本發明涉及電池管理,具體為一種基于物聯網的電池管理數據化處理方法及系統。
背景技術:
1、小型設備的電池管理與大型設備的電池管理之間在多個方面存在顯著的區別,如在系統復雜性方面,由于小型設備通常體積較小,電池容量有限,因此其電池管理系統相對簡單,這類系統主要關注電池的充電、放電保護、電量計量和顯示等基本功能;相比之下,大型設備的電池管理系統要復雜得多,不僅包含小型設備電池管理系統的所有功能,還增加了更多的高級功能,如電池狀態監測、均衡管理、故障檢測、數據通信以及復雜的算法控制等,這些功能對于確保大型電池組的安全、可靠和高效運行至關重要。如在功能需求方面,小型設備的電池管理系統主要滿足設備的基本運行需求,如提供穩定的電力供應、防止電池過充過放以及提供電量信息等,這些功能旨在確保設備的正常運行并延長電池的使用壽命;大型設備的電池管理系統則需要滿足更高的功能需求,它們需要實時監測電池組的電壓、電流、溫度等參數,對電池進行均衡管理以延長電池組的整體壽命,同時還需要具備強大的故障檢測和數據通信能力,以便及時發現并解決問題。如在技術要求方面,小型設備的電池管理系統在技術要求上相對較低,它們通常采用較為簡單的電路設計和算法來實現所需的功能,然而,隨著技術的進步和需求的提升,小型設備的電池管理系統也在不斷向智能化和集成化方向發展;大型設備的電池管理系統則對技術要求較高。它們需要采用先進的數字技術、通信技術和控制算法來實現復雜的功能。同時,為了確保系統的穩定性和可靠性,大型設備的電池管理系統還需要經過嚴格的測試和驗證。如應用場景方面,小型設備的電池管理系統廣泛應用于便攜式電子設備、智能家居設備、醫療設備等領域,這些設備通常對電池管理系統的體積、重量和成本有一定的限制;大型設備的電池管理系統則主要應用于電動汽車、儲能電站、工業自動化設備等領域,這些領域對電池管理系統的性能、可靠性和安全性要求極高。
2、有鑒于此,大型設備的電池管理技術已趨近成熟,然小型設備在生活中更加普及,如掃地清潔機器人,使得企業對小型設備電池的運維面更加的廣泛,進而不利于企業提高電池的維護效率,也不利于用戶對產品的體驗。
技術實現思路
1、本發明的目的在于提供一種基于物聯網的電池管理數據化處理方法及系統,以解決上述背景技術中提出的問題。
2、為了解決上述技術問題,本發明提供如下技術方案:
3、一種基于物聯網的電池管理數據化處理系統,本系統包括:存儲模塊、數據梳理模塊、特征分析模塊和協同處理模塊;
4、所述存儲模塊,用于實時采集電池的充放電行為數據,包括電池的單次充電時長和單次放電時長;在電池管理云平臺中為每個終端設備分配存儲空間,以存儲電池的充放電行為數據;
5、所述數據梳理模塊,用于在一維坐標系中,刻畫所述充放電行為數據,以所述單次充電時長為數據梳理參考標準,整理所述單次放電時長,以生成行為特征集;
6、所述特征分析模塊,基于行為特征集,分析并評估終端設備的電池使用第一特征值和第二特征值;
7、所述協同處理模塊,基于第一特征值和第二特征值,判斷終端設備之間是否存在電池使用特征相似,若判斷終端設備之間存在電池使用特征相似,則對存在電池使用特征相似的終端設備進行電池協同管理,否則不進行電池協同管理。
8、進一步的,所述存儲模塊包括數據采集單元和存儲空間分配單元;
9、所述數據采集單元,用于在終端設備中內置電池狀態傳感器,用于實時采集電池的充放電行為數據,所述充放電行為數據包括電池的單次充電時長和單次放電時長,所述單次充電時長指電池從單次開始充電到單次結束充電期間的持續時長,所述單次放電時長指終端設備從單次開始使用到單次結束使用期間的持續時長;
10、所述存儲空間分配單元,通過物聯網芯片上傳各終端設備中電池的充放電行為數據至電池管理云平臺,且所述電池管理云平臺中分配有云存儲空間,所述云存儲空間用于存儲電池的充放電行為數據,其中,一個終端設備對應分配一個云存儲空間,所述電池管理云平臺具備拓展云存儲空間數量的功能,當有新的終端設備被首次激活使用時,所述電池管理云平臺為激活使用的新的終端設備分配新的云存儲空間。
11、進一步的,所述數據梳理模塊包括狀態節點標記單元和行為特征歸納單元;
12、所述狀態節點標記單元,用于調取充放電行為數據,并將每個單次充電時長和每個單次放電時長,依次分別在一維時間線上連續排布;將每個單次充電時長視為電池狀態在一維時間線上的一個狀態節點,將第r個單次充電時長對應的狀態節點記為;
13、所述行為特征歸納單元,用于將第i個終端設備在所述電池管理云平臺中對應分配的云存儲空間,記為;在一維時間線上對全部單次放電時長進行統一編號,將第e個單次放電時長記為,并統計相鄰的連續兩個狀態節點之間的全部單次放電時長,生成行為特征集,記為,其中,表示第r+1個單次充電時長對應的狀態節點,表示在狀態節點和狀態節點之間統計的單次放電時長的總數量。
14、進一步的,所述特征分析模塊包括電池使用第一特征分析單元和電池使用第二特征分析單元;
15、所述電池使用第一特征分析單元,基于狀態節點,在云存儲空間中調取單次充電時長,記為,并基于行為特征集,分析并評估第i個終端設備的電池使用第一特征值,公式如下:
16、;
17、式中,表示第i個終端設備的電池使用第一特征值,r表示狀態節點的總數量;
18、所述電池使用第二特征分析單元,用于分析并評估第i個終端設備的電池使用第二特征值,公式如下:
19、;
20、式中,表示第i個終端設備的電池使用第二特征值,表示狀態節點對應的單次充電時長。
21、進一步的,所述協同處理模塊包括散點刻畫分析單元和協同處理單元;
22、所述散點刻畫分析單元,用于以電池使用第一特征值為橫坐標變量,以電池使用第二特征值為縱坐標變量,建立數據化二維坐標系,并刻畫第i個終端設備的特征散點,記為;
23、所述協同處理單元,用于在所述數據化二維坐標系中,任意選取特征散點為聚類中心,并設置聚類范圍尺度k,判斷第i+1個終端設備與第i個終端設備之間是否存在電池使用特征相似,判斷公式如下:
24、;
25、式中,表示第i+1個終端設備與第i個終端設備之間的電池使用特征相似度,表示第i+1個終端設備在所述電池管理云平臺中對應分配的云存儲空間,表示第i+1個終端設備的電池使用第一特征值,表示第i+1個終端設備的電池使用第二特征值;
26、若滿足所述判斷公式,則判斷第i+1個終端設備與第i個終端設備之間存在電池使用特征相似,并對第i+1個終端設備與第i個終端設備進行電池協同管理;若不滿足所述判斷公式,則判斷第i+1個終端設備與第i個終端設備之間不存在電池使用特征相似,且對第i+1個終端設備與第i個終端設備不進行電池協同管理。
27、一種基于物聯網的電池管理數據化處理方法,本方法包括以下步驟:
28、步驟s1:實時采集電池的充放電行為數據,包括電池的單次充電時長和單次放電時長;在電池管理云平臺中為每個終端設備分配存儲空間,以存儲電池的充放電行為數據;
29、步驟s2:在一維坐標系中,刻畫所述充放電行為數據,以所述單次充電時長為數據梳理參考標準,整理所述單次放電時長,以生成行為特征集;
30、步驟s3:基于行為特征集,分析并評估終端設備的電池使用第一特征值和第二特征值;
31、步驟s4:基于第一特征值和第二特征值,判斷終端設備之間是否存在電池使用特征相似,若判斷終端設備之間存在電池使用特征相似,則對存在電池使用特征相似的終端設備進行電池協同管理,否則不進行電池協同管理。
32、進一步的,所述步驟s1的具體實施過程包括:
33、在終端設備中內置電池狀態傳感器,用于實時采集電池的充放電行為數據,所述充放電行為數據包括電池的單次充電時長和單次放電時長,所述單次充電時長指電池從單次開始充電到單次結束充電期間的持續時長,所述單次放電時長指終端設備從單次開始使用到單次結束使用期間的持續時長;
