电池寿命预测方法及执行该方法的电池管理系统技术方案

本发明专利技术公开一种电池寿命预测方法及执行该方法的电池管理系统。根据一个实施例的电池寿命预测方法包括通过累计多个系统各自搭载的电池的荷电状态SOC(State Of Charge)变化期间的电流量推定所述电池的健康状态SO H的步骤；根据以预定的周期从所述多个系统分别收集的使用模式，将所述多个系统区分成多个分组的步骤；利用所述多个分组各自的使用环境及所述使用模式生成所述多个系统各自的所述电池的使用场景的步骤；以及针对所述多个系统中的每一个，利用所述使用场景与所述电池的SOH预测所述电池的寿命结束时间点(End

【技术实现步骤摘要】
电池寿命预测方法及执行该方法的电池管理系统


[0001]本专利技术涉及一种电池寿命预测方法及执行该方法的电池管理系统。

技术介绍

[0002]在电动车、储能装置等中作为电源的一部分连接的电池包括一个以上的电池模块，一个电池模块可包括多个电池电芯。与电池连接的电池管理系统能够从电池模块或电池电芯收集用于管理/监测电池的各种数据。即使是搭载于相同系统的电池，也可能根据系统的使用量、充电习惯、周边环境等具有不同的寿命，需要用于准确地预测电池的寿命结束时间点的方法。

