CN108983106A - 新型动力电池健康状态评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种新型动力电池健康状态评估方法，它包括：记录新能源汽车的每次充电起始时刻t1、充电结束时刻t2和充电电量△SOC，以及不同类型新能源汽车的总充电次数n、总充电时长h、电池安装投运天数d、总行驶里程l和动力电池充放电循环次数理论值g；提取新能源汽车的平均充电间隔T、总行驶里程l、慢充次数占比θ、平均充放电深度e和深充放电循环次数比k的用户充电行为特征；加权平均计算出综合均值w，进而判断出动力电池健康状态评估结果。本发明可充分利用用户充电行为大数据，能对用户新能源汽车的动力电池健康状态进行直观评估；突破了传统动力电池健康状态评估方法依赖电气参数的局限性，方便用户作出关于电池后续处理的决策。
Description
技术领域
本发明涉及电池技术领域，特别是一种新型动力电池健康状态评估方法。
背景技术
随着新能源汽车的不断推广应用，作为新能源汽车的核心技术之一——电池技术已然成为各国学者研究的热点。电池健康状态(SOH，State of Health)是用于量化反应电池的寿命衰减程度。传统电池健康状态(SOH)的定量的定义是电池剩余容量与初始容量的比值。根据监测方式，可分为离线监测和在线监测。所谓离线监测是将电池从新能源汽车上拆卸下来，通过利用充放电法、电压微分法、容量增量法、内阻测量法等直接或间接监测方法评估出电池健康状态。该方式需要完整的充放电循环试验，耗费时间较长，常用于做出厂前的电池性能抽样试验。因此，有学者提出动力电池在线监测方法，即在完成测试数据标定的基础上，根据实时获取的电池电压、电流、温度、内阻等电气参数，通过数据拟合、比对、查表等方式获取电池剩余容量的估计值。但是，两种类型的电池健康状态评估方法均需要大量试验、监测的电气数据。实际上，动力电池电气数据获取渠道有限，对电池状态数据量完整度要求较高，难以实际应用。
日常生活中，新能源汽车电池长期处于充、放电交替状态中，不同的用户充放电行为直接影响着动力电池的寿命衰减程度，从而对其电动汽车动力性能、安全性能、电气性能等也有着间接影响。而随着电动汽车监控平台建设工作的大力推进，平台可记录所接入车辆的充电起止时刻、充电电量、总行驶里程等与用户充放电行为相关的宏观数据。因此，有必要从用户充放电行为角度提出一种新型动力电池健康状态评估方法。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明的目的就是提供一种新型动力电池健康状态评估方法，可充分利用用户充电行为大数据深刻、全面的洞察能力优势，对用户新能源汽车的动力电池健康状态进行直观评估；该方法易实施落地，数据获取渠道广，获取方式较多，突破了传统动力电池健康状态评估方法依赖电气参数的局限性，直接给用户提供健康状态所处阶段，方便用户作出关于电池后续处理的决策。
本发明的目的是通过这样的技术方案实现的，一种新型动力电池健康状态评估方法，它包括有：
S1：记录不同类型新能源汽车的每次充电起始时刻t1、充电结束时刻t2和充电电量△SOC这些微观量，以及记录不同类型新能源汽车的总充电次数n、总充电时长h、电池安装投运天数d、总行驶里程l和动力电池充放电循环次数理论值g这些宏观量；
S2：分别提取不同类型新能源汽车的平均充电间隔T、总行驶里程l、慢充次数占比θ、平均充放电深度e和深充放电循环次数比k的用户充电行为特征；
S3：通过平均充电间隔T、总行驶里程l、慢充次数占比θ、平均充放电深度e和深充放电循环次数比k所对应的分值，加权平均计算出综合均值w，进而判断出动力电池健康状态评估结果。
进一步，如步骤S2或步骤S3所述，平均充电间隔T的计算式为：
进一步，如步骤S2或步骤S3所述，慢充次数占比θ的计算步骤如下：
1)计算出充电速度
2)若v≥阈值λ，则计为一次慢充行为，反之则为一次快充行为；
3)统计出慢充次数n1和快充次数n2；
4)计算出慢充次数占比
进一步，如步骤S2或步骤S3所述，平均充放电深度e的计算式为：
进一步，如步骤S2或步骤S3所述，深充放电循环次数比k的计算式为：
由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：可充分利用用户充电行为大数据深刻、全面的洞察能力优势，对用户新能源汽车的动力电池健康状态进行直观评估。该方法易实施落地，数据获取渠道广，获取方式较多，突破了传统动力电池健康状态评估方法依赖电气参数的局限性。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。
