一种基于物联网的锂电池远程监控与管理方法与流程

本发明涉及锂电池监控与管理领域，尤其是涉及一种基于物联网的锂电池远程监控与管理方法。

背景技术：

1、随着新能源技术的快速发展，锂电池因其高能量密度、长循环寿命等优点在电动汽车、储能系统等领域得到广泛应用。然而，锂电池在使用过程中存在过充、过放、温度异常等问题，可能导致电池性能下降甚至引发安全事故。目前，行业内主要通过本地电池管理系统对锂电池进行监控，但这种方式存在实时性差、数据存储有限、无法远程干预等局限性。近年来，物联网技术的兴起为锂电池的远程监控与管理提供了新的解决方案。

2、但是，现有技术存在以下缺点：1、本地bms监控系统无法实现远程实时监控与干预，导致实时性差、数据存储有限，难以满足电池长期监控和优化管理的需求：2、有线远程监控技术部署成本高，灵活性差，难以满足大规模部署需求；3、现有的无线远程监控技术，如wi-fi、蓝牙等，在通信距离和抗干扰能力方面存在不足，难以保证数据传输的稳定性和可靠性；4、目前的锂电池监控系统缺乏智能化和自动化水平，无法根据实时数据进行自动诊断和调整，难以实现对电池的精确管理和优化；5、现有技术缺乏对电池全生命周期的在线监控和优化能力，无法为电池提供从生产到废弃的全程监管和资源回收的服务。

3、针对上述中的相关技术，现提出一种解决方案。

技术实现思路

1、

2、本技术的目的是提供一种基于物联网的锂电池远程监控与管理方法用于解决现有技术中无法实现远程实时监控与管理，且通信稳定性不足、数据延迟严重的技术问题。

3、本技术提供的一种基于物联网的锂电池远程监控与管理方法，采用如下的技术方案：一种基于物联网的锂电池远程监控与管理方法，包括以下步骤：

4、s1、初始化系统配置：安装并配置物联网终端、云平台和用户终端，其中所述物联网终端包括数据采集模块、通信模块和控制模块；

5、s2、数据采集与预处理：通过所述数据采集模块实时采集锂电池的电压、电流和温度数据，并通过所述通信模块将采集的数据传输至所述云平台；

6、s3、数据分析与故障诊断：所述云平台内置的分析模块对接收的数据进行分析，以判断锂电池是否存在异常状态；

7、s4、故障处理与控制：当所述云平台检测到异常状态时，通过报警模块向用户终端发送警报信号，并通过所述控制模块对锂电池进行充放电控制；

8、s5、数据存储与优化：所述云平台存储分析后的数据，并基于历史数据进行优化分析，生成电池管理建议。

9、通过采用上述技术方案，首先在初始化系统配置阶段，通过安装物联网终端、云平台和用户终端，并配置数据采集模块、通信模块和控制模块，建立了完整的硬件和软件基础框架，确保了系统可靠启动和用户权限管理，为后续实时监控奠定基础；

10、接着在数据采集与预处理阶段，通过电压传感器、电流传感器和温度传感器实时采集锂电池的电压、电流和温度数据，并进行滤波、去噪和校准处理，再通过通信模块如nb-iot技术将预处理后的数据传输至云平台，这一设计原理在于利用物联网终端的分布式采集和高效通信，克服了本地bms无法远程干预的局限性，实现了数据的准确性和及时性，从而提高了系统的实时性和响应速度；

11、在数据分析与故障诊断阶段，云平台内置的分析模块对预处理数据进行特征提取和模式识别，并利用贝叶斯正则化反向传播神经网络模型进行模型训练和更新，基于训练后的模型进行故障诊断和预测，这一智能算法原理能够自动识别异常状态，大大提升了故障诊断的准确性和自动化水平，无需人工干预即可实现早期预警；

