【技术实现步骤摘要】
本申请涉及新能源汽车领域，特别涉及一种新能源汽车电池回收利用管理方法。
技术介绍
1、随着全球能源短缺和环境污染问题的日益严峻，发展新能源汽车已成为汽车工业转型升级的重要方向。作为新能源汽车的核心组成部分，动力电池的使用寿命和回收利用效率对新能源汽车产业的可持续发展至关重要。然而，当前新能源汽车电池回收利用面临诸多挑战，亟需开发精准高效的电池回收管理技术，以延长电池使用寿命，提高电池回收利用率，促进新能源汽车产业的健康发展。
2、然而，现有的电池回收策略大多采用“一刀切”的方式，即根据电池使用时间或里程等简单指标确定统一的回收时间节点，忽略了不同车辆－电池个体在使用工况、行驶模式和健康状态等方面的差异性，导致新能源汽车电池回收缺乏针对性回收策略。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的新能源汽车电池回收缺乏针对性回收策略的问题，本申请提供了一种新能源汽车电池回收利用管理方法，通过多视图特征提取与融合，在层次聚类分析的基础上，采用决策树算法对每个聚类内的电池剩余容量进行精准预测，并根据聚类结果和电池剩余容量预测结果生成差异化的电池回收策略，提高了新能源汽车电池回收的精准性。
2、本申请的目的通过以下技术方案实现。
3、本申请提供一种新能源汽车电池回收利用管理方法，包括：采集车辆的多源异构数据，多源异构数据包括车辆历史轨迹数据和电池参数；其中，电池参数包含soc数据；车辆历史轨迹数据包含gps定位数据；对采集的多源异构数据进行预处理；将预处理后的车辆
4、进一步的，对采集的多源异构数据进行预处理，包括：采用卡尔曼滤波算法对车辆历史轨迹数据中的gps定位数据进行去噪处理，以消除gps信号误差和漂移。将车辆历史轨迹数据中的gps经纬度、速度等信息作为卡尔曼滤波器的观测量。基于车辆运动学模型建立卡尔曼滤波器的状态转移方程和观测方程。通过卡尔曼滤波器的预测和更新步骤，递归估计车辆真实位置和速度状态，消除gps定位数据中的高斯白噪声和偏差误差。采用b样条曲线拟合算法对卡尔曼滤波处理后的车辆历史轨迹数据进行平滑处理，以去除轨迹数据中的突变。对于每个车辆的历史轨迹序列，选取一组时间点作为b样条曲线的控制点。以控制点为基础，通过最小二乘法拟合三次b样条曲线，生成平滑的轨迹曲线。b样条曲线具有分段连续光滑性，能够有效去除由于gps信号突变、道路转向等引起的轨迹数据异常波动。
5、根据电池型号和容量参数，对不同电池的soc(荷电状态)数据进行归一化处理。对于不同型号和容量规格的电池，其soc范围可能不同，需要进行统一映射。设第i号电池的额定容量为qi，soc下限为socmini，soc上限为socmaxi。对第i号电池任一时刻采集的soc原始值soci，通过以下公式映射到[0，1]区间：经过归一化处理后，不同电池soc数据统一到相同尺度，便于后续的聚类分析。采用局部异常因子lof算法对归一化后的电池参数进行异常检测。对于每个电池，将其soc、电压、电流、温度等监测参数在每个采样时刻构成一个特征向量。使用lof算法度量每个特征向量相对于其周围邻域的局部密度偏差程度。lof值越大，表明该向量点相对于邻近点密度越低，是异常的可能性越大。设定一个lof阈值，将lof值超过阈值的特征向量所在的采样时刻标记为异常点。统计每个电池监测参数序列的异常点数量和比例，作为该电池是否存在异常的依据。
6、进一步的，提取车辆的行驶轨迹特征，作为车辆历史轨迹视图特征，包括：根据车辆历史轨迹数据中的gps定位数据，计算相邻轨迹点间的距离，得到每段轨迹的行驶里程，生成行驶里程序列。对于每辆车的gps轨迹点序列，相邻两个轨迹点形成一段轨迹。利用经纬度坐标到球面距离的转换公式，计算每段轨迹的球面距离，作为该段轨迹的行驶里程。由每段轨迹的行驶里程按时间顺序组成行驶里程序列{d1,d2,.....,dn}。设置不同大小的滑动窗口，在行驶里程序列上进行滑动聚合，对每个滑动窗口内的行驶里程进行累加求和，得到多尺度行驶里程特征序列。设置滑动窗口的大小为{w1,w2,.....,wm}，其中，w1＜w2＜.....＜wm。对于尺度wi，在行驶里程序列上以步长为1滑动大小为wi的窗口，计算每个窗口内的里程累加和，形成尺度wi下的行驶里程特征序列{si(1),si(2),.....,si(n-wi+1)}。通过设置不同尺度的滑动窗口，可以捕捉车辆在不同时间跨度下的行驶里程变化模式。
7、采用统计特征提取算法，对每个尺度下的行驶里程特征序列，提取包含均值、方差和峰度的统计量，得到相应尺度下的行驶里程统计特征。对于尺度wi下的行驶里程特征序列
8、{si(1),si(2),.....,si(n-wi+1)}，计算其均值ui、方差vi和峰度ki：
9、
10、由均值、方差和峰度组成尺度wi下的行驶里程统计特征向量{ui,vi,ki}。遍历不同尺度的滑动窗口，得到一组多尺度行驶里程统计特征。对于m个不同的滑动窗口尺度{w1,w2,.....,wm}，分别执行s32和s33的特征提取步骤。最终得到一组多尺度行驶里程统计特征向量
11、{{u1,v1,k1}，{u2,v2,k2},......,{um,vm,km}}。采用特征级联算法，将多尺度行驶里程统计特征按尺度顺序进行级联，生成车辆历史轨迹视图特征。将不同尺度下提取的行驶里程统计特征向量按尺度从小到大的顺序进行拼接，形成3m维的特征向量：{u1,v1,k1,u2,v2,k2,.....,um,vm,km}，以上特征向量即为提取得到的车辆历史轨迹视图特征，记为xtraj。
12、进一步的，提取电池的充放电特征，作为电池参数视图特征，包括：根据预处理后的电池参数数据，采用循环检测算法对电池soc数据进行充放电周期划分，获取每个完整的充放电周期数据。分析soc时间序列数据，检测soc的极大值点和极小值点，并根据阈值条件判断充放电状态。以一个极大值点到下一个极大值点为一个完整的充放电周期，提取每个周期内的soc子序列数据。获得电池soc的充放电周期集合{c1,c2,.....,ck}，其中，ci表示第i个充放电周期的soc数据。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新能源汽车电池回收利用管理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
8.根据权利要求6所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
9.根据权利要求8所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
10.根据权利要求9所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种新能源汽车电池回收利用管理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的新能源汽车电池回收利用管理方法，其特征在于：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：张衡，徐启恒，
申请(专利权)人：南京京普科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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