一种直流充电大数据计算电池健康的分析方法技术

本发明专利技术涉及电池健康分析技术领域

【技术实现步骤摘要】
一种直流充电大数据计算电池健康的分析方法


[0001]本专利技术涉及电池健康分析
，具体地说，涉及一种直流充电大数据计算电池健康的分析方法
。

技术介绍

[0002]在电动汽车领域中，主要电动汽车中通过计算电池的累计充放电量对动力电池的电池健康状态进行管理，这种基于单一因素所确定的动力电池的电池健康状态，随着充放电循环的增加会出现非线性衰减的情况，通过累计充放电量无法准确捕捉非线性衰减的变化趋势，可能导致对电池容量衰减的真实情况估计不准确，与动力电池的真实健康状态差距较大，随着蓄电池使用时间的增长，对蓄电池的健康度进行更新错误，影响蓄电池生命周期，因此，提出一种直流充电大数据计算电池健康的分析方法
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种直流充电大数据计算电池健康的分析方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0004]为实现上述目的，提供了一种直流充电大数据计算电池健康的分析方法，包括以下步骤：
[0005]S1、
收集锂电池在直流充电过程中的充电数据，并获取锂电池的电压稳定数值；
[0006]S2、
划分
S1
收集的充电数据，获取不同类型的充电行为；
[0007]S3、
根据不同类型的充电行为在截取对应的充电数据，并对截取的充电数据提取对应的锂电池实时电压数值，将实时电压数值结合电压稳定数值进行差值比对，获取不同充电行为对锂电池电压数值的干扰数值；
[0008]S4、
获取锂电池参数，根据锂电池信息参数建立电池损伤模型，并将
S3
获取的干扰数值结合电压稳定数据输入至电池损伤模型内进行电池损伤分析，获取不同干扰数值对锂电池的损伤数据，并对充电行为进行统计，获取对锂电池的损伤总值；
[0009]S5、
根据
S4
获取的锂电池参数提取锂电池生命周期的整体数值，将整体生命周期和损伤总值进行差值分析，获取生命周期的剩余数值；
[0010]S6、
设定对锂电池健康的标准数值，然后将
S5
获取的剩余数值和标准数值进行差值比对，若剩余数值大于标准数值，即认定该锂电池为健康状态
。
[0011]作为本技术方案的进一步改进，所述
S1
通过在锂电池内安装电压传感器实时监测电池的电压，并以数据的形式记录下来
。
[0012]作为本技术方案的进一步改进，所述
S1
根据充电过程中的电压数据，识别并提取电池充电阶段中电压稳定的段落，作为电压稳定数值
。
[0013]作为本技术方案的进一步改进，所述
S2
获取不同类型的充电行为的步骤如下：
[0014]S2.1、
在
S1
收集的充电数据中通过电压变化率作为特征进行充电行为特征提取；
[0015]S2.2、
将
S2.1
提取的充电行为根据充电类型不同进行划分，获取不同类型的充电
行为
。
[0016]作为本技术方案的进一步改进，所述
S3
获取不同充电行为对锂电池电压数值的干扰数值的步骤如下：
[0017]S3.1、
截取充电数据中出现电压变化的实时数值，并将电压变化的实时数值结合对应的充电行为进行标记；
[0018]S3.2、
将不同充电行为的实时电压变化数值分别和电压稳定数值进行差值比对，将实时电压变化数值减去电压稳定数值，获取的电压差值作为该充电行为对锂电池的干扰数值
。
[0019]作为本技术方案的进一步改进，所述
S4
使用锂电池测试仪器，获取锂电池的参数信息，根据锂电池的参数信息建立电池损伤模型，电池损伤模型通过容量衰减算法和内阻增加算法作为电池损伤模型的验证函数
。
[0020]作为本技术方案的进一步改进，所述
S5
获取生命周期的剩余数值的步骤如下：
[0021]S5.1、
在
S4
获取的参数信息中提取锂电池生命周期的整体数值，然后将损伤总值转换为和生命周期统一标准格式，作为生命周期的减少数值；
[0022]S5.2、
将生命周期的整体数值和
S5.1
获取的减少数值进行差值分析，将整体数值减去减少数值，获取生命周期的剩余数值
。
[0023]作为本技术方案的进一步改进，所述
S6
认定该锂电池为健康状态的步骤如下：
