[发明专利]一种基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计方法

说明书

本发明公开一种基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计方法，包括：获取锂电池数据；建立等电压差电压序列以及其与充电电量的对应关系以构建容量增量变化量曲线；利用随机森林方法分析容量增量变化量曲线上各函数值重要性；筛选该曲线上可作为表征参数的函数值；通过神经网络建立表征参数与锂电池健康状态的映射关系；应用神经网络估计锂电池健康状态。本发明的锂电池健康状态估计方法的精度和准确性高，通用性较好。

技术领域

本发明涉及锂电池健康状态估计领域，尤其涉及一种基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计方法。

背景技术

目前，锂离子电池因其能量及功率密度高、体积小、重量轻、无记忆效应、环境友好等优点被广泛应用于电动汽车领域，具有相当可观的前景。车用锂离子电池通常以电池组的形式作为能量储存装置，然而由于制造过程不同导致锂电池存在不一致性、安全性、耐久性等问题，可能直接影响供电性能或引发故障，会造成严重的不便和巨大的维修成本，甚至带来灾难性的后果，如由于过热或短路导致电池爆炸，该隐患严重限制了锂电池在汽车上的广泛应用；此外，锂电池的老化也是影响其使用和储存的重要因素，老化可能影响电动汽车的剩余寿命和续航里程，故需要定期测试，以确保电池的安全使用。所以，锂离子电池的健康状态估计研究至关重要，实现锂离子电池健康状态(State of Health,SOH)的准确估计，获取锂电池健康状态从而直观评估其劣化程度，有利于电池管理系统及时采取有效的控制和管理措施以提高电动汽车设备的安全性。

然而，锂离子电池的健康状态估计是目前研究领域中的难点，健康状态的准确估计也是荷电状态估计和电池均衡控制的基础，因此，如何提供一种高精度、高准确性的锂电池健康状态估计方法是亟需解决的问题。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计方法，并提供至少后面将说明的优点。

本发明的技术方案如下：

一种基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计方法，包括下述步骤：

S1、收集锂电池数据；

S2、建立等电压差电压序列以及其与充电电量的对应关系Qc-Vc以构建容量增量变化量曲线；

S3、分析所述容量增量变化量曲线各函数值与锂电池健康状态的重要性；

S4、将分析后的函数值的重要性排序并筛选所述容量增量变化量曲线上可作为表征参数的函数值；

S5、通过神经网络建立所述表征参数与锂电池健康状态的映射关系；

S6、应用神经网络估计锂电池健康状态。

优选地，所述步骤S2中，根据所述数据的精度构建电压差为0.01V的等电压差电压序列，所述等电压差电压序列Vc的最小值大于所述数据的最小值，所述Vc的最大值小于所述数据的最大值。

优选地，所述等电压差电压序列的选取范围为：3.7V≤Vc≤4.2V。

优选地，所述步骤S2中，所述对应关系Qc-Vc的建立具体为：

a)根据安时积分法在原始数据的各个电压点处计算得到所述锂电池充电到每一个电压V处对应的充电电量Q，从而建立V-Q关系；

b)将所述V-Q关系通过插值方法获取所建立的等电压差电压序列对应的充电电量，得到等电压差电压序列Vc下与充电电量Qc的对应关系Qc-Vc。

优选地，所述步骤S2中，所述容量增量变化量曲线的构建具体为：

基于所述对应关系Qc-Vc计算得到IC-Vc关系，即容量增量曲线：