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[發(fā)明專利]一種動力電池的剩余壽命預(yù)測方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910367605.7 申請日: 2019-05-05
公開(公告)號: CN109977622B 公開(公告)日: 2020-12-01
發(fā)明(設(shè)計)人: 熊瑞;盧家歡;孫逢春 申請(專利權(quán))人: 北京理工大學(xué)
主分類號: G06F30/20 分類號: G06F30/20;G06F119/04;G06F119/02
代理公司: 北京市誠輝律師事務(wù)所 11430 代理人: 范盈
地址: 100081 *** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 動力電池 剩余 壽命 預(yù)測 方法
【說明書】:

發(fā)明提供了一種動力電池的剩余壽命預(yù)測方法,其基于動力電池本體歷史數(shù)據(jù)與云端大數(shù)據(jù)融合驅(qū)動來實現(xiàn),該方法在實施過程中,能夠充分利用待預(yù)測電池本體的在線歷史數(shù)據(jù)和包含非本體信息的云端大數(shù)據(jù),對動力電池RUL實現(xiàn)預(yù)測,具有步驟簡單、預(yù)測精度高、能極大程度地提高可用信息源的利用率、可支持任意數(shù)量的非本體信息作為預(yù)測輸入量等諸多有益效果,能夠有效適應(yīng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及動力電池耐久性與可靠性管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及鋰離子電池單體及鋰離子電池系統(tǒng)的實時剩余壽命監(jiān)測技術(shù)。

背景技術(shù)

實時的動力電池剩余壽命(RUL)預(yù)測能及時評估并反饋電池在老化失效前仍能使用的充放電循環(huán)次數(shù),防止電池過度使用事故,保障產(chǎn)品長壽命、高可靠運行。然而,支撐動力電池RUL預(yù)測的信息源有限,通常僅有兩類信息源可供預(yù)測利用:第一類是包含待預(yù)測電池本體歷史工作信息的在線歷史數(shù)據(jù);第二類是不含有本體信息的同類型電池離線試驗/云端在線使用大數(shù)據(jù)。在利用上述第一類信息的一些電池RUL預(yù)測方法中,例如,時序預(yù)測法其核心在于尋找適用于電池RUL預(yù)測的高效時間序列模型,充分挖掘電池本體在線歷史數(shù)據(jù)的時間延續(xù)性,定量推測未來的老化趨勢;隨機過程預(yù)測法重點在于建立完備的時間分布解析形式,試圖歸納電池本體在線歷史數(shù)據(jù)的時間不確定性,定量計算未來的壽命分布。這些電池RUL預(yù)測方法充分挖掘了本體在線歷史數(shù)據(jù)信息,取得了一定的RUL預(yù)測效果,但由于驅(qū)動預(yù)測的信息來源單一,仍存有極大的改進空間。除上述方法外,現(xiàn)有技術(shù)中還有部分預(yù)測方法基于同類型電池的離線老化試驗數(shù)據(jù),尋找適用于該類電池的壽命經(jīng)驗?zāi)P捅磉_式,然后致力于改造基于本體在線歷史數(shù)據(jù)的表達式系數(shù)更新手段。這些方法簡單結(jié)合了兩種信息源,在信息利用的角度優(yōu)于時序預(yù)測法和隨機過程預(yù)測法,但龐大的離線老化試驗數(shù)據(jù)僅用于提供簡單的經(jīng)驗?zāi)P捅磉_式,其信息利用率較低,缺乏考慮同類型電池云端使用的歷史信息,容易因片面的老化認識引發(fā)嚴重的預(yù)測偏離或發(fā)散,難以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代的電池管理發(fā)展趨勢。

發(fā)明內(nèi)容

針對以上現(xiàn)有技術(shù)中所存在的問題,本發(fā)明提供了一種動力電池的剩余壽命預(yù)測方法,其基于動力電池本體歷史數(shù)據(jù)與云端大數(shù)據(jù)融合驅(qū)動來實現(xiàn),具體包括以下步驟:

步驟一、提取待測電池的歷史健康狀態(tài)(SOH)序列hm={h1,h2,…,hm}以及對應(yīng)的等效循環(huán)次數(shù)序列km={k1,k2,…,km},其中,m為待測電池歷史健康數(shù)據(jù)的采樣數(shù)量,其中,所述的等效循環(huán)次數(shù)指待測電池累計充電安時數(shù)達到其最大可用充電容量且累計放電安時數(shù)達到其最大可用放電容量的事件發(fā)生次數(shù);

步驟二、提取同類型電池的離線測試大數(shù)據(jù)及云端在線使用大數(shù)據(jù),并構(gòu)建融合驅(qū)動模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;

步驟三、建立融合驅(qū)動模型,利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對所述模型進行訓(xùn)練;

步驟四、設(shè)定目標SOH序列,基于所述目標SOH序列與所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)造預(yù)測矩陣;

步驟五、基于經(jīng)訓(xùn)練的所述融合驅(qū)動模型以及所述預(yù)測矩陣,對待測動力電池的剩余壽命進行預(yù)測。

其中,所述的健康狀態(tài)SOH指待測電池在既定溫度和電流倍率下以恒流恒壓/恒流形式測得的充/放電容量與其標稱容量或類似條件下測得的充/放電容量之比,其數(shù)值可遵循該定義測得或由公知的電池SOH估計方法獲得。

進一步地,所述步驟二具體包括:

擬合所述同類型電池的離線測試大數(shù)據(jù)及云端在線使用大數(shù)據(jù)中SOH與等效循環(huán)次數(shù)之間的關(guān)系,獲得同類型電池的老化軌跡函數(shù)集Kn(h)={K1(h),K2(h),…,Kn(h)},其中,n為離線測試/云端在線使用大數(shù)據(jù)中選取的電池數(shù)量;

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