附图说明
本发明的附图说明如下：
图1为新型动力电池健康状态评估方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
实施例1，本实施例为最优实施方式。如图1所示；一种新型动力电池健康状态评估方法，它包括有：
记录不同类型新能源汽车的每次充电起始时刻t1、充电结束时刻t2、充电电量△SOC等微观量，以及总充电次数n、总充电时长h、电池安装投运天数d、总行驶里程l、动力电池充放电循环次数理论值g等宏观量。进而，分别提取平均充电间隔T、总行驶里程l、慢充次数占比θ、平均充放电深度e、深充放电循环次数比k的用户充电行为特征，具体步骤公式如下：
(1)平均充电间隔T：反映充电行为发生的频率，平均充电间隔间隔越小，则充电频率越高，对动力电池的损伤越大。
(2)总行驶里程l：间接反映耗能情况，直接从平台后台读取总行驶里程l，总里程越长，动力电池寿命越短，健康状态越低。
(3)慢充次数占比θ：反映快慢充方式的选择对动力电池健康状态损伤程度。首先，计算出充电速度若v≥阈值λ，则计为一次慢充行为，反之则为一次快充行为。然后，统计出慢充次数n1和快充次数n2。最后，慢充次数占比慢充次数占比值越小，即快充次数占比值越大，则动力电池的损伤越大。
(4)平均充放电深度e：反映充放电深度对电池寿命的损伤程度，平均充放电深度值越小，说明用户主要采用浅充浅放的电池充放电策略，有利于延长电池寿命。
(5)深充放电循环次数比k：用于等效循环寿命评估，k越小，说明此动力电池较新，健康状态较好。
最后，通过平均充电间隔T、总行驶里程l、慢充次数占比θ、平均充放电深度e、深充放电循环次数比k所对应的分值，加权平均计算出综合均值w，进而判断出动力电池健康状态评估结果，即极差、较差、一般、良好、优秀。
具体算例如下：
以一组实际数据(公交车、私家车、租赁车、物流车各取样本一个)为例，根据已有样本数据，制定表1-表5的评分标准。通过实施例1中的步骤和公式，结合表1-表5的评分标准，可得到表6健康状态评价结果，评价结果可靠、有效，符合实际运营情况。
表1平均充电间隔T评分标准
| 平均充电间隔T | 分数 |
| 0-4h | 1 |
| 4-8h | 2 |
| 8-12h | 3 |
| 12-24h | 4 |
| ＞24h | 5 |
表2总行驶里程l评分标准
| 总行驶里程l | 分数 |
| ＜12万公里 | 5 |
| 12-20万公里 | 4 |
| 20-25万公里 | 3 |
| 25-30万公里 | 2 |
| ＞24h | 5 |
表3慢充次数占比θ评分标准
| 慢充次数占比θ | 分数 |
| 1 | 5 |
| 0.7-1 | 4 |
| 0.4-0.7 | 3 |
| 0-0.4 | 2 |
| 0 | 1 |
表4平均充放电深度e评分标准
| 平均充放电深度e | 分数 |
| ≤50％ | 5 |
| 50％-60％ | 4 |
| 60％-70％ | 3 |
| 70％-80％ | 2 |
| ＞80％ | 1 |
表5深充放电循环次数比k评分标准
| 深充放电循环次数比k | 分数 |
| 0-0.2 | 5 |
| 0.2-0.4 | 4 |
| 0.4-0.7 | 3 |
| 0.7-1 | 2 |
| >1 | 1 |
表6动力电池健康状态评价结果
本发明具有的有益效果：本发明可充分利用用户充电行为大数据深刻、全面的洞察能力优势，对用户新能源汽车的动力电池健康状态进行直观评估。该方法易实施落地，数据获取渠道广，获取方式较多，突破了传统动力电池健康状态评估方法依赖电气参数的局限性，直接给用户提供健康状态所处阶段，方便用户作出关于电池后续处理的决策。
实施例2，如图1所示；一种新型动力电池健康状态评估方法，它包括有：
S1：记录不同类型新能源汽车的每次充电起始时刻t1、充电结束时刻t2和充电电量△SOC这些微观量，以及记录不同类型新能源汽车的总充电次数n、总充电时长h、电池安装投运天数d、总行驶里程l和动力电池充放电循环次数理论值g这些宏观量；
S2：分别提取不同类型新能源汽车的平均充电间隔T、总行驶里程l、慢充次数占比θ、平均充放电深度e和深充放电循环次数比k的用户充电行为特征；
