一种基于实车数据的动力电池容量预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于实车数据的动力电池容量预测方法，该方法包括以下步骤：S1：获取实车数据，选取在不同环境中行驶以及不同行驶里程的电动汽车作为典型车辆，获取典型车辆车载BMS上采集到的数据，并对数据进行预处理；S2：寻找实车数据中的充电片段计算容量真值，并获取相应的充电片段；S3：选择机器学习算法，基于获取到的实车数据，预测目标电动汽车的电池容量。池容量。池容量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于实车数据的动力电池容量预测方法


[0001]本专利技术涉及电池
，具体为一种基于实车数据的动力电池容量预测方法。

技术介绍

[0002]近年来，由于电池技术的快速发展、国家能源结构的调整、相关产业政策的出台以及消费者需求的转变，我国电动汽车正呈现出快速发展的趋势。动力电池作为电动汽车上的最关键组成之一，其安全性和可靠性始终是业界人士和消费者最关心的问题之一。随着电动汽车使用年限和行驶里程的增加，动力电池将随之老化，并带来容量下降、效率降低以及一系列的安全问题。电池容量的准确预测，对解决上述问题，以及确保电动汽车技术的安全可持续发展至关重要。
[0003]电池的老化是一个高度复杂的电化学过程。为了量化表征电池的老化程度，将当前电池可用容量与额定容量的比值定义为电池的SOH。因此，对电池容量的准确预测是提高SOH预测精度的关键。对电池容量的准确估计，不仅是优化改进BMS的重要条件，也是对动力电池开展回收、梯次利用的重要基础。
[0004]目前，电池容量的估计方法可分为直接计算法、基于模型法和基于数据驱动的方法。直接计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于实车数据的动力电池容量预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：获取实车数据，选取在不同环境中行驶以及不同行驶里程的电动汽车作为典型车辆，获取典型车辆车载BMS上采集到的数据，并对数据进行预处理；S2：寻找实车数据中的充电片段计算容量真值，并获取相应的充电片段；S3：选择机器学习算法，基于获取到的实车数据，预测目标电动汽车的电池容量。2.根据权利要求1所述的一种基于实车数据的动力电池容量预测方法，其特征在于，所述步骤S1具体步骤为：S11：所述实车数据包括：时间、总电流、总电压、SOC、行驶里程、经纬度位置、单体电压最高值与最低值、单体温度最高值与最低值、环境温度。S12：所述数据预处理包括：异常数据剔除、填补缺失、时间同步性检查、均一化处理。3.根据权利要求1所述的一种基于实车数据的动力电池容量预测方法，其特征在于，所述步骤S2具体步骤为：S21：设置充电区间范围，获取充电片段；S22：计算容量真值，利用安时积分：其中，C
M
为当前电池容量，ΔSOC为截取充电片段终止SOC和初始SOC的差值。4.根据权利要求1所述的一种基于实车数据的动力电池容量预测方法，其特征在于，所述步骤S3中所选择机器学习算法为多输出卷积高斯过程，具体包括以下步骤：S31：构建MCGP，假设车辆的电池数据用R个潜在函数表示，车辆i在t时刻的容量表示为潜在函数u
r
(.)和被噪声e(.)破坏的平滑核k
ir
(.)之间的卷积：其中，y
i
(t)是车辆i的电池在第t次充放电循环中计算出的电池容量；每一个潜在函数被假定为遵循独立高斯过程：u
r
(Δ,Δ
*
)～GP(0,k
r
(Δ,Δ...

【专利技术属性】
技术研发人员：马兹林，邱昭，钟政，邓忠伟，李劲文，
申请(专利权)人：重庆标能瑞源储能技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：