【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能领域，特别是涉及一种单体电芯的荷电状态确定方法、系统、电子设备及介质。
技术介绍
1、在大型储能领域，储能系统通常由多个电池包串联或并联组成，而每个电池包又由多个电芯串联或并联组成。一个电池包的性能下降会影响整个储能系统，而电池包中的单个电芯性能下降会影响该电池包的整体性能。因此如何确定单体电芯以及电池包的soc（state of charge，电池荷电状态）对储能系统的稳定运行和后续维护至关重要。
2、目前现有技术中存在两种方法来对电池包的soc进行计算。第一种方法是安时积分法，安时积分法是通过计算一定时间内充放电电流和对应时间的积分，从而计算变化电量的百分比，得到电池包的soc，这一过程需要采集对应时间内的工作电流，由于实际应用中电芯会组成电池包进行应用，因此只能采集到整个电池包的工作电流，而非每个单体电芯的工作电流，因此这一方法计算得到的soc无法反映单体电芯的真实状态。当大型储能系统因电芯损坏需要维修时，就需要更换整个电池包，导致维护成本较高。
3、第二种方法是开路电压法，利用电池在长时间静置的条件下，开路电压与soc存在的相对固定的函数关系，通过采集单体电芯两端的电压，并利用电压与容量的关系图表直接进行查表，从而根据开路电压来估算soc。最终方法虽然能够确定单体电芯的荷电状态，但是实际工况中，电池一般不会长时间静置，电芯两端的电压会随着工况不断变化，而电芯存在的细微的电压变化有可能会导致soc的迅猛变化；并且随着电芯循环次数的增加，电芯内部会产生化学结晶，其容量会衰减，因此这种
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种单体电芯的荷电状态确定方法、系统、电子设备及介质，通过确定能够反映电池老化状态的电芯的欧姆内阻和极化内阻进一步考虑电池的老化对电芯的荷电状态的影响，确保最终得到的荷电状态结果的准确性和可靠性；通过精确估算单体电芯的荷电状态，延长了电池系统的使用寿命，降低了维护成本，确保整个储能系统的稳定性和可靠性。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种单体电芯的荷电状态确定方法，包括：
3、确定目标电芯的工作参数，所述目标电芯的工作参数包括所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流；
4、基于所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流确定所述目标电芯的欧姆内阻和极化内阻；
5、将所述目标电芯的工作参数、所述目标电芯的欧姆内阻和所述目标电芯的极化内阻输入到预先建立的深度学习模型中，得到所述目标电芯的荷电状态的估算结果。
6、可选的，所述目标电芯的工作参数还包括所述目标电芯所在电池包的平均电压；所述单体电芯的荷电状态确定方法还包括：
7、采集所述目标电芯所在电池包的工作电压；
8、基于所述目标电芯所在电池包的工作电压和所述电池包中电芯的设置数量确定所述目标电芯所在电池包的平均电压。
9、可选的，所述基于所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流确定所述目标电芯的欧姆内阻和极化内阻，包括：
10、构建所述目标电芯的二阶rc等效电路模型，并对所述目标电芯进行充放电测试；
11、实时确定充放电测试过程中所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流；
12、根据充放电测试过程中所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流计算所述目标电芯的欧姆内阻和极化内阻。
13、可选的，所述根据充放电测试过程中所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流计算所述目标电芯的欧姆内阻，包括：
14、确定所述目标电芯在充放电测试过程中的最小电压和最大电压；
15、确定所述最大电压和所述最小电压之间的差值；
16、将所述差值与所述目标电芯所在电池包的工作电流的比值确定为所述目标电芯的欧姆内阻。
17、可选的，根据充放电测试过程中所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流计算所述目标电芯的极化内阻，包括：
18、构建所述目标电芯的工作电压的状态响应函数；
19、将所述目标电芯的工作电压以及对应的目标电芯所在电池包的工作电流代入所述目标电芯的工作电压的状态响应函数，以计算所述目标电芯的极化内阻。
20、可选的，还包括：
21、构建以单体电芯的工作参数、欧姆内阻和极化内阻作为输入、单体电芯的荷电状态作为输出的深度学习模型；
22、将已知荷电状态的单体电芯的工作参数、欧姆内阻和极化内阻作为训练集，对所述深度学习模型进行训练。
23、可选的，所述深度学习模型包括输入层、中间层和输出层，所述中间层包括多层网络，且各层网络中的神经元数量均小于预设值。
24、为解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种单体电芯的荷电状态确定系统，包括：
25、工作参数确定单元，用于确定目标电芯的工作参数，所述目标电芯的工作参数包括所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流；
