【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池，特别是涉及一种基于充放电循环数据的电池寿命预测方法及系统。
技术介绍
1、随着可再生能源的快速发展和电动汽车市场的迅猛增长，储能系统的需求也在逐年增加，优化储能电池的寿命和性能对储能系统的可靠运行至关重要。储能电池作为可再生能源储存的关键环节，其寿命预测对于推动能源转型至关重要。而在锂离子电池寿命预测方面，存在以下难点：1）缺乏准确性：预测锂离子电池剩余寿命是一个复杂的任务，因为电池的性能会受到多种因素的影响，如充放电倍率、温度、周期次数等。由于这些因素的复杂性和变化性，很难建立一个准确的预测模型。2）数据收集困难：为了建立一个可靠的预测模型，需要大量的电池循环数据。然而，获取电池循环数据是一项费时且昂贵的任务。此外，电池的性能也会随时间而变化，因此需要定期更新数据。3）周期时间长：为了获得准确的剩余寿命预测，需要对电池进行长时间的循环测试。这意味着预测模型的开发和验证需要耗费大量的时间和资源。4）多参数影响：锂离子电池的性能受到多种参数的影响，如温度、电流、电压等。这些参数之间的相互作用和复杂性增加了预测模型的开发
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【技术保护点】
1.一种基于充放电循环数据的电池寿命预测方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于充放电循环数据的电池寿命预测方法，其特征在于，根据所述待用电池充放电循环数据集合，计算电池健康状态值序列，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于充放电循环数据的电池寿命预测方法，其特征在于，所述预设标准SOH数据集包括多个预设标准SOH值序列；
4.根据权利要求3所述的基于充放电循环数据的电池寿命预测方法，其特征在于，基于所述电池健康状态值序列及对应的最优匹配序列，确定放缩系数及对应的放缩循环结束圈数，具体包括：
5.根据...
【技术特征摘要】
1.一种基于充放电循环数据的电池寿命预测方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于充放电循环数据的电池寿命预测方法，其特征在于，根据所述待用电池充放电循环数据集合，计算电池健康状态值序列，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于充放电循环数据的电池寿命预测方法，其特征在于，所述预设标准soh数据集包括多个预设标准soh值序列；
4.根据权利要求3所述的基于充放电循环数据的电池寿命预测方法，其特征在于，基于所述电池健康状态值序列及对应的最优匹配序列，确定放缩系数及对应的放缩循环结束圈数，具体包括：
5.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李超凡，杨峰，李学峰，柏绪恒，张明，王运方，高红，慈松，
申请(专利权)人：云储新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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