一种锂离子电池容量估计方法及系统技术方案

本发明专利技术属于锂离子电池技术领域，为了解决现有的锂离子电池容量估计方法存在适用性差，计算复杂且耗时时间长，而且电池容量估计精确度差的问题，提供了一种锂离子电池容量估计方法及系统。其中，该方法包括获取待估计容量的电池的初始电压，将相应电池充/放电至各个相邻的等电压间隔子区间并提取相应老化特征；基于预先训练的电池容量估计模型及提取的老化特征，确定出电池容量，其通过电池在任意初始电压下短时间的等电压间隔充/放电数据，能够实现电池容量的精准估计，节约时间成本，降低计算复杂度，适用性强。适用性强。适用性强。

【技术实现步骤摘要】
一种锂离子电池容量估计方法及系统


[0001]本专利技术属于锂离子电池
，尤其涉及一种锂离子电池容量估计方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]锂离子电池广泛应用于电动汽车和储能电站等新能源领域。容量是锂离子电池的重要性能参数之一，其不仅可以反映电池当前最大能够提供的能量，还可以表征电池的健康状态。然而，锂离子电池容量衰退机理复杂，如何实现可靠的电池容量快速估计成为了当下研究的一大难点。
[0004]目前的锂离子电池容量估计方法大致可分为离线标定法、半经验模型法和数据驱动法三类。离线标定法是用按照一定标准对电池进行完整的充放电测试，这类方法操作简单，但耗时长。半经验模型法依赖于模型参数的精确辨识，但模型参数会受到温度、老化等多因素耦合影响，难以适用于复杂的实际工况。数据驱动法不依赖电池老化机理，通过建立老化特征与电池容存在以下两个问题：一是从整个或固定局部电压区间中提取老化特征，若该电压区间量之间的映射关系，则可实现高精度的电池容量估计，然而，现有电压区间量之间不存在映射关系，使得数据驱动方法失效，试验耗时长、适用性差；二是针对不同的电压区间需要建立多个电池容量估计模型，计算复杂度高。
[0005]综上所述，专利技术人发现，现有的锂离子电池容量估计方法存在适用性差，计算复杂且耗时时间长，而且电池容量估计精确度差的问题。

