【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电池存储相关，更具体地，涉及一种锂离子电池跳水点的在线预警方法及其系统。
技术介绍
1、锂离子电池是一个动态时变的电化学系统，锂离子电池循环消耗内部活性物质，随着使用时长的增加，锂电池会发生容量退化的现象。当电池容量衰退到一定程度后，会发生容量跳水，即电池的容量突然加速衰退，在较短的时间内衰退至寿命终止。突然的容量跳水会破坏电池的使用计划，甚至导致大型设备无法运行，带来无法预计的损失。因此，在线预警锂电池跳水点的出现很有必要。
2、现有的跳水点预警研究主要采用数据驱动的方法，利用采集到的监测数据，如电流电压等，训练神经网络对跳水点进行预测。然而，这种方法需要大量的历史数据对神经网络进行训练，针对不同的电池，需要重新训练神经网络，过程较为复杂，且可解释性不强。
技术实现思路
1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种锂离子电池跳水点的在线预警方法及其系统，其目的在于提供一种具有物理可解释性的在线预警方法，能够通过简单的方法实现电池跳水点的在线预警。
2、为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种锂离子电池跳水点的在线预警方法，其包括：
3、步骤s1：结合固体电解质界面膜生长导致的容量损失和锂镀导致的容量损失，构建反应电池容量损失随时间变化趋势的混合模型；
4、步骤s2：获取电池早期循环的总放电容量损失作为拟合数据，所述早期循环为未发生锂镀的时期，利用所述拟合数据对所述混合模型进行拟合，确定所述混合
5、步骤s3：以拟合后的混合模型的输出作为固体电解质界面膜导致的理论容量损失，滑动时间窗口，获取每个时间窗口内不同充放电循环周期的理论容量损失和真实放电容量损失并计算理论容量损失和真实放电容量损失之间的线性相关方程的斜率，得到斜率的时间序列；
6、步骤s4：计算斜率的一阶自相关系数，当一阶自相关系数出现极小值时，发出跳水预警。
7、在一些实施例中，在步骤s1中，固体电解质界面膜生长导致的容量损失的表达式为：
8、
9、式中，qsei为固体电解质界面膜生长导致的容量损失，asei,gr和bsei,gr分别为对应项的未知系数，t为电池充放电循环时间。
10、在一些实施例中，在步骤s1中，所述混合模型的表达式为：
11、
12、式中，t为电池充放电循环时间，a、b分别为待拟合的未知参数。
13、在一些实施例中，在步骤s2中，所述获取电池早期循环的总放电容量损失作为拟合数据，包括，获取电池前50个充放电循环的总放电容量损失作为拟合数据。
14、在一些实施例中，在步骤s3中，每个所述时间窗口包含长度为100个充放电循环周期的容量损失数据，所述时间窗口的移动步长为一个充放电循环周期。
15、在一些实施例中，在步骤s4中，计算所述一阶自相关系数的公式为：
16、
17、式中，ρ1是一阶自相关系数，yt是斜率信号在时间t的斜率值，是斜率信号斜率均值，t为是斜率信号的总观测数。
18、在一些实施例中，所述电池为磷酸铁锂电池。
19、按照本专利技术的另一个方面，还提供了一种锂离子电池跳水点的在线预警系统，其包括：
20、混合模型构建单元，用于结合固体电解质界面膜生长导致的容量损失和锂镀导致的容量损失，构建反应电池容量损失随时间变化趋势的混合模型；
21、拟合单元，用于获取电池早期循环的总放电容量损失作为拟合数据，所述早期循环为未发生锂镀的时期，利用所述拟合数据对所述混合模型进行拟合，确定所述混合模型的参数；
22、斜率计算单元，用于以拟合后的混合模型的输出作为固体电解质界面膜导致的理论容量损失，滑动时间窗口，获取每个时间窗口内不同充放电循环周期的理论容量损失和真实放电容量损失并计算理论容量损失和真实放电容量损失之间的线性相关方程的斜率，得到斜率的时间序列；
23、相关度计算单元，用于计算斜率的一阶自相关系数，当一阶自相关系数出现极小值时，发出跳水预警。
24、按照本专利技术的又一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的方法的步骤。
25、按照本专利技术的再一个方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现如上任一项所述的方法的步骤。
26、总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，本专利技术提供的锂离子电池跳水点的在线预警方法及其系统主要具有以下有益效果：
27、1.本专利技术构建电池容量损失随时间变化的混合模型，电池容量损失主要是由sei膜生长和锂镀所导致的容量损失，因此，同时考虑以上两种因素导致的容量损失所构建而成的混合模型，其准确度较高。该混合模型实际是参数未知的关系式，因此，获取电池的历史数据进行拟合，可以确定混合模型的参数。经研究发现，sei膜生长导致的实际容量损失与总实际容量损失近似线性相关。利用此规律，本专利技术利用锂电池早期循环数据对混合模型进行拟合以确定参数，由于锂电池早期循环中，sei膜生长是导致容量衰退的主要因素，因此，拟合后的混合模型的输出可以近似认为是sei膜生长导致的理论容量损失。在线计算不同时间窗口下混合模型输出的理论容量损失与sei膜生长导致的实际容量损失之间的线性相关方程斜率，并计算相邻时间窗口所得斜率的一阶自相关系数，在没有锂镀发生前，理论容量损失与实际sei膜生长导致的容量损失成线性相关关系，一阶自相关系数在一定的区间内波动或者基本不变，当锂镀发生后，会导致相关性降低，从而使得一阶自相关系数下降。锂镀是导致容量跳水的主要原因，锂镀发生后不久，电池容量会出现跳水现象。因此，本专利技术把一阶自相关系数达到极值作为预警标志，可以通过简单的方法实现锂离子电池跳水点的在线预警，而且，由于该方法是基于严谨的物理分析所得，因此也具有较强得物理可解释性。
28、2.在优选实施例中，提供了一种sei膜生长导致的容量损失的经验公式，该公式能够较为准确地反应sei膜生长导致的容量损失，如此，可以提高混合模型地准确度。
29、3.在优选实施例中，提供了一种混合模型的具体表达式，该混合模型可以很好地拟合数据集中的电池总容量放电数据，准确度较高。
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1.一种锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，在步骤S1中，固体电解质界面膜生长导致的容量损失的表达式为：
3.如权利要求1所述的锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，在步骤S1中，所述混合模型的表达式为：
4.如权利要求1所述的锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，在步骤S2中，所述获取电池早期循环的总放电容量损失作为拟合数据，包括，获取电池前50个充放电循环的总放电容量损失作为拟合数据。
5.如权利要求1所述的锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，在步骤S3中，每个所述时间窗口包含长度为100个充放电循环周期的容量损失数据，所述时间窗口的移动步长为一个充放电循环周期。
6.如权利要求1所述的锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，在步骤S4中，计算所述一阶自相关系数的公式为：
7.如权利要求1所述的锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，所述电池为磷酸铁锂电池。
8.一种锂离子电池跳水点的
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，在步骤s1中，固体电解质界面膜生长导致的容量损失的表达式为：
3.如权利要求1所述的锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，在步骤s1中，所述混合模型的表达式为：
4.如权利要求1所述的锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，在步骤s2中，所述获取电池早期循环的总放电容量损失作为拟合数据，包括，获取电池前50个充放电循环的总放电容量损失作为拟合数据。
5.如权利要求1所述的锂离子电池跳水点的在线预警方法，其特征在于，在步骤s3中，每个所述时间窗口包含长度为100个充放电循环周期...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄云辉，杨超颖，马贵君，袁烨，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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