一种新能源电源测试数据管理方法及系统与流程

本发明属于数据处理，具体涉及一种新能源电源测试数据管理方法及系统。

背景技术：

1、现阶段新能源可以分为太阳能、风能、生物质能、化工能、核能等多个类别，目前对于汽车行业，也逐步开始迈入新能源领域，汽车能源采用新能源电池。新能源电池是指以可再生能源为主要能源的电池，新能源电池可以分为锂离子电池、电池（磷酸铁锂）、锰酸锂电池等，新能源电池具有高能量密度、较低的传输损失、较高安全性的特点，目前广泛应用在光伏发电、新能源汽车等行业。为保证新能源电池的安全、高效的使用，需要对新能源电池进行多方面的检测，新能源的检测包括电压检测、电流检测、短路测试、防爆安全测试以及冲击测试等。在现有技术中，往往对新能源电池进行测试之后，采用人工分析方法对测试数据进行分析，从而确定电源性能特征，以电源性能特征作为依据，对电源做出改进。但是采用人工分析方法，不仅存在效率低下的问题，还需要具备比较专业的知识，导致容易出现误分析的问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种新能源电源测试数据管理方法及系统，用以解决现有技术中存在的问题。

2、一方面，本发明提供一种新能源电源测试数据管理方法，包括：

3、获取历史新能源电源测试数据以及人工标签；其中，所述人工标签用于表征工作人员通过人机交互输入的新能源电源性能指标；

4、采用深度学习算法构建初始数据分析规则，并采用所述初始数据分析规则对所述历史新能源电源测试数据与人工标签之间的关系进行识别，得到电源数据分析规则；

5、采集实时新能源电源测试数据，并采用电源数据分析规则对实时新能源电源测试数据进行识别，得到新能源电源测试数据对应的分析结果；

6、以新能源电源测试数据对应的分析结果为基础，采用查表匹配方法确定分析结果所对应的新能源电源改进措施；

7、将实时新能源电源测试数据、实时新能源电源测试数据对应的分析结果以及新能源电源改进措施进行关联存储，完成新能源电源测试数据的管理。

8、进一步地，获取历史新能源电源测试数据以及人工标签时，还包括：获取每个历史新能源电源测试数据对应的新能源电源改进措施，并根据所有历史新能源电源测试数据对应的新能源电源改进措施，确定每种类型的人工标签所对应的至少一种新能源电源改进措施，并建立人工标签与新能源电源改进措施之间的关联关系表。

9、进一步地，采用深度学习算法构建初始数据分析规则，包括：采用cnn算法构建初始数据分析规则。

10、进一步地，采用所述初始数据分析规则对所述历史新能源电源测试数据与人工标签之间的关系进行识别，得到电源数据分析规则，包括：

11、对所述初始数据分析规则的规则参数进行初始化，确定规则参数编码，并获取多个不同的规则参数编码；

12、针对任意一个规则参数编码，采用正弦函数进行邻域搜索，得到邻域搜索之后的规则参数编码；

13、针对邻域搜索之后的规则参数编码，为每个规则参数编码匹配另一个其他规则参数编码，并根据得到的其他规则参数编码对规则参数编码进行协作搜索，得到协作搜索之后的规则参数编码；

14、针对协作搜索之后的规则参数编码，获取最优规则参数编码，并使所有规则参数编码围绕最优规则参数编码进行链式搜索，得到链式搜索之后的规则参数编码；

15、针对链式搜索之后的规则参数编码，采用多个随机规则参数编码进行变异搜索，得到变异搜索之后的规则参数编码；

16、判断当前学习次数是否大于预设的最大学习次数，若是，则重新获取最优规则参数编码，并将最优规则参数编码应用至初始数据分析规则中，得到电源数据分析规则，否则返回邻域搜索的步骤。

17、进一步地，针对任意一个规则参数编码，采用正弦函数进行邻域搜索，得到邻域搜索之后的规则参数编码为：

18、

19、其中，表示第 t次学习过程中的第 i个规则参数编码，表示邻域搜索之后的规则参数编码，表示规则参数编码对应的上限编码，上限编码由每个维度上限组成，表示随机的规则参数编码，表示（0,1）之间的第一随机数，表示（0,1）之间的第二随机数，表示圆周率。

