【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池仿真领域，尤其涉及预测电池性能的方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、电池是生活中常用的能源存储设备，其性能直接影响着设备的正常使用。因此，对电池性能的预测显得尤为重量。现有电池性能预测方法的主要步骤包括：先对电池的倍率性能进行对标，确定仿真模型的热力学参数、动力学参数和老化参数，最后再利用确定了各参数后的仿真模型对电池进行完整循环仿真。在完整循环仿真的过程中，持续利用仿真数据进行容量损失的计算，以预测电池不同老化阶段的性能。现有电池性能预测方法需要对电池进行完整循环仿真，该过程耗时长，伴随整个仿真过程中还需要进行大量的计算，获取各损失因素不同时刻的容量损失，消耗大量的人力、物力成本。
技术实现思路
1、为了克服现有技术中的缺陷，本专利技术实施例提供了一种预测电池性能的方法、装置、电子设备和存储介质，该方法能够在较少的仿真循环的基础上，准确预测电池不同倍率工况下的性能，提高电池性能预测的效率。
2、为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、第一方面，一种预测电池性能的方法，包括以下步骤：
4、对电池在同等测试下的实验数据和仿真数据进行对标，确定仿真模型；
5、基于仿真模型，确定至少一个损失因素的容量损失-时间曲线；
6、基于容量损失-时间曲线，确定电池的热力学容量-时间曲线；
7、基于热力学容量-时间曲线，预测不同倍率工况下的电池性能。
8、现有预测电池性能的方法
9、本申请利用仿真模型，确定容量损失-时间曲线，由容量损失-时间曲线得到用于预测电池性能的热力学容量-时间曲线。其中，容量损失-时间曲线可在进行少量循环圈数的情况下得到。因此，该过程不需要对电池进行完整循环仿真，节约大量仿真时间，减少了仿真过程中的计算，提高电池性能预测的效率。
10、上述对标过程中使用的电池主要是未使用过的电池。对于使用过一段时间的电池内部因老化带来的变化，会影响参数的确定，进而无法基于当前状态进行后续老化情况的预测。但是，如果已知该电池在未使用状态时的设计信息、倍率新能曲线，则同样可通过上述方法进行对标，确定仿真模型。
11、进一步的，所述对电池在同等测试下的实验数据和仿真数据进行对标，确定仿真模型，包括：
12、获取基于实验方式在不同倍率下充电和/或放电的第一曲线；
13、利用初始模型获取与第一曲线对应的第二曲线，并调整初始模型的电池参数，使所述第二曲线与所述第一曲线间的误差小于第一预设值，得到中间模型，所述电池参数包括热力学参数、动力学参数中的至少一个；
14、获取基于实验方式在第一预设循环圈数下的第一容量衰减曲线；
15、利用中间模型，在小于等于第一预设循环圈数下获取与所述第一容量衰减曲线相对应的第二容量衰减曲线，并调整中间模型的老化参数，使第二容量衰减曲线与第一容量衰减曲线间的误差小于第二预设值，得到仿真模型，所述老化参数包括sei成膜反应速率常数及活化能、析锂反应速率常数及活化能、产气可逆度、活性材料剥落速率。
16、其中，所述第一曲线和所述第二曲线为电池充电曲线或电池放电曲线。所述第二曲线的获取条件与所述第一曲线的获取条件相同。即在初始模型中，选用与实验测量相同性能的电池，设置相同的工况，进行相同倍率的充电和/或放电。在仿真得到与所述第一曲线相对应的第二曲线后，将所述第二曲线与所述第一曲线相比较，如果比较得到的两者间的误差大于等于第一预设值，则通过手动或优化等方法调整所述初始模型中的电池参数。在调整后重新获取与第一曲线对应的第二曲线，再进行比较，直到第二曲线与第一曲线之间的误差小于第一预设值。对电池参数的调整方法可以通过经验判断进行调整，也可通过设置算法进行优化。所述第一预设值的大小可根据对模型精度的要求进行调整。如可设置所述第一预设值为第二曲线与第一曲线间的均方根误差值5%。在对模型精度要求较高的情况下，可将第一预设值调整为均方根误差值3%。所述初始模型可选用现有电池模型，根据经验对模型中的参数设置常规值，再在对标过程中不断调整参数，得到最终的仿真模型。
17、所述电池参数包括热力学参数、动力学参数。所述热力学参数包括但不限于熵热系数、电池比热容、电池的热导率等。所述动力学参数包括但不限于正负极活性物质电导率、导电剂的电导率、电解液的电导率、正负极活性物质的锂离子扩散系数、电解液锂离子扩散系数、正负极电化学反应速率常数等。可根据电池模型精度的要求，选择需要调整的参数的种类和数量。在对模型精度要求较高的情况下，可同时选用多个热力学参数和多个动力学参数，从多个角度修正模型。
