电池温度检测方法,装置,设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:38645012 阅读:21 留言:0更新日期:2023-08-31 18:36
本发明专利技术属于电池温度检测技术领域,公开了一种电池温度检测方法,装置,设备及存储介质。本发明专利技术通过获取待测电池的实测温度,实时电压值与剩余电量,以及待测电池所处当前位置的环境温度,根据实时电压值和剩余电量确定温度补偿模型,将环境温度、实时电压值与剩余电量输入至温度补偿模型,得到温度补偿值,根据温度补偿值对实测温度进行温度补偿,得到真实温度,在真实温度大于异常温度时,发出温度异常提示。通过确认电池工作模式以及电池所在位置的环境温度,确定对应的温度补偿模型,得出对应的温度补偿值,通过温度补偿值对实测温度进行温度补偿得到电池的真实温度,能避免环境温度以及电池的工作模式的影响,使对电池的温度检测结果更准确。检测结果更准确。检测结果更准确。

【技术实现步骤摘要】
电池温度检测方法,装置,设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及电池温度检测
,尤其涉及一种电池温度检测方法,装置,设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着清洁能源的不断普及,电池在生活中所扮演的角色逐渐重要,在电池的使用过程中,需要对电池的温度进行关注,在电池的温度超过一个极限值时,可能会造成电池爆炸,以及火灾的危险,尤其是当电池在密闭的运行环境中,发生危险的概率会大大增加,增加使用电池的安全隐患,在对电池的温度进行检测时,测量的温度会受到电池本身的状态以及当前的环境影响,使得测量出的结果与电池的实际温度出现偏差,进而可能影响电池的正常工作,甚至引发安全问题。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案,并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种电池温度检测方法,装置,设备及存储介质,旨在解决现有技术对电池的温度检测不准确的技术问题。
[0005]为实现上述目的,本专利技术提供了一种电池温度检测方法,所述方法包括以下步骤:
[0006]获取待测电池的实测温度,所述待测电池所处当前位置的环境温度,所述待测电池的实时电压值以及所述待测电池的剩余电量;
[0007]根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型;
[0008]将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型,得到温度补偿值;
[0009]根据所述温度补偿值对所述实测温度进行温度补偿,得到所述待测电池的真实温度;
[0010]在所述真实温度大于异常温度时,发出温度异常提示。
[0011]可选地,所述根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型,包括:
[0012]根据所述实时电压值与所述待测电池的剩余电量得到电压变化率与剩余电量变化率;
[0013]根据所述电压变化率与所述剩余电量变化率确定出所述待测电池的工作模式;
[0014]根据所述工作模式在温度补偿模型库中,匹配与所述工作模式对应的温度补偿模型,所述温度补偿模型库中包括至少一个温度补偿模型。
[0015]可选地,根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型,包括:
[0016]根据所述实时电压值与所述待测电池的剩余电量得到电压变化率与剩余电量变
化率;
[0017]根据所述电压变化率与所述剩余电量变化率确定出所述待测电池的工作模式;
[0018]根据所述工作模式在温度补偿模型库中,匹配与所述工作模式对应的温度补偿模型,所述温度补偿模型库中包括至少一个温度补偿模型。
[0019]可选地,所述根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型之前,还包括:
[0020]根据预设采集频率采集所述待测电池的历史采集数据集合,所述历史采集数据集合包括历史电压值、历史剩余电量以及历史环境温度;
[0021]将所述采集数据集合划分为训练数据集与验证数据集;
[0022]根据所述训练数据集对预设模型进行训练,得到温度补偿模型,并将所述温度补偿模型添加到温度补偿模型库。
[0023]可选地,所述根据所述训练数据集对初始温度补偿模型进行训练,得到温度补偿模型,包括:
[0024]将所述训练数据集中的实时电压值,剩余电量以及环境温度进行归一化,得到归一化训练数据集;
[0025]将所述归一化数据集输入至隐含层中的神经元,根据预设权重值与偏置值得到训练值,并将所述训练值输入至下一神经元中,直至最后一个神经元,得到隐含层输出值;
[0026]对所述隐含层输出值与期望输出比较,在所述训练值满足期望输出时,结束训练,得到温度补偿模型。
[0027]可选地,所述对所述隐含层输出值与期望输出比较,在所述训练值满足期望输出时,结束训练,得到温度补偿模型之后,还包括:
[0028]将所述验证数据集中的数据输入至所述温度补偿模型,得到验证温度补偿值;
[0029]将所述验证温度补偿值与所述验证数据集中的真实值比较,得到误差值;
[0030]将所述误差值与预设误差比较,在所述误差值大于所述预设误差时,根据所述误差值对所述权重值与偏置值进行修正,得到修正后的温度补偿模型。
