铅酸电池的电量分析管理方法及系统与流程

本发明涉及电池状态估计，具体而言，涉及铅酸电池的电量分析管理方法及系统。

背景技术：

1、soh是指蓄电池的当前最大容量与厂家标定的额定容量之间的比值，它可以用来反映蓄电池在使用过程当中的健康状况。通过了解soh数据可以知道蓄电池当前的最大容量，可以用于指导什么时候可以更换铅酸蓄电池，soh相对于时间的变化率也可以用来预警蓄电池寿命是否下降过快。因此，对铅酸蓄电池soh的动态精确估计，对于蓄电池的应用和保护是非常重要的。

2、经过检索，发现如下涉及铅酸电池soh的现有专利文献：

3、cn113933733a：一种铅酸电池健康度评估方法，包括以下步骤：选择与待测电池具有相同的等效电路模型的电池为标准电池；获取标准电池不同寿命阶段的基准放电量和基准交流阻抗数据；根据所述基准交流阻抗数据，测算所述标准电池对应的等效电路中的基准元件参数；建立标准电池的电池健康度和基准元件参数的对应关系；获取待测电池的交流阻抗数据；根据所述交流阻抗数据，测算所述待测电池对应的等效电路中的元件参数；依据所述元件参数，根据标准电池的电池健康度soh和基准元件参数的对应关系，确定所述待测电池的电池健康度。

4、cn117310502a：一种基于等效电路参数的铅酸电池健康状态检测系统，其特征在于，所述检测系统包括：电池数据获取模块(100)，所述电池数据获取模块(100)与若干个铅酸电池(200)连接；所述电池数据获取模块(100)用于获取在多频叠加电流信号激励下所述铅酸电池(200)的响应电压、响应电流及所述铅酸电池(200)的电池基础参数；数据计算模块(300)，所述数据计算模块(300)与所述电池数据获取模块(100)连接；所述数据计算模块(300)用于将所述响应电压、响应电流和所述电池基础参数导入与所述铅酸电池(200)对应的电池电路模型中，通过最小二乘法计算函数和电池健康状态内置曲线得到所述铅酸电池(200)的当前健康状态，并根据所述当前健康状态生成针对所述铅酸电池(200)的检修策略；远程控制模块(400)，所述远程控制模块(400)分别与所述数据计算模块(300)和所述电池数据获取模块(100)连接；所述远程控制模块(400)用于展示所述当前健康状态。

5、分析上述现有专利文献可知，现有方式都是基于铅酸蓄电池自身的电性参数，例如上述的放电量、交流阻抗数据、响应电压、响应电流等，来评估铅酸电池的soh，这样得出的soh仅是理论数值，缺少对于铅酸电池实际使用环境的考虑，难以准确指导铅酸电池的使用方确定更换铅酸电池的合适时机。

6、同时，汽车营运公司还存在批量分析铅酸电池的soh的需求，例如使用铅酸电池的网约车公司、经营换电业务的运营公司等，待分析的铅酸电池的数量往往会明显高于soh分析终端的数量，对待分析的铅酸电池的分析顺序进行优化确定，也是可以显著提高soh分析的整体效率的。但是，现有技术缺乏对该技术内容的研究。

技术实现思路

1、对此，本发明提供了一种铅酸电池的电量分析管理方法、系统、电子设备、计算机存储介质及计算机程序产品，以解决上述技术问题中的至少之一。

2、本发明提供了一种铅酸电池的电量分析管理方法，所述方法包括如下步骤：

3、获取待分析的各个铅酸电池的放电数据，所述放电数据中包括多个一次放电循环的放电记录数据，使用lstm模型对所述铅酸电池的所述放电记录数据进行处理得到各所述铅酸电池的第一剩余放电容量；

4、使用卷积网络模型对所述铅酸电池的所述第一剩余放电容量和基础电池参数进行处理，预测得出各所述铅酸电池的电量分析预测耗时，根据所述电量分析预测耗时对各所述铅酸电池进行分组、排序，控制电量自动分析设备以组为单位依序对各组内的所述铅酸电池进行电量分析，获得各所述铅酸电池的第二剩余放电容量；

5、获取待分析的各个铅酸电池的使用场景数据，根据所述使用场景数据确定得出干预指数，使用所述干预指数对所述第二剩余放电容量进行干预计算，获得各所述铅酸电池的第三剩余放电容量。

6、可选地，在所述使用lstm模型对所述铅酸电池的所述放电记录数据进行处理得到各所述铅酸电池的第一剩余放电容量之前，还包括：

7、对所述铅酸电池的所述放电数据中的各放电记录数据进行统计计算，获得涉及一次放电循环时长低于时长阈值的放电记录数据的数量；

8、根据所述数量对各所述铅酸电池进行预分组及排序；其中，排序在前的各分组中的所述铅酸电池优先使用lstm模型同步进行所述第一剩余放电容量的确定。

9、可选地，所述使用卷积网络模型对所述铅酸电池的所述第一剩余放电容量和基础电池参数进行处理，预测得出各所述铅酸电池的电量分析预测耗时，包括：

10、所述基础电池参数包括放电电压、放电电流、充电电压、充电电流、标称电压、实时电压、实时电量和标称容量；

11、将各所述铅酸电池的所述第一剩余放电容量、所述基础电池参数和电量自动分析设备的历史分析记录数据输入所述卷积网络模型；

12、所述卷积网络模型的第一模型根据所述第一剩余放电容量、所述基础电池参数分析得出所述铅酸电池的初步电量分析预测耗时，所述卷积网络模型的第二模型根据所述电量自动分析设备的历史分析记录数据分析得出分析效能参数，以及所述卷积网络模型的第三模型根据所述初步电量分析预测耗时和所述分析效能参数计算得出所述铅酸电池的电量分析预测耗时。

13、可选地，所述卷积网络模型的所述第一模型、所述第二模型、第三模型中的至少一个是轻量级卷积网络模型；

14、其中，所述轻量级卷积网络模型构造方式为：在卷积网络模型的各池化层的后面添加bn层；使用评估因子的正则化项对卷积网络进行剪枝，以实现对卷积网络模型构造为轻量级。

15、可选地，所述获取待分析的各个铅酸电池的使用场景数据，根据所述使用场景数据确定得出干预指数，包括：

16、从所述铅酸电池的所述使用场景数据中解析得出使用者属性信息和使用环境信息；

17、根据所述使用者属性信息确定得出所述铅酸电池的规律使用评估指数，根据所述使用环境信息计算得出年度气温变动指数；

18、根据所述规律使用评估指数和所述年度气温波动指数计算得出所述干预指数。

19、可选地，所述根据所述规律使用评估指数和所述年度气温波动指数计算得出所述干预指数，包括：；式中，为所述干预指数，为标准干预指数，为所述年度气温波动指数，为所述规律使用评估指数。

20、本发明还提供了一种铅酸电池的电量分析管理系统，所述系统包括获取模块、处理模块，所述处理模块与所述获取模块电连接；

21、所述获取模块，用于获取待分析的各个铅酸电池的放电数据，所述放电数据中包括多个一次放电循环的放电记录数据；

22、所述处理模块，用于使用lstm模型对所述铅酸电池的所述放电记录数据进行处理得到各所述铅酸电池的第一剩余放电容量；使用卷积网络模型对所述铅酸电池的所述第一剩余放电容量和基础电池参数进行处理，预测得出各所述铅酸电池的电量分析预测耗时，根据所述电量分析预测耗时对各所述铅酸电池进行分组、排序，控制电量自动分析设备以组为单位依序对各组内的所述铅酸电池进行电量分析，获得各所述铅酸电池的第二剩余放电容量；获取待分析的各个铅酸电池的使用场景数据，根据所述使用场景数据确定得出干预指数，使用所述干预指数对所述第二剩余放电容量进行干预计算，获得各所述铅酸电池的第三剩余放电容量。

23、本发明还提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如前任一项所述的方法。

24、本发明还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有可被处理器执行以实现如前任一项所述方法的计算机程序。

25、本发明还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含可被处理器执行以实现如前任一项所述方法的计算机程序。

26、本发明的有益效果在于：

27、1、本发明的方案同时考虑了铅酸电池自身的状态参数和应用环境数据，使得计算得出的剩余放电容量更有参考价值，铅酸电池的使用者可以据此确定出更为准确的铅酸电池更换时机。

28、2、本发明的方案还对铅酸电池进行了分组及排序，使得电量自动分析设备以组为单位依序对各组内的所述铅酸电池进行电量分析，从而获得了更高的铅酸电池的剩余放电容量的分析效率，特别适用于铅酸电池的批量分析。