一种电池能源状态预测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:33741242 阅读:15 留言:0更新日期:2022-06-08 21:39
本申请提供了一种电池能源状态预测方法、装置、电子设备及存储介质。涉及新能源技术领域,本申请通过采集待预测电池当前时刻的工作参数信息,并从预设参数表格中,确定待预测电池的电池参数信息。通过电池参数信息以及约束电压值和约束电流值,确定待预测电池在工作时可以达到的最大运行电流,再进行预测温度,以上述确定好的最大运行电流和预测温度对待预测电池的SOP值进行预测,从而确定出待预测电池的SOP值。本申请实施例从电压约束、电流约束以及温度约束的角度对SOP值进行预测,保证待预测电池在全SOC时段都可以安全使用,改善待预测电池SOP值的峰值功率输出,提高待预测电池的续航和使用寿命。池的续航和使用寿命。池的续航和使用寿命。

【技术实现步骤摘要】
一种电池能源状态预测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及新能源
,特别涉及一种电池能源状态预测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]电池能源状态(State of Power,SOP)表现为电池所能释放或者吸收的最大功率,目前普遍使用混合脉冲功率特性法(HPPC)确定电池的SOP值,该方法基于电池上下截止电压,结合开路电压,电池内阻进行SOP计算。
[0003]但是,现有技术确定的电池SOP值峰值功率持续时间短,跳变大,也可能存在电池在使用的过程中,由于温度过高导致电池烧毁的风险。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中的问题,本申请实施例提供了电池能源状态预测方法、装置、电子设备及存储介质,可以保证待预测电池在全SOC时段都可以安全使用,并且也能改善待预测电池SOP值的峰值功率输出,以及提高待预测电池的续航和使用寿命。
[0005]第一方面,本申请实施例提供了一种电池能源状态预测方法,所述方法包括:
[0006]采集待预测电池的工作参数信息;所述工作参数信息包括工作电流值、电池荷电状态SOC值以及电池温度信息;
[0007]从预设参数表格中,基于所述电池参数信息与所述SOC值和/或所述电池温度信息的对应关系,确定所述待预测电池的电池参数信息;
[0008]基于所述电池参数信息、约束电压值和约束电流值,确定所述待预测电池对应的最大运行电流;
[0009]基于所述电池参数信息,所述SOC值以及所述工作电流值确定预测温度;
[0010]基于所述最大运行电流和所述预测温度,对所述待预测电池的电池能源状态进行预测,若所述预测温度小于所述待预测电池对应的最大温度阈值,则基于所述最大运行电流更新所述待预测电池的SOP值。
[0011]在一种可能的实施方式中,所述方法还包括:若所述预测温度大于最大温度阈值,则基于预设百分比和所述SOC值,得到新的SOC值,返回执行基于所述SOC值和所述电池温度信息,得到所述待预测电池的电池参数信息步骤,直至所述预测温度小于最大温度阈值,则根据最后一次的最大运行电流更新所述待预测电池的SOP。
[0012]在一种可能的实施方式中,所述电池参数信息包括:电池容量、待预测电池内阻、极化电阻值、极化电容值、电池开路电压值。
[0013]在一种可能的实施方式中,所述基于所述电池参数信息、约束电压值和约束电流值,确定所述待预测电池对应的最大运行电流,包括:
[0014]基于所述约束电压值和所述电池参数信息,得到所述约束电压值对应的峰值电流值;
[0015]若所述峰值电流值小于所述约束电流值,则基于所述峰值电流值确定所述最大运行电流;
[0016]若所述峰值电流值大于所述约束电流值,则基于所述约束电流值确定所述最大运行电流。
[0017]在一种可能的实施方式中,所述基于所述电池参数信息,所述SOC值以及所述工作电流值确定预测温度,包括:
[0018]基于所述SOC值、所述电池参数信息中的电池开路电压值、电池总电压值、所述工作电流值以及所述零电流温度值,确定所述预测温度参数信息;所述零电流温度值为所述待预测电池在电流为0时对应的温度值;
[0019]将所述预测温度参数信息输入到记忆网络模型中,得到所述预测温度。
[0020]在一种可能的实施方式中,所述记忆网络模型包括输入门、遗忘门、备选单元门、输出门;所述将所述预测温度参数信息输入到记忆网络模型中,得到所述预测温度,包括:
[0021]基于所述预测温度参数信息和所述遗忘门,得到遗忘参数;
[0022]基于所述预测温度参数信息、所述备选单元门和所述输入门,得到中间参数;
[0023]基于所述遗忘参数和所述中间参数,得到状态更新信息;
[0024]基于所述预测温度参数信息和所述输出门,得到隐藏更新参数;
[0025]基于所述隐藏更新参数和所述状态更新信息,得到隐藏更新信息;
[0026]基于预设权重、预设偏差值以及所述隐藏更新信息,得到所述预测温度。
[0027]第二方面,本申请实施例提供了一种电池能源状态预测装置,所述装置包括:
[0028]采集单元,用于采集待预测电池的工作参数信息;所述工作参数信息包括工作电流值、电池荷电状态SOC值以及电池温度信息;
