一种锂离子电池剩余寿命预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及锂离子电池技术领域，尤其涉及一种锂离子电池剩余寿命预测方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种锂离子电池剩余寿命预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及锂离子电池
，尤其涉及一种锂离子电池剩余寿命预测方法及系统
。

技术介绍

[0002]锂离子电池在现代电子设备和电动汽车等领域广泛应用，但其性能随着时间和使用而逐渐衰退，这导致了电池寿命的限制
。
电池的寿命是指电池在特定使用条件下能够维持其性能的时间
。
由于电池更换和维护的成本相对较高，因此对电池剩余寿命进行准确预测对于提高电池的可持续性和降低维护成本至关重要
。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术有必要提供一种锂离子电池剩余寿命预测方法，以解决至少一个上述技术问题
。
[0004]为实现上述目的，一种锂离子电池剩余寿命预测方法，包括以下步骤：步骤
S1
：通过预设的传感器获取锂电池电气数据以及锂电池工况数据，并根据锂电池电气数据以及锂电池工况数据构建锂电池特征矩阵；步骤
S2
：对锂电池特征矩阵进行时间窗口异常检测，从而获得时间窗口数据；步骤
S3
：对时间窗口数据进行嵌入式降维处理，从而获得低维窗口数据，并根据低维窗口数据构建电池寿命预测模型；步骤
S4
：利用电池寿命预测模型对低维窗口数据进行序列预测，从而获得剩余寿命序列；步骤
S5
：根据剩余寿命序列进行形态学分析，从而获得形态学特征，并根据形态学特征对电池寿命预测模型进行动态参数优化，从而获得寿命动态预测模型；步骤<br/>S6
：利用寿命动态预测模型对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行剩余寿命预测，从而获得锂离子电池预测剩余寿命
。
[0005]本专利技术通过预设的传感器获取电池的电气数据和工况数据，这些数据包括电压
、
电流
、
温度等信息
。
构建锂电池特征矩阵可以将数据进行整合，有助于综合考虑多个参数，为后续的分析提供了基础
。
这有助于捕捉电池的行为和性能
。
时间窗口异常检测有助于识别数据中的异常情况，例如电池可能在特定情况下表现出不寻常的行为，如异常放电或充电过程
。
通过识别这些异常，可以更准确地捕捉电池寿命衰退的迹象，提前发现问题并采取措施
。 嵌入式降维处理有助于减少数据的维度，同时保留了关键信息，以避免过度拟合
。
电池寿命预测模型可以根据降维后的数据来建立关于电池寿命衰退的模型，这有助于准确预测未来的性能
。 利用电池寿命预测模型对低维窗口数据进行序列预测，这有助于预测电池的寿命剩余
。
通过序列预测，可以估计电池在未来时间段内的性能表现，提前警示电池可能出现的问题，使得维护计划更具针对性
。
形态学分析有助于捕捉电池寿命序列中的特征，例如衰退速度的变化趋势
、
周期性行为等
。
根据这些形态学特征，可以对电池寿命预测模型进
行动态参数优化，以适应不同阶段的电池性能变化，提高预测模型的适应性和准确性
。
利用寿命动态预测模型对电池电气数据和工况数据进行剩余寿命预测，这允许系统根据当前的电池状态和环境条件来预测电池的剩余寿命
。
这有助于优化电池的使用和维护策略，降低不必要的更换和维修成本
。
[0006]可选地，步骤
S1
具体为：步骤
S11
：通过预设的传感器获取锂电池电气数据以及锂电池工况数据；步骤
S12
：对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行相关性分析，从而获得相关性矩阵；步骤
S13
：对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行电池工作异常检测，从而获得工作异常数据；步骤
S14
：对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行时域特征提取，从而获得锂电池时域特征；步骤
S15
：对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行频域特征提取，从而获得锂电池频域特征；步骤
S16
：通过相关性矩阵对锂电池时域特征
、
锂电池频域特征以及工作异常数据进行关联矩阵映射，从而获得锂电池特征矩阵
。
[0007]本专利技术通过传感器获取电池电气数据和工况数据是关键的起始点
。
这些数据包括电流
、
电压
、
温度等信息，它们代表了电池的实际运行状态
。
这有助于捕获电池的工作情况，为后续的分析提供了基础数据
。
相关性分析有助于理解不同参数之间的关系
。
相关性矩阵可以显示各个参数之间的相关性程度
。
这有助于确定哪些参数对电池性能和寿命的影响最大，从而指导后续特征提取和建模过程
。
电池工作异常检测有助于识别电池运行过程中的不正常行为
。
这些异常可能是电池内部问题
、
外部环境因素或系统故障引起的
。
通过识别和记录这些异常，可以帮助预测电池寿命的衰退和提前采取措施进行维修或更换
。 时域特征提取有助于从电池电气数据中捕获与时间相关的特征
。
这可以包括电流和电压的统计特性，如均值
、
方差
、
波形形状等
。
时域特征提取有助于识别电池在不同时间点的性能变化和趋势
。
频域特征提取有助于将电池电气数据转化为频率域上的信息
。
这可以包括频谱分析，用于检测电池中可能存在的频率成分
。
频域特征提取可以帮助识别电池中的振荡或周期性行为，这些行为可能与寿命衰退有关
。
通过相关性矩阵对时域特征
、
频域特征和工作异常数据进行关联矩阵映射，有助于整合各种特征信息，并构建出一个综合的锂电池特征矩阵
。
这个特征矩阵将不同来源的数据整合在一起，以更全面地描述电池的状态和性能
。
这为后续的寿命预测模型提供了更丰富的输入
。
[0008]可选地，步骤
S12
具体为：对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行特征筛选，从而获得电气特征数据以及工况特征数据；对电气特征数据进行协方差矩阵计算，从而获得电气协方差矩阵；对工况特征数据进行协方差矩阵计算，从而获得工况协方差矩阵；根据电气协方差矩阵以及工况协方差矩阵进行矩阵元素合并，从而获得相关性矩阵
。
[0009]本专利技术中的电气数据和工况数据通常包含大量特征，有些特征可能不太相关或冗
余
。
特征筛选可以帮助降低数据的维度，提高计算效率和模型性能
。
筛选出最相关的特征有助于构建更精确的模型，减少噪声的影响，提高预测准确性
。
筛选出的特征通常更容易解释，这对于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种锂离子电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S1
：通过预设的传感器获取锂电池电气数据以及锂电池工况数据，并根据锂电池电气数据以及锂电池工况数据构建锂电池特征矩阵；步骤
S2
：对锂电池特征矩阵进行时间窗口异常检测，从而获得时间窗口数据；步骤
S3
：对时间窗口数据进行嵌入式降维处理，从而获得低维窗口数据，并根据低维窗口数据构建电池寿命预测模型；步骤
S4
：利用电池寿命预测模型对低维窗口数据进行序列预测，从而获得剩余寿命序列；步骤
S5
：根据剩余寿命序列进行形态学分析，从而获得形态学特征，并根据形态学特征对电池寿命预测模型进行动态参数优化，从而获得寿命动态预测模型；步骤
S6
：利用寿命动态预测模型对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行剩余寿命预测，从而获得锂离子电池预测剩余寿命
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤
S1
具体为：步骤
S11
：通过预设的传感器获取锂电池电气数据以及锂电池工况数据；步骤
S12
：对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行相关性分析，从而获得相关性矩阵；步骤
S13
：对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行电池工作异常检测，从而获得工作异常数据；步骤
S14
：对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行时域特征提取，从而获得锂电池时域特征；步骤
S15
：对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行频域特征提取，从而获得锂电池频域特征；步骤
S16
：通过相关性矩阵对锂电池时域特征
、
锂电池频域特征以及工作异常数据进行关联矩阵映射，从而获得锂电池特征矩阵
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤
S12
具体为：对锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行特征筛选，从而获得电气特征数据以及工况特征数据；对电气特征数据进行协方差矩阵计算，从而获得电气协方差矩阵；对工况特征数据进行协方差矩阵计算，从而获得工况协方差矩阵；根据电气协方差矩阵以及工况协方差矩阵进行矩阵元素合并，从而获得相关性矩阵
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤
S13
具体为：步骤
S131
：将锂电池电气数据以及锂电池工况数据进行时序合并，从而获得待异常检测数据；步骤
S132
：通过异常工作得分计算公式对待异常检测数据进行异常工作得分计算，从而获得异常工作得分数据；步骤
S133
：根据异常工作得分数据进行统计分析，从而获得异常工作阈值；步骤
S134
：通过异常工作阈值对待异常检测数据进行分类计算，从而获得工作异常数据
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤
S132
中的异常工作得分计算公式具体
为：；式中，为异常工作得分，为锂电池电压，为观察时间，为锂电池的电流值，为锂电池的容量，为电池温度值，为锂电池充电速率，为锂电池放电速率，为工况综合参数，为充电速率权重，为放电速率权重，为锂电池平均工作时间
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤
S2
具体为：步骤
S21
：根据待异常检测数据进行时间窗口定义以及滑动步长定义，从而获...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈明香，
申请(专利权)人：深圳市神通天下科技有限公司，
类型：发明
国别省市：