[發明專利]基于大數據的動力電池壽命預測方法

有效

• 申請號: 201910380569.8
• 申請日: 2019-05-08
• 公開（公告）號: CN110208717B
• 公開（公告）日: 2021-08-10
• 發明（設計）人: 趙漢廣;黃亮
• 申請（專利權）人: 復變時空（武漢）數據科技有限公司
• 主分類號: G01R31/392
• 分類號: G01R31/392;G01R31/388;G01R31/367
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 韓玙

1.基于大數據的動力電池壽命預測方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施：

步驟1、在不同放電深度、不同溫度、不同放電速率條件下隨機測定同一類動力電池的參數大數據；

所述參數大數據包括：額定放電深度、額定溫度、額定放電速率情況下動力電池的平均容量C_R和額定吞吐量Γ_R，在不同放電深度D_A下的循環次數大數據L_A，不同溫度T下的開路電壓大數據U_OC，不同荷電狀態SOC下的開路電壓大數據U_OC25，不同溫度下的容量大數據C_A，不同溫度下的充放電效率大數據η；

步驟2、將參數大數據進行大數據分析，得到大數據分析關系式；步驟2的具體過程為：

通過不同溫度T下的開路電壓大數據U_OC，進行大數據分析得到溫度對開路電壓的影響，以式(1)表示；

U_OC＝U_OC25*g(T) (1)；

通過不同溫度下的電池容量大數據C_A，進行大數據分析得到溫度對電池容量的影響，以式(2)表示；

C_A＝C_R[1-α(25-T)] (2)

其中α為溫度系數，不同溫度下有不同的溫度系數；

通過不同溫度下的充放電效率大數據η，進行大數據分析得到溫度對充放電效率的影響，以式(3)表示；

η_E＝K_Tη (3)

其中K_T為溫度的影響系數，η_E為考慮溫度后的等效充放電效率；

通過不同放電深度D_A下的循環次數大數據L_A，進行大數據分析得到放電深度對循環次數的影響，以式(4)表示；

其中L_R表示動力電池的額定循環次數，D_R表示動力電池的額定放電深度；

通過不同荷電狀態SOC下的開路電壓大數據U_OC25，進行大數據分析得到荷電狀態SOC對開路電壓的影響，以式(5)表示；

SOC₀＝f(U_OC25) (5)；

SOC₀表示初始荷電狀態；

步驟3、由電壓電流傳感器測量電流大數據，同時采用改進安時積分法得到荷電狀態SOC，由放電深度和荷電狀態之和為1的關系求得放電深度；

步驟3采用改進安時積分法得到荷電狀態SOC過程為：

其中t為一次充電或一次放電時間；

步驟4、在不同放電深度下，將電池一次充放電的吞吐量等效視為等效吞吐量；

步驟4具體過程為：控制電池每次充電均充至滿電狀態，則電池一次放電至某一放電深度并充電至滿電狀態的實際吞吐量，計算式為：

d_act＝2×D_AC_A (8)

式(8)中，d_act表示實際吞吐量；

在不同放電深度下，一次充放電消耗的有效電池壽命為等效原則，將電池一次充放電的吞吐量等效視為等效吞吐量：

Γ_A＝L_A*D_A*C_A，Γ_R＝L_R*D_R*C_R；

則等效一次充放電吞吐量為：

步驟5、根據等效吞吐量、額定吞吐量可計算得到電池剩余壽命。

2.根據權利要求1所述基于大數據的動力電池壽命預測方法，其特征在于，步驟5所述電池剩余壽命為：

式(11 )中d_effi表示每一次充放電循環的等效吞吐量，n表示當前電池的循環次數。