一种电池系统状态监测设备的制作方法

本发明涉及电池系统监控，具体为一种电池系统状态监测设备。

背景技术：

1、随着电池技术的快速发展和广泛应用，电池系统在能源存储和供电领域发挥着越来越重要的作用。然而，电池系统在实际使用过程中面临着诸多挑战，如电池性能衰减、过充过放、电池故障等问题。这些问题不仅影响电池的使用寿命和性能，还可能带来安全隐患。因此，对电池系统进行实时监测和状态预测显得尤为重要。

2、现有的电池监测技术主要依赖于简单的参数检测和阈值预警方法，虽然能够在一定程度上检测到电池的异常状态，但其监测精度和预测准确性存在较大局限性。这些传统方法往往只能捕捉到电池状态的表面变化，无法深入分析电池内部的复杂动态特性。此外，现有的监测系统在预警的及时性和误报率控制方面也存在不足，难以实现对电池状态的精确评估和有效预警。

3、目前的技术中，监测系统往往缺乏多模型融合的能力，单一模型难以应对电池状态的多变性和复杂性，导致预测结果的可靠性不足。同时，缺乏对不同监测需求和应用场景的灵活适应能力，使得系统的通用性和用户体验受到限制。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种电池系统状态监测设备，解决了传统电池监测技术中监测精度低、预测不准确、预警不及时和运营成本高的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种电池系统状态监测设备，包括：

3、数据采集模块，配置多种类型传感器，实时监测电池系统的电压、电流、温度和电解液浓度参数；

4、数据预处理模块，配置为对采集的数据进行去噪和归一化处理，以提高数据的准确性和可靠性；

5、模型预测模块，集成卷积神经网络、长短期记忆网络和高斯过程回归技术，用于综合分析和预测电池系统的状态；

6、参数优化模块，采用多目标遗传算法优化系统参数和预警阈值，实现准确性、及时性、误报率和运营成本之间的最优权衡；

7、预警执行模块，基于模型预测和参数优化结果实施多层次预警机制，及时通知用户电池系统的潜在问题。

8、优选的，所述数据采集模块包括：

9、电压传感器，用于测量电池的端电压；

10、电流传感器，用于测量流经电池的电流；

11、温度传感器，用于监测电池的工作温度；

12、电解液浓度传感器，用于测量电解液的离子浓度。

13、优选的，所述数据预处理模块包括：

14、数据清洗单元，用于删除无效或噪声数据；

15、数据归一化单元，用于将不同量纲的数据标准化到相同范围；

16、数据去噪单元，采用移动平均法和卡尔曼滤波器对数据进行去噪处理，其中移动平均法用于平滑数据，卡尔曼滤波器用于消除动态噪声；

17、数据存储单元，用于存储预处理后的数据以供后续分析使用。

18、优选的，所述卷积神经网络模型包括：

19、三层卷积层，每层卷积核尺寸为3x3，通道数分别为32、64和128；

20、每层卷积层后连接一个relu激活函数和一个2x2池化层；

21、输入层接收数据预处理模块输出的特征数据；

22、全连接层将卷积层的输出映射到特定的状态空间；

23、输出层用于提供电池系统状态的预测值。

24、优选的，所述长短期记忆网络模型包括：

25、两层lstm，每层包含128个单元，用于捕捉电池系统状态随时间变化的依赖关系；

26、输入层接收卷积神经网络模型的输出；

27、全连接层将lstm层的输出映射到状态预测空间；

28、输出层用于输出电池系统的状态预测结果；

29、lstm层的激活函数为sigmoid函数，输出层的激活函数为线性函数。

30、优选的，所述高斯过程回归模型的核函数为高斯核函数，其公式如下：

31、

32、其中，k是核函数，xi和xj是任意两数据点，l是长度尺度参数。

33、优选的，所述参数优化模块采用多目标遗传算法进行优化，以实现以下优化目标：

34、准确性f1(x)：电池状态预警的正确率，定义为其中tp表示正确预警的故障数，fn表示未被预测到的故障数；

35、及时性f2(x)：电池故障预警的响应时间，定义为f2(x)＝-平均故障检测时间，负号表示优化目标为最大化及时性；

36、误报率f3(x)：错误预警的比率，定义为其中fp表示错误标记为故障的非故障事件数，tn表示正确预测的非故障事件数；

37、运营成本f4(x)：系统运行和维护的总成本，定义为f4(x)＝c，其中c表示运营成本。

38、优选的，所述预警执行模块包括一个多层次预警机制，根据从模型设计与预测模块获得的预测结果和参数优化模块优化的参数实施不同级别的预警：

39、注意级别预警：当系统检测到电池性能轻微下降时发出，目的是通知用户进行初步检查；

40、警告级别预警：当系统检测到电池性能显著下降时发出，要求用户进行立即维护；

41、紧急级别预警：当系统检测到电池可能发生严重故障时发出，建议用户立即停机检查。

42、优选的，所述设备的参数约束包括：

43、电压阈值设置范围：定义为vmin≤v≤vmax，其中vmin和vmax分别表示电池系统可接受的最小和最大电压阈值，用于确保电池系统在工作电压范围内运行，避免处于超压或失压工作状态；

