一种基于云端的BMS体系

技术领域

本发明属于电池管理系统领域，具体涉及到前端BMS硬件、边缘计算节点、电池数据分析平台为依托的三层架构组成的新型电池管理系统体系。

背景技术

随着新能源汽车销量的逐年提升，陆续将有大量动力电池从电动汽车上淘汰，因此退役动力电池出路亟待解决。

电池系统中单体电压低，必须采用多只串联形式，以及电池衰退的随机性及不确定性问题，导致电化学储能面临诸多挑战。

目前现有的BMS系统存在诸多问题，包括数据记录冗余，数据采样频率虽高，但是产生海量无效数据；电池SOH评价困难，评价指标类型繁多，可有效应用较少；无电池健康管理，电池充放电控制参数无法根据SOH进行动态调整；缺乏安全预警，电池系统安全事故时有发生， 安全预警和管理存在隐患。

本发明所述的基于云端的BMS体系，是以硬件检测、边缘计算节点、电池数据分析平台组成三级架构，简化前端硬件部分，加强边缘、云的数据分析功能，并将电池管理、状态评估及运维功能上移至上层平台，依靠上层平台的大数据计算分析能力，提高BMS的安全性，包括风险预警和保护，提高BMS的经济性，包括减低硬件成本，提升电池系统利用效率。

发明内容

本发明的目的在于克服传统BMS体系中存在的计算能力差，存储能力少，分析能力弱等缺点，并且缺乏电池状态评估及健康管理能力，无法实现根据电池使用记录、历史状态和当前运行环境等综合考虑情况下的精确估计，而提出的一种基于前端BMS硬件、边缘计算节点、电池数据分析平台为依托的三层架构组成的新型电池管理系统体系。

本发明提供一种基于云端的BMS体系，以前端BMS硬件、边缘计算节点、电池数据分析平台为依托的三层架构，以前端数据监测、基本估计以及边缘-云结合的数据分析、精确估计的在线式智能电池管理和运维系统，提高BMS的安全性，包括风险预警和保护，提高BMS的经济性，包括减低硬件成本，提升电池系统利用效率；

所述的基于云端的BMS体系包括前端BMS硬件、边缘计算节点以及一套基于云端的电池数据分析平台；

所述的前端BMS硬件包括主板和从板BCU+BMU、主从一体板、智能电池功率模块和隔离变换器；

所述的边缘计算节点包括基于高端ARM核心+FPGA核心组成的边缘计算硬件平台、边缘计算软件平台以及边缘-云数据协同平台；

所述的一套基于云端的电池数据分析平台，包括用于支持前端BMS数据接入、存储、规则转发的数据平台，用于支持边缘-云数据协同平台以及支持离线分析和流式分析的大数据平台。

进一步地，简化的前端硬件检测装置，包括基于第四代高压电池组监视器，先进的电池电源管理；自供电方式，满足低功耗要求，支持唤醒；支持最多12路单体电压检测，4路温度检测；高检测精度，最大检测误差小于±2.5mV；支持总电压检测，具备过/欠压监视功能；支持电池与BMU之间的断线检查；isoSPI接口，菊花链，最大1Mbps传输速率；可控被动均衡管理，具备均衡失效自诊断功能。

进一步地，简化的前端电池管理系统，包括基于高可靠性多处理器工业级芯片设计；支持电池状态数据处理，支持SOC/SOH估算；具备电池电压、电流、温度、SOC、SOH报警功能，回路切断保护功能；支持电池热管理；支持运行状态、故障数据、历史事件型数据记录和掉电保存功能；具备采用标准通讯协议的多路CAN、RS485、SPI通讯接口及I/O接口。

进一步地，基于工业级ARM Cortex-A8核心+FPGA核心组成边缘计算硬件平台，外围包括高速数据总线，支持ms级数据采集及存储功能，支持规约转换、数据预处理、转发。内置边缘计算软件平台，支持秒级/分钟级/小时级实时电池数据分析，以及根据电池历史运行数据的状态评估，并参与电池运行实时决策。内置嵌入式Web，具备完善的后台管理及本地显示；支持边缘-云数据/决策协同控制套件边缘端接口。

进一步地，基于云端的电池数据分析平台，包括秒级实时数据分析、分钟级数据分析、小时级数据分析、天级数据分析、月度数据分析、季度数据分析；支持边缘-云数据/决策系统控制套件；基于充/放电数据的快速电池容量差异辨识；基于历史数据的电池容量评估和预测；电池系统多时间尺度安全预警。

进一步地，基于云端的电池数据分析平台，具备电池状态数据监测、记录和备份功能，包括带时间刻度的边缘端电池数据备份及电池全生命周期数据存储；具备电池保护异常告警、被动保护和主动保护功能，包括电池运行边界条件远程设置，电池内阻计算、绝缘分析等异常告警，主动进行电池运行工况异常动作判定，通信中断保护；具备SOC、SOP估算功能，包括充放电曲线记录，主动深充深放控制进行容量估计及SOC校正；具备均衡被动均衡和主动均衡功能，包括电池容量和SOC不一致判定，电池主动均衡指令计算下发；具备电池寿命预测、健康状态评估功能，包括电池模型更新。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明所述的基于云端的BMS体系，是以硬件检测、边缘计算节点、电池数据分析平台组成三级架构，简化前端硬件部分，加强边缘、云的数据分析功能，并将电池管理、状态评估及运维功能上移至上层平台，依靠上层平台的大数据计算分析能力，提高BMS的安全性，包括风险预警和保护，提高BMS的经济性，包括减低硬件成本，提升电池系统利用效率。

附图说明

图1：基于云端的BMS架构；

图2：BMS层级功能框架图；

图3：电池大数据分析平台核心技术。

具体实施方式

以下结合附图对本发明做进一步描述：

实施例：

如附图所示

本发明公开了一种基于云端的新型BMS架构体系，包括简化的前端硬件检测装置，边缘计算节点，基于云端的电池大数据分析平台。

简化的前端硬件检测装置，提供高精度的电池单体电压检测，及可控的被动均衡管理，具备均衡失效自诊断功能；

简化的前端电池管理系统，提供前端基本的电池状态数据处理（包括电压、电流、温度、SOC、SOH），支持电池动态热管理，具备对路CAN、RS485、SPI通信及I/O接口。

简化的功率变换装置，实现电池、隔离变换和电池管理系统的深度融合，支持串并联和快插拔功能

基于高端ARM+FPGA的边缘计算节点，内置机器学习算法，通过边缘-云数据协同平台，实现本地实时数据分析，参与本地电池控制决策。

基于云端的电池大数据分析平台，能够实现电池数据云分析，包括以下时间尺度分析功能：

秒级实时数据分析：作为前端检测BMS的后备保护，实现单体电压过高、过低、压差过大、过温、绝缘偏低等故障报警。

分钟级数据分析：SOP诊断、电压偏高或偏低电池的统计可视化，直流内阻计算、存储及分析、内阻异常告警。

小时级数据分析：特征参数提取、特征向量与特征值计算、离群点检测、电池短路安全预警。

天级数据分析：冲带曲线获取、动态电压排名及结果展示、电池参数差异识别；各单体均衡容量计算，为电池系统均衡提供策略依据，提升电池系统的使用效率。

月度数据分析：特征参数存储与报表生成、电池健康状态评估、电池模型参数更新。

季度数据分析：电池寿命预测、特征参数变化趋势异常分析，为电池维护和维修提供策略依据，实现电池中长期故障预警，保障电池系统的安全运行。

基于云端的电池大数据分析平台，具备以下核心电池分析技术：基于充电数据的快速容量差异辨识，基于历史数据的电池容量评估和预测，电池系统多时间尺度安全预警。

利用本发明所述的技术方案，或本领域的技术人员在本发明技术方案的启发下，设计出类似的技术方案，而达到上述技术效果的，均是落入本发明的保护范围。