CN109378546A - 基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法及系统，包括建立电化学‑热转移概率网络模型，根据电化学‑热转移概率网络模型，建立热泄漏转移概率网络模型，根据热泄漏转移概率网络模型输出参数，启动不同的冷却方式控制温度，以实现锂电池不同的热泄漏控制；系统包括多源传感器、泄漏管理模块及冷却装置。实施本发明：通过该电化学‑热模型先验关联知识，建立多层深度热泄漏检测转移概率网络模型，不同的转移概率网络模型，对应不同的热泄漏管理方法，通过建立不同热泄漏检测转移概率网络模型，实现了对锂电池电化学‑热‑泄漏管理的闭环控制。
Description
技术领域
本发明涉及电池热管理技术领域，特别涉及一种基于深度转移概率网络的电池泄漏管理方法及系统。
背景技术
当前，制约电动汽车发展的主要因素之一是电动汽车的安全性，而锂电池的安全性又对整车的安全性具有重要的影响。锂电池除具有电压高、能量大、无记忆效应及绿色环保等优点外，在高温条件下，电池放电容量有所增加。但是一方面其电极材料发生老化的速度也随之加快，电池容量衰减加快。另一方面，当电池组中的单体电池温度差异较大时，其中的个别电池电化学性能出现衰减，进而导致电池组的总容量降低。再者，低温下内阻较高，并且随充放电次数增加和电化学性能的衰减逐渐升高，进一步增加了电池充放电过程中的产热速率，生成大量的热。
上述三种情况，不仅会损坏电池材料的活性、降低了电池的性能、缩短循环使用寿命，还可能导致锂电池化学物质泄漏。
而电动汽车的使用范围在-20℃到50℃之间，远高于锂电池的适用范围0℃到45℃，在使用过程中容易造成锂电池散热困难，引发自燃事故。在电池并联使用的情况下，温度不均匀会引起热电耦合，温度高的电池或(部位)内阻减小，分担过多电流造成SOC(StateOf Charge)不均匀，引起电池组自燃或爆炸。电池内部热量的产生与积聚必将带来电池温度的大幅増加。特别是在高温环境下，使用大倍率放电，可能加剧电池内部的化学反应，产生较大的热量。由此可见，锂电池的工作性能以及安全性能都与温度密切相关。温度较高时，锂电池副反应加快，增大了电池的衰减；温度过低时，电池功率、容量明显下降。
因此，有必要对锂电池进行热泄漏检测及管理控制，来避免上述问题。
在电池内部，电解质在电池计算域中的流动很弱，可以忽略由其带来的对流传热。同时内部材料之间的辐射传热量较小，其内部热量传递主要形式为热传导对于边界条件的确定。当电池内部由充放电过程产生的热量以热传导的形式到达外表面时，电池与外界环境发生热交换，交换的形式主要是对流传热。外部环境通常为具有一定流动性的流体，当流体经过电池表面时，流体与电池表面具有一定的温度差，此时电池与外部环境的对流传热就会发生。
电池温度和电化学反应过程之间存在着相互影响、相互制约的关系，所以针对锂电池泄漏的管理，首先需要建立完备的电化学-热-管理闭环模型。对于等效热物性参数的主要包括：等效热导率、等效密度、等效比热容等。
发明内容
针对锂电池的电化学反应及温度引起的泄漏问题，本发明提出一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法及系统，将锂电池内部看作为整体，采取整体的等效热物性参数进行热量传递的热泄漏模拟管理。通过电化学-热模型先验关联知识，建立多层深度热泄漏检测转移概率网络模型，不同的转移概率网络模型，对应不同的热泄漏管理方法。通过建立不同热泄漏检测转移概率网络模型，实现了对锂电池电化学-热-泄漏管理的闭环控制。
第一方面，提供了一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法，包括以下步骤：
建立电化学-热转移概率网络模型；
根据所述电化学-热转移概率网络模型，建立热泄漏转移概率网络模型；
根据所述热泄漏转移概率网络模型输出参数，由冷却装置启动不同的冷却方式控制温度，以实现锂电池不同的热泄漏控制。
结合第一方面，第一种情况，所述步骤建立电化学-热转移概率网络模型，包括子步骤：
根据锂电池的标称容量、标称电压、放电截止电压、充电截止电压、内阻参数，并结合其串联及并联热分布方式，建立电化学-热模型；
根据所述锂电池泄漏自学习参数，并结合电化学-热模型自学习参数及其先验知识参数，建立电化学-热转移概率网络模型。
结合第一方面的第一种情况，第二种情况，步骤：根据所述锂电池泄漏自学习参数，并结合电化学-热模型自学习参数及其先验知识参数，建立电化学- 热转移概率网络模型，包括子步骤：
获取所述电化学-热模型自学习参数及其先验知识自学习参数；
利用多源传感器检测锂电池参数；
将锂电池参数、电化学-热模型及其先验知识自学习参数作为先验知识关联并进行特征转移。
结合第一方面的第二种情况，第三种情况，所述多源传感器检测的锂电池参数包括产热量、产热性能分布及热物性参数。
结合第一方面，第四种可能的实现方式中，所述锂电池泄漏管理方法还包括步骤：
对所述热泄漏参数进行预测。
结合第一方面，第五种情况，步骤：对所述热泄漏参数进行预测，包括：
利用热泄漏检测转移概率网络模型获取热泄漏参数；
若所述热泄漏参数与所述电化学-热先验知识模型不匹配，重构所述电化学- 热先验知识模型。
