【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电池寿命预测，具体涉及一种基于数据分析的电池寿命预测方法及系统。
技术介绍
1、随着人类社会对节能环保愈加重视，新能源在生活和产业结构中发挥着更为重要的作用。锂电池凭借其高能量密度、长循环寿命、低自放电率及无记忆效应等优点，逐渐成为了电动汽车、储能系统等领域的主流电源选择。
2、在锂电池的连续充放电过程中，电池性能会随着容量的降低和阻抗增加而恶化，易导致设备和系统故障，因此准确估算电池健康度与预测剩余寿命也非常关键。随着电池行业的发展，电池寿命预测技术也在不断进步，并延伸出多种电池寿命预测方法，例如数据驱动法通过历史数据挖掘电池的劣化信息和健康状态的演化规律。然而基于数据驱动的储能系统的电池寿命预测方法通常只考虑了电池工作参数以及电池使用环境，而忽略了电池的实际运行状态对电池剩余寿命的影响，进而使得在实际应用中电池剩余寿命的预测精度较低。
技术实现思路
1、为了解决电池寿命预测精度较低的技术问题，本申请提供了一种基于数据分析的电池寿命预测方法及系统，所采用的技术方案具
【技术保护点】
1.一种基于数据分析的电池寿命预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于数据分析的电池寿命预测方法，其特征在于，所述根据序列中剩余电量的差异获取电量消耗速率，并构成电量消耗速率序列的方法为：
3.如权利要求1所述的一种基于数据分析的电池寿命预测方法，其特征在于，所述根据充放电循环内电量消耗速率与电量消耗速率均值的差异获取消耗强度的方法为：
4.如权利要求1所述的一种基于数据分析的电池寿命预测方法，其特征在于，所述根据充放电循环内消耗强度、极大值的数量以及相邻极大值之间的时间差异获取电池在充放电循环内的...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的电池寿命预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于数据分析的电池寿命预测方法，其特征在于，所述根据序列中剩余电量的差异获取电量消耗速率，并构成电量消耗速率序列的方法为：
3.如权利要求1所述的一种基于数据分析的电池寿命预测方法，其特征在于，所述根据充放电循环内电量消耗速率与电量消耗速率均值的差异获取消耗强度的方法为：
4.如权利要求1所述的一种基于数据分析的电池寿命预测方法，其特征在于，所述根据充放电循环内消耗强度、极大值的数量以及相邻极大值之间的时间差异获取电池在充放电循环内的负载消耗的方法为：
5.如权利要求1所述的一种基于数据分析的电池寿命预测方法，其特征在于，所述将表面温度对应的时间按照表面温度划分区间，并以区间内一个表面温度表示区间的温度的方法为：
6.如权利要求1所述的一种基于数据分析的电池寿命预测方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟林海，陈雄阳，陈森亮，胡思泉，
申请(专利权)人：深圳市永新能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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