[发明专利]镍氢电池容量预测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种镍氢电池容量预测方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：对目标镍氢电池进行容量测试及特征参数提取测试，得到目标镍氢电池的第一电池容量及第一特征参数；基于预设相关系数对第一特征参数与第一电池容量进行相关性计算，得到第二特征参数；构建RBF神经网络模型，并将第二特征参数作为RBF神经网络模型的输入、将第一电池容量作为RBF神经网络模型的输出进行训练，得到训练完备的电池容量预测模型；利用电池容量预测模型对待测镍氢电池的第二电池容量进行预测。本发明可以对镍氢电池的剩余容量进行精准预测，进而可以对电池进行合理分选。

技术领域

本发明涉及电池管理技术领域，尤其涉及一种镍氢电池容量预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

镍氢电池是由氢离子和金属镍合成，电量储备比镍镉电池多30％，比镍镉电池更轻，使用寿命也更长，并且对环境无污染。

镍氢电池经常用于前代电动和混合动力汽车，不少镍氢电池在退役后其剩余容量仍保持在80％以上，可对其进行梯次利用，但是退役镍氢电池一致性问题尤为明显，在使用过程中容易引起过充、过放等问题，严重时将会导致安全问题。因此，在对退役镍氢电池进行梯次利用之前，需要先对其进行分选，即将容量、内阻和电压一致的电池分选出来并重新串并联组成电池组。

但是现有技术中通常通过直接测量的方式获取电池容量，这种方式耗时长，能耗高。故需要开发一种能耗低、精度高、速度快的方法，对电池的容量进行精准预测，进而实现对电池的合理分选。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种镍氢电池容量预测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中获取电池容量耗时长、能耗高的问题。

为了解决上述问题，第一方面本发明提供一种镍氢电池容量预测方法，包括：

对目标镍氢电池进行容量测试及特征参数提取测试，得到所述目标镍氢电池的第一电池容量及第一特征参数；

基于预设相关系数对所述第一特征参数与所述第一电池容量进行相关性计算，得到第二特征参数；

构建RBF神经网络模型，并将所述第二特征参数作为所述RBF神经网络模型的输入、将所述第一电池容量作为所述RBF神经网络模型的输出进行训练，得到训练完备的电池容量预测模型；

利用所述电池容量预测模型对待测镍氢电池的第二电池容量进行预测。

进一步的，所述对目标镍氢电池进行容量测试，得到所述目标镍氢电池的第一电池容量，包括：

对目标镍氢电池进行恒流充放电容量测试，得到所述目标镍氢电池的第一电池容量。

进一步的，所述第一特征参数包括将所述目标镍氢电池充电至同一状态之后，目标镍氢电池充电前后体积膨胀厚度差值目标镍氢电池的内阻和端电压、目标镍氢电池的充放电欧姆内阻、目标镍氢电池的充放电极化内阻、目标镍氢电池充放电脉冲功率及目标镍氢电池的回弹电压差值。

进一步的，所述对所述目标镍氢电池进行特征参数提取测试，得到所述目标镍氢电池的第一特征参数，包括：

将所述目标镍氢电池恒流充电至同一荷电状态之后，测量充电前后的电池厚度，得到目标镍氢电池充电前后体积膨胀厚度差值；

将充电至同一荷电状态的目标镍氢电池静置第一预设时间后，对所述目标镍氢电池进行测试，得到目标镍氢电池的内阻和端电压；

将充电至同一荷电状态的目标镍氢电池进行充放电脉冲测试，计算得到目标镍氢电池的充放电欧姆内阻、目标镍氢电池的充放电极化内阻及目标镍氢电池充放电脉冲功率；

将进行充放电脉冲测试后的目标镍氢电池进行恒流放电至截止电压，静置第二预设时间后记录目标镍氢电池的回弹电压差值。