

10、電流傳感器，用于測(cè)量流經(jīng)電池的電流；

11、溫度傳感器，用于監(jiān)測(cè)電池的工作溫度；

12、電解液濃度傳感器，用于測(cè)量電解液的離子濃度。

13、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊包括：

14、數(shù)據(jù)清洗單元，用于刪除無(wú)效或噪聲數(shù)據(jù)；

15、數(shù)據(jù)歸一化單元，用于將不同量綱的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到相同范圍；

16、數(shù)據(jù)去噪單元，采用移動(dòng)平均法和卡爾曼濾波器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，其中移動(dòng)平均法用于平滑數(shù)據(jù)，卡爾曼濾波器用于消除動(dòng)態(tài)噪聲；

17、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)以供后續(xù)分析使用。

18、優(yōu)選的，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：

19、三層卷積層，每層卷積核尺寸為3x3，通道數(shù)分別為32、64和128；

20、每層卷積層后連接一個(gè)relu激活函數(shù)和一個(gè)2x2池化層；

21、輸入層接收數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊輸出的特征數(shù)據(jù)；

22、全連接層將卷積層的輸出映射到特定的狀態(tài)空間；

23、輸出層用于提供電池系統(tǒng)狀態(tài)的預(yù)測(cè)值。

24、優(yōu)選的，所述長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型包括：

25、兩層lstm，每層包含128個(gè)單元，用于捕捉電池系統(tǒng)狀態(tài)隨時(shí)間變化的依賴關(guān)系；

26、輸入層接收卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出；

27、全連接層將lstm層的輸出映射到狀態(tài)預(yù)測(cè)空間；

28、輸出層用于輸出電池系統(tǒng)的狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果；

29、lstm層的激活函數(shù)為sigmoid函數(shù)，輸出層的激活函數(shù)為線性函數(shù)。

30、優(yōu)選的，所述高斯過(guò)程回歸模型的核函數(shù)為高斯核函數(shù)，其公式如下：

31、

32、其中，k是核函數(shù)，xi和xj是任意兩數(shù)據(jù)點(diǎn)，l是長(zhǎng)度尺度參數(shù)。

33、優(yōu)選的，所述參數(shù)優(yōu)化模塊采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)以下優(yōu)化目標(biāo)：

34、準(zhǔn)確性f1(x)：電池狀態(tài)預(yù)警的正確率，定義為其中tp表示正確預(yù)警的故障數(shù)，fn表示未被預(yù)測(cè)到的故障數(shù)；

35、及時(shí)性f2(x)：電池故障預(yù)警的響應(yīng)時(shí)間，定義為f2(x)＝-平均故障檢測(cè)時(shí)間，負(fù)號(hào)表示優(yōu)化目標(biāo)為最大化及時(shí)性；

36、誤報(bào)率f3(x)：錯(cuò)誤預(yù)警的比率，定義為其中fp表示錯(cuò)誤標(biāo)記為故障的非故障事件數(shù)，tn表示正確預(yù)測(cè)的非故障事件數(shù)；

37、運(yùn)營(yíng)成本f4(x)：系統(tǒng)運(yùn)行和維護(hù)的總成本，定義為f4(x)＝c，其中c表示運(yùn)營(yíng)成本。

38、優(yōu)選的，所述預(yù)警執(zhí)行模塊包括一個(gè)多層次預(yù)警機(jī)制，根據(jù)從模型設(shè)計(jì)與預(yù)測(cè)模塊獲得的預(yù)測(cè)結(jié)果和參數(shù)優(yōu)化模塊優(yōu)化的參數(shù)實(shí)施不同級(jí)別的預(yù)警：

39、注意級(jí)別預(yù)警：當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到電池性能輕微下降時(shí)發(fā)出，目的是通知用戶進(jìn)行初步檢查；

40、警告級(jí)別預(yù)警：當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到電池性能顯著下降時(shí)發(fā)出，要求用戶進(jìn)行立即維護(hù)；

