【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專(zhuān)利技術(shù)涉及新能源車(chē)輛的電池管理系統(tǒng)，尤其涉及一種新能源車(chē)輛的soc估算方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、電池管理系統(tǒng)(bms，battery?management?system)在保障動(dòng)力電池安全和提高電池壽命方面具有無(wú)法替代的核心地位。對(duì)于動(dòng)力電池而言，bms核心的功能為電芯監(jiān)控、單體電池均衡以及荷電狀態(tài)(soc，state?of?charge)估算。其中，soc估算是否準(zhǔn)確直接影響電池的續(xù)航里程以及使用壽命。
2、現(xiàn)有的soc估算方法一般是基于安時(shí)積分法，采用ocv-soc表進(jìn)行修正的估算方法。
3、安時(shí)積分法是基于電池的電流與時(shí)間的積分來(lái)計(jì)算soc的變化；ocv-soc表是通過(guò)測(cè)量電池的開(kāi)路電壓(ocv)來(lái)估算soc，具體而言，ocv-soc表是通過(guò)實(shí)驗(yàn)得出的開(kāi)路電壓與soc之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，不同的電池類(lèi)型(如三元電池、磷酸鐵鋰電池)具有不同的ocv-soc曲線(xiàn)。
4、在進(jìn)行soc估算時(shí)，安時(shí)積分法通過(guò)積分電流來(lái)估算soc，但電流測(cè)量的誤差會(huì)隨著時(shí)間的積累而累積，導(dǎo)致soc估算值與實(shí)際值之間的偏差逐漸增大，而且對(duì)電流傳感器的精度要求很高。任何傳感器的誤差或漂移都會(huì)直接影響soc的估算精度。同時(shí)，安時(shí)積分法是一種開(kāi)環(huán)控制方法，它不能自動(dòng)修正由于測(cè)量誤差或電池模型不準(zhǔn)確導(dǎo)致的soc估算偏差。由于安時(shí)積分法需要一個(gè)準(zhǔn)確的初始soc值，如果初始值不準(zhǔn)確，整個(gè)soc的估算都將基于這個(gè)錯(cuò)誤的起點(diǎn)，導(dǎo)致后續(xù)的估算結(jié)果不準(zhǔn)確。在行駛過(guò)程中，電池的內(nèi)阻、電壓隨環(huán)境溫度變化，這也會(huì)影響電流的
5、而ocv-soc查表需要電池在沒(méi)有負(fù)載的情況下靜置一段時(shí)間，以便使電壓穩(wěn)定，這使得它不適用于實(shí)時(shí)soc估算。在實(shí)際應(yīng)用中，如電動(dòng)汽車(chē)運(yùn)行時(shí)，這種方法不實(shí)用。同時(shí)由于電池類(lèi)型的不同，ocv-soc曲線(xiàn)的陡峭程度也不同，如磷酸鐵鋰電池的ocv-soc曲線(xiàn)相對(duì)較為平坦，尤其是在中等soc范圍內(nèi)，使得此方法只能在較小的范圍內(nèi)達(dá)到可信的程度。
6、基于上述原因，如何在不使用安時(shí)積分法和ocv-soc查表的前提下準(zhǔn)確的估算新能源車(chē)輛的soc，成為了目前亟需解決的技術(shù)問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專(zhuān)利技術(shù)公開(kāi)了一種新能源車(chē)輛的soc估算方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題。
2、本專(zhuān)利技術(shù)采用下述技術(shù)方案：
3、第一方面，本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例提供了一種新能源車(chē)輛的soc估算方法，該方法包括：
4、獲取駕駛員行為數(shù)據(jù)、車(chē)輛運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)及溫度數(shù)據(jù)；
5、利用獲取的數(shù)據(jù)對(duì)本地卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練后的所述本地卷積網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)發(fā)送至中央服務(wù)器；
6、使所述中央服務(wù)器基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)，根據(jù)所述車(chē)輛運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)及所述溫度數(shù)據(jù)，對(duì)接收到的所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)，并對(duì)同類(lèi)型的所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行聚合；
7、接收所述中央服務(wù)器發(fā)送的聚合參數(shù)，迭代更新所述本地卷積網(wǎng)絡(luò)，直至滿(mǎn)足預(yù)設(shè)條件，在更新過(guò)程中，根據(jù)預(yù)設(shè)的全局漂移約束對(duì)所述本地卷積網(wǎng)絡(luò)的所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行約束，其中，所述全局漂移約束的權(quán)重隨訓(xùn)練次數(shù)逐步增大；
8、利用更新后的所述本地卷積網(wǎng)絡(luò)，對(duì)新能源車(chē)輛的soc進(jìn)行估算。
9、第二方面，本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例提供了一種新能源車(chē)輛的soc估算裝置，所述裝置包括：
10、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取駕駛員行為數(shù)據(jù)、車(chē)輛運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)及溫度數(shù)據(jù)；
11、本地訓(xùn)練模塊，用于利用獲取的數(shù)據(jù)對(duì)本地卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練后的所述本地卷積網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)發(fā)送至中央服務(wù)器；
