CN115099008A - 一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN115099008A
CN115099008A CN202210612901.0A CN202210612901A CN115099008A CN 115099008 A CN115099008 A CN 115099008A CN 202210612901 A CN202210612901 A CN 202210612901A CN 115099008 A CN115099008 A CN 115099008A
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery
model
capacity
aging
decline
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.)
Pending
Application number
CN202210612901.0A
Other languages
English (en)
Inventor
庄宇飞
赵珈卉
吴云翼
田立亭
高潮
田文辉
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.)
Tsinghua University
China Three Gorges Corp
Original Assignee
Tsinghua University
China Three Gorges Corp
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 Tsinghua University, China Three Gorges Corp filed Critical Tsinghua University
Priority to CN202210612901.0A priority Critical patent/CN115099008A/zh
Publication of CN115099008A publication Critical patent/CN115099008A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/04—Ageing analysis or optimisation against ageing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

本发明公开了一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：基于循环充放电实验标定电池的容量回生参数，生成电池容量回生模型；根据电池容量衰退特征确定当前循环下电池容量衰退模型；基于电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型；基于电池健康度模型和所述电池容量回生模型得到电池老化评估模型，进行电池老化评估。通过实施本发明，采用循环充放电实验确定电池容量回生模型，结合电池容量衰退情况建立电池容量衰退模型，从而确定电池健康度模型，最终得到电池老化评估模型。由于该电池老化评估模型中加入了电池容量回生模型，由此能够精确评估电池老化过程中的实际容量，提升老化状态评估的准确性。

Description

一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
本发明涉及电池状态评估技术领域，具体涉及一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
锂离子电池因具有安全性好、能量转换效率高、经济性强等优点在分布式储能中的应用日渐广泛。以锂离子电池为代表的电化学电池充放电均是在电极上发生的化学反应，因此充放电会造成电极中有效材料的损失，导致电池发生不可逆的老化。随着电池寿命的衰减，电池单体间的差异会扩大，对电池模块、电池簇及电池系统的整体运行和安全性方面带来很大的影响，表现为性能的大幅衰减。因此对锂离子电池老化状态评估非常关键。
目前已有大量针对锂离子电池寿命评估的方法，主要包括经验模型、半经验模型以及数据驱动法。数据驱动法不依赖于电池的物理化学模型，能够直接评估及预测电池老化状态，然而数据驱动法计算量大，且由于方法缺乏实际物理含义，导致基于数据驱动法估算与预测的结果仅在短期内具有较好精度且仅能估算大致趋势，无法反映电池老化状态的局部变化。经验模型计算简单，但无法反映电池运行工况与环境对电池老化状态的影响。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了涉及一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备，以解决现有技术中针对电池老化状态评估的方法无法实际反映电池老化状态的技术问题。
本发明提出的技术方案如下：
本发明实施例第一方面提供一种电池老化状态评估方法，包括：基于循环充放电实验标定电池的容量回生参数，生成电池容量回生模型；根据电池容量衰退特征确定当前循环下电池容量衰退模型，电池容量衰退特征包括早期衰退阶段特征、稳定衰退阶段特征和容量跳水阶段特征；基于电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型；基于所述电池健康度模型和所述电池容量回生模型得到电池老化评估模型，进行电池老化评估。
可选地，基于循环充放电实验标定电池的容量回生参数，生成电池容量回生模型，包括：依次改变放电深度、静置时间和充放电倍率，进行电池充放电循环实验，确定不同放电深度、静置时间和充放电倍率下的容量回生参数；基于电池循环的剩余容量和容量回生参数确定的回生容量得到电池容量回生模型。
