[發(fā)明專利]基于SAE和K-means聚類算法的電池篩選方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911260905.1 | 申請日: | 2019-12-10 |
| 公開(公告)號: | CN111027625B | 公開(公告)日: | 2023-08-08 |
| 發(fā)明(設計)人: | 張金龍;張迪;漆漢宏 | 申請(專利權(quán))人: | 燕山大學 |
| 主分類號: | G06F18/23213 | 分類號: | G06F18/23213;G06N3/0455;G06N3/084 |
| 代理公司: | 成都方圓聿聯(lián)專利代理事務所(普通合伙) 51241 | 代理人: | 宋紅賓 |
| 地址: | 066004 河北*** | 國省代碼: | 河北;13 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 sae means 算法 電池 篩選 方法 | ||
本發(fā)明提供一種基于SAE和K?means聚類算法的電池篩選方法,包括以下步驟:(1)獲取新電池充電末期電壓數(shù)據(jù);(2)采用稀疏自動編碼器通過對輸入信號的重構(gòu),提取出電池充電末期電壓數(shù)據(jù)中的隱含壓縮特征;(3)采用無監(jiān)督K?means聚類算法,依據(jù)上述(2)中所得的壓縮特征對樣本進行聚類,獲得的各組內(nèi)的電池具有相對一致的循環(huán)壽命。本發(fā)明可以依據(jù)新電池的外特性對大量電池進行聚類分組,并使得每組電池具有相對一致的循環(huán)壽命,可以延長電池組整體循環(huán)壽命、充分發(fā)揮每個單體電池的工作性能;聚類依據(jù)僅來自新電池的外特性,不影響電池在工程中的正常使用,聚類流程簡單易行,便于工程實現(xiàn)。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于鋰電池技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于SAE和K-means聚類算法的電池篩選方法。
背景技術(shù)
當前,鋰離子蓄電池在新能源汽車、可再生能源發(fā)電儲能等領(lǐng)域的應用日益廣泛。雖然鋰離子電池本身在能量密度、安全性以及成本等方面具有良好的綜合性能,但隨著鋰離子電池應用的不斷推廣,其電池單體之間存在的老化差異現(xiàn)象也逐漸顯現(xiàn):當采用完全相同的工作機制對同品牌同型號的不同單體進行持續(xù)循環(huán)充放電時,隨著循環(huán)次數(shù)的增加,各單體可用容量的衰減速度也會呈現(xiàn)明顯的差別,這會造成串聯(lián)電池組內(nèi)部分單體循環(huán)壽命提前結(jié)束,受短板效應的制約,電池組整體的壽命也會隨之終止。工程實踐表明,這種差異現(xiàn)象不同程度地廣泛存在于各種蓄電池應用領(lǐng)域,該現(xiàn)象與電池材料、設計及生產(chǎn)工藝、使用及存儲方法等因素均有一定聯(lián)系,制約了整個串聯(lián)電池包的使用壽命;另一方面,這種電池單體間的差異特性是伴隨著電池容量的不可逆衰減過程出現(xiàn)的,且時間尺度較長,常規(guī)的電池組均衡控制方案很難有效抑制。
一項相關(guān)技術(shù)是武漢理工大學杜常清等人2017年在《電源技術(shù)》期刊發(fā)表的學術(shù)論文“鋰離子動力電池單體篩選方法研究”中提到的方案。本方案介紹了一種基于由電壓時間曲線特征點(時間、電壓)構(gòu)成的向量空間電池篩選方法,提出了基于曲率的電壓時間曲線特征提取方法,并依據(jù)特征點分段線性擬合出標準電池電壓時間曲線方程,通過計算非標準電池特征點到標準電池電壓時間曲線的距離,從而確定單體電池間的相似度。該方法通過提取電壓時間曲線上的時間、電壓為特征,建立相似度函數(shù)并基于一定的閾值準則,完成電壓時間曲線的篩選,并對分選結(jié)果的一致性進行了分析,為電池分選提供了一種快速、實用的解決方案。
但是該技術(shù)存在以下缺點:
1.該方案僅考慮了蓄電池在充放電過程的電壓時間特性差異,并未考慮容量衰減差異;
2.該方案僅是在特定SOH狀態(tài)下,針對多單體的電壓一致性進行篩選,并未充分考慮電池全壽命周期范圍內(nèi)的工作特性差異。
發(fā)明內(nèi)容
針對上述技術(shù)問題,本發(fā)明的目的是提供一種基于機器學習和無監(jiān)督聚類算法的電池篩選方案,依據(jù)新電池的外部特性,篩選出具有相似循環(huán)壽命的單體,從而為組成具有更長循環(huán)壽命的電池組奠定良好基礎。
基于SAE和K-means聚類算法的電池篩選方法,主要步驟包括:
(1)獲取新電池充電末期電壓數(shù)據(jù);
(2)采用稀疏自動編碼器通過對輸入信號的重構(gòu),提取出電池充電末期電壓數(shù)據(jù)中的隱含壓縮特征;
(3)采用無監(jiān)督K-means聚類算法,依據(jù)上述(2)中所得的壓縮特征對樣本進行聚類,獲得的各組內(nèi)的電池具有相對一致的循環(huán)壽命。
進一步的,具體的步驟為:
S1:選取要篩選的電池樣本,確認電池是新的未經(jīng)使用的電池,統(tǒng)計電池樣本總數(shù)目為M;
S2:采用必要的充放電測試設備對每個電池單體分別進行充放電測試,測試流程:
S2.1:對電池進行0.5C恒流放電,直至電池電壓降至下限2.5V;
S2.2:靜置1小時;
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