【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电池管理领域，更具体地，涉及一种圆柱锂电池核心温度估计方法、装置和系统。
技术介绍
1、锂离子电池凭借其高能量密度、长寿命、无记忆效应、单体电压高、环保无污染、价格低廉等优势在电动汽车和储能领域占据了重要地位。温度对于锂离子电池的使用性能和工作安全性具有至关重要的影响。例如，低温下锂离子电池的可放电容量会大幅下降，高温下锂离子电池会加速老化，严重时甚至会出现热失控等安全事故。因此，对电池温度进行精确估计是电池管理系统的首要任务之一。
2、目前，大部分的电池管理系统均通过在电池表面粘贴热传感器来测量表面温度。然而，由于电池温度分布的不均匀性，电池的核心温度会高于电池的表面温度，在高倍率工况下，内部和表面的温差可达几十甚至上百度。因而需要对电池的核心温度进行估计才能可靠地监测电池状态。现阶段对电池核心温度进行估计的方法主要有：基于模型的估计方法、基于电化学阻抗谱的估计方法和基于数据驱动的估计方法。其中，基于模型的估计方法需要对电池进行精确地建模，模型参数辨识需要进行大量的实验，其复杂度较高；基于电化学阻抗谱的估计方法实现复杂度低，但其仅能反应出电池的平均温度，无法表征电池温度分布的不均匀性；基于数据驱动的方法其对数量集的大小和数据质量要求较高，且其泛化能力较差。
技术实现思路
1、针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种圆柱锂电池核心温度估计方法、装置和系统，旨在解决现有电池温度估计方法复杂度高及泛化能力差的问题。
2、为实现上述目的，第一
3、在线测量圆柱锂电池的表面温度、特征频率处的特征阻抗、环境温度及测量时间点，所述特征频率为阻抗虚部与荷电状态相关性尽量小且与平均温度相关性尽量大处的频率；
4、将特征频率处的特征阻抗值代入特征阻抗-电池平均温度的拟合关系式，得到该电池的平均温度；
5、根据该电池的平均温度、表面温度和测量时间点，计算出平均温度微分量、表面温度修正量、平均温度修正量及部分温度梯度量，构成特征变量；
6、特征变量和环境温度同时输入至预训练神经网络模型，得到该电池的核心温度估计值。
7、优选地，所述平均温度微分量、表面温度修正量、平均温度修正量以及部分温度梯度量的计算公式分别如下：
8、
9、
10、
11、
12、其中，为平均温度微分量，tscor为表面温度修正量，为平均温度修正量，tf为部分温度梯度量，为电池平均温度，t为时间，r为电池外径，ts为电池表面温度。
13、优选地，所述特征频率处的特征阻抗确定方式如下：
14、计算荷电状态为50％时各个频率处的电池阻抗虚部与平均温度的皮尔逊相关系数rzt；
15、计算温度为25℃时各个频率处的电池阻抗虚部与荷电状态的皮尔逊相关系数rzc；
16、计算各频率处的综合评价值rzct＝αrzt-βrzc，0<α<1，0<β<1，α、β为权重系数；
17、选择综合评价值最大的频率作为特征频率。
18、优选地，所述神经网络模型的训练数据获取具体为：
19、在不同环境温度下，测量变电流脉冲充放电工况下电池的特征阻抗、表面温度、核心温度、时间以及环境温度；
20、根据特征阻抗-电池平均温度的拟合关系式，计算电池的平均温度数据；
21、根据电池温度分布数值模型方程组、电池的平均温度数据、表面温度数据以及时间数据，计算特征变量；
22、利用特征变量、环境温度以及核心温度数据构成神经网络模型训练样本。
23、优选地，所述特征阻抗-电池平均温度的拟合关系式通过以下方式得到：
24、测量电池在不同温度和荷电状态下的特征阻抗；
25、对特征频率处的阻抗虚部数据与电池平均温度数据进行多项式拟合，得到特征阻抗-电池平均温度的拟合关系式。
26、优选地，在获得拟合关系式之前，将电池静置在温箱中长达2小时以上，使电池温度均匀化，此时温箱温度为电池的平均温度，在电池温度分布不均匀时，将电池径向r/2处的温度作为平均温度。
27、优选地，特征阻抗从阻抗谱虚部中选取。
28、为实现上述目的，第二方面，本专利技术提供了一种圆柱锂电池核心温度估计装置，包括：处理器和存储器；所述存储器，用于存储计算机执行指令；所述处理器，用于执行所述计算机执行指令，使得如第一方面所述的方法被执行。
29、为实现上述目的，第三方面，本专利技术提供了一种圆柱锂电池核心温度估计系统，包括：
30、如第二方面所述的估计装置，用于接收圆柱锂电池的表面温度、特征频率处的特征阻抗、环境温度及测量时间点，输出该电池的核心温度估计值；
31、电化学工作站，连接电池正负极，用于测量特征频率处的特征阻抗；
32、2个测温元件，分别置于电池表面中部位置和环境中，与数据记录仪连接，用于测量电池表面温度和环境温度；
33、数据记录仪，用于记录测量时间点、环境温度和表面温度。
34、总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
35、本专利技术公开了一种圆柱锂电池核心温度估计方法，包括：在线测量圆柱锂电池的表面温度、特征频率处的特征阻抗、环境温度及测量时间点，所述特征频率为阻抗虚部与荷电状态相关性尽量小且与平均温度相关性尽量大处的频率；将特征频率处的特征阻抗值代入特征阻抗-电池平均温度的拟合关系式，得到该电池的平均温度；根据该电池的平均温度、表面温度和测量时间点，计算出平均温度微分量、表面温度修正量、平均温度修正量及部分温度梯度量，构成特征变量；特征变量和环境温度同时输入至预训练神经网络模型，得到该电池的核心温度估计值。本专利技术通过测量特征频率处的特征阻抗，反推出电池的平均温度，进而实现对电池核心温度的估计；基于电池温度分布数值模型方程组，构建特征变量，包含：平均温度微分量、表面温度修正量、平均温度修正量以及部分温度梯度量，无需建立复杂的电热耦合模型，无需进行大量的实验来辨识模型参数，容易实现。训练数据量小，模型的精度和泛化能力得到提高。
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1.一种圆柱锂电池核心温度估计方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平均温度微分量、表面温度修正量、平均温度修正量以及部分温度梯度量的计算公式分别如下：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征频率处的特征阻抗确定方式如下：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型的训练数据获取具体为：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征阻抗-电池平均温度的拟合关系式通过以下方式得到：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将电池静置在温箱中长达2小时，使电池的温度均匀化且与温箱温度相等，此时温箱的温度为电池的平均温度；当电池温度分布不均匀时，将径向R/2处的温度作为平均温度。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，特征阻抗从阻抗谱虚部中选取。
8.一种圆柱锂电池核心温度估计装置，其特征在于，包括：处理器和存储器；
9.一种圆柱锂电池核心温度估计系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种圆柱锂电池核心温度估计方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平均温度微分量、表面温度修正量、平均温度修正量以及部分温度梯度量的计算公式分别如下：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征频率处的特征阻抗确定方式如下：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型的训练数据获取具体为：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征阻抗-电池平均温度的拟合关...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡涛，袁奥特，宋子昂，罗航宇，何松，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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