[發明專利]一種基于雙模型的鋰離子電池組電壓異常故障診斷方法

在審

• 申請號: 202110993005.9
• 申請日: 2021-08-23
• 公開（公告）號: CN113687251A
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 范天娥;唐鑫;劉松明
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G01R31/387
• 分類號: G01R31/387
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

本發明涉及一種基于雙模型的鋰離子電池組電壓異常故障診斷方法，屬于電池安全技術領域，包括步驟1：收集電池充放電數據，包括電流、電壓、溫度和SOC；步驟2：建立二階等效電路模型，用最小二乘法辨識模型參數，得到不同溫度和SOC下模型各參數；步驟3：建立LSTM和Dense模型，用收集的正常的鋰電池運行數據訓練網絡模型；步驟4：LSTM預測得到的SOC分別用于二階等效電路模型和Dense模型輸出端電壓，然后結合聯合兩個模型輸出的端電壓得到一個比之前更精確的端電壓；步驟5：模型端電壓與實際運行的端電壓生成殘差，用CUSUM評價殘差，若超過閾值則認為發生了故障。

技術領域

本發明屬于電池安全技術領域，涉及一種基于雙模型的鋰離子電池組電壓異常故障診斷方法。

背景技術

隨著能源危機日益嚴峻，發展新能源變得越來越重要。而當下鋰電池技術是新能源領域的核心，得益于其超高的應用性,在“便攜式設備”、“衛星”、“儲備電源”、“電動汽車”等各領域得到綜合性發展。在我國目前大力推崇的“二次電源”運用中,鋰電池具有絕佳的潛力以及廣闊的前景。鋰電池長時間使用中，會出現不可避免的老化和各種故障等異常情況，若不及時識別并隔離則很有可能發生嚴重故障，進而導致熱失控，甚至發生爆炸。鋰電池的安全性十分重要，制約著新能源產業的發展，因此使用鋰電池故障診斷技術必不可少。

現有的電池管理系統大多是通過監測和估計鋰電池的各種狀態參數運行的，其中對于電池的安全管理尚不成熟，目前的故障診斷技術大多是通過電壓進行診斷的，因為鋰電池的各種故障和異常情況通常主要通過端電壓表現出來，所以電壓精度影響著故障診斷技術的可靠性。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種基于雙模型的鋰離子電池組電壓異常故障診斷方法，提高基于模型的輸出電壓精度。

為達到上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基于雙模型的鋰離子電池組電壓異常故障診斷方法，包括以下步驟：

步驟1：收集電池充放電數據，包括電流、電壓、溫度和SOC；

步驟2：建立二階等效電路模型，用最小二乘法辨識模型參數，得到不同溫度和SOC下模型各參數，包括開路電壓、歐姆內阻、電化學極化RC和濃差極化RC；

步驟3：建立LSTM和全連接層Dense模型，用收集的正常的鋰電池運行數據訓練網絡模型；

步驟4：LSTM預測得到的SOC分別用于二階等效電路模型和全連接層Dense模型輸出端電壓，然后結合聯合兩個模型輸出的端電壓得到一個比之前更精確的端電壓；

步驟5：模型端電壓與實際運行的端電壓生成殘差，用CUSUM評價殘差，若超過閾值則認為發生了故障。

進一步，步驟2中所述通過最小二乘法辨識模型參數，數學表達式為：

最終得到不同溫度和SOC下的模型各參數，其關系表示為

X＝f_X(SOC，Te)

X為模型的某一參數，SOC為電池荷電狀態，Te為測量溫度。

進一步，步驟3中所述LSTM網絡和全連接層Dense均包括輸入層、輸出層和隱含層，所述LSTM網絡的輸入為：

其中k和n分別表示輸入樣本時間窗口和樣本數，I表示樣本電流，Ut表示樣本電壓， T表示樣本溫度；

所述LSTM網絡的輸出為預測下一時刻的SOC；