电池健康状态估计模型的训练方法、电池健康状态估计方法、装置、设备、介质和产品制造方法及图纸

技术编号:42406355 阅读:16 留言:0更新日期:2024-08-16 16:26
本公开提供了一种电池健康状态估计模型的训练方法、电池健康状态估计方法、装置、设备、介质和产品,该方法包括响应于训练指令,从数据库中获取目标电池的充放电参数集;对容量衰减曲线进行拟合处理,得到目标经验老化模型;根据充放电曲线和目标电池的多个初始模型参数构建电化学机理模型,以获取目标电池的端电压求解函数;基于端电压求解函数对电化学机理模型中的多个初始模型参数进行参数辨识处理,得到多个目标模型参数;基于交叉验证参数寻优算法,将多个目标模型参数输入至目标数据驱动模型,输出多个预测电池健康状态;利用容量衰减曲线和多个预测电池健康状态迭代地训练目标经验老化模型,得到经训练的电池健康状态估计模型。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及电气化轨道交通,更具体地,涉及一种电池健康状态估计模型的训练方法、电池健康状态估计方法、装置、设备、介质和产品


技术介绍

1、近年来,以安全、高效、绿色环保著称的新型轨道交通成为世界各国经济发展的名片。在积极建设和扩大轨道交通运营里程的同时,也需确保车辆能够安稳运行、乘客能够获得良好的乘坐体验。因此无论是高速铁路还是城市轨道交通领域都配备了辅助供电系统作为车辆供电的后备保障。

2、在车辆正常运行时,其可作为启动电源在列车起动时为升弓泵供电;在降弓后为车辆控制系统和直流设备供电。若车辆在行驶过程中遇故障而断电停车,地铁车辆的辅助供电系统需要为门控、照明和通风等设备的控制电路供电,且能够维持不少于45min的时间,以此确保乘客能够安全地等待救援;动车组车辆遇停电事故时也需保证应急通风、照明、空调和广播等正常工作时间不少于2h,部分车型还可实现应急自牵引驶出故障区。

3、在实现本公开构思的过程中发现相关技术中至少存在如下问题:现有技术中对于电池健康状态的预测的准确性较差。


技术实现思路...

【技术保护点】

1.一种电池健康状态估计模型的训练方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对多个所述容量衰减曲线进行拟合处理,得到目标经验老化模型,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述目标电池的多个初始模型参数和所述充放电曲线构建电化学机理模型,以获取所述目标电池的端电压求解函数,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据固相质子扩散方程、电荷传递动力学极化方程、负极反应极化方程和浓差极化过电位函数,确定多个待求解参数,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述固相质子扩散方程、...

【技术特征摘要】

1.一种电池健康状态估计模型的训练方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对多个所述容量衰减曲线进行拟合处理,得到目标经验老化模型,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述目标电池的多个初始模型参数和所述充放电曲线构建电化学机理模型,以获取所述目标电池的端电压求解函数,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据固相质子扩散方程、电荷传递动力学极化方程、负极反应极化方程和浓差极化过电位函数,确定多个待求解参数,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述固相质子扩散方程、固相体积平均浓度通量和固相平均质子浓度,确定固相质子表面浓度,包括:

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述待求解参数包括固相质子表面浓度、电荷传递系数、负极反应极化电位、浓差极化过电位和欧姆极化过电位;

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述端电压求解函数对所述电化学机理模型中的多个所述初始模型参数进行参数辨识处理,得到多个目标模型参数,...

【专利技术属性】
技术研发人员:张愔田庆王双全刘金明张国瑞
申请(专利权)人:中车青岛四方机车车辆股份有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1