26、内阻计算单元，用于基于所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流确定所述目标电芯的欧姆内阻和极化内阻；
27、估算单元，用于将所述目标电芯的工作参数、所述目标电芯的欧姆内阻和所述目标电芯的极化内阻输入到预先建立的深度学习模型中，得到所述目标电芯的荷电状态的估算结果。
28、为解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种电子设备，包括：
29、存储器，用于存储计算机程序；
30、处理器，用于实现如前述所述的单体电芯的荷电状态确定方法的步骤。
31、为解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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前述所述的单体电芯的荷电状态确定方法的步骤。
32、本专利技术提供了一种单体电芯的荷电状态确定方法，提前构建了根据单体电芯的工作参数、欧姆内阻和极化内阻确定单体电芯的荷电状态的深度学习模型来对电芯的荷电状态进行估算，应用时输入单体电芯的工作参数、欧姆内阻和极化内阻就可以直接得到该电芯的荷电状态的估算结果，能够有效确定电池包中单体电芯的荷电状态；同时在确定电芯的荷电状态时，不仅仅考虑单体电芯的工作参数对电芯的荷电状态的影响，还通过确定能够反映电池老化状态的电芯的欧姆内阻和极化内阻进一步考虑电池的老化对电芯的荷电状态的影响，确保最终得到的荷电状态结果的准确性和可靠性；通过精确估算单体电芯的荷电状态，延长了电池系统的使用寿命，降低了维护成本，确保整个储能系统的稳定性和可靠性。
33、本专利技术还提供了一种单体电芯的荷电状态确定系统、电子设备及计算机可读存储介质，具有与上述单体电芯的荷电状态确定方法相同的有益效果。
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1.一种单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，所述目标电芯的工作参数还包括所述目标电芯所在电池包的平均电压；所述单体电芯的荷电状态确定方法还包括：
3.如权利要求1所述的单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，所述基于所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流确定所述目标电芯的欧姆内阻和极化内阻，包括：
4.如权利要求3所述的单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，所述根据充放电测试过程中所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流计算所述目标电芯的欧姆内阻，包括：
5.如权利要求3所述的单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，根据充放电测试过程中所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流计算所述目标电芯的极化内阻，包括：
6.如权利要求1至5任一项所述的单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，还包括：
7.如权利要求6所述的单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，所述深度学习模型包括输入层、中间层
8.一种单体电芯的荷电状态确定系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质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权利要求1至7任一项所述的单体电芯的荷电状态确定方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，所述目标电芯的工作参数还包括所述目标电芯所在电池包的平均电压；所述单体电芯的荷电状态确定方法还包括：
3.如权利要求1所述的单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，所述基于所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流确定所述目标电芯的欧姆内阻和极化内阻，包括：
4.如权利要求3所述的单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，所述根据充放电测试过程中所述目标电芯的工作电压和所述目标电芯所在电池包的工作电流计算所述目标电芯的欧姆内阻，包括：
5.如权利要求3所述的单体电芯的荷电状态确定方法，其特征在于，根据充放...
【专利技术属性】
技术研发人员：王腾飞，荣周，唐双喜，丘春玩，张艋元，何业焕，商慧妹，肖飞，翁楚炫，
申请(专利权)人：浙江卧龙储能系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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