电池的健康状态诊断装置和方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种只利用电池的日常应用数据就能够精确地诊断电池的健康状态的装置和方法。该健康状态诊断装置诊断与其连接的电池系统中的电池的健康状态，包括：控制指令计算单元，输出对电池系统中的电池的充放电进行指示的将来一段时间的充放电控制指令；电池健康状态分析单元，根据电池的充放电历史数据建立电池的以电池充放电模式和环境信息的数据为输入、以电池的电气特性为输出的劣化模型，并基于充放电控制指令和劣化模型计算电池充放电后的电气特性作为预测电气特性；和电池健康状态诊断单元，基于预测电气特性诊断电池的健康状态。

【技术实现步骤摘要】
电池的健康状态诊断装置和方法
本专利技术涉及一种对电池的健康状态(或称劣化状态)进行诊断的装置和方法。
技术介绍
电池在数字化社会中的用途越来越广泛。尤其在对排放和尺寸要求较苛刻的领域，电池往往是不可替代的。电池的电能依靠其内部的电化学反应来产生，随着电池的充放电过程的反复，电池内部的电解液会与正负极材料发生化学反应，这个过程不是完全可逆的。随着不断地充放电，电池内部结构会发生不可逆转的变化，如电解液结晶化、挥发或漏出，电池内部结构破坏，正负极材料被腐蚀等，称之为电池健康状态(SOH，StateOfHealth)的劣化。这种劣化会降低电池的供电能力，同时会降低电池的稳定性和安全性，如局部结晶化(发生在电池负极板上的硫酸盐结晶化称为“硫化”)导致电池局部内阻增大，使电池在充放电时局部过热，引起自燃甚至爆炸。此外，电池温度过高可能会导致结构膨胀，从而引起电解液泄露等。在某些应用场景中，如航空工业，电池的安全性水平比电池的经济性水平更加重要。如2013年波音787客机就曾因辅助动力电池起火事故导致飞机紧急迫降。电池的原理和结构特点导致在生产过程中很难保证其性能和质量的一致性，这使得即使是同本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电池的健康状态诊断装置，诊断与其连接的电池系统中的电池的健康状态，其特征在于，包括：控制指令计算单元，输出对所述电池系统中的电池的充放电进行指示的将来一段时间的充放电控制指令；电池健康状态分析单元，根据所述电池系统中的电池的充放电历史数据建立电池的以电池充放电模式和环境信息的数据为输入、以电池的电气特性为输出的劣化模型，并基于所述将来一段时间的充放电控制指令和所述劣化模型计算所述电池按照所述将来一段时间的充放电控制指令进行充放电后的电气特性作为预测电气特性；和电池健康状态诊断单元，基于所述预测电气特性诊断电池的健康状态。

【技术特征摘要】
1.一种电池的健康状态诊断装置，诊断与其连接的电池系统中的电池的健康状态，其特征在于，包括：控制指令计算单元，输出对所述电池系统中的电池的充放电进行指示的将来一段时间的充放电控制指令；电池健康状态分析单元，根据所述电池系统中的电池的充放电历史数据建立电池的以电池充放电模式和环境信息的数据为输入、以电池的电气特性为输出的劣化模型，并基于所述将来一段时间的充放电控制指令和所述劣化模型计算所述电池按照所述将来一段时间的充放电控制指令进行充放电后的电气特性作为预测电气特性；和电池健康状态诊断单元，基于所述预测电气特性诊断电池的健康状态。2.如权利要求1所述的电池的健康状态诊断装置，其特征在于：所述电池健康状态分析单元包括训练数据生成部、劣化模型建立部和电气状态预测部，其中，所述训练数据生成部对于规定时间区间内的电池的充放电历史数据，按规定时间段计算反映不同充放电模式和环境信息的参数组成特征向量，并以该规定时间段的一个电气特性作为目标向量，以特征向量和目标变量构成劣化训练数据，进而将不同时间段的劣化训练数据组成劣化训练数据集合，所述劣化模型建立部基于所述劣化训练数据集合按照统计或机器学习方法，以使得劣化模型与所述劣化训练数据集合之间的误差最小的方式建立所述劣化模型，所述电气状态预测部基于所述将来一段时间的充放电控制指令利用所述劣化模型计算所述预测电气特性。3.如权利要求2所述的电池的健康状态诊断装置，其特征在于：在所述训练数据生成部中，将所述规定时间段内电池的包括充放电电压、电流、温度在内的历史数据的时间序列分解到多个不同的频率范围内，计算不同的数据分量，使用计算出的数据分量代表所述规定时间段的不同的充放电模式和环境信息。4.如权利要求1或2所述的电池的健康状态诊断装置，其特征在于：所述控制指令计算单元输出从外部接收到的所述将来一段时间的充放电控制指令，或者，所述控制指令计算单元基于充放电控制指令的历史数据，以时间、日期、充放电控制指令的历史值组成特征向量，基于多个代表不同历史区间充放电指令的特征向量的集合，通过统计或机器学习的方法，预测所述将来一段时间的充放电控制指令。5.如权利要求2所述的电池的健康状态诊断装置，其特征在于：所述健康状态分析单元还包括控制指令特征生成部，所述控制指令特征生成部基于所述将来一段时间的充放电控制指令计算反映不同充放电模式和环境信息的参数组成控制指令特征向量，所述电气状态预测部将所述控制指令特征向量输入所述劣化模型来计算所述预测电气特性。6.如权利要求1或2所述的电池的健康状态诊断装置，其特征在于：所述电池健康状态诊断单元使用所述预测电气特性作为表征电池的健康状态的指标，或者，所述电池健康状态诊断单元对所述预测电气特性中的每种电气特性进行加权求和，以求和得到的数据作为表征电池的健康状态的指标，所述电池健康状态诊断单元在进行所述加权求和时，对所述电池的电气特性的历史数据进行统计，以经过了不同的充放电历史后变化越大的电气特性则权重越大的方式对每种...

【专利技术属性】
技术研发人员：单联柱，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：日本,JP