CN112433169B - 一种云端动力电池健康度评估系统及方法 - Google Patents

一种云端动力电池健康度评估系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种云端动力电池健康度评估系统及方法。该系统包括数据采集装置、云端数据平台、数据预处理装置以及动力电池健康评估系统；所述数据采集装置与运行的新能源汽车的动力电池连接；所述云端数据平台与所述数据采集装置连接；所述数据预处理装置与所述云端数据平台连接；所述动力电池健康评估系统与所述数据预处理装置连接；所述动力电池健康评估系统用于将预处理后的实时的数据进行特征提取，并根据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度，并根据所述电池健康度输出电池健康评估结果。本发明实现对动力电池健康状态的低成本、实时在线、准确地评估。

Description

一种云端动力电池健康度评估系统及方法
技术领域
本发明涉及动力电池健康状态评估领域，特别是涉及一种云端动力电池健康度评估系统及方法。
背景技术
随着新能源汽车越来越多的应用，车主、厂家、电池梯次利用回收企业和检测机构等对动力电池的健康状态也越来越重视。没有电池健康状态的准确判断，就无法对车辆进行合理的能量管理，也无法完成车辆价值的准确评估。因此，动力电池健康状态的评估十分必要。
目前对于动力电池健康状态评估的方法主要有以下三类：
第一类是基于电池充/放电数据，提取电压差分(DV)或容量增量(IC)特征进行评估。该方法在评估健康状态时需要进行完整或部分充电，对充电条件和电压电流采样频率与精度要求较高，否则误差较大。
第二类是基于不同寿命阶段电池OCV-SOC曲线查表进行评估。该方法需要电池全寿命周期的OCV-SOC曲线，这需要高成本长周期的寿命试验支撑。
第三类是基于模型(等效电路模型、经验模型、电化学模型等)的评估方法。然而模型参数需要通过试验或历史参数辨识，模型的精度和过拟合现象对评估的准确性影响较大，复杂的模型对计算量和存储也有很高要求，应用成本较高。
因此，亟需一种电池健康度的评估系统或方法，能够解决现有技术中的弊端，进而能够实现对动力电池健康状态的低成本、实时在线、准确地评估。
发明内容
本发明的目的是提供一种云端动力电池健康度评估系统及方法，实现对动力电池健康状态的低成本、实时在线、准确地评估。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种云端动力电池健康度评估系统，包括：数据采集装置、数据发送装置、云端数据平台、数据预处理装置以及动力电池健康评估系统；
所述数据采集装置与运行的新能源汽车的动力电池连接；所述数据采集装置用于实时采集所述动力电池的实时的数据；所述数据包括：车辆状态、充电状态、运行模式、车速、累计里程、总电压、总电流、SOC、最高和最低单体电压以及最高和最低温度；
所述云端数据平台与通过所述数据发送装置与所述数据采集装置连接；所述云端数据平台用于接收所述实时的数据，并将接收的所述实时的数据进行存储；
所述数据预处理装置与所述云端数据平台连接；所述数据预处理装置用于将所述实时的数据进行预处理；所述预处理包括：筛选、清洗、切片以及数据重构；
所述动力电池健康评估系统与所述数据预处理装置连接；所述动力电池健康评估系统用于将预处理后的实时的数据进行特征提取，并根据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度，并根据所述电池健康度输出电池健康评估结果；所述特征标准数据库为所有车辆运行初期的数据；所述运行初期的数据为车辆在设定行程公里范围以内运行的数据。
可选的，所述云端数据平台包括：数据接收模块以及数据存储模块；
所述数据接收模块与所述数据发送装置连接；所述数据接收模块用于接收所述实时的数据；
所述数据存储模块分别与所述数据接收模块以及所述数据预处理装置连接；所述数据存储模块用于将接收的所述实时的数据进行存储。
可选的，所述动力电池健康评估系统包括：特征标准数据库模块和评估算法模块；
所述特征标准数据库模块用于将所述车辆运行初期的数据进行分类以及特征提取，确定特征标准数据库；所述特征标准数据库模块与所述数据预处理装置连接；所述特征标准数据库模块还用于将所述实时的数据进行分类以及进行特征提取；
所述评估算法模块与所述特征标准数据库模块连接；所述评估算法模块用于根据实时的数据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度，并根据所述电池健康度输出电池健康评估结果。
可选的，所述特征标准数据库模块包括分类单元、电芯健康标准数据库以及整包健康标准数据库；
所述分类单元用于将数据根据车辆种类、电化学体系、充电截止条件和温度进行分类；
