CN116643186A - 电池自放电的电流检测方法、容量预测方法、筛选方法、设备和介质 - Google Patents

电池自放电的电流检测方法、容量预测方法、筛选方法、设备和介质 Download PDF

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CN116643186A CN202310642378.0A CN202310642378A CN116643186A CN 116643186 A CN116643186 A CN 116643186A CN 202310642378 A CN202310642378 A CN 202310642378A CN 116643186 A CN116643186 A CN 116643186A
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Abstract

本发明公开了一种电池自放电的电流检测方法、容量预测方法、筛选方法、设备和介质。电池自放电的电流检测方法中，在预设条件下，利用稳压电源为电池进行微小电流的充电。在充电过程中，调整稳压电源提供的充电电流，直至电池的电压保持不变。在待检电池的电压保持不变的情况下，将充电电流确定为电池在预设条件下的自放电电流，实现了对电池自放电的电流检测，传统的电压检测则需要耗时需要3至7天不等，本实施例提供的检测方法自放电电流检测一般可以限制于一天之内，缩短了检测耗时，这种方法还从自放电的基本原理出发，提高了检测的准确性。

Description

电池自放电的电流检测方法、容量预测方法、筛选方法、设备 和介质
技术领域
本发明实施例涉及电池技术，尤其涉及一种电池自放电的电流检测方法、容量预测方法、筛选方法、设备和介质。
背景技术
自放电检测是为了获取锂离子电池的自放电程度，将自放电过大的电池挑选出来，从而避免不合格电池流向客户。
目前，工业化规模生产中常用的锂离子电池的自放电检测方法有压降法和容量测试法两种。降压法是在锂离子电池静置前后测试电池的开路电压，从而得到自放电压降，此方法简单且成本低。容量测试法是测试自放电静置前后的容量值，从而得到自放电损失容量，此方法的准确性高。
然而，降压法的测试精度差，而容量测试法的测试时间长。
发明内容
本发明提供一种电池自放电的电流检测方法、容量预测方法、筛选方法、设备和介质，以缩短了检测耗时间并提高检测的准确性。
第一方面，本发明实施例提供了一种电池自放电的电流检测方法，电池自放电的电流检测方法包括：
在预设条件下，采用稳压电源为电池充电；
在充电过程中，调整所述稳压电源提供的充电电流，直至所述电池的电压保持不变；
在所述电池的电压保持不变的情况下，将所述充电电流确定为所述电池在所述预设条件下的自放电电流。
可选地，所述调整包括逐级增加电流值或逐级减小电流值。
第二方面，本发明实施例还提供了一种电池自放电的损失容量预测方法，电池自放电的损失容量预测方法包括：
采用第一方面任意所述的电池自放电的电流检测方法，获取实验电池在自放电电流检测中的实验数据；
基于阿伦尼乌斯公式，结合所述实验数据，确定出待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式，其中，所述待测电池与所述实验电池的材料体系一致；
在待测电池的存储过程中，记录所述待测电池的静置条件数据的测量值；
根据所述静置条件数据的测量值和所述第一关系式，预测所述待测电池当前的自放电损失容量和剩余容量。
可选地，所述实验数据包括第一实验参数和第二实验参数，其中，所述第一实验参数包括不同静置时长及其对应的自放电电流，所述第二实验参数包括不同静置温度及其对应的自放电电流；
基于阿伦尼乌斯公式，结合所述实验数据，确定出待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式，包括：
根据自放电反应速率常数与自放电电流之间的关系以及所述阿伦尼乌斯公式，确定所述自放电电流与所述静置温度的第二关系式；
根据所述第一实验参数，确定出所述自放电电流与所述静置时长的第三关系式；
根据所述自放电损失容量和所述自放电电流之间的关系，结合所述第二关系式和第三关系式，确定出所述第一关系式的初级式；
将所述第二实验参数代入所述第二关系式，确定出所述待测电池的活化能；
