【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种用于使用现场数据来估计电动车辆（ev）的电池的sohc的方法和系统。具体而言，本专利技术旨在提供一种用于使用云bms中的机器学习预测模型来计算电池的准确sohc值的方法和系统，以便计算电池的准确健康状态容量值。
技术介绍
1、传统上，在使用现场数据来估计电动车辆（ev）的电池的健康状态容量（sohc）时，使用从车载电池管理系统（bms）计算出的电池容量值。然而，由于以这种方式计算出的电池容量值不能被视为真实值，因此使用该值估计的电池的sohc值包含较多误差。
2、因此，需要一种用于直接根据单体数据计算sohc的方法。
3、与此相关的先前专利技术包括使用lstm模型来估计电池的剩余寿命的专利文献1和使用神经网络来估计二次电池的可放电时间的专利文献2。
4、但是，这些先前专利技术没有提出像本专利技术中那样生成准确估计模型的方法。此外，无法克服在生成估计模型时仅使用车载计算值的限制。
5、相关现有技术如下。
6、专利文献1：kr 2023-0003848 a (2023.01.06)
7、专利文献2：jp 6250298 b2 (2017.12.01)。
技术实现思路
1、技术问题
2、因此，本专利技术旨在解决上述现有技术的问题，并提供一种通过使用在电池单体测试过程期间获取的单体数据生成准确sohc估计模型并使用该sohc估计模型来估计现场电池的准确sohc的方法和系统。
3
4、因此，本专利技术提供了一种sohc估计模型生成设备，其包括：电池测试设备，其在单体测试过程期间获取来自多个电池单体的单体数据以及来自其他电池单体或来自不同充电/放电循环的第一现场数据；以及sohc估计模型生成单元，其根据单体数据计算第一sohc值，以单体数据作为输入值并以第一sohc值作为标签值构建第一训练数据集以生成根据单体数据估计sohc值的第一sohc估计模型，将第一现场数据输入到第一sohc估计模型中以计算第二sohc值，以第一现场数据和作为标签值的第二sohc值构建第二训练数据集，以及利用第二训练数据集来重新训练第一sohc估计模型以生成第二sohc估计模型。
5、此外，本专利技术提供了一种应用bms，其包括包含sohc估计模型的sohc估计模型单元，以及从应用中操作的现场电池接收现场数据，将现场数据输入到sohc估计模型中，以及计算现场电池的实时sohc值。
6、此时，通过以下操作来生成sohc估计模型：在单体测试过程期间从多个电池单体获取单体数据并且从其他电池单体或不同充电/放电循环获取第一现场数据，根据单体数据计算第一sohc值，以单体数据和作为标签值的第一sohc值构建第一训练数据集以生成根据单体数据估计sohc值的第一sohc估计模型，将第一现场数据输入到第一sohc估计模型中以计算第二sohc值，以第一现场数据和作为标签值的第二sohc值构建第二训练数据集，以及利用第二训练数据集来重新训练第一sohc估计模型以生成第二sohc估计模型。
7、此外，本专利技术提供了一种用于现场电池的sohc估计系统，其包括：电池测试设备，其在单体测试过程期间获取来自多个电池单体的单体数据以及来自其他电池单体或来自不同充电/放电循环的第一现场数据；sohc估计模型生成单元，其根据单体数据计算第一sohc值，以单体数据和作为标签值的第一sohc值构建第一训练数据集以生成根据单体数据估计sohc值的第一sohc估计模型，将第一现场数据输入到第一sohc估计模型中以计算第二sohc值，以第一现场数据和作为标签值的第二sohc值构建第二训练数据集，以及利用第二训练数据集来重新训练第一sohc估计模型以生成第二sohc估计模型；以及应用bms，其包括包含第二sohc估计模型作为sohc估计模型的sohc估计模型单元，以及从应用中操作的现场电池接收现场数据，将现场数据输入到sohc估计模型中，以及计算现场电池的实时sohc值。
8、此外，本专利技术提供了一种用于现场电池单体的sohc估计方法，其包括：单体数据获取过程，其在单体测试过程期间从多个电池单体获取单体数据；第一sohc值计算过程，其计算与单体数据相对应的第一sohc值；第一sohc估计模型生成过程，其使用单体数据作为输入值并使用第一sohc值作为第一标签值来训练并生成根据单体数据估计sohc值的第一sohc估计模型；第一现场数据获取过程，其在单体测试过程期间从多个电池单体获取与第一现场数据不同的第二单体数据；第二sohc估计值计算过程，其通过将第一现场数据输入到所生成的第一sohc估计模型中来生成与第一现场数据相对应的第二sohc估计值；第二sohc估计模型生成过程，其通过使用所生成的第二sohc估计值作为标签值并使用第一现场数据作为输入值重新训练第一sohc估计模型来生成第二sohc估计模型；以及sohc值估计过程，其通过将在操作预定电池单体时生成的现场数据输入到第二sohc估计模型中来估计在预定电池单体的操作期间的sohc值。
9、有益效果
10、根据本专利技术，使用在电池测试过程期间获得的单体数据来生成第一sohc估计模型，然后通过使用计算出的sohc值作为标签值重新训练第一sohc估计模型来生成第二sohc估计模型，计算出的sohc值通过使用第一sohc估计模型计算出，并且将第二sohc估计模型应用为最终sohc估计模型，从而提供与仅使用车载计算容量值的现有技术相比具有增加的准确度的估计模型。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种SOHC估计模型生成设备，包括：
2.一种应用BMS，所述应用BMS包括包含SOHC估计模型的SOHC估计模型单元，并且从应用中的操作中的应用电池接收现场数据，将所述现场数据输入到所述SOHC估计模型中，以及计算所述应用电池的实时SOHC值。
3.根据权利要求2所述的应用BMS，其中
4.根据权利要求3所述的应用BMS，还包括：
5.一种用于应用电池的SOHC估计系统，包括：
6.根据权利要求5所述的SOHC估计系统，其中
7.根据权利要求6所述的SOHC估计系统，其中
8.一种用于现场电池单体的SOHC估计方法，包括：
9.根据权利要求8所述的SOHC估计方法，其中
10.根据权利要求9所述的SOHC估计方法，其中
11.根据权利要求10所述的SOHC估计方法，其中
12.根据权利要求11所述的SOHC估计方法，其中
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种sohc估计模型生成设备，包括：
2.一种应用bms，所述应用bms包括包含sohc估计模型的sohc估计模型单元，并且从应用中的操作中的应用电池接收现场数据，将所述现场数据输入到所述sohc估计模型中，以及计算所述应用电池的实时sohc值。
3.根据权利要求2所述的应用bms，其中
4.根据权利要求3所述的应用bms，还包括：
5.一种用于应用电池的sohc估计系统，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：金珉荣，朴智慧，崔智洵，
申请(专利权)人：株式会社LG新能源，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。