[发明专利]充电过程中锂离子动力电池剩余寿命在线预测方法在审
| 申请号： | 201811315632.1 | 申请日： | 2018-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN109342949A | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 夏向阳;黄智;周文钊 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410114 湖南省长沙市*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种充电过程中动力锂离子电池剩余寿命在线预测方法，考虑循环充放电的锂离子动力电池老化对充电效率的影响，利用充电桩对不同充电周期下动力电池充电效率的差异性，从充电桩对动力电池充电的历史数据出发，结合动力电池实时充电状态，在电动汽车充电过程中对动力电池进行寿命预测，作为车载动力电池管理系统之外获取动力电池剩余寿命的另一途径，保障了动力电池在运行过程中的安全性。同时，基于组合核函数的相关向量机(RVM)锂电池寿命预测模型对充电过程中动力电池剩余寿命预测适用性较高，减小了锂电池寿命预测的偏差度，提高了预测精度，保障了预测结果的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 动力电池 充电过程 剩余寿命 锂离子动力电池 充电效率 寿命预测 在线预测 充电桩 锂电池 电动汽车充电过程 动力锂离子电池 车载动力电池 剩余寿命预测 寿命预测模型 循环充放电 充电周期 管理系统 历史数据 实时充电 预测结果 运行过程 差异性 核函数 偏差度 向量机 减小 充电 老化 预测 | ||
【主权项】：
1.充电过程中动力锂离子电池剩余寿命在线预测方法，其特征在于，包括：步骤S1：提取数据，得到数据集{Ti,ti,Ci}(T代表充放电周期，t代表等SOC升充电间隔时间，C代表{Ti,ti}对应的电池容量)，利用该部分数据作为预测模型训练；步骤S2：预测模型建立，初始化RVM模型参数，核函数选择，使用数据集{Ti,ti,Ci}训练RVM模型，使用迭代法计算RVM权值系数和方差，输出关系模型；步骤S3：容量预测，输入{T,t}(电动汽车充放电周期及充电过程中等SOC升充电时间间隔)，经前两步骤建立的关系模型输出动力电池容量预测值；步骤S4：计算剩余寿命，判断电池容量预测值是否小于设定的失效阈值，可按照设定的动力电池失效阈值折算出相应锂离子电池的剩余寿命，若大于设定的失效阈值，数据将作为关系模型修正数据进行模型更新。
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