CN115980590A - 电化学参数的辨识方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

电化学参数的辨识方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115980590A
CN115980590A CN202310034978.9A CN202310034978A CN115980590A CN 115980590 A CN115980590 A CN 115980590A CN 202310034978 A CN202310034978 A CN 202310034978A CN 115980590 A CN115980590 A CN 115980590A
Authority
CN
China
Prior art keywords
capacity
battery
reasonable
battery capacity
current solution
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
CN202310034978.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115980590B (zh
Inventor
张学思
魏琼
郝平超
杨洲
周志民
赵恩海
严晓
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.)
Shanghai MS Energy Storage Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai MS Energy Storage Technology Co Ltd
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 Shanghai MS Energy Storage Technology Co Ltd filed Critical Shanghai MS Energy Storage Technology Co Ltd
Priority to CN202310034978.9A priority Critical patent/CN115980590B/zh
Publication of CN115980590A publication Critical patent/CN115980590A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115980590B publication Critical patent/CN115980590B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10Energy storage using batteries

Landscapes

  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

本公开提供了一种电化学参数的辨识方法、装置、设备及存储介质。该电化学参数为待测电池的电化学参数,该方法包括:基于群体算法在电化学参数的参数空间中,搜索电化学参数的当前解;对当前解进行容量标定,得到当前解对应的电池容量的模拟标定值;判断电池容量的模拟标定值是否容量合理,在判定电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算当前解对应的正则项,并将正则项输入至群体算法的目标函数中进行运算;其中,正则项用于纠正电池容量的模拟标定值的偏差;在群体算法达到迭代终止条件的情况下,将当前解确定为电化学参数的辨识结果。采用本方法提高了电化学参数的辨识准确性。

Description

电化学参数的辨识方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本公开涉及电池的技术领域,具体地,本公开涉及一种电化学参数的辨识方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
锂电池广泛应用于储能电站与新能源汽车中。为了保障锂电池在长期使用过程中的安全性,需要对锂电池的状态进行估计,例如电池当前电量(SOC)、电池健康度(SOH)等。通过电化学建模的方法可以对电池内部状态进行精准仿真,而电化学模型的精度与参数的精度强相关,目前大多采用参数辨识的方法来获得电化学模型参数(简称为电化学参数)。传统的电化学参数的辨识方法通常利用各类群体算法(遗传算法、粒子群算法等),通过拟合完整的充放电电压曲线,最小化电压均方残差来得到最佳的参数估计。
为保证参数辨识的准确度,一般要求对电池进行满充满放。而在真实储能电站运行过程中,往往不会对电池进行满充满放。例如,对于磷酸铁锂电池,若其并未满充满放,则用于识别的电压数据会长期处于平整的平台期,群体算法的目标函数对电池当前电量(SOC)的判断不敏感,容易产生过拟合现象,因而导致辨识出的电化学参数的准确性较低。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高电化学参数辨识准确性的电化学参数的辨识方法、装置、设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面,本申请提供了一种电化学参数的辨识方法。所述电化学参数为待测电池的电化学参数,所述方法包括:
基于群体算法在所述电化学参数的参数空间中,搜索所述电化学参数的当前解;其中,所述当前解为所述电化学参数的参数值;
对所述当前解进行容量标定,得到所述当前解对应的电池容量的模拟标定值;
判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,在判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算所述当前解对应的正则项,并将所述正则项输入至所述群体算法的目标函数中进行运算;其中,所述正则项用于纠正所述电池容量的模拟标定值的偏差;
在所述群体算法达到迭代终止条件的情况下,将所述当前解确定为所述电化学参数的辨识结果。
在其中一个实施例中,所述判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,包括:
根据所述待测电池对应的电池容量的标准值和所述待测电池对应的电池健康度的估计值,计算所述待测电池对应的电池容量的估计值;
根据所述电池健康度的估计值和所述电池容量的估计值,确定所述待测电池对应的电池容量的容量合理区间;
在所述电池容量的模拟标定值位于所述容量合理区间内的情况下,判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的。
在其中一个实施例中,所述判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,还包括:
