[发明专利]储能电池使用寿命的预测方法和装置

权利要求书

1.储能电池使用寿命的预测方法，其特征在于，包括：

获取M个退役储能电池和N个待测储能电池的早期外特性数据；其中，所述早期外特性数据占全周期外特性数据的前预设百分比，所述外特性数据包括电压、容量、温度和内阻，M和N均为大于1的正整数；

基于每个储能电池中早期外特性数据包括的电压和容量，确定与当前储能电池对应的第一健康因子；

对所有储能电池中早期外特性数据包括的容量、温度和内阻中的至少一种进行主成分分析，得到每个储能电池的第二健康因子；

将与M个所述退役储能电池对应的第一健康因子和第二健康因子作为输入以及将M个所述退役储能电池的使用寿命作为输出，对预设的机器学习模型进行训练，得到预测模型；

将与每个所述待测储能电池对应的第一健康因子和第二健康因子作为输入并输入到所述预测模型中，得到当前待测储能电池的使用寿命。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个储能电池中早期外特性数据包括的电压和容量，确定与当前储能电池对应的第一健康因子，包括：

基于每个储能电池中第m次和第n次循环过程分别包括的电压和容量，确定与当前储能电池对应的第一健康因子；其中，第m次循环过程为容量开始衰减的首次循环过程，第n次循环过程为第m次循环过程到所述早期外特性数据的最后一次循环过程之间的循环过程。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第n次循环过程是通过如下方式确定的：

针对所有所述退役储能电池的第m次循环过程到所述早期外特性数据的最后一次循环过程之间的每一个循环过程，将当前循环过程中的所有所述退役储能电池的第一健康因子与使用寿命进行相关性分析，得到相关性系数；

将相关性系数最高的循环过程的次数作为n。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个储能电池中第m次和第n次循环过程分别包括的电压和容量，确定与当前储能电池对应的第一健康因子，包括：

基于每个储能电池中第m次和第n次循环过程分别包括的电压和容量，确定当前储能电池中第m次和第n次循环过程分别对应的电压-容量曲线；

将得到的每个储能电池中第m次和第n次循环过程分别对应的电压-容量曲线进行做差，并将得到的差值曲线在预设容量范围内围成的面积作为与当前储能电池对应的第一健康因子；其中，所述预设容量小于当前储能电池第m次或第n次循环过程中的充电容量。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所有储能电池中早期外特性数据包括的容量、温度和内阻中的至少一种进行主成分分析，得到每个储能电池的第二健康因子，包括：

针对所有储能电池的容量、温度和内阻中的每一种早期外特性数据，均执行：

构建行数为(M+N)且列数为n的矩阵；其中，n为所述早期外特性数据的总循环次数；

按照储能电池和循环次数的顺序，将所有储能电池的当前早期外特性数据对应地填充到所述矩阵中，得到所有储能电池的高维数据；

利用预设的主成分分析算法对所述高维数据进行降维处理，得到所有储能电池的低维数据，并将所述低维数据中的每一个矩阵元素作为第二健康因子。

6.储能电池使用寿命的预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取M个退役储能电池和N个待测储能电池的早期外特性数据；其中，所述早期外特性数据占全周期外特性数据的前预设百分比，所述外特性数据包括电压、容量、温度和内阻，M和N均为大于1的正整数；

第一确定模块，用于基于每个储能电池中早期外特性数据包括的电压和容量，确定与当前储能电池对应的第一健康因子；

第二确定模块，用于对所有储能电池中早期外特性数据包括的容量、温度和内阻中的至少一种进行主成分分析，得到每个储能电池的第二健康因子；

训练模块，用于将与M个所述退役储能电池对应的第一健康因子和第二健康因子作为输入以及将M个所述退役储能电池的使用寿命作为输出，对预设的机器学习模型进行训练，得到预测模型；

预测模块，用于将与每个所述待测储能电池对应的第一健康因子和第二健康因子作为输入并输入到所述预测模型中，得到当前待测储能电池的使用寿命。