CN110988725A - 一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的属于动力电池SoH估算技术领域，具体为一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统，包括数据采集端、微处理器、存储单元、通讯模块、云计算中心、显示端和车联网数据库，所述数据采集端的输出端通过数据线与微处理器的输入端连接，该基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统的估算方法具体步骤如下：S1：出厂时，测量电池数据并上传；S2：对电池充放电分析并存储；S3：对电池能耗分析并存储；S4：获得相对SoH的拟合曲线，分析海量的数据，避免数据局限性导致的误判；丰富的与电池相关数据池，便于系统做综合运算。建立充放电习惯分析、驾驶行为分析、使SoH预估准确率显著提高。
Description
技术领域
本发明涉及动力电池SoH估算技术领域，具体为一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统及方法。
背景技术
动力锂离子电池在实际使用中，我们非常关注电池的两个状态信息：一个电池的容量信息，也就是我们所说的SoC，这个直接决定了电动汽车还能跑多远；另外一个就是电池的健康状态，也就是我们通常所说的SoH，这个参数就直接决定了电动汽车还能用多久。
但对于实际中SoH预测都比较困难，因为锂离子电池是一个非常复杂的体系，不但包含了正极、负极、隔膜、电解液等主要材料，还包含了导电剂、粘结剂等辅助材料，但是我们从电池的外部能够获得的信息却只有电流、电压和温度这几个最基本的参数，这让电池的SoH的预测变得无比艰难。目前有以下难点，锂电池的退化过程是典型的非线性电化学系统基理。在线应用内部参数，例如内阻是难以测量的。锂电池的寿命衰减和车主驾驶行为、实际运行环境的问题、放电速率和深度有关。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统及方法，以解决上述背景技术中提出的锂离子电池是一个非常复杂的体系，不但包含了正极、负极、隔膜、电解液等主要材料，还包含了导电剂、粘结剂等辅助材料，锂电池的退化过程是典型的非线性电化学系统基理。在线应用内部参数，例如内阻是难以测量的。锂电池的寿命衰减和车主驾驶行为、实际运行环境的问题、放电速率和深度有关，使得对电池SoH估算不准确的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统，包括数据采集端、微处理器、存储单元、通讯模块、云计算中心、显示端和车联网数据库，所述数据采集端的输出端通过数据线与微处理器的输入端连接，所述微处理器的存储端口通过数据线与存储单元连接，所述微处理器通过通讯模块与云计算中心建立数据传输联系，所述云计算中心的的输出端通过数据线与显示端连接，所述云计算中心的输入端与车联网数据库建立连接；
所述数据采集端对电池的充放电情况和使用能耗情况实时监测并传输到微处理器和存储单元；
所述微处理器通过通讯模块与云计算中心进行数据传输；
所述云计算中心将数据采集端采集的电池充放电情况和使用能耗情况获取分析，结合车联网数据库记载的信息对电池的SoH分析并将结果通过显示端显示。
优选的，所述显示端为LED显示屏。
优选的，所述通讯模块为无线通讯模块或者有线通讯模块。
优选的，所述通讯模块为无线通讯模块，所述无线通讯模块满足wifi通讯协议、ZigBee通讯协议和gprs通讯协议。
一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统的估算方法，该基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统的估算方法具体步骤如下：
S1：出厂时，测量电池数据并上传：在动力电池出厂时，测算动力电池的容量、内阻等、并上传到存储单元、车联网数据库进行存储；
S2：对电池充放电分析并存储：进行充放电循环片段、充电时长分析、充电次数分析，并进行存储；
S3：对电池能耗分析并存储：进行能耗分析、急加速分析、充电温度，并进行存储；
S4：获得相对SoH的拟合曲线：通过以上的分析数据，获得相对SoH的拟合曲线并通过显示端展示。
优选的，所述步骤S4中SoH的拟合曲线通过电池SoH分析模型分析得出，所述电池SoH分析模型集成在云计算中心处。
优选的，所述电池SoH分析模型包括电芯出厂数据分析模块、充放电习惯分析模块和使用习惯分析模块。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1)分析海量的数据，避免数据局限性导致的误判；
2)丰富的与电池相关数据池，便于系统做综合运算。建立充放电习惯分析、驾驶行为分析、使SoH预估准确率显著提高。
附图说明
图1为本发明的系统逻辑框图；
图2为本发明电池SoH分析模型的系统框图；
图3为本发明的估算方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例：
请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统，包括数据采集端、微处理器、存储单元、通讯模块、云计算中心、显示端和车联网数据库，所述数据采集端的输出端通过数据线与微处理器的输入端连接，所述微处理器的存储端口通过数据线与存储单元连接，所述微处理器通过通讯模块与云计算中心建立数据传输联系，所述云计算中心的的输出端通过数据线与显示端连接，所述云计算中心的输入端与车联网数据库建立连接；
所述数据采集端对电池的充放电情况和使用能耗情况实时监测并传输到微处理器和存储单元，微处理器接收数据采集端采集的数据并；
所述微处理器通过通讯模块与云计算中心进行数据传输；
所述云计算中心将数据采集端采集的电池充放电情况和使用能耗情况获取分析，结合车联网数据库记载的信息对电池的SoH分析并将结果通过显示端显示。
云计算中心对动力电池评估时，获取数据采集端采集的数据、车联网数据库存储的电池数据以及其他来源的数据，从而能够通过大量的数据采集，为动力电池SoH的估算提供准确的依据；
所述显示端为LED显示屏，LED显示屏用于对估算的结果进行显示作用。
