本公开的用于通过使用至少一个实验设备对包括多个电池单体的电池组执行实验的模拟系统包括：IoT设备，该IoT设备接收至少一个实验设备的输入和输出，并对输入和输出进行预处理以生成输入数据和输出数据；边缘计算设备，该边缘计算设备用于基于输入数据和输出数据当中的接收数据，通过使用等效电路模型模块和热模型模块来预测用于预测多个电池单体的容量劣化值的信息；以及服务器，该服务器从边缘计算设备接收所预测的信息，通过使用老化模型模块来预测多个电池单体的容量劣化值，并基于预测的容量劣化值来预测缺陷率。从IoT设备传输到边缘计算设备的输入数据和输出数据的数据大小可以小于预定数据大小。据大小可以小于预定数据大小。据大小可以小于预定数据大小。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】模拟系统和数据分布方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2020年1月7日向韩国知识产权局提交的韩国专利申请No.10
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2020
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0002216的优先权和权益，其全部内容通过引用结合于此。
[0003]本公开涉及一种模拟系统和一种数据分布方法。
技术介绍
[0004]对于电池循环寿命分析，使用通过电池单体的实际充电和放电实验来确认劣化程度或通过由MBD(基于模型的设计)构成的软件模拟来预测劣化程度的方法。
[0005]特别地，通过软件模拟方法的劣化预测可以通过预先计算场景并且通过固定虚拟输入值而考虑电流、ECM(等效电路模型)、热量和老化配置各层来执行。由于实际电池劣化需要长期的实验或实测数据，所以优选软件模拟方法，并使用预测的电池劣化来确定电池保修期。然而，目前，混合动力车辆、电动车辆等都处于开发阶段，并且关于输入值的数据不足，因此基于汽油车辆的驱动数据来将功率/温度/驱动模式等转换成输入值并使用。
技术实现思路
[0006]【技术问题】
[0007]本公开旨在提供一种可以提高电池循环寿命预测的精度和效率的模拟系统和数据分布方法。
[0008]【技术解决方案】
[0009]本专利技术的用于通过使用至少一个实验设备对包括多个电池单体的电池组进行实验的模拟系统包括：IoT设备，该IoT设备接收至少一个实验设备的输入和输出，并对输入和输出进行预处理以生成输入数据和输出数据；边缘计算设备，该边缘计算设备用于基于在输入数据和输出数据当中的接收到的数据，通过使用等效电路模型模块和热模型模块来预测用于预测多个电池单体的容量劣化值的信息；以及服务器，该服务器从边缘计算设备接收所预测的信息、通过使用老化模型模块来预测多个电池单体的容量劣化值，并基于所预测的容量劣化值来预测缺陷率。
[0010]等效电路模型模块可以从IoT设备接收电池组电压、初始SOC、流到电池组的电流、电池单体的温度、构成电池组的电池单体的数量以及电池组的电阻当中的至少一项，并预测电池单体中的每个的SOC、电池组电压、流到电池组的电流、电池单体的热值和电流速率(C
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Rate)当中的至少一项。
[0011]热模型模块可以接收来自等效电路模型模块的热值，并接收冷却性能输入以预测电池单体的温度。
[0012]老化模型模块可以接收关于电池单体中的每个的SOC、电池组电压、流入电池组的电流、电流速率(C
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Rate)和电池单体的温度的数据当中的至少一项以预测多个电池单体中
的每个的容量保持率和内阻。
[0013]服务器还可以包括：容量劣化值计算单元，该容量劣化值计算单元接收电池单体中的每个的容量保持率和内阻，以预测指示每个电池单体的容量劣化程度的容量劣化值；以及缺陷率预测单元，该缺陷率预测单元存储关于每个时间单位的多个电池单体中的每一个的容量劣化值的信息，并通过使用容量劣化值来预测缺陷率。
[0014]对于n个驱动曲线中的每一个，缺陷率预测单元可以将随时间的对应权重值乘以对应的容量劣化值以选择多个容量劣化权重值作为群体(population)，通过对群体使用引导(bootstrap)技术来生成m个概率分布，为m个概率分布中的每一个生成累积分布函数，并针对m个累积分布函数中的每个，利用偏离正态分布中的正态范围的容量劣化权重值的数量来计算缺陷率。
[0015]缺陷率预测单元可以依照从与m个累积分布函数中的每个的正态分布当中、具有最高概率的正态分布相对应的累积分布函数的最高概率的顺序来检测对应于j个概率的权重值。
[0016]缺陷率预测单元可以根据是否能够指定与m个累积分布函数中的每个相对应的概率分布函数来确定对应的累积分布函数的有效性。
[0017]当缺陷率超过预定阈值时，缺陷率预测单元可以控制服务器停止边缘计算设备的预测操作。
[0018]边缘计算设备可以通过服务器的控制而停止预测操作，在停止时段期间，存储从IoT设备接收到的输入数据和输出数据，并且当从服务器接收到重启指令时，恢复反映所存储的输入数据和输出数据的预测操作。
