[發(fā)明專利]一種儲能電池壽命預測方法及管理系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010157609.5
• 申請日: 2020-03-09
• 公開（公告）號: CN111239630A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發(fā)明（設計）人: 季林鋒;楊慶亨
• 申請（專利權）人: 江蘇中興派能電池有限公司
• 主分類號: G01R31/392
• 分類號: G01R31/392;G01R31/367
• 代理公司: 南京禾易知識產(chǎn)權代理有限公司 32320
• 代理人: 師自春

1.一種儲能電池壽命預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取前期實測數(shù)據(jù)和應用工況下實際采集數(shù)據(jù)，作為大數(shù)據(jù)文件；

通過提取大數(shù)據(jù)文件，建立儲能電池壽命預測模型；

導入應用場景下用戶需求曲線；

根據(jù)特定的用戶需求曲線，解析出儲能電池電流曲線，電壓曲線及溫升曲線，并進行同步實驗，獲取該工況下實測數(shù)據(jù)；

進行壽命預測，得到預測數(shù)據(jù)，

將預測數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)進行對比；

壽命預測評估及改善。

2.根據(jù)權利要求1所述的儲能電池壽命預測方法，其特征在于，所述大數(shù)據(jù)文件包含不同工況條件下影響儲能電池的壽命衰減因素及相應壽命損失率，所述壽命衰減因素包括循環(huán)壽命衰減因素和日歷壽命衰減因素，所述循環(huán)壽命衰減因素包括剩余電量中值，放電深度，電池表面溫度，循環(huán)次數(shù)和充放電電流，所述日歷壽命衰減因素包括剩余電量中值，電池表面溫度和存儲天數(shù)。

3.根據(jù)權利要求2所述的儲能電池壽命預測方法，其特征在于，建立儲能電池壽命預測模型，具體包括以下步驟：

預設網(wǎng)絡模型，獲取壽命衰減因素間函數(shù)映射關系；

采用訓練樣本實時訓練模型；

確定訓練樣本中不同類別樣本散度差值；

基于散度差值構建學習模型，確定損失函數(shù)最小值；

壽命預測模型建立。

4.根據(jù)權利要求3所述的儲能電池壽命預測方法，其特征在于，所述函數(shù)映射關系滿足以下公式：

Q＝1-Qloss_cyc-Qloss_stor；

其中，Q為剩余容量百分比，Qloss_cyc為循環(huán)壽命損失率，Qloss_stor為日歷壽命損失率。

具體的，根據(jù)以下公式計算循環(huán)壽命損失率：

Qloss_cyc＝k0*(T/T_ref)*exp((k1*F/R)*(SOC_equ-SOC_cyc_ref))*(△DOD/△DOD_ref)^k2*(I/I_ref)^k3*N

其中，k0，k1，k2，k3為待求解的經(jīng)驗參數(shù),通過電池實驗結果歸納得出，T_ref為實驗參照溫度，SOC_equ為用戶曲線電量中值，SOC_cyc_ref為實驗參照電量中值，△DOD為用戶曲線放電深度，△DOD_ref為實驗參照放電深度，I_ref為實驗參照充放電電流，F(xiàn)為法拉第常數(shù)，R為摩爾氣體常數(shù)，N表示為循環(huán)次數(shù)。

根據(jù)如下公式計算所述日歷壽命損失率：

Qloss_stor＝k4*(T/T_ref)*exp(k5*F/R*(SOC_equ-SOC_stor_ref))*t^0.5

其中，k4，k5為待求解的經(jīng)驗參數(shù),通過電池實驗結果歸納得出，T_ref為實驗參照溫度，SOC_equ為用戶曲線電量中值，SOC_stor_ref為存儲狀態(tài)實驗參照電量，F(xiàn)為法拉第常數(shù)，R為摩爾氣體常數(shù)，t表示為存儲的天數(shù)。

5.一種儲能電池壽命預測管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于從儲能電池大數(shù)據(jù)文件中獲取訓練樣本；

計算模塊，用于將訓練樣本導入內部預測模型，根據(jù)函數(shù)映射關系計算出預測數(shù)據(jù)，并與實測數(shù)據(jù)進行比較，當偏差值超過設定閾值時，對預測模型進行迭代訓練。

評估模塊，根據(jù)預測數(shù)據(jù)對電池進行分析，提供優(yōu)化改善建議。