44、电流阈值设置范围：定义为imin≤i≤imax，其中imin和imax分别表示电池系统可接受的最小和最大电流阈值，用于避免电流过大造成电池损伤或电流过小影响电池性能；

45、数据采集频率：定义为fmin≤f≤fmax，其中fmin和fmax分别代表数据采集的最小和最大频率，确保数据采集的实时性和准确性，同时适应不同的监测需求和电池状态；

46、预算限制：定义为ctotal≤cbudget，其中ctotal表示系统的实际运营成本，cbudget表示预定的运营预算，该约束确保系统的经济性和成本效益。

47、本发明还提供一种电池系统状态监测方法，包括以下步骤：

48、使用数据采集模块采集电池系统的电压、电流、温度和电解液浓度参数；

49、使用数据预处理模块对采集到的数据进行清洗、归一化和去噪处理；

50、利用卷积神经网络、长短期记忆网络和高斯过程回归模型对电池系统的状态进行预测；

51、使用多目标遗传算法对预测结果进行优化，并根据优化结果调整预警阈值；

52、根据实时数据和历史数据的综合评估，通过多层次预警机制对电池系统进行状态评估和故障预警。

53、本发明提供了一种电池系统状态监测设备。具备以下有益效果：

54、1、本发明通过整合卷积神经网络、长短期记忆网络和高斯过程回归模型，在提高电池系统监测的精度和预测的可靠性的同时，实现了多目标遗传算法优化的预警及时性和运营成本控制。具体表现为增强了电池安全性和系统的可靠性，提供了及时有效的多层次预警机制，并通过灵活的数据采集频率和参数设置优化，满足不同监测需求，使得本发明不仅经济实用，还具有强大的适应性和用户友好性。这些综合优势使本发明在电池状态监测和管理领域中具有显著的应用价值。

55、2、通过集成卷积神经网络、长短期记忆网络和高斯过程回归模型，本发明能够从多个维度分析和预测电池状态，增强了监测的精度。这种综合使用多种模型的方法使得预测不仅准确，还能够评估预测的不确定性，为用户提供更为详尽和可靠的数据支持。

56、3、本发明的多层次预警机制能够根据电池性能的不同下降级别提供相应级别的预警，确保及时通知用户采取措施。这种及时的反馈机制对于防止电池故障的发展至关重要，有助于在问题初期就进行干预，避免可能的系统停机或更大范围的损害。

技术特征：

1.一种电池系统状态监测设备，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述数据采集模块包括：

3.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述数据预处理模块包括：

4.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述卷积神经网络模型包括：

5.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述长短期记忆网络模型包括：

6.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述高斯过程回归模型的核函数为高斯核函数，其公式如下：

7.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述参数优化模块采用多目标遗传算法进行优化，以实现以下优化目标：

8.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述预警执行模块包括一个多层次预警机制，根据从模型设计与预测模块获得的预测结果和参数优化模块优化的参数实施不同级别的预警：

9.根据权利要求1所述的一种电池系统状态监测设备，其特征在于，所述设备的参数约束包括：

10.一种电池系统状态监测方法，使用如权利要求1-9任一项所述的设备，其特征在于，包括以下步骤：

技术总结
本申请涉及电池系统监控领域，公开了一种电池系统状态监测设备，包括：数据采集模块，实时监测电池系统的电压、电流、温度和电解液浓度；数据预处理模块，对采集的数据进行去噪和归一化处理；模型预测模块，用于综合分析和预测电池系统的状态；参数优化模块，实现准确性、及时性、误报率和运营成本之间的最优权衡；预警执行模块，基于模型预测和参数优化结果实施多层次预警机制，及时通知用户电池系统的潜在问题。本发明通过整合卷积神经网络、长短期记忆网络和高斯过程回归模型，在提高电池系统监测的精度和预测的可靠性的同时，实现了多目标遗传算法优化的预警及时性和运营成本控制。

技术研发人员：张家乐,杨智菲,郑建丽,贺磊义
受保护的技术使用者：山西省能源互联网研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5