[0029]第一确定单元,用于从预设参数表格中,基于所述电池参数信息与所述SOC值和/或所述电池温度信息的对应关系,确定所述待预测电池的电池参数信息;
[0030]第二确定单元,用于基于所述电池参数信息、约束电压值和约束电流值,确定所述待预测电池对应的最大运行电流;
[0031]第一预测单元,用于基于所述电池参数信息,所述SOC值以及所述工作电流值确定预测温度;
[0032]第二预测单元,用于基于所述最大运行电流和所述预测温度,对所述待预测电池的电池能源状态进行预测,若所述预测温度小于所述待预测电池对应的最大温度阈值,则基于所述最大运行电流更新所述待预测电池的SOP值。
[0033]在一种可能的实施方式中,所述装置还包括:
[0034]调节单元,用于若所述预测温度大于最大温度阈值,则基于预设百分比和所述SOC值,得到新的SOC值,返回执行基于所述SOC值和所述电池温度信息,得到所述待预测电池的电池参数信息步骤,直至所述预测温度小于最大温度阈值,则根据最后一次的最大运行电流更新所述待预测电池的SOP。
[0035]在一种可能的实施方式中,所述第二确定单元,还用于:
[0036]基于所述约束电压值和所述电池参数信息,得到所述约束电压值对应的峰值电流值;
[0037]若所述峰值电流值小于所述约束电流值,则基于所述峰值电流值确定所述最大运
行电流;
[0038]若所述峰值电流值大于所述约束电流值,则基于所述约束电流值确定所述最大运行电流。
[0039]在一种可能的实施方式中,所述第一预测单元,还用于:
[0040]基于所述SOC值、所述电池参数信息中的电池开路电压值、电池总电压值、所述工作电流值以及所述零电流温度值,确定所述预测温度参数信息;所述零电流温度值为所述待预测电池在电流为0时对应的温度值;
[0041]将所述预测温度参数信息输入到记忆网络模型中,得到所述预测温度。
[0042]在一种可能的实施方式中,所述第一预测单元,还用于:
[0043]基于所述预测温度参数信息和所述遗忘门,得到遗忘参数;
[0044]基于所述预测温度参数信息、所述备选单元门和所述输入门,得到中间参数;
[0045]基于所述遗忘参数和所述中间参数,得到状态更新信息;
[0046]基于所述预测温度参数信息和所述输出门,得到隐藏更新参数;
[0047]基于所述隐藏更新参数和所述状态更新信息,得到隐藏更新信息;
[0048]基于预设权重、预设偏差值以及所述本文档来自技高网
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电池能源状态预测方法,其特征在于,所述方法包括:采集待预测电池的工作参数信息;所述工作参数信息包括工作电流值、电池荷电状态SOC值以及电池温度信息;从预设参数表格中,基于电池参数信息与所述SOC值和/或所述电池温度信息的对应关系,确定所述待预测电池的电池参数信息;基于所述电池参数信息、约束电压值和约束电流值,确定所述待预测电池对应的最大运行电流;基于所述电池参数信息,所述SOC值以及所述工作电流值确定预测温度;基于所述最大运行电流和所述预测温度,对所述待预测电池的电池能源状态进行预测,若所述预测温度小于所述待预测电池对应的最大温度阈值,则基于所述最大运行电流更新所述待预测电池的SOP值。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若所述预测温度大于最大温度阈值,则基于预设百分比和所述SOC值,得到新的SOC值,返回执行基于所述SOC值和所述电池温度信息,得到所述待预测电池的电池参数信息步骤,直至所述预测温度小于最大温度阈值,则根据最后一次的最大运行电流更新所述待预测电池的SOP。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述电池参数信息包括:电池容量、待预测电池内阻、极化电阻值、极化电容值、电池开路电压值。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述电池参数信息、约束电压值和约束电流值,确定所述待预测电池对应的最大运行电流,包括:基于所述约束电压值和所述电池参数信息,得到所述约束电压值对应的峰值电流值;若所述峰值电流值小于所述约束电流值,则基于所述峰值电流值确定所述最大运行电流;若所述峰值电流值大于所述约束电流值,则基于所述约束电流值确定所述最大运行电流。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述电池参数信息,所述SOC值以及所述工作电流值确定预测温度,包括:基于所述SOC值、所述电池参数信息中的电池开路电压值、电池总电压值、所述工作电流值以及所述零电流温度值,确定所述预测温度参数信息;所述零电流温度值为所述待预测电池在电流为0时对应的温度值;将所述预测温度参数信息输入到记忆网络模型中,得到所述预测温度。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述记忆网络...

【专利技术属性】
技术研发人员:ꢀ七四专利代理机构
申请(专利权)人:海南小鲨鱼智能科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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