[發明專利]用于估計動力蓄電池單元的健康狀態的方法及系統

有效

• 申請號: 201910846560.1
• 申請日: 2019-09-09
• 公開（公告）號: CN110531281B
• 公開（公告）日: 2021-08-13
• 發明（設計）人: 武驥;劉興濤
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G01R31/392
• 分類號: G01R31/392;G01R31/367;G01R31/396
• 代理公司: 北京潤平知識產權代理有限公司 11283
• 代理人: 肖冰濱;劉兵

本發明實施方式提供一種用于估計動力蓄電池單元的健康狀態的方法及系統，屬于動力蓄電池的狀態估計技術領域。所述方法包括：在恒流恒溫的條件下獲取所述動力蓄電池單元在充電過程中的不同時間點的多個電壓值；將所述電壓值輸入訓練好的神經網絡中以得到所述健康狀態。所述系統包括恒流電源，用于對所述動力蓄電池單元進行恒流充電；溫度控制裝置，用于保持所述動力電池單元的溫度；電壓傳感器；控制器，內置有訓練好的神經網絡，用于：通過所述電壓傳感器獲取所述動力蓄電池單元在恒流充電過程中的不同時間點的多個電壓值；根據所述多個電壓值采用所述神經網絡得到所述動力蓄電池單元的所述健康狀態。該方法及系統可以提高估計SOH的準確性。

技術領域

本發明涉及動力蓄電池的狀態估計技術領域，具體地涉及一種用于估計動力蓄電池單元的健康狀態的方法及系統。

背景技術

動力蓄電池系統已經成為新能源汽車極為重要的儲能部件之一。隨著電池使用次數的增加，其健康狀態(State of Health，SOH)將發生明顯的變化，從而直接影響電池系統的充放電性能、溫度穩定性以及系統安全性。同時，不同于電池電壓、電流等外部可測物理量，電池SOH不可通過傳感器直接測量獲得。因而，基于電池外部可測物理量對電池SOH進行估計和計算，是獲得電池SOH的主要途徑。

常用的SOH定義為：SOH＝C_now/C₀，其中C_now為電池當前時刻滿充后的最大可用容量，C₀則代表著電池出廠時的最大可用容量。

目前，廣泛用于估計SOH的方法可分為兩類。第一類方法需要對電池進行恒流、恒壓充滿之后再恒流放空的操作后，計算電池當前累計可用放電容量，即：Cnow，從而獲電池SOH。這類方法計算較為簡單，不涉及復雜的算法。但是，由于需要對電池進行完整的恒流充放電，因而在實際的電池管理系統(BatteryManagementSystem，BMS)中很難實現，一般常用于實驗室環境的電池測試。同時，由于BMS中各傳感器固有的采集誤差，因此若使用簡單的累計容量的方式計算SOH，期間誤差的累積將直接影響SOH的計算準確度。第二類方法則是對不同SOH下電池外部輸出性能進行建模，基于電池可測物理參量與SOH的映射關系，即可實現對電池系統SOH的估計。此類方法中常見的算法有：支持向量機、徑向基神經網絡等機器學習算法和卡爾曼濾波、粒子濾波等非線性濾波算法。然而，對于實際BMS的嵌入式芯片而言，上述算法對于芯片計算能力要求較高，故而很難移植到嵌入式系統中進行在線的SOH估計。

發明內容

本發明實施方式的目的是提供一種用于估計動力蓄電池單元的健康狀態的方法及系統，該方法及系統可以有效提高對動力蓄電池單元的SOH的估計精度。

為了實現上述目的，本發明實施方式提供一種用于估計動力蓄電池單元的健康狀態的方法，所述方法包括：

在恒流恒溫的條件下獲取所述動力蓄電池單元在充電過程中的不同時間點的多個電壓值；

將所述電壓值輸入訓練好的神經網絡中以得到所述健康狀態。

可選地，所述方法包括：

對多個電壓值進行篩選；

所述將所述電壓值輸入訓練好的神經網絡中以得到所述健康狀態包括：

將篩選后的所述電壓值輸入所述神經網絡以得到所述健康狀態。

可選地，所述對多個電壓值進行篩選包括：

將所述動力蓄電池單元的充電時間劃分為多個長度為N的區間，每個所述區間包括多個所述電壓值；

根據公式(1)計算每個所述區間的重要性程度，