电能存储智能管理系统及管理方法与流程

本发明涉及电能储存管理，尤指一种电能存储智能管理系统及管理方法。

背景技术：

1、在当今的能源管理领域，特别是在电能存储方面，存在着众多挑战和需求。随着可再生能源的日益普及和电动车的快速发展，对高效、智能的电能存储系统的需求迅速增长。传统的电能存储系统面临着效率低下、电池寿命短、管理不便等问题。例如，电池组的温度、电池状态的充放电管理（soc，state of charge）和电流电压的监测对于维持电池组的稳定性和延长其使用寿命至关重要，过充和温度过高会导致电池内部材料的加速退化，从而减少电池的使用寿命。长期过充会使电池内的活性物质结晶或腐蚀，降低其存储电能的能力。此外，充电方式的灵活性也是一个重要因素，不同的充电模式对电池组的健康状态和使用效率有显著影响。

2、现有技术中采用的是分布式充电方法，即对串联电池组的每个电池进行单独充电。这种方法的主要缺点是缺乏整体优化。单独对每个电池进行充电可能导致电池组内的不平衡，因为每个电池的状态和充电需求不同。结果是，即使部分电池已经充满，其他电池可能仍需充电，导致整个电池组的效率下降。此外，分布式充电加剧电池间的不一致性导致部分电池的温度过高，加速电池的老化和性能退化。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供一种电能存储智能管理系统及管理方法。

2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

3、一种电能存储智能管理系统，包括串联电池组、温度监测模块、soc监测模块、电流电压监测模块、充电模块和智能控制模块，所述温度监测模块、所述soc监测模块、所述电流电压监测模块、所述充电模块分别与所述智能控制模块连接，所述温度监测模块、soc监测模块、电流电压监测模块、充电模块分别与串联电池组连接；

4、所述串联电池组用于存储电能和释放电能；

5、所述温度监测模块用于对串联电池组中的每个电池进行实时温度获取，并发送至智能控制模块；

6、所述soc监测模块用于获取放电数据，还用于实时对所述串联电池组中的每个电池进行电量判断，并同步至智能控制模块；

7、所述电流电压监测模块用于获取串联电池组中每个电池的电流电压；

8、所述充电模块用于对串联电池组进行充电，并捕捉充电模式；

9、所述智能控制模块用于基于放电数据通过不同时间捕捉放电规律，根据放电规律预测得到小时级的放电目标；

10、所述智能控制模块用于执行以下步骤：

11、s1、根据串联电池组中电池的实时温度、电池的电流电压和电池的电量进行神经网络学习，得到关联模型，基于关联模型并通过放电目标计算充电完成时间；

12、s2、确定充电策略，包括根据充电模式和充电相邻电池的充电完成时间差进行相邻充电方案的调配；

13、s3、根据所述充电策略和电池的电流电压预测电池温度变化，其中，若电池的最高温度高于预设阈值，则对充电完成时间按照预设梯度进行延长，通过反向传播计算电池的电流电压，再执行s2；若电池的最高温度低于预设阈值，则根据充电策略控制串联电池组中相邻电池之间的充电；

