[发明专利]一种保障电气安全的锂电池剩余充电时间预测方法

权利要求书

1.一种保障电气安全的锂电池剩余充电时间预测方法，其特征在于：

主要由电池荷电状态模型和剩余充电时间模型建立、电池荷电状态模型和剩余充电时间模型预训练、充电数据检测、电池荷电状态模型预测、剩余充电时间模型预测、电池荷电增加量比对、模型重新训练多个步骤组成；

通过充电数据检测步骤获得检测数据并传到电池荷电状态模型预测步骤、电池荷电增加量比对步骤和剩余充电时间模型预测步骤，电池荷电状态模型预测步骤和剩余充电时间模型预测步骤分别通过模型预测获得电池荷电状态和输出剩余充电时间，电池荷电增加量比对步骤通过将电池荷电状态模型预测步骤的电池荷电状态进行比对获得结果并传入模型重新训练步骤，模型重新训练步骤根据结果迭代更新电池荷电状态模型预测步骤、剩余充电时间模型预测步骤的模型。

2.根据权利要求1所述的一种保障电气安全的锂电池剩余充电时间预测方法，其特征在于：其中，充电数据检测、电池荷电状态模型预测、剩余充电时间模型预测、电池荷电增加量比对四个步骤在充电桩本地端完成，模型重新训练步骤在云服务器端完成。

3.根据权利要求1所述的一种保障电气安全的锂电池剩余充电时间预测方法，其特征在于：所述的充电数据检测步骤，具体为：实时检测各个时刻的电池充电电压V、电池充电电流I、环境温度T三项参数的检测数据，然后将检测数据存储在充电桩本地端，同时通过4G等无线通讯方式将检测数据存储在云服务器端。

4.根据权利要求1所述的一种保障电气安全的锂电池剩余充电时间预测方法，其特征在于：所述的电池荷电状态模型预测步骤，具体为：

将通过充电数据检测步骤获得的三项参数的检测数据首先归一化处理，然后输入到第一支持向量回归机中作为电池荷电状态模型预测电池荷电状态，预测得到各个时刻的一系列电池荷电状态SOC并实时存储在充电桩本地端。

5.根据权利要求1所述的一种保障电气安全的锂电池剩余充电时间预测方法，其特征在于：所述的剩余充电时间模型预测步骤，具体为：

将充电数据检测步骤获得的三项参数以及电池荷电状态模型预测步骤获得的电池荷电状态作为输入参数，首先归一化处理，然后使用第二支持向量回归机作为剩余充电时间模型预测输出剩余充电时间t。

6.根据权利要求1所述的一种保障电气安全的锂电池剩余充电时间预测方法，其特征在于，所述的电池荷电增加量比对步骤，具体为：

首先，依据安时积分法对通过充电数据检测步骤获得的电池充电电流I做时间积分求得电池荷电状态的第一增加量ΔSOC1；

同时根据通过电池荷电状态模型预测步骤获得的电池荷电状态SOC，减去电池的初始荷电状态得到电池荷电状态的第二增加量ΔSOC2；

最后比较第一增加量ΔSOC1与第二增加量ΔSOC2之间差值是否超过预设值，如果超过预设值则重新训练电池荷电状态模型和剩余充电时间模型的两个模型。

7.根据权利要求1所述的一种保障电气安全的锂电池剩余充电时间预测方法，其特征在于，所述的电池荷电状态模型和剩余充电时间模型预训练，是指找到符合电池老化状态的出厂前新电池样本数据D1，对电池荷电状态模型和剩余充电时间模型进行预先训练；通过在厂内进行一次新电池的全过程充电实验，即电池荷电状态SOC从0％到100％的全过程充电实验，并记录不同时刻的充电电压V、电池充电电流I、环境温度T三项检测数据，以及每个时刻对应的电池荷电状态SOC和剩余充电时间t，得到用于模型重新训练的出厂前新电池出厂前新电池样本数据D1。

8.根据权利要求1所述的一种保障电气安全的锂电池剩余充电时间预测方法，其特征在于，所述的模型重新训练，是指找到符合电池老化状态的出厂后老化电池样本数据D2，对电池荷电状态模型和剩余充电时间模型进行重新训练；通过对存储在充电桩本地端内的数据按照时间进行回溯，查找得到第一增加量ΔSOC1与第二增加量ΔSOC2之间的差值未超预设值、且电池充满电的最近的一次时刻作为时间基准点，并令时间基准点的电池荷电状态SOC为100％，然后：沿着时间轴往前回溯得到一系列不同时刻的充电电压V、电池充电电流I、环境温度T三项检测数据，以及由三项检测数据通过计算得到每个时刻对应的电池荷电状态SOC和剩余充电时间t，从而得到用于模型重新训练的出厂后老化电池样本数据D2。