可选地，当前循环下电池容量衰退模型通过如下公式表示：
Lc＝1-αseiexp(-dsei)-αsdsexp(-dsds)-(1-αsei-αsds)(1-κexp(deps))
式中，Lc表示当前循环下电池消耗容量与额定容量的比值，αsei表示早期衰退阶段的相关系数，αsds表示稳定衰退阶段的相关系数，dsei表示早期衰退阶段的衰退率，dsds表示稳定衰退阶段的衰退率，deps表示容量跳水阶段的衰退率，κ表示预设参数。
可选地，基于电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型，包括：根据各个阶段电池老化特征将电池容量衰退模型中的衰退率融合，得到更新的电池容量衰退模型；根据更新的电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型。
可选地，融合衰退率根据日历老化衰退率和循环老化衰退率确定。
可选地，所述日历老化衰退率根据平均温度、平均SOC值以及时间对应的应力模型确定；所述循环老化衰退率根据平均SOC值、放电深度以及平均温度对应的应力模型确定。
可选地，所述电池老化评估模型通过如下公式表示：
SOHk＝SOH0+αseiexp(-βseidsds)+αsdsexp(-dsds)
+(1-αsei-αsds)(1-κexp(βepsdsds))+C'k/CN
式中，SOH0表示初始SOH，βsei表示早期衰退阶段的衰退率相关系数，βeps表示容量跳水阶段的衰退率相关系数，C'k表示由电池容量回生模型确定的电池容量，CN表示当前电池剩余可用容量。
本发明实施例第二方面提供一种电池老化状态评估装置，包括：容量回生模块，用于基于循环充放电实验标定电池的容量回生参数，生成电池容量回生模型；容量衰退模块，用于根据电池容量衰退特征确定当前循环下电池容量衰退模型，电池容量衰退特征包括早期衰退阶段特征、稳定衰退阶段特征和容量跳水阶段特征；健康度模块，用于基于电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型；老化模块，用于基于所述电池健康度模型和所述电池容量回生模型得到电池老化评估模型，进行电池老化评估。
本发明实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的电池老化状态评估方法。
本发明实施例第四方面提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的电池老化状态评估方法。
本发明提供的技术方案，具有如下效果：
本发明实施例提供的电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备，通过循环充放电实验确定电池容量回生模型，同时结合电池容量衰退情况建立统一的电池容量衰退模型，并基于电池容量衰退模型和电池健康度的关系确定电池健康度模型，最终将电池健康度模型和电池容量回生模型融合即可得到电池老化评估模型。由于该电池老化评估模型中加入了电池容量回生模型，由此能够精确评估电池老化过程中的实际容量，提升老化状态评估的准确性，从而能够为电池系统策略制定、价值评估提供有效支撑，也能保证电池系统安全、稳定、可靠运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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是根据本发明实施例的电池老化状态评估方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的容量回生效应示意图；
图3是根据本发明实施例的电池容量衰退分段示意图；
图4是根据本发明实施例的电池老化状态评估装置的结构框图；
图5是根据本发明实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图；
图6是根据本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例，提供了一种电池老化状态评估方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本实施例中提供了一种电池老化状态评估方法，可用于电子设备，如电脑、手机、平板电脑等，图1是根据本发明实施例电池老化状态评估方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S101：基于循环充放电实验标定电池的容量回生参数，生成电池容量回生模型。其中，电池容量回生是指在电池充放电过程中，电化学反应产物会在电极周围聚集，从而减缓电池电化学反应造成老化现象出现。通过让电池休息，电化学反应产物有机会消散，从而增加下一个循环的可用容量的现象，或者说是在电池容量衰减到一定程度时，电池容量增加的现象。如图2所示，容量衰退曲线上的局部尖峰即为容量回生现象。
为了确定电池容量回生情况，即电池容量回生效应出现时，电池容量的上升量以及下降过程，可以通过对电池进行循环充放电实验确定；同时，电池容量回生现象与电池休息前的放电深度、休息时间长度、休息前充放电倍率有关，其中，放电深度可以由放电截止电压表示。由此，在循环充放电实验时，设置不同的放电截止电压、充放电倍率、静置不同时间确定对应的容量回生参数。
具体地，在循环充放电实验时，可以先固定放电截止电压和静置时间，改变充放电倍率，记录容量回生效应出现时容量上升幅度和下降过程；然后固定放电截止电压和充放电倍率，改变静置时间，记录容量回生效应出现时容量上升幅度和下降过程；最后固定充放电倍率和静置时间，改变放电截止电压，记录容量回生效应出现时容量上升幅度和下降过程。由此，通过控制变量的方式能得到不同的放电截止电压、充放电倍率、静置不同时间对应的容量回生参数。