12、在故障处理与控制阶段，当检测到异常状态时，根据异常类型和严重程度生成分级预警信息，通过报警模块向用户终端发送警报，同时控制模块实时调整锂电池的充放电参数，如充电电压、电流和截止条件，并计算剩余使用寿命，这一分级控制原理确保了针对不同风险级别的及时干预，有效防止电池过充、过放或温度异常，增强了系统的安全性和可靠性；

13、最后在数据存储与优化阶段，云平台采用分布式存储架构存储分析后的数据，并实施数据加密、访问控制和身份验证机制，确保数据安全，然后基于历史数据通过机器学习算法进行优化分析，生成电池管理建议如充放电周期、温度控制策略和电流参数优化，这一全生命周期管理原理实现了从电池生产、使用到废弃的全程监管和资源回收溯源，为电池性能提升和故障预测提供持续支持。

14、在步骤s1中，所述物联网终端将电压传感器、电流传感器和温度传感器分别连接至锂电池的正负极和电池表面，然后配置所述通信模块，确保所述通信模块与所述云平台建立稳定通信连接，且用户通过所述用户终端登录所述云平台进行初始化账户并设置操作权限。

15、通过采用上述技术方案，物联网终端通过将电压传感器、电流传感器和温度传感器分别直接连接至锂电池的正负极和电池表面，确保了电压、电流和温度数据采集的准确性和实时性，为后续数据分析和故障诊断提供了可靠的数据基础，从而提升了监控系统的精度和可靠性；

16、同时，通过配置通信模块并确保其与云平台建立稳定通信连接，利用nb-iot等低功耗广覆盖通信技术，克服了传统无线通信技术在距离和抗干扰方面的不足，保障了数据传输的连续性和稳定性，实现了远程实时监控的需求。此外，用户通过用户终端登录云平台进行初始化账户并设置操作权限，增强了系统的访问控制和安全性，防止未授权操作，进一步提高了整个管理方法的安全性和可管理性。整个初始化配置过程简洁高效，为锂电池的远程监控与管理奠定了坚实的基础。

17、在步骤s2中，通过电压传感器采集所述锂电池的电压数据、电流数据和温度数据，将采集后的所述电压数据、电流数据和温度数据进行滤波和去噪预处理，然后对所述预处理后的所述电压数据、电流数据和温度数据进行校准；

18、所述通信模块采用nb-iot技术将通过滤波和去噪预处理后的数据传输至所述云平台，且所述通信模块通关安装lora模块适应不同通信覆盖区域的需求。

19、通过采用上述技术方案，首先通过电压传感器、电流传感器和温度传感器分别采集锂电池的电压、电流和温度数据，为后续分析提供了全面的原始数据基础；随后对采集的原始数据进行滤波和去噪预处理，有效消除了环境噪声和信号干扰，提升了数据的信噪比和纯净度，这一步骤是确保后续分析准确性的关键前提；

20、接着对预处理后的数据进行校准，进一步修正了传感器可能存在的系统误差，从而保证了传输至云平台的数据具有高度的准确性和可信度。在数据传输环节，通信模块主要采用nb-iot技术，利用其低功耗、广覆盖和强连接能力的特性，从根本上克服了传统无线通信技术如wi-fi和蓝牙在传输距离与稳定性方面的不足，确保了数据能够稳定、低延迟地传输至云平台，满足了实时监控对通信连续性的苛刻要求；

21、同时通信模块还可选装lora模块，这一设计赋予了系统适应不同通信覆盖区域的灵活性，在nb-iot网络覆盖不佳的区域可无缝切换至lora网络，保证了监控系统在各种部署环境下的通信可靠性，从而实现了全场景、无盲区的稳定数据上传，为云平台进行实时分析与精准控制提供了坚实保障。

22、在步骤s3中，所述分析具体包括所述云平台通过所述分析模块对所述预处理数据进行特征提取和模式识别，且利用贝叶斯正则化反向传播神经网络模型进行模型训练和更新，基于所述模型训练后的模型进行故障诊断和预测。

