【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源车辆，尤其涉及基于智能管理的新能源重卡换电系统及方法。
技术介绍
1、近年来，随着环保意识的增强和新能源技术的快速发展，新能源重卡作为一种绿色运输工具得到了广泛应用。新能源重卡通常采用电池作为主要动力来源，其环保性和低碳排放特性使其成为传统燃油重卡的理想替代品。然而，新能源重卡的大规模普及仍然面临诸多挑战，其中换电过程的效率、智能化程度以及电池管理能力直接影响了车辆的运营效率和经济性。
2、现有的新能源重卡换电技术主要包括手动换电和自动化换电两种模式。在手动换电模式下，换电过程耗时较长，且需要大量人工参与，不仅增加了运营成本，还存在一定的安全隐患。而自动化换电模式虽然通过机械臂等设备实现了部分自动化操作，但在路径规划、换电站选择、电池分配等关键环节的智能化程度较低，往往无法充分适应复杂的运营环境。此外，现有换电系统大多依赖固定的换电站网络和简单的电池调度算法，无法动态响应车辆的实时需求和交通状况，导致资源利用率低下。
3、在电池管理方面，现有技术主要采用简单的电池状态监测方法，通过记录电池的电压、电流等基础参数来评估其剩余容量和健康状态。这种方法在处理多维度数据、预测电池长期性能衰减趋势方面存在明显不足。同时，传统电池管理系统缺乏智能化的异常检测和维护机制，难以及时识别电池的潜在故障风险，容易导致电池在运行中发生性能下降甚至安全问题。此外，现有技术中，电池的分配策略大多基于静态规则，无法针对重卡的实际需求、负载情况以及续航距离进行动态调整，导致电池利用效率低下，影响了运营的经济性和可靠
4、在路径规划领域，现有换电系统通常采用基于最短距离的简单优化算法进行路径选择。这种算法忽略了换电站的实时负载、排队情况以及交通拥堵等动态因素，导致规划出的路径缺乏适应性，往往无法满足重卡的实际运营需求。同时，现有技术缺乏对路径规划算法的深入优化，路径选择过程中容易陷入局部最优解，无法有效地为重卡提供全局最优的换电路径。此外，在路径规划过程中，现有技术通常没有充分利用实时数据，未能实现对复杂交通环境的快速响应，从而进一步降低了换电系统的效率和灵活性。
5、在充电任务调控方面，现有技术通常采用固定计划进行充电任务的分配，缺乏对新能源发电波动性和电网负载状态的动态调控能力。新能源发电（如光伏、风能）具有明显的间歇性和波动性特征，而现有充电系统在分配充电功率时未能充分利用实时新能源发电数据，导致清洁能源的利用率较低。此外，在电网负载高峰期，现有技术缺乏智能化的负载调控手段，容易造成电网过载和运营成本增加。同时，现有充电系统在电池健康状态与充电优先级的关联方面研究不足，未能针对不同电池状态设计个性化的充电策略，从而影响了电池的健康管理效果和使用寿命。
6、总体来看，现有的新能源重卡换电技术和系统在以下几个方面存在明显不足：其一，在电池状态预测与管理方面，现有技术缺乏对多维度数据的动态处理能力，无法精准预测电池健康状态及性能衰减趋势；其二，在路径规划方面，现有技术的优化能力不足，缺乏对复杂交通环境和实时数据的高效处理；其三，在充电任务调控方面，现有技术未能充分利用新能源发电数据和电网状态，导致充电效率和清洁能源利用率较低；其四，在电池分配与使用优先级调整方面，现有技术未能实现动态优化，难以满足实际运营需求。
7、因此，如何提供基于智能管理的新能源重卡换电系统及方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出基于智能管理的新能源重卡换电系统及方法，本专利技术融合了深度学习、生成对抗网络、模拟退火树搜索等先进算法和技术，通过多模块协同实现了新能源重卡换电系统的智能化管理。具体包括电池状态的动态预测与异常检测、最优换电路径的实时规划、自动化换电执行以及充电任务的动态调控与电池全生命周期管理。系统具备高效、安全、精准的运行特点，同时显著提升了新能源的利用效率与电池的使用寿命，解决了现有技术中智能化程度低、效率不足及资源浪费等问题，为新能源重卡的广泛应用提供了可靠技术支撑。
2、根据本专利技术实施例的基于智能管理的新能源重卡换电方法，包括如下步骤：
3、s1、初始化系统，换电站与重卡通过车载终端和物联网平台建立通信，换电站上传电池库存数据，重卡上传运行参数；
4、s2、基于所述电池库存数据和运行参数，利用深度循环神经网络对电池运行状态进行训练和预测，生成电池状态曲线，所述电池状态曲线包括电池剩余容量、电池健康状态及能量衰减趋势，同时检测异常电池并标记为不可分配；
5、s3、基于所述电池状态曲线及标记信息，从区域内所有换电站中提取候选站点，生成初步候选路径集合；
6、s4、基于所述初步候选路径集合，利用模拟退火树搜索方法优化路径，结合温度衰减策略逐步淘汰次优路径，并嵌入决策树搜索算法处理交通拥堵和站点负载动态信息，筛选出最优换电路径；
7、s5、基于所述最优换电路径，重卡到达换电站后换电机械臂完成电池的全自动拆卸与安装，同时根据电池状态曲线和分配规则分配最适电池；
8、s6、基于换电后电池运行数据，利用生成对抗网络生成电池健康状态曲线和长期充放电特性模拟数据，并动态调整电池使用优先级和分配策略；
9、s7、基于换电站的电池库存状态及新能源发电数据，动态规划充电任务，结合电价优化充电功率分配，使用新能源完成充电任务；
10、s8、基于电池健康状态曲线和充电任务完成情况，建立电池健康档案，对换下的电池进行健康状态检测，当检测到健康度低于设定阈值时安排退役或维护。
11、可选的，所述s2具体包括：
12、s21、从换电站上传的电池库存数据中提取电池的多维特征参数，所述多维特征参数包括电压、电流、温度、内阻、剩余容量和充放电循环次数；从重卡上传的运行参数中提取当前电池负载需求、预估续航里程和使用时间；
13、s22、构建深度循环神经网络的输入数据集，定义时间序列数据：
14、；
15、其中，表示时间序列，表示时间步，表示时间步总数；
16、s23、利用深度循环神经网络对所述时间序列进行训练，训练目标为拟合电池状态曲线：
17、；
18、其中，表示电池剩余容量，表示电池健康状态，表示能量衰减趋势；
19、s24、通过训练完成的深度循环神经网络模型，输入实时时间序列数据进行预测，生成实时电池状态曲线；
20、s25、基于电池状态曲线进行异常检测，当电池健康状态小于阈值时，标记电池健康状态为异常；当电池温度超过安全阈值，或内阻高于内阻上限时，标记电池为不可分配；当能量衰减趋势显示非线性快速下降时触发预警，标记电池为需要优先维护；
21、s26、将所述电池状态曲线及异常标记结果同步存储至云端。
22、可选的，所述s3具体包括：
23、s31、根据电池状态曲线中的电池剩余容量、电池健康状态和能本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于智能管理的新能源重卡换电方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能管理的新能源重卡换电方法，其特征在于，所述S2具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于智能管理的新能源重卡换电方法，其特征在于，所述S3具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于智能管理的新能源重卡换电方法，其特征在于，所述S4具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于智能管理的新能源重卡换电方法，其特征在于，所述S6具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于智能管理的新能源重卡换电方法，其特征在于，所述S7具体包括：
7.基于智能管理的新能源重卡换电系统，应用权利要求1至6任一项所述的基于智能管理的新能源重卡换电方法，其特征在于，包括如下模块：
【技术特征摘要】
1.基于智能管理的新能源重卡换电方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能管理的新能源重卡换电方法，其特征在于，所述s2具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于智能管理的新能源重卡换电方法，其特征在于，所述s3具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于智能管理的新能源重卡换电方法，其特征在于，所述s...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩峰，钱涛，
申请(专利权)人：无锡安东科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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