电池寿命预测方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及电池寿命预测方法及装置，包括搭建电池寿命预测模型、确定不同条件下老化因子的关系，通过建立不同老化因子对电池寿命的影响之间的联系，将电池实际运行工况的影响进行标准化处理，可以避免不同条件下影响因素对寿命预测的差异，进一步提供一个能够应用于不同老化因子下的电池寿命预测模型，通过已测得的数据预测长时间的衰减数据，降低了数据获取要求，能够覆盖更多的运行工况；通过对老化因子的融合，能够将不同条件下的影响因素进行统一量化，通过拟合确定模型参数、自行计算、修正。通过上述方法，使对电池的寿命进行更精准、更高效、便捷的预测。

【技术实现步骤摘要】

【】本申请涉及电池，尤其涉及一种电池寿命预测方法及装置。

技术介绍

0、
技术介绍

1、锂离子电池被广泛使用在储能系统领域，在长期使用过程中，电池内部会发生一系列的老化副反应过程，致使其储能特性和功率特性发生不可逆衰减。随着大量锂离子电池在各种不同实际应用环境中的成组化使用，电池系统的老化特性更是变得异常复杂，不同的环境温度，充放电倍率，电池间不一致性都会对电池剩余寿命(soh)产生不同的影响。

2、准确预测电池soh不但可以提高电池荷电状态(soc)的估算精度，实时动态调节充放电map，防止电池过充放电，还有利于准确评估电池间的一致性，提高储能系统的整体性能。因此，为保障储能系统长期运行的稳定性和可靠性，电池soh的准确评估是当前电池管理系统的一个核心问题。

3、目前对电池soh的估算方法包括基于循环次数及日历老化的soh估算，在基于循环次数的soh估算中，通过累计充放电容量获取累计循环次数从而预测剩余寿命，但在该过程中未考虑非线性变化，也未考虑内部结构的变化以及静置时间的影响，基于日历老化进行估算时，电池在使用过程本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电池寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的电池寿命预测方法，其特征在于，数据获取步骤中获取电池实际运行和/或实验过程中存储的不同条件下的充放电循环老化数据和日历老化数据。

3.如权利要求2所述的电池寿命预测方法，其特征在于，所述电池寿命预测模型为如下模型：

4.如权利要求3所述的电池寿命预测方法，其特征在于，通过对获取的数据进行拟合获取拟合系数后，根据对应的电池寿命预测模型获取相应老化因子变量下的全生命周期寿命预测数据。

5.如权利要求4所述的电池寿命预测方法，其特征在于，通过如下老化因子融合模型确定实际老...

【技术特征摘要】

1.一种电池寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的电池寿命预测方法，其特征在于，数据获取步骤中获取电池实际运行和/或实验过程中存储的不同条件下的充放电循环老化数据和日历老化数据。

3.如权利要求2所述的电池寿命预测方法，其特征在于，所述电池寿命预测模型为如下模型：

4.如权利要求3所述的电池寿命预测方法，其特征在于，通过对获取的数据进行拟合获取拟合系数后，根据对应的电池寿命预测模型获取相应老化因子变量下的全生命周期寿命预测数据。

5.如权利要求4所述的电池寿命预测方法，其特征在于，通过如下老化因子融合模型确定实际老化因子与同一老化因子的关系：

6.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢星映，徐煜轩，郭伟平，
申请(专利权)人：上海思格源智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：