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一种通用BMS控制模型自动生成方法与设备
申请人信息
- 申请人:烟台山有智能科技有限公司
- 申请人地址:264000 山东省烟台市高新区博斯纳路东规划二号路南烟台国际设计小镇1号楼4层
- 发明人: 烟台山有智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种通用BMS控制模型自动生成方法与设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311642448.9 |
| 申请日 | 2023/12/1 |
| 公告号 | CN117767462A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | H02J7/00 |
| 权利人 | 烟台山有智能科技有限公司 |
| 发明人 | 邹伟; 边高伟; 吕海泳; 赵玉新; 谭晓妮; 于克滨; 柳晓晨; 李阳 |
| 地址 | 山东省烟台市高新区博斯纳路东规划二号路南烟台国际设计小镇1号楼4层 |
摘要文本
本发明涉及新能源电池管理系统(BMS)技术领域，尤其涉及一种通用BMS控制模型自动生成方法与设备。获取数个电池阵列单元中的电池数据，并附加电池编号信息，上传至信息处理中心；在信息处理中心，通过电池学习模式对获得的电池数据进行实时存储、排序、统计与分析；然后根据对电池数据的分析，利用深度学习建立智能电池管理系统控制神经网络模型，得到初始BMS控制模型；利用得到的初始BMS控制模型，生成核心工作程序和调用接口；完成充放电时的数据验证，与理论模拟效果进行对比，同时记录参数指标的偏差值；进行判定并调整BMS控制模型的参数；将调整后的BMS控制模型参数固化，生成通用BMS控制模型。实现了更准确、定制化、高效的电池管理和控制。
专利主权项内容
1.一种通用BMS控制模型自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取多个电池阵列单元中的电池数据，并附加电池编号信息，实时上传至信息处理中心模块；S2.在信息处理中心模块中，通过学习模式对获得的电池数据进行实时存储、排序、统计与分析；S3.根据对电池数据的分析，基于深度学习建立智能电池管理系统控制神经网络模型，得到初始BMS控制模型；S4.利用得到的初始BMS控制模型，生成核心工作程序和调用接口；并完成充放电时的数据验证，与理论模拟效果进行对比，同时记录参数指标的偏差值；S5.对偏差值进行判定并调整BMS控制模型的参数；S6.将调整后的BMS控制模型参数固化，生成适应不同电池的使用情况的总体模型，即通用BMS控制模型。