[發明專利]充電電量測量方法、裝置、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202310619248.5 | 申請日: | 2023-05-26 |
| 公開(公告)號: | CN116609684A | 公開(公告)日: | 2023-08-18 |
| 發明(設計)人: | 吳智強;鄭杰昌;王澎;易正;張峰 | 申請(專利權)人: | 山東鋰安新能源有限公司 |
| 主分類號: | G01R31/387 | 分類號: | G01R31/387;G01R31/389;G01R31/378 |
| 代理公司: | 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 | 代理人: | 洪銘福 |
| 地址: | 277099 山東省棗莊市*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 充電 電量 測量方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
本發明公開了一種充電電量測量方法、裝置、設備及存儲介質,充電電量測量方法包括:獲取電池當前的內阻,得到目標電池內阻,基于焦耳定律模型根據目標電池內阻進行損耗電量獲取處理,得到電池的內阻損耗電量,根據內阻損耗電量和預設的額定容量進行系數計算處理,得到能量損耗系數,將能量損耗系數和輸入電流輸入至預先構建的充電電量模型進行電量計算處理,得到目標充電電量。本發明能夠在不同的充放電倍率的情況下減小電壓變化曲線的誤差,進而提高估算的充電電量的準確性。
技術領域
本發明涉及鋰電池參數調節技術領域,尤其是涉及一種充電電量測量方法、裝置、設備及存儲介質。
背景技術
目前,新能源汽車和動力電池的發展已經進入后服務市場階段,各種檢測手段、評估方法層出不窮,其中基于大數據+機器學習的方法發展迅速,并取得了一定成果。在大多數機器學習的方法中,主要的數據是鋰離子電池在充放電過程中的電壓、電流數據,讓機器對電壓電流的變化規律進行學習,從而估算出當前的剩余容量。但實際情況中,充放電倍率往往是不恒定的,而充放電倍率不同將直接影響電壓變化曲線的規律,使得檢測得到的電壓變化曲線出現誤差,從而導致估算的充電電量不準確。
發明內容
本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此,本發明提出一種充電電量測量方法,能夠在不同的充放電倍率的情況下減小電壓變化曲線的誤差,進而提高估算的充電電量的準確性。
本發明還提出一種充電電量測量裝置。
本發明還提出一種充電電量測量設備。
本發明還提出一種計算機可讀存儲介質。
第一方面,本發明的一個實施例提供了充電電量測量方法,包括:
獲取電池當前的內阻,得到目標電池內阻;
基于焦耳定律模型根據所述目標電池內阻進行損耗電量獲取處理,得到所述電池的內阻損耗電量;
根據所述內阻損耗電量和預設的額定容量進行系數計算處理,得到能量損耗系數;
將所述能量損耗系數和輸入電流輸入至預先構建的充電電量模型進行電量計算處理,得到目標充電電量。
本發明實施例的充電電量測量方法至少具有如下有益效果:獲取電池當前時刻的內阻的阻值,得到目標電池內阻,將目標電池內阻輸入至預設的焦耳定律模型中,根據目標電池內阻進行損耗電量計算,以獲取電池的內阻損耗的電量,得到內阻損耗電量,獲取電池設定的額定容量,將內阻損耗電量和額定容量輸入至預設的系數計算模型,以使系數計算模型根據內阻損耗電量和額定容量進行系數計算,得到能量損耗系數,獲取充電器輸入電池的輸入電流,將能量損耗系數和輸入電流輸入至預先構建的充電電量模型,以使充電電量模型根據能量損耗系數和輸入電流進行電量計算,得到目標充電電量。通過獲取電池當前時刻的目標電池內阻,根據目標電池內阻計算損耗的內阻損耗電量,根據內阻損耗電量和預設的額定容量計算能量損耗系數,根據能量損耗系數和輸入電流計算目標充電電量,能夠在不同的充放電倍率的情況下減小電壓變化曲線的誤差,進而提高估算的充電電量的準確性。
根據本發明的另一些實施例的充電電量測量方法,所述獲取電池當前的內阻,得到目標內阻,包括:
獲取所述電池初始的電壓,得到初始電池電壓,獲取所述電池當前的電壓,得到目標電池電壓;
獲取所述電池初始的電流,得到初始電池電流,獲取所述電池當前的電流,得到目標電池電流;
根據所述初始電池電壓和所述目標電池電壓進行電壓差值處理,得到電壓差值;
根據所述初始電池電流和所述目標電池電流進行電流差值處理,得到電流差值;
對所述電壓差值和所述電流差值進行內阻計算處理,得到所述目標電池內阻。
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