[發(fā)明專利]用于電動(dòng)汽車共享充電樁的智能化電池健康狀態(tài)檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710534273.8
• 申請(qǐng)日: 2017-07-03
• 公開（公告）號(hào): CN107290679B
• 公開（公告）日: 2019-11-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫金良;劉國鵬;盛翰民;顧進(jìn)飛;孫雷
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京能瑞電力科技有限公司
• 主分類號(hào): G01R31/378
• 分類號(hào): G01R31/378;G01R31/392
• 代理公司: 北京中企鴻陽知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11487
• 代理人: 郭鴻雁

1.一種用于電動(dòng)汽車共享充電樁的智能化電池健康狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1，跟蹤用戶的電動(dòng)汽車上動(dòng)力電池?cái)?shù)據(jù)，并對(duì)該動(dòng)力電池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲(chǔ)；所述對(duì)該動(dòng)力電池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲(chǔ)，包括如下步驟：

建立用戶檔案，對(duì)不同電動(dòng)汽車賦予唯一的識(shí)別碼；

根據(jù)電動(dòng)汽車制造廠商以及所采用的儲(chǔ)能技術(shù)方案分類為C₁,C₂,...,C_n，

通過數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)上述分類數(shù)據(jù)，并對(duì)同類電池充放電數(shù)據(jù)進(jìn)行歸檔保存，并在用戶使用過程中實(shí)時(shí)更新；

步驟S2，以所述動(dòng)力電池?cái)?shù)據(jù)中的實(shí)測(cè)電流、端電壓和表面溫度作為輸入樣本，構(gòu)建所述動(dòng)力電池?cái)?shù)據(jù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，得到最小二乘支持向量機(jī)LSSVM回歸模型；

步驟S3，對(duì)步驟S2中得到的LSSVM回歸模型中的參數(shù)進(jìn)行提取，根據(jù)參數(shù)構(gòu)建動(dòng)力電池健康狀態(tài)訓(xùn)練模型，對(duì)當(dāng)前充電電池單元進(jìn)行健康評(píng)估；

步驟S4，根據(jù)模型優(yōu)化結(jié)果，以電池當(dāng)前最大容量作為健康狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)，基于最小二乘支持向量機(jī)構(gòu)建動(dòng)力電池健康狀態(tài)模型，并對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；

步驟S5，將數(shù)據(jù)庫中的電壓、電流、溫度以及時(shí)間信息通過通信協(xié)議傳輸?shù)奖O(jiān)測(cè)平臺(tái)上，由監(jiān)測(cè)平臺(tái)通過LSSVM算法計(jì)算電池的健康狀態(tài)SOH，并顯示在檢測(cè)界面上，同時(shí)發(fā)送到用戶手機(jī)端，以及對(duì)于電池的不正常工作狀態(tài)發(fā)送提示信息。

2.如權(quán)利要求1所述的用于電動(dòng)汽車共享充電樁的智能化電池健康狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，在所述步驟S2中，構(gòu)建所述動(dòng)力電池?cái)?shù)據(jù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包括如下步驟：

步驟b1，對(duì)于數(shù)類型C_i，從數(shù)據(jù)庫提取完整充電數(shù)據(jù)樣本s_i，

步驟b2，分別對(duì)電壓U、電流I、以及溫度T特征量線性歸一化處理，

步驟b3，通過安時(shí)積分法計(jì)算樣本動(dòng)力電池組當(dāng)前最大容量，并作為數(shù)據(jù)標(biāo)簽，表征電池當(dāng)前健康狀態(tài)，

步驟b4，以s_i數(shù)據(jù)樣本中充電接近完成階段多維外特性參數(shù)d_i作為訓(xùn)練集輸入，

步驟b5，以輸入數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)標(biāo)簽構(gòu)建訓(xùn)練樣本

T＝{t₁,t₂,...,t_n}＝{(s₁,q₁),(s₂,q₂),...,(s_n,q_n)}，

步驟b6，初始化訓(xùn)練模型

步驟b7將模型轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題

步驟b8,構(gòu)建拉格朗日方程

步驟b9，求解拉格朗日方程極值點(diǎn)

步驟b10，求解拉格朗日方程，得到參數(shù)表達(dá)式

步驟b11，得到最小二乘支持向量機(jī)LSSVM回歸模型；

步驟b12，對(duì)得到的LSSVM回歸模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

3.如權(quán)利要求2所述的用于電動(dòng)汽車共享充電樁的智能化電池健康狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，采用粒子群、差分進(jìn)化算法或梯度下降法對(duì)得到的LSSVM回歸模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

4.如權(quán)利要求1所述的用于電動(dòng)汽車共享充電樁的智能化電池健康狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，在所述步驟S3中，所述根據(jù)參數(shù)構(gòu)建動(dòng)力電池健康狀態(tài)訓(xùn)練模型，包括如下步驟：

步驟c1，將數(shù)據(jù)集T輸入最小二乘支持向量機(jī)模型；

步驟c2，以高斯核函數(shù)作為模型核函數(shù)，k(x,y)＝exp(-||x-y||²/2σ²)；

步驟c3，對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行交叉驗(yàn)證以防止過擬合；

步驟c4，優(yōu)化模型參數(shù)，得到模型

5.如權(quán)利要求4所述的用于電動(dòng)汽車共享充電樁的智能化電池健康狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，在所述步驟c4中，采用梯度下降、粒子群、差分進(jìn)化方法優(yōu)化模型參數(shù)。

6.如權(quán)利要求1所述的用于電動(dòng)汽車共享充電樁的智能化電池健康狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，在所述步驟S4中，所述構(gòu)建動(dòng)力電池健康狀態(tài)模型，包括如下步驟：

步驟d1，對(duì)于未知健康狀態(tài)的電池動(dòng)態(tài)特性曲線，同樣以充電完成前固定時(shí)間特性曲線作為模型輸入；

步驟d2，將輸入數(shù)據(jù)帶入模型；

步驟d3，計(jì)算并傳輸給控制中心，同時(shí)將電池健康狀態(tài)反饋給用戶。