CN119231717B 蓄电池快速充电安全控制方法、装置、设备及存储介质 （沈阳明戎一参科技有限公司）

AU2020103886A4,2021本发明涉及一种蓄电池快速充电安全控制异构图卷积和GRU结构提取时空特征，得到深度2对蓄电池的等效电路和热等效电路进行建模，得到虚拟电路模型，并将充电电流和电压采样数据输入所述虚拟电路模型，利用所述动所述相关系数矩阵选择相关系数绝对值大于0.8的特征对；对所选择的特征对进行主成分将所述异常模式识别结果输入异构图门循环单元，通过异构图卷积和GRU结构提取时根据所述深度故障特征计算充电安全容量，并对电池热管理和将所述充电功率分配方案输入两阶段模型预测控制器进行分布式功对蓄电池的开路电压、内阻和极化特性进行参数化处理，通过测对蓄电池的热容和热阻进行参数化处理，通过恒流充放电测试和温度响应曲3对充电电流和电压进行高频采样，采样频率设置为10kHz，利用长度将所述降噪后的电流电压数据序列输入所述虚拟电路模型，采用基于所述解耦后的热状态分量，构建热状态观测方程，利用无基于所述解耦后的电化学状态分量，构建电化学状态观测方程基于所述电池状态向量，利用热失控概率模型计算热失控风险指数将所述异常模式识别结果构建为异构图结构，其中节点表示电将所述注意力增强的异构图输入异构图卷积层，该异构图卷积层包含3个并行的图卷对所述局部空间特征进行跳跃连接处理，将原始节点特征与卷积4将所述深度故障特征转换为64维向量，通过三层全连接神经网和0.5概率的Dropout层，最后一层使用Sigmoid激活函数输出0到1之间的充电安全容量系将充电安全容量约束条件、温度约束条件和荷电状态约束条件组对非支配解集应用模糊综合评价方法，为每个目标函数设计隶属度函数将所述充电功率分配方案转换为初始充电功率序列，构建充电站级模型预测控制问率序列；采用快速梯度法求解所述充电设备级模型预测控制问题，得到优化后的充电电流序基于所述预测的电池状态，计算安全裕度指标，并根据安全裕5将所述修正后的充电电流序列的第一个时间步作7.一种蓄电池快速充电安全控制装置，其特征在于，用分离模块，用于将充电电流和电压采样数据输入所述虚拟识别模块，用于基于所述电池安全状态数据进行异常模提取模块，用于将所述异常模式识别结果输入异构图门循环单元，通过异控制模块，用于根据所述深度故障特征计算充电安全容量，并分配模块，用于将所述充电功率分配方案输入两阶段处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方6[0001]本发明涉及蓄电池充电技术领域，特别涉及一种蓄电池快速充电安全控制方法、[0003]传统的充电控制方法往往难以在充电效率和安全性之间取得良好的平衡。一方[0009]将所述异常模式识别结果输入异构图门循环单元，通过异构图卷积和GRU结构提7证安全性的同时最大化了充电效率。采用两阶段模型预测控制器进行分布式功率重分配，8到包含热状态和电化学状态的状态向量，对蓄电池的热特性和电化学特性进行联合描述。够确保获取足够细致的电流和电压变化信息。采用长度为100个数据点的滑动窗口中值滤9通过最大化类间方差的方式自动选择最优阈值，从而将正常状态和异常状态进行最优区的局部功率分配值构建充电设备级的模型预测控制问题。在这一层次的模型预测控制中，法获得，得到内阻函数R(soc)和极化阻抗函数R,(soc)，这些函数反映电池在不同充电状需要通过虚拟电路模型来进行全面描述。为了对虚拟电路模型进行更加有效的控制和分度为100个数据点的滑动窗口中值滤波来去除离群值和高频噪声。中值滤波是一种常用的电化学状态分量则描述了电池的荷电状态和极化电压的变化。基于解耦后的热状态分量，600秒意味着每次分析覆盖10分钟的数据，而步长为300秒意味着每次滑动窗口向前移动5[0059]其中，Cov(x,v)为特征x和y的协方差，N为样本数量，和y:为对应样本的特征[0061]其中，为数据点A的局部异常因子，N(A)为数据点A的K个最近邻居，分别得到内部特征和外部特征的异常得分。将内部异常得分和外部异常得分进行加权融得到最终的异常模式识别结果。[0075]其中，c是充电安全容量系数，cra。a为电池的额定描述电池在充电过程中的温升情况，有限差分法用于将连续的微分方程转化为离散形式，[0081]其中，Jower为目标函数，表示在整个时间范围内的功率偏差和波动的最小化；率偏差和波动之间的权重。约束条件包括充电站总功率上限(paax)以及功率变化率的限[0085]解耦模块1，用于对蓄电池的等效电路和热等效电路进行建模，得到虚拟电路模[0090]分配模块6，用于将充电功率分配方案输入两阶段模型预测控制器进行分布式功通过计算机程序来指令相