一种电池经验衰减迁移方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种电池经验衰减迁移方法及系统，其方法包括步骤：通过实验室加速衰老实验获取测试电池的全生命周期衰减数据；根据所述测试电池的全生命周期衰减数据获取实验中充放电的循环次数和电池容量变化的衰减曲线；预设双指数经验衰减模型，并拟合所述衰减曲线，获得所述双指数经验衰减模型对应的衰减趋势和衰减参数；根据所述测试电池的标称循环寿命对所述双指数经验衰减模型对应的充放电循环次数进行放大，并将整个衰减数据进行插值处理；通过插值处理后的所述双指数经验衰减模型进行实际电池的健康状态判断和剩余寿命预测。该方案能够将实验室工况迁移到实际工况中，从而精准判断电池的健康状态和剩余寿命。从而精准判断电池的健康状态和剩余寿命。从而精准判断电池的健康状态和剩余寿命。

【技术实现步骤摘要】
一种电池经验衰减迁移方法及系统


[0001]本专利技术涉及电池预测
，尤指一种电池经验衰减迁移方法及系统。

技术介绍

[0002]储能电站中使用了大量规格一致的锂电池，为了保证锂电池在使用过程中的有效性，需要对锂电池的健康状态和剩余寿命进行分析预测。传统的方法可以根据安时积分法计算得到电池的健康状态，但是累计的误差会使结果出现很大的偏差，同时并不能通过得到的结果判断电池的剩余寿命。另一方面，对于经验公式拟合电池衰减判断电池soh的方法中，如果没有足够的累计数据(大于300循环约10个月)，拟合出的衰减模式不能够表征正常的电池衰减趋势；而实验室对电池全生命周期的衰减通常采用快速衰减模型，与实际工况的衰减速度不匹配导致无法直接应用。因此，需要一种能够将实验室工况迁移到实际工况的方法，以达到精准判断电池的健康状态和剩余寿命的目的。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种电池经验衰减迁移方法及系统，解决现有技术中无法精准判断电池的健康状态和剩余寿命的问题。
[0004]本专利技术提供的技术方案如下：
[0005]本专利技术提供一种电池经验衰减迁移方法，包括步骤：
[0006]通过实验室加速衰老实验获取测试电池的全生命周期衰减数据；
[0007]根据所述测试电池的全生命周期衰减数据获取实验中充放电的循环次数和电池容量变化的衰减曲线；
[0008]预设双指数经验衰减模型，并拟合所述衰减曲线，获得所述双指数经验衰减模型对应的衰减趋势和衰减参数；
[0009]根据所述测试电池的标称循环寿命对所述双指数经验衰减模型对应的充放电循环次数进行放大，并将整个衰减数据进行插值处理；
[0010]通过插值处理后的所述双指数经验衰减模型进行实际电池的健康状态判断和剩余寿命预测。
[0011]本方案通过在实验室加速衰老实验中获取测试电池的全生命周期衰减数据，能够得到实验中充放电的循环次数和电池容量变化的衰减曲线，再对衰减曲线进行拟合，能够得到预设双指数经验衰减模型对应的衰减趋势和衰减参数，由于实验室加速衰老实验为连续快速不间断充放电实验，为了将实验室工况迁移到实际工况中，根据测试电池的标称循环寿命对双指数经验衰减模型对应的充放电循环次数进行放大，并将整个衰减数据进行插值处理，能够使插值处理后的双指数经验衰减模型适用于实际工况，从而便于进行实际电池的健康状态判断和剩余寿命预测。
[0012]在一些实施方式中，所述的通过插值处理后的所述双指数经验衰减模型进行实际电池的健康状态判断和剩余寿命预测，具体包括：
[0013]获取实际电池的当前循环次数；
[0014]根据所述当前循环次数和插值处理后的所述双指数经验衰减模型获得实际电池当前循环次数下的电池健康状态。
[0015]在进行插值处理后，判断实际电池的当前健康状态时，首先获取实际电池的当前循环次数，将当前循环次数代入插值处理后的双指数经验衰减模型，便能计算获得实际电池在当前循环次数下的电池健康状态。
[0016]在一些实施方式中，还包括：
[0017]预设电池可用寿命终点的衰减指数；
[0018]根据插值处理后的所述双指数经验衰减模型获得电池的预计循环寿命；
[0019]根据实际电池的所述当前循环次数和所述预计循环寿命获得实际电池的剩余循环寿命。
[0020]由于一般电池容量衰减到80％，便达到电池可用寿命终点，因此，预设电池可用寿命终点的衰减指数，再根据插值处理后的双指数经验衰减模型获得电池的预计循环寿命，根据实际电池的当前循环次数和预计循环寿命便可获得实际电池的剩余循环寿命。
[0021]在一些实施方式中，所述的根据所述测试电池的标称循环寿命对所述双指数经验衰减模型对应的充放电循环次数进行放大，具体包括：
[0022]计算所述测试电池的标称循环寿命和实验中充放电的循环次数之比，并按照计算结果对所述双指数经验衰减模型对应的充放电循环次数进行等量放大。
