CN119395562A 一种电池状态预测方法、系统、计算机设备及存储介质 （国网浙江综合能源服务有限公司）

本发明提供了一种电池状态预测方法、系批次电池中随机抽取预设比例的电池作为测试测试得到与预设荷电状态段点序列对应的多组的电流时序数据和电压时序数据得到电流突变谱和对应的电池健康状态构建电池状态预测模阻抗谱和电池状态预测模型得到电池状态预测2在目标批次电池中随机抽取预设比例的电池作为对所述测试样本集中各个电池样本进行电流切换循环寿命测试，得根据各组电流突变数据中的电流时序数据和电压时根据所有电流突变点电池阻抗谱和对应的电池健康状态，构建对应的获取所述目标批次电池中待评估电池的电流突变电池阻抗根据所述电池样本的实际运行工况范围，设置第一充放电电流、第根据预设电流切换充放电规则对各个电池样本进行循环寿命测试并采集对应的电流电电流和所述第二充放电电流对各个电池样本进行电流倍率切换充电直至达到截止电压，再转为恒压放电至电流降为所述最小充放电电流时静置预设分别对所述电流时序数据和所述电压时序数据进行获取不同循环寿命测试周期内各个电流突变点电池阻抗谱根据所述抗谱实轴交点值、所述拐点阻抗幅值和所述拐点阻抗以所述抗谱实轴交点值序列、拐点阻抗幅值序列和拐点阻抗相角值序列作为自变量，3将所述第二状态预测模型和所述第三状态预测模型分别作为温度修正量和荷电状态通过依次增加测试周期的抗谱实轴交点值序列、拐点阻抗幅值序列若每轮拟合系数调整迭代更新后的项式拟合模型的拟合曲线相关系数均大于预设相若拟合系数调整迭代更新后的多项式拟合模型的拟合曲线相关系数小于预设相关系将所述最新增加测试周期和所述最新增加测试周期之后的各个测试周期的抗谱实轴康状态分段内基于抗谱实轴交点值Rr的健康状态预测值；状态分段内基于拐点阻抗幅值的健康状态预测值；中的拟合系数；表示表示第i个健表示第i个健康表示第i个健康状态m,4根据所述第一阻抗点和所述第二阻抗点的阻抗幅值和分别表示第二阻抗点的阻抗幅值和相角；按照频率由低到高的顺序，获取所述电流突变点电池阻抗谱中的第一阻抗相角突变将所述阻抗谱拐点的阻抗幅值和阻抗相角值分别作为对应的拐点阻抗幅值和拐点阻数据采集模块，用于对所述测试样本集中各个电池样本进行电流切换循环寿命测试，阻抗谱获取模块，用于根据各组电流突变数模型构建模块，用于根据所有电流突变点电池阻抗谱和对应的电池健状态预测模块，用于获取所述目标批次电池中待评估电池的电流9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及被处理器执行时实现权利要求1至7中任一所述5[0002]电池状态是衡量电池储存能力和电能输送能力的依据，其反映了电池的老化程[0003]现有电池状态预测主要包括基于电池等效电路模型的状态估计方法和基于数据荷电状态且依赖于电池等效电路模型的精度，电池等效电路模型难以直接反映电池容量，中电流和温度的耦合性较强且温度本身无法出现跃变，使得神经网络训练容易出现过拟法结合多项式拟合构建电池状态预测模型用于对实际使用的同批次待评估电池的电流突在目标批次电池中随机抽取预设比例的电池作为6[0007]进一步地，所述对所述测试样本集中各个电池样本进行得到与预设荷电状态段点序列对应的多组电流突变数根据预设电流切换充放电规则对各个电池样本进行循环寿命测试并采集对应的充放电电流和所述第二充放电电流对各个电池样本进行电流倍率切换充电直至达到截止分别对所述电流时序数据和所述电压时序数据进行不同频率下复Morlet小波变根据不同频率的电流小波系数和电压小波系数，得到对应的电流突变点电池阻获取不同循环寿命测试周期内各个电流突变点电池阻抗谱对应的抗谱实轴交点将所述第二状态预测模型和所述第三状态预测模型分别作为温度修正量和荷电7若每轮拟合系数调整迭代更新后的项式拟合模型的拟合曲线相关系数均大于预若拟合系数调整迭代更新后的多项式拟合模型的拟合曲线相关系数小于预设相将所述最新增加测试周期和所述最新增加测试周期之后的各个测试周期的抗谱个健康状态分段内基于抗谱实轴交点值Rr的健康状态预测值；健康状态分段内基于拐点阻抗幅值的健康状态预测值；表示第i个表示第i个健康为常数系数；中的拟合系数；表示SOH,te)中的拟合系数；n,、m,根据所述第一阻抗点和所述第二阻抗点的阻抗幅值和相角，基于相似三角性原8和分别表示第二阻抗点的阻抗幅值和相角；将所述阻抗谱拐点的阻抗幅值和阻抗相角值分别作为对应的拐点阻抗幅值和拐样本获取模块，用于在目标批次电池中随机抽取预设比例的电池作为测试样本阻抗谱获取模块，用于根据各组电流突变数据中的电流时序数据和电压时序数状态预测模块，用于获取所述目标批次电池中待评估电池的电流突