本发明涉及人工智能，具体为一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法及系统。
背景技术：
1、随着便携式电子设备、电动汽车和储能系统的广泛应用，锂电池已经成为最重要的电能储存设备之一。锂电池具有高能量密度、长寿命和无记忆效应的优点，广泛应用于各种领域。然而，锂电池在使用过程中，其性能和寿命受到多种因素的影响，如温度、电流、电压等。为了保证锂电池的可靠性和安全性，需要对其进行精确的状态监测和寿命预测。
2、现有技术通常依赖于单一数据源，忽略了多源数据融合带来的优势。在特征提取上缺乏全面性，通常只关注时间域特征，忽略了频域特征和统计特征的结合，仅使用简单的回归模型或经验公式，不能充分捕捉电池状态的复杂变化。现有技术在放电条件的优化上缺乏动态调整能力，不能实时适应电池和环境的变化，采用的优化算法局限性较大，无法在复杂约束条件下找到最佳放电条件。现有控制策略通常是预设的固定策略，缺乏灵活性，不能实时调整。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
3、一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法，所述方法步骤如下：
4、s100、通过传感器获取电池的实时数据，所述实时数据包括电池的状态数据和环境数据，将实时数据进行数据预处理，使用卡尔曼滤波将电池的历史数据与实时数据进行多源数据融合，得到电池融合数据集；
5、s200、基于电池融合数据集，收集电池在不同放电条件下状态数据，形成放电曲线数据集；从放电曲线数据集中提取时间域特征，应用快速傅里叶变换提取频域特征，计算放电曲线的统计特征；将提取的统计特征作为输入，输出为预测电池剩余寿命和健康状态，利用线性回归模型进行训练，使用均方误差和决定系数进行评估；
6、s300、根据预测电池剩余寿命和健康状态，定义优化目标，优化目标是最大化电池的剩余寿命和保持健康状态，获取放电曲线的统计特征，定义放电条件的约束，使用梯度下降在给定约束条件下寻找最佳放电条件；
7、s400、获取最佳放电条件，所述最佳放电条件表示电池处于最优的电压、电流和温度，根据电池的实时数据，设计控制策略，根据实时数据和最佳放电条件调整电池的放电行为，所述控制策略采用pid控制器调整放电电流和电压；在实施过程中，持续监控电池状态和环境条件，动态调整放电条件以适应变化，记录电池的实际剩余寿命和健康状态，与预测值进行对比和评估。
8、根据步骤s100，所述状态数据包括电压、电流、温度、充电状态和健康状态，所述环境数据包括环境的温度和湿度；在采集到实时数据后，需要进行数据预处理，方法如下：
9、如果传感器在某个时间点没有提供数据，使用插值法处理缺失值；利用z-score检测并处理异常值；为了减少噪声对数据的影响，使用移动平均算法进行数据平滑处理；将电池的历史数据与实时数据进行多源数据融合，采用卡尔曼滤波器进行融合处理。
10、在采用卡尔曼滤波器进行融合处理时，卡尔曼滤波融合步骤分为预测阶段和更新阶段；
11、在预测阶段的公式如下：
12、，，；
13、其中，表示在时刻k时对时刻k-1之前预测的电压，表示在时刻k时对时刻k-1之前预测的电流，表示在时刻k时对时刻k-1之前预测的温度，描述了电压v在时间上的变化规律，描述了电流i在时间上的变化规律，描述了温度t在时间上的变化规律；
14、电压在更新阶段的公式如下：
15、；
16、；
17、；
18、是电压的卡尔曼增益，用于衡量历史电压数据和实时测量电压数据的权重，是电压的预测协方差矩阵，表示在时刻k之前的电压预测值的不确定性，是电压的测量矩阵，用于将电压的预测值映射到测量空间，是电压的测量噪声协方差矩阵，描述电压的测量值的噪声性质，t表示矩阵的转置，是更新后的电压，表示在时刻k的电压最优状态估计值，是电压更新后的协方差矩阵，描述更新后的电压状态估计值的不确定性，是实时测量的电压，im是单位矩阵。
19、步骤s200包括：
20、s201、基于电池融合数据集，收集电池在不同放电条件下状态数据，形成放电曲线数据集，所述不同放电条件为电池的不同状态数据和不同环境数据的组合；
21、s202、分析放电曲线的时间序列数据，提取关键特征，所述关键特征包括放电时间、电压变化率和电流变化率，放电时间表示电池从开始放电到结束的时间长度，电压变化率和电流变化率分别表示电压和电流随时间的变化速度；
22、s203、应用快速傅里叶变换，将时间域的放电曲线转换为频域，提取频域特征，反映放电过程中的周期性和频率特性；
23、s204、计算放电曲线的统计特征，包括均值、方差和峰值，所述均值表示放电过程中电流、电压和温度的平均水平，所述方差表示放电过程中电流、电压和温度的波动幅度，峰值表示放电过程中电流、电压和温度的最大值和最小值；
24、s205、将提取的时间域特征、频域特征和统计特征整理成特征向量，作为线性回归模型的输入，每个特征向量对应一个放电曲线数据样本；