将所述第一实验参数、所述第二实验参数和所述活化能代入所述初级式，确定出所述待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式。
可选地，所述静置条件数据包括静置温度和静置时长；
在待测电池的存储过程中，记录所述待测电池的静置条件数据的测量值，包括：
记录所述待测电池开始存储的初始时间；
在待测电池的存储过程中，每隔预设时间间隔，记录所述待测电池的静置温度；
在待测电池的存储过程中，记录当前时间；
根据所述当前时间和所述初始时间，计算所述静置时长。
可选地，将所述第二实验参数代入所述第二关系式，确定出所述待测电池的活化能，包括：
对所述第二关系式进行对数变换；
将所述第二实验参数代入对数变换后的所述第二关系式，确定出所述待测电池的活化能。
可选地，根据所述静置条件数据的测量值和所述第一关系式，预测所述待测电池当前的自放电损失容量和剩余容量，包括：
根据存储过程中的所有所述静置温度，计算所述存储过程的平均静置温度；
将所述静置时长和所述平均静置温度代入所述第一关系式，确定出所述待测电池当前的自放电损失容量；
根据所述待测电池开始存储时的初始容量和所述自放电损失容量的差值，确定出所述待测电池当前的剩余容量。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电池自放电的筛选方法，电池自放电的筛选方法包括：
采用第一方面任意所述的电池自放电的电流检测方法，确定出待测电池在预设条件下的自放电电流；
根据所述自放电电流和所述预设条件下的自放电电流阈值的相对关系，对所述待测电池进行第一次筛选，以筛选出自放电正常的第一合格电池；
在所述第一合格电池的存储过程中，采用第二方面任意所述自放电的损失容量预测方法，预测所述第一合格电池当前的剩余容量；
在所述存储过程结束时，根据所述剩余容量和配组标准容量的相对关系，对所述第一合格电池进行第二次筛选，以筛选出剩余容量满足配组需求的第二合格电池。
第四方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面、第二方面和第三方面中任意所述的方法。
第五方面，本发明实施例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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现第一方面、第二方面和第三方面中任意所述的方法。
本发明实施例提供的一种电池自放电的电流检测方法、容量预测方法、筛选方法、设备和介质，在预设条件下，利用稳压电源为电池进行微小电流的充电。在充电过程中，调整稳压电源提供的充电电流，直至电池的电压保持不变。在待检电池的电压保持不变的情况下，将充电电流确定为电池在预设条件下的自放电电流，实现了对电池自放电的电流检测，传统的电压检测则需要耗时需要3至7天不等，本实施例提供的检测方法自放电电流检测一般可以限制于一天之内，缩短了检测耗时，这种方法还从自放电的基本原理出发，提高了检测的准确性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种电池自放电的电流检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种电池自放电的电流检测装置的组成示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电池自放电的损失容量预测方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种电池自放电的损失容量预测方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种磷酸铁锂电池在25℃的情况下自放电电流和静置时长的关系曲线图；
图6为本发明实施例提供的一种磷酸铁锂电池在静置时长确定的情况下自放电电流和静置温度的关系曲线图；
图7为本发明实施例提供的一种磷酸铁锂电池的自放电电流的对数与静置温度的倒数的关系示意图；
图8为本发明实施例提供的一种电池自放电的筛选方法的流程示意图；