[0024]S6.1、
向用户发送需求设定问卷，根据问卷内容设定锂电池生命周期为健康的标准数值；
[0025]S6.2、
将
S5.2
获取生命周期的剩余数值和
S6.1
设定的标准数值进行差值比对，若剩余数值大于标准数值，即认定该锂电池为健康状态，反之，若剩余数值小于标准数值，即认定该锂电池为不健康状态，发出优化信号
。
[0026]作为本技术方案的进一步改进，所述
S6.2
发出优化信号包括如下步骤
:
[0027]S6.2.1、
根据统计的充电行为中筛选出次数对多和损伤最大的充电行为，并将此充电行为作为警示发送给用户，提醒用户减少此类的充电行为
。
[0028]与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
[0029]该直流充电大数据计算电池健康的分析方法中，通过分析直流充电大数据的电压数值，可以更精确地评估电池的健康状况，包括电池容量衰减
、
内阻增加等指标，提供更全面
、
实时和动态的电池健康信息，可以提高直流充电大数据计算电池健康分析的性能和实用性，更好地支持电池管理和优化决策
。
附图说明
[0030]图1为本专利技术的整体流程框图；
[0031]图2为本专利技术的获取不同类型的充电行为的流程框图；
[0032]图3为本专利技术的获取不同充电行为对锂电池电压数值的干扰数值的流程框图；
[0033]图4为本专利技术的获取生命周期的剩余数值的流程框图；
[0034]图5为本专利技术的认定该锂电池为健康状态的流程框图
。
具体实施方式
[0035]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围
。
[0036]实施例
[0037]请参阅图1‑
图5所示，本实施例目的在于，提供了一种直流充电大数据计算电池健康的分析方法，包括以下步骤：
[0038]S1、...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种直流充电大数据计算电池健康的分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、
收集锂电池在直流充电过程中的充电数据，并获取锂电池的电压稳定数值；
S2、
划分
S1
收集的充电数据，获取不同类型的充电行为；
S3、
根据不同类型的充电行为在截取对应的充电数据，并对截取的充电数据提取对应的锂电池实时电压数值，将实时电压数值结合电压稳定数值进行差值比对，获取不同充电行为对锂电池电压数值的干扰数值；
S4、
获取锂电池参数，根据锂电池信息参数建立电池损伤模型，并将
S3
获取的干扰数值结合电压稳定数据输入至电池损伤模型内进行电池损伤分析，获取不同干扰数值对锂电池的损伤数据，并对充电行为进行统计，获取对锂电池的损伤总值；
S5、
根据
S4
获取的锂电池参数提取锂电池生命周期的整体数值，将整体生命周期和损伤总值进行差值分析，获取生命周期的剩余数值；
S6、
设定对锂电池健康的标准数值，然后将
S5
获取的剩余数值和标准数值进行差值比对，若剩余数值大于标准数值，即认定该锂电池为健康状态
。2.
根据权利要求1所述的直流充电大数据计算电池健康的分析方法，其特征在于：所述
S1
通过在锂电池内安装电压传感器实时监测电池的电压，并以数据的形式记录下来
。3.
根据权利要求1所述的直流充电大数据计算电池健康的分析方法，其特征在于：所述
S1
根据充电过程中的电压数据，识别并提取电池充电阶段中电压稳定的段落，作为电压稳定数值
。4.
根据权利要求1所述的直流充电大数据计算电池健康的分析方法，其特征在于：所述
S2
获取不同类型的充电行为的步骤如下：
S2.1、
在
S1
收集的充电数据中通过电压变化率作为特征进行充电行为特征提取；
S2.2、
将
S2.1
提取的充电行为根据充电类型不同进行划分，获取不同类型的充电行为
。5.
根据权利要求1所述的直流充电大数据计算电池健康的分析方法，其特征在于：所述

【专利技术属性】
技术研发人员：冯宝丹，王海勇，
申请(专利权)人：苏州吉智能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：