CN112180274A - 一种动力电池组快速检测测评方法 - Google Patents

一种动力电池组快速检测测评方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112180274A
CN112180274A CN202011039298.9A CN202011039298A CN112180274A CN 112180274 A CN112180274 A CN 112180274A CN 202011039298 A CN202011039298 A CN 202011039298A CN 112180274 A CN112180274 A CN 112180274A
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery pack
capacity
internal resistance
consistency
monomer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011039298.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112180274B (zh
Inventor
李家琦
陆一凡
周正
厉凯
郑岳久
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
University of Shanghai for Science and Technology
Original Assignee
University of Shanghai for Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by University of Shanghai for Science and Technology filed Critical University of Shanghai for Science and Technology
Priority to CN202011039298.9A priority Critical patent/CN112180274B/zh
Publication of CN112180274A publication Critical patent/CN112180274A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112180274B publication Critical patent/CN112180274B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/385Arrangements for measuring battery or accumulator variables
    • G01R31/387Determining ampere-hour charge capacity or SoC
    • G01R31/388Determining ampere-hour charge capacity or SoC involving voltage measurements
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/3644Constructional arrangements
    • G01R31/3648Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/389Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/396Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

本发明提出一种动力电池组快速检测测评方法,采用了基于多段充放电倍率切换与电流跳变的电池组快速离线测试方法,获取电池组关键外部特性参数,进而通过基于开路电压弛豫模型的容量预估算法与基于充放电电流跳变的内阻预估算法,获得电池组的容量、内阻内部特性参数,进而通过基于一致性的电池组评价方法,计算容量、内阻的一致性、阈值权重确立、加权得分计算,从而获得电池组一致性的总评分;从而改进了目前电池组离线测试与评价的模式,可以有效的提高电动汽车交易等环节中电池组离线检测的效率,并且有效的定量评价当前电池的一致性、安全性以及耐久性等特性。

Description

一种动力电池组快速检测测评方法
技术领域
本发明涉及电池评测技术领域,尤其涉及一种动力电池组快速检测测评方法。
背景技术
由于新能源汽车在节能环保、能源安全、可持续发展等方面的巨大优势,近年来国家企业各级对其进行大力推广,消费者对于新能源汽车的需求巨大,同时促进了电动汽车二手交易市场的迅速发展。然而,当前市场却尚未建立新能源汽车的二手交易体系,二手交易过程尚且缺少权威有效的车辆评测与定价方法,尤其是对于电动汽车的核心部件动力电池的测评,造成车辆定价与交易困难。相较于传统的燃油汽车,纯电动、混合动力等类型的新能源汽车采用了动力电池组作为车辆储能部件,同时也是整车的核心部件。动力电池组的性能直接决定了电动汽车的行驶里程与安全性,交易过程中对于动力电池组尚存性能的有效评估尤为重要。
