一种电池容量评估方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种电池容量评估方法、装置及电子设备，涉及电池技术领域。以Box

【技术实现步骤摘要】
一种电池容量评估方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及电池
，更具体地说，是涉及一种电池容量评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着全球环境污染以及石油等传统能源逐渐稀缺的情况日益严峻，具备充放电性能好、能量密度大、循环周期长等优异性能的锂电池正逐渐成为新能源汽车、直流变电站和智能电网的重要供能电源。但是由于电池的实际运行工况复杂、环境温度多变以及电池老化等因素导致对电池的健康状态难以进行准确评估，从而对锂电池的安全性造成影响。因此，有必要对电池的健康状态进行评估，保障电池安全稳定运行。
[0003]锂电池的健康状态是对电池健康寿命状态的表征，主要反映电池的充放电功率、电量、能量等特征。在锂电池的健康状态估计中，经常使用容量和内阻这两个健康指标来表示锂电池的退化状态，不能简单地通过传感器直接测量电池的内部状态量。而电化学阻抗谱需要特定的实验条件和实验设备，常常被用于锂电池健康状态的离线诊断。因此，需要从容易测量的电池参数(如电流、电压、时间等)中提取可以表征电池容量的间接健康因子，用来对电池的容量进行在线评估。
[0004]由于锂电池本身运行工况复杂且电池存在多样性的特质，实际工程运用中很难对锂电池真实运行工况进行高精度的模拟。在市场上已有的电池容量评估方法中，应用优化算法和滤波器可以计算得到电池容量，这类方法计算量小但是适应性不高。有的方法通常需要借助充足的训练样本数对容量衰退情形进行学习，但是当缺乏训练样本数时会导致评估结果的发散，从而对电池容量的准确性评估造成影响，不利于实际应用。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种电池容量评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以Box
‑
Cox变换对间接健康因子进行优化，基于优化后的间接健康因子，根据线性模型对电池容量进行准确评估。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供一种电池容量评估方法，该方法包括：
[0007]步骤1：提取评估电池容量的间接健康因子；
[0008]步骤2：利用Box
‑
Cox变换对所述间接健康因子进行优化；
[0009]步骤3：分别计算所述间接健康因子以及优化后的所述间接健康因子和所述电池容量的相关性，对所述相关性进行验证；
[0010]步骤4：基于优化后的所述间接健康因子，根据线性模型评估所述电池容量。
[0011]优选地，所述步骤1：提取评估电池容量的间接健康因子，包括：
[0012]根据电池的运行数据和电化学反应机理，提取评估电池容量的间接健康因子。
[0013]优选地，所述根据电池的运行数据和电化学反应机理，提取评估电池容量的间接健康因子，包括：
[0014]根据电池的运行数据和电化学反应机理，绘制电流曲线，电压曲线和差分电压曲线；
[0015]分析所述电流曲线，电压曲线和差分电压曲线，以提取评估电池容量的间接健康因子。
[0016]优选地，所述步骤2中的Box
‑
Cox变换满足公式：
[0017][0018]S(λ)＝(Y
‑
X
λ
β)
T
(Y
‑
X
λ
β),
[0019][0020]其中，x
t
表示数据变换后的历史容量观测值，λ表示Box
‑
Cox变换系数，表示数据变换后的历史容量观测值，表示回归系数，X
T
表示历史容量所对应的循环次数向量转置，X表示历史容量所对应的循环次数向量，Y表示历史容量观测向量。
[0021]优选地，所述步骤3：分别计算所述间接健康因子以及优化后的所述间接健康因子和所述电池容量的相关性，对所述相关性进行验证，包括：
[0022]基于Pearson公式，对所述间接健康因子以及优化后的所述间接健康因子和所述电池容量之间的线性关系进行验证，Pearson公式为：
[0023][0024]其中，r表示相关系数，r的区间范围为
‑
1到1，当r的绝对值越接近1时，两组数据序列之间的相关性越强；X表示输入变量间接健康因子，Y表示输入变量电池容量，X
i
、Y
i
表示为变量X、Y的平均值；