在所述电池容量的模拟标定值位于所述容量合理区间外的情况下,根据所述电池健康度的估计值、所述电池容量的估计值和所述容量合理区间的端点值,确定所述待测电池对应的电池容量的容量可能合理区间;
在所述电池容量的模拟标定值位于所述容量可能合理区间的情况下,判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的。
在其中一个实施例中,所述判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,还包括:
在所述电池容量的模拟标定值位于所述待测电池对应的电池容量的容量不合理区间内的情况下,判定所述电池容量的模拟标定值不是容量合理的;其中,所述容量不合理区间为除所述容量合理区间和所述容量可能合理区间之外的区间。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
在判定所述电池容量的模拟标定值不是容量合理的情况下,舍弃所述当前解,并返回执行所述基于群体算法在所述电化学参数的参数空间中,搜索所述电化学参数的当前解的步骤。
在其中一个实施例中,所述在判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算所述当前解对应的正则项,包括:
在所述电池容量的模拟标定值位于所述容量合理区间内的情况下,将所述当前解对应的正则项设置为1;
在所述电池容量的模拟标定值位于所述容量可能合理区间的情况下,根据所述电池容量的模拟标定值和所述容量合理区间的端点值,计算所述当前解对应的正则项。
第二方面,本申请还提供了一种电化学参数的辨识装置。所述电化学参数为待测电池的电化学参数,所述装置包括:
当前解搜索模块,用于基于群体算法在所述电化学参数的参数空间中,搜索所述电化学参数的当前解;其中,所述当前解为所述电化学参数的参数值;
容量标定模块,用于对所述当前解进行容量标定,得到所述当前解对应的电池容量的模拟标定值;
正则项计算模块,用于判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,在判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算所述当前解对应的正则项,并将所述正则项输入至所述群体算法的目标函数中进行运算;其中,所述正则项用于纠正所述电池容量的模拟标定值的偏差;
迭代终止模块,用于在所述群体算法达到迭代终止条件的情况下,将所述当前解确定为所述电化学参数的辨识结果。
第三方面,本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
基于群体算法在所述电化学参数的参数空间中,搜索所述电化学参数的当前解;其中,所述当前解为所述电化学参数的参数值;
对所述当前解进行容量标定,得到所述当前解对应的电池容量的模拟标定值;
判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,在判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算所述当前解对应的正则项,并将所述正则项输入至所述群体算法的目标函数中进行运算;其中,所述正则项用于纠正所述电池容量的模拟标定值的偏差;
在所述群体算法达到迭代终止条件的情况下,将所述当前解确定为所述电化学参数的辨识结果。
第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
基于群体算法在所述电化学参数的参数空间中,搜索所述电化学参数的当前解;其中,所述当前解为所述电化学参数的参数值;
对所述当前解进行容量标定,得到所述当前解对应的电池容量的模拟标定值;
判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,在判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算所述当前解对应的正则项,并将所述正则项输入至所述群体算法的目标函数中进行运算;其中,所述正则项用于纠正所述电池容量的模拟标定值的偏差;
在所述群体算法达到迭代终止条件的情况下,将所述当前解确定为所述电化学参数的辨识结果。
第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
基于群体算法在所述电化学参数的参数空间中,搜索所述电化学参数的当前解;其中,所述当前解为所述电化学参数的参数值;
对所述当前解进行容量标定,得到所述当前解对应的电池容量的模拟标定值;
判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,在判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算所述当前解对应的正则项,并将所述正则项输入至所述群体算法的目标函数中进行运算;其中,所述正则项用于纠正所述电池容量的模拟标定值的偏差;
在所述群体算法达到迭代终止条件的情况下,将所述当前解确定为所述电化学参数的辨识结果。
上述电化学参数的辨识方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品,一方面通过对电化学参数的当前解进行容量标定得到电池容量的模拟标定值,进而针对电池容量的模拟标定值进行容量合理性的判断,以此来增强电化学参数的当前解的合理性。另一方面在目标函数中增加一个用于修正偏差的正则项,以实现对电化学参数的当前解进行容量限制这一合理的正则方式。基于上述两点来抑制可能产生的过拟合现象,有利于提高电化学参数的辨识准确性。
附图说明
图1为一个实施例中电化学参数的辨识方法的流程示意图;
图2为一个实施例中电化学参数的辨识装置的结构框图;
图3为一个实施例中电化学参数的辨识设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
在一个实施例中,如图1所示,提供了一种电化学参数的辨识方法,包括以下步骤:
步骤S102,基于群体算法在电化学参数的参数空间中,搜索电化学参数的当前解。
其中,电化学参数为待测电池的电化学参数。待测电池可以是应用于储能电站或新能源汽车中的电池,例如可以是锂电池、镍氢电池等等。电化学参数为用于描述待测电池的电化学模型的参数,可以表征电池反应机理。电化学参数例如可以是电极面积、正极电极厚度、负极电极厚度、隔膜厚度、正极活性物质体积分数、负极活性物质体积分数、正极固相扩散系数、负极固相扩散系数、正极初始浓度或负极初始浓度中的一种或多种。示例性地,电化学模型可以是伪二维模型(Pseudo-two-Dimensions,P2D)模型,其电化学参数包括固液相扩散系数、固液相电导率、隔膜的厚度、粒子半径、阴阳极传递系数等等。当前解为电化学参数的参数值。每个电化学参数可以对应有一个参数值。
具体而言,首先,获取电化学参数的参数空间。其中,参数空间中包含电化学参数的可能取值范围。参数空间可通过实验测试、文献阅读等方式确定。在参数空间确定好之后,可将其存储于存储器中,以便于后续的快速调用。然后,基于群体算法(也称群体智能算法、种群算法)在参数空间中搜索电化学参数的当前解(该过程为现有技术,此处不做详述)。其中,群体算法是通过多次迭代的方式寻找问题最优解的算法,例如,群体算法可以是遗传算法、粒子群优化算法、布谷鸟搜索算法等。
