System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断方法技术_技高网

一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断方法技术

技术编号:44967683 阅读:2 留言:0更新日期:2025-04-12 01:40
本发明专利技术公开了一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断方法,包括以下步骤:获取三元锂离子电池在完全充放电状态下的恒流充放电数据;基于恒流充放电数据获取IC曲线,并从IC曲线中提取关键特征;构建拟合函数,将关键特征输入到拟合函数中,获得拟合曲线;将IC曲线与拟合曲线进行拟合,获得拟合优度,根据拟合优度判断电池健康状态。本发明专利技术能够准确捕捉电池在充电过程中的动态反应,特别是在极化现象显著影响的情况下,提供更为精细的电池性能分析,这相比于传统方法有更高的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于汽车富镍锂电池,尤其涉及一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断方法


技术介绍

1、在当今社会,随着可再生能源的持续需求上升和电动化交通的快速发展,尤其是富镍锂电池,正日益成为全球能源转型的重要组成部分。富镍锂电池因其较高的能量密度和理想的循环性能,在电动汽车、智能设备以及储能系统中展现了卓越的应用潜力。电池的健康状态(soh)评估成为了推动这一技术广泛应用的关键因素之一。在评估富镍锂电池的soh时,特别是在电池极化问题方面仍然面临不足。开发出一种有效的电池soh估计方法显得格外重要。

2、电池极化是指在电池充放电过程中,电流通过时引起的电压下降现象。这种现象可以分为几个不同的类型,其中最主要的包括电化学极化、浓差极化和欧姆极化。这些极化现象直接影响电池的节能效果和安全性能,特别是在高功率放电或快速充电的情况下。极化的存在使得单一依赖电位或电流的传统方法在判断电池的健康状态时变得不够准确,无法全面评估富镍锂电池的真实性能。因此,迫切需要一种可以深度分析电池性能的方法,尤其是在极化现象显著影响下的性能评估。电池的健康状态(soh)是评估电池性能和寿命的重要指标。准确的soh评估使用户能够及时了解电池的健康状况,从而做出合理的使用和更换决定,提高电池的使用效率和安全性。然而,传统的soh评估方法主要依赖于简单的电压和电流测量,难以在面对复杂的极化条件时保持高度准确性。


技术实现思路

1、本专利技术提出了一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断方法,以解决上述现有技术存在的问题。

2、为实现上述目的,本专利技术提供了一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断方法,包括以下步骤:

3、获取三元锂离子电池在完全充放电状态下的恒流充放电数据;

4、基于所述恒流充放电数据获取ic曲线,并从所述ic曲线中提取关键特征;

5、构建拟合函数,将所述关键特征输入到拟合函数中,获得拟合曲线;

6、将所述ic曲线与拟合曲线进行拟合,获得拟合优度,根据所述拟合优度判断电池健康状态。

7、优选地,所述关键特征包括第一个峰与横坐标轴围成的面积、第一个峰的最大半峰宽度和峰的对称中心。

8、优选地,拟合函数表达式为:

9、

10、式中,为因变量,a为第一个峰与横坐标轴围成的面积,ω为第一个峰的最大半峰宽度,v0为峰的对称中心,v为电压。

11、优选地,根据拟合优度判断电池健康状态包括:

12、当拟合优度r2在[0.9,1.0]范围内时,电池健康状态合格;当拟合优度r2在[0,0.9)范围内时,电池健康状态不合格。

13、本专利技术还公开了一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断系统,包括:

14、数据采集模块,用于获取三元锂离子电池在完全充放电状态下的恒流充放电数据;

15、特征提取模块,用于基于所述恒流充放电数据获取ic曲线,并从所述ic曲线中提取关键特征;

16、曲线构建模块,用于构建拟合函数,将所述关键特征输入到拟合函数中,获得拟合曲线;

17、判断模块,用于将所述ic曲线与拟合曲线进行拟合,获得拟合优度,根据所述拟合优度判断电池健康状态。

18、本专利技术还公开了一种计算机装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序以实现所述方法的步骤。

19、本专利技术还公开了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现所述方法的步骤。

20、本专利技术还公开了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现所述方法的步骤。

21、与现有技术相比,本专利技术具有如下优点和技术效果:

22、本专利技术公开了一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断方法,包括以下步骤:获取三元锂离子电池在完全充放电状态下的恒流充放电数据;基于恒流充放电数据获取ic曲线,并从ic曲线中提取关键特征;构建拟合函数,将关键特征输入到拟合函数中,获得拟合曲线;将ic曲线与拟合曲线进行拟合,获得拟合优度,根据拟合优度判断电池健康状态。本专利技术能够准确捕捉电池在充电过程中的动态反应,特别是在极化现象显著影响的情况下,提供更为精细的电池性能分析,这相比于传统方法有更高的准确性。

23、本专利技术通过增量容量曲线来进行健康判断,降低电池在高负载或异常条件下发生电池失控的概率,提高电池的安全性。

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【技术保护点】

1.一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据拟合优度判断电池健康状态包括:

5.一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断系统,其特征在于,包括:

6.一种计算机装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-4任一项所述方法的步骤。

7.一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,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述方法的步骤。

8.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述方法的步骤。

【技术特征摘要】

1.一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据拟合优度判断电池健康状态包括:

5.一种基于增量容量分析法的富镍锂电池健康程度判断系统,其特征在于,包括:

6.一种计算机装置,...

【专利技术属性】
技术研发人员:王倩倩陆继轩徐瑞婷路万征崔国民
申请(专利权)人:上海理工大学
类型:发明
国别省市:

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