在一实施方式中，该电池容量回生模型通过如下公式表示：
Figure BDA0003671787950000061
式中，Ck表示第k个循环的剩余容量，Δnk为第k次循环距离出现容量回生效应时的循环次数，Δnk≠0；ηC为充电效率，β1和β2为模型参数，通过拟合容量上升幅度与下降过程确定。
通过该公式可知，确定电池容量回生模型时，只有在容量回生量大于Ck的5％时计算，当小于等于Ck的5％时则不再计算容量回生量。另外，对于模型参数β1和β2，可以通过循环实验时确定的不同的放电截止电压、充放电倍率、静置不同时间对应的容量上升幅度以及下降过程拟合得到对应的β1和β2，然后在确定电池容量回生模型时，直接通过查表确定β1和β2。
步骤S102：根据电池容量衰退特征确定当前循环下电池容量衰退模型，池容量衰退特征包括早期衰退阶段特征、稳定衰退阶段特征和容量跳水阶段特征。如图3所示，在电池使用过程电池容量的衰退根据衰退率的变化可以分为早期衰退阶段、稳定衰退阶段和容量跳水阶段。其中，电池早期衰退阶段和容量跳水阶段的衰退率大于容量跳水阶段的衰退率。同时，在电池早期衰退阶段和稳定衰退阶段，电池衰退率和剩余活性锂离子的数量成正比，因此，剩余锂离子浓度越低，衰退速度越慢。随着电池容量在跳水阶段骤降，由于负极中锂的析出，活性锂离子的数量显著减少，从而导致衰退率增加。
在一实施方式中，早期衰退阶段特征、稳定衰退阶段特征和容量跳水阶段特征采用如下公式表示：
Figure BDA0003671787950000071
式中，Lc表示当前循环下电池所消耗容量与额定容量的比值，κ1与κ2为待确定模型参数，dL表示各个阶段的衰退率。通过融合每一阶段电池容量衰退特征可以得到当前循环下电池容量衰退模型。
步骤S103：基于电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型。其中的，电池健康度SOH(State Of Health)表征当前电池相对于新电池存储电能的能力，以百分比的形式表示电池从寿命开始到寿命结束期间所处的状态，用来定量描述当前电池的性能状态。因此，可以由电池健康度表征电池老化状态。
其中，电池健康度可以由电池容量定义，即电池健康度可以定义为电池当前可用容量和电池额定容量的比值。而根据上述公式可知，电池容量衰退模型是指电池消耗容量和额定容量的比值，而电池消耗容量和电池当前容量之和为电池额定容量。因此，通过由电池容量衰退模型和初始健康度即可计算得到电池健康度模型。
步骤S104：基于所述电池健康度模型和所述电池容量回生模型得到电池老化评估模型，进行电池老化评估。其中电池健康度模型是未考虑电池容量回生时电池容量情况，由此，通过将电池健康度模型和电池容量回生模型结合，即可得到能准确评估电池容量或者说电池老化状态的电池老化评估模型。
本发明实施例提供的电池老化状态评估方法，通过循环充放电实验确定电池容量回生模型，同时结合电池容量衰退特征建立统一的电池容量衰退模型，并基于电池容量衰退模型和电池健康度的关系确定电池健康度模型，最终将电池健康度模型和电池容量回生模型融合即可得到电池老化评估模型。由于该电池老化评估模型中加入了电池容量回生模型，由此能够精确评估电池老化过程中的实际容量，提升老化状态评估的准确性，从而能够为电池系统策略制定、价值评估提供有效支撑，也能保证电池系统安全、稳定、可靠运行。
在一实施方式中，当前循环下电池容量衰退模型通过如下公式表示：
Lc＝1-αseiexp(-dsei)-αsdsexp(-dsds)-(1-αsei-αsds)(1-κexp(deps))
式中，Lc表示当前循环下电池消耗容量与额定容量的比值，αsei表示早期衰退阶段的相关系数，αsds表示稳定衰退阶段的相关系数，dsei表示早期衰退阶段的衰退率，dsds表示稳定衰退阶段的衰退率，deps表示容量跳水阶段的衰退率，κ表示预设参数。
在该公式中，不同阶段的系数α可以根据不同电池确定，即不同电池可以确定不同的容量消耗系数。具体地，对于电池的老化过程，在早期阶段，主要由于SEI(solidelectrolyte interphase，固体电解质界面膜)膜的形成导致早期的快速老化当形成稳定薄膜后，电池就进入了稳定老化阶段。对于早期衰退阶段的α系数，根据电极材料和操作条件，αsei取值范围在3％到8％之间。并且，在通常情况下，锂离子电池大约在80％的健康状态时进入退役阶段(容量跳水阶段)。据此可以确定稳定衰退阶段的α系数。
对于上述当前循环下电池容量衰退模型，先将早期衰退阶段模型和稳定衰退阶段模型融合，得到表达式1-αseiexp(-dsei)-αsdsexp(-dsds)；对于容量跳水阶段，可以将早期衰退阶段和稳定衰退阶段的容量消耗系数置零，得到的表达式为Lc＝1-(1-κexp(deps))，与上述容量跳水阶段模型相同。
在一实施方式中，基于电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型，包括如下步骤：
步骤S201：根据各个阶段衰退率的关系将电池容量衰退模型中的衰退率融合，得到更新的电池容量衰退模型。具体地，在稳定衰退阶段，衰退率为具有线性化速率的衰退率。而在早期衰退阶段和容量跳水阶段，容量衰退曲线也几乎是线性的。因此，可以假设早期衰退阶段和容量跳水阶段的衰退率与稳定衰退阶段的衰退率成正比，即dsei＝βseidsds，deps＝βepsdsds，βsei表示早期衰退阶段的相关系数，βeps表示容量跳水阶段的相关系数。
在将衰退率模型融合之后，更新的电池容量衰退模型表示为：
Lc＝1-αseiexp(-βseidsds)-αsdsexp(-dsds)-(1-αsei-αsds)(1-κexp(βepsdsds))
步骤S202：根据更新的电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型。根据上述分析可知，电池容量衰退模型表示电池消耗容量和额定容量的比值，而健康度为当前容量与额定容量的比值，因此健康度可以简单表示为1-Lc。由此，电池健康度模型通过以下公式表示：
SOH＝SOH0+αseiexp(-βseidsds)+αsdsexp(-dsds)+(1-αsei-αsds)(1-κexp(βepsdsds))
式中，SOH0为初始SOH。
在一实施方式中，根据上述电池健康度模型可知，在衰退率融合之后，模型中主要的未知参数为稳定衰退阶段的衰退率。而该衰退率dsds取决于电池运行条件，包括各种因素，如SOC(State of Charge，荷电状态)水平、DOD(Depth of Discharge，放电深度)、运行温度和运行持续时间等。锂离子电池容量的退化过程可以分解为日历老化和循环老化。电池日历老化是指随着时间的推移而发生的容量退化，其衰退率dt由受时间推移的平均温度T和平均SOC值
Figure BDA0003671787950000104
的影响。循环老化反映了充电和放电之间的退化，其速率dc由第k次循环的平均SOC值τk、放电深度υk和平均温度Tk决定。总线性衰退率表示如下：
Figure BDA0003671787950000101
式中，τk,υk,Tk可以采用雨流循环计数算法获得，nk为循环次数。
为求解日历老化和循环老化各自对应的速率
Figure BDA0003671787950000102
和dc(τk,υk,Tk)，可以分别建立日历老化和循环老化对应的应力模型，其中，日历老化的应力因子模型可以通过整个运行期间的平均值计算，而周期老化的应力因子模型是特定周期的参数。因此，对于不同的电池，其应力模型参数不同。日历老化和循环老化各自对应的应力模型由如下公式表示：
Figure BDA0003671787950000103
需要说明的是，应力模型的建立可以参考现有应力模型的建立过程，在此不再赘述。
在一实施方式中，通过融合电池健康度模型和电池容量回生模型得到电池老化评估模型，由此，所述电池老化评估模型通过如下公式表示：
SOHk＝SOH0+αseiexp(-βseidsds)+αsdsexp(-dsds)
+(1-αsei-αsds)(1-κexp(βepsdsds))+C'k/CN
式中，SOH0表示初始SOH，βsei表示早期衰退阶段的衰退率相关系数，βeps表示容量跳水阶段的衰退率相关系数，C'k表示由电池容量回生模型确定的电池容量，CN表示当前电池剩余可用容量。
本发明实施例提供的电池老化状态评估方法，首先采用试验对容量回生效应相关参数进行标定，然后由基于电池老化机理的多阶段电池衰退模型得到电池容量衰退模型，从而得到电池健康度模型；其次为综合考虑运行环境对电池老化的影响，建立多因子耦合的应力模型，最后在所建立健康度模型的基础上增加容量回生效应模型以计算实际的剩余可用容量，从而实现电池老化过程中实际容量的精确评估。
本发明实施例还提供一种电池老化状态评估装置，如图4所示，该装置包括：
容量回生模块，用于基于循环充放电实验标定电池的容量回生参数，生成电池容量回生模型；具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
容量衰退模块，用于根据电池容量衰退特征确定当前循环下电池容量衰退模型，电池容量衰退特征包括早期衰退阶段特征、稳定衰退阶段特征和容量跳水阶段特征；具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
健康度模块，用于基于电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型；具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
老化模块，用于基于所述电池健康度模型和所述电池容量回生模型得到电池老化评估模型，进行电池老化评估。具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
本发明实施例提供的电池老化状态评估装置，通过循环充放电实验确定电池容量回生模型，同时结合电池容量衰退特征建立电池容量衰退模型，并基于电池容量衰退模型和电池健康度的关系确定电池健康度模型，最终将电池健康度模型和电池容量回生模型融合即可得到电池老化评估模型。由于该电池老化评估模型中加入了电池容量回生模型，由此能够精确评估电池老化过程中的实际容量，提升老化状态评估的准确性，从而能够为电池系统策略制定、价值评估提供有效支撑，也能保证电池系统安全、稳定、可靠运行。
本发明实施例提供的电池老化状态评估装置的功能描述详细参见上述实施例中电池老化状态评估方法描述。
本发明实施例还提供一种存储介质，如图5所示，其上存储有计算机程序601，该指令被处理器执行时实现上述实施例中电池老化状态评估方法的步骤。该存储介质上还存储有音视频流数据，特征帧数据、交互请求信令、加密数据以及预设数据大小等。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccess Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图6所示，该电子设备可以包括处理器51和存储器52，其中处理器51和存储器52可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
处理器51可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器51还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
存储器52作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的对应的程序指令/模块。处理器51通过运行存储在存储器52中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的电池老化状态评估方法。
存储器52可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作装置、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器51所创建的数据等。此外，存储器52可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器52可选包括相对于处理器51远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器51。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器52中，当被所述处理器51执行时，执行如图1-3所示实施例中的电池老化状态评估方法。
上述电子设备具体细节可以对应参阅图1至图3所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种电池老化状态评估方法，其特征在于，包括：
基于循环充放电实验标定电池的容量回生参数，生成电池容量回生模型；
根据电池容量衰退特征确定当前循环下电池容量衰退模型，所述电池容量衰退特征包括早期衰退阶段特征、稳定衰退阶段特征和容量跳水阶段特征；
基于电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型；
基于所述电池健康度模型和所述电池容量回生模型得到电池老化评估模型，进行电池老化评估。
2.根据权利要求1所述的电池老化状态评估方法，其特征在于，基于循环充放电实验标定电池的容量回生参数，生成电池容量回生模型，包括：
依次改变放电深度、静置时间和充放电倍率，进行电池充放电循环实验，确定不同放电深度、静置时间和充放电倍率下的容量回生参数；
基于电池循环的剩余容量和容量回生参数确定的回生容量得到电池容量回生模型。
3.根据权利要求1所述的电池老化状态评估方法，其特征在于，当前循环下电池容量衰退模型通过如下公式表示：
Lc＝1-αseiexp(-dsei)-αsdsexp(-dsds)-(1-αsei-αsds)(1-κexp(deps))
式中，Lc表示当前循环下电池消耗容量与额定容量的比值，αsei表示早期衰退阶段的相关系数，αsds表示稳定衰退阶段的相关系数，dsei表示早期衰退阶段的衰退率，dsds表示稳定衰退阶段的衰退率，deps表示容量跳水阶段的衰退率，κ表示预设参数。
4.根据权利要求3所述的电池老化状态评估方法，其特征在于，基于电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型，包括：
根据各个阶段衰退率的关系将电池容量衰退模型中的衰退率融合，得到更新的电池容量衰退模型；
根据更新的电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型。
5.根据权利要求4所述的电池老化状态评估方法，其特征在于，融合衰退率根据日历老化衰退率和循环老化衰退率确定。
6.根据权利要求5所述的电池老化状态评估方法，其特征在于，
所述日历老化衰退率根据平均温度、平均SOC值以及时间对应的应力模型确定；
所述循环老化衰退率根据平均SOC值、放电深度以及平均温度对应的应力模型确定。
7.根据权利要求1所述的电池老化状态评估方法，其特征在于，所述电池老化评估模型通过如下公式表示：
SOHk＝SOH0+αseiexp(-βseidsds)+αsdsexp(-dsds)+(1-αsei-αsds)(1-κexp(βepsdsds))+C'k/CN
式中，SOH0表示初始SOH，βsei表示早期衰退阶段的衰退率相关系数，βeps表示容量跳水阶段的衰退率相关系数，C'k表示由电池容量回生模型确定的电池容量，CN表示当前电池剩余可用容量。
8.一种电池老化状态评估装置，其特征在于，包括：
容量回生模块，用于基于循环充放电实验标定电池的容量回生参数，生成电池容量回生模型；
容量衰退模块，用于根据电池容量衰退特征确定当前循环下电池容量衰退模型，电池容量衰退特征包括早期衰退阶段特征、稳定衰退阶段特征和容量跳水阶段特征；
健康度模块，用于基于电池容量衰退模型和初始健康度确定电池健康度模型；
老化模块，用于基于所述电池健康度模型和所述电池容量回生模型得到电池老化评估模型，进行电池老化评估。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1-7任一项所述的电池老化状态评估方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1-7任一项所述的电池老化状态评估方法。
CN202210612901.0A 2022-05-31 2022-05-31 一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备 Pending CN115099008A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210612901.0A CN115099008A (zh) 2022-05-31 2022-05-31 一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210612901.0A CN115099008A (zh) 2022-05-31 2022-05-31 一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115099008A true CN115099008A (zh) 2022-09-23

Family

ID=83289078

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210612901.0A Pending CN115099008A (zh) 2022-05-31 2022-05-31 一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115099008A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116381541A (zh) * 2023-06-05 2023-07-04 苏州时代华景新能源有限公司 一种储能锂电池系统的健康评估方法及系统
WO2024093269A1 (zh) * 2022-10-31 2024-05-10 比亚迪股份有限公司 电池健康状态的预测方法、电子设备及可读存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024093269A1 (zh) * 2022-10-31 2024-05-10 比亚迪股份有限公司 电池健康状态的预测方法、电子设备及可读存储介质
CN116381541A (zh) * 2023-06-05 2023-07-04 苏州时代华景新能源有限公司 一种储能锂电池系统的健康评估方法及系统
CN116381541B (zh) * 2023-06-05 2023-10-20 苏州时代华景新能源有限公司 一种储能锂电池系统的健康评估方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6556649B2 (ja) 蓄電池評価装置、蓄電池、蓄電池評価方法、およびプログラム
US10644359B2 (en) Storage battery controlling device, controlling method, non-transitory computer readable medium, power storage system, and power system
CN115099008A (zh) 一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备
US20110077880A1 (en) Systems, methods and computer readable media for estimating capacity loss in rechargeable electrochemical cell
US20110301931A1 (en) Systems, methods and computer readable media for modeling cell performance fade of rechargeable electrochemical devices
CN112051504B (zh) 电池容量的预测方法、装置、终端及计算机可读存储介质
TW200415366A (en) Method and device for determining the charge that can be drawn from an energy accumulator
JP2014509040A (ja) リチウムバッテリの自己放電を推定するための方法
WO2021258657A1 (zh) 一种电池健康状态获取方法及装置、存储介质
CN111426952A (zh) 一种锂离子电池的寿命预测方法
EP3936878B1 (fr) Procédé de détermination d'une fonction de vieillissement d'un accumulateur
CN114035083B (zh) 电池总容量计算方法、装置、系统和存储介质
CN112108400B (zh) 一种预测软包电池循环性能的测试方法
Saldana et al. Empirical calendar ageing model for electric vehicles and energy storage systems batteries
JP2013003115A (ja) 電池寿命劣化推定装置、電池寿命劣化推定方法及び蓄電システム
CN108693473B (zh) 电池健康状态soh的检测方法及装置
CN116754971A (zh) 电池析锂检测的方法、设备及存储介质
CN114114051B (zh) 一种电池老化值的确定方法、装置及电子设备
CN117007976A (zh) 一种电池仿真方法、装置、电子设备及存储介质
Tao et al. State of charge estimation of lithium Batteries: Review for equivalent circuit model methods
CN114089204B (zh) 一种电池容量跳水拐点预测方法及装置
JP2021001864A (ja) 開発支援装置、開発支援方法、および状態検知方法
CN113805084B (zh) 电池容量衰减的计算方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114184969A (zh) 一种电芯可逆自放电容量损失测试方法及装置
CN116413613A (zh) 动力电池的soc估算方法、系统、车辆及介质

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