所述电芯健康标准数据库分别与所述分类单元以及所述评估算法模块连接；所述电芯健康标准数据库用于存储截止电压、SOC-OCV、自放电率以及内阻特征；
所述整包健康标准数据库分别与所述分类单元以及所述评估算法模块连接；所述整包健康标准数据库用于存储均衡效果、电压一致性、温度一致性以及续航里程。
可选的，所述动力电池健康评估系统还包括：评估分析报告生成模块；
所述评估分析报告生成模块与所述评估算法模块连接；所述评估分析报告生成模块用于根据所述电池健康评估结果生成评估分析报告。
可选的，所述动力电池健康评估系统还包括：显示模块；
所述显示模块与所述评估算法模块连接；所述显示模块用于将所述电池健康评估结果进行显示。
一种云端动力电池健康度评估方法，包括：
获取运行的新能源汽车的动力电池的实时的数据；所述数据包括：车辆状态、充电状态、运行模式、车速、累计里程、总电压、总电流、SOC、最高和最低单体电压以及最高和最低温度；
将所述实时数据进行预处理；所述预处理包括：筛选、清洗、切片以及数据重构；
将预处理后的实时的数据进行特征提取，并根据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度；
根据所述电池健康度输出电池健康评估结果。
可选的，所述将预处理后的实时的数据进行特征提取，并根据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度，具体包括：
对所述预处理后的实时的数据进行分类；
根据分类后的实时的数据，提取与电芯健康标准数据库中对应的特征；与所述电芯健康标准数据库中对应的特征包括：截止电压、SOC-OCV、自放电率以及内阻；
根据分类后的实时的数据，提取与整包健康标准数据库对应的特征；与所述整包健康标准数据库对应的特征包括：均衡效果、电压一致性、温度一致性以及续航里程；
根据实时的数据提取后的特征与所述电芯健康标准数据库中对应的特征以及与所述整包健康标准数据库对应的特征进行作差；
根据作差结果，基于机器学习算法确定电池健康度。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明所提供的一种云端动力电池健康度评估系统及方法，基于全工况条件全工作区间的全量电动汽车运行数据，首先以新状态的车辆运行初期的数据为基础，建立特征标准数据库，并通过云端实时采集数据持续更新、优化、完善数据库内容。然后，接收单车实时运行数据，提取出与标准数据库里对应的特征。最后，评估算法完成评估，输出电池健康评估结果。全量数据的基础，可以保证实时数据的准确性。本发明提出的特征标准数据库的大大减少了传统数据驱动方法的存储需求，降低了大数据分析储存资源的成本。通过提取实时在线运行车辆的特征数据与标准数据库进行差值比较，大大降低了对模型运算资源的需求，并可以实时对运行车辆健康度进行评估。达到了低成本、实时在线、准确评估的目标。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的一种云端动力电池健康度评估系统结构示意图；
图2为本发明所提供的一种云端动力电池健康度评估系统架构图；
图3为本发明所提供的一种云端动力电池健康度评估方法流程示意图。
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。
本发明的目的是提供一种云端动力电池健康度评估系统及方法，实现对动力电池健康状态的低成本、实时在线、准确地评估。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明所提供的一种云端动力电池健康度评估系统结构示意图，图2为本发明所提供的一种云端动力电池健康度评估系统架构图，如图1和图2所示，本发明所提供的一种云端动力电池健康度评估系统，包括：数据采集装置1、数据发送装置、云端数据平台2、数据预处理装置3以及动力电池健康评估系统4。
所述数据采集装置1与运行的新能源汽车的动力电池连接；所述数据采集装置1用于实时采集所述动力电池的实时的数据；所述数据包括：车辆状态、充电状态、运行模式、车速、累计里程、总电压、总电流、SOC、最高和最低单体电压以及最高和最低温度。
所述云端数据平台2通过所述数据发送装置与所述数据采集装置1连接；所述云端数据平台2用于接收所述实时的数据，并将接收的所述实时的数据进行存储。
所述数据预处理装置3与所述云端数据平台2连接；所述数据预处理装置3用于将所述实时的数据进行预处理；所述预处理包括：筛选、清洗、切片以及数据重构。