所述通讯模块为无线通讯模块或者有线通讯模块，根据使用距离进行有选择的使用，近距离使用采用有线通讯模块，信号传输稳定，远距离传输采用无线通讯模块，减少损耗。
所述通讯模块为无线通讯模块，所述无线通讯模块满足wifi通讯协议、 ZigBee通讯协议和gprs通讯协议。
如ZigBee通讯协议：ZigBee协议属于高级通信协议，是基于上世界的 IEEE协会制定的802协议，主要约束了网路的无线协议、通讯协议、安全协议和应用需求等方面的标准，其有效转播速率可以达到300Kbps(千比特率)。和计算机通信的模式类似，ZigBee的网络协议是分层结构，自下而上主要由五层结构构成，其中包括用户层，ZigBee联盟和IEEE802.15.4协议。
Zigbee的结构分为4层：分别是物理层，MAC层，网络/安全层和应用/ 支持层。其中应用/支持层与网络/安全层由Zigbee联盟定义，而MAC层和物理层由IEE802.15.4协议定义，以下为各层在Zigbee结构中的作用：
物理层：作为Zigbee协议结构的最低层，提供了最基础的服务，为上一层MAC层提供了服务，如数据的接口等等。同时也起到了与现实(物理)世界交互的作用；
MAC层：负责不同设备之间无线数据链路的建立，维护，结束，确认的数据传送和接收；
网络/安全层：保证了数据的传输和完整性，同时可对数据进行加密；
应用/支持层：根据设计目的和需求使多个器件之间进行通信。
对各个动力电池进行编号，且电池的编号是独一无二的，如1、2、3······，且数据采集端与动力电池的编号对应，数据采集端采集的数据上有该电池的编号，从而通过该编号能够对应的得到该电池的使用信息，从而远程上传信息后，在车联网数据库内保存，在调取使用时，能够直接获取该电池的所有信息。
一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统的估算方法，该基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统的估算方法具体步骤如下：
S1：出厂时，测量电池数据并上传：在动力电池出厂时，测算动力电池的容量、内阻等、并上传到存储单元、车联网数据库进行存储；
S2：对电池充放电分析并存储：进行充放电循环片段、充电时长分析、充电次数分析，并进行存储；
S3：对电池能耗分析并存储：进行能耗分析、急加速分析、充电温度，并进行存储；
S4：获得相对SoH的拟合曲线：通过以上的分析数据，获得相对SoH的拟合曲线并通过显示端展示。
所述步骤S4中SoH的拟合曲线通过电池SoH分析模型分析得出，所述电池SoH分析模型集成在云计算中心处。
所述电池SoH分析模型包括电芯出厂数据分析模块、充放电习惯分析模块和使用习惯分析模块。
电芯出厂数据分析模块检测电芯出厂内阻、电芯出厂容量、电芯出厂材质等，充放电习惯分析模块分析充放电循环片段、充电时长分析、充电SOC 分析、充电次数分析和周行驶公里数分析，使用习惯分析模块对充电开始时间分析、能耗分析、急加速分析、行驶里程分析等。
现有技术相比，本发明具有的好处在于：
1)分析海量的数据，避免数据局限性导致的误判；
2)丰富的与电池相关数据池，便于系统做综合运算。建立充放电习惯分析、驾驶行为分析、使SoH预估准确率达到了90％以上，远高于行业水平。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明；因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统，包括数据采集端、微处理器、存储单元、通讯模块、云计算中心、显示端和车联网数据库，其特征在于：所述数据采集端的输出端通过数据线与微处理器的输入端连接，所述微处理器的存储端口通过数据线与存储单元连接，所述微处理器通过通讯模块与云计算中心建立数据传输联系，所述云计算中心的的输出端通过数据线与显示端连接，所述云计算中心的输入端与车联网数据库建立连接；
所述数据采集端对电池的充放电情况和使用能耗情况实时监测并传输到微处理器和存储单元；
所述微处理器通过通讯模块与云计算中心进行数据传输；
所述云计算中心将数据采集端采集的电池充放电情况和使用能耗情况获取分析，结合车联网数据库记载的信息对电池的SoH分析并将结果通过显示端显示。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统，其特征在于：所述显示端为LED显示屏。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统，其特征在于：所述通讯模块为无线通讯模块或者有线通讯模块。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统，其特征在于：所述通讯模块为无线通讯模块，所述无线通讯模块满足wifi通讯协议、ZigBee通讯协议和gprs通讯协议。
5.一种如权利要求1-4任意一项所述基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统的估算方法，其特征在于：该基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统的估算方法具体步骤如下：
S1：出厂时，测量电池数据并上传：在动力电池出厂时，测算动力电池的容量、内阻等、并上传到存储单元、车联网数据库进行存储；
S2：对电池充放电分析并存储：进行充放电循环片段、充电时长分析、充电次数分析，并进行存储；
S3：对电池能耗分析并存储：进行能耗分析、急加速分析、充电温度，并进行存储；
S4：获得相对SoH的拟合曲线：通过以上的分析数据，获得相对SoH的拟合曲线并通过显示端展示。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统的估算方法，其特征在于：所述步骤S4中SoH的拟合曲线通过电池SoH分析模型分析得出，所述电池SoH分析模型集成在云计算中心处。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据平台的动力电池SoH的估算系统的估算方法，其特征在于：所述电池SoH分析模型包括电芯出厂数据分析模块、充放电习惯分析模块和使用习惯分析模块。
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