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申请/专利权人：烟台山有智能科技有限公司
摘要：本发明涉及新能源电池管理系统BMS技术领域，尤其涉及一种通用BMS控制模型自动生成方法与设备。获取数个电池阵列单元中的电池数据，并附加电池编号信息，上传至信息处理中心；在信息处理中心，通过电池学习模式对获得的电池数据进行实时存储、排序、统计与分析；然后根据对电池数据的分析，利用深度学习建立智能电池管理系统控制神经网络模型，得到初始BMS控制模型；利用得到的初始BMS控制模型，生成核心工作程序和调用接口；完成充放电时的数据验证，与理论模拟效果进行对比，同时记录参数指标的偏差值；进行判定并调整BMS控制模型的参数；将调整后的BMS控制模型参数固化，生成通用BMS控制模型。实现了更准确、定制化、高效的电池管理和控制。
主权项：1.一种通用BMS控制模型自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取多个电池阵列单元中的电池数据，并附加电池编号信息，实时上传至信息处理中心模块；S2.在信息处理中心模块中，通过学习模式对获得的电池数据进行实时存储、排序、统计与分析；将电池数据信息实时存储到数据库中；对存储的电池数据进行排序，按照时间顺序对数据进行整理；使用存储的电池数据进行统计和分析，计算整体充电时间、放电时间和电池容量指标；得到电池阵列的整体充电时间、放电时间、电池容量；S3.根据对电池数据的分析，基于深度学习建立智能电池管理系统控制神经网络模型，得到初始BMS控制模型；智能电池管理系统控制神经网络模型包括输入层、隐含层、输出层；对电池数据通过深度学习算法，构建智能电池管理系统控制神经网络模型进行模型参数运行分析，给出多组参数建议配置，并得到初始BMS控制模型；S4.利用得到的初始BMS控制模型，生成核心工作程序和调用接口；并完成充放电时的数据验证，与理论模拟效果进行对比，同时记录参数指标的偏差值；S5.对偏差值进行判定并调整BMS控制模型的参数；S6.将调整后的BMS控制模型参数固化，生成适应不同电池的使用情况的总体模型，即通用BMS控制模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台山有智能科技有限公司 一种通用BMS控制模型自动生成方法与设备
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