锂离子电池由于其能量密度高、使用寿命长和自放电率低等优点,在电动和混合动力汽车中广泛使用。然而,由于制造过程的不一致和使用环境的不一致,电池组单体间的不一致始终存在并不可消除。电池组单体间的不一致将加快电池组寿命的衰减速度,降低电池包的性能和安全性,在车辆交易前对电池组进行一致性的检测评价是极其必要的。
同时,二手交易过程要求有效率较高的现场测试评价模式,先前的动力电池组测试评价方法受限于测试过程繁琐、效率低下、耗能高等缺陷,不能很好的应用于二手交易测评领域。因此,动力电池组现场快速检测与评价方法具有很高的研究价值,也是电池管理系统中的关键技术之一,对于电动汽车的交易与电池组系统管理等具有重大意义。
发明内容
本发明的目的在于提出一种融合了电池组离线快速容量、内阻测试方法与基于一致性的评价方法,改进了目前电池组离线测试与评价的模式,可以有效的提高电动汽车交易等环节中电池组离线检测的效率,并且有效的定量评价当前电池的一致性、安全性、耐久性的测评方法。
为达到上述目的,本发明提出一种动力电池组快速检测测评方法,采用了基于多段充放电倍率切换与电流跳变的电池组快速离线测试方法,获取电池组关键外部特性参数,进而通过基于开路电压弛豫模型的容量预估算法与基于充放电电流跳变的内阻预估算法,获得电池组的容量、内阻内部特性参数,进而通过基于一致性的电池组评价方法,计算容量、内阻的一致性、阈值权重确立、加权得分计算,从而获得电池组一致性的总评分。
进一步的,所述电池组快速离线测试方法包括以下步骤:首先对待测电池组进行当前电压与SOC区间检测,随后进行包含有多个不同倍率的快速充/放电测试;在进行快速离线测试时,记录整个过程中电池的时间、电压、电流等外部特性数据。
进一步的,在相邻的不同倍率的快速充/放电区间段之间,存在着瞬时的电压电流跳变。
进一步的,所述基于开路电压弛豫模型的容量预估算法为通过快速离线测试所得的关键外部特性与电池固有的内部OCV-SOC特性关系,建立开路电压的电压弛豫优化估计模型,进而通过电池内部特性与安时积分法计算获得当前容量。
进一步的,所述基于充放电电流跳变的内阻预估算法,通过充放电倍率切换处电压电流跳变所产生的阶跃性的电压值与电流值,结合了脉冲法内阻计算原理,获得电池的当前内阻值。
进一步的,所述基于一致性的电池组评价方法首先计算得到所得容量内阻的一致性,确定容量内阻一致性指标的阈值,根据阈值计算出各项指标的未加权得分。
进一步的,所述基于一致性的电池组评价方法还包括各项指标的权重确立,进而基于权重计算出各项指标的加权得分并计算出电池组一致性的总分。
与现有技术相比,本发明的优势之处在于:
1、本发明提供的一种动力电池组快速检测评价方法采用了充电倍率切换与电流跳变耦合作用的快速离线检测方式,简化了电池组现场检测的操作流程,提高了整体的状态预估效率,极大的便利了在二手交易等场所中进行电池组性能检测的工作。同时有利于增强监测系统的鲁棒性,并且相对提升了容量与内阻的预估精度。
2、本发明提供的一种动力电池组快速检测评价方法融合了基于开路电压(OCV)模型的容量预估方法和基于充放电电流跳变脉冲的内阻预估方法,大大缩减了检测过程中容量与内阻估计所需的时间,提高了电池组整体检测效率。
3、本发明提供的一种动力电池组快速检测评价方法融合了基于一致性的电池组评价方法,可以有效的定量评价随着使用电池的耐久性、一致性、安全性的演化情况,在避免了对电池包进行拆解的同时减少了评价算法的计算量。
附图说明
图1是本发明实施例的一种动力电池组快速检测评价方法的总体检测评价流程图;
图2是本发明实施例的一种动力电池组快速检测评价方法的快速离线测试示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将对本发明的技术方案作进一步地说明。
首先采用基于多段充放电倍率切换与电流跳变的电池组快速离线检测方法,获取电池组关键外部特性参数,进而通过基于开路电压弛豫模型的容量预估算法与基于充放电电流跳变脉冲的内阻预估算法,获得电池组的容量、内阻内部特性参数,进而通过基于一致性的电池组评价方法,进行内部特性参数的一致性计算、阈值权重确立、加权得分计算,从而获得电池组一致性的总评分。总体检测评价流程见图1,快速离线测试示意见图2。具体包括如下步骤:
S1.进行电池组快速离线测试,获取如电压、电流、时间等的电池组关键外部特性参数。
首先对待测电池组中的某一单体进行开路电压区间检测,以确定后续离线测试采用充电/放电模式。本例中采用了初始开路电压位于低区间内,从而在快速离线测试中对电池充电的模式进行演示。
其中,所述电池组快速离线测试采用了基于多段充放电倍率切换与电流跳变的方法,如图2快速离线测试示意图所示,在测试中使用了三段不同充电倍率的充电段对单体进行测试,如图中A,B,C三段示,在不同倍率的充电段中,电流大小不同,分别为IiA、IiB、IiC。本实施例中采用了三段倍率依次减小的模式进行演示,即IiA>IiB>IiC
