[發明專利]一種適合于空間鋰離子電池狀態監測和截止電壓預測的方法有效
| 申請號： | 201310317283.8 | 申請日： | 2013-07-25 |
| 公開（公告）號： | CN103336913A | 公開（公告）日： | 2013-10-02 |
| 發明（設計）人： | 劉大同;李君寶;潘大為;龐景月;郭力萌;彭喜元 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工業大學 |
| 主分類號： | G06F19/00 | 分類號： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109 | 代理人： | 張利明 |
| 地址： | 150001 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 適合于 空間 鋰離子電池 狀態 監測 截止 電壓 預測 方法 | ||
技術領域
本發明屬于空間應用和電池管理技術領域。
背景技術
鋰離子電池雖然是一種能量存儲和轉換設備，但它并不是可以無限使用的，即它的循環使用壽命是有限的，這是因為電池的性能會隨著電池的使用而逐漸下降。
傳統的電池管理系統中，主要以電池SOC和SOH評估、充放電管理、保護電路為主，對電池的RUL預測較少。RUL預測包括基于物理模型和統計數據驅動兩類方法，然而由于鋰離子電池的物理模型較復雜、失效機理難分析，電池的剩余使用壽命與影響因素之間沒有一個固定的可遵循的規律，因此很難用一個數學模型來清晰的表示這種聯系，因此對電池容量的預測復雜，困難。
發明內容
本發明解決了現有的電池截止電壓預測方法復雜的問題，提出了一種適合于空間鋰離子電池狀態監測和截止電壓預測的方法。
一種適合于空間鋰離子電池狀態監測和截止電壓預測的方法，所述方法為：
步驟一：建立電池退化狀態模型；
步驟二：結合電池退化模型建立間接的電池容量預測模型，對電池容量進行預測，進而實現對電池狀態的監測；
步驟三：根據歷史時刻的截止電壓參數建立截止電壓預測模型，進而實現對截止電壓的預測；
所述步驟一中的建立電池退化狀態模型的方法為：
步驟一一：對輸入的電池數據進行數據預處理；
步驟一二：對步驟一一處理后的數據進行數據提取；
步驟一三：對步驟一二提取后的數據構建時間序列的等壓降放電時間序列；
步驟一四：將步驟一三得到的等壓降放電時間序列和輸入的多步預測后的時間值進行退化建模，即建立基于ESN的電池退化狀態模型；
所述步驟二中的結合電池退化模型建立間接的電池容量預測模型的方法包括：
步驟二一：處理輸入的電池數據的得到等壓降放電時間序列；
步驟二二：采用GPR算法對步驟二一得到的等壓降放電時間序列進行預測；
步驟二三：對步驟二二得到的預測數據進行多步預測的多步預測，得到退化數據；
步驟二四：根據步驟二三得到的退化數據進行容量預測。
本發明根據鋰離子電池的性能退化過程及其機理，提供了一種簡單的適合于空間鋰離子電池狀態監測和截止電壓預測的方法，應用該方法可以更好的建立鋰離子電池的截止電壓預測模型，使電池的容量預測簡單易行。
附圖說明
圖1是具體實施方式一所述的一種適合于空間鋰離子電池狀態監測和截止電壓預測的方法的流程圖；
圖2是具體實施方式一所述的一種適合于空間鋰離子電池狀態監測和截止電壓預測的方法的框圖；
圖3是具體實施方式三所述的采用GPR算法對步驟三一得到的時間序列進行預測建模的方法的流程圖；
圖4是具體實施方式二所述的根據歷史時刻的截止電壓參數建立截止電壓預測模型的方法的流程圖；
圖5是具體實施方式四所述的根據歷史時刻的截止電壓參數建立截止電壓預測模型的方法的流程圖；
圖6是基于ESN的NASA鋰離子電池的退化建模實驗步驟流程圖；
圖7是鋰離子電池容量預測的整體預測框圖；
圖8是基于GPR等壓降放電時間序列預測框圖；
圖9是基于高斯過程回歸的電池截止電壓預測方法流程圖；
圖10是基于ND-AR模型的電池截止電壓預測方法框圖；
圖11是建立電池退化狀態模型的詳細流程圖。
具體實施方式
具體實施方式一：參見圖1和圖2說明本實施方式，本實施方式所述的一種適合于空間鋰離子電池狀態監測和截止電壓預測的方法，所述方法為：
步驟一：建立電池退化狀態模型；
步驟二：結合電池退化模型建立間接的電池容量預測模型，對電池容量進行預測，進而實現對電池狀態的監測；
步驟三：根據歷史時刻的截止電壓參數建立截止電壓預測模型，進而實現對截止電壓的預測；
所述步驟一中的建立電池退化狀態模型的方法為：
步驟一一：對輸入的電池數據進行數據預處理；
步驟一二：對步驟一一處理后的數據進行數據提取；
步驟一三：對步驟一二提取后的數據構建時間序列的等壓降放電時間序列；
步驟一四：將步驟一三得到的等壓降放電時間序列和輸入的多步預測后的時間值進行退化建模，即建立基于ESN的電池退化狀態模型；
所述步驟二中的結合電池退化模型建立間接的電池容量預測模型的方法包括：
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