第二方面，一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理系统，包括：多源传感器、泄漏管理模块及冷却装置，所述泄漏管理模块分别与所述多源传感器及冷却装置通信连接，
多源传感器，用于获取前向参数，所述前向参数包括产热量、热性能分布及热物性参数，并将所述前向参数传输到所述泄漏管理模块，
泄漏管理模块，用于建立热泄漏检测转移概率网络模型，根据该模型输出参数，发送指令到所述冷却装置，
冷却装置，用于根据所述泄漏管理模块传输过来的指令启动相应的冷却单元。
结合第二方面，第一种情况，泄漏管理模块包括微处理器，所述微处理器用于将多源传感器自学习参数、电化学-热模型自学习参数及其先验知识模型自学习参数进行融合，建立电化学-热转移概率网络模型，重构电化学-热先验知识模型。
结合第二方面，第二种情况，所述冷却装置包括风冷单元、液体冷却单元、热管冷却单元和相变材料冷却单元中的至少一种。
结合第二方面，第三种情况，所述微处理器为ARM，DSP，FPGA中的一种。
实施本发明所述的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法及系统，将锂电池内部看作为整体，采取整体的等效热物性参数进行热量传递的热泄漏模拟管理。通过该电化学-热模型先验关联知识，建立多层深度热泄漏检测转移概率网络模型，不同的转移概率网络模型，对应不同的热泄漏管理方法。通过建立不同热泄漏检测转移概率网络模型，实现了对锂电池电化学-热-泄漏管理的闭环控制。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法的步骤流程图；
图2是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法中的步骤S1的子步骤流程图；
图3是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法中的步骤S12的子步骤流程图；
图4是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法的预测方法流程图；
图5是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理系统的模块组成逻辑连接示意图；
图6是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法闭环示意图；
图7是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理架构示意图；
附图中各数字所指代的部位名称为：100——多源传感器、200——泄漏管理模块、300——冷却装置。
具体实施方式
下面将结合发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在高温环境下，使用大倍率放电，可能加剧电池内部的化学反应，产生较大的热量。由此可见，锂电池的工作性能以及安全性能都与温度密切相关。温度较高时，锂电池副反应加快，增大了电池的衰减。进一步地，锂电池温度升高及电化学反应加剧，也会引起电池泄漏。
针对上述问题，提出一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法及系统。
一、方法实施例
本发明中的系统包括多源传感器100、泄漏管理模块200及冷却装置300，其中多源传感器100用于获取前向参数，该前向参数包括产热量、热性能分布及热物性参数，并将前向参数传输到泄漏管理模块200，泄漏管理模块200用于建立热泄漏检测转移概率网络模型，根据该模型输出参数发送指令到冷却装置 300，冷却装置300用于根据泄漏管理模块200传输过来的指令启动相应的冷却单元。其中，泄漏管理模块200包括微处理器，微处理器用于将多源传感器100 自学习参数、电化学-热模型自学习参数及其先验知识模型自学习参数进行融合，建立电化学-热转移概率网络模型，重构电化学-热先验知识模型。
将锂电池内部看作为整体，采取整体的等效热物性参数进行热量传递的热泄漏模拟管理。
参见图6，图6是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法闭环示意图，考虑电化学模型对热模型的影响时，当电化学反应过程发生，电池中锂离子的浓度、电极电势发生变化，使电池的热生成率发生改变。热生成率的变化与外部对流条件共同影响电池的温度。热模型对电化学反应模型的影响时，当锂离子电池的温度改变，会引起电扩散系数，电导率等物性参数的变化，进一步影响电化学反应过程的电极电势，锂离子浓度等的分布。根据热模型与电化学模型相互影响的关系，建立电化学-热模型。通过该电化学- 热模型先验关联知识，建立多层深度热泄漏检测转移概率网络模型，不同的转移概率网络模型，对应不同的热泄漏管理方法。通过建立不同热泄漏检测转移概率网络模型，实现了对锂电池电化学-热-泄漏管理的闭环控制。
一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法，如图1和7，图1是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法的步骤流程图，图7是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理架构示意图，包括以下步骤：
S1、建立电化学-热转移概率网络模型。
优选地，如图2，图2是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法中的步骤S1的子步骤流程图，步骤S1包括子步骤：
S11、根据锂电池的标称容量、标称电压、放电截止电压、充电截止电压、内阻参数，并结合其串联及并联热分布方式，建立电化学-热模型。
S12、根据锂电池泄漏自学习参数，并结合电化学-热模型自学习参数及其先验知识参数，建立电化学-热转移概率网络模型。
进一步地，如图3，图3是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法中的步骤S12的子步骤流程图，步骤S12包括子步骤：
S121、获取电化学-热模型自学习参数及其先验知识自学习参数。
S122、利用多源传感器100检测锂电池参数。
S123、将锂电池参数、电化学-热模型及其先验知识自学习参数作为先验知识关联并进行特征转移。
S2、根据电化学-热转移概率网络模型，建立热泄漏检测转移概率网络模型。
S3、根据热泄漏检测转移概率网络模型输出参数，启动不同的冷却方式控制温度，以实现锂电池不同的热泄漏控制。
优选地，多源传感器100检测的锂电池参数包括产热量、产热性能分布及热物性参数。
在有的实施方式中，锂电池泄漏管理方法还包括对热泄漏参数进行预测的步骤。
优选地，预测的子步骤，如图4，图4是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法的预测方法流程图，包括：
S41、利用热泄漏检测转移概率网络模型获取热泄漏参数。
S42、若热泄漏参数与电化学-热先验知识模型不匹配，重构电化学-热先验知识模型。
二、系统实施例
第二方面，如图5，图5是本发明提出的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理系统的模块组成逻辑连接示意图，一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理系统，包括多源传感器100、泄漏管理模块200及冷却装置300。泄漏管理模块200分别与多源传感器100及冷却装置300通信连接。
多源传感器100，用于获取前向参数，前向参数包括产热量、热性能分布及热物性参数，并将前向参数传输到泄漏管理模块200。
泄漏管理模块200，用于建立热泄漏检测转移概率网络模型，根据该模型输出参数，发送指令到冷却装置300。泄漏管理模块200包括微处理器，微处理器用于将多源传感器100自学习参数、电化学-热模型自学习参数及其先验知识模型自学习参数进行融合，建立电化学-热转移概率网络模型，重构电化学-热先验知识模型。在本发明中，微处理器可以为ARM、DSP或FPGA。
建立电化学-热转移概率网络模型。
根据锂电池的标称容量、标称电压、放电截止电压、充电截止电压、内阻参数，并结合其串联及并联热分布方式，建立电化学-热模型。
根据锂电池泄漏自学习参数，并结合电化学-热模型自学习参数及其先验知识参数，建立电化学-热转移概率网络模型。获取电化学-热模型自学习参数及其先验知识自学习参数。利用多源传感器100检测锂电池参数。将锂电池参数、电化学-热模型及其先验知识自学习参数作为先验知识关联并进行特征转移。
根据电化学-热转移概率网络模型，建立热泄漏检测转移概率网络模型。
根据热泄漏检测转移概率网络模型输出参数，启动不同的冷却方式控制温度，以实现锂电池不同的热泄漏控制。
优选地，多源传感器100检测的锂电池参数包括产热量、产热性能分布及热物性参数。
对热泄漏参数进行预测。利用热泄漏检测转移概率网络模型获取热泄漏参数。若热泄漏参数与电化学-热先验知识模型不匹配，重构电化学-热先验知识模型。
冷却装置300，用于根据泄漏管理模块200传输过来的指令启动相应的冷却单元。
优选地，冷却装置300包括风冷单元、液体冷却单元、热管冷却单元和相变材料冷却单元中的至少一种。
实施本发明的一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法及系统，将锂电池内部看作为整体，采取整体的等效热物性参数进行热量传递的热泄漏模拟管理。通过该电化学-热模型先验关联知识，建立多层深度热泄漏检测转移概率网络模型，不同的转移概率网络模型，对应不同的热泄漏管理方法。通过建立不同热泄漏检测转移概率网络模型，实现了对锂电池电化学-热-泄漏管理的闭环控制。
以上仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立电化学-热转移概率网络模型；
根据所述电化学-热转移概率网络模型，建立热泄漏转移概率网络模型；
根据所述热泄漏转移概率网络模型输出参数，由冷却装置启动不同的冷却方式控制温度，以实现锂电池不同的热泄漏控制。
2.根据权利要求1所述的基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法，其特征在于，步骤：建立电化学-热转移概率网络模型，包括子步骤：
根据锂电池的标称容量、标称电压、放电截止电压、充电截止电压、内阻参数，并结合其串联及并联热分布方式，建立电化学-热模型；
