[發明專利]基于實車數據的電池健康狀態估計與剩余壽命預測方法

有效

• 申請號: 202011487950.3
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112540317B
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 胡杰;高志文;朱雪玲;何陳
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G01R31/392
• 分類號: G01R31/392;G01R31/396;G01R31/367;G01R31/374;B60L58/16
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 汪瑋華

1.基于實車數據的電池健康狀態估計與剩余壽命預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1)獲取車載終端采集到的1Hz頻率的實車數據，包括：時間、車速、總電壓、總電流、總里程、單體電壓最高值與最低值、單體溫度最高值與最低值、電池SOC、環境溫度；

S2)進行數據清洗與切分重構，具體包括如下內容：對車速數據進行滑動均值濾波平滑、對缺失單體數據進行分形插值填補、對充放電片段進行切分重構；

S3)基于自適應變區間法構建改進電壓法與電容法的容量SOH評估模型，所述自適應變區間法是指選取較為完整的充放電片段作為標準片段，對于其余充放電片段，可以截取相同電壓與相同電壓降對應部分，計算二者電容比值，進行SOH評估；根據下式計算所述自適應變區間下的電壓法容量健康狀態：

其中，為電壓從V₁降低到V₂釋放的電量，表示新電池電壓由V₁降低到V₂釋放的電量；

計算所述自適應變區間下的電容法容量健康狀態：

其中，C_N為初始電池容量，C_M為當前電池容量，由自適應變區間下的電流積分得到，即

S4)使用溫度與電流進行容量修正，并進行濾波去噪，具體包括如下內容：

進行所述容量狀態的溫度修正：

其中，C(t)為溫度修正后的容量值，C_i表示未經過溫度修正的電池容量值，C_i(t)為溫度修正系數，滿足C₁(t)＝1.7·e^-0.005058t-0.8204·e^-0.01984t；

進行所述容量狀態的電流修正：

其中，C(i)為電流修正后的容量值，C_i表示未經過電流修正的電池容量值，C_i(t)為溫度修正系數，滿足C₂(i)＝0.00415i+0.9305；

S5)構建電池一致性評價指標，并與容量SOH評估模型加權融合得到電池SOH估計值，具體包括如下內容：

所述的電池一致性評價指標建立，包括電池溫度一致性與電壓一致性評價指標的構建：

其中，Temp_max，Temp_min，U_max，U_min為該時刻所述數據中單體溫度最大值與最小值和單體電壓最大值與最小值，Temp_Δmin，U_Δmin為所述數據中單體溫度極差的最小值，單體電壓極差的最小值，f為歸一化函數，其公式為k_Temp，k_u為一致性得分修正系數，取0.2，ε_Temp，ε_u為溫度一致性與電壓一致性得分，將由電壓法得到的SOH、電容法得到的SOH以及電池一致性得分按一定比例加權后得到電池SOH估計值；

S6)使用ICEEMDAN算法對SOH進行分解，對分解后的多模態分量分別構建LSTM算法進行時序預測，并將駕駛行為信息輸入模型中，所述多模態分量具體包括:由ICEEMDAN算法分解出的多個IMF分量與殘差分量；所述駕駛行為信息具體包括：平均充電次數、平均充電時長、平均行駛時間、平均行駛里程；

S7)將預測結果進行重構得到電池剩余壽命。

2.根據權利要求1所述的基于實車數據的電池健康狀態估計與剩余壽命預測方法，其特征在于，步驟S6)中具體包括如下內容：將ICEEMDAN分解后的多模態分量分別進行時間序列預測，并將預測結果進行疊加融合得到電池SOH到達80％的時間，得到所述的電池剩余壽命。