[發明專利]電池健康狀態評估方法、裝置、存儲介質及電子裝置在審
| 申請號: | 201910171177.0 | 申請日: | 2019-03-07 |
| 公開(公告)號: | CN109932663A | 公開(公告)日: | 2019-06-25 |
| 發明(設計)人: | 王偉賢;徐華池;殷娟娟;潘鳴宇;孫舟;田賀平;陳振;袁小溪;李卓群 | 申請(專利權)人: | 清華四川能源互聯網研究院;國家電網有限公司;國網北京市電力公司 |
| 主分類號: | G01R31/392 | 分類號: | G01R31/392;G01R31/389;G01R31/3842 |
| 代理公司: | 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240 | 代理人: | 趙靜 |
| 地址: | 610200 四川省*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 目標電池 電池參數 健康狀態 電池健康狀態 存儲介質 電子裝置 多組數據 電池 標識信息 電池內阻 放電容量 機器學習 容量增量 組數據 評估 輸出 分析 | ||
1.一種電池健康狀態評估方法,其特征在于,包括:
確定目標電池的電池參數,其中,所述電池參數包括所述目標電池的容量增量,所述目標電池的放電容量以及所述目標電池的電池內阻;
使用第一模型對所述電池參數進行分析,確定所述目標電池的健康狀態,其中,所述第一模型為使用多組數據通過機器學習訓練出的,所述多組數據中的每組數據均包括:電池參數和電池的健康狀態;
輸出用于標識所述目標電池的健康狀態的標識信息。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,使用第一模型對所述電池參數進行分析,確定所述目標電池的健康狀態包括:
基于所述第一模型確定所述目標電池的電池參數中所包括的各參數對所述目標電池的健康狀態的影響占比;
基于各參數對應的影響占比確定所述目標電池的所述健康狀態。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一模型是通過如下方式得到的:
基于每組數據中包括的電池參數中的容量增量的曲線中的預定值與對應的電池的健康狀態的關系得到容量增量指標,其中,所述曲線的預定值包括曲線峰高度,峰面積,峰左側斜率以及峰右側斜率;
確定每組數據中包括的電池參數中的當前放電容量,將所述當前放電容量與所述多組數據中包括的電池參數中的初始放電容量的比值作為放電容量指標;
確定每組數據中包括的電池參數中的當前電池的第一電阻,電池壽命用盡時的第二電阻以及電池的初始電阻,將所述第二電阻和所述第一電阻的差,與所述第二電阻和所述初始電阻的差的比值作為電池內阻指標;
利用預定相關性分析方法對多組所述容量增量指標、所述放電容量指標以及所述電池內阻指標對電池的健康狀態的影響占比進行分析,以得到最終的各電池參數對應的影響占比;
將最終的各電池參數與各電池參數對應的影響占比的乘積之和作為所述第一模型。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,輸出用于標識所述目標電池的健康狀態的標識信息包括:
將用于標識所述目標電池的健康狀態的標識信息顯示在預定終端的顯示屏上。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在確定目標電池的電池參數之前,所述方法還包括:
接收輸入的用于查看所述目標電池的電池健康狀態的查詢請求,其中,所述查詢請求用于觸發執行確定所述目標電池的電池參數的確定操作。
6.一種電池健康狀態評估裝置,其特征在于,包括:
確定模塊,用于確定目標電池的電池參數,其中,所述電池參數包括所述目標電池的容量增量,所述目標電池的放電容量以及所述目標電池的電池內阻;
分析模塊,用于使用第一模型對所述電池參數進行分析,確定所述目標電池的健康狀態,其中,所述第一模型為使用多組數據通過機器學習訓練出的,所述多組數據中的每組數據均包括:電池參數和電池的健康狀態;
輸出模塊,用于輸出用于標識所述目標電池的健康狀態的標識信息。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述分析模塊包括:
第一確定單元,用于基于所述第一模型確定所述目標電池的電池參數中所包括的各參數對所述目標電池的健康狀態的影響占比;
第二確定單元,用于基于各參數對應的影響占比確定所述目標電池的所述健康狀態。
8.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述輸出模塊包括:
顯示單元,用于將用于標識所述目標電池的健康狀態的標識信息顯示在預定終端的顯示屏上。
9.一種存儲介質,其特征在于,所述存儲介質中存儲有計算機程序,其中,所述計算機程序被設置為運行時執行所述權利要求1至5任一項中所述的方法。
10.一種電子裝置,包括存儲器和處理器,其特征在于,所述存儲器中存儲有計算機程序,所述處理器被設置為運行所述計算機程序以執行所述權利要求1至5任一項中所述的方法。
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