CN116243197B - 电池soh预测方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种电池SOH的预测方法和装置，该方法包括：S101确定电池电芯的表面温度所在的温度区间；S102确定所述温度区间内电池充电恒流阶段的充电电流；S103根据实时电压、开路电压和所述充电电流计算所述电池的第一阻抗；S104将所述第一阻抗进行温度归一化处理，获得第一温度归一化后的阻抗；S105重复上述步骤S101‑S104，获得设定SOC下的多个第一温度归一化后的阻抗；以及S106通过所述多个第一温度归一化后的阻抗确定电池的SOH。根据本申请的方案，采用充电恒流阶段的电流，在这一阶段电流基本恒定，所计算的阻抗能够排除电流带来的影响，得到的充电阻抗可靠性更强，更准确。
Description
技术领域
本申请涉及锂电池技术领域，尤其涉及一种电池SOH预测方法和装置。
背景技术
锂离子电池在使用过程中，随着副反应的累计，导致内阻增加，电池端电压衰减快，使得放电过程很快到截止电压，使循环寿命会出现逐步衰减，用户续航缩水。所以，锂离子电池的循环寿命改善和健康度（State of Health，SOH）预测是研究越来越广泛的问题之一。
现有技术中，电池循环寿命或者SOH的预测方法通常包括四种：
第一种，基于容量衰减趋势的预测方法。该方法是一种最简单直观的方法。就是记录电池循环过程中，电池的容量保持率的衰减趋势。一般以循环数或者使用时间或者老化时间为X轴，电芯满充容量或者一定倍率（0.2C\0.5C\1.0C）满放容量为Y轴，观察该曲线的下降趋势，如果趋势较快或者有拐点，说明后期健康度风险较高；
第二种，基于厚度膨胀趋势的预测方法。该方法也是一种简单直观的方法，主要用于软包聚合物电芯的测量。和直接测量容量不同，该方法测试的电芯的厚度。以循环数或者使用时间或者老化时间为X轴，以满充后电芯厚度变化率为Y轴，观察该曲线的上升趋势，如果趋势上升较快，或者有拐点，说明后期健康度风险较高；
第三种，基于电芯阻抗变化规律的预测方法。该方法通过测试电芯内阻，DCIR（Direct Current Internal Resistance，直流内阻）或者基于EIS（ElectrochemicalImpedance Spectroscopy，电化学阻抗谱）测量出的各部分内阻的变化规律来预测电芯的SOH。可以在测试满充厚度时候，用内阻仪记录电芯内阻（交流内阻），基于交流内阻的变化规律来预测健康度。也可以每隔一定循环或者使用时间或者老化时间来测试一次电芯的EIS，并分解阻抗，通过分析分解的阻抗随着时间或者循环数变化规律来预测健康度。如果测试出了电芯的OCV（Open Circuit Voltage，开路电压）表，那么可以基于OCV表，得到电芯不同SOC（state of charge，荷电状态）下的放电的DCIR或者内阻R，基于DCIR或者内阻R趋势，做进一步预测；
第四种，基于电芯其他测量参数的预测方法。除了上述的容量、厚度膨胀、阻抗趋势外，一般还会分析电芯的充电库伦效率、电芯充电CC（Constant Current，恒流）时间/CV（Constant Voltage，恒压）时间，充电后静置OCV等参数，通过这些参数变化趋势来预测循环寿命。
发明内容
发明人发现，现有技术一般采用放电过程中的电流来计算阻抗变化。但是，在实际终端产品中，放电过程中，电流是快速变化的，可能从0.2C快速变化到2.0C甚至更大。同时，由于电流会影响阻抗，所以，算出的阻抗其变异性会偏大，变现为小电流下的阻抗会偏大，大电流下的阻抗偏小。特别是如果温度低于10℃,电流导致的阻抗差异会更大。所以，导致阻抗跟踪算法中计算出的阻抗可靠性较差。
针对现有技术中的问题，本申请提供了一种电池SOH预测方案，该方案根据充电恒流阶段的充电电流来计算阻抗，根据所计算的阻抗变化规律来预测电池SOH的变化趋势。
根据本申请的第一个方面，提供一种电池SOH的预测方法，其特征在于，包括：
（a）确定电池电芯的表面温度所在的温度区间；
（b）确定所述温度区间内电池充电恒流阶段的充电电流；
（c）根据实时电压、开路电压和所述充电电流计算所述电池的第一阻抗；
（d）将所述第一阻抗进行温度归一化处理，获得第一温度归一化后的阻抗；
（e）重复上述步骤（a）-（d），获得设定SOC下的多个第一温度归一化后的阻抗；以及
（f）通过所述多个第一温度归一化后的阻抗确定电池的SOH。