所述动力电池健康评估系统4与所述数据预处理装置3连接；所述动力电池健康评估系统4用于将预处理后的实时的数据进行特征提取，并根据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度，并根据所述电池健康度输出电池健康评估结果；所述特征标准数据库为所有车辆运行初期的数据；所述运行初期的数据为车辆在设定行程公里范围以内运行的数据。为了持续更新完善数据库，实时接收的新车数据。
所述云端数据平台2包括：数据接收模块以及数据存储模块。
所述数据接收模块与所述数据发送装置连接；所述数据接收模块用于接收所述实时的数据。
所述数据存储模块分别与所述数据接收模块以及所述数据预处理装置3连接；所述数据存储模块用于将接收的所述实时的数据进行存储。
所述动力电池健康评估系统4包括：特征标准数据库模块和评估算法模块；
所述特征标准数据库模块用于将所述车辆运行初期的数据进行分类以及特征提取，确定特征标准数据库；所述特征标准数据库模块与所述数据预处理装置3连接；所述特征标准数据库模块还用于将所述实时的数据进行分类以及进行特征提取。
所述评估算法模块与所述特征标准数据库模块连接；所述评估算法模块用于根据实时的数据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度，并根据所述电池健康度输出电池健康评估结果。
所述特征标准数据库模块包括分类单元、电芯健康标准数据库以及整包健康标准数据库。
所述分类单元用于将数据根据车辆种类、电化学体系、充电截止条件和温度进行分类。
所述电芯健康标准数据库分别与所述分类单元以及所述评估算法模块连接；所述电芯健康标准数据库用于存储截止电压、SOC-OCV、自放电率以及内阻特征。
所述整包健康标准数据库分别与所述分类单元以及所述评估算法模块连接；所述整包健康标准数据库用于存储均衡效果、电压一致性、温度一致性以及续航里程。
作为一个具体的实施例，车辆种类可以分为乘用车(可进一步分为私家车、共享租赁车、网约车、公务车等)、商用车(可进一步分为客车、专用车等)。电化学体系可以分为磷酸铁锂、三元锂、锰酸锂等类型。充电截止条件按照车辆满充截止电压大小分类。温度区间按照电池探针所测电池最低温度或最高温度每1℃或2℃进行分类。
所述动力电池健康评估系统4还包括：评估分析报告生成模块。
所述评估分析报告生成模块与所述评估算法模块连接；所述评估分析报告生成模块用于根据所述电池健康评估结果生成评估分析报告。
所述动力电池健康评估系统4还包括：显示模块。
所述显示模块与所述评估算法模块连接；所述显示模块用于将所述电池健康评估结果进行显示。
作为一个具体的实施例，车辆运行初期数据经过分类后，提取出满充截止电压、SOC-OCV曲线、自放电率、内阻等特征作为电芯健康评估的标准。提取出均衡效果、电压一致性、温度一致性、续航里程等特征作为整包健康评估标准。
单车实时的数据经由分类后，提取出满充截止电压、SOC-OCV曲线、自放电率、内阻、均衡效果、电压一致性、温度一致性、续航里程等特征，并对提取特征与标准数据库进行差值检测，从而输出电池健康评估结果。
图3为本发明所提供的一种云端动力电池健康度评估方法流程示意图，如图3所示，本发明所提供的一种云端动力电池健康度评估方法，包括：
S301，获取运行的新能源汽车的动力电池的实时的数据；所述数据包括：车辆状态、充电状态、运行模式、车速、累计里程、总电压、总电流、SOC、最高和最低单体电压以及最高和最低温度。
S302，将所述实时数据进行预处理；所述预处理包括：筛选、清洗、切片以及数据重构。
S303，将预处理后的实时的数据进行特征提取，并根据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度。
S304，根据所述电池健康度输出电池健康评估结果。
S303具体包括：
对所述预处理后的实时的数据进行分类。
根据分类后的实时的数据，提取与电芯健康标准数据库中对应的特征；与所述电芯健康标准数据库中对应的特征包括：截止电压、SOC-OCV、自放电率以及内阻。
根据分类后的实时的数据，提取与整包健康标准数据库对应的特征；与所述整包健康标准数据库对应的特征包括：均衡效果、电压一致性、温度一致性以及续航里程。
根据实时的数据提取后的特征与所述电芯健康标准数据库中对应的特征以及与所述整包健康标准数据库对应的特征进行作差。
根据作差结果，基于机器学习算法确定电池健康度。
本发明基于全工况条件全工作区间的全量电动汽车运行数据，通过提取动力电池寿命初期(BOL)健康特征，建立一种电池健康度的评估方法，实现对动力电池健康状态的低成本、实时在线、准确评估。基于全工况条件全工作区间的全量数据提取电池BOL健康特征，形成特征标准数据库，降低后期模型运算复杂度和对大数据存储能力的要求，达到低成本评估的目的。通过接收车辆实时采集数据，评估模型提取重组数据，实时在线评估并输出结果。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种云端动力电池健康度评估系统，其特征在于，包括：数据采集装置、数据发送装置、云端数据平台、数据预处理装置以及动力电池健康评估系统；