进而获得了如图2中所示单体电池在充电测试过程中各个阶段的端电压值、单体充电的电流值、充电段的持续时间等参数。如图中所示:t1是电池组离线测试充电的起始时间,t4是电池组充电的结束时间,t2和t3是离线测试中电流倍率的切换时间点,t2和t3将整个充电区间分为了三个不同倍率的充电段;IiA、IiB、IiC分别是A,B,C段落内的充电电流值;Ui1是第i个单体在初始状态t1时刻的端电压值,Ui6是第i个单体在测试结束t4时刻的端电压值;Ui2、Ui3为t2时刻倍率切换前后的端电压值,Ui4、Ui5为t3时刻倍率切换前后的端电压值;
S2.通过基于开路电压弛豫模型的容量预估算法获得电池组容量特性,通过基于充放电电流跳变的内阻预估算法获得电池组内阻特性:
S2-1.首先,根据基于开路电压弛豫模型的容量预估算法计算电池组中单体电池的容量值,计算方法如式(1)~(8)所示:
Figure BDA0002706096410000051
Figure BDA0002706096410000052
Figure BDA0002706096410000053
Figure BDA0002706096410000054
OCV2=foptimal(OCV2f,τ) (5)
Figure BDA0002706096410000055
Figure BDA0002706096410000056
Figure BDA0002706096410000057
式中,SOCi1是第i个单体在初始状态t1时刻的荷电状态;fOCV-SOC是该型号电池的固有OCV-SOC曲线函数关系;QiA是A段内单体充入的电量;ΔSOCiA是第i个单体在A段内充电产生的荷电状态变化量;C标为单体的标称容量;SOCi2f是第i个单体充电后在t2时的荷电状态粗预估值;OCV2f是t2时刻对应的开路电压粗预估值;foptimal为开路电压弛豫模型的优化函数;τ为参变量;OCV2为t2时刻开路电压的精确优化结果;SOCi2为第i个单体在t2时刻的荷电状态精确值;CA、CB、CC为分别通过A,B,C段计算得到的单体当前容量;
Figure BDA0002706096410000067
为容量计算的平均结果。
S2-2.其次,根据基于充放电电流跳变的内阻预估算法计算获得该单体的内阻值,计算方法如式(9)~(11)所示:
Figure BDA0002706096410000061
Figure BDA0002706096410000062
Figure BDA0002706096410000063
式中,Ri1为第i个单体在t2倍率切换时刻计算所得的内阻值;Ri2为第i个单体在t3倍率切换时刻计算所得的内阻值;
Figure BDA0002706096410000064
为内阻计算的平均结果。
S3.通过基于一致性的电池组评价方法,进行电池组容量内阻的一致性评估、阈值权重确立、加权得分计算等:
S3-1.容量一致性的参数记为σQ
Figure BDA0002706096410000065
其计算公式如式(12)~(15)所示:
Figure BDA0002706096410000066
Figure BDA0002706096410000071
Figure BDA0002706096410000072
Figure BDA0002706096410000073
式中,
Figure BDA0002706096410000074
表示各单体容量的平均值;σQ表示各单体容量的标准差;δQ表示各单体容量的标准差变异系数,是评价容量一致性的参数之一;Qmax表示各单体容量的最大值,Qmin表示各单体容量的最小值;
Figure BDA0002706096410000075
表示各单体容量的极差变异系数,也是评价容量一致性的参数。σQ
Figure BDA0002706096410000076
越大,容量一致性越差。
S3-2.内阻一致性的参数记为δR,其计算公式如式(16)~(18)所示:
Figure BDA0002706096410000077
Figure BDA0002706096410000078
Figure BDA0002706096410000079
式中,
Figure BDA00027060964100000710
表示各单体的内阻平均值。σR表示各单体内阻的标准差;δR表示各单体内阻的变异系数,即为评价内阻一致性的参数。δR越大,内阻一致性越差。
S3-3.采用最高分与最低分的方法确定容量、内阻指标的阈值,进而采用插值方法计算出两项指标的未加权得分。本实施例采用分段线性插值,并把容量一致性的得分记为GQ,内阻一致性的得分记为GR。同时确定两项指标的权重,容量一致性的权重记为WQ,内阻一致性的权重记为WR
S4.基于权重计算出两项指标的加权得分并计算出电池组一致性的总分。本实施例中把电池组一致性总分记为GS,如公式(19)所示:
GS=WQ×GQ+WR×GR (19)
至此便完成了待测电池组的检测与评价过程,经过本发明的动力电池组快速检测评价方法,可以快速且较为精准的获得待测动力电池组的综合性能评分,有效的表征了电池组当前的综合性能。
本方法融合了电池组离线快速容量、内阻测试方法与基于一致性的评价方法,改进了目前电池组离线测试与评价的模式,可以有效的提高电动汽车交易等环节中电池组离线检测的效率,并且有效的定量评价当前电池的一致性、安全性、耐久性等。
