[发明专利]一种电芯的日历寿命扩展预测方法

说明书

本发明涉及一种电芯的日历寿命扩展预测方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、选取至少三组电芯的日历实验数据，各组存储荷电量不同，相同组别的日历存储实验，应记录至少5次不同时间的日历寿命衰退数据；同组实验数据存储荷电量相同，但存储温度不同，且有至少两组包含大于2种不同的存储温度；步骤2、利用半经验公式预测不同存储温度的寿命，利用神经网络模型预测不同存储荷电量的存储的寿命。本发明所述方法采用将半经验公式和神经网络模型预测不同SOC的存储寿命，能够以较少的实验数据预测出任意的温度、SOC和时间上的寿命衰退数据，大大降低了工作强度。

技术领域

本发明涉及电池技术领域，尤其涉及一种电芯的日历寿命扩展预测方法。

背景技术

电芯的日历寿命，是研发阶段保证电池质量的一重要参数，测试过程中包含不同的存储荷电量(SOC)，温度、夹板压力等。如果想全面掌握电芯的日历寿命特性，需要尽可能遍历以上变量进行实验。这些试验会消耗大量的人力物力成本，但很多变量对寿命的影响关系，是有规律可循的，可以通过建立电池模型来获取。

CN106093781A公开了一种动力锂离子电池日历寿命测试方法。其公开的方法结合动力锂离子电池搁置的荷电状态、温度及搁置过程中的测试数据三个方面的因素，测试电池的日历寿命。对测试结果进行线性拟合，得到不同搁置状态的日历寿命，结合实际的使用情况，对不同状态的电池搁置情况进行拟合分析，得到电池综合使用条件下的日历寿命；拟合后的曲线可以用公式Q(t)＝atz。其公开的估算方法综合考虑了荷电状态、温度及具体的使用过程三方面的特点，使测试结果更接近动力锂离子电池的实际使用性能。

CN110320474A公开了一种锂离子电池老化模型的寿命预测方法，包括以下步骤：(1)测试50％SOC状态下的锂电池在不同温度下存储搁置后的容量保持率和电池直流内阻随存储时间变化的值；(2)将在不同电压状态下的电池在相同温度下存储相同的时间，并进行交流阻抗测试和直流内阻测试；(3)对日历寿命容量衰减、交流内阻和直流内阻变化与温度和电压的相关性进行分析，通过拟合函数描述实验老化数据随时间的变化过程；(4)根据拟合的数据对模型进行分析，拟合实测的实效数据，对未来的电池日历寿命和电池内阻参数进行有效预测。其公开的方法可以从加速老化试验中推断出真实的寿命状态，测试方法比较简单，不需要高端的设备和复杂的运算，大大缩短了测试的周期。

在获取少量的日历存储数据后，工程师希望电芯模型或简单公式，推导出任意SOC和温度下的电芯日历寿命衰退趋势，以往的方法可能近似认为相近SOC和温度的衰退规律是一致的，或用线性插值方法获取位置数值的日历寿命。但以上方法过于粗糙，且电池日历老化过程是一个复杂的非线性过程，需要有一种基于经验和复杂模型的方法，更准确地预测未知日历寿命。

综上所述，开发一种利于少量的日历存储数据，能更准确地预测未知日历寿命的方法至关重要。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种电芯的日历寿命扩展预测方法，所述方法能够以较少的实验数据预测出任意的温度、SOC和时间上的寿命衰退数。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种电芯的日历寿命扩展预测方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1、选取至少三组(例如三组、四组、五组等)电芯的日历实验数据，各组SOC不同，相同组别的日历存储实验，应记录至少5次(例如5次、6次、7次等)不同时间的日历寿命衰退数据；

同组实验数据SOC相同，但存储温度不同，且有至少两组包含大于2种(例如3种，4种，5种等)不同的存储温度；

步骤2、利用半经验公式预测不同存储温度的寿命，利用神经网络模型预测不同SOC的存储的寿命。