S3：通过平均充电间隔T、总行驶里程l、慢充次数占比θ、平均充放电深度e和深充放电循环次数比k所对应的分值，加权平均计算出综合均值w，进而判断出动力电池健康状态评估结果。
如步骤S2或步骤S3所述，平均充电间隔T的计算式为：
如步骤S2或步骤S3所述，慢充次数占比θ的计算步骤如下：
1)计算出充电速度
2)若v≥阈值λ，则计为一次慢充行为，反之则为一次快充行为；
3)统计出慢充次数n1和快充次数n2；
4)计算出慢充次数占比
如步骤S2或步骤S3所述，平均充放电深度e的计算式为：
如步骤S2或步骤S3所述，深充放电循环次数比k的计算式为：
具体算例如下：
以一组实际数据(公交车、私家车、租赁车、物流车各取样本一个)为例，根据已有样本数据，制定表1-表5的评分标准。通过实施例1中的步骤和公式，结合表1-表5的评分标准，可得到表6健康状态评价结果，评价结果可靠、有效，符合实际运营情况。
表1平均充电间隔T评分标准
| 平均充电间隔T | 分数 |
| 0-4h | 1 |
| 4-8h | 2 |
| 8-12h | 3 |
| 12-24h | 4 |
| ＞24h | 5 |
表2总行驶里程l评分标准
| 总行驶里程l | 分数 |
| ＜12万公里 | 5 |
| 12-20万公里 | 4 |
| 20-25万公里 | 3 |
| 25-30万公里 | 2 |
| ＞24h | 5 |
表3慢充次数占比θ评分标准
| 慢充次数占比θ | 分数 |
| 1 | 5 |
| 0.7-1 | 4 |
| 0.4-0.7 | 3 |
| 0-0.4 | 2 |
| 0 | 1 |
表4平均充放电深度e评分标准
| 平均充放电深度e | 分数 |
| ≤50％ | 5 |
| 50％-60％ | 4 |
| 60％-70％ | 3 |
| 70％-80％ | 2 |
| ＞80％ | 1 |
表5深充放电循环次数比k评分标准
| 深充放电循环次数比k | 分数 |
| 0-0.2 | 5 |
| 0.2-0.4 | 4 |
| 0.4-0.7 | 3 |
| 0.7-1 | 2 |
| >1 | 1 |
表6动力电池健康状态评价结果
本发明具有的有益效果：本发明可充分利用用户充电行为大数据深刻、全面的洞察能力优势，对用户新能源汽车的动力电池健康状态进行直观评估。该方法易实施落地，数据获取渠道广，获取方式较多，突破了传统动力电池健康状态评估方法依赖电气参数的局限性，直接给用户提供健康状态所处阶段，方便用户作出关于电池后续处理的决策。
应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (5)
1.一种新型动力电池健康状态评估方法，其特征在于，所述方法具体步骤如下：
S1：记录不同类型新能源汽车的每次充电起始时刻t1、充电结束时刻t2和充电电量△SOC这些微观量，以及记录不同类型新能源汽车的总充电次数n、总充电时长h、电池安装投运天数d、总行驶里程l和动力电池充放电循环次数理论值g这些宏观量；
S2：分别提取不同类型新能源汽车的平均充电间隔T、总行驶里程l、慢充次数占比θ、平均充放电深度e和深充放电循环次数比k的用户充电行为特征；
S3：通过平均充电间隔T、总行驶里程l、慢充次数占比θ、平均充放电深度e和深充放电循环次数比k所对应的分值，加权平均计算出综合均值w，进而判断出动力电池健康状态评估结果。
2.如权利要求1所述的新型动力电池健康状态评估方法，其特征在于，如步骤S2或步骤S3所述，平均充电间隔T的计算式为：
3.如权利要求1所述的新型动力电池健康状态评估方法，其特征在于，如步骤S2或步骤S3所述，慢充次数占比θ的计算步骤如下：
1)计算出充电速度
2)若v≥阈值λ，则计为一次慢充行为，反之则为一次快充行为；
3)统计出慢充次数n1和快充次数n2；
4)计算出慢充次数占比
4.如权利要求1所述的新型动力电池健康状态评估方法，其特征在于，如步骤S2或步骤S3所述，平均充放电深度e的计算式为：
5.如权利要求1所述的新型动力电池健康状态评估方法，其特征在于，如步骤S2或步骤S3所述，深充放电循环次数比k的计算式为：
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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