[發(fā)明專利]基于知識圖譜和5G技術的汽車鋰電池動態(tài)充電保護系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110014868.7 | 申請日: | 2021-01-06 |
| 公開(公告)號: | CN112865222A | 公開(公告)日: | 2021-05-28 |
| 發(fā)明(設計)人: | 趙澤盟;楊超;李康康 | 申請(專利權)人: | 江蘇驥馳聚能汽車科技有限公司 |
| 主分類號: | H02J7/00 | 分類號: | H02J7/00;H02H7/18;H02J7/34;G06F16/36 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 215000 江蘇省蘇州*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 知識 圖譜 技術 汽車 鋰電池 動態(tài) 充電 保護 系統(tǒng) | ||
1.一種電池充電動態(tài)保護方法,其特征在于,包括:
獲取電池的充電信息,所述充電信息包括剩余可循環(huán)次數數據、充電次數數據以及每次充電時長信息;
將所述充電信息輸入至預設的神經網絡模型生成第二充電閾值電壓,并將所述充電信息輸入至預設的自查詢知識圖譜,所述自查詢知識圖譜輸出第一充電閾值電壓;所述自查詢知識圖譜包括:剩余可循環(huán)次數數據、充電次數數據以及每次充電時長信息與所述第一充電閾值電壓的關聯(lián)關系;所述神經網絡模型是利用同一類型不同電池的充電信息訓練得到;
在所述電池通過一充電電源充電過程中,若所述電池的充電電壓低于所述第二充電閾值電壓,觸發(fā)產生第一脈沖電流,若所述電池的充電電壓達到所述第一充電閾值電壓,觸發(fā)產生第二脈沖電流;其中,
所述第一脈沖電流用于觸發(fā)一儲能裝置耦接所述電池,所述第二脈沖電流用于觸發(fā)所述儲能裝置耦接所述充電電源。
2.根據權利要求2所述的電池充電動態(tài)保護方法,其特征在于,還包括:建立所述自查詢知識圖譜,或者建立所述神經網絡模型。
3.根據權利要求1所述的電池充電動態(tài)保護方法,其特征在于,還包括:建立所述自查詢知識圖譜,所述建立所述自查詢知識圖譜,包括:
根據同一類型下多個不同電池的充電信息以及對應的第一充電閾值電壓的經驗值,生成所述第一充電閾值電壓與所述充電信息的關聯(lián)數據;
根據所述關聯(lián)數據建立所述關聯(lián)關系,并將所述第一充電閾值電壓和所述充電信息中的剩余可循環(huán)次數數據、充電次數數據以及每次充電時長信息設置為實體,結合所述關聯(lián)關系和所述實體生成所述自查詢知識圖譜;其中,
經驗值是基于第一專家模型的評價數據得到。
4.根據權利要求3所述的電池充電動態(tài)保護方法,其特征在于,還包括:
結合第二專家模型從專家?guī)熘蝎@取對應充電總時長的打分數據;
根據所述打分數據結合預設的打分數據與權重因子的對應關系表,確定對應的權重因子;
利用所述權重因子修正所述自查詢知識圖譜的輸出結果。
5.根據權利要求1所述的電池充電動態(tài)保護方法,其特征在于,所述充電信息進一步包括當前充電的環(huán)境溫度信息;或者,所述電池動態(tài)保護方法進一步包括:
根據當前充電的環(huán)境溫度生成高溫抑制保護系數;
結合所述高溫抑制保護系數修正所述神經網絡模型輸出的第二充電閾值電壓。
6.一種電池充電動態(tài)保護裝置,其特征在于,包括:
充電信息獲取模塊,獲取電池的充電信息,所述充電信息包括剩余可循環(huán)次數數據、充電次數數據以及每次充電時長信息;
閾值電壓生成模塊,將所述充電信息輸入至預設的神經網絡模型生成第二充電閾值電壓,并將所述充電信息輸入至預設的自查詢知識圖譜,所述自查詢知識圖譜輸出第一充電閾值電壓;所述自查詢知識圖譜包括:剩余可循環(huán)次數數據、充電次數數據以及每次充電時長信息與所述第一充電閾值電壓的關聯(lián)關系;所述神經網絡模型是利用同一類型不同電池的充電信息訓練得到;
充電保護模塊,在所述電池通過一充電電源充電過程中,若所述電池的充電電壓低于所述第二充電閾值電壓,觸發(fā)產生第一脈沖電流,若所述電池的充電電壓達到所述第一充電閾值電壓,觸發(fā)產生第二脈沖電流;其中,
所述第一脈沖電流用于觸發(fā)一儲能裝置耦接所述電池,所述第二脈沖電流用于觸發(fā)所述儲能裝置耦接所述充電電源。
7.根據權利要求6所述的電池充電動態(tài)保護裝置,其特征在于,所述建立所述自查詢知識圖譜,包括:
根據同一類型下多個不同電池的充電信息以及對應的第一充電閾值電壓的經驗值,生成所述第一充電閾值電壓與所述充電信息的關聯(lián)數據;
根據所述關聯(lián)數據建立所述關聯(lián)關系,并將所述第一充電閾值電壓和所述充電信息中的剩余可循環(huán)次數數據、充電次數數據以及每次充電時長信息設置為實體,結合所述關聯(lián)關系和所述實體生成所述自查詢知識圖譜;其中,
經驗值是基于第一專家模型的評價數據得到。
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