18、同样的，可采用第二曲线与第一曲线的比较方法，比较第二容量衰减曲线和第一容量衰减曲线，调整模型的老化参数。所述第二预设值也可设为第二容量衰减曲线与第一容量衰减曲线的均方根误差值5%。
19、进一步的，所述基于仿真模型，确定至少一个损失因素的容量损失-时间曲线，包括：
20、利用仿真模型，进行第二预设循环圈数的仿真，在仿真过程中计算至少一个损失因素的容量损失，确定容量损失-时间曲线，所述损失因素包括sei膜生成因素、析锂因素、产气因素、活性材料剥落因素。
21、进一步的，所述第一预设循环圈数、所述第二预设循环圈数均小于五分之一的电池寿命完整循环圈数。
22、对于储能用的铁锂体系电池而言，完整循环的总圈数一般为8000-10000圈。对于三元体系的电池而言，完整循环的总圈数一般为3000-4000圈。本申请中所述第一预设循环圈数是指小于电池完整循环的总圈数。在通常情况下，所述第一预设循环圈数、第二循环圈数是指小于电池完整循环的总圈数。在通常情况下，所述第一预设循环圈数、第二预设循环圈数可设置为500-1000圈。可以理解的是，为了提高模型的精度，可适当增加循环圈数。但是，如果循环圈数过多，计算所需的时间过长。如果循环圈数过少，无法看出容量衰减曲线的线形，衰减率的误差较大。将循环圈数设置在500-1000圈是较为合适的范围。
23、在进行第二预设循环圈数的仿真过程中，计算各损失因素的容量损失，其中，包括：
24、计算sei膜生成因素导致的容量损失，包括如下步骤：
25、（1）根据电解液生成sei膜的化学反应方程式，得到sei膜的反应速率计算公式，其中为法拉第常数，为反应速率常数，为溶剂浓度，为反应的对称系数，通常取0.5，为普适气体常数。...
【技术保护点】
1.一种预测电池性能的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的预测电池性能的方法，其特征在于，所述对电池在同等测试下的实验数据和仿真数据进行对标，确定仿真模型，包括：
3.根据权利要求2所述的预测电池性能的方法，其特征在于，所述基于仿真模型，确定至少一个损失因素的容量损失-时间曲线，包括：
4.根据权利要求3所述的预测电池性能的方法，其特征在于，所述第一预设循环圈数、所述第二预设循环圈数均小于五分之一的电池寿命完整循环圈数。
5.根据权利要求1所述的预测电池性能的方法，其特征在于，所述基于容量损失-时间曲线，确定对应损失因素的损失表达式，采用的方法包括机器学习、曲线拟合、自回归模型、高斯过程回归中的至少一种。
6.根据权利要求1所述的预测电池性能的方法，其特征在于，所述基于热力学容量-时间曲线，预测不同倍率工况下的电池性能，包括：
7.一种用于如权利要求1-6任意一项所述的预测电池性能的方法的装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有至少一条程序指令，所述至少一条程序指令被处理器加载并执行以实现如权利要求1～6任一项所述的预测电池性能的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种预测电池性能的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的预测电池性能的方法，其特征在于，所述对电池在同等测试下的实验数据和仿真数据进行对标，确定仿真模型，包括：
3.根据权利要求2所述的预测电池性能的方法，其特征在于，所述基于仿真模型，确定至少一个损失因素的容量损失-时间曲线，包括：
4.根据权利要求3所述的预测电池性能的方法，其特征在于，所述第一预设循环圈数、所述第二预设循环圈数均小于五分之一的电池寿命完整循环圈数。
5.根据权利要求1所述的预测电池性能的方法，其特征在于，所述基于容量损失-时间曲线，确定对应损失因素的损失表达式，采用的方法包括机器学习、曲线拟合、自回归模型、高...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵宏凯，陈新虹，
申请(专利权)人：苏州易来科得科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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