根据所述锂电池泄漏自学习参数，并结合电化学-热模型自学习参数及其先验知识自学习参数，建立电化学-热转移概率网络模型。
3.根据权利要求2所述的基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法，其特征在于，步骤：根据所述锂电池泄漏自学习参数，并结合电化学-热模型自学习参数及其先验知识参数，建立电化学-热转移概率网络模型，包括子步骤：
获取所述电化学-热模型自学习参数及其先验知识自学习参数；
利用多源传感器检测锂电池参数；
将锂电池参数、电化学-热模型及其先验知识自学习参数作为先验知识关联并进行特征转移。
4.根据权利要求3所述的基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法，其特征在于，所述多源传感器检测的锂电池参数包括产热量、产热性能分布及热物性参数。
5.根据权利要求1-4任一所述的基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法，其特征在于，所述锂电池泄漏管理方法还包括步骤：
对所述热泄漏参数进行预测。
6.根据权利要求5所述的基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理方法，其特征在于，步骤：对所述热泄漏参数进行预测，包括：
利用热泄漏检测转移概率网络模型获取热泄漏参数；
若所述热泄漏参数与所述电化学-热先验知识模型不匹配，重构所述电化学-热先验知识模型。
7.一种基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理系统，其特征在于，包括多源传感器、泄漏管理模块及冷却装置，所述泄漏管理模块分别与所述多源传感器及冷却装置通信连接，
多源传感器，用于获取前向参数，所述前向参数包括产热量、热性能分布及热物性参数，并将所述前向参数传输到所述泄漏管理模块，
泄漏管理模块，用于建立热泄漏检测转移概率网络模型，根据该模型输出参数，发送指令到所述冷却装置，
冷却装置，用于根据所述泄漏管理模块传输过来的指令启动相应的冷却单元。
8.根据权利要求7所述的基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理系统，其特征在于，所述泄漏管理模块包括微处理器，所述微处理器用于将多源传感器自学习参数、电化学-热模型自学习参数及其先验知识模型自学习参数进行融合，建立电化学-热转移概率网络模型，重构电化学-热先验知识模型。
9.根据权利要求8所述的基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理系统，其特征在于，所述微处理器为ARM，DSP和FPGA中的一种。
10.根据权利要求7-9任一所述的基于深度转移概率网络的锂电池泄漏管理系统，其特征在于，所述冷却装置包括风冷单元、液体冷却单元、热管冷却单元和相变材料冷却单元中的至少一种。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Ke Ruilin Inventor after: Wang Ling Inventor after: Ke Dayuan Inventor after: Wang Feng Inventor before: Wang Ling Inventor before: Ke Dayuan Inventor before: Wang Feng Inventor before: Ke Ruilin |
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| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20201118 Address after: A705, Yinxing science and technology building, No. 1301, sightseeing Road, Xinlan community, Guanlan street, Longhua District, Shenzhen City, Guangdong Province Applicant after: Shenzhen shangou New Material Co.,Ltd. Address before: Silver Star Science and technology building 1301 No. 518000 Guangdong province Shenzhen city Longhua District Guanlan Dabu Lane Community Tourism Road Applicant before: SHENZHEN OUMUYANG TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
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| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |