一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统，包括：数据采集模块

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统


[0001]本专利技术涉及电池检测
，具体为一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统
。

技术介绍

[0002]随着环保意识的增强和新能源技术的快速发展，电池的健康状况对于车辆性能和可靠性至关重要，然而，传统的电池健康评估方法往往依赖于人工检测和经验判断，存在准确性低
、
效率低等问题
。
因此，需要一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统，以提高评估的准确性和效率
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统以解决上述
技术介绍
中提出电池健康评估方法往往依赖于人工检测和经验判断，存在准确性低
、
效率低的问题
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统，包括：数据采集模块
、
特征提取和选择模块
、
模型建立和训练模块
、
健康评估和预测模块和故障诊断和优化模块；
[0005]数据采集模块：实时收集电池的运行数据；
[0006]特征提取和选择模块：利用大数据分析技术，对电池的运行数据进行特征提取和选择；
[0007]模型建立和训练模块：利用机器学习和统计分析方法，建立电池健康评估模型；
[0008]健康评估和预测模块：基于训练好的模型，可以对电池的健康状况进行评估和预测；
[0009]故障诊断和优化模块：可以通过对电池健康数据的分析，诊断电池的故障原因
。
[0010]优选的，所述数据采集模块还可以包括传感器单元
、
数据采集单元
、
数据传输通信单元
、
云端数据库单元和数据处理和分析单元；
[0011]传感器单元，用于实时监测电池的各项指标，如电流
、
电压和温度等
。
[0012]数据采集单元：用于接收传感器传输的数据，并将数据进行处理和存储
。
[0013]数据传输通信单元：负责传输采集到的电池运行数据
。
[0014]云端数据库单元：属于数据采集和存储模块的核心部分，用于存储采集到的电池运行数据
。
[0015]数据处理和分析单元：从云端数据库中提取的数据经过处理和分析，建立模型
。
[0016]优选的，所述云端数据库还包括筛分子单元，筛分子单元对不同车型新能源汽车采集的数据进行分类，同时将分类的数据和收集的数据分别进行储存
。
[0017]优选的，所述特征提取和选择模块还可以包括数据预处理单元
、
特征提取单元
、
特征选择单元
、
特征一工程单元和特征验证单元
。
[0018]数据预处理单元：对采集到的原始数据进行预处理
。
[0019]特征提取单元：从预处理后的数据中提取有意义的特征
。
[0020]特征选择单元：在特征提取单元的基础上，进行特征选择以减少特征维度和提高模型的性能
。
[0021]特征一工程单元：在特征选择之后，可以进行特征工程来进一步提升特征的表达能力
。
[0022]特征验证单元：在完成特征提取和选择后，需要进行特征的验证和评估
。
[0023]优选的，所述模型建立和训练模块还可以包括数据准备单元
、
数据划分单元
、
模型选择单元
、
特征二工程单元
、
模型训练单元
、
模型评估单元
、
模型优化单元和模型保存和部署单元；
[0024]数据准备单元：从数据采集和特征提取和选择模块获取经过预处理和特征提取的数据
。
[0025]数据划分单元：将数据集划分为训练集和测试集
。
[0026]模型选择单元：根据问题的特性和数据的特点，选择合适的模型
。
[0027]特征二工程单元：根据选定的模型来进一步提升特征的表达能力
。
[0028]模型训练单元：使用训练集对选定的模型进行训练
。
[0029]模型评估单元：使用测试集对训练好的模型进行评估
。
[0030]模型优化单元：根据评估结果，对模型进行优化和调整
。
[0031]模型保存和部署单元：在模型训练和优化完成后，系统负责保存训练得到的模型，并将模型部署到实际的系统中
。
[0032]优选的，所述模型保存和部署单元还包括模型保存子单元
、
模型版本管理子单元
、
模型加载子单元
、
模型部署子单元
、
模型更新和维护子单元
、
模型监控子单元和模型迭代和优化子单元；
[0033]模型保存子单元：在模型训练和优化完成后，将训练好的模型保存到持久化存储介质中
。
[0034]模型版本管理子单元：对于模型的保存，建议进行版本管理，以便跟踪和管理不同版本的模型
。
[0035]模型加载子单元：从保存的模型文件中加载模型到内存中，以便进行预测和评估
。
[0036]模型部署子单元：将加载的模型部署到实际的系统中，以实现对新能源车辆电池健康状况的实时评估和预测
。
[0037]模型更新和维护子单元：随着新的数据和需求的出现，可能需要对已部署的模型进行更新和维护
。
[0038]模型监控子单元：对已部署的模型进行监控，以确保其正常运行和准确性
。
[0039]模型迭代和优化子单元：根据监控结果和反馈，对模型进行迭代和优化
。
[0040]优选的，所述健康评估和预测模块还包括数据输入单元
、
特征提取单元
、
健康评估模型单元
、
健康评估单元
、
寿命预测模型单元
、
寿命预测单元和健康状态反馈单元；
[0041]数据输入单元：从数据采集和存储系统中获取实时的电池运行数据
。
[0042]特征提取单元：对输入的数据进行特征提取，提取与电池健康状况相关的特征
。
[0043]健康评估模型单元：基于选定的模型和特征，建立健康评估模型
。
[0044]健康评估单元：利用建立的健康评估模型，对提取的特征进行评估，得出电池的当前健康状态
。
[0045]寿命预测模型单元：基于历史数据和电池的健康评估结果，建立寿命预测模型
。
[0046]寿命预测单元：利用建立的寿命预测模型，对电池的剩余寿命进行预测
。
[0047]健康状态反馈单本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统，包括：数据采集模块
、
特征提取和选择模块
、
模型建立和训练模块
、
健康评估和预测模块和故障诊断和优化模块；数据采集模块：实时收集电池的运行数据；特征提取和选择模块：利用大数据分析技术，对电池的运行数据进行特征提取和选择；模型建立和训练模块：利用机器学习和统计分析方法，建立电池健康评估模型；健康评估和预测模块：基于训练好的模型，可以对电池的健康状况进行评估和预测；故障诊断和优化模块：可以通过对电池健康数据的分析，诊断电池的故障原因
。2.
根据权利要求1所述的一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统，其特征在于：所述数据采集模块还可以包括传感器单元
、
数据采集单元
、
数据传输通信单元
、
云端数据库单元和数据处理和分析单元；传感器单元，用于实时监测电池的各项指标，如电流
、
电压和温度等
。
数据采集单元：用于接收传感器传输的数据，并将数据进行处理和存储
。
数据传输通信单元：负责传输采集到的电池运行数据
。
云端数据库单元：属于数据采集和存储模块的核心部分，用于存储采集到的电池运行数据
。
数据处理和分析单元：从云端数据库中提取的数据经过处理和分析，建立模型
。3.
根据权利要求2所述的一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统，其特征在于：所述云端数据库还包括筛分子单元，筛分子单元对不同车型新能源汽车采集的数据进行分类，同时将分类的数据和收集的数据分别进行储存
。4.
根据权利要求1所述的一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统，其特征在于：所述特征提取和选择模块还可以包括数据预处理单元
、
特征提取单元
、
特征选择单元
、
特征一工程单元和特征验证单元
。
数据预处理单元：对采集到的原始数据进行预处理
。
特征提取单元：从预处理后的数据中提取有意义的特征
。
特征选择单元：在特征提取单元的基础上，进行特征选择以减少特征维度和提高模型的性能
。
特征一工程单元：在特征选择之后，可以进行特征工程来进一步提升特征的表达能力
。
特征验证单元：在完成特征提取和选择后，需要进行特征的验证和评估
。5.
根据权利要求1所述的一种基于大数据的新能源车辆电池健康评估系统，其特征在于：所述模型建立和训练模块还可以包括数据准备单元
、
数据划分单元
、
模型选择单元
、
特征二工程单元
、
模型训练单元
、
模型评估单元
、
模型优化单元和模型保存和部署单元；数据准备单元：从数据采集和特征提取和选择模块获取经过预处理和特征提取的数据
。
数据划分单元：将数据集划分为训练集和测试集
。
模型选择单元：根据问题的特性和数据的特点，选择合适的模型
。
特征二工程单元：根据选定的模型来进一步提升特征的表达能力
。
模型训练单元：使用训练集对选定的模型进行训练
。
模型评估单元：使用测试集对训练好的模型进行评估
。
模型优化单元：根...

【专利技术属性】
技术研发人员：李飞，程美红，程炳楠，
申请(专利权)人：湖北德普电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：