[0031]可选地,所述在所述真实温度大于异常温度时,发出温度异常提示之后,还包括:
[0032]根据所述真实温度与所述异常温度值得到温度溢出值;
[0033]根据所述温度溢出值查找温度调整表得到调整电压,所述温度调整表包括温度溢出值与调整电压的对应关系;
[0034]根据所述调整电压对所述待测电池的实时电压进行调整,使待测电池的温度下降。
[0035]此外,为实现上述目的,本专利技术还提出一种电池温度检测装置,所述电池温度检测装置包括:
[0036]参数获取模块,用于获取待测电池的实测温度,所述待测电池所处当前位置的环境温度,所述待测电池的实时电压值以及所述待测电池的剩余电量;
[0037]模型确认模块,用于根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型;
[0038]补偿值确认模块,用于将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型,得到温度补偿值;
[0039]温度补偿模块,用于根据所述温度补偿值对所述实测温度进行温度补偿,得到所述待测电池的真实温度;
[0040]温度检测模块,用于在所述真实温度大于异常温度时,发出温度异常提示。
[0041]此外,为实现上述目的,本专利技术还提出一种电池温度检测设备,所述电池温度检测设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电池温度检测程序,所述电池温度检测程序配置为实现如上文所述的电池温度检测方法的步骤。
[0042]此外,为实现上述目的,本专利技术还提出一种存储介质,所述存储介质上存储有电池温度检测程序,所述电池温度检测程序被处理器执行时实现如上文所述的电池温度检测方法的步骤。
[0043]本专利技术通过获取待测电池的实测温度,所述待测电池所处当前位置的环境温度,所述待测电池的实时电压值以及所述待测电池的剩余电量,根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型,将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型,得到温度补偿值,根据所述温度补偿值对所述实测温度进行温度补偿,得到所述待测电池的真实温度,在所述真实温度大于异常温度时,发出温度异常提示。通过对电池的当前的工作模式确认,以及电池当前所在的环境温度,确定出对应的温度补偿模型,并得出对应的温度补偿值,通过温度补偿值对实测温度进行温度补偿,得到电池的真实温度,相对现有技术而言能够避免环境温度以及电池当前的工作模式的影响,使对电池的温度检测结果更加准确。
附图说明
[0044]图1是本专利技术实施例方案涉本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电池温度检测方法,其特征在于,所述电池温度检测方法包括:获取待测电池的实测温度,所述待测电池所处当前位置的环境温度,所述待测电池的实时电压值以及所述待测电池的剩余电量;根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型;将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型,得到温度补偿值;根据所述温度补偿值对所述实测温度进行温度补偿,得到所述待测电池的真实温度;在所述真实温度大于异常温度时,发出温度异常提示。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型,包括:根据所述实时电压值与所述待测电池的剩余电量得到电压变化率与剩余电量变化率;根据所述电压变化率与所述剩余电量变化率确定出所述待测电池的工作模式;根据所述工作模式在温度补偿模型库中,匹配与所述工作模式对应的温度补偿模型,所述温度补偿模型库中包括至少一个温度补偿模型。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述环境温度、所述实时电压值以及所述剩余电量输入至所述温度补偿模型,得到温度补偿值,包括:确定所述温度补偿模型的模型类型;根据所述模型类型与所述环境温度查找温度补偿对应关系,得到温度补偿系数;根据所述实时电压值、所述剩余电量以及所述温度补偿系数得到温度补偿值。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述待测电池的实时电压值和所述待测电池的剩余电量确定温度补偿模型之前,还包括:根据预设采集频率采集所述待测电池的历史采集数据集合,所述历史采集数据集合包括历史电压值、历史剩余电量以及历史环境温度;将所述采集数据集合划分为训练数据集与验证数据集;根据所述训练数据集对预设模型进行训练,得到温度补偿模型,并将所述温度补偿模型添加到温度补偿模型库。5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述训练数据集对初始温度补偿模型进行训练,得到温度补偿模型,包括:将所述训练数据集中的实时电压值,剩余电量以及环境温度进行归一化,得到归一化训练数据集;将所述归一化数据集输入至隐含层中的神经元,根据预设权重值与偏置值得到训练值,并将所述训练值...

【专利技术属性】
技术研发人员:邓勇明陈雄伟邓潘潘
申请(专利权)人:深圳市驰普科达科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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