步骤S104,对当前解进行容量标定,得到当前解对应的电池容量的模拟标定值。
具体而言,首先,根据电化学参数的当前解构建待测电池的电化学模型。然后,通过电化学模型对当前解进行容量标定,得到当前解对应的电池容量的模拟标定值。举例而言,以磷酸铁锂电池的电化学模型为例,以磷酸铁锂电池对应的电池容量的标准值(或称为电池标准容量)Qs为准,先使用1C电流充电至3.65V,静置一小时(0电流),再使用0.5C电流放电至2.5V,使用安时积分计算出0.5C放电过程的总电量,作为该当前解对应的电池容量的模拟标定值(或称为模拟容量标定值)Qc
步骤S106,判断电池容量的模拟标定值是否容量合理,在判定电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算当前解对应的正则项,并将正则项输入至群体算法的目标函数中进行运算。
其中,正则项用于纠正电池容量的模拟标定值的偏差。可以理解,正则项相当于是对当前解对应的电池容量的模拟标定值做出了一个基本评价。若偏差较大,则可以通过施加一个惩罚的方式进行纠正。
具体而言,对当前解对应的电池容量的模拟标定值进行容量合理判断。判断结果包括电池容量的模拟标定值是容量合理的和电池容量的模拟标定值不是容量合理的。电池容量的模拟标定值是容量合理的表明当前解的合理性较高,可进行后续的辨识处理。而电池容量的模拟标定值不是容量合理的表明当前解的合理性较低,对此需舍弃该当前解,以减少在不合理的解上消耗的算力。
在判定电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,可设置当前解对应的正则项为1或根据电池容量的模拟标定值计算得到当前解对应的正则项。然后,将正则项输入至群体算法的目标函数中进行运算。目标函数用于反映待测电池的电化学模型仿真得到的模拟数据与待测电池的实际数据之间的差异。可以理解,目标函数中包含有正则项这一参数,除此之外,若目标函数表示电压上的差异,则还可以包含全局电压的均方残差。在一个实施例中,目标函数为待测电池的模拟电压和待测电池的真实电压的均方误差与正则项的乘积。其中,待测电池的模拟电压可使用电化学模型对待测电池对应的工况数据进行仿真获得。工况数据包括但不限于时间戳、电流、电压以及电池管理系统估算的电池健康度的估计值等等。
步骤S108,在群体算法达到迭代终止条件的情况下,将当前解确定为电化学参数的辨识结果。
具体而言,如上所述,群体算法是通过多次迭代的方式寻找问题最优解的算法。迭代终止条件例如可以是迭代次数达到次数阈值,或目标函数的值低于预设阈值。即,若本次迭代的次数达到次数阈值,则将当前解确定为电化学参数的辨识结果,或者若目标函数的值低于预设阈值,则将当前解确定为电化学参数的辨识结果。在群体算法未达到迭代终止条件的情况下,则返回执行基于群体算法在电化学参数的参数空间中,搜索电化学参数的当前解的步骤,从而获得下次迭代的解。
上述电化学参数的辨识方法中,一方面通过对电化学参数的当前解进行容量标定得到电池容量的模拟标定值,进而针对电池容量的模拟标定值进行容量合理性的判断,以此来增强电化学参数的当前解的合理性。另一方面在目标函数中增加一个用于修正偏差的正则项,以实现对电化学参数的当前解进行容量限制这一合理的正则方式。基于上述两点来抑制可能产生的过拟合现象,有利于提高电化学参数的辨识准确性。
在一个实施例中,涉及判断电池容量的模拟标定值是否容量合理的一种可能的实现过程。在上述实施例的基础上,步骤S106中“判断电池容量的模拟标定值是否容量合理”具体可以通过以下步骤实现:
步骤S1061,根据待测电池对应的电池容量的标准值和待测电池对应的电池健康度的估计值,计算待测电池对应的电池容量的估计值。
具体而言,从数据库中获取电池管理系统(Battery Management System,BMS)对于待测电池对应的电池健康度(State of Health,SOH)的估计值SOHBMS。通过如下公式计算得到待测电池对应的电池容量的估计值Qe
Qe=SOHBMS×Qs
其中,Qe表示电池容量的估计值,SOHBMS表示电池健康度的估计值,Qs表示电池容量的标准值。
步骤S1062,根据电池健康度的估计值和电池容量的估计值,确定待测电池对应的电池容量的容量合理区间。
具体而言,根据电池健康度的估计值Qe和电池容量的估计值SOHBMS,通过如下公式确定待测电池对应的电池容量的容量合理区间(R-,R+):
Figure BDA0004048938070000091
R-=Qe-b0-(1-SOHBMS)×b1
其中,b0表示待测电池中电芯的出厂容量和标准容量之间的误差。根据实验,电芯容量在出厂时可能存在一定偏差。b1表示电池健康度的估计值SOHBMS产生的累计误差系数。随着电池老化,电池管理系统估算的SOHBMS也会产生累计误差系数。b0和b1可以根据不同厂家不同批次电池进行部分测试后设置。例如b0=3%,b1=0.3%。
步骤S1063,在电池容量的模拟标定值位于容量合理区间内的情况下,判定电池容量的模拟标定值是容量合理的。
具体而言,若电池容量的模拟标定值Qc∈(R-,R+),则判定电池容量的模拟标定值是容量合理的,表明当前解的合理性较高。
本实施例中,通过计算并设定容量合理区间,从而筛选出容量合理性较高的当前解进行后续的参数辨识,有利于提高参数辨识的准确性。
在一个实施例中,涉及判断电池容量的模拟标定值是否容量合理的另一种可能的实现过程。在上述实施例的基础上,步骤S106中“判断电池容量的模拟标定值是否容量合理”具体还包括以下步骤:
步骤S1064,在电池容量的模拟标定值位于容量合理区间外的情况下,根据电池健康度的估计值、电池容量的估计值和容量合理区间的端点值,确定待测电池对应的电池容量的容量可能合理区间。
具体而言,若电池容量的模拟标定值
Figure BDA0004048938070000092
则进一步判断电池是否遇到特殊工况或其他原因导致异常老化,具体判断方式为:根据电池健康度的估计值SOHBMS、电池容量的估计值Qe和容量合理区间的端点值R-、R+,通过如下公式确定待测电池对应的电池容量的容量可能合理区间(R′-,R-)和(R+,R′+):
R′+=Qe+2b0+(1-SOHBMS)×b1
R′-=Qe-2b0-(1-SOHBMS)×2b1
步骤S1065,在电池容量的模拟标定值位于容量可能合理区间内的情况下,判定电池容量的模拟标定值是容量合理的。
具体而言,若电池容量的模拟标定值Qc∈(R′-,R-)or Qc∈(R+,R′+),则判定电池容量的模拟标定值是容量合理的,表明当前解的合理性较高。
本实施例中,通过计算并设定容量可能合理区间,以筛选出容量合理性较高的当前解进行后续的参数辨识,有利于提高参数辨识的准确性。
在一个实施例中,涉及判断电池容量的模拟标定值是否容量合理的另一种可能的实现过程。在上述实施例的基础上,步骤S106中“判断电池容量的模拟标定值是否容量合理”具体还包括以下步骤:
步骤S1066,在电池容量的模拟标定值位于待测电池对应的电池容量的容量不合理区间内的情况下,判定电池容量的模拟标定值不是容量合理的。
其中,容量不合理区间为除容量合理区间和容量可能合理区间之外的区间。
在一个实施例中,涉及正则项计算的一种可能的实现过程。在上述实施例的基础上,步骤S106中“在判定电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算当前解对应的正则项”具体可以通过以下步骤实现:
步骤S106a,在电池容量的模拟标定值位于容量合理区间内的情况下,将当前解对应的正则项设置为1。
具体而言,若Qc∈(R-,R+),则将当前解对应的正则项ω设置为1,即ω=1。
步骤S106b,在电池容量的模拟标定值位于容量可能合理区间内的情况下,根据电池容量的模拟标定值和容量合理区间的端点值,计算当前解对应的正则项。
具体而言,若Qc∈(R′-,R-)or Qc∈(R+,R′+),则根据电池容量的模拟标定值和容量合理区间的端点值,通过如下公式计算当前解对应的正则项ω:
Figure BDA0004048938070000111
其中,k表示对目标函数的惩罚系数,偏差越大,<math>越大。可以根据不同厂家不同批次电池进行部分测试后设置。例如k=0.2。
本实施例中,针对不同合理性的参数值赋予不同的正则项,从而可精准地针对不同情况进行不同程度的偏差修正,如此进一步提高了参数辨识的准确性。
应该理解的是,虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思,本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的电化学参数的辨识方法的电化学参数的辨识装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似,故下面所提供的一个或多个电化学参数的辨识装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于电化学参数的辨识方法的限定,在此不再赘述。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种电化学参数的辨识装置,包括:
当前解搜索模块202,用于基于群体算法在电化学参数的参数空间中,搜索电化学参数的当前解;其中,当前解为电化学参数的参数值;
容量标定模块204,用于对当前解进行容量标定,得到当前解对应的电池容量的模拟标定值;
正则项计算模块206,用于判断电池容量的模拟标定值是否容量合理,在判定电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算当前解对应的正则项,并将正则项输入至群体算法的目标函数中进行运算;其中,正则项用于纠正电池容量的模拟标定值的偏差;
迭代终止模块208,用于在群体算法达到迭代终止条件的情况下,将当前解确定为电化学参数的辨识结果。
上述电化学参数的辨识装置中,一方面通过对电化学参数的当前解进行容量标定得到电池容量的模拟标定值,进而针对电池容量的模拟标定值进行容量合理性的判断,以此来增强电化学参数的当前解的合理性。另一方面在目标函数中增加一个用于修正偏差的正则项,以实现对电化学参数的当前解进行容量限制这一合理的正则方式。基于上述两点来抑制可能产生的过拟合现象,有利于提高电化学参数的辨识准确性。
在一个实施例中,正则项计算模块206具体用于根据待测电池对应的电池容量的标准值和待测电池对应的电池健康度的估计值,计算待测电池对应的电池容量的估计值;根据电池健康度的估计值和电池容量的估计值,确定待测电池对应的电池容量的容量合理区间;在电池容量的模拟标定值位于容量合理区间内的情况下,判定电池容量的模拟标定值是容量合理的。
在一个实施例中,正则项计算模块206具体用于在电池容量的模拟标定值位于容量合理区间外的情况下,根据电池健康度的估计值、电池容量的估计值和容量合理区间的端点值,确定待测电池对应的电池容量的容量可能合理区间;在电池容量的模拟标定值位于容量可能合理区间内的情况下,判定电池容量的模拟标定值是容量合理的。
在一个实施例中,正则项计算模块206具体用于在电池容量的模拟标定值位于待测电池对应的电池容量的容量不合理区间内的情况下,判定电池容量的模拟标定值不是容量合理的;其中,容量不合理区间为除容量合理区间和容量可能合理区间之外的区间。
在一个实施例中,正则项计算模块206具体用于在判定电池容量的模拟标定值不是容量合理的情况下,舍弃当前解,并返回执行基于群体算法在电化学参数的参数空间中,搜索电化学参数的当前解的步骤。
在一个实施例中,正则项计算模块206具体用于在电池容量的模拟标定值位于容量合理区间内的情况下,将当前解对应的正则项设置为1;在电池容量的模拟标定值位于容量可能合理区间的情况下,根据电池容量的模拟标定值和容量合理区间的端点值,计算当前解对应的正则项。
需要说明的是,上述实施例提供的电化学参数的辨识装置在实现相应的功能时,仅以上述各功能模块的划分举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将设备的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的电化学参数的辨识装置与电化学参数的辨识方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
根据本申请的一个方面,本发明实施例还提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装。在该计算机程序被处理器执行时,执行本申请实施例提供的电化学参数辨识方法。
此外,本发明实施例还提供了一种电化学参数的辨识设备,该设备包括处理器和存储器,存储器存储有计算机程序,处理器能够执行存储器中存储的计算机程序,计算机程序被处理器执行时,可以实现上述任一实施例提供的电化学参数辨识方法。
例如,图3示出了本发明实施例提供的一种电化学参数辨识设备,该设备包括总线1110、处理器1120、收发器1130、总线接口1140、存储器1150和用户接口1160。
在本发明实施例中,该设备还包括:存储在存储器1150上并可在处理器1120上运行的计算机程序,计算机程序被处理器1120执行时实现上述电化学参数辨识方法实施例的各个过程。
收发器1130,用于在处理器1120的控制下接收和发送数据。
本发明实施例中,总线架构(用总线1110来代表),总线1110可以包括任意数量互联的总线和桥,总线1110将包括由处理器1120代表的一个或多个处理器与存储器1150代表的存储器的各种电路连接在一起。
总线1110表示若干类型的总线结构中的任何一种总线结构中的一个或多个,包括存储器总线以及存储器控制器、外围总线、加速图形端口(Accelerate Graphical Port,AGP)、处理器或使用各种总线体系结构中的任意总线结构的局域总线。作为示例而非限制,这样的体系结构包括:工业标准体系结构(Industry Standard Architecture,ISA)总线、微通道体系结构(Micro Channel Architecture,MCA)总线、扩展ISA(Enhanced ISA,EISA)总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association,VESA)、外围部件互连(Peripheral Component Interconnect,PCI)总线。
处理器1120可以是一种集成电路芯片,具有信号处理能力。在实现过程中,上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中硬件的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。上述的处理器包括:通用处理器、中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)、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(FieldProgrammable Gate Array,FPGA)、复杂可编程逻辑器件(Complex Programmable LogicDevice,CPLD)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array,PLA)、微控制单元(Microcontroller Unit,MCU)或其他可编程逻辑器件、分立门、晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或执行本发明实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。例如,处理器可以是单核处理器或多核处理器,处理器可以集成于单颗芯片或位于多颗不同的芯片。
处理器1120可以是微处理器或任何常规的处理器。结合本发明实施例所公开的方法步骤可以直接由硬件译码处理器执行完成,或者由译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、闪存(FlashMemory)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM,PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM,EPROM)、寄存器等本领域公知的可读存储介质中。所述可读存储介质位于存储器中,处理器读取存储器中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
总线1110还可以将,例如外围设备、稳压器或功率管理电路等各种其他电路连接在一起,总线接口1140在总线1110和收发器1130之间提供接口,这些都是本领域所公知的。因此,本发明实施例不再对其进行进一步描述。
收发器1130可以是一个元件,也可以是多个元件,例如多个接收器和发送器,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。例如:收发器1130从其他设备接收外部数据,收发器1130用于将处理器1120处理后的数据发送给其他设备。取决于计算机系统的性质,还可以提供用户接口1160,例如:触摸屏、物理键盘、显示器、鼠标、扬声器、麦克风、轨迹球、操纵杆、触控笔。
应理解,在本发明实施例中,存储器1150可进一步包括相对于处理器1120远程设置的存储器,这些远程设置的存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的一个或多个部分可以是自组织网络(ad hoc network)、内联网(intranet)、外联网(extranet)、虚拟专用网(VPN)、局域网(LAN)、无线局域网(WLAN)、广域网(WAN)、无线广域网(WWAN)、城域网(MAN)、互联网(Internet)、公共交换电话网(PSTN)、普通老式电话业务网(POTS)、蜂窝电话网、无线网络、无线保真(Wi-Fi)网络以及两个或更多个上述网络的组合。例如,蜂窝电话网和无线网络可以是全球移动通信(GSM)系统、码分多址(CDMA)系统、全球微波互联接入(WiMAX)系统、通用分组无线业务(GPRS)系统、宽带码分多址(WCDMA)系统、长期演进(LTE)系统、LTE频分双工(FDD)系统、LTE时分双工(TDD)系统、先进长期演进(LTE-A)系统、通用移动通信(UMTS)系统、增强移动宽带(Enhance Mobile Broadband,eMBB)系统、海量机器类通信(massive Machine Type of Communication,mMTC)系统、超可靠低时延通信(UltraReliable Low Latency Communications,uRLLC)系统等。
应理解,本发明实施例中的存储器1150可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可包括易失性存储器和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器包括:只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM,PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM,EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM,EEPROM)或闪存(Flash Memory)。
易失性存储器包括:随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如:静态随机存取存储器(Static RAM,SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM,DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM,SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM,DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM,ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM,SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM,DRRAM)。本发明实施例描述的存储器1150包括但不限于上述和任意其他适合类型的存储器。
在本发明实施例中,存储器1150存储了操作系统1151和应用程序1152的如下元素:可执行模块、数据结构,或者其子集,或者其扩展集。
具体而言,操作系统1151包含各种系统程序,例如:框架层、核心库层、驱动层等,用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序1152包含各种应用程序,例如:媒体播放器(Media Player)、浏览器(Browser),用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序1152中。应用程序1152包括:小程序、对象、组件、逻辑、数据结构以及其他执行特定任务或实现特定抽象数据类型的计算机系统可执行指令。
此外,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述电化学参数辨识方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
计算机可读存储介质包括:永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体,是可以保留和存储供指令执行设备所使用指令的有形设备。计算机可读存储介质包括:电子存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备以及上述任意合适的组合。计算机可读存储介质包括:相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、非易失性随机存取存储器(NVRAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带存储、磁带磁盘存储或其他磁性存储设备、记忆棒、机械编码装置(例如在其上记录有指令的凹槽中的穿孔卡或凸起结构)或任何其他非传输介质、可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本发明实施例中的界定,计算机可读存储介质不包括暂时信号本身,例如无线电波或其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输介质传播的电磁波(例如穿过光纤电缆的光脉冲)或通过导线传输的电信号。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所披露的装置、设备和方法,可以通过其他的方式实现。例如,以上描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接,也可以是电的、机械的或其他的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或也可以不是物理单元,既可以位于一个位置,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来解决本发明实施例方案要解决的问题。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解,本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术作出贡献的部分,或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(包括:个人计算机、服务器、数据中心或其他网络设备)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而上述存储介质包括如前述所列举的各种可以存储程序代码的介质。
在本发明实施例的描述中,所属技术领域的技术人员应当知道,本发明实施例可以实现为方法、装置、设备及存储介质。因此,本发明实施例可以具体实现为以下形式:完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)、硬件和软件结合的形式。此外,在一些实施例中,本发明实施例还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式,该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括:电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件,或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括:便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、闪存(Flash Memory)、光纤、光盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本发明实施例中,计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。
上述计算机可读存储介质包含的计算机程序代码可以用任意适当的介质传输,包括:无线、电线、光缆、射频(Radio Frequency,RF)或者以上任意合适的组合。
可以以汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、集成电路配置数据或以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,例如:Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言,例如:C语言或类似的程序设计语言。计算机程序代码可以完全的在用户计算机上执行、部分的在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行以及完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络,包括:局域网(LAN)或广域网(WAN),可以连接到用户计算机,也可以连接到外部计算机。
本发明实施例通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、设备。
应当理解,流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合,都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,从而生产出一种机器,这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行,产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样,存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上,使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤,以产生计算机实现的过程,从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。
以上所述,仅为本发明实施例的具体实施方式,但本发明实施例的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明实施例披露的技术范围内,可轻易地想到变化或替换,都应涵盖在本发明实施例的保护范围之内。因此,本发明实施例的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种电化学参数的辨识方法,所述电化学参数为待测电池的电化学参数,其特征在于,包括:
基于群体算法在所述电化学参数的参数空间中,搜索所述电化学参数的当前解;其中,所述当前解为所述电化学参数的参数值;
对所述当前解进行容量标定,得到所述当前解对应的电池容量的模拟标定值;
判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,在判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算所述当前解对应的正则项,并将所述正则项输入至所述群体算法的目标函数中进行运算;其中,所述正则项用于纠正所述电池容量的模拟标定值的偏差;
在所述群体算法达到迭代终止条件的情况下,将所述当前解确定为所述电化学参数的辨识结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,包括:
根据所述待测电池对应的电池容量的标准值和所述待测电池对应的电池健康度的估计值,计算所述待测电池对应的电池容量的估计值;
根据所述电池健康度的估计值和所述电池容量的估计值,确定所述待测电池对应的电池容量的容量合理区间;
在所述电池容量的模拟标定值位于所述容量合理区间内的情况下,判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,还包括:
在所述电池容量的模拟标定值位于所述容量合理区间外的情况下,根据所述电池健康度的估计值、所述电池容量的估计值和所述容量合理区间的端点值,确定所述待测电池对应的电池容量的容量可能合理区间;
在所述电池容量的模拟标定值位于所述容量可能合理区间内的情况下,判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,还包括:
在所述电池容量的模拟标定值位于所述待测电池对应的电池容量的容量不合理区间内的情况下,判定所述电池容量的模拟标定值不是容量合理的;其中,所述容量不合理区间为除所述容量合理区间和所述容量可能合理区间之外的区间。
5.根据权利要求1-4任一所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在判定所述电池容量的模拟标定值不是容量合理的情况下,舍弃所述当前解,并返回执行所述基于群体算法在所述电化学参数的参数空间中,搜索所述电化学参数的当前解的步骤。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述在判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算所述当前解对应的正则项,包括:
在所述电池容量的模拟标定值位于所述容量合理区间内的情况下,将所述当前解对应的正则项设置为1;
在所述电池容量的模拟标定值位于所述容量可能合理区间的情况下,根据所述电池容量的模拟标定值和所述容量合理区间的端点值,计算所述当前解对应的正则项。
7.一种电化学参数的辨识装置,所述电化学参数为待测电池的电化学参数,其特征在于,所述装置包括:
当前解搜索模块,用于基于群体算法在所述电化学参数的参数空间中,搜索所述电化学参数的当前解;其中,所述当前解为所述电化学参数的参数值;
容量标定模块,用于对所述当前解进行容量标定,得到所述当前解对应的电池容量的模拟标定值;
正则项计算模块,用于判断所述电池容量的模拟标定值是否容量合理,在判定所述电池容量的模拟标定值是容量合理的情况下,计算所述当前解对应的正则项,并将所述正则项输入至所述群体算法的目标函数中进行运算;其中,所述正则项用于纠正所述电池容量的模拟标定值的偏差;
迭代终止模块,用于在所述群体算法达到迭代终止条件的情况下,将所述当前解确定为所述电化学参数的辨识结果。
8.一种电化学参数的辨识设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
CN202310034978.9A 2023-01-10 2023-01-10 电化学参数的辨识方法、装置、设备和存储介质 Active CN115980590B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310034978.9A CN115980590B (zh) 2023-01-10 2023-01-10 电化学参数的辨识方法、装置、设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310034978.9A CN115980590B (zh) 2023-01-10 2023-01-10 电化学参数的辨识方法、装置、设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115980590A true CN115980590A (zh) 2023-04-18
CN115980590B CN115980590B (zh) 2023-08-08

Family

ID=85974031

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310034978.9A Active CN115980590B (zh) 2023-01-10 2023-01-10 电化学参数的辨识方法、装置、设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115980590B (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103293485A (zh) * 2013-06-10 2013-09-11 北京工业大学 基于模型的蓄电池荷电状态估计方法
US20150232083A1 (en) * 2014-02-20 2015-08-20 Ford Global Technologies, Llc Active Battery Parameter Identification Using Conditional Extended Kalman Filter
CN109581225A (zh) * 2018-12-28 2019-04-05 深圳市超思维电子股份有限公司 电池在线参数辨识的能量状态估算方法及电池管理系统
CN112946487A (zh) * 2021-05-17 2021-06-11 杭州华塑科技股份有限公司 一种参数辨识方法、装置、存储介质及计算机设备
CN114545262A (zh) * 2022-01-13 2022-05-27 上海电力大学 一种针对损失数据的锂离子电池参数辨识及soc估计方法
CN115015792A (zh) * 2022-07-21 2022-09-06 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 储能电池电池子模块在线参数辨识方法
CN115097316A (zh) * 2022-07-18 2022-09-23 上海玫克生储能科技有限公司 电池参数辨识方法、电池参数辨识装置、介质及电子设备
CN115146723A (zh) * 2022-06-30 2022-10-04 上海玫克生储能科技有限公司 基于深度学习和启发式算法的电化学模型参数辨识方法
CN115436812A (zh) * 2022-09-23 2022-12-06 上海玫克生储能科技有限公司 一种基于拼接因子的电化学模型参数辨识方法和系统
CN115512777A (zh) * 2022-09-23 2022-12-23 上海玫克生储能科技有限公司 一种基于容量变化率的电化学模型参数辨识方法和系统

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103293485A (zh) * 2013-06-10 2013-09-11 北京工业大学 基于模型的蓄电池荷电状态估计方法
US20150232083A1 (en) * 2014-02-20 2015-08-20 Ford Global Technologies, Llc Active Battery Parameter Identification Using Conditional Extended Kalman Filter
CN109581225A (zh) * 2018-12-28 2019-04-05 深圳市超思维电子股份有限公司 电池在线参数辨识的能量状态估算方法及电池管理系统
CN112946487A (zh) * 2021-05-17 2021-06-11 杭州华塑科技股份有限公司 一种参数辨识方法、装置、存储介质及计算机设备
CN114545262A (zh) * 2022-01-13 2022-05-27 上海电力大学 一种针对损失数据的锂离子电池参数辨识及soc估计方法
CN115146723A (zh) * 2022-06-30 2022-10-04 上海玫克生储能科技有限公司 基于深度学习和启发式算法的电化学模型参数辨识方法
CN115097316A (zh) * 2022-07-18 2022-09-23 上海玫克生储能科技有限公司 电池参数辨识方法、电池参数辨识装置、介质及电子设备
CN115015792A (zh) * 2022-07-21 2022-09-06 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 储能电池电池子模块在线参数辨识方法
CN115436812A (zh) * 2022-09-23 2022-12-06 上海玫克生储能科技有限公司 一种基于拼接因子的电化学模型参数辨识方法和系统
CN115512777A (zh) * 2022-09-23 2022-12-23 上海玫克生储能科技有限公司 一种基于容量变化率的电化学模型参数辨识方法和系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
IVAN LÓPEZ-GRANADOS; 等: "A Brief Review of Battery Model Parameter Identification Methods", 《 2021 IEEE INTERNATIONAL AUTUMN MEETING ON POWER, ELECTRONICS AND COMPUTING (ROPEC)》, pages 1 - 6 *
熊瑞 等: "电动汽车用动力电池组建模和参数辨识方法", 吉林大学学报(工学版), vol. 42, no. 04, pages 809 - 815 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115980590B (zh) 2023-08-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10481623B1 (en) Optimizing a temperature profile in a thermal management system of an electric vehicle
Zou et al. A framework for simplification of PDE-based lithium-ion battery models
CN114065552B (zh) 一种量化分析电池性能的方法、装置及电子设备
US11156668B2 (en) Method for iteratively identifying parameters of equivalent circuit model of battery
US20210156923A1 (en) Apparatus and method for testing performance of battery cell
KR102534849B1 (ko) 배터리의 이온 농도 및 쿨롱 카운팅 soc를 실시간으로 조정하는 방법
JP2008519977A (ja) 電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定する装置、方法及びシステム、並びに記録媒体
US10471847B1 (en) Multi-particle reduced order Li-ion battery controller
CN114970376B (zh) 锂电池的健康度和剩余寿命预测模型的构建方法及装置
Huang et al. A comprehensively optimized lithium-ion battery state-of-health estimator based on Local Coulomb Counting Curve
CN111426960A (zh) 储能锂电池荷电状态监控方法与装置
JP2023139227A (ja) 電池健康状態予測方法、装置、電子機器及び可読記憶媒体
CN106019159A (zh) 锂电池健康状态的预估更新方法
CN114563712A (zh) 一种电池容量估算方法、装置及电子设备
CN114357798B (zh) 一种电池容量评估方法、装置及电子设备
CN115840145B (zh) 电化学参数辨识方法、装置、设备及存储介质
CN116068408B (zh) 电池老化数据确定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114707391A (zh) 电池包寿命预测方法、存储介质以及电子设备
US10449861B1 (en) Vehicle battery controller based on a reduced order model
CN115980590A (zh) 电化学参数的辨识方法、装置、设备和存储介质
CN114089204B (zh) 一种电池容量跳水拐点预测方法及装置
CN115951236A (zh) 锂电池状态监测方法及系统、装置、存储介质
WO2022188760A1 (zh) 动力电池包热量估计方法和装置
CN113466722B (zh) 确定电池荷电状态测量精度的方法及装置,电子设备
CN114325431A (zh) 一种电池直流内阻测算方法及装置

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