[發明專利]分析電池運行工況的數據處理方法有效
| 申請號: | 201310571077.X | 申請日: | 2013-11-15 |
| 公開(公告)號: | CN103616643A | 公開(公告)日: | 2014-03-05 |
| 發明(設計)人: | 馮旭寧;盧蘭光;歐陽明高;李建秋;何向明;華劍鋒;徐梁飛 | 申請(專利權)人: | 清華大學 |
| 主分類號: | G01R31/36 | 分類號: | G01R31/36 |
| 代理公司: | 深圳市鼎言知識產權代理有限公司 44311 | 代理人: | 哈達 |
| 地址: | 100084 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 分析 電池 運行 工況 數據處理 方法 | ||
技術領域
本發明屬于電池技術領域,具體涉及一種分析電池運行工況的數據處理方法。
背景技術
在電池運行過程中,有效評估電池運行工況有助于研究人員發現電池運行中的問題,從而改進電池系統的軟硬件設計,發揮電池潛力節約能源,延長電池壽命降低使用成本,保證電池安全提高系統可靠性。然而,面對大量的電池運行數據,如何進行數據分析,提取電池的工況從而評估電池工作狀態,就成為了電池測試人員需要解決的重要問題。
一般情況下,研究人員在測試中對電池給定一個電流工況,結合對應時刻的電壓和電流的數值,可以分析電池的容量、內阻等信息。使用容量增量法(Incremental?Capacity?Analysis,?ICA)或電壓微分法(Differential?Voltage?Analysis,?DVA),在給定的電流工況條件下,獲取電池的實時容量-電壓曲線,對所述容量-電壓進行微分,繪制微分曲線,分析所述微分曲線可獲得電池電壓平臺位置、電池健康狀態等工況信息。然而,電壓微分法(DVA)和容量增量法(ICA)有其無法克服的缺點,在對所述容量-電壓曲線進行微分時,由于實際測量的容量-電壓曲線是離散的,直接對原始數據微分會出現“除零”導致無窮大的結果,而使微分得到的所述微分曲線噪聲大,甚至無法得到合理的微分曲線。所以,一般地,使用電壓微分法(DVA)和容量增量法(ICA)進行電壓或容量微分前,都會使用曲線擬合的方法對于電池容量-電壓曲線進行擬合,然后對于擬合得到的連續的結果進行微分。這種擬合的預處理方法存在兩個問題,其一是數據擬合有不同的方法,所以不同的擬合方法會得到不同的結果,即擬合導致了原始數據的部分“失真”;其二是數據擬合的算法較為復雜,無法植入實時的電池管理系統,只能用于離線的數據分析,難以用于在線的數據分析,也就難以應用于實際的汽車、儲能電站的實時監控。另外,在電池實際使用的情況下,電池充放電工況的變化情況是復雜的,面對快速變化的電池工況數據,傳統辦法更是束手無策。
發明內容
本發明旨在至少在一定程度上解決上述技術問題之一或至少提供一種有用的商業選擇。
為此,本發明提出一種分析電池運行工況的數據處理方法,具體包括:
等間隔采樣記錄實時的電池或電池組充電數據或放電數據;
對所述充電數據或放電數據進行概率密度直方圖的繪制;以及
分析所述概率密度直方圖,獲得所述電池運行工況信息。
與現有技術相比,本發明提供的分析電池運行工況的數據處理方法不會受到數據擬合的限制,可植入實時的電池管理系統中對電池運行工況的數據進行在線的分析,在復雜變載條件下,本發明提供的分析電池運行工況的數據處理方法可以較為容易地獲得電池充放電工況信息。
附圖說明
圖1為本發明提供的分析電池運行工況數據處理方法的流程圖。
圖2為本發明實施例錳酸鋰電池的電壓散點曲線圖。
圖3為本發明實施例錳酸鋰電池的概率密度直方圖。
圖4為本發明實施例錳酸鋰電池的概率密度函數圖。
圖5為本發明實施例磷酸鐵鋰電池的電壓散點曲線圖。
圖6為本發明實施例磷酸鐵鋰電池的概率密度直方圖。
圖7為本發明實施例磷酸鐵鋰電池的概率密度函數圖。
圖8為本發明實施例混合動力汽車用錳酸鋰電池組的電流散點曲線圖。
圖9為本發明實施例混合動力汽車用錳酸鋰電池組的概率密度直方圖。
圖10為本發明實施例混合動力汽車用錳酸鋰電池組的概率密度函數圖。
圖11為本發明實施例純動力汽車用磷酸鐵鋰電池組的電流散點曲線圖。
圖12為本發明實施例純動力汽車用磷酸鐵鋰電池組的概率密度直方圖。
圖13為本發明實施例純動力汽車用磷酸鐵鋰電池組的概率密度函數圖。
具體實施方式
下面將結合具體實施例,對本發明提供的分析電池運行工況的數據處理方法作進一步的詳細說明。
本發明提出一種使用概率密度直方圖分析電池運行工況的方法,該方法的流程圖請參見圖1,該方法既可以分析理想的恒電流條件下的電池充電數據或放電數據,也可以分析復雜工況下的電池充電數據或放電數據。該充電數據或放電數據指的是電壓數據或電流數據。
本發明第一實施方式提供一種恒定電流條件下分析電池運行工況的數據處理方法,具體包括:
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