[發明專利]基于充放電數據在線測算電池內部核心溫度的方法及系統有效
| 申請號: | 202110648352.8 | 申請日: | 2021-06-10 |
| 公開(公告)號: | CN113484770B | 公開(公告)日: | 2022-04-01 |
| 發明(設計)人: | 謝締;王守模;汪亮亮;姚繼剛;羅劍樂;莫林真 | 申請(專利權)人: | 廣東恒翼能科技有限公司 |
| 主分類號: | G01R31/367 | 分類號: | G01R31/367;G01R31/3842;G01R31/385;G01R31/389;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250 | 代理人: | 李博洋 |
| 地址: | 518000 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 放電 數據 在線 測算 電池 內部 核心 溫度 方法 系統 | ||
本申請公開了基于充放電數據在線測算電池內部核心溫度的方法及系統。方法包括:獲取用于確定待測電池的核心溫度的多個檢測項,獲取在當前采樣時刻對待測電池進行檢測得到的檢測項對應的第一測量值,以及在上一采樣時刻對待測電池進行檢測得到的檢測項對應的第二測量值;獲取用于測算待測電池的核心溫度的線性神經網絡模型,將檢測項、第一測量值以及第二測量值輸入線性神經網絡模型,以使線性神經網絡模型測算出待測電池在當前采樣時刻的目標核心溫度。本申請基于檢測項與核心溫度之間的線性關系構建神經網絡模型,并通過該模型直接確定各個檢測項對應的權重,可以實現快速測算電池的核心溫度,同時保證了測算出和核心溫度的準確性。
技術領域
本申請涉及電池溫度檢測領域,尤其涉及一種基于充放電數據在線測算電池內部核心溫度的方法及系統。
背景技術
目前,在二次電池如鋰電池的生產和測試過程,如在化成和分容等階段,在鋰電池組生產、運維、回收的測試過程,都需要對每個電池做多次充放電測試以獲取充放電數據。
如在一般的生產測試過程中,鋰電池電池都需經過化成和分容工藝,化成工藝需經過多種組合長時間充電和放電工步運行,充分電化學反應和電池激活,分容工藝則需至少1.5個充放電循環,將電池荷電狀態充滿至100%,并放電至截止電壓,化成和分容工藝過程屬于電化學反應過程,故會出現電池溫度升高變化,而當前生產測試過程只測試電池電極和表面溫度,由于電池生產工藝為卷繞工藝,電池內部核心溫度與表面溫度存在熱傳導差異性,導致電池自燃和自爆的原因大多來源于電池核心溫度。
因此在實現本發明的過程中,發明人發現鋰電池組在生產、運維、回收的過程中,需要充放電電化學反應,容易出現鋰電池組自燃和自爆的現象,當電池內部核心溫度熱失控時,可能會造成財產損失和失去生命的危險,然而現有技術中只是檢測電池電極和電池表面溫度,并不能檢測出電池核心溫度,因此無法保證電池當前是否處于安全狀態。
發明內容
為了解決上述技術問題或者至少部分地解決上述技術問題,本申請提供了基于充放電數據在線測算電池內部核心溫度的方法及系統。
根據本申請實施例的一個方面,提供了基于充放電數據在線測算電池內部核心溫度的方法,包括:
獲取用于確定待測電池的核心溫度的多個檢測項,其中,所述檢測項是基于電池在充放電過程中產生的充放電數據得到的;
獲取在當前采樣時刻對所述待測電池進行檢測得到的所述檢測項對應的第一測量值,以及在上一采樣時刻對所述待測電池進行檢測得到的所述檢測項對應的第二測量值;
獲取用于測算所述待測電池的核心溫度的線性神經網絡模型,其中所述線性神經網絡模型是基于所述檢測項與核心溫度之間的線性關系構建的;
將所述檢測項、所述第一測量值以及所述第二測量值輸入所述線性神經網絡模型,以使所述線性神經網絡模型確定所述檢測項對應的目標權重值,并根據所述目標權重值、所述第一測量值以及所述第二測量值測算出所述待測電池在當前采樣時刻的目標核心溫度。
進一步地,所述獲取用于確定待測電池的核心溫度的多個檢測項,包括:
獲取電池在充放電過程中產生的充放電數據,以及電池在充放電時所處的環境溫度,其中,所述充放電數據包括:電池的表面溫度、電池內阻以及電池電流;
基于所述充放電數據和所述環境溫度,構建電池集總熱模型,其中,所述電池集總熱模型包括:核心溫度與表面溫度之間的第一對應關系,以及表面溫度與環境溫度之間的第二對應關系;
基于所述電池集總熱模型,得到用于確定待測電池的核心溫度的多個檢測項;
其中,所述電池集總熱模型為:
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