[0023]由于在实验室是不间隔快速充放电实验来加速电池老化，在经历较少次快速充放电循环便达到电池可用寿命终点，而在实际工况中，测试电池的标称循环寿命相比于实验中充放电的循环次数较大，因此，计算测试电池的标称循环寿命和实验中充放电的循环次数之比，并按照计算结果对双指数经验衰减模型对应的充放电循环次数进行等量放大，便能使双指数经验衰减模型适用于实际工况。
[0024]在一些实施方式中，所述的将整个衰减数据进行插值处理之后，还包括：
[0025]检验插值处理前、后所述双指数经验衰减模型的衰减数据的衰减趋势是否相同。
[0026]在一些实施方式中，通过最小二乘法拟合所述衰减曲线，获得所述双指数经验衰减模型对应的衰减趋势和衰减参数。
[0027]在一些实施方式中，所述的通过插值处理后的所述双指数经验衰减模型进行实际电池的健康状态判断和剩余寿命预测之后，还包括：
[0028]在当前实际电池累计预设循环次数后，采用最小二乘法，以初始实验参数为初始值，拟合当前衰减数据，对所述双指数经验衰减模型进行更新。
[0029]当当前电池累计足够的循环参数数据(如大于300个循环，约等于10个月)，即再次采用最小二乘法，以初始实验参数为初始值，拟合当前数据，达到双指数经验衰减模型的更新，且更新后的双指数经验衰减模型更加精准。
[0030]另外，本专利技术还提供一种电池经验衰减迁移系统，包括：
[0031]第一获取模块，用于通过实验室加速衰老实验获取测试电池的全生命周期衰减数据；
[0032]第二获取模块，用于根据所述测试电池的全生命周期衰减数据获取实验中充放电的循环次数和电池容量变化的衰减曲线；
[0033]第三获取模块，用于预设双指数经验衰减模型，并拟合所述衰减曲线，获得所述双指数经验衰减模型对应的衰减趋势和衰减参数；
[0034]插值模块，用于根据所述测试电池的标称循环寿命对所述双指数经验衰减模型对应的充放电循环次数进行放大，并将整个衰减数据进行插值处理；
[0035]计算模块，用于通过插值处理后的所述双指数经验衰减模型进行实际电池的健康状态判断和剩余寿命预测。
[0036]在一些实施方式中，还包括：
[0037]检验模块，用于检验插值处理前、后所述双指数经验衰减模型的衰减数据的衰减趋势是否相同。
[0038]在一些实施方式中，还包括：
[0039]更新模块，用于在当前实际电池累计预设循环次数后，采用最小二乘法，以初始实验参数为初始值，拟合当前衰减数据，对所述双指数经验衰减模型进行更新。
[0040]根据本专利技术提供的一种电池经验衰减迁移方法及系统，通过在实验室加速衰老实验中获取测试电池的全生命周期衰减数据，能够得到实验中充放电的循环次数和电池容量变化的衰减曲线，再对衰减曲线进行拟合，能够得到预设双指数经验衰减模型对应的衰减趋势和衰减参数，由于实验室加速衰老实验为连续快速不间断充放电实验，为了将实验室工本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电池经验衰减迁移方法，其特征在于，包括步骤：通过实验室加速衰老实验获取测试电池的全生命周期衰减数据；根据所述测试电池的全生命周期衰减数据获取实验中充放电的循环次数和电池容量变化的衰减曲线；预设双指数经验衰减模型，并拟合所述衰减曲线，获得所述双指数经验衰减模型对应的衰减趋势和衰减参数；根据所述测试电池的标称循环寿命对所述双指数经验衰减模型对应的充放电循环次数进行放大，并将整个衰减数据进行插值处理；通过插值处理后的所述双指数经验衰减模型进行实际电池的健康状态判断和剩余寿命预测。2.根据权利要求1所述的一种电池经验衰减迁移方法，其特征在于，所述的通过插值处理后的所述双指数经验衰减模型进行实际电池的健康状态判断和剩余寿命预测，具体包括：获取实际电池的当前循环次数；根据所述当前循环次数和插值处理后的所述双指数经验衰减模型获得实际电池当前循环次数下的电池健康状态。3.根据权利要求2所述的一种电池经验衰减迁移方法，其特征在于，还包括：预设电池可用寿命终点的衰减指数；根据插值处理后的所述双指数经验衰减模型获得电池的预计循环寿命；根据实际电池的所述当前循环次数和所述预计循环寿命获得实际电池的剩余循环寿命。4.根据权利要求1所述的一种电池经验衰减迁移方法，其特征在于，所述的根据所述测试电池的标称循环寿命对所述双指数经验衰减模型对应的充放电循环次数进行放大，具体包括：计算所述测试电池的标称循环寿命和实验中充放电的循环次数之比，并按照计算结果对所述双指数经验衰减模型对应的充放电循环次数进行等量放大。5.根据权利要求1所述的一种电池经验衰减迁移方法，其特征在于，所述的将整个衰减数据进行插值处理之后，还包括：检验插值处理前、后所述双指数经验衰减模型的...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪洲，王军华，王彬栩，项海波，鲍聪颖，
申请(专利权)人：宁波永耀电力投资集团有限公司，
类型：发明
国别省市：