上述仅为本发明的优选实施例而已,并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员,在不脱离本发明的技术方案的范围内,对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动,均属未脱离本发明的技术方案的内容,仍属于本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种动力电池组快速检测测评方法,其特征在于,采用了基于多段充放电倍率切换与电流跳变的电池组快速离线测试方法,获取电池组关键外部特性参数,进而通过基于开路电压弛豫模型的容量预估算法与基于充放电电流跳变的内阻预估算法,获得电池组的容量、内阻内部特性参数,进而通过基于一致性的电池组评价方法,计算容量、内阻的一致性、阈值权重确立、加权得分计算,从而获得电池组一致性的总评分。
2.根据权利要求1所述的动力电池组快速检测测评方法,其特征在于,所述电池组快速离线测试方法包括以下步骤:首先对待测电池组进行当前电压与SOC区间检测,随后进行包含有多个不同倍率的快速充/放电测试;在进行快速离线测试时,记录整个过程中电池的时间、电压、电流等外部特性数据。
3.根据权利要求2所述的动力电池组快速检测测评方法,其特征在于,在相邻的不同倍率的快速充/放电区间段之间,存在着瞬时的电压电流跳变。
4.根据权利要求1所述的动力电池组快速检测测评方法,其特征在于,所述基于开路电压弛豫模型的容量预估算法为通过快速离线测试所得的关键外部特性与电池固有的内部OCV-SOC特性关系,建立开路电压的电压弛豫优化估计模型,进而通过电池内部特性与安时积分法计算获得当前容量;
根据所述基于开路电压弛豫模型的容量预估算法计算电池组中单体电池的容量值,计算方法如下:
Figure FDA0002706096400000011
Figure FDA0002706096400000012
Figure FDA0002706096400000013
OCV2f=fOCV-SOC(SOCi2f)=fOCV-SOC(SOCi1+ΔSOCiA)
OCV2=foptimal(OCV2f,τ)
Figure FDA0002706096400000014
Figure FDA0002706096400000021
Figure FDA0002706096400000022
式中,SOCi1是第i个单体在初始状态t1时刻的荷电状态;fOCV-SOC是该型号电池的固有OCV-SOC曲线函数关系;QiA是A段内单体充入的电量;ΔSOCiA是第i个单体在A段内充电产生的荷电状态变化量;C为单体的标称容量;SOCi2f是第i个单体充电后在t2时的荷电状态粗预估值;OCV2f是t2时刻对应的开路电压粗预估值;foptimal为开路电压弛豫模型的优化函数;τ为参变量;OCV2为t2时刻开路电压的精确优化结果;SOCi2为第i个单体在t2时刻的荷电状态精确值;CA、CB、CC为分别通过A,B,C段计算得到的单体当前容量;
Figure FDA0002706096400000023
为容量计算的平均结果。
5.根据权利要求1所述的动力电池组快速检测测评方法,其特征在于,所述基于充放电电流跳变的内阻预估算法,通过充放电倍率切换处电压电流跳变所产生的阶跃性的电压值与电流值,结合了脉冲法内阻计算原理,获得电池的当前内阻值;
根据所述基于充放电电流跳变的内阻预估算法计算获得该单体的内阻值,计算方法如下:
Figure FDA0002706096400000024
Figure FDA0002706096400000025
Figure FDA0002706096400000026
式中,Ri1为第i个单体在t2倍率切换时刻计算所得的内阻值;Ri2为第i个单体在t3倍率切换时刻计算所得的内阻值;
Figure FDA0002706096400000027
为内阻计算的平均结果。
6.根据权利要求1所述的动力电池组快速检测测评方法,其特征在于,所述基于一致性的电池组评价方法首先计算得到所得容量内阻的一致性,确定容量内阻一致性指标的阈值,根据阈值计算出各项指标的未加权得分;
其中,容量一致性的参数记为σQ
Figure FDA0002706096400000031
其计算公式如下:
Figure FDA0002706096400000032
Figure FDA0002706096400000033
Figure FDA0002706096400000034
Figure FDA0002706096400000035
式中,
Figure FDA0002706096400000036
表示各单体容量的平均值;σQ表示各单体容量的标准差;δQ表示各单体容量的标准差变异系数,是评价容量一致性的参数之一;Qmax表示各单体容量的最大值,Qmin表示各单体容量的最小值;
Figure FDA0002706096400000037
表示各单体容量的极差变异系数,也是评价容量一致性的参数;σQ
Figure FDA0002706096400000038
越大,容量一致性越差;
内阻一致性的参数记为δR,其计算公式如下:
Figure FDA0002706096400000039
Figure FDA00027060964000000310
Figure FDA00027060964000000311
式中,
Figure FDA00027060964000000312
表示各单体的内阻平均值。σR表示各单体内阻的标准差;δR表示各单体内阻的变异系数,即为评价内阻一致性的参数。δR越大,内阻一致性越差。
