[發明專利]一種基于數據融合的鋰離子電池健康狀態估計方法

有效

• 申請號: 201811263259.X
• 申請日: 2018-10-28
• 公開（公告）號: CN109444762B
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發明（設計）人: 張彥琴;張化風;劉世奇
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G01R31/392
• 分類號: G01R31/392;G01R31/387;G01R31/385
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

1.一種基于數據融合的鋰離子電池健康狀態估計方法，其特征在于：該方法以充電階段的恒流充電時間CCCT、恒壓充電時間CVCT和充電容量Capacity為特征量定義電池荷電狀態，利用似然函數與貝塔函數最終確定電池的荷電狀態SOH；

具體實施方法如下：

步驟(1)計算以恒流充電時間CCCT為性能參數的健康狀態

其中：是第K次循環當前狀態的CCCT，F_1avg(1∶5)是對應的前5次循環的CCCT的平均值，采用前5次循環平均值是為了減少偶然誤差，得到較為準確的出廠初始值，以下同。

步驟(2)計算恒壓充電時間CVCT為性能參數的健康狀態

其中：是第K次循環當前狀態的CVCT，F_2avg(1∶5)是前5次循環的CVCT的平均值。根據實際充電經驗，恒壓充電時間會隨著循環次數的增多而增加。

步驟(3)計算充電容量Capacity為性能參數的健康狀態

其中：是第K次循環即當前狀態的電池充電容量Capacity，F_3avg(1∶5)是對應的前5次循環的充電容量Capacity的平均值。

由公式(1)、(2)和(3)得到每次循環的健康狀態，以不同特征量得到的健康狀態以表示，其中，c表示循環數，i取1、2、3，分別代表上述三種不同的特征量依次為CCCT、CVCT和Capacity；

以SOH為變量，利用似然函數和貝塔函數，得到其在區間(0，1)的概率分布：

其中：f_c(SOH；α_c，β_c)為似然函數，B(α_c，β_c)為貝塔函數，其中α_c為形狀參數，β_c為尺度參數，每次循環的α_c和β_c由以下公式確定

其中：w_i為權重；初始權重的確定，根據經驗、不同工況進行選取；c表示循環次數，表示基于特征量定義的荷電狀態，而α_c和β_c分別表示第c次循環的形狀參數和尺度參數；

在每次循環的SOH概率分布f_c確定后，其最大概率對應的SOH的值由下公式確定：

SOH_c＝argmax(f_c(SOH；α_c，β_c)) (7)

其中，argmax(f_c(SOH；α_c，β_c))為對函數f_c求參數的函數，其取值范圍為使得f_c這個函數取得最大值所對應的SOH變量的取值。

SOH_c即為本次循環電池的SOH；下一次循環的權重由以下公式確定：

為第c次循環的權重，為第c+1次循環的權重；

重復以上步驟即可得到電池每次循環SOH；當數據越多的時候，SOH估計越趨近于準確值。