14、所述相邻充电方案包括就近分配充电或相邻平均分配充电。

15、进一步地，所述充电模式包括连续充电模式和非连续充电模式。

16、进一步地，所述根据串联电池组中电池的实时温度、电池的电流电压和电池的电量进行特征学习包括以下步骤：

17、对接收到的数据进行清洗和格式化处理；

18、使用卷积神经网络，基于历史和当前数据提取不同温度特征和不同电流电压特征中电池的电量变化关系。

19、进一步地，所述根据充电模式和充电相邻电池的充电完成时间差进行相邻充电方案的调配包括：

20、若所述充电模式为连续充电模式，则选择就近分配充电方案；

21、若所述充电模式为非连续充电模式，且相邻电池的充电完成时间差大于预设阈值，则选择就近分配充电方案；

22、若所述充电模式为非连续充电模式，且相邻电池的充电完成时间差小于预设阈值，则选择相邻平均分配充电方案。

23、进一步地，所述得到充电完成时间包括以下步骤：

24、根据电池的电量变化关系和放电目标计算充电完成时间。

25、进一步地，所述就近分配充电包括以下步骤：

26、对所有电池的充电完成时间进行统计平均，得到平均完成时间；

27、根据平均完成时间计算每个电池与平均完成时间的差值；

28、根据每个电池与平均完成时间的差值进行相邻充电分配。

29、进一步地，所述根据每个电池与平均完成时间的差值进行相邻充电分配包括以下步骤：

30、根据每个电池与平均完成时间的差值计算每个电池的超出电量或缺少电量；

31、对超出电量和缺少电量应用就近原则进行相邻充电分配。

32、进一步地，所述就近原则包括：

33、对拥有超出电量的电池，优先对相邻的缺少电量的电池进行充电分配。

34、进一步地所述相邻平均分配充电包括：

35、根据相邻电池的充电完成时间进行比对，得到比对结果，所述比对结果包括判定更少充电完成时间的电池和更高充电完成时间的电池；

36、使比对结果为更少充电完成时间的电池向比对结果为更高的充电完成时间的电池进行充电。

37、一种电能存储智能管理方法，包括：

38、s1、根据串联电池组中电池的实时温度、电池的电流电压和电池的电量进行神经网络学习，得到关联模型，基于关联模型并通过放电目标计算充电完成时间；

39、s2、确定充电策略，包括根据充电模式和充电相邻电池的充电完成时间差进行相邻充电方案的调配；

40、s3、根据所述充电策略和电池的电流电压预测电池温度变化，其中，若电池的最高温度高于预设阈值，则对充电完成时间按照预设梯度进行延长，通过反向传播计算电池的电流电压，再执行s2；若电池的最高温度低于预设阈值，则根据充电策略控制串联电池组中相邻电池之间的充电；

41、所述相邻充电方案包括就近分配充电或相邻平均分配充电。

42、本发明的有益效果在于：本发明通过结合串联电池组的温度、电量和电流电压实时数据，以及对不同充电模式下的充电策略进行智能优化，本发明的电能存储智能管理系统及管理方法实现了对电池组的高效、智能管理。

43、1、在系统方面，温度监测模块、soc监测模块、电流电压监测模块等负责实时收集电池组的各项数据，而智能控制模块则根据这些数据和充电模式进行特征学习和充电方案选择。智能控制模块通过神经网络对历史和当前数据进行处理，提取电池的电量变化关系，并计算出充电完成时间，根据完成时间确定充电策略，根据充电策略和电流电压模拟预测电池温度变化，再根据电池温度的变化再对充电完成时间进行延长以反向调整电流电压以实现充电过程中电池最高温度的降低，有效降低了电池寿命的损耗。

44、2、在连续充电模式下，系统选择就近分配充电方案，这有助于确保电池组中各电池的充电状态保持均衡，特别是当电池组内电池的充电状态相对一致时。同样，在非连续充电模式下，如果相邻电池的充电完成时间差大于预设阈值，采用就近分配充电方案可以有效地平衡电池组中的充电状态，防止部分电池因过充或欠充而影响整体性能。这种策略可以减少电池组内部的充电不均衡，延长电池的使用寿命。当非连续充电模式下相邻电池的充电完成时间差小于预设阈值时，选择相邻平均分配充电方案有利于微调电池组中的充电状态，尤其是在电池状态较为接近的情况下。这种策略通过细致地调整充电分配，确保每个电池都能在最优状态下被充电，进而提升整体的充电效率和电池使用效能。

45、3、在计算充电完成时间方面，本发明不仅考虑了用电模式和实时充电速率，还通过判断电池的电量变化关系，实现了对电池实时用电模式的准确判断，提高了计算精度。在就近分配充电方面，本发明不仅对所有电池的充电完成时间进行统计平均，还根据每个电池与平均完成时间的差值进行相邻充电分配。这一方法综合考虑了电池组的整体效率和个体差异，提高了管理效率。在相邻平均分配充电方面，本发明通过比对相邻电池的充电完成时间，使更少充电完成时间的电池向更高充电完成时间的电池进行充电，实现了更精细的电量平衡。综上所述，本发明的电能存储智能管理系统及管理方法通过实时监测和智能优化，提高了电能存储的效率和稳定性，延长了电池组的使用寿命。