25、s206、使用线性回归模型，将特征向量作为输入，预测电池的剩余寿命和健康状态，通过训练过程，确定模型的参数，使预测结果尽可能接近真实值；
26、s207、使用均方误差评估模型的预测误差，使用决定系数评估模型的拟合优度；
27、s208、根据评估指标调整模型参数，优化模型性能。
28、根据步骤s201，需要考虑不同放电条件下电池的表现，这些条件的组合可以包括但不限于：不同电压水平：低电压放电、中等电压放电、高电压放电；不同电流水平：小电流放电、中等电流放电、大电流放电；不同外部温度条件：低温环境、室温环境、高温环境；不同湿度条件：低湿度环境、中等湿度环境和高湿度环境。这些条件的组合形成一个多维度的测试矩阵。例如，在低温环境下以中等电流进行高电压放电，或者在高温环境下以小电流进行低电压放电。
29、根据步骤s202，从放电曲线中，确定放电开始和结束的时间点，计算这两个时间点之间的时间差，作为放电时间；通过当前时间点的电压减去前一个时间点的电压，计算得到每个时间点的电压变化量，通过当前时间点的时间减去前一个时间点的时间，计算得到每个时间点的时间间隔，电压变化率为电压变化量与时间间隔的比值；通过当前时间点的电流减去前一个时间点的电流，计算得到每个时间点的电流变化量，电流变化率为电流变化量与时间间隔的比值。
30、根据步骤s203，将时间域信号转换为频域信号，快速傅里叶变换的计算公式如下：
31、；
32、其中，是时间域信号，是频域信号，n是信号的长度，f是频率；通过快速傅里叶变换，提取主要频率成分和对应的能量，能够反映放电过程中的周期性和频率特性。
33、根据步骤s206，线性回归模型用于预测目标变量，所述目标变量表示剩余寿命和健康状态，公式如下：
34、；
35、其中，y是预测的电池剩余寿命和健康状态，到是提取的特征，到是不同特征对应的回归系数，是误差项；
36、根据步骤s207，使用均方误差评估模型的预测误差，公式如下：
37、；
38、其中，是实际值，是预测值，是样本数量；
39、决定系数评估模型的拟合优度，公式如下：
40、
41、其中，是实际值的均值。
42、根据步骤s300，优化目标是最大化电池的剩余寿命rul和保持健康状态soh，通过设置一个目标函数j综合考虑这两个因素：
43、；
44、其中，和分别是和的权重参数，用于平衡rul和soh的重要性；
45、获取放电曲线的统计特征，所述统计特征包括电压v、电流i和温度t，定义放电条件的约束，约束电池的电压范围、电流范围和温度范围：
46、，，；
47、其中，和分别表示电压的约定最大值和约定最小值，和分别表示电流的约定最大值和约定最小值，和分别表示温度的约定最大值和约定最小值；
48、使用梯度下降在给定约束条件下寻找最佳放电条件，初始化放电条件参数，计算目标函数的梯度：
49、
50、其中，计算目标函数j对电压v的偏导数公式如下：
51、
52、计算目标函数j对电流i的偏导数公式如下：
53、
54、计算目标函数j对温度t的偏导数公式如下：
55、
56、更新放电条件参数：；
57、其中，是学习率。
58、根据步骤s400，采用pid控制器调整放电电流和电压，以维持电池在最佳放电条件下工作，其中，pid控制器的比例用于控制电流和电压的立即响应，pid控制器的积分用于修正累积误差，消除偏差，pid控制器的微分用于预测未来误差，减少超调；
59、传感器持续采集电池的实时数据，实时数据与最佳放电条件进行对比，计算偏差；根据实时数据的偏差，pid控制器动态调整放电电流和电压，使其接近最佳放电条件，通过调节电流和电压，优化电池的放电行为，确保在最佳条件下运行；记录电池的实际剩余寿命和健康状态，保存每次调整后的放电条件和相应的电池状态数据，将实际剩余寿命和健康状态与模型预测值进行对比，评估预测模型的准确性，分析偏差来源，优化模型和控制策略；根据评估结果，不断优化放电条件和控制策略。
60、一种基于数据分析的锂电池放电数据分析系统，包括：
61、数据采集与融合模块：包括：传感器数据采集单元、数据预处理单元和多源数据融合单元；其中，所述传感器数据采集单元负责实时采集电池的状态数据和环境数据，所述数据预处理单元负责对实时数据进行清洗、去噪和预处理，处理缺失值和异常值，所述多源数据融合单元负责使用卡尔曼滤波将电池的历史数据与实时数据进行融合，生成电池融合数据集；
62、特征提取与预测模块：包括：数据收集单元、时间域特征提取单元、频域特征提取单元、统计特征计算单元和预测模型训练单元；其中，所述数据收集单元负责收集电池在不同放电条件下的状态数据，形成放电曲线数据集，所述时间域特征提取单元负责从放电曲线数据集中提取时间域特征，包括放电时间、电压变化率和电流变化率，所述频域特征提取单元负责应用快速傅里叶变换将时间域的放电曲线转换为频域，提取频域特征，所述统计特征计算单元负责计算放电曲线的统计特征，包括均值、方差和峰值，所述预测模型训练单元负责利用线性回归模型进行训练，将提取的统计特征作为输入，预测电池的剩余寿命和健康状态；
63、优化条件模块：包括：优化目标定义单元、约束条件定义单元和最佳放电条件搜索单元；其中，所述优化目标定义单元定义优化目标，最大化电池的剩余寿命和保持健康状态，所述约束条件定义单元负责定义放电条件的约束，包括电压、电流和温度的范围，所述最佳放电条件搜索单元负责使用梯度下降法在给定约束条件下寻找最佳放电条件；
64、控制与调整模块：包括：实时数据监控单元、pid控制单元、动态调整单元和数据记录与评估单元；其中，实时数据监控单元负责根据电池的实时数据，监控电池状态和环境条件，pid控制单元负责设计控制策略，采用pid控制器调整放电电流和电压，动态调整单元负责在实施过程中，根据实时数据和最佳放电条件调整电池的放电行为，数据记录与评估单元负责记录电池的实际剩余寿命和健康状态，与预测值进行对比和评估。
65、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
66、采用动态调整放电条件的优化策略和灵活的控制策略，本发明能够实时适应电池和环境的变化，保持最佳放电状态，延长电池的使用寿命。
67、通过动态优化放电条件，最大化电池的剩余寿命和保持健康状态，本发明能够优化电池的性能，提高电池的循环使用次数和能量密度，降低使用成本。
68、采用多源数据融合和动态调整策略，本发明能够实时监控电池状态和环境条件，及时调整放电条件，保持系统稳定运行，降低了系统故障和损坏的风险。
1.一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法，其特征在于，所述方法步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法，其特征在于：根据步骤s100，所述状态数据包括电压、电流、温度、充电状态和健康状态，所述环境数据包括环境的温度和湿度；在采集到实时数据后，需要进行数据预处理，方法如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法，其特征在于：在采用卡尔曼滤波器进行融合处理时，卡尔曼滤波融合步骤分为预测阶段和更新阶段；
4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法，其特征在于：步骤s200包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法，其特征在于：根据步骤s202，从放电曲线中，确定放电开始和结束的时间点，计算这两个时间点之间的时间差，作为放电时间；通过当前时间点的电压减去前一个时间点的电压，计算得到每个时间点的电压变化量，通过当前时间点的时间减去前一个时间点的时间，计算得到每个时间点的时间间隔，电压变化率为电压变化量与时间间隔的比值；通过当前时间点的电流减去前一个时间点的电流，计算得到每个时间点的电流变化量，电流变化率为电流变化量与时间间隔的比值。
6.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法，其特征在于：根据步骤s203，将时间域信号转换为频域信号，快速傅里叶变换将信号表示为一系列正弦和余弦函数的组合，将信号分解成不同频率的成分，并计算其对应的能量；在放电曲线数据分析中，利用快速傅里叶提取放电过程中的频率特征，了解电池放电的周期性和频率特性；在计算过程中，对时间域信号应用快速傅里叶，得到频域信号；从频域信号中提取主要频率成分和对应的能量，能够获取放电过程中不同频率的振荡情况。
7.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法，其特征在于：根据步骤s206，使用线性回归模型预测电池的剩余寿命和健康状态，模型的预测目标变量表示了电池的剩余寿命和健康状态，通过线性回归，将一系列提取的特征与相应的回归系数进行组合，得到对目标变量的预测值，其中，一系列提取的特征包括时间域特征、频域特征和统计特征；
8.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法，其特征在于：根据步骤s300，优化目标是最大化电池的剩余寿命rul和保持健康状态soh，通过设置一个目标函数综合考虑这两个因素；
9.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法，其特征在于：根据步骤s400，采用pid控制器调整放电电流和电压，以维持电池在最佳放电条件下工作，其中，pid控制器的比例用于控制电流和电压的立即响应，pid控制器的积分用于修正累积误差，消除偏差，pid控制器的微分用于预测未来误差，减少超调；
10.一种基于数据分析的锂电池放电数据分析系统，使用权利要求1-9中任一项所述的一种基于数据分析的锂电池放电数据分析方法，其特征在于，包括：
