本发明专利技术提供一种基于充电末端降流数据的电池容量估计方法和装置，对每种类型电池包进行循环衰减得到多组电池包实验数据；对各组电池包实验数据进行处理得到多个充电数据集；根据所有充电数据集进行得到各个充电数据集的平均斜率；根据各个充电数据集的平均斜率和对应中间容量得到二者之间的关系；获取待测电池包在设定次数循环衰减后的该设定次数对应的电池包数据，对所述设定次数对应的电池包数据进行处理得到对应的充电数据集的平均斜率，根据设定次数循环衰减对应的充电数据集的平均斜率和所述充电数据集的平均斜率与对应中间容量之间的关系实现对待测电池包容量的估计。本发明专利技术能够自动、高效对电池容量进行估计。高效对电池容量进行估计。高效对电池容量进行估计。
【技术实现步骤摘要】
基于充电末端降流数据的电池容量估计方法和装置
[0001]本专利技术涉及电池
，特别是涉及一种基于充电末端降流数据的电池容量估计方法和装置。
技术介绍
[0002]锂电池由于其能量密度高、使用周期长等优异的特性，已经成为电动汽车、手机等多个领域的主要动力能源。在电池的状态估计过程中，电池的容量估计具有至关重要的作用。
[0003]电池容量的估计方法主要包括两大类，模型法和据驱动法。
[0004]模型法分为经验模型和机理模型，经验模型在使用过程中容易发生参数失配，机理模型的主要挑战在于缺少锂电池独特的理论电路模型，并且电路虚拟元件的数值估计需要庞大和昂贵的设备例如EIS设备。
[0005]数据驱动法的优点在于不需要了解电池内部的电化学特性，可以通过提取电池衰退过程中的某些特性实现电池容量的在线估计，具有一定的实用性。因此，数据驱动法逐渐成为了电池状态估计的主流方法，但是大多数的数据驱动法具有特征提取过程复杂和特征变量较多的情况，并且一定情况下需要与机器学习算法相结合，具有一定的复杂性。
[0006]一般电池包中单体容量最小决定了电池包的使用寿命和效率，线下标定电池包的容量，需要对电池包进行拆解，并进行满充满放，费时费力。
技术实现思路
[0007]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于充电末端降流数据的电池容量估计方法和装置，用于解决现有技术中效率低的问题。
[0008]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于充电末端降流数据的电池容量估计方法，所述方法至少包括以下步骤：
[0009]对每种类型电池包进行循环衰减得到多组电池包实验数据；
[0010]对各组电池包实验数据进行理处得到多个充电数据集；
[0011]根据所有充电数据集得到各个充电数据集的平均斜率；
[0012]根据各个充电数据集的平均斜率和对应循环衰减的中间容量得到充电数据集的平均斜率与对应中间容量之间的关系；
[0013]获取待测电池包在设定次数循环衰减后的该设定次数对应的电池包数据，对所述设定次数对应的电池包数据进行处理得到对应的充电数据集的平均斜率，根据设定次数循环衰减对应的充电数据集的平均斜率和所述充电数据集的平均斜率与对应中间容量之间的关系实现对待测电池包容量的估计。
[0014]优选地，对电池包进行循环衰减得到多组电池包实验数据的过程至少包括：
[0015]基于电池包的初始容量进行依次满放电和满充电处理使电池包容量衰减至中间容量；
[0016]根据一次满充电处理得到一组电池包实验数据；所述电池包实验数据为满充电处理过程时各单体电池在各时刻的电压、电流、温度和电池包容量；
[0017]循环多次满放电和满充电处理直至电池包容量衰减至电池包放电截止容量；
[0018]经过循环衰减得到多组电池包实验数据；每组电池包实验数据包括各单体电池在各时刻的单体电池实验数据集。
[0019]优选地，每次满充电处理包括：
[0020]第一充电阶段，以第一设定电流进行恒流充电；
[0021]第二充电阶段，当以第一设定电流进行恒流充电至电池包中单体电池最大电压达到第一设定电压时以第二设定电流进行恒流充电；
[0022]第三充电阶段，当以第二设定电流进行恒流充电至电池包中单体电池最大电压达到第二设定电压时以第三设定电流进行恒流充电，当电池包中单体电池最大电压达到第三设定电压后停止充电；
[0023]其中，第一设定电流＞第二设定电流＞第三设定电流；第一设定电压＜第二设定电压＜第三设定电压。
[0024]优选地，对各组电池包实验数据进行理得到多个充电数据集包括：
[0025]对所有组电池包实验数据进行预处理得到多组电池包数据；
[0026]对所述多组电池包数据进行筛选处理得到多个充电数据集。
[0027]优选地，对所有组电池包实验数据进行预处理得到多组电池包数据为：
[0028]根据异常判断条件对每组电池包实验数据中的各单体电池实验数据集进行判断得到异常判断结果，并根据所述异常判断结果得到多组电池包数据；所述异常判断结果包括正常电池包实验数据和异常电池包实验数据。
[0029]优选地，异常判断条件为：某组电池包实验数据中存在某一时刻的单体电池的电流值与对应充电阶段的恒流电流值的差值大于设定电流阈值。
[0030]优选地，根据异常判断结果得到多组电池数据包括：
[0031]当异常判断结果为某组电池包实验数据为正常电池包实验数据时，则维持所述正常电池包实验数据；
[0032]当异常判断结果为某组电池包实验数据异常电池包实验数据时，则对所述异常电池包实验数据进行处理得到更新电池包实验数据；
[0033]将所述正常电池包实验数据和所述更新电池包实验数据按照时序关系形成多组电池包数据。
[0034]优选地，当异常判断结果为某电池包实验数据为异常电池包数据时，则对所述异常电池包实验数据进行处理得到更新电池包实验数据包括：
[0035]对所述异常电池包实验数据中各单体电池实验数据集中异常数据进行统计得到对应单体电池实验数据集中的异常数量；
[0036]根据所述异常电池包实验数据中各单体电池实验数据集中的异常数量确定所述异常电池包实验数据的异常处理方式；
[0037]根据所述异常电池包实验数据的异常处理方式对所述异常电池包实验数据进行处理得到更新电池包实验数据。
[0038]优选地，根据所有充电数据集得到各个充电数据集的平均斜率包括：
[0039]确定每个充电数据集的充电末端降流阶段；
[0040]计算每个充电数据集中在充电末端降流阶段各单体电池的单体斜率；
[0041]根据所有充电末端降流阶段的所有单体电池的单体斜率确定离群单体电池，并基于所述离群单体电池得到各个充电末端降流数据集；
[0042]根据充电末端降流数据集中所有单体电池的单体斜率得到对应充电数据集的平均斜率。
[0043]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术还提供一种基于充电末端降流数据的电池容量估计装置，所述装置包括处理器和存储器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述的基于充电末端降流数据的电池容量估计方法的步骤。
[0044]如上所述，本专利技术基于充电末端降流数据的电池容量估计方法和装置，具有以下有益效果：
[0045]本专利技术基于充电末端降流数据的电池容量估计方法和装置，通过计算充电末端降流阶段的每个充电数据集的所有单体电池的平均斜率，建立电池包内所有单体电池的平均斜率与容量的关系，从而估计同一类型电池包在不同阶段的容量，节省了大量的人力物力，并具有较高的精度。
附图说明
[0046]图1显示为本专利技术基于充电末端降流数据的电池容量估计方法的流程示意图。
[0047]图2显示为本专利技术实施例中每个满充电过程及其充电本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于充电末端降流数据的电池容量估计方法，其特征在于，所述方法至少包括以下步骤：对每种类型电池包进行循环衰减得到多组电池包实验数据；对各组电池包实验数据进行处理得到多个充电数据集；根据所有充电数据集进行处理得到各个充电数据集的平均斜率；根据各个充电数据集的平均斜率和对应循环衰减的中间容量得到充电数据集的平均斜率与对应中间容量之间的关系；获取待测电池包在设定次数循环衰减后的该设定次数对应的电池包数据，对所述设定次数对应的电池包数据进行处理得到对应的充电数据集的平均斜率，根据设定次数循环衰减对应的充电数据集的平均斜率和所述充电数据集的平均斜率与对应中间容量之间的关系实现对待测电池包容量的估计。2.根据权利要求1所述的基于充电末端降流数据的电池容量估计方法，其特征在于，对电池包进行循环衰减得到多组电池包实验数据的过程至少包括：基于电池包的初始容量进行依次满放电和满充电处理使电池包容量衰减至中间容量；根据一次满充电处理得到一组电池包实验数据；所述电池包实验数据为满充电处理过程时各单体电池在各时刻的电压、电流、温度和电池包容量；循环多次满放电和满充电处理直至电池包容量衰减至电池包放电截止容量；经过循环衰减得到多组电池包实验数据；每组电池包实验数据包括各单体电池在各时刻的单体电池实验数据集。3.根据权利要求2所述的基于充电末端降流数据的电池容量估计方法，其特征在于，每次满充电处理包括：第一充电阶段，以第一设定电流进行恒流充电；第二充电阶段，当以第一设定电流进行恒流充电至电池包中单体电池最大电压达到第一设定电压时以第二设定电流进行恒流充电；第三充电阶段，当以第二设定电流进行恒流充电至电池包中单体电池最大电压达到第二设定电压时以第三设定电流进行恒流充电，当电池包中单体电池最大电压达到第三设定电压后停止充电；其中，第一设定电流＞第二设定电流＞第三设定电流；第一设定电压＜第二设定电压＜第三设定电压。4.根据权利要求1所述的基于充电末端降流数据的电池容量估计方法，其特征在于，对各组电池包实验数据进行理得到多个充电数据集包括：对所有组电池包实验数据进行预处理得到多组电池包数据；对所述多组电池包数据进行筛选处理得到多个充电数据集。5.根据权利要求4所述的基于充电末端降流数据的电池容量估计方法，其特征在于，对所有组电池包实验数据进行预处理得到多组电池包数据为：根据异常判...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴仁杰，沈向东，沈成宇，
申请(专利权)人：上海瑞浦青创新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。