变电池阻抗流切换循环寿命测试采集的不同电池健康状态下的电流突变点前后的电压数据和电流数9图2是本发明实施例中根据预设电流切换充放电规则对各个电池样本进行循环寿电流切换循环寿命测试可理解为在传统电池循环寿命测试的充放电过程中根据预设荷电电池健康状态下以电流突变时刻为中心的电流时序数据和电压时[0021]本实施例中以电流突变时刻为中心的电流时序数据和电压时序数据可理解为是每个电流突变时刻前后一定时长（比如1分钟）的恒流充放电过程中的电流数据和电压数设荷电状态段点序列对应的多组电流突变数据流I1和第二充放电电流I2均位于最大允许充放电电流与最小充放电电流间的电流范围内，[0022]根据预设电流切换充放电规则对各个电池样本进行循环寿命测试并采集对应的充放电电流和所述第二充放电电流对各个电池样本进行电流倍率切换充电直至达到截止荷量和预设静置时长均可以根据实际应用需求设置，本实施例优选的设置预设电荷量为[0023]本实施例中的预设荷电状态段点序列可根据实际应用需求设置，包括多个不同需保证电池按第一充放电电流进行充放电时，充放电时长不小于某一固定时长t1（如2分钟且相邻荷电状态点间距中恒压充放电起始点也需满足充放电时长不小于某一固定时计算下一循环对应特定SOC序列所需的充电电荷量；当选取在放电过程中进行放电电流切流时序数据和电压时序数据进行不同频率下小波变换所得到的电池阻抗所绘制得到的电池电化学阻抗谱。考虑到阻抗谱还包括除直流内阻之外的其他影响电池健康状态的信息，和电压时序数据进行分析得到电流突变点电池阻抗谱用于后续的状态预测数据驱动模型分别对所述电流时序数据和所述电压时序数据进行不同频率下复Morlet小波变其中，unar(a,b)表示电压小波系数；usac(k)表示电压时序数据中第k个电压；conj(M(a,b))表示对复Morlet小波M(a,b)取共轭；[0031]根据不同频率的电流小波系数和电压小波系数，得到对应的电流突变点电池阻所有频率下的电流突变点电池阻抗绘制得到如图3所示的一个电流突变点对应的电池阻抗电流突变点电池阻抗谱和对应的电池健康状态，构建对应的电池状态预测模型的步骤包获取不同循环寿命测试周期内各个电流突变点电池阻抗谱对应的抗谱实轴交点[0034]根据所述第一阻抗点和所述第二阻抗点的阻抗幅值和相角，基于相似三角性原和分别表示第二阻抗点的阻抗幅值和相角；将所述阻抗谱拐点的阻抗幅值和阻抗相角值分别作为对应的拐点阻抗幅值和拐测试周期内预设荷电状态段点序列的荷电状态段点引入的突变电流所得到的抗谱实轴交列可分别理解为是一个循环寿命测试周期内预设荷电状态段点序列的荷电状态段点引入的突变电流所得到的拐点阻抗幅值和拐点阻抗相角值按时间先后顺序排列所得的时序数状态预测值；8OH.,tn.)表示第i个健康状态分段内基于拐点阻抗相角值prnee的健康状[0038]将所述第二状态预测模型和所述第三状态预测模型分别作为温度修正量和荷电[0039]通过上述步骤得到的son,可理解为是基于前预设测试周期数的抗谱实轴交点值于前预设测试周期数的数据拟合无法得到拟合曲线相关系数大于预设相关系数阈值的模[0042]若每轮拟合系数调整迭代更新后的项式拟合模型的拟合曲线相关系数均大于预[0043]若拟合系数调整迭代更新后的多项式拟合模型的拟合曲线相关系数小于预设相[0044]将所述最新增加测试周期和所述最新增加测试周期之后的各个测试周期的抗谱[0045]本实施例中存在健康状态分段点情况下的电池状态模型中的分段多项式拟合模个健康状态分段内基于抗谱实轴交点值Rr的健康状态预测值；健康状态分段内基于拐点阻抗幅值的健康状态预测值；表示第i个表示第i个健康为常数系数；中的拟合系数；表示SOH,te)中的拟合系数；n,、m,基于抗谱实轴交点值的状态预测值进行修正的方式，有效提高电池健康状态预测的准确突变电池阻抗谱和所述电池状态预测模型，得到所述待评估电池对应的电池状态预测值；作状态到工作状态或电池均衡电路从工作状态到不工作状态的方式触[0048]通过变换器或均衡电路引发电流突变后采集对应的以电流突变时刻为中心的电[0050]本发明实施例提供的在目标批次电池中随机抽取预设比例的电池作为测试样本待评估电池的电流突变电池阻抗谱，根据电流突变电池阻抗谱和所述电池状态预测模型，样本获取模块1，用于在目标批次电池中随机抽取预设比例的电池作为测试样本数据采集模块2，用于对所述测试样本集中各个电池样本进行电流切换循环寿命阻抗谱获取模块3，用于根据各组电流突变数据中的电流时序数据和电压时序数状态预测模块5，用于获取所述目标批次电池中待评估电池的电流突变电池阻抗[0055]关于电池状态预测方法系统的具体限定可以参见上文中对于电池状态