20、进一步地，针对邻域搜索之后的规则参数编码，为每个规则参数编码匹配另一个其他规则参数编码，并根据得到的其他规则参数编码对规则参数编码进行协作搜索，得到协作搜索之后的规则参数编码，包括：

21、针对邻域搜索之后的规则参数编码，为每个规则参数编码匹配另一个其他规则参数编码；

22、根据得到的其他规则参数编码对规则参数编码进行协作搜索为：

23、

24、其中，表示第m个邻域搜索之后的规则参数编码，表示按正态分布n(0,1)产生的随机数，表示(0,1)之间的随机数，表示预设的最大优化次数。

25、进一步地，针对协作搜索之后的规则参数编码，获取最优规则参数编码，并使所有规则参数编码围绕最优规则参数编码进行链式搜索，得到链式搜索之后的规则参数编码，包括：

26、针对协作搜索之后的规则参数编码，获取每个规则参数编码对应的误差函数值，并确定误差函数值最小的规则参数编码为最优规则参数编码；

27、根据每个规则参数编码对应的误差函数值，将协作搜索之后的规则参数编码按照误差函数值从小到大的顺序排列，并使所有规则参数编码围绕最优规则参数编码进行链式搜索为：

28、

29、

30、其中，表示排序后的第n个规则参数编码，表示链式搜索之后的规则参数编码，表示最优规则参数编码，表示（0,1）之间的第三随机数，表示控制系数，表示排序后的第n-1个规则参数编码，表示（0,1）之间的第四随机数，表示圆周率。

31、进一步地，针对链式搜索之后的规则参数编码，采用多个随机规则参数编码进行变异搜索，得到变异搜索之后的规则参数编码为：

32、

33、其中，表示第 h个链式搜索之后的规则参数编码对应的变异搜索值，表示第一随机规则参数编码，表示第二随机规则参数编码，表示第三随机规则参数编码，，表示步长控制因子，表示预设步长；

34、判断变异搜索值的误差函数值是否小于规则参数编码的误差函数值，若是，则采用该变异搜索值替换原有的规则参数编码，得到变异搜索之后的规则参数编码，否则直接将原有的规则参数编码作为变异搜索之后的规则参数编码。

35、进一步地，以新能源电源测试数据对应的分析结果为基础，采用查表匹配方法确定分析结果所对应的新能源电源改进措施，包括：

36、新能源电源测试数据对应的分析结果为基础，在人工标签与新能源电源改进措施之间的关联关系表进行查找，确定分析结果所对应的新能源电源改进措施。

37、另一方面，本发明提供一种新能源电源测试数据管理系统，包括：历史数据获取模块、数据关系学习模块、数据分析模块、改进措施推荐模块以及数据存储模块；

38、所述历史数据获取模块，用于获取历史新能源电源测试数据以及人工标签；其中，所述人工标签用于表征工作人员通过人机交互输入的新能源电源性能指标；

39、所述数据关系学习模块，用于采用深度学习算法构建初始数据分析规则，并采用所述初始数据分析规则对所述历史新能源电源测试数据与人工标签之间的关系进行识别，得到电源数据分析规则；

40、所述数据分析模块，用于采集实时新能源电源测试数据，并采用电源数据分析规则对实时新能源电源测试数据进行识别，得到新能源电源测试数据对应的分析结果；

41、所述改进措施推荐模块，用于以新能源电源测试数据对应的分析结果为基础，采用查表匹配方法确定分析结果所对应的新能源电源改进措施；

42、所述数据存储模块，用于将实时新能源电源测试数据、实时新能源电源测试数据对应的分析结果以及新能源电源改进措施进行关联存储，完成新能源电源测试数据的管理。

43、本发明提供的一种新能源电源测试数据管理方法以及系统，通过采集历史新能源电源测试数据以及人工标签，并对新能源电源测试数据以及人工标签之间的数据关系进行学习之后，形成可以分析新能源电源测试数据的电源数据分析规则，并通过所述电源数据分析规则对后续的实时新能源电源测试数据进行分析，从而确定新能源电源性能指标，辅助工作人员对电池进行改进，不仅有效地提高了新能源电源测试数据的分析效率，还降低了对专业知识的要求，避免了人工分析导致的误判问题。