技术实现思路

[0003]技术问题
[0004]所要解决的技术课题之一是提供一种通过可从电池测量的信息、搭载电池的电动车、储能装置等系统的使用模式及周边环境等准确地预测电池的寿命结束时间点，从而能够稳定地运行及管理电池的电池寿命预测方法及执行该方法的电池管理系统。
[0005]技术方案
[0006]根据一个实施例的电池寿命预测方法包括通过累计多个系统各自搭载的电池的荷电状态SOC(State Of Charge)变化期间的电流量推定所述电池的健康状态SOH(State Of Health)的步骤；根据以预定的周期从所述多个系统分别收集的使用模式，将所述多个系统区分成多个分组的步骤；利用所述多个分组各自的使用环境及所述使用模式生成所述多个系统各自的所述电池的使用场景的步骤；以及针对所述多个系统中的每一个，利用所述使用场景与所述电池的SOH预测所述电池的寿命结束时间点(End
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Of
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Life)的步骤。
[0007]根据一个实施例的电池管理系统包括通过累计多个系统各自搭载的电池的SOC变化期间电流量推定所述电池的SOH的SOH推定模型、根据从所述多个系统分别收集的使用模式将所述多个系统分成多个分组，并根据所述多个分组各自的使用环境及所述使用模式生成所述电池的使用场景的场景生成模型、以及利用所述SOH推定模型推定的所述电池的SOH和所述使用场景预测所述电池的寿命结束时间点的寿命预测模型。
[0008]技术效果
[0009]根据示例性的实施例，能够根据从搭载电池的各个系统收集的使用模式将系统区分成多个分组，根据多个分组各自的使用环境与使用模式生成电池的使用场景。能够通过将使用场景和从电池推定的SOH一起输入到预先学习的机器学习模型准确地预测电池的寿命结束时间点，从而能够稳定地运行及管理电动车/储能装置等搭载的电池。
[0010]各种实施例所具有的有益优点及效果不限于上述内容，可在对实施例进行具体说明的过程中更加轻易地理解。
附图说明
[0011]图1为简单示出安装有根据一个实施例的电池管理系统的电动车的示意图；
[0012]图2a及图2b是为了说明根据一个实施例的电池寿命预测方法而提供的示意图；
[0013]图3为简单示出根据一个实施例的电池管理系统的框图；
[0014]图4至图6是为了说明根据一个实施例的电池寿命预测方法应用于电动车的示例而提供的示意图；
[0015]图7及图8是为了说明根据一个实施例的电池寿命预测方法应用于储能系统的示例而提供的示意图；
[0016]图9是为了说明根据一个实施例的电池寿命预测方法而提供的流程图；
[0017]图10是为了说明根据一个实施例的电池寿命预测方法而提供的示意图；
[0018]图11是为了说明根据一个实施例的电池寿命预测方法而提供的流程图；
[0019]图12是为了说明根据一个实施例的电池寿命预测方法而提供的示意图。
具体实施方式
[0020]其他实施例的具体细节包含于具体说明及附图。
[0021]参见以下结合附图具体记载的说明便可明确各种实施例的优点、特征及其实现方法。但以下说明的实施例并非如所记载般进行限定，而是可以以不同的各种方式实现，权利范围仅由权利要求的范畴定义。在整篇说明书中相同附图标记可指相同的构成要素。
[0022]图1是简单示出安装有根据一个实施例的电池管理系统的电动车的示意图。
[0023]参见图1，电动车100可包括电池110与电池管理系统120。电池管理系统120被称作BMS(Battery Management System)等，可控制电池110的充放电。并且电池管理系统120能够监测电池110的充电状态与剩余寿命等，并通过电动车100内部的显示器及/或与电动车100联动的用户终端10等向电动车100的持有人或驾驶员输出充电状态与剩余寿命等。
[0024]电池110可构成为具有多个电池模块的电池组，多个电池模块各自可以包括多个电池电芯。作为一例，多个电池电芯各自包括外壳、阳极及阴极，在外壳内部，阳极与阴极之间可配置有电解液、隔膜等。电池110为锂离子电池的情况下，充电工作时从阳极释放的锂离子可通过隔膜聚集于阴极，在放电工作时从阴极释放的锂离子可通过隔膜并聚集于阳极。
[0025]从将电池110用作动力源行驶及行驶过程中提供各种功能的电动车100的特性而言，需要准确地预测或评估作为电源的一部分连接于电动车100的电池110的寿命。然而，在电动车100运行方面，对电动车100而言，当持有人发生变更，或持有人或驾驶员变更驾驶操作，或持有人没有变更但持有人的周边环境改变的情况下行驶环境与行驶模式等可能会大幅改变。因此，为了准确地预测电动车100的寿命，不仅需要考虑电池110的充放电模式、电动车100的行驶里程等电动车100自身的内部变量，可能还需要考虑行驶环境与行驶模式等外部变量。
[0026]在一个实施例中，可根据电动车100的行驶习惯与行驶环境等确定电池110的使用场景并从使用场景加工出可输入到机器学习模型的数据，将该数据和能够从电池110算出的数据一起输入到机器学习模型预测电池110的寿命结束时间点。并且，通过监测电动车100的行驶习惯与行驶环境变化并每隔一定期限更新电池110的使用场景，在各种外部变量
发生变化时仍可准确地预测包括电池110的寿命结束时间点的寿命信息。电池管理系统120可以以预定周期，例如以一周或一个月为单位预测寿命结束时间点。
[0027]作为一例，电池管理系统120可累计电池110的SOC(State Of Charge，荷电状态)变化期间电流量，利用SOC变化量与电流累计量推定电池110的SOH(State Of Health，健康状态)。并且电池管理系统120可收集电动车100的使用模式与使用环境等并利用这些直接生成电池110的使用场景。该情况下，电池管理系统120搭载的寿命预测模型可接收从使用场景加工出的数据与电池的SOH以预测电池110的寿命结束时间点，然后通过其输出到电动车100的显示器或用户终端10等输出。
[0028]根据实施例，也可以是电池管理系统120将使用模式与使用环境等传输到外部服务器，由外部服务器生成使用场景。该情况下，外部服务器可以一并推定与电动车100的使用模式及使用环境相关的数据及从电池110推定的SOH。因此外部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电池寿命预测方法，是多个系统上分别搭载的电池的寿命预测方法，包括：通过累计所述电池的荷电状态SOC(State Of Charge)变化期间的电流量推定所述电池的健康状态SOH(State Of Health)的步骤；根据以预定的周期从所述多个系统分别收集的使用模式，将所述多个系统区分成多个分组的步骤；利用所述多个分组各自的使用环境及所述使用模式生成所述多个系统各自的所述电池的使用场景的步骤；以及针对所述多个系统中的每一个，利用所述使用场景与所述电池的SOH预测所述电池的寿命信息的步骤。2.根据权利要求1所述的电池寿命预测方法，其中，推定所述电池的SOH的步骤包括：通过在所述电池的SOC变化期间累计充电电流量或放电电流量计算所述电池的充电能量或放电能量的步骤；利用所述充电能量或所述放电能量计算所述电池在充满状态下具有的第一能量的步骤；以及通过比较所述第一能量和在所述电池的出库时间点所述电池在充满状态下具有的第二能量算出所述电池的SOH的步骤。3.根据权利要求1所述的电池寿命预测方法，其中：所述使用模式包括所述多个系统上分别安装的所述电池的充电模式及放电模式。4.根据权利要求1所述的电池寿命预测方法，其中：所述多个系统分别为电动车，所述使用场景包括所述电动车的用途、行驶习惯、行驶里程、行驶环境、充电习惯或其组合。5.根据权利要求4所述的电池寿命预测方法，其中：所述行驶习惯与所述行驶里程因所述电动车的用途而异，所述行驶环境因所述电动车的运行地区而异。6.根据权利要求1所述的电池寿命预测方法，其中：所述多个系统分别为储能装置，所述使用场景包括将所述储能装置用作动力源的设备、所述设备运行的周边环境或其组合。7.根据权利要求1所述的电池寿命预测方法，其中：所述多个系统分别为电动车，在所述电动车停车并经过预定的稳定化时间后预测所述SOH。8.根据权利要求1所述的电池寿命预测方法，其中：根据在每个所述周期从所述多个系统分别收集的所述使用模式更新区分成所述多个分组的所述多个系统。9.根据权利要求1所述的电池寿命预测方法，其中：以预定的周期为单位预测所述寿命信息中包含的寿命结束时间点。10.一种电池管理系统，是用于管理多个系统上分别搭载的电池的电池管理系统，包括：SOH推定模型，其通过累计多个系统各自搭载的电池的SOC变化期间电流量推定所述电池的SOH；
场景生成模型，其根据从所述多个系统分别收集的使用模式将所述多个系统分成多个分组...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭姝银，宋炅珉，权基相，
申请(专利权)人：SK新能源株式会社，
类型：发明
国别省市：