[發明專利]動力蓄電池SOH計算模型構建方法和計算方法

在審

• 申請號: 202210402314.9
• 申請日: 2022-04-18
• 公開（公告）號: CN114840983A
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 武雙賀;王競逸;郭金澤;胡嵩;王攀;徐樹杰
• 申請（專利權）人: 中汽數據（天津）有限公司;中汽數據有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F17/18;G06F111/04;G06F119/08;G06F119/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明實施例公開了一種動力蓄電池SOH計算模型構建方法和計算方法。其中，模型構建方法包括：獲取汽車在運行過程中的運行數據，以及動力蓄電池的健康度SOH數據，其中，所述運行數據對應多種數據類型；利用梯度提升樹對所述運行數據和所述SOH數據進行處理，得到每種數據類型對SOH的影響權重，其中，所述影響權重表征每種數據類型對SOH的重要程度；根據所述影響權重，對所述運行數據和所述SOH數據進行線性回歸分析，得到SOH的線性回歸模型。本實施例提高SOH計算的準確性。

技術領域

本發明實施例涉及電池性能測算領域領域，尤其涉及一種動力蓄電池SOH計算模型構建方法和計算方法。

背景技術

新能源汽車的動力蓄電池健康度(State Of Heathy，SOH)，反映電池使用過程中的實際性能與全新狀態下性能，是衡量電池性能的重要指標。準確預測電池的SOH值，能夠合理地確定電池的更換時間及續航里程等，有利于行車安全及電池的回收利用。

現有技術中，電池的SOH計算主要基于建立等效電池電路模型的方法，選用多種電路元器件(如電阻、電容、電壓源等)構成等效電路，以描述電池的外特性。但汽車的實際行車工況非常復雜，簡單的等效電路難以覆蓋大部分實際工況，導致所構建的模型不能準確預測電池的SOH。

發明內容

本發明實施例提供一種動力蓄電池SOH計算模型構建方法和計算方法，提高SOH計算的準確性。

第一方面，本發明實施例提供了一種動力蓄電池SOH計算模型構建方法，包括：

獲取汽車在運行過程中的運行數據，以及動力蓄電池的健康度SOH數據，其中，所述運行數據對應多種數據類型；

利用梯度提升樹對所述運行數據和所述SOH數據進行處理，得到每種數據類型對SOH的影響權重，其中，所述影響權重表征每種數據類型對SOH的重要程度；

根據所述影響權重，對所述運行數據和所述SOH數據進行線性回歸分析，得到SOH的線性回歸模型。

第二方面，本發明實施例提供了一種動力蓄電池SOH計算方法，包括：

獲取動力蓄電池健康度SOH的線性回歸模型，其中所述線性回歸模型采用上述實施例所述的方法構建；

將汽車在待測工況下的運行數據代入所述線性回歸模型，得到所述待測工況對應的SOH數據。

第三方面，本發明實施例還提供了一種電子設備，所述電子設備包括：

一個或多個處理器；

存儲器，用于存儲一個或多個程序，

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現任一實施例所述的動力蓄電池SOH計算模型構建方法或動力蓄電池SOH計算方法。

第四方面，本發明實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現任一實施例所述的動力蓄電池SOH計算模型構建方法或動力蓄電池SOH計算方法。

本發明實施例將梯度提升樹和回歸分析兩種進行融合，在影響權重的指導下完成對回歸系數的估計，以兼顧兩種算法所反映的影響因素的作用機理，構建出更準確的計算模型。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明具體實施方式或現有技術中的技術方案，下面將對具體實施方式或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發明的一些實施方式，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發明實施例提供的一種動力蓄電池SOH計算模型構建方法的流程圖。