一种电池健康状态估算方法、系统、设备和存储介质技术方案

一种电池健康状态估算方法、系统、设备和存储介质，通过测试电池在放电过程中的动态阻抗；从动态阻抗中提取出反映电池SOH的阻抗虚部和相位角，作为特征参数；利用训练好的BP神经网络通过特征参数估算电池的SOH，所述BP神经网络用于建立特征参数与SOH的关系。本发明专利技术准确性更高，测试时间更短，数据简单易获得，应用范围更广，可以推广到其他体系的电池。

【技术实现步骤摘要】
一种电池健康状态估算方法、系统、设备和存储介质
本专利技术涉及锂离子电池领域，具体涉及一种电池健康状态估算方法、系统、设备和存储介质。
技术介绍
近年来在绿色发展的倡导下，我国新能源汽车产业快速发展，是战略性新兴行业之一。截止到2019年，我国纯电动汽车和插电混合动力乘用车销量已破百万，占全球份额的50％。锂离子动力电池是新能源汽车的核心，锂离子电池的安全问题是制约新能源汽车发展的重要因素。锂电池的老化是一个长期渐变的过程，电池的健康状态受温度、电流倍率、截止电压等多种因素影响。健康状态(SOH)是锂离子电池安全性和稳定性的重要指标，其准确预测是电池管理系统运行的前提和关键技术之一，对电网安全和延长电池使用寿命至关重要，一直以来是研究的热点和难点问题。专利(CN109444762A)利用电池在稳定电流充电过程中的数据，采用数据融合的方法估计电池的健康状态，过程较为复杂，需要较长静置时间，不适合工程实际应用。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决常规健康状态预测方法准确性低、耗时长的难题，提供一种电池健康状态估算方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电池健康状态预测的方法，其特征在于，/n通过测试电池在放电过程中的动态阻抗；/n从动态阻抗中提取出反映电池SOH的阻抗虚部和相位角，作为特征参数；/n利用训练好的BP神经网络通过特征参数估算电池的SOH，所述BP神经网络用于建立特征参数与SOH的关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种电池健康状态预测的方法，其特征在于，
通过测试电池在放电过程中的动态阻抗；
从动态阻抗中提取出反映电池SOH的阻抗虚部和相位角，作为特征参数；
利用训练好的BP神经网络通过特征参数估算电池的SOH，所述BP神经网络用于建立特征参数与SOH的关系。


2.根据权利要求1所述的一种电池健康状态预测的方法，其特征在于，测试电池进行充电后进行放电至预设荷电状态的动态阻抗。


3.根据权利要求1所述的一种电池健康状态预测的方法，其特征在于，电池充电前，在-20～40℃下静置0.5～2h。


4.根据权利要求1所述的一种电池健康状态预测的方法，其特征在于，充电倍率为0.3～3C，放电倍率为0.1～3C。


5.根据权利要求1所述的一种电池健康状态预测的方法，其特征在于，BP神经网络包括1个输入层、1个输出层和至少1个隐含层。


6.根据权利要求5所述的一种电池健康状态预测的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：耿萌萌，杨凯，范茂松，谭震，赵光金，张明杰，刘皓，高飞，赖铱麟，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国家电网有限公司，国网河南省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11