[0025]基于Spearman公式，对所述间接健康因子以及优化后的所述间接健康因子和所述电池容量之间的单调性进行验证，Spearman公式为：
[0026][0027]其中，r
s
表示秩相关系数，R
i
，Q
i
表示在两个变量X和Y中的秩，n表示电池的循环周期数。
[0028]优选地，所述步骤4中的线性模型满足公式：
[0029][0030]x
t
＝c1+n
·
c2,
[0031]其中，表示变换后历史容量数据的平均值；表示历史循环次数的平均值，c1，c2表示线性模型的系数。
[0032]优选地，所述电池的运行数据包括电池电压、电池电流以及电池充放电时间数据；
[0033]所述间接健康因子包括，充电差分电压曲线上初始拐点值、放电差分电压曲线上峰值、放电时间和静置时间。
[0034]与现有技术相比，本专利技术所提供的一种电池容量评估方法具有如下有益效果：首先提取评估电池容量的间接健康因子，利用Box
‑
Cox变换对间接健康因子进行优化，提高间接健康因子与电池容量的相关性。分别计算间接健康因子以及优化后的间接健康因子和电池容量的相关性，对相关性进行验证；基于优化后的间接健康因子，根据线性模型可以有效的对电池容量进行准确评估。
[0035]本专利技术还提供一种电池容量评估装置，该装置包括：
[0036]提取模块，用于提取评估电池容量的间接健康因子；
[0037]优化模块，用于利用Box
‑
Cox变换对所述间接健康因子进行优化；
[0038]验证模块，用于分别计算所述间接健康因子以及优化后的所述间接健康因子和所述电池容量的相关性，对所述相关性进行验证；
[0039]评估模块，用于基于优化后的所述间接健康因子，根据线性模型评估所述电池容量。
[0040]与现有技术相比，本专利技术提供的电池容量测评估装置的有益效果与上述技术方案所述电池容量评估方法的有益效果相同，在此不做赘述。
[0041]本专利技术还提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任一项所述的一种电池容量评估方法中的步骤。
[0042]与现有技术相比，本专利技术所提供的电子设备的有益效果与上述技术方案所述电池容量评估方法的有益效果相同，在此不做赘述。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电池容量评估方法，其特征在于，包括：步骤1：提取评估电池容量的间接健康因子；步骤2：利用Box
‑
Cox变换对所述间接健康因子进行优化；步骤3：分别计算所述间接健康因子以及优化后的所述间接健康因子和所述电池容量的相关性，对所述相关性进行验证；步骤4：基于优化后的所述间接健康因子，根据线性模型评估所述电池容量。2.根据权利要求1所述的一种电池容量评估方法，其特征在于，所述步骤1：提取评估电池容量的间接健康因子，包括：根据电池的运行数据和电化学反应机理，提取评估电池容量的间接健康因子。3.根据权利要求2所述的一种电池容量评估方法，其特征在于，所述根据电池的运行数据和电化学反应机理，提取评估电池容量的间接健康因子，包括：根据电池的运行数据和电化学反应机理，绘制电流曲线，电压曲线和差分电压曲线；分析所述电流曲线，电压曲线和差分电压曲线，以提取评估电池容量的间接健康因子。4.根据权利要求1所述的一种电池容量评估方法，其特征在于，所述步骤2中的Box
‑
Cox变换满足公式：S(λ)＝(YX
λ
β)
T
(Y
‑
X
λ
β)，其中，x
t
表示数据变换后的历史容量观测值，λ表示Box
‑
Cox变换系数，x
tλ
表示数据变换后的历史容量观测值，表示回归系数，X
T
表示历史容量所对应的循环次数向量的转置，X表示历史容量所对应的循环次数向量，Y表示历史容量观测向量。5.根据权利要求1所述的一种电池容量评估方法，其特征在于，所述步骤3：分别计算所述间接健康因子以及优化后的所述间接健康因子和所述电池容量的相关性，对所述相关性进行验证，包括：基于Pearson公式，对所述间接健康因子以及优化后的所述间接健康因子和所述电池容量之间的线性关系进行验证，Pearson公式为：其中，r表示相关系数，r的区间范围为
‑
1到1...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁惠施，赵嘉莘，周奎，贡晓旭，史梓男，林俊，胡东辰，
申请(专利权)人：北京西清能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：