41、緊急級(jí)別預(yù)警：當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到電池可能發(fā)生嚴(yán)重故障時(shí)發(fā)出，建議用戶立即停機(jī)檢查。

42、優(yōu)選的，所述設(shè)備的參數(shù)約束包括：

43、電壓閾值設(shè)置范圍：定義為vmin≤v≤vmax，其中vmin和vmax分別表示電池系統(tǒng)可接受的最小和最大電壓閾值，用于確保電池系統(tǒng)在工作電壓范圍內(nèi)運(yùn)行，避免處于超壓或失壓工作狀態(tài)；

44、電流閾值設(shè)置范圍：定義為imin≤i≤imax，其中imin和imax分別表示電池系統(tǒng)可接受的最小和最大電流閾值，用于避免電流過(guò)大造成電池?fù)p傷或電流過(guò)小影響電池性能；

45、數(shù)據(jù)采集頻率：定義為fmin≤f≤fmax，其中fmin和fmax分別代表數(shù)據(jù)采集的最小和最大頻率，確保數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，同時(shí)適應(yīng)不同的監(jiān)測(cè)需求和電池狀態(tài)；

46、預(yù)算限制：定義為ctotal≤cbudget，其中ctotal表示系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)營(yíng)成本，cbudget表示預(yù)定的運(yùn)營(yíng)預(yù)算，該約束確保系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和成本效益。

47、本發(fā)明還提供一種電池系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，包括以下步驟：

48、使用數(shù)據(jù)采集模塊采集電池系統(tǒng)的電壓、電流、溫度和電解液濃度參數(shù)；

49、使用數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化和去噪處理；

50、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和高斯過(guò)程回歸模型對(duì)電池系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)；

51、使用多目標(biāo)遺傳算法對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，并根據(jù)優(yōu)化結(jié)果調(diào)整預(yù)警閾值；

52、根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的綜合評(píng)估，通過(guò)多層次預(yù)警機(jī)制對(duì)電池系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估和故障預(yù)警。

53、本發(fā)明提供了一種電池系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)備。具備以下有益效果：

54、1、本發(fā)明通過(guò)整合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和高斯過(guò)程回歸模型，在提高電池系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的精度和預(yù)測(cè)的可靠性的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化的預(yù)警及時(shí)性和運(yùn)營(yíng)成本控制。具體表現(xiàn)為增強(qiáng)了電池安全性和系統(tǒng)的可靠性，提供了及時(shí)有效的多層次預(yù)警機(jī)制，并通過(guò)靈活的數(shù)據(jù)采集頻率和參數(shù)設(shè)置優(yōu)化，滿足不同監(jiān)測(cè)需求，使得本發(fā)明不僅經(jīng)濟(jì)實(shí)用，還具有強(qiáng)大的適應(yīng)性和用戶友好性。這些綜合優(yōu)勢(shì)使本發(fā)明在電池狀態(tài)監(jiān)測(cè)和管理領(lǐng)域中具有顯著的應(yīng)用價(jià)值。

55、2、通過(guò)集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和高斯過(guò)程回歸模型，本發(fā)明能夠從多個(gè)維度分析和預(yù)測(cè)電池狀態(tài)，增強(qiáng)了監(jiān)測(cè)的精度。這種綜合使用多種模型的方法使得預(yù)測(cè)不僅準(zhǔn)確，還能夠評(píng)估預(yù)測(cè)的不確定性，為用戶提供更為詳盡和可靠的數(shù)據(jù)支持。

56、3、本發(fā)明的多層次預(yù)警機(jī)制能夠根據(jù)電池性能的不同下降級(jí)別提供相應(yīng)級(jí)別的預(yù)警，確保及時(shí)通知用戶采取措施。這種及時(shí)的反饋機(jī)制對(duì)于防止電池故障的發(fā)展至關(guān)重要，有助于在問(wèn)題初期就進(jìn)行干預(yù)，避免可能的系統(tǒng)停機(jī)或更大范圍的損害。