[發(fā)明專利]一種基于交替最小二乘法的鋰電池SOH估計方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010099155.0
• 申請日: 2020-02-18
• 公開（公告）號: CN111274539B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發(fā)明（設計）人: 盧軍鋒;姜勁;鄒政耀
• 申請（專利權(quán)）人: 金陵科技學院
• 主分類號: G06F17/16
• 分類號: G06F17/16;G06F17/18;G01R31/392;G01R31/367
• 代理公司: 南京眾聯(lián)專利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

本發(fā)明涉及一種基于交替最小二乘法的鋰電池SOH估計方法，首先通過搭建的鋰電池實驗平臺測量鋰電池在充放電過程中的充電電壓變換數(shù)據(jù)、充電電流變化數(shù)據(jù)和放電電壓變化數(shù)據(jù)，然后提取等壓升充電時間、等流降充電時間、等壓降放電時間、等時間電壓差四個特征值，最后結(jié)合交替最小二乘法計算鋰電池的SOH，實現(xiàn)對鋰電池SOH的有效估計。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及鋰電池壽命估計領(lǐng)域，特別設計基于交替最小二乘法的鋰電池SOH估計方法。

背景技術(shù)

隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，新型能源產(chǎn)業(yè)得到極大的發(fā)展，然而電能的存儲技術(shù)一直都是新型能源產(chǎn)業(yè)研究的一大難題。鋰電池作為優(yōu)秀的儲能電池，具有存儲壽命長、能力密度大、放電電壓高、自然損耗小、安全性能高和能適應多種工作環(huán)境等優(yōu)勢，已成為全球電池市場消費需求最大、存儲量最高和應用最為普遍的儲能電池。

在可充電鋰電池進行循環(huán)充電放電時，電池的正負極材料會發(fā)生腐蝕、電解液活性下降以及電池內(nèi)部隔膜老化等問題，進而導致電池充放電能力的退化。當電池退化到不能維持正常工作時，將會引發(fā)一系列的問題，嚴重影響了設備的安全性和可靠性。因此建立完善的電池管理系統(tǒng)(Battery?Management?System,BMS)是十分必要的。BMS不但可以合理控制電池的充放電狀態(tài)，對電池的充放電循環(huán)進行調(diào)控，還可以智能化地管理及維護各個電池單元，防止電池出現(xiàn)過度放電和過度充電等問題，延長其使用壽命并保證安全性，對于電池安全、高效和可靠的運行有著重要意義。

BMS核心功能有：充放電控制、均衡控制、荷電狀態(tài)(State?Of?Charge,SOC)評估、健康狀態(tài)(State?Of?Health,SOH)估計、剩余使用壽命(Remaining?Useful?Life,RUL)預測、故障診斷等。SOH和RUL是其中至關(guān)重要的部分，對健康狀態(tài)和剩余使用壽命的精確、高效和快速地預測能極大地提高鋰電池使用的安全性和可靠性。

目前SOH估計方法主要有：化學阻抗分析法、基于模型的方法和基于數(shù)據(jù)分析的方法。化學分析法預測精度高，物理意義明確，但是會破壞電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)，使電池無法繼續(xù)正常使用。化學分析法只適合在實驗室中使用，不適合應用與實際工程環(huán)境中。基于模型的方法利用被預測的參數(shù)向量組成系統(tǒng)的狀態(tài)矩陣，構(gòu)建精確高效的量測方程和狀態(tài)方程，以此進一步外推得到系統(tǒng)的狀態(tài)量。基于模型的方法預測準確度較高，并可以在線預測系統(tǒng)的狀態(tài)量。同時該方法也存在一定的缺陷，預測的效果過度依靠所建立模型的準確性。當被預測系統(tǒng)狀態(tài)量的數(shù)量高于一定值時，會導致計算過于復雜，影響模型的預測速度。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法過程簡單，無需深入研究電池的電化學特性和退化物理模型。只需要對電池工作時的基本性能指標如工作電壓、溫度、電流和阻抗等進行屬性描述，從而找到其與SOH的關(guān)系，進一步估計電池的SOH。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法適合應用于實際工作場景，對不同類型鋰電池適應能力較強。

交替最小二乘算法是通過隱含因子空間降維的思想，對矩陣進行分解的算法。矩陣分解常被用來壓縮原始數(shù)據(jù)，去除數(shù)據(jù)的冗余信息，發(fā)掘有用信息，從其他維度尋找數(shù)據(jù)間的隱含關(guān)系和本質(zhì)特征，被廣泛的應用于數(shù)據(jù)挖掘、聚類、模式識別、圖像處理等領(lǐng)域。因此可以利用交替最小二乘法可對電池參數(shù)特征與SOH之間的關(guān)系進行建模。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述存在問題。本發(fā)明提供基于交替最小二乘法的鋰電池SOH估計方法，解決鋰電池的SOH估計問題。為達此目的：

本發(fā)明提供基于交替最小二乘法的鋰電池SOH估計方法，具體步驟如下：

步驟1：搭建鋰電池實驗平臺，該平臺可以實時測量鋰電池工作數(shù)據(jù)，包括：電池充放電的電壓、電流、阻抗和環(huán)境溫度等實驗數(shù)據(jù)，可對鋰電池進行循環(huán)充放電實驗；

步驟2：通過鋰電池實驗平臺分別測量電池充放電狀態(tài)下的電壓、電流、阻抗和環(huán)境溫度等實驗數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預處理；

步驟3：提取鋰電池實驗數(shù)據(jù)的等壓升充電時間、等流降充電時間、等壓降放電時間、等時間電壓差四個特征,并將樣本對應的特征分為訓練樣本和測試樣本；