34、通過物聯網芯片上傳各終端設備中電池的充放電行為數據至電池管理云平臺,且所述電池管理云平臺中分配有云存儲空間,所述云存儲空間用于存儲電池的充放電行為數據,其中,一個終端設備對應分配一個云存儲空間,所述電池管理云平臺具備拓展云存儲空間數量的功能,當有新的終端設備被首次激活使用時,所述電池管理云平臺為激活使用的新的終端設備分配新的云存儲空間。
35、進一步的,所述步驟s2的具體實施過程包括:
36、調取充放電行為數據,并將每個單次充電時長和每個單次放電時長,依次分別在一維時間線上連續排布;將每個單次充電時長視為電池狀態在一維時間線上的一個狀態節點,將第r個單次充電時長對應的狀態節點記為;
37、將第i個終端設備在所述電池管理云平臺中對應分配的云存儲空間,記為;在一維時間線上對全部單次放電時長進行統一編號,將第e個單次放電時長記為,并統計相鄰的連續兩個狀態節點之間的全部單次放電時長,生成行為特征集,記為,其中,表示第r+1個單次充電時長對應的狀態節點,表示在狀態節點和狀態節點之間統計的單次放電時長的總數量。
38、進一步的,所述步驟s3的具體實施過程包括:
39、基于狀態節點,在云存儲空間中調取單次充電時長,記為,并基于行為特征集,分析并評估第i個終端設備的電池使用第一特征值,公式如下:
40、;
41、式中,表示第i個終端設備的電池使用第一特征值,r表示狀態節點的總數量;
42、分析并評估第i個終端設備的電池使用第二特征值,公式如下:
43、;
44、式中,表示第i個終端設備的電池使用第二特征值,表示狀態節點對應的單次充電時長;
45、根據上述方法,以放電行為作為第一維度視角,公式計算的是充電一次終端設備的有效放電時長率,通過大數據來量化出有效放電時長率的平均值,來表征電池使用第一特征值,以充電行為作為第二維度視角,公式計算的是第r次充電結束至第r+1次充電開始前,有效充電量下的單次放電率,通過大數據來量化出有效充電量下的單次放電率的平均值,來表征電池使用第二特征值。
46、進一步的,所述步驟s4的具體實施過程包括:
47、進一步的,所述步驟s4的具體實施過程包括:
48、以電池使用第一特征值為橫坐標變量,以電池使用第二特征值為縱坐標變量,建立數據化二維坐標系,并刻畫第i個終端設備的特征散點,記為;
49、在所述數據化二維坐標系中,任意選取特征散點為聚類中心,并設置聚類范圍尺度k,判斷第i+1個終端設備與第i個終端設備之間是否存在電池使用特征相似,判斷公式如下:
50、;
51、式中,表示第i+1個終端設備與第i個終端設備之間的電池使用特征相似度,表示第i+1個終端設備在所述電池管理云平臺中對應分配的云存儲空間,表示第i+1個終端設備的電池使用第一特征值,表示第i+1個終端設備的電池使用第二特征值;
52、根據上述方法,電池使用特征相似度是基于勾股定理來計算,能夠表現散點在二維坐標系中的距離,即聚類程度,電池使用特征相似度越大,表示終端設備之間的電池使用特征越相似,進而對用戶來說,用戶使用終端設備的行為特征越相似,對電池來說,電池的生命周期規律也越相似,進而進行協同管理;
53、若滿足所述判斷公式,則判斷第i+1個終端設備與第i個終端設備之間存在電池使用特征相似,并對第i+1個終端設備與第i個終端設備進行電池協同管理;若不滿足所述判斷公式,則判斷第i+1個終端設備與第i個終端設備之間不存在電池使用特征相似,且對第i+1個終端設備與第i個終端設備不進行電池協同管理。
54、與現有技術相比,本發明所達到的有益效果是:本發明提供的一種基于物聯網的電池管理數據化處理方法及系統中,實時采集電池的充放電行為數據,包括電池的單次充電時長和單次放電時長;在電池管理云平臺中為每個終端設備分配存儲空間,以存儲電池的充放電行為數據;在一維坐標系中,刻畫所述充放電行為數據,以所述單次充電時長為數據梳理參考標準,整理所述單次放電時長,以生成行為特征集;基于行為特征集,分析并評估終端設備的電池使用第一特征值和第二特征值;基于第一特征值和第二特征值,判斷終端設備之間是否存在電池使用特征相似,從而能夠在終端設備之間進行電池協同管理,提高企業對電池的維護效率,保證了終端設備的長期穩定運行。