根据本申请的第二个方面，提供一种电池SOH的预测装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于确定电池电芯的表面温度所在的温度区间；
第二确定模块，用于确定所述温度区间内电池充电恒流阶段的充电电流；
第一计算模块，用于根据实时电压、开路电压和所述充电电流计算所述电池的第一阻抗；
第一获得模块，用于将所述第一阻抗进行温度归一化处理，获得第一温度归一化后的阻抗；
第二获得模块，用于获得设定SOC下的多个第一温度归一化后的阻抗；以及
第三确定模块，用于通过所述多个第一温度归一化后的阻抗确定电池的SOH。
根据本申请的第三个方面，提供一种芯片，其特征在于，所述芯片包括处理器，所述处理器用于执行如第一个方面所述的预测方法；或者，
所述芯片包括如第二个方面所述的预测装置。
根据本申请的第四个方面，提供一种电池管理系统，用于执行如第一个方面所述的预测方法。
根据本申请的第五个方面，提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，存储有计算机指令，当所述计算机指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行第一个方面所述的方法。
根据本申请的第六个方面，提供一种非瞬时性计算机存储介质，存储有计算机程序，当所述计算机程序被多个处理器执行时，使得所述处理器执行第一个方面所述的方法。
根据本申请提供的电池SOH预测方法和装置，根据所测量的电池电芯的表面温度，确定电池恒流阶段的充电电流，根据充电电流获得各个SOC下的阻抗，并对阻抗进行温度归一化处理，在获得相同SOC下多个温度归一化处理后的阻抗后，通过这些阻抗的变化趋势对电池的SOH进行预测。根据本申请的方案，采用充电恒流阶段的电流，在这一阶段电流基本恒定，所计算的阻抗能够排除电流带来的影响，得到的充电阻抗可靠性更强，更准确。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图，而并不超出本申请要求保护的范围。
图1是根据本申请一个实施例的电池SOH预测方法的流程图。
图2是根据本申请另一个实施例的电池SOH预测方法的流程图。
图3是根据本申请一个实施例的电池SOH预测装置的示意图。
图4是根据本申请另一个实施例的电池SOH预测装置的示意图。
图5是本申请提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。
图1是根据本申请一个实施例的电池SOH预测方法的流程图。如图1所示，该方法包括如下步骤。
步骤S101，确定电池电芯的表面温度所在的温度区间。
根据JEITA规定，电池充电的过程根据所处的温度区间对应不同的充电过程。根据一些实施例，根据四个温度区间对应四种充电过程，如表1所示：
如上表所示，对于0~15℃温度区间，电芯按照先恒流再恒压的过程充电，最大充电电流为0.2C，在该条件下，适配器能提供0.2C电流；对于15~20℃温度区间，电芯按照两次先恒流再恒压的过程充电，第一个恒流阶段电流为1.0C，第二个恒流阶段电流为0.5C；对于20~45℃温度区间，这个温度区间是电池的最佳充电窗口，此时也是按照两次先恒流再恒压的过程充电，第一个恒流阶段充电电流最大，达到1.2C，第二个恒流阶段充电电流为0.6C；对于45~60℃温度区间，只有一段恒流充电阶段，充电电流为0.5C，充电到4.1V停止，无后续恒压流程。
在确定电芯的表面温度所在的温度区间后，能够直到所要经历的充电流程以及充电过程中的最大充电电流。
步骤S102，确定所述温度区间内电池充电恒流阶段的充电电流。
如表1所示，在不同温度区间，对应不同的恒流阶段。其中，对于15~20℃温度区间，有两个恒流阶段，对应的最大充电电流分别是1.0C和0.5C，在系统非重载的情况下，此时适配器的电流或者功率几乎都是给电池充电，此时充电电流基本保持恒定，为1.0C或者非常接近1.0C，可以采用第一个恒流阶段的电流1.0C，计算出恒流下的阻抗；在系统重载的情况下，在充电初期电流是变化的，充电电流小，在第一个恒流阶段可能不能维持最大充电电流，即充电电流可能不够稳定，此时可以采用第二个恒流阶段的电流0.5C，计算出恒流下的阻抗。