23、通过采用上述技术方案，云平台通过其内置的分析模块对预处理后的数据进行特征提取和模式识别，这一步骤能够从海量实时数据中精准提炼出反映电池健康状态的关键特征，为后续的智能诊断奠定基础；随后利用贝叶斯正则化反向传播神经网络模型进行持续的模型训练和更新，该方法是本方案的核心创造性所在，其原理在于贝叶斯正则化技术能够在训练过程中有效控制模型的复杂度，通过引入正则化项来惩罚过大的网络权重，从而有效防止模型在训练数据上过拟合，显著提升了模型对未知数据的泛化能力和预测的准确性；基于此训练好的高精度模型进行故障诊断和预测，使得系统不仅能够准确识别当前存在的异常状态，如过充、过放或温度异常，更能实现对潜在故障风险的早期预警，从而将事后处理转变为事前预防，提升了电池管理的智能化水平和安全可靠性。

24、在步骤s4中，所述故障处理与控制具体包括根据异常状态的类型和严重程度，生成不同级别的预警信息，通过所述控制模块实时调整锂电池的充放电参数，包括充电电压、电流和截止条件，根据所述锂电池的剩余使用寿命预测公式，计算并更新电池寿命评估。

25、通过采用上述技术方案，当云平台检测到异常状态时，系统首先根据预先设定的规则对异常状态的类型和严重程度进行精准判断，并据此生成不同级别的预警信息，此分级预警机制是本方案的重要创造性体现，其原理在于通过区分轻度、中度和重度异常，使系统能够实施差异化的响应策略，从而实现了响应资源的优化配置和干预行动的精准化，避免了过度反应或响应不足的问题；

26、随后通过控制模块实时调整锂电池的充放电参数，包括充电电压、电流和截止条件，这种基于实时诊断结果的动态闭环控制能够快速抑制异常发展趋势，有效防止电池性能的进一步恶化或安全风险的发生，显著提升了管理的主动性和安全性；同时系统根据内置的锂电池剩余使用寿命预测公式，自动计算并更新电池寿命评估，这一功能为用户提供了电池健康状态的长期视角，支持了预防性维护决策和资产价值评估。

27、在步骤s5中，所述数据存储与优化的具体步骤为：采用分布式存储架构存储数据，并实施数据加密、访问控制和身份验证机制，然后通过机器学习算法对历史数据进行分析，预测电池寿命和故障风险，从而生成优化建议，所述优化建议包括充放电周期、温度控制策略和充放电电流参数优化，并通过所述云平台下发至用户终端。

28、通过采用上述技术方案，首先采用分布式存储架构对分析后的数据进行存储，该架构具备高可扩展性和容错性，有效突破了本地bms数据存储容量的限制，为海量历史数据的积累提供了坚实基础；同时实施数据加密、访问控制和身份验证机制，从数据静态存储和动态访问两个层面构筑了安全防线，确保了电池数据在整个存储生命周期内的机密性、完整性和可用性。随后通过机器学习算法对汇聚的历史数据进行分析，利用算法从长期、多维度的数据中挖掘潜在规律，实现对电池寿命和故障风险的精准预测，这一智能分析能力是本方案的创造性核心，其原理在于将数据驱动的机器学习方法与电池电化学特性相结合，从而超越传统基于固定阈值的简单判断，实现了从被动响应到主动预测的转变；基于预测结果生成包含充放电周期、温度控制策略和充放电电流参数在内的优化建议。

29、在步骤s5中，还包括为每个所述锂电池建立独立的数字档案，记录从生产、投入使用、健康状态演变至报废回收的全流程数据，实现电池资产的全程监管与资源回收溯源。

30、通过采用上述技术方案，在数据存储与优化阶段为每个锂电池建立独立的数字档案，该档案为每个电池分配唯一标识符并构建完整的生命周期数据链，其创造性重点在于将原本孤立的生产、使用、健康状态演变及报废回收等各环节数据进行了系统性的整合与关联，其原理是通过构建一个贯穿电池全生命周期的连续数据轨迹，使得电池的每一次状态变化、每一次维护记录乃至最终回收处理都有据可查；

