[发明专利]动力电池的管理方法、装置和系统

说明书

本发明提供一种动力电池的管理方法、装置和系统，该方法包括：获取动力电池的充放电数据和所处环境的环境数据，根据充放电数据和环境数据，采用预先得到的有效充放电模型，获取动力电池的充放电策略，充放电策略包括充电策略和放电策略，充放电模型为根据机器学习算法采用多个充放电数据优化得到的，然后将放电策略发送给动力电池，并将充电策略发送给动力电池对应的充电柜。这样，能够对动力电池进行远程管理，同时实时调整动力电池的充放电策略，提升了动力电池的使用安全性，同时提高了动力电池的有效利用率。

技术领域

本发明涉及电池管理技术领域，尤其涉及一种动力电池的管理方法、装置和系统。

背景技术

动力电池为工具提供动力来源的电源，多指为电动汽车、电动列车、电动自行车、高尔夫球车提供动力的蓄电池，制定有效的电池管理方案对于电池的使用性能、安全性以及降低电池故障率等来说都相当重要。

目前的电池管理方案中，根据实验室数据生成电池充放电策略，然后将该充放电策略固化在内部嵌入式软硬件系统中，对电池进行管理和保护，其中，电池的数据保存在内置的SD卡中。

然而，电池组一旦离开电池组装厂，就无法提供远程管理，一旦故障，需要动力电池供应商到现场获取电池数据，并进行故障分析，运营维护成本高；同时，预制定的电池充放电策略无法将电池在不同环境下的充放电效率做到最优，降低了电池的有效利用率。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种动力电池的管理方法、装置和系统，以对动力电池进行远程管理，同时实时调整动力电池的充放电策略，提升了动力电池的使用安全性，并且提高了动力电池的有效利用率。

第一方面，本发明实施例提供一种动力电池的管理方法，包括：

获取所述动力电池的充放电数据和所处环境的环境数据；

根据所述充放电数据和所述环境数据，采用预先得到的有效充放电模型，获取所述动力电池的充放电策略，所述充放电策略包括充电策略和放电策略，所述充放电模型为根据机器学习算法采用多个充放电数据优化得到的；

将所述放电策略发送给所述动力电池，并将充电策略发送给所述动力电池对应的充电柜。

可选的，所述充放电数据包括充电数据和放电数据，所述根据所述充放电数据和所述环境数据，采用预先得到的有效充放电模型，获取所述动力电池的充放电策略，包括：

若所述充放电数据为有效数据，根据所述充电数据和有效充电模型，获取所述动力电池的充电策略；

根据所述放电数据和有效放电模型，获取所述动力电池的放电策略；

其中，所述有效充放电模型包括所述有效充电模型和所述有效放电模型。

可选的，所述方法还包括：

根据第一条件，确定所述充放电数据和/或所述环境数据是否为无效数据，所述第一条件为预设的确定数据无效的条件；

若所述充放电数据和所述环境数据均不是无效数据，则根据第二条件，确定所述充放电数据是为有效数据或失效数据，所述第二条件包括预设的确定数据有效的条件和数据失效的条件。

可选的，所述方法还包括：

若所述充放电数据为失效数据，采用预先得到的失效充放电模型，预测所述动力电池在充放电过程中发生故障的概率；

若所述动力电池在充电过程中发生故障的概率大于预设第一概率，将携带有停止充电的指令发送给所述充电柜；

若所述动力电池在放电过程中发生故障的概率大于预设第二概率，将携带有停止放电发送给所述动力电池。

可选的，所述方法还包括：