图9为本发明实施例提供的一种电子设备的组成示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
如背景技术所述，工业化规模生产中常用的锂离子电池的自放电检测方法有压降法和容量测试法两种。降压法是在锂离子电池静置前后测试电池的开路电压，从而得到自放电压降，此方法简单且成本低。容量测试法是测试自放电静置前后的容量值，从而得到自放电损失容量，此方法的准确性高。前述电池自放电检测是在生产过程中评价各电池的自放电程度，以挑出不良品，防止不合格的电池流向客户。然而降压法的测试精度差，而容量测试法的测试时间长且能耗高，总之，两种方法在实际用于电池自放电筛选时，使用感受都不理想。
为了解决前述问题，本发明实施例提供一种电池自放电的电流检测方法。图1为本发明实施例提供的一种电池自放电的电流检测方法的流程示意图，图2为本发明实施例提供的一种电池自放电的电流检测装置的组成示意图，结合图1和图2，电池自放电的电流检测方法包括：
S101、在预设条件下，采用稳压电源为电池充电。
具体地，电池自放电的电流检测装置100包括稳压电源001，稳压电源001是指能够稳定输出电压的电源，能够对输出电压的幅值进行补偿，使稳压电源的输出电压保持稳定。预设条件是指电池自放电的电流检测过程中电池的测试条件，可以包括电池的预设静置时长和/或预设静置温度，不同预设条件下电池的测试结果不同，预设条件可以根据测试需求进行预设，示例性地，若需要了解在室温(25℃)下静置20小时后电池的自放电电流，预设条件中的预设静置温度可以设置为室温(25℃)，预设静置时长可以设置为20小时。在预设条件下，利用稳压电源提供微小的电流为电池吃醋不断的充电。采用稳压电源为电池充电前，由于自放电是电池的固有属性，所以电池的容量随静置时长而不断衰减，电池电压也随之逐渐降低。通过稳压电源输出微小电流给电池连续不断的充电时，电池的容量有微小的补充，电压可以有微小的增加或电压的降低速度减小。
S102、在充电过程中，调整稳压电源提供的充电电流，直至电池的电压保持不变。
具体地，电池自放电的电流检测装置100还包括电压检测组件002，电压检测组件002可以检测电池两端电压。在利用稳压电源为电池充电时，初始设置的充电电流可能与电池的自放电电流不相等，故需要逐级进行稳压电源的电流调整，使得稳压电源输出的充电电流与电池的自放电电流相等。充电电流与电池的自放电电流相等的判断标准可以是在利用该充电电流进行充电的过程中，电池电压保持稳定不变。调整可以包括根据电池电压的变化趋势逐级增大或减小充电电流，在电池电压的变化趋势发生转变之后再改变调整方向(减小或增大)，直至电池电压保持不变。
示例性地，在充电前利用电压检测组件检测到电池电压变化趋势为减小而采用稳压电源开始为电池充电后，电池电压变化趋势变为增大，此时，将稳压电源提供的充电电流逐级减小，直至电池电压的变化趋势变为不变或减小。若是不变，本步骤完成。若是变为减小则将稳压电源提供的充电电流的调整方向改变，改为逐级增大。这样循环往复直至某次调整完稳压电源提供的充电电流后电池电压保持不变，此时电池的自放电电流等于稳压电源提供的充电电流。
S103、在电池的电压保持不变的情况下，将充电电流确定为电池在预设条件下的自放电电流。
具体地，在采用稳压电源为电池充电的过程中，经过对充电电流的调整，若电池电压不再随时间发生变化，则表明电池自放电损耗的容量与稳压电源为电池输入的容量相同，此时稳压电源输出的充电电流等于电池的自放电电流，记录稳压电源的输出充电电流即为电池在预设条件下的自放电电流。
本实施例提供的电池自放电的电流检测方法中，在预设条件下，利用稳压电源为电池进行微小电流的充电。在充电过程中，调整稳压电源提供的充电电流，直至电池的电压保持不变。在待检电池的电压保持不变的情况下，将充电电流确定为电池在预设条件下的自放电电流，实现了对电池自放电的电流检测，传统的电压检测则需要耗时需要3至7天不等，本实施例提供的检测方法自放电电流检测一般可以限制于一天之内，缩短了检测耗时，该方法还从自放电的基本原理出发，提高了检测的准确性。
在前述现有技术和实施例的基础上，发明人进一步研究发现，合格品电池从完成自放电筛选下线到客户端开始使用，会存在较长的时间差，时间差一般为1至6个月甚至更长。而由于不同电池在自放电程度的一致性上存在差异，再加上存储时间的影响，电池经长时间存储后，前期自放电筛选未能体现明显自放电的电池的自放电程度开始凸显，这类自放电程度高的电池如果被用户应用在配组中将会影响整个电池模组的性能，从而给用户带来经济损失。
