[發明專利]一種基于充放電的兩階段電池性能預測方法

有效

• 申請號: 201910844890.7
• 申請日: 2019-09-07
• 公開（公告）號: CN110515001B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 張發恩;黃澤;劉俊龍;胡太祥
• 申請（專利權）人: 創新奇智（廣州）科技有限公司
• 主分類號: G01R31/367
• 分類號: G01R31/367;G01R31/3842;G01R31/385;G01R31/388
• 代理公司: 北京中南長風知識產權代理事務所(普通合伙) 11674
• 代理人: 鄭海

本發明公開了電池性能檢測領域的本發明提供如下技術方案一種基于充放電的兩階段電池性能預測方法，包括以下具體步驟：S1：根據電池充放電過程初始條件x，通過模型給出初始推薦電流A1，預期的截止電壓是否滿足閥值，若滿足直接用于實際電芯測試，若不滿足執行步驟S2；S2：進行實際測試，得到推薦電流A1在充放電之后的實際電壓V1，通過模型給出推薦電流A2，預期的截止電壓滿足閥值，用于實際電芯測試，設計兩階段的電池性能預測方法，通過精準的預測，替代大量的人工測試過程，通過建模擬合，并自動尋找最優值的方法，該方法不限于用于電流、電壓之間的預測，也可用于電池檢測中任意兩個相關變量之間的關系預測，整個模型算法運行速度非常快。

技術領域

本發明涉及電池性能檢測技術領域，具體為一種基于充放電的兩階段電池性能預測方法。

背景技術

一次完整的電動車電芯檢測，往往需要在控制各種環境條件下進行多輪充放電測試。當電池用指定的恒定電流值進行充放電，在持續一段時間后會得到一個截止電壓。為了使截止電壓穩定在某個國家標準值，通常需要憑借人工經驗指定初始電流值；或者當在不同環境下，給定初始電流進行充放電測試的時候，需要估算出截止電壓。通過對不同環境下、不同電芯的電流電壓值進行建模，可以極大的減少實際的人工測試次數，提升電池性能評估和檢測的效率。

現有的公開資料例如公開號為CN109604186A的動力電池性能柔性評估分選方法，都沒有清晰地界定如何針對電池檢測中電池電流和電壓等一些關鍵參數變量之間的關系的建模方法，并且在給定目標參數的情況下，如何設置另外一個參數的初始值。

基于此，本發明設計了一種基于充放電的兩階段電池性能預測方法，以解決上述提到的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于充放電的兩階段電池性能預測方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種基于充放電的兩階段電池性能預測方法，包括以下具體步驟：

S1：根據電池充放電過程初始條件x，通過電壓預測電流模型給出初始推薦電流A1，判斷電流預測電壓模型得到的預期截止電壓是否滿足閥值，若滿足閥值直接用于實際電芯測試，若不滿足閥值執行步驟S2；

S2：進行實際測試，得到推薦電流A1在充放電之后的實際電壓，通過電壓預測電流模型給出推薦電流A2，若通過電流預測電壓模型得到的預期截止電壓滿足閥值，用于實際電芯測試，

其中，所述電流預測電壓模型和電壓預測電流模型的訓練方法具體步驟如下：

S100：數據提取：從歷史充放電數據中，選取到達完整充放電時長的數據記錄；

S200：數據補充：對于一次長時間的充放電測試，放電過程會記錄每一秒的電壓變化；

S300：將數據提取和數據補充獲得的數據和電池信息進行關聯，且清洗一些明顯的異常，將數據集進行訓練集和測試集的劃分；

S400：使用回歸算法進行回歸預測，分別訓練電流預測電壓模型和電壓預測電流模型，生成的兩個回歸模型為：

V1＝f1(x，A1)和A1＝g1(x，V1)，

其中，f1為從電流預測電壓V1的模型，g1為從電壓預測電流A1的模型；

S500：數據集做差：對于同一個電池電芯的所有充放電記錄，兩兩進行正反兩項比對，比較兩條預設電流的差值DeltaA，兩個截止電壓的差值DeltaV，電流或者電壓變化的百分比％，重新進行數據劃分；

S600：分別訓練兩個模型，生成的兩個回歸模型為：

V2＝f2(x，A1，V1，A2，DeltaA，電流變化百分比％)