[发明专利]一种充电锂电池剩余电量远程监测装置及其监测方法有效
申请号: | 201410648861.0 | 申请日: | 2014-11-12 |
公开(公告)号: | CN104375090A | 公开(公告)日: | 2015-02-25 |
发明(设计)人: | 郑可;侯兴哲;周孔均;杨芾藜;叶君;刘凯;刘型志 | 申请(专利权)人: | 国网重庆市电力公司电力科学研究院;国家电网公司;重庆大学 |
主分类号: | G01R31/36 | 分类号: | G01R31/36 |
代理公司: | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人: | 裴娜 |
地址: | 401123 重庆市渝北*** | 国省代码: | 重庆;85 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 充电 锂电池 剩余 电量 远程 监测 装置 及其 方法 | ||
技术领域
本发明涉及电池状态检测领域,特别是一种充电锂电池剩余电量的远程监测装置及方法。
背景技术
目前,从电力直流屏电源到电信及移动通信设备后备电源,从电动自行车到电动汽车,从手机到笔记本电脑,到处可见可充电电池的应用。可充电电池的最大特点就是能够充放电,正确的充放电可以充分的利用电池,不正确的充放电会缩短电池使用寿命甚至损坏电池。为了及时合理的充放电,正如司机需要了解汽车的燃料指示,用户希望了解可充电电池的荷电状态SOC(state of charge),尤其是在一些重要的场合,可充电电池的剩余电量指示已是一个特别重要的指标。
然而对于一些特殊带充电电池设备人们可能无法靠近,或是接近这些设备比较困难时,通过利用传统方法了解或检测这些设备中电池剩余电量十分困难,例如随着节能环保型太阳能充电路灯快速发展,许多地方安装这种环保型路灯,然而由于太阳能的不稳定性,路灯顶端电池剩余电量也存在不稳定问题,因此有时希望能监测到顶端电池剩余电量情况,但由于路灯较高,传统有线监测电池剩余电量方法显然不能满足需求,因此需采取一种远程监测方式才能实现此时电池剩余电量的监测,随着无线通信技术的快速发展,为电池电量远程监测提供了可能。
发明内容
本发明的一个目的就是提供一种充电锂电池剩余电量远程监测装置,它可以将监测计算得到的充电锂电池状态信息通过无线通信的方式发送至远端,便于实时监测。
本发明的该目的是通过这样的技术方案实现的,它包括有电池监测模块、第一单片机、无线发送端、无线接收端、第二单片机、系统辅助控制报警模块和显示器;
电池监测模块的数据监测端与被测充电锂电池连接,电池监测模块监测到的数据通过单片机和无线发送端发送至无线接收端,无线接收端将收到的数据发送至第二单片机,第二单片机处理后,发出控制信息至系统辅助控制报警模块,同时发出显示信息至显示器。
进一步,所述电池监测模块为MAX177050电池电量计。
进一步,所述无线发送端和无线接收端为nrf24L01无线收发器芯片。
进一步,所述系统辅助控制报警模块为蜂鸣器。
本发明的另一个目的就是提供一种充电锂电池剩余电量远程监测方法,它可以在充电锂电池的近端对电池状态信息进行监测分析,得到电池剩余容量信息、电池剩余时间信息和电池健康状况信息,并通过无线通信的方式发送至远处监控端。
本发明的该目的是通过这样的技术方案实现的,具体步骤为:
1)通过电池监测模块监测并记录被测充电锂电池的状态信息;
2)电池监测模块对监测到的充电锂电池状态信息进行信息处理,得到电池剩余容量信息、电池剩余时间信息和电池健康状况信息;
3)处理后得到的电池剩余容量信息、电池剩余时间信息和电池健康状况信息通过第一单片机、无线发送端、无线接收端发送至第二单片机;
4)第二单片机提取电池剩余容量信息、电池剩余时间信息和电池健康状况信息,发送至显示器,同时与预设阀值相比较,发出控制指令控制系统辅助控制报警模块。
进一步,步骤1)所述充电锂电池状态信息包括有电池当前的输出电压信息、输出电流信息、环境温度信息、充电时的输入电量信息和放电时的输出电量信息。
进一步,步骤2)中所述对充电锂电池状态信息进行信息处理的具体方法为:采用采用RBF神经网络对电池SOC进行在线预测。
进一步,采用RBF神经网络对电池SOC进行在线预测的具体方法为:基于RBF神经网络建立SOC预测模型,主要从网络级、训练级和节点级三个方面进行设计;在与soc估计有关的输入变量,包括总电压、总电流、最低单体电压、最高单体电压、最低节点温度、最高节点温度、各个模块中各单体电池的电压值和各模块中各节点的温度值上一时刻的soc值、电压差值和温度差值中,选取上一时刻soc值、总电压总电流、最低单体电压、最高单体电压、最高节点温度、最低节点温度、平均温度、总电压变化量、SOC变化量共10个为输入变量,以该时刻SOC为输出变量,设置隐含层节点数为30个,其网络的输入矩阵为
X=(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10)
RBF神经网络的输出函数为:
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