【技術實現步驟摘要】
本申請屬于測量電變量，尤其涉及荷電狀態計算方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、儲能技術在多個領域的應用使得準確估算電池荷電狀態（state?of?charge，soc）變得關鍵。soc是電池管理系統的核心，影響電池效率、壽命及系統可靠性。常見的估算方法有安時積分法、開路電壓法和卡爾曼濾波法，但它們都有局限性。
2、安時積分法通過積分電池充放電電流來估算soc，但受電流測量誤差影響，估算精度有限。它未考慮電池庫侖效率變化和實際容量變化，導致隨時間誤差增大，影響電池狀態判斷。
3、開路電壓法需要電池長時間靜置以獲取準確數據，但在實際應用中難以滿足，限制了其使用，且無法實時準確估算soc。
4、基于模型的方法如等效電路模型結合卡爾曼濾波提高了估算精度，但模型準確性依賴于電池參數準確性，而這些參數會因溫度變化、老化等因素變化，影響soc估算結果。傳統模型對復雜非線性關系描述能力有限。
技術實現思路
1、本申請實施例提供了荷電狀態計算方法、裝置、設備及存儲介質，以解決在充放電過程中荷電狀態計算不準確的技術問題。
2、本申請是通過如下技術方案實現的：
3、第一方面，本申請實施例提供了一種荷電狀態計算方法，包括：
4、獲取目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和開始充放電時的荷電狀態。
5、基于目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和開始充放電時的荷電狀態，計算第一
6、將目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和第一荷電狀態估計值，輸入荷電狀態計算模型，確定目標儲能電池的荷電狀態。
7、結合第一方面，在一些可能的實現方式中，基于目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和開始充放電時的荷電狀態，計算第一荷電狀態估計值，包括：
8、若實時電流小于0，則目標儲能電池處于充電狀態，采用第一公式，計算第一荷電狀態估計值。
9、第一公式為：
10、
11、其中，表示第一荷電狀態估算值，表示目標儲能電池的額定容量，表示充電狀態的開始時刻，表示充電狀態的結束時刻，表示庫倫效率，表示開始充電時的荷電狀態。
12、結合第一方面，在一些可能的實現方式中，基于目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和開始充放電時的荷電狀態，計算第一荷電狀態估計值，包括：
13、若實時電流大于0，則目標儲能電池處于放電狀態，采用第二公式，計算第一荷電狀態估計值。
14、第二公式為：
15、
16、其中，表示第一荷電狀態估算值，表示目標儲能電池的最大可釋放容量，表示放電狀態的開始時刻，表示放電狀態的結束時刻，表示開始放電時的荷電狀態。
17、結合第一方面，在一些可能的實現方式中，獲取目標儲能電池的開始充放電時的荷電狀態，包括：
18、通過開路電壓法獲取目標儲能電池的開始充放電時的荷電狀態。
19、結合第一方面，在一些可能的實現方式中，通過開路電壓法獲取目標儲能電池的開始充放電時的荷電狀態，包括：
20、獲取ocv-soc曲線簇。
21、基于ocv-soc曲線簇，確定目標儲能電池的開始充放電時的荷電狀態。
22、結合第一方面，在一些可能的實現方式中，基于ocv-soc曲線簇，確定目標儲能電池的開始充放電時的荷電狀態，包括：
23、獲取目標儲能電池開始充放電時的目標電壓。
24、基于目標電壓，在ocv-soc曲線簇中的每條ocv-soc曲線上，尋找對應的第二荷電狀態估算值。
25、將多個第二荷電狀態估算值的均值，作為目標儲能電池的開始充放電時的荷電狀態。
26、結合第一方面，在一些可能的實現方式中，荷電狀態計算模型為神經網絡模型；荷電狀態計算模型包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。
27、第二方面，本申請實施例提供了一種荷電狀態計算裝置，包括：
28、數據獲取模塊，用于獲取目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和開始充放電時的荷電狀態。
29、數據計算模塊，用于基于目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和開始充放電時的荷電狀態，計算第一荷電狀態估計值。
30、結果輸出模塊，用于將目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和第一荷電狀態估計值，輸入荷電狀態計算模型，確定目標儲能電池的荷電狀態。
31、第三方面，本申請實施例提供了一種終端設備，包括：處理器和存儲器，該存儲器用于存儲計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如第一方面任一項所述的荷電狀態計算方法。
32、第四方面，本申請實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如第一方面任一項所述的荷電狀態計算方法。
33、可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以參見上述第一方面中的相關描述，在此不再贅述。
34、本申請實施例與現有技術相比存在的有益效果是：
35、本申請首先實時采集了目標儲能電池的電流、電壓、溫度、充放電倍率以及初始的荷電狀態。隨后，基于這些數據，我們計算出了荷電狀態的初步估計值，即第一荷電狀態估計值。接著，將這一估計值連同采集的數據一同輸入到荷電狀態計算模型中，從而得到了充放電過程中荷電狀態的精確值。本方案的方法在計算第一荷電狀態估計值時使用了基于安時積分法改進的公式，在獲取初始的荷電狀態時使用了開路電壓法，最后還將初步估計值輸入了荷電狀態計算模型中，提高了估算的精度，在計算荷電狀態時考慮了溫度變化等因素對荷電狀態的影響，能夠準確的計算出在充放電過程中的荷電狀態。
36、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本說明書。
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1.一種荷電狀態計算方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的荷電狀態計算方法，其特征在于，所述基于目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和開始充放電時的荷電狀態，計算第一荷電狀態估計值，包括：
3.如權利要求1所述的荷電狀態計算方法，其特征在于，所述基于目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和開始充放電時的荷電狀態，計算第一荷電狀態估計值，包括：
4.如權利要求1所述的荷電狀態計算方法，其特征在于，所述獲取目標儲能電池的開始充放電時的荷電狀態，包括：
5.如權利要求4所述的荷電狀態計算方法，其特征在于，所述通過開路電壓法獲取目標儲能電池的開始充放電時的荷電狀態，包括：
6.如權利要求5所述的荷電狀態計算方法，其特征在于，所述基于所述OCV-SOC曲線簇，確定目標儲能電池的開始充放電時的荷電狀態，包括：
7.如權利要求1所述的荷電狀態計算方法，其特征在于，所述荷電狀態計算模型為神經網絡模型；所述荷電狀態計算模型包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。
...【技術特征摘要】
1.一種荷電狀態計算方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的荷電狀態計算方法，其特征在于，所述基于目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和開始充放電時的荷電狀態，計算第一荷電狀態估計值，包括：
3.如權利要求1所述的荷電狀態計算方法，其特征在于，所述基于目標儲能電池的實時電流、實時電壓、實時溫度、實時充放電倍率和開始充放電時的荷電狀態，計算第一荷電狀態估計值，包括：
4.如權利要求1所述的荷電狀態計算方法，其特征在于，所述獲取目標儲能電池的開始充放電時的荷電狀態，包括：
5.如權利要求4所述的荷電狀態計算方法，其特征在于，所述通過開路電壓法獲取目標儲能電池的開始充放電時的荷電狀態，包括：
6.如權利要求5所述的荷...
【專利技術屬性】
技術研發人員：孫海寧，張隆康，王世勇，田軼，周文騫，申楊帆，魯潤東，武林建，劉智，
申請(專利權)人：石家莊科林電氣股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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