类似的，如表1所示，对于20~45℃温度区间，有两个恒流阶段，对应的最大充电电流分别是1.2C和0.6C，在系统非重载的情况下，此时适配器的电流或者功率几乎都是给电池充电，此时充电电流基本保持恒定，为1.2C或者非常接近1.2C，可以采用第一个恒流阶段的电流1.2C，计算出恒流下的阻抗；在系统重载的情况下，在充电初期电流是变化的，充电电流小，在第一个恒流阶段可能不能维持最大充电电流，即充电电流可能不够稳定，此时可以采用第二个恒流阶段的电流0.6C，计算出恒流下的阻抗。
这样，步骤S102包括：
子步骤S1021，在所述温度区间对应两个恒流阶段、所述电池处于非重载情况下，确定所述温度区间内电池充电过程中第一个恒流阶段的电流作为所述充电电流。
子步骤S1022，在所述温度区间对应两个恒流阶段、所述电池处于重载情况下，确定所述温度区间内电池充电过程中第二个恒流阶段的电流作为所述充电电流。
对于低温区间（0~15℃）和高温区间（45~60℃），根据表1，对应的最大充电电流分别为0.2C和0.5C，无论是系统重载还是非重载的情况，这一最大充电电流一般是能够达到的，所以充电电流分别为0.2C和0.5C。
需要说明的是，表1所示的充电过程只是以一类充电器件的充电过程作为一个示例，不作为对本申请实施方式的限制。本领域技术人员在上述示例的基础上想到的将其他充电器件的充电过程应用到本申请的方案流程，也属于本申请的覆盖范围。
步骤S103，根据实时电压、开路电压和所述充电电流计算所述电池的第一阻抗。
根据一些实施例，能够通过测量仪器对电池充电过程中的电压实时进行测量，并测量当前SOC和温度，其中当前的SOC可以通过库仑计计算获得，并根据当前的SOC和温度查表获得当前的OCV。然后，通过R=(U-OCV)/I计算阻抗，其中，R表示阻抗，即第一阻抗，U表示实时电压，OCV表示开路电压，I表示充电电流。
步骤S104，将所述第一阻抗进行温度归一化处理，获得第一温度归一化后的阻抗。
根据一些实施例，根据下面的等式（1）对阻抗进行归一化处理：
其中，R0表示当前温度下的阻抗，T0表示当前温度，T为归一化的温度，是可以设定的，B为常数。
例如，需要将所有温度下计算的阻抗归一化到25℃下，即T=25℃，当前温度T0为35℃，Delta T=-10，通过等式（1）计算得到25℃下的阻抗。
通过等式（1）所示的温度归一化的处理，能够排除阻抗计算过程中温度的影响，使得阻抗计算更为准确。
步骤S105，重复上述步骤S101~S104，获得设定SOC下的多个第一温度归一化后的阻抗。
在上述步骤S101~S104的过程中，能够获得恒流阶段不同SOC下的。然后多次重复上述步骤S101~S104，对于设定的SOC，相应能够获得多个阻抗值。例如，在20~45℃这个温度区间，可以测得SOC为30%~70%下的阻抗，在一次测量过程中对于SOC为一个设定值（例如60%）获得一个阻抗值，多次重复测量过程在该设定SOC值下相应可以获得多个阻抗值。
步骤S106，通过所述多个第一温度归一化后的阻抗确定电池的SOH。
根据一些实施例，在日常使用中，可以记录电池在每次充电过程中恒流阶段的阻抗，经过多次或多日的记录，对于设定SOC值可以获得多个阻抗值，那么可以获得阻抗值的变化曲线。根据一些实施例，该变化曲线的横轴表示充电次数或充电时间，例如可以是充电天数，纵轴可以是阻抗值，通过这一曲线可以获得电池阻抗的变化规律。
根据一些实施例，电池的阻抗通常的变化规律是曲线先下降然后上升，在曲线的上升阶段，如果斜率小于预设斜率，表示阻抗上升在正常范围内，电池目前的健康度良好；而如果斜率大于预设斜率，表示阻抗上升过快，电池目前的健康度存在问题。
图2是根据本申请另一个实施例的电池SOH预测方法的流程图。如图2所示，该方法包括如下步骤。
步骤S201，以设定的充电电流执行对所述电池的充电。
根据一些实施例，存在每次充电过程中，电池的表面温度所在的温度区间不固定的情形，或者充电过程中有时重载有时轻载，这样根据图1所示方法计算阻抗的过程中所采用的充电电流是经常变化的，所计算的阻抗可能受到电流变化的影响。
对此，根据另一些实施例，还可以对充电电流进行设定。例如，每隔固定充电次数（例如30次）或者固定充电时间（例如30天），以设定的最大充电电流对电池进行充电。
步骤S202，根据实时电压、开路电压和所述设定的充电电流计算所述电池的第二阻抗。
根据一些实施例，能够通过测量仪器对电池充电过程中的电压实时进行测量，并测量SOC和温度，并根据当前的SOC和温度查表获得当前的OCV。然后，通过R=(U-OCV)/I计算阻抗，其中，R表示阻抗，即第二阻抗，U表示实时电压，OCV表示开路电压，I表示设定的充电电流。