[0019]缺陷率预测单元可以向老化模型模块通知缺陷率超过阈值，并且老化模型模块可以包括由多个公式组成的多个集合，并选择多个集合中的一个以改变老化模型。
[0020]本专利技术的用于使用至少一个实验设备对包括多个电池单体的电池组执行实验的数据分布方法包括：通过边缘计算设备针对实验结果开始分布处理操作；通过IoT设备接收来自至少一个实验设备的输入和输出，并启动IoT设备进入准备状态以进行分布处理；由IoT设备通过接收和预处理来自至少一个实验设备的输入和输出来生成输入数据和输出数据；由边缘计算设备接收输入数据的初始值以及输入数据和输出数据，以通过使用等效电路模型模块和热模型模块来预测用于预测容量劣化值所需的信息；以及从边缘计算设备接收所预测的信息，并由服务器基于所预测的信息来估计多个电池单体中的每个的容量保持率和内阻。
[0021]数据分布方法还可以包括基于容量保持率和内阻来预测容量劣化值，并由服务器基于所预测的容量劣化值来预测缺陷率。
[0022]【有利效果】
[0023]提供了能够提高电池循环寿命预测的精度和效率的模拟系统和数据分布方法。
附图说明
[0024]图1是示出了根据实施例的模拟系统的视图。
[0025]图2是示出了根据实施例的边缘计算设备的配置的视图。
[0026]图3是示出了根据实施例的服务器的一些配置的视图。
[0027]图4是示出了根据实施例的模拟系统的数据分布处理操作的流程图。
具体实施方式
[0028]在下文中，将参考附图详细描述本说明书中公开的实施例。在本说明书中，相同或相似的部件将由相同或相似的附图标记表示，并且将省略其重复描述。以下描述中使用的用于部件的术语“模块”和“单元”仅用于方便地进行说明。因此，这些术语本身不具有将它们彼此区分开的含义或作用。此外，在描述本说明书的实施例时，当确定与本专利技术相关的公知技术的详细描述可能会模糊本专利技术的主旨时，其将被省略。此外，提供附图仅是为了使本说明书中公开的实施例易于理解，而不应解释为限制本说明书中公开的精神，并且应当理解，在不脱离本专利技术的范围和精神的情况下，本专利技术包括所有修改、等效形式和替换。
[0029]包括诸如第一、第二等序数的术语将仅用于描述各种部件，并且不应解释为限制这些部件。这些术语仅用于将一个部件与其他部件区分开。
[0030]应当理解，当一个部件被称为“连接”或“耦合”到另一部件时，它可以直接连接或耦合到另一部件，或者利用介入其之间的其他部件连接或耦合到另一部件。另一方面，应当理解，当一个部件被称为“直接连接或耦合”到另一部件时，它可以在没有介入其之间的另一部件的情况下连接到或耦合到另一部件。
[0031]还将理解，本说明书中使用的术语“包括”或“具有”指定本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于通过使用至少一个实验设备对包括多个电池单体的电池组执行实验的模拟系统，包括：IoT设备，所述IoT设备接收至少一个实验设备的输入和输出，并对所述输入和所述输出进行预处理以生成输入数据和输出数据；边缘计算设备，所述边缘计算设备用于基于在所述输入数据和所述输出数据当中的接收到的数据，通过使用等效电路模型模块和热模型模块来预测用于预测多个电池单体的容量劣化值的信息；以及服务器，所述服务器从所述边缘计算设备接收所预测的信息、通过使用老化模型模块来预测多个电池单体的容量劣化值，并基于所预测的容量劣化值来预测缺陷率。2.根据权利要求1所述的模拟系统，其中所述等效电路模型模块从所述IoT设备接收电池组电压、初始SOC、流到所述电池组的电流、所述电池单体的温度、构成所述电池组的电池单体的数量以及电池组的电阻当中的至少一项，并预测所述电池单体中的每个的SOC、所述电池组电压、流到所述电池组的电流、所述电池单体的热值和电流速率C
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Rate当中的至少一项。3.根据权利要求2所述的模拟系统，其中所述热模型模块接收来自所述等效电路模型模块的热值，并接收冷却性能输入以预测所述电池单体的温度。4.根据权利要求3所述的模拟系统，其中所述老化模型模块接收关于所述电池单体中的每个的SOC、所述电池组电压、流入所述电池组的电流、所述电流速率C
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Rate和所述电池单体的温度的数据当中的至少一项，以预测多个电池单体中的每个的容量保持率和内阻。5.根据权利要求1所述的模拟系统，其中所述服务器还包括：容量劣化值计算单元，所述容量劣化值计算单元接收所述电池单体中的每个的容量保持率和内阻，以预测指示每个电池单体的容量劣化程度的容量劣化值；以及缺陷率预测单元，所述缺陷率预测单元存储关于每个时间单位的所述多个电池单体中的每一个的容量劣化值的信息，并通过使用所述容量劣化值来预测缺陷率。6.根据权利要求5所述的模拟系统，其中对于n个驱动曲线中的每一个，所述缺陷率预测单元将随时间的对应权重值乘以对应的容量劣化值以选择多个容量劣化权重值作为群体，通过对所述群体使用引导技术来生成m个概率分布，为所述m...
【专利技术属性】
技术研发人员：柳浩珍，
申请(专利权)人：株式会社LG新能源，
类型：发明
国别省市：
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