31、这一设计突破了传统监控方式仅关注实时状态而缺乏历史纵深的局限性，实现了对电池资产从“出生”到“退役”的全程数字化映射，从而带来了对电池健康状态更精准的评估、对故障根源更快速的追溯以及对资源回收更有效管理的技术效果，最终实现了对电池资产的全方位、透明化监管与可溯源的优化管理。

32、所述预警信息的级别具体为：

33、轻度异常：向用户终端发送提示性信息；

34、中度异常：除发送警报外，自动生成并执行限制充放电功率的初步控制策略；

35、重度异常：立即发送最高级别警报并触发保护机制，所述保护机制包括自动切断电路或强制进入安全状态。

36、通过采用上述技术方案，系统根据异常状态的类型和严重程度将预警信息明确划分为轻度异常、中度异常和重度异常三个级别，其原理在于通过建立状态严重程度与响应措施强度之间的精确映射关系，使系统能够针对不同风险等级实施差异化的、阶梯式的应对策略；

37、对于轻度异常，系统仅向用户终端发送提示性信息，既保证了必要的警示又避免了不必要的干扰；对于中度异常，系统在发送警报的同时自动生成并执行限制充放电功率的初步控制策略，从而在风险升级前进行主动干预，有效遏制异常状态的进一步发展；对于重度异常，系统则立即发送最高级别警报并触发包括自动切断电路或强制进入安全状态在内的保护机制，以最果断的方式确保电池安全，防止事故发生。

38、在步骤s4中，所述充放电控制通过所述控制模块对充放电过程中的电压和电流数据进行实时监测；若实时监测数据与预期参数偏差超过安全阈值，则立即触发故障预警并调整充电器的输出参数，所述调整充电器包括降低充电电流或暂停充电。

39、通过采用上述技术方案，在故障处理与控制过程中，控制模块对充放电过程中的电压和电流数据进行实时监测，构建了持续不断的动态反馈环节；设定了明确的安全阈值作为判断基准，并建立了实时监测数据与预期参数的快速比对机制，一旦发现偏差超过安全阈值，系统能够立即触发故障预警并自动调整充电器的输出参数，例如降低充电电流或暂停充电；这一设计的原理在于将传统的周期性或事后检查转变为一种实时、在线的主动安全防护，通过快速反馈闭环实现了对充放电过程的精确管控，其缩短了从异常发生到系统干预的响应时间，有效防止了因参数偏差累积而可能导致的电池过充、过放等安全隐患，从而在保障电池安全的前提下提升了充电过程的智能化和自动化水平。

40、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

41、1.实现了锂电池的远程实时监控与管理，克服了本地bms无法远程干预的局限性，大大提高了系统的实时性和响应速度，通过物联网终端实时采集锂电池的电压、电流、温度等数据，并通过云平台进行分析和控制，能够及时发现并处理电池异常情况，有效提高了系统的安全性和可靠性；

42、2.采用nb-iot通信技术，实现了数据的稳定传输，避免了传统无线通信技术在数据传输过程中出现的延迟和中断问题，nb-iot技术具有低功耗、广覆盖、稳定可靠等特点，能够有效保障数据传输的连续性和准确性，满足了实时监控的需求；

43、3.通过云平台建立了完整的数据存储体系，突破了本地bms数据存储有限的限制，云平台不仅支持数据的实时存储，还具备长期数据分析和优化功能，可为电池的健康管理提供全面数据支持，为电池的性能提升和故障预测提供了重要依据；

44、4.实现了智能化和自动化的电池管理，通过云平台的智能分析和控制模块，能够根据实时数据自动进行故障诊断、性能评估和优化调节，无需人工干预，大大提高了系统的自动化水平和运行效率；

45、5.提供了全生命周期的电池监控和管理方案，从电池的生产、使用到废弃均可进行全程监管和资源回收的跟踪，实现了对电池的全方位监控和优化。