一种基于云端协同的锂电池健康状态监测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术一种基于云端协同的锂电池健康状态监测方法及装置，包括：A、锂电池充电过程中，采集锂电池的电压、电流和温度数据，并上传至云端；B、在云端，根据上述电压、电流和温度数据获取锂电池的端电压曲线、电池容量增量曲线和温度差分曲线，针对这些曲线提取若干几何特征和统计特征，并计算各几何特征和统计特征与SoH估计值之间的相关性系数；C、基于步骤B所述的相关性系数及多目标优化算法获取最优的特征组合，该特征组合具有最少特征及最大相关性的特性；D、利用步骤C中获取的最优的特征组合对云端的深度学习模型进行训练，得到SoH估计模型。本发明专利技术利用云端的计算资源实现锂电池SoH的在线估计，且估计精度高，具有较强适用性和实用性。和实用性。和实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云端协同的锂电池健康状态监测方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种基于云端协同的锂电池健康状态监测方法及装置。

技术介绍

[0002]锂电池因其具有较高的能量密度、较长的使用寿命、较低的自放电率以及无污染等诸多优点，引起了各国科学家的广泛关注，是目前应用最为广泛、发展最为迅速的一种电池，已广泛应用于各种便携式信息处理终端、电动汽车、航空航天、国防等领域。锂电池的健康状态(state of health，SoH)评估是锂离子电池管理系统的重要环节，其评估方法的优劣在很大程度上决定了电池管理系统的整体性能。
[0003]容量是直观描述和评价电池老化程度的最常用的指标，健康状态通常表示为当前容量与初始容量的比值(SoH＝Q
c
/Q0，其中，Q
c
为电池当前时刻满充后的最大可用容量，Q0为电池出厂时的最大可用容量)。IEEE标准1188
‑
1996中指出，当电池当前容量降低到初始容量80％，应该更换电池。
[0004]目前，SoH的估计方法大致可分为三类。直接测量法：采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云端协同的锂电池健康状态监测方法，其特征在于：包括如下步骤：A、锂电池充电过程中，采集锂电池的电压、电流和温度数据，并上传至云端；B、在云端，根据上述电压、电流和温度数据获取锂电池的端电压曲线、电池容量增量曲线和温度差分曲线，针对这些曲线提取若干几何特征和统计特征，并计算各几何特征和统计特征与SoH估计值之间的相关性系数；C、基于步骤B所述的相关性系数及多目标优化算法获取最优的特征组合，该特征组合具有最少特征及最大相关性的特性；D、利用步骤C中获取的最优的特征组合对云端的深度学习模型进行训练，得到SoH估计模型。2.根据权利要求1所述的一种基于云端协同的锂电池健康状态监测方法，其特征在于：所述步骤C具体包括如下步骤：C1、定义多目标优化算法的三个目标函数：J1＝RESM(x
i
)；J2＝Size(x
i
)；C2、通过粒子群算法实现上述三个目标函数最小化，以得到最优的特征组合；其中，x
i
指步骤B所述的几何特征或者统计特征；RESM(x
i
)指x
i
的标准差；Size(x
i
)指x
i
的维度；r
i
为相关性系数。3.根据权利要求1所述的一种基于云端协同的锂电池健康状态监测方法，其特征在于：所述步骤B中，利用皮尔逊相关分析法计算所述相关性系数。4.根据权利要求1或2或3所述的一种基于云端协同的锂电池健康状态监测方法，其特征在于：所述步骤B中，所述几何特征包括步骤A中所述曲线的极值点和斜...

【专利技术属性】
技术研发人员：林名强，吴登高，严晨昊，
申请(专利权)人：泉州装备制造研究所，
类型：发明
国别省市：