12、聯(lián)邦學(xué)習(xí)模塊，用于使所述中央服務(wù)器基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)，根據(jù)所述車(chē)輛運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)及所述溫度數(shù)據(jù)，對(duì)接收到的所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)，并對(duì)同類(lèi)型的所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行聚合；
13、模型更新模塊，用于接收所述中央服務(wù)器發(fā)送的聚合參數(shù)，迭代更新所述本地卷積網(wǎng)絡(luò)，直至滿(mǎn)足預(yù)設(shè)條件，在更新過(guò)程中，根據(jù)預(yù)設(shè)的全局漂移約束對(duì)所述本地卷積網(wǎng)絡(luò)的所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行約束，其中，所述全局漂移約束的權(quán)重隨訓(xùn)練次數(shù)逐步增大；
14、soc估算模塊，用于利用更新后的所述本地卷積網(wǎng)絡(luò)，對(duì)新能源車(chē)輛的soc進(jìn)行估算。
15、第三方面，本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，包括：
16、處理器；以及
17、被安排成存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器，所述可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器在被執(zhí)行時(shí)使所述處理器執(zhí)行如上任一項(xiàng)所述的方法。
18、第四方面，本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，所述一個(gè)或多個(gè)程序當(dāng)被包括多個(gè)應(yīng)用程序的電子設(shè)備執(zhí)行時(shí)，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行如上任一項(xiàng)所述的方法。
19、上述專(zhuān)利技術(shù)中的一個(gè)實(shí)施例具有如下優(yōu)點(diǎn)或有益效果：
20、本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例主要提供了一種新能源車(chē)輛的soc估算方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例提供的soc估算方法合了駕駛員行為數(shù)據(jù)、車(chē)輛運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)，利用本地卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)新能源車(chē)輛的soc進(jìn)行估算，通過(guò)多源數(shù)據(jù)的融合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，能夠準(zhǔn)確反映soc的實(shí)際變化，將估算誤差從現(xiàn)有的8％降低到5％以下，顯著提高了估算的精度。
21、其次，采用優(yōu)化的聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)，提升了模型的泛化能力。具體地，本地訓(xùn)練的卷積網(wǎng)絡(luò)參數(shù)發(fā)送至中央服務(wù)器進(jìn)行聚合，無(wú)需上傳原始數(shù)據(jù)，滿(mǎn)足了數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的要求。通過(guò)根據(jù)車(chē)輛運(yùn)行環(huán)境和溫度進(jìn)行參數(shù)聚類(lèi)和聚合，以及引入全局漂移約束，防止模型過(guò)度擬合，實(shí)現(xiàn)了模型在不同環(huán)境和駕駛行為下的有效應(yīng)用，提高了soc估算的可靠性。
22、進(jìn)一步地，通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中逐步提升全局漂移約束的權(quán)重，動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練策略，使模型既能學(xué)習(xí)本地?cái)?shù)據(jù)的特性，又具備全局模型的通用性。針對(duì)不同的車(chē)輛運(yùn)行環(huán)境和溫度條件，生成適用于多種場(chǎng)景的soc估算模型，降低了系統(tǒng)誤差，增強(qiáng)了模型的適應(yīng)性和實(shí)用性。這一綜合方法有效地解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，為新能源車(chē)輛的soc估算提供了更加準(zhǔn)確和可靠的解決方案。
本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種新能源車(chē)輛的SOC估算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的新能源車(chē)輛的SOC估算方法，其特征在于，所述駕駛員行為數(shù)據(jù)至少包括加速踏板開(kāi)度、制動(dòng)踏板開(kāi)度及能量回收擋位信息；所述車(chē)輛運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)至少包括車(chē)輛行駛路線(xiàn)的爬坡量和下坡量；所述溫度數(shù)據(jù)包括車(chē)載環(huán)境溫度和/或電池組溫度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的新能源車(chē)輛的SOC估算方法，其特征在于，在所述利用獲取的數(shù)據(jù)對(duì)本地神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的步驟中，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的新能源車(chē)輛的SOC估算方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)包括所述本地卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)；其中，在所述通過(guò)梯度下降的方式對(duì)所述損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的步驟中，包括通過(guò)調(diào)整所述權(quán)重參數(shù)，對(duì)所述損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的新能源車(chē)輛的SOC估算方法，其特征在于，在所述使所述中央服務(wù)器基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)，根據(jù)所述車(chē)輛運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)及所述溫度數(shù)據(jù)，對(duì)接收到的所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)，并對(duì)同類(lèi)型的所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行聚合的步驟中，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的新能源車(chē)輛的SOC估算方法，其特
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的新能源車(chē)輛的SOC估算方法，其特征在于，在所述接收所述中央服務(wù)器發(fā)送的聚合參數(shù)，更新所述本地卷積網(wǎng)絡(luò)，在更新過(guò)程中，根據(jù)預(yù)設(shè)的全局漂移約束對(duì)所述本地卷積網(wǎng)絡(luò)的所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行約束，所述全局漂移約束的權(quán)重隨訓(xùn)練次數(shù)逐步增大的步驟中，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的新能源車(chē)輛的SOC估算方法，其特征在于，在所述全局漂移約束的權(quán)重隨訓(xùn)練次數(shù)逐步增大的步驟中，具體包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的新能源車(chē)輛的SOC估算方法，其特征在于，在所述利用更新后的所述本地卷積網(wǎng)絡(luò)，對(duì)新能源車(chē)輛的SOC進(jìn)行估算的步驟中，包括：
10.一種新能源車(chē)輛的SOC估算控制裝置，其特征在于，所述裝置包括：
11.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：
12.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，所述一個(gè)或多個(gè)程序當(dāng)被包括多個(gè)應(yīng)用程序的電子設(shè)備執(zhí)行時(shí)，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行如權(quán)利要求1～9之任一所述方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種新能源車(chē)輛的soc估算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的新能源車(chē)輛的soc估算方法，其特征在于，所述駕駛員行為數(shù)據(jù)至少包括加速踏板開(kāi)度、制動(dòng)踏板開(kāi)度及能量回收擋位信息；所述車(chē)輛運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)至少包括車(chē)輛行駛路線(xiàn)的爬坡量和下坡量；所述溫度數(shù)據(jù)包括車(chē)載環(huán)境溫度和/或電池組溫度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的新能源車(chē)輛的soc估算方法，其特征在于，在所述利用獲取的數(shù)據(jù)對(duì)本地神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的步驟中，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的新能源車(chē)輛的soc估算方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)包括所述本地卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)；其中，在所述通過(guò)梯度下降的方式對(duì)所述損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的步驟中，包括通過(guò)調(diào)整所述權(quán)重參數(shù)，對(duì)所述損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的新能源車(chē)輛的soc估算方法，其特征在于，在所述使所述中央服務(wù)器基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)，根據(jù)所述車(chē)輛運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)及所述溫度數(shù)據(jù)，對(duì)接收到的所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)，并對(duì)同類(lèi)型的所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行聚合的步驟中，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的新能源車(chē)輛的soc估算方...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
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