所述数据采集装置与运行的新能源汽车的动力电池连接；所述数据采集装置用于实时采集所述动力电池的实时的数据；所述数据包括：车辆状态、充电状态、运行模式、车速、累计里程、总电压、总电流、SOC、最高和最低单体电压以及最高和最低温度；
所述云端数据平台通过所述数据发送装置与所述数据采集装置连接；所述云端数据平台用于接收所述实时的数据，并将接收的所述实时的数据进行存储；
所述数据预处理装置与所述云端数据平台连接；所述数据预处理装置用于将所述实时的数据进行预处理；所述预处理包括：筛选、清洗、切片以及数据重构；
所述动力电池健康评估系统与所述数据预处理装置连接；所述动力电池健康评估系统用于将预处理后的实时的数据进行特征提取，并根据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度，并根据所述电池健康度输出电池健康评估结果；所述特征标准数据库为所有车辆运行初期的数据；所述运行初期的数据为车辆在设定行程公里范围以内运行的数据；
所述动力电池健康评估系统包括：特征标准数据库模块和评估算法模块；
所述特征标准数据库模块用于将所述车辆运行初期的数据进行分类以及特征提取，确定特征标准数据库；所述特征标准数据库模块与所述数据预处理装置连接；所述特征标准数据库模块还用于将所述实时的数据进行分类以及进行特征提取；
所述评估算法模块与所述特征标准数据库模块连接；所述评估算法模块用于根据实时的数据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度，并根据所述电池健康度输出电池健康评估结果；
所述特征标准数据库模块包括分类单元、电芯健康标准数据库以及整包健康标准数据库；
所述分类单元用于将数据根据车辆种类、电化学体系、充电截止条件和温度进行分类；
所述电芯健康标准数据库分别与所述分类单元以及所述评估算法模块连接；所述电芯健康标准数据库用于存储截止电压、SOC-OCV、自放电率以及内阻特征；
所述整包健康标准数据库分别与所述分类单元以及所述评估算法模块连接；所述整包健康标准数据库用于存储均衡效果、电压一致性、温度一致性以及续航里程。
2.根据权利要求1所述的一种云端动力电池健康度评估系统，其特征在于，所述云端数据平台包括：数据接收模块以及数据存储模块；
所述数据接收模块与所述数据发送装置连接；所述数据接收模块用于接收所述实时的数据；
所述数据存储模块分别与所述数据接收模块以及所述数据预处理装置连接；所述数据存储模块用于将接收的所述实时的数据进行存储。
3.根据权利要求1所述的一种云端动力电池健康度评估系统，其特征在于，所述动力电池健康评估系统还包括：评估分析报告生成模块；
所述评估分析报告生成模块与所述评估算法模块连接；所述评估分析报告生成模块用于根据所述电池健康评估结果生成评估分析报告。
4.根据权利要求1所述的一种云端动力电池健康度评估系统，其特征在于，所述动力电池健康评估系统还包括：显示模块；
所述显示模块与所述评估算法模块连接；所述显示模块用于将所述电池健康评估结果进行显示。
5.一种云端动力电池健康度评估方法，基于权利要求1-4任意一项所述的一种云端动力电池健康度评估系统，其特征在于，包括：
获取运行的新能源汽车的动力电池的实时的数据；所述数据包括：车辆状态、充电状态、运行模式、车速、累计里程、总电压、总电流、SOC、最高和最低单体电压以及最高和最低温度；
将所述实时数据进行预处理；所述预处理包括：筛选、清洗、切片以及数据重构；
将预处理后的实时的数据进行特征提取，并根据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度；
根据所述电池健康度输出电池健康评估结果。
6.根据权利要求5所述的一种云端动力电池健康度评估方法，其特征在于，所述将预处理后的实时的数据进行特征提取，并根据提取后的特征与特征标准数据库中相对应的特征，基于机器学习算法确定电池健康度，具体包括：
对所述预处理后的实时的数据进行分类；
根据分类后的实时的数据，提取与电芯健康标准数据库中对应的特征；与所述电芯健康标准数据库中对应的特征包括：截止电压、SOC-OCV、自放电率以及内阻；
根据分类后的实时的数据，提取与整包健康标准数据库对应的特征；与所述整包健康标准数据库对应的特征包括：均衡效果、电压一致性、温度一致性以及续航里程；
根据实时的数据提取后的特征与所述电芯健康标准数据库中对应的特征以及与所述整包健康标准数据库对应的特征进行作差；
根据作差结果，基于机器学习算法确定电池健康度。
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