步骤S203，将所述第二阻抗进行温度归一化处理，获得第二温度归一化后的阻抗。
根据一些实施例，可以根据上述等式（1）对阻抗进行归一化处理的方式对第二阻抗进行归一化处理，获得第二温度归一化后的阻抗。
步骤S204，重复上述步骤S201至S203，获得所述设定SOC下的多个第二温度归一化后的阻抗。
在上述步骤S201~S203的过程中，能够获得恒流阶段不同SOC下的。然后多次重复上述步骤S201~S203，对于设定的SOC，相应能够获得多个阻抗值。例如，在15~20℃这个温度区间，可以测得SOC为40%~70%下的阻抗，在一次测量过程中对于SOC为一个设定值（例如60%）获得一个阻抗值，多次重复测量过程在该设定SOC值下相应可以获得多个阻抗值。
在根据图1所示的方法进行充电一段时间时间或充电达到设定次数后，通过图2所示的方法，为电池电芯设定固定的充电电流进行充电，可以纠正充电电流不固定对阻抗计算带来的影响，使得阻抗计算更为准确。
这样，步骤S106包括：通过所述多个第一温度归一化后的阻抗和所述多个第二温度归一化后的阻抗确定电池的SOH。
如上所述，在根据图1所示的方法进行充电的过程中，充电电流可能不固定。在根据图1所示的方法充电一定时间或次数后，按照图2所示的方法为电池电芯设定固定的充电电流进行充电，能够纠正充电电流变化引起的阻抗计算的偏差。
根据一些实施例，反映到阻抗值的变化曲线上，根据图1所示的方法充电获得的阻抗值曲线趋势与按照图2所示的方法获得阻抗值趋势明显不一致的情况下，以按照图2所示的方法获得的阻抗值为准，对电池的SOH进行预测。
根据本申请提供的电池SOH预测方法，根据所测量的电池电芯的表面温度，确定电池恒流阶段的充电电流，根据充电电流获得各个SOC下的阻抗，并对阻抗进行温度归一化处理，在获得相同SOC下多个温度归一化处理后的阻抗后，通过这些阻抗的变化趋势对电池的SOH进行预测。根据本申请的方案，采用充电恒流阶段的电流，在这一阶段电流基本恒定，所计算的阻抗能够排除电流带来的影响，得到的充电阻抗可靠性更强，更准确。
图3是根据本申请一个实施例的电池SOH预测装置的流程图。如图3所示，该装置包括如下模块。
第一确定模块301，用于确定电池电芯的表面温度所在的温度区间。
根据JEITA规定，电池充电的过程根据所处的温度区间对应不同的充电过程。
在确定电芯的表面温度所在的温度区间后，能够直到所要经历的充电流程以及充电过程中的最大充电电流。
第二确定模块302，用于确定所述温度区间内电池充电恒流阶段的充电电流。
如表1所示，在不同温度区间，对应不同的恒流阶段。其中，对于15~20℃温度区间，有两个恒流阶段，对应的最大充电电流分别是1.0C和0.5C，在系统非重载的情况下，此时适配器的电流或者功率几乎都是给电池充电，此时充电电流基本保持恒定，为1.0C或者非常接近1.0C，可以采用第一个恒流阶段的电流1.0C，计算出恒流下的阻抗；在系统重载的情况下，在充电初期电流是变化的，充电电流小，在第一个恒流阶段可能不能维持最大充电电流，即充电电流可能不够稳定，此时可以采用第二个恒流阶段的电流0.5C，计算出恒流下的阻抗。
类似的，如表1所示，对于20~45℃温度区间，有两个恒流阶段，对应的最大充电电流分别是1.2C和0.6C，在系统非重载的情况下，此时适配器的电流或者功率几乎都是给电池充电，此时充电电流基本保持恒定，为1.2C或者非常接近1.2C，可以采用第一个恒流阶段的电流1.2C，计算出恒流下的阻抗；在系统重载的情况下，在充电初期电流是变化的，充电电流小，在第一个恒流阶段可能不能维持最大充电电流，即充电电流可能不够稳定，此时可以采用第二个恒流阶段的电流0.6C，计算出恒流下的阻抗。
这样第二确定模块302包括：
第一确定单元3021，用于在所述温度区间对应两个恒流阶段、所述电池处于非重载情况下，确定所述温度区间内电池充电过程中第一个恒流阶段的电流作为所述充电电流。
第二确定单元3022，用于在所述温度区间对应两个恒流阶段、所述电池处于重载情况下，确定所述温度区间内电池充电过程中第二个恒流阶段的电流作为所述充电电流。
对于低温区间（0~15℃）和高温区间（45~60℃），根据表1，对应的最大充电电流分别为0.2C和0.5C，无论是系统重载还是非重载的情况，这一最大充电电流一般是能够达到的，所以充电电流分别为0.2C和0.5C。
需要说明的是，表1所示的充电过程只是以一类充电器件的充电过程作为一个示例，不作为对本申请实施方式的限制。本领域技术人员在上述示例的基础上想到的将其他充电器件的充电过程应用到本申请的方案流程，也属于本申请的覆盖范围。
第一计算模块303，用于根据实时电压、开路电压和所述充电电流计算所述电池的第一阻抗。
根据一些实施例，能够通过测量仪器对电池充电过程中的电压实时进行测量，并测量当前SOC和温度，其中当前的SOC可以通过库仑计计算获得，并根据当前的SOC和温度查表获得当前的OCV。然后，通过R=(U-OCV)/I计算阻抗，其中，R表示阻抗，即第一阻抗，U表示实时电压，OCV表示开路电压，I表示充电电流。
第一获得模块304，用于将所述第一阻抗进行温度归一化处理，获得第一温度归一化后的阻抗。
根据一些实施例，根据下面的等式（1）对阻抗进行归一化处理：
其中，R0表示当前温度下的阻抗，T0表示当前温度，T为归一化的温度，是可以设定的，B为常数。
例如，需要将所有温度下计算的阻抗归一化到25℃下，即T=25℃，当前温度T0为35℃，Delta T=-10，通过等式（1）计算得到25℃下的阻抗。
通过等式（1）所示的温度归一化的处理，能够排除阻抗计算过程中温度的影响，使得阻抗计算更为准确。
第二获得模块305，用于获得设定SOC下的多个第一温度归一化后的阻抗。
在上述第一确定模块301、第二确定模块302、第一计算模块303和第一获得模块304执行的过程中，能够获得恒流阶段不同SOC下的。然后第一确定模块301、第二确定模块302、第一计算模块303和第一获得模块304多次重复执行，对于设定的SOC，相应能够获得多个阻抗值。例如，在20~45℃这个温度区间，可以测得SOC为30%~70%下的阻抗，在一次测量过程中对于SOC为一个设定值（例如60%）获得一个阻抗值，多次重复测量过程在该设定SOC值下相应可以获得多个阻抗值。
第三确定模块306，用于通过所述多个第一温度归一化后的阻抗确定电池的SOH。
根据一些实施例，在日常使用中，可以记录电池在每次充电过程中恒流阶段的阻抗，经过多次或多日的记录，对于设定SOC值可以获得多个阻抗值，那么可以获得阻抗值的变化曲线。根据一些实施例，该变化曲线的横轴表示充电次数或充电时间，例如可以是充电天数，纵轴可以是阻抗值，通过这一曲线可以获得电池阻抗的变化规律。
根据一些实施例，电池的阻抗通常的变化规律是曲线先下降然后上升，在曲线的上升阶段，如果斜率小于预设斜率，表示阻抗上升在正常范围内，电池目前的健康度良好；而如果斜率大于预设斜率，表示阻抗上升过快，电池目前的健康度存在问题。
图4是根据本申请另一个实施例的电池SOH预测装置的示意图。如图4所示，该装置包括如下模块。
充电执行模块401，用于以设定的充电电流执行对所述电池的充电。
根据一些实施例，存在每次充电过程中，电池的表面温度所在的温度区间不固定的情形，或者充电过程中有时重载有时轻载，这样根据图1所示方法计算阻抗的过程中所采用的充电电流是经常变化的，所计算的阻抗可能受到电流变化的影响。
对此，根据另一些实施例，还可以对充电电流进行设定。例如，每隔固定充电次数（例如30次）或者固定充电时间（例如30天），以设定的最大充电电流对电池进行充电。
第二计算模块402，用于根据实时电压、开路电压和所述设定的充电电流计算所述电池的第二阻抗。
根据一些实施例，能够通过测量仪器对电池充电过程中的电压实时进行测量，并测量SOC和温度，并根据当前的SOC和温度查表获得当前的OCV。然后，通过R=(U-OCV)/I计算阻抗，其中，R表示阻抗，即第二阻抗，U表示实时电压，OCV表示开路电压，I表示设定的充电电流。
第三获得模块403，用于将所述第二阻抗进行温度归一化处理，获得第二温度归一化后的阻抗。
根据一些实施例，可以根据上述等式（1）对阻抗进行归一化处理的方式对第二阻抗进行归一化处理，获得第二温度归一化后的阻抗。
第四获得模块404，用于获得所述设定SOC下的多个第二温度归一化后的阻抗。
在上述充电执行模块401、第二计算模块402和第三获得模块403执行的过程中，能够获得恒流阶段不同SOC下的。然后充电执行模块401、第二计算模块402和第三获得模块403多次重复执行，对于设定的SOC，相应能够获得多个阻抗值。例如，在15~20℃这个温度区间，可以测得SOC为40%~70%下的阻抗，在一次测量过程中对于SOC为一个设定值（例如60%）获得一个阻抗值，多次重复测量过程在该设定SOC值下相应可以获得多个阻抗值。
在图3所示的装置进行充电一段时间时间或充电达到设定次数后，通过图4所示的装置，为电池电芯设定固定的充电电流进行充电，可以纠正充电电流不固定对阻抗计算带来的影响，使得阻抗计算更为准确。
这样，第三确定模块306用于：通过所述多个第一温度归一化后的阻抗和所述多个第二温度归一化后的阻抗确定电池的SOH。
如上所述，在根据图3所示的装置进行充电的过程中，充电电流可能不固定。在根据图3所示的装置充电一定时间或次数后，图4所示的装置为电池电芯设定固定的充电电流进行充电，能够纠正充电电流变化引起的阻抗计算的偏差。
根据一些实施例，反映到阻抗值的变化曲线上，根据图3所示的装置充电获得的阻抗值曲线趋势与按照图4所示的装置获得阻抗值趋势明显不一致的情况下，以按照图4所示的装置获得的阻抗值为准，对电池的SOH进行预测。
根据本申请提供的电池SOH预测装置，根据所测量的电池电芯的表面温度，确定电池恒流阶段的充电电流，根据充电电流获得各个SOC下的阻抗，并对阻抗进行温度归一化处理，在获得相同SOC下多个温度归一化处理后的阻抗后，通过这些阻抗的变化趋势对电池的SOH进行预测。根据本申请的方案，采用充电恒流阶段的电流，在这一阶段电流基本恒定，所计算的阻抗能够排除电流带来的影响，得到的充电阻抗可靠性更强，更准确。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选 实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，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者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，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，可以是电性或其它的形式。
参阅图5，图5提供一种电子设备，包括处理器以及存储器。存储器存储有计算机指令，当计算机指令被处理器执行时，使得处理器执行所述计算机指令从而实现如图1和图2所示的方法以及细化方案。
应该理解，上述的装置实施例仅是示意性的，本发明披露的装置还可通过其它的方式实现。例如，上述实施例中所述单元/模块的划分，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、模块或组件可以结合，或者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，若无特别说明，在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以两个以上单元/模块集成在一起。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。
所述集成的单元/模块如果以硬件的形式实现时，该硬件可以是数字电路，模拟电路等等。硬件结构的物理实现包括但不局限于晶体管，忆阻器等等。若无特别说明，所述处理器或芯片可以是任何适当的硬件处理器，比如CPU、GPU、FPGA、DSP和ASIC等等。若无特别说明，所述片上缓存、片外内存、存储器可以是任何适当的磁存储介质或者磁光存储介质，比如，阻变式存储器RRAM（Resistive Random Access Memory）、动态随机存取存储器DRAM（Dynamic Random Access Memory）、静态随机存取存储器SRAM（Static Random-AccessMemory）、增强动态随机存取存储器EDRAM（Enhanced Dynamic Random Access Memory）、高带宽内存HBM（High-Bandwidth Memory）、混合存储立方 HMC（Hybrid Memory Cube）等等。
所述集成的单元/模块如果以软件程序模块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取存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做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器中，包括若干指令用以使得一台计算机电子设备（可为个人计算机、服务器或者网络电子设备等）执行本披露各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请实施例还提供一种芯片。在一些实施例中，该芯片包括处理器，所述处理器用于执行如图1和图2所示的方法以及细化方案。在另一些实施例中，该芯片包括如图3和图4所示的预测装置。
本申请实施例还提供一种电池管理系统，用于执行如图1和图2所示的方法以及细化方案。
本申请实施例还提供一种非瞬时性计算机存储介质，存储有计算机程序，当所述计算机程序被多个处理器执行时，使得所述处理器执行如图1和图2所示的方法以及细化方案。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明仅用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。同时，本领域技术人员依据本申请的思想，基于本申请的具体实施方式及应用范围上做出的改变或变形之处，都属于本申请保护的范围。综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (8)
1.一种电池SOH的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
（a）确定电池电芯的表面温度所在的温度区间；
（b）确定所述温度区间内电池充电恒流阶段的充电电流；
（c）根据实时电压、开路电压和所述充电电流计算所述电池的第一阻抗；
（d）将所述第一阻抗进行温度归一化处理，获得第一温度归一化后的阻抗；
（e）重复上述步骤（a）-（d），获得设定SOC下的多个第一温度归一化后的阻抗；
（f）以设定的充电电流执行对所述电池的充电；
（g）根据实时电压、开路电压和所述设定的充电电流计算所述电池的第二阻抗；
（h）将所述第二阻抗进行温度归一化处理，获得第二温度归一化后的阻抗；
（i）重复上述步骤（f）至（h），获得所述设定SOC下的多个第二温度归一化后的阻抗；以及
（j）通过所述多个第一温度归一化后的阻抗和所述多个第二温度归一化后的阻抗确定电池的SOH。
2.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述步骤（b）包括：
在所述温度区间对应两个恒流阶段、所述电池处于非重载情况下，确定所述温度区间内电池充电过程中第一个恒流阶段的电流作为所述充电电流。
3.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述步骤（b）包括：
在所述温度区间对应两个恒流阶段、所述电池处于重载情况下，确定所述温度区间内电池充电过程中第二个恒流阶段的电流作为所述充电电流。
4.一种电池SOH的预测装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于确定电池电芯的表面温度所在的温度区间；
第二确定模块，用于确定所述温度区间内电池充电恒流阶段的充电电流；
第一计算模块，用于根据实时电压、开路电压和所述充电电流计算所述电池的第一阻抗；
第一获得模块，用于将所述第一阻抗进行温度归一化处理，获得第一温度归一化后的阻抗；
第二获得模块，用于获得设定SOC下的多个第一温度归一化后的阻抗；
充电执行模块，用于以设定的充电电流执行对所述电池的充电；
第二计算模块，用于根据实时电压、开路电压和所述设定的充电电流计算所述电池的第二阻抗；
第三获得模块，用于将所述第二阻抗进行温度归一化处理，获得第二温度归一化后的阻抗；
第四获得模块，用于获得所述设定SOC下的多个第二温度归一化后的阻抗；以及
第三确定模块，用于通过所述多个第一温度归一化后的阻抗和所述多个第二温度归一化后的阻抗确定电池的SOH。
5.一种芯片，其特征在于，所述芯片包括处理器，所述处理器用于执行如权利要求1至3任一项所述的预测方法。
6.一种电池管理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1至3任一项所述的预测方法。
7.一种电子设备，其特征在于，至少包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。
8.一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程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。
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