7.根据权利要求6所述的动力电池组快速检测测评方法,其特征在于,所述基于一致性的电池组评价方法还包括各项指标的权重确立,进而基于权重计算出各项指标的加权得分并计算出电池组一致性的总分。
CN202011039298.9A 2020-09-28 2020-09-28 一种动力电池组快速检测测评方法 Active CN112180274B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011039298.9A CN112180274B (zh) 2020-09-28 2020-09-28 一种动力电池组快速检测测评方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011039298.9A CN112180274B (zh) 2020-09-28 2020-09-28 一种动力电池组快速检测测评方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112180274A true CN112180274A (zh) 2021-01-05
CN112180274B CN112180274B (zh) 2023-06-27

Family

ID=73944454

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011039298.9A Active CN112180274B (zh) 2020-09-28 2020-09-28 一种动力电池组快速检测测评方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112180274B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113791352A (zh) * 2021-09-17 2021-12-14 深圳市新威尔电子有限公司 基于容量离散的电池测试方法
CN114035056A (zh) * 2021-11-30 2022-02-11 蜂巢能源(上海)有限公司 一种动力电池性能检测方法、装置和设备
CN115542186A (zh) * 2022-11-30 2022-12-30 中国电力科学研究院有限公司 一种储能电池状态及一致性评价方法、装置、设备及介质
CN115902656A (zh) * 2022-11-14 2023-04-04 上海玫克生储能科技有限公司 2/3/4轮的电动车电池检测方法、系统、存储介质及充电桩
CN116338501A (zh) * 2022-12-19 2023-06-27 哈尔滨工业大学 基于神经网络预测弛豫电压的锂离子电池健康检测方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006098594A1 (en) * 2005-03-17 2006-09-21 Lg Chem, Ltd. Method of implementation reference value of state of charge algorithm verification in battery using ah counting and ocv hysteresis
CN102590751A (zh) * 2011-10-12 2012-07-18 北京市电力公司 动力电池包一致性评估方法和装置
CN106461732A (zh) * 2014-04-16 2017-02-22 雷诺两合公司 用于估计电池的健康状态的方法
CN109946613A (zh) * 2019-04-08 2019-06-28 上海理工大学 车用动力电池的内阻在线估计与寿命检测方法
CN109997050A (zh) * 2016-02-04 2019-07-09 江森自控科技公司 用于可再充电的电池组的荷电状态和容量估算的系统和方法
CN111610447A (zh) * 2020-05-22 2020-09-01 上海理工大学 一种基于开路电压的电池容量估计方法
CN111693876A (zh) * 2020-05-09 2020-09-22 清华大学 电池组评价方法及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006098594A1 (en) * 2005-03-17 2006-09-21 Lg Chem, Ltd. Method of implementation reference value of state of charge algorithm verification in battery using ah counting and ocv hysteresis
CN102590751A (zh) * 2011-10-12 2012-07-18 北京市电力公司 动力电池包一致性评估方法和装置
CN106461732A (zh) * 2014-04-16 2017-02-22 雷诺两合公司 用于估计电池的健康状态的方法
CN109997050A (zh) * 2016-02-04 2019-07-09 江森自控科技公司 用于可再充电的电池组的荷电状态和容量估算的系统和方法
