[發明專利]一種鋰離子電池健康狀態預測方法及裝置

有效

• 申請號: 201611052735.4
• 申請日: 2016-11-25
• 公開（公告）號: CN106772064B
• 公開（公告）日: 2019-05-28
• 發明（設計）人: 鐘國彬;賀益君;蘇偉
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: G01R31/392
• 分類號: G01R31/392;G01R31/367
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 楊炳財;屈慧麗

本發明實施例公開了一種鋰離子電池健康狀態預測方法及裝置。本發明實施例通過對具有不同樣本個數的時間序列進行相似性指標計算，建立相似性指標與可用容量的SOH預測模型從而實現了對鋰離子電池健康狀態的預測。具體地，本發明實施例還通過對最優規整窗口參數進行選取，保證了最大限度地挖掘相似性指標與健康狀態的相關性，并以非參數化的高斯回歸模型為基礎，建立相似性指標與可用容量的定量關系模型，可給出鋰離子電池SOH預測的均值和置信度。

技術領域

本發明涉及鋰離子電池領域，尤其涉及一種鋰離子電池健康狀態預測方法及裝置。

背景技術

具有能量密度大、輸出功率高、充放電壽命長等優點的鋰離子電池，在電動汽車和大規模儲能等領域的應用越來越廣泛。開發可靠的電池管理系統(Battery ManagementSystem，BMS)，是確保鋰電池高效、安全、長壽命運行的關鍵。健康狀態(State of Health，SOH)預測作為BMS的核心功能之一，是荷電狀態(State of Charge，SOC)估計、一致性評測、均衡控制、充放電控制、安全監控的基礎。電池SOH常定義為實際可用容量與額定容量之比，是衡量老化程度的一個重要指標。隨著電池的不斷運行，電池實際可用容量會逐漸降低，但其衰減規律極為復雜，與電流、溫度等運行工況相關，精確預測電池健康狀態，對合理實現電池運行維護至關重要。電池SOH預測可分為短期預測與長期預測，前者通常是SOH的單步預測，即預測下次充放電循環的可用容量，是精確實施SOC估計的基礎；后者則預測電池整個生命周期的SOH變化規律，是獲得電池剩余可用壽命的基礎。從SOC估計的定義式可知，SOC估計需要用到當前可用容量信息；反之，若能精確估計SOC，則可以用于當前可用容量的估計。

若知道任意兩個時間點的精確SOC，并根據電流積分，則可計算出當前的可用容量。但是，因為SOC的精度依賴于可用容量值，并存在電流檢測誤差，直接用此公式計算，難以獲得精確的可用容量值。因此，對SOC和SOH實施不同尺度下的聯合估計，是一種較為合理的策略，但是計算較為耗時，且僅能推算當前可用容量；若需要對SOH實施長期預測，仍需要結合預測模型予以確定，以獲得可用剩余壽命。

現有SOH預測方法可大致分為三類：(1)通過從充放電曲線中提取健康特征參數，建立其與SOH的定量模型，進而實施預測；(2)直接從電池SOH時間序列數據出發，建立時間序列預測模型；(3)與SOC估計進行聯合，通過建立電池模型，采用卡爾曼濾波類方法進行SOH預測。前兩類方法通常可以同時實現SOH的短期和長期預測，而第三類方法往往僅關注SOH的短期預測，特別的是一步預測。第二類方法需要以每次充放電循環的可用容量值為基礎，實際操作中往往難以精確獲得。第三類方法一般需要建立電池模型，代價較高，且計算相對耗時。對第一類SOH預測方法，現有技術的健康特征提取方法，通常要求每條充電或放電曲線的數據點個數一致，即具有相同的維度，電池實際操作常常是局部充放電，通常難以滿足相同的曲線點數，導致現有技術的實用性和適用性往往較差。另一方面，第一類方法，現有技術常采用經驗方法從充放電曲線中提取若干特征，缺乏一種系統的解決方案，適應性較差。因此，針對第一類SOH預測方法對局部充放電過程適用性差的缺陷，本發明提出了一種鋰離子電池健康狀態預測方法及裝置。

發明內容

本發明實施例提供了一種鋰離子電池健康狀態預測方法及裝置，通過對具有不同樣本個數的時間序列進行相似性指標計算，建立相似性指標與可用容量的SOH預測模型從而實現了對鋰離子電池健康狀態的預測。

本發明實施例提供了一種鋰離子電池健康狀態預測方法，包括：

S1：對鋰離子電池進行離線SOH數據測試操作，得到所述鋰離子電池進行多次充放電循環后的恒流充電階段電壓曲線與充放電循環的可用容量；

S2：建立所述恒流充電階段電壓曲線與基準測試曲線之間的相似性指標計算模型；

S3：對所述相似性指標計算模型進行求解，得到所述恒流充電階段電壓曲線與基準測試曲線之間的相似性指標；