本发明专利技术涉及电池技术领域，特别涉及一种锂离子电池的电压预测方法及装置，其中，锂离子电池的电压预测方法包括以下步骤：每隔第一预设时长，采集锂离子电池的实际电压；根据第一至第n次采集的实际电压和采集时刻建立时间差值
【技术实现步骤摘要】
锂离子电池的电压预测方法及装置
[0001]本专利技术涉及电池
，特别涉及一种锂离子电池的电压预测方法及装置。
技术介绍
[0002]新能源汽车市场的发展，带来了锂离子动力电池的旺盛需求，同时也带来了激烈的行业及产品竞争，其中，电池生产过程中电池自放电的筛选和保证下线电池电压的一致性至关重要。
[0003]相关技术中，常用的自放电筛选的方法为：通过长时间的静置来挑选出不良电池，静置时间越长，越能够将真正自放电不良的电池挑选出来。
[0004]然而，相关技术中电池长时间的静置不利于提升生产产能，大大降低生产效率，并增加电池的成本，且一旦没有足够的静置时间，部分自放电不良的电池很难被筛选出来，无法确保下线电池电压的一致性，增加因自放电不良的电池导致的热失控事故的发生概率。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术旨在提出一种锂离子电池的电压预测方法，该方法可以快速准准确筛选出自放电不良的电池，提升生产效率，降低电池成本，并提升下线电池电压的一致性，进而提高电池的安全性能，降低因自放电不良造成的热失控事故的发生。
[0006]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0007]一种锂离子电池的电压预测方法，包括以下步骤：
[0008]每隔第一预设时长，采集所述锂离子电池的实际电压；
[0009]根据第一至第n次采集的实际电压和采集时刻建立时间差值
‑
电压比值的关系式；以及
[0010]基于所述时间差值
‑
电压比值的关系式，预测一个或多个待测锂离子电池的预测电压。
[0011]进一步地，还包括：
[0012]静置所述锂离子电池，并每隔第二预设时长，采集所述锂离子电池的实际电压；
[0013]根据所述锂离子电池每隔所述第二预设时长的实际电压得到所述锂离子电池的电压变化率；
[0014]在所述电压变化率满足极化消除条件时，对所述锂离子电池进行电压测试。
[0015]进一步地，在预测所述一个或多个待测锂离子电池的预测电压之前，还包括：
[0016]获取所述一个或多个锂离子电池的的材料类型；
[0017]根据所述材料类型匹配与所述材料类型相同的时间差值
‑
电压比值的关系式。
[0018]进一步地，所述时间差值
‑
电压比值的关系式为：
[0019]OCVn＝OCV1
‑
OCV1*EXP(
‑
A*Δt^B)，
[0020]其中，n>1，OCV1为第一次采集的实际电压，OCVn为第n次采集的实际电压，Δt为第n次采集的采集时刻tn与第一次采集的采集时刻t1的差值，B为以LN(tn
‑
t1)为x轴、LN(
‑
LN
(1
‑
OCVn/OCV1))为y轴的直线的斜率，A为以所述直线截距为指数、以e为底数的常数。
[0021]进一步地，所述基于所述时间差值
‑
电压比值的关系式，预测一个或多个待测锂离子电池的预测电压，包括：
[0022]根据所述时间差值
‑
电压比值的训练电压预测模型，以利用训练好的电压预测模型输出所述一个或多个待测锂离子电池的预测电压。
[0023]相对于现有技术，本专利技术所述的锂离子电池的电压预测方法具有以下优势：
[0024]本专利技术所述的锂离子电池的电压预测方法，利用建立时间差值
‑
电压比值的关系式准确预测锂离子电池的电压，可以通过较短时间的静置准确预测电池长静置时间后的电压，从而可以快速准准确筛选出自放电不良的电池，提升生产效率，降低电池成本，并提升下线电池电压的一致性，进而提高电池的安全性能，降低因自放电不良造成的热失控事故的发生。
[0025]本专利技术的另一个目的在于提出一种锂离子电池的电压预测装置，该装置可以快速准准确筛选出自放电不良的电池，提升生产效率，降低电池成本，并提升下线电池电压的一致性，进而提高电池的安全性能，降低因自放电不良造成的热失控事故的发生。
[0026]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0027]一种锂离子电池的电压预测装置，包括：
[0028]采集模块，用于每隔第一预设时长，采集所述锂离子电池的实际电压；
[0029]建立模块，用于根据第一至第n次采集的实际电压和采集时刻建立时间差值
‑
电压比值的关系式；以及
[0030]预测模块，用于基于所述时间差值
‑
电压比值的关系式，预测一个或多个待测锂离子电池的预测电压。
[0031]进一步地，还包括：
[0032]测试模块，用于静置所述锂离子电池，并每隔第二预设时长，采集所述锂离子电池的实际电压，根据所述锂离子电池每隔所述第二预设时长的实际电压得到所述锂离子电池的电压变化率；在所述电压变化率满足极化消除条件时，对所述锂离子电池进行电压测试。
[0033]进一步地，还包括：
[0034]匹配模块，用于在预测所述一个或多个待测锂离子电池的预测电压之前，获取所述一个或多个锂离子电池的的材料类型，根据所述材料类型匹配与所述材料类型相同的时间差值
‑
电压比值的关系式。
[0035]进一步地，所述时间差值
‑
电压比值的关系式为：
[0036]OCVn＝OCV1
‑
OCV1*EXP(
‑
A*Δt^B)，
[0037]其中，n>1，OCV1为第一次采集的实际电压，OCVn为第n次采集的实际电压，Δt为第n次采集的采集时刻tn与第一次采集的采集时刻t1的差值，B为以LN(tn
‑
t1)为x轴、LN(
‑
LN(1
‑
OCVn/OCV1))为y轴的直线的斜率，A为以所述直线截距为指数、以e为底数的常数。
[0038]进一步地，所述预测模块进一步用于根据所述时间差值
‑
电压比值的训练电压预测模型，以利用训练好的电压预测模型输出所述一个或多个待测锂离子电池的预测电压。
[0039]所述的锂离子电池的电压预测装置与上述的锂离子电池的电压预测方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
附图说明
[0040]构成本专利技术的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0041]图1为本专利技术实施例所述的锂离子电池的电压预测方法的流程图；
[0042]图2为本专利技术实施例所述的三元材料的锂离子电池的电压预测与实测电压曲线；
[0043]图3为本专利技术实施例所述的的磷酸铁锂材料的锂离子电池的电压预测与实测电压曲线；
[0044]图4为本专利技术实施例所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种锂离子电池的电压预测方法，其特征在于，包括以下步骤：每隔第一预设时长，采集所述锂离子电池的实际电压；根据第一至第n次采集的实际电压和采集时刻建立时间差值
‑
电压比值的关系式；以及基于所述时间差值
‑
电压比值的关系式，预测一个或多个待测锂离子电池的预测电压。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：静置所述锂离子电池，并每隔第二预设时长，采集所述锂离子电池的实际电压；根据所述锂离子电池每隔所述第二预设时长的实际电压得到所述锂离子电池的电压变化率；在所述电压变化率满足极化消除条件时，对所述锂离子电池进行电压测试。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在预测所述一个或多个待测锂离子电池的预测电压之前，还包括：获取所述一个或多个锂离子电池的的材料类型；根据所述材料类型匹配与所述材料类型相同的时间差值
‑
电压比值的关系式。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时间差值
‑
电压比值的关系式为：OCVn＝OCV1
‑
OCV1*EXP(
‑
A*Δt^B)，其中，n>1，OCV1为第一次采集的实际电压，OCVn为第n次采集的实际电压，Δt为第n次采集的采集时刻tn与第一次采集的采集时刻t1的差值，B为以LN(tn
‑
t1)为x轴、LN(
‑
LN(1
‑
OCVn/OCV1))为y轴的直线的斜率，A为以所述直线截距为指数、以e为底数的常数。5.根据权利要求1
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4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述时间差值
‑
电压比值的关系式，预测一个或多个待测锂离子电池的预测电压，包括：根据所述时间差值
‑
电压比值的训练电压预测模型，以利用训练好的电压预测模型输出所述一个或多个待测锂离子电池的预测电压。...
【专利技术属性】
技术研发人员：张相开，赵俊凯，冯传钧，刘兴达，尹玉祥，冯旭东，
申请(专利权)人：蜂巢能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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