CN109946613A (zh) * 2019-04-08 2019-06-28 上海理工大学 车用动力电池的内阻在线估计与寿命检测方法
CN111693876A (zh) * 2020-05-09 2020-09-22 清华大学 电池组评价方法及系统
CN111610447A (zh) * 2020-05-22 2020-09-01 上海理工大学 一种基于开路电压的电池容量估计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LONG CHANG ET AL: "《A novel fast capacity estimation method based on current curves of parallel-connected cells for retired lithium-ion batteries in second-use applications》", 《JOURNAL OF POWER SOURCES》 *
郑岳久 等: "《基于快速充电曲线的退役锂电池模块快速分选技术》", 《电网技术》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113791352A (zh) * 2021-09-17 2021-12-14 深圳市新威尔电子有限公司 基于容量离散的电池测试方法
CN113791352B (zh) * 2021-09-17 2024-04-16 深圳市新威尔电子有限公司 基于容量离散的电池测试方法
CN114035056A (zh) * 2021-11-30 2022-02-11 蜂巢能源(上海)有限公司 一种动力电池性能检测方法、装置和设备
CN115902656A (zh) * 2022-11-14 2023-04-04 上海玫克生储能科技有限公司 2/3/4轮的电动车电池检测方法、系统、存储介质及充电桩
CN115542186A (zh) * 2022-11-30 2022-12-30 中国电力科学研究院有限公司 一种储能电池状态及一致性评价方法、装置、设备及介质
CN115542186B (zh) * 2022-11-30 2023-03-14 中国电力科学研究院有限公司 一种储能电池状态及一致性评价方法、装置、设备及介质
CN116338501A (zh) * 2022-12-19 2023-06-27 哈尔滨工业大学 基于神经网络预测弛豫电压的锂离子电池健康检测方法
CN116338501B (zh) * 2022-12-19 2023-09-12 哈尔滨工业大学 基于神经网络预测弛豫电压的锂离子电池健康检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112180274B (zh) 2023-06-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112180274B (zh) 一种动力电池组快速检测测评方法
CN102253343B (zh) 一种蓄电池的健康度与荷电状态的估算方法
CN109031145B (zh) 一种考虑不一致性的串并联电池组模型及实现方法
CN107991623B (zh) 一种考虑温度和老化程度的电池安时积分soc估计方法
CN103091642B (zh) 一种锂电池容量快速估计方法
CN103163480B (zh) 锂电池健康状态的评估方法
CN107861075B (zh) 一种确定动力电池sop的方法
CN103344917B (zh) 一种锂电池循环寿命快速测试方法
CN102445663B (zh) 一种电动汽车电池健康状态估算的方法
CN102074757B (zh) 一种锂离子电池荷电状态的估算方法
CN102565710B (zh) 用于估计蓄电池健康状态的方法和装置
CN102468521B (zh) 用于估计蓄电池健康状态的方法和装置
CN102590751B (zh) 动力电池包一致性评估方法和装置
CN111239629B (zh) 一种退役锂电池的梯次利用状态区间划分方法
CN105676135A (zh) 一种特种工程车用动力铅酸电池剩余容量在线估算方法
CN104965179A (zh) 一种锂离子蓄电池的温度组合电路模型及其参数识别方法
CN111257770B (zh) 一种电池包功率估算方法
CN111766530B (zh) 锂离子蓄电池单体寿命检测方法
CN113109729B (zh) 基于加速老化试验与实车工况的车用动力电池soh评估方法
CN109581228B (zh) 电池组绝对容量快速计算方法
CN103424712A (zh) 基于粒子群优化的电池剩余容量在线测量方法
CN113884922B (zh) 一种基于电压和电量离群系数的电池内短路定量诊断方法
CN109557475A (zh) 一种电池可用容量soc的确定方法及装置
CN103176137A (zh) 基于电池soc不均匀性的电池组健康状态评价方法
CN111537887A (zh) 考虑迟滞特性的混合动力系统电池开路电压模型优化方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant