本申请提供一种锂电池SOH分析预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述锂电池SOH分析预测方法包括：按照预设时间间隔采集电池数据；所述电池数据至少包括电池工作时间、电流和电压；根据所述电池数据确定目标区域；建立所述目标区域的累积容量与电池健康状态的关系；利用所述目标区域的累积容量，将电池当前状态下的循环次数与所述电池健康状态进行关联，确定所述循环次数与所述电池健康状态的关系；基于所述循环次数与所述电池健康状态的关系，预测电池未来状态下的健康状态。本申请提供了一种基于目标区域累积容量计算和预测SOH的方法，该方法简单易操作且实用性强。该方法简单易操作且实用性强。该方法简单易操作且实用性强。
【技术实现步骤摘要】
锂电池SOH分析预测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请属于锂电池分析的
，涉及一种分析预测方法，特别是涉及一种锂电池SOH分析预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]近些年来，随着新能源领域受到越来越多的关注，锂电池以能量密度高、循环寿命长等特点，目前成为新能源汽车和储能电站的首选能量来源。但随着锂电池长时间使用，锂电池的寿命及容量衰减等问题严重制约着锂电池的性能。若能准确计算出锂电池的SOH(State of Health，健康状态或可用寿命)，或者能预测电池未来的SOH变化趋势，对延长电池使用寿命和发挥电池的性能起到重要作用。
[0003]目前，针对锂电池可用寿命的分析方法，大都需要专用设备进行测试，对锂电池进行完整的满充或满放活动才能准确分析电池的SOH，而且仅能分析当前循环下电池的可用寿命，无法实现对电池可用寿命的预测。而在电池的SOH较低(比如接近80％)时，若还对锂电池进行满充或满放来测试SOH，反而会加剧电池的容量衰减，降低电池使用寿命，导致电池在实际应用时可用寿命会明显降低。
技术实现思路
[0004]本申请的目的在于提供一种锂电池SOH分析预测方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决如何简单、可靠的实现对电池可用寿命预测的问题。
[0005]本申请实施例第一方面提供一种锂电池SOH分析预测方法，所述方法包括：按照预设时间间隔采集电池数据；所述电池数据至少包括电池工作时间、电流和电压；根据所述电池数据确定目标区域；建立所述目标区域的累积容量与电池健康状态的关系；利用所述目标区域的累积容量，将电池当前状态下的循环次数与所述电池健康状态进行关联，确定所述循环次数与所述电池健康状态的关系；基于所述循环次数与所述电池健康状态的关系，预测电池未来状态下的健康状态。
[0006]在本申请中，可以分析实际应用场景下电池的衰减及可用剩余寿命，以简单、可靠的方式实现了对电池可用寿命的预测。
[0007]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述根据所述电池数据确定目标区域的步骤，包括：根据所述电压与容量的对应关系计算容量差分，并拟合所述电压与所述容量差分的关系；基于所述电压与所述容量差分的关系，确定所述目标区域以及所述目标区域的累积容量。
[0008]本实施方式中，提出了一种基于目标区域累积容量计算和预测SOH的方法，并实现了电池循环次数、目标区域累积容量与SOH间的关系对应。
[0009]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述电池数据还包括荷电状态；所述容量根据采集的荷电状态确定；或所述容量由采集的所述电流和所述电池工作时间，计算充放电过程中的容量变化后得到。
[0010]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述确定所述目标区域的步骤，包括：基于电池在某一次充电或放电循环下的活动确定所述目标区域；所述目标区域是一段包含容量差分明显变化的区域，所述目标区域的起点是容量差分曲线的差分骤变点或差分极大点，所述目标区域的终点是容量差分曲线的极大点。
[0011]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述确定所述目标区域的累积容量的步骤，包括：针对所述目标区域，计算其从起点到终点的容量差分之和，作为所述目标区域的累积容量。
[0012]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述循环次数的确定方式包括：以当前循环次数记为基准次数，进行逐次累加，所确定的循环次数为当前循环次数的整体平移；响应于电池实际应用时并未完全满充满放，利用上一次校正实验得到的容量作为后续一段时间内电池的实际满充容量以及电池在实际应用时每次循环应用的容量，对所述循环次数进行修正。
[0013]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述电池数据还包括充电数据和/或放电数据；所述方法还至少包括以下步骤之一：基于特定的循环次数与所述电池健康状态的关系，预测所述电池健康状态达到预设百分比时电池可以进行的循环次数；基于预设循环次数的充电数据，拟合所述目标区域的累积容量与电池健康状态的关系，再基于所述循环次数与所述电池健康状态的关系，预测电池未来状态下的健康状态；根据预设时段后获取的新的电池数据，再一次预测电池未来状态下的健康状态对原来的预测结果进行更新；根据容量差分曲线的差分骤变点和差分极大点在特定的循环次数下更换所确定的目标区域；结合所述充电数据和所述放电数据预测电池未来状态下的健康状态，将所述充电数据和所述放电数据对应的预测结果进行互相修正。
[0014]本实施方式中，利用电池中常规执行的每隔一段时间会对电池进行一次满充满放校正实验作为本申请方法实现的需求，省去了额外的测试工作，即可实现SOH的分析目标。
[0015]本申请实施例第二方面提供一种锂电池SOH分析预测装置，所述装置包括：数据采集模块，被配置为按照预设时间间隔采集电池数据；所述电池数据至少包括电池工作时间、电流和电压；目标区域确定模块，被配置为根据所述电池数据确定目标区域；第一关系确定模块，被配置为建立所述目标区域的累积容量与电池健康状态的关系；第二关系确定模块，被配置为利用所述目标区域的累积容量，将电池当前状态下的循环次数与所述电池健康状态进行关联，确定所述循环次数与所述电池健康状态的关系；健康状态预测模块，被配置为基于所述循环次数与所述电池健康状态的关系，预测电池未来状态下的健康状态。
[0016]本申请实施例第三方面提供一种电子设备，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行所述的方法。
[0017]本申请实施例第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的方法。
[0018]如上所述，本申请所述的锂电池SOH分析预测方法、装置、电子设备及存储介质，具有以下有益效果：
[0019](1)首次提出了一种基于目标区域累积容量计算和预测SOH的方法及装置，并实现电池循环次数、目标区域累积容量与SOH间的关系对应。
[0020](2)本申请相比目前其他方法简单易操作，基本不需要额外的测试条件及设备，主要依赖电池通常获取的采样数据就可实现，而目前市场上的BMS(Battery Management System，电池管理系统)采集的数据正好可以提供本申请分析所需的电池数据，无需额外费力采集。目前市场上的BMS为校正锂电池SOC(State Of Charge，荷电状态)，都会每隔一段时间会对电池进行一次满充满放校正实验，这也满足了本本申请方案的实现需求，所以本申请基本无需做额外测试工作，即可实现SOH的分析目标。
[0021](3)本申请应用性强，相比于其他提出的方法，本申请无需进行会对电池产生破坏的实验即可实现对SOH的预测，当电池长期使用后，如SOH降低至80％附近，本方法无需此时对电池进行满放/满放测试，只需要利用电池前期循环的数据拟合的结果，即可实现准确预测。
[0022](4)本申请实际应用性强，所需的目标区域是电池正本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种锂电池SOH分析预测方法，其特征在于，所述方法包括：按照预设时间间隔采集电池数据；所述电池数据至少包括电池工作时间、电流和电压；根据所述电池数据确定目标区域；建立所述目标区域的累积容量与电池健康状态的关系；利用所述目标区域的累积容量，将电池当前状态下的循环次数与所述电池健康状态进行关联，确定所述循环次数与所述电池健康状态的关系；基于所述循环次数与所述电池健康状态的关系，预测电池未来状态下的健康状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电池数据确定目标区域的步骤，包括：根据所述电压与容量的对应关系计算容量差分，并拟合所述电压与所述容量差分的关系；基于所述电压与所述容量差分的关系，确定所述目标区域以及所述目标区域的累积容量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电池数据还包括荷电状态；所述容量根据采集的荷电状态确定；或所述容量由采集的所述电流和所述电池工作时间，计算充放电过程中的容量变化后得到。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标区域的步骤，包括：基于电池在某一次充电或放电循环下的活动确定所述目标区域；所述目标区域是一段包含容量差分明显变化的区域，所述目标区域的起点是容量差分曲线的差分骤变点或差分极大点，所述目标区域的终点是容量差分曲线的极大点。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标区域的累积容量的步骤，包括：针对所述目标区域，计算其从起点到终点的容量差分之和，作为所述目标区域的累积容量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述循环次数的确定方式包括：以当前循环次数记为基准次数，进行逐次累加，所确定的循环次数为当前循环次数的整体平移；响应于电池实际应用时并未完全满充满放，利用上一次校正实验得到的容量作为后续一段时间内电池的实际满充容量以及电池在实际应用时每次循环应用...
【专利技术属性】
技术研发人员：周国鹏，陈晓华，宋佩，赵恩海，严晓，
申请(专利权)人：上海玫克生储能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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