技术实现思路

[0006]为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供一种锂离子电池容量估计方法及系统，其通过电池在任意初始电压下短时间的等电压间隔充/放电数据，能够实现电池容量的精准估计，节约时间成本，降低计算复杂度，适用性强。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]本专利技术的第一个方面提供一种锂离子电池容量估计方法，其包括：
[0009]获取待估计容量的电池的初始电压，将相应电池充/放电至各个相邻的等电压间隔子区间并提取相应老化特征；
[0010]基于预先训练的电池容量估计模型及提取的老化特征，确定出电池容量；
[0011]其中，在预先训练电池容量估计模型的过程中，电池容量估计模型的输入量为从已知电池的各个等电压间隔子区间提取的老化特征，输出量为标定的容量；所述等电压间隔子区间由已知电池的整个恒流充/放电电压区间划分而成。
[0012]作为一种实施方式，按照预设充放电方法将相应电池充/放电至各个相邻的等电压间隔子区间。
[0013]其中，在估计电池容量以及预先训练电池容量估计模型的过程中，将相应电池充/放电的方法相同。
[0014]作为一种实施方式，所述老化特征的提取包括容量变化、能量变化、充/放电电压小波包能量熵以及充/放电电压样本熵。
[0015]作为一种实施方式，提取相应老化特征之后，还包括归一化处理的操作。
[0016]这样通过归一化处理操作提高了电池容量估计的精确性。
[0017]作为一种实施方式，所述电池容量估计模型采用机器学习算法构建而成。
[0018]其中，机器学习算法可为极限学习机、支持向量机等机器学习算法。
[0019]本专利技术的第二个方面提供一种锂离子电池容量估计系统，其包括：
[0020]特征提取模块，其用于获取待估计容量的电池的初始电压，将相应电池充/放电至各个相邻的等电压间隔子区间并提取相应老化特征；
[0021]容量确定模块，其用于基于预先训练的电池容量估计模型及提取的老化特征，确定出电池容量；
[0022]其中，在预先训练电池容量估计模型的过程中，电池容量估计模型的输入量为从已知电池的各个等电压间隔子区间提取的老化特征，输出量为标定的容量；所述等电压间隔子区间由已知电池的整个恒流充/放电电压区间划分而成。
[0023]作为一种实施方式，在所述特征提取模块中，按照预设充放电方法将相应电池充/放电至各个相邻的等电压间隔子区间。
[0024]作为一种实施方式，所述老化特征的提取包括容量变化、能量变化、充/放电电压小波包能量熵以及充/放电电压样本熵。
[0025]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0026](1)本专利技术的锂离子电池容量估计方法能够高效快速地估计出电池容量，而且能够根据电池任意初始状态下等电压间隔长度的充/放电数据，实现电池容量的快速精准估计，试验时长从三小时最多可缩短至十分钟，具有耗时短、适用性强的优点；
[0027](2)相比于传统方法在不同的电压区间下需要构建多个电池容量估计模型，本专利技术提出的方法在任意等电压间隔下仅需要建立一个容量估计模型，这极大地提高了电池容量估计的效率，降低计算成本，极具应用前景；
[0028](3)本专利技术将相应电池充/放电至各个相邻的等电压间隔子区间并提取相应老化特征，通过挖掘电池充放电动态数据中与老化相关性较高的新特征，从而提高了容量估计精度。
[0029]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0030]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0031]图1是本专利技术实施例的锂离子电池容量估计方法流程图；
[0032]图2是本专利技术实施例的不同电池的电压
‑
电量关系图；
[0033]图3是本专利技术实施例的电池容量估计结果和误差图；
[0034]图4是本专利技术实施例的锂离子电池容量估计系统结构示意图。
具体实施方式
[0035]下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。
[0036]应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0037]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0038]实施例一
[0039]参照图1，本实施例提供了一种锂离子电池容量估计方法，其具体包括如下步骤：
[0040]步骤1：获取待估计容量的电池的初始电压，将相应电池充/放电至各个相邻的等电压间隔子区间并提取相应老化特征。
[0041]在本实施例中，按照预设充放电方法将相应电池充/放电至各个相邻的等电压间隔子区间。
[0042]需要说明的是，预设充放电方法可采用恒流充放电方法，也可采用其他充放电方法，比如：按照先恒流
‑
恒压充电、静置后再恒流放电的模式等。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种锂离子电池容量估计方法，其特征在于，包括：获取待估计容量的电池的初始电压，将相应电池充/放电至各个相邻的等电压间隔子区间并提取相应老化特征；基于预先训练的电池容量估计模型及提取的老化特征，确定出电池容量；其中，在预先训练电池容量估计模型的过程中，电池容量估计模型的输入量为从已知电池的各个等电压间隔子区间提取的老化特征，输出量为标定的容量；所述等电压间隔子区间由已知电池的整个恒流充/放电电压区间划分而成。2.如权利要求1所述的锂离子电池容量估计方法，其特征在于，按照预设充放电方法将相应电池充/放电至各个相邻的等电压间隔子区间。3.如权利要求1所述的锂离子电池容量估计方法，其特征在于，所述老化特征的提取包括容量变化、能量变化、充/放电电压小波包能量熵以及充/放电电压样本熵。4.如权利要求1所述的锂离子电池容量估计方法，其特征在于，提取相应老化特征之后，还包括归一化处理的操作。5.如权利要求1所述的锂离子电池容量估计方法，其特征在于，所述电池容量估计模型采用机器学习算法构建而成。6.一种锂离子电池容量估计系统，其特征在于，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：张承慧，谷平维，段彬，张瑛，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：