基于此本发明实施例还提供了一种电池自放电的损失容量预测方法。图3为本发明实施例提供的一种电池自放电的损失容量预测方法的流程示意图，参照图3，电池自放电的损失容量预测方法包括：
S201、采用电池自放电的电流检测方法，获取实验电池在自放电电流检测中的实验数据。
具体地，实验电池是指材料体系与待测电池相一致的用于实验的电池，可以利用实验电池进行一系列实验，获取待测电池在不同实验条件下的状态参数。自放电电流检测是指对不同预设条件下的实验电池进行自放电电流检测的实验操作，可以通过自放电电流检测获取实验电池的自放电电流与各个预设条件之间的关系。实验数据是指在自放电电流检测中记录的数据，可以包括的预设条件及其对应的电池自放电电流。
S202、基于阿伦尼乌斯公式，结合实验数据，确定出待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式。
具体地，静置条件数据是指待测电池在存储过程中的条件数据，相当于实验过程中的预设条件，示例性地，静置条件数据可以包括静置时长和精致温度。待测电池与实验电池的材料体系一致。锂离子电池自放电的反应速率符合阿伦尼乌斯方程式：k＝Ae-(Ea/RT)，其中，k为自放电反应速率常数，Ea为待测电池的反应活化能，R为理想气体常数，T为反应温度，其单位为K；A为指前因子，是指温度、活化能和理想气体常数之外的其他影响自放电速率常数的因素的影响因子。在阿伦尼乌斯公式的基础上，结合实验电池在自放电电流检测中的实验数据，可以确定出待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式。实验数据可以包括多组静置条件数据(相当于S201中的预设条件)和不同静置条件数据下实验电池的自放电电流，可以帮助确定自放电电流分别与各个静置条件数据之间的相对关系，进而确定出自放电损失容量分别与各个静置条件数据之间的相对关系。在了解自放电电流和自放电反应速率常数之间的关系以及自放电电流与自放电损失容量之间的关系后，则可以在阿伦尼乌斯方程式的基础上确定出待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式。第一关系式为阿伦尼乌斯公式的变形式，可以表示待测电池的自放电损失容量分别与各个静置条件数据之间的关系。示例性地，实验数据可以包括固定的静置时长、多组静置温度及不同时长温度组合所对应的电池自放电电流，实验数据还可以包括多组静置时长、固定静置温度及不同时长温度组合所对应的电池自放电电流。
S203、在待测电池的存储过程中，记录待测电池的静置条件数据的测量值。
具体地，存储过程中的静置条件数据相当于电池自放电的电流检测方法中的预设条件。在存储的过程中，可以每隔预设时间段记录一次待测电池的静置条件数据的测量值，也可以实时记录待测电池的静置条件数据的测量值。示例性地，静置条件数据可以包括静置时长和静置温度，静置时长可以通过记录实时时间与开始存储的时间之间的差值来记录，静置温度可以通过温度传感器来采集。
S204、根据静置条件数据的测量值和第一关系式，预测待测电池当前的自放电损失容量和剩余容量。
具体地，第一关系式可以表示待测电池的自放电损失容量分别与各个静置条件数据之间的关系，记录了存储过程中的静置条件数据的测量值，可以将静置条件数据的测量值代入第一关系式预测出待测电池当前的自放电损失容量。根据电池的初始容量和自放电损失容量的差值则可以确定出待测电池的剩余容量。
本实施例提供的电池自放电的损失容量预测方法，采用电池自放电的电流检测方法，获取实验电池在自放电电流检测中的实验数据；基于阿伦尼乌斯公式，结合实验数据，确定出待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式；在待测电池的存储过程中，记录待测电池的静置条件数据；根据静置条件数据和第一关系式，预测待测电池当前的自放电损失容量和剩余容量，实现了待测电池自放电的损失容量的预测，经过前期的实验数据积累和关系式的推导，在进行预测时仅需采集存储过程中的静置条件数据，就可以对电池的自放电损失容量仅需预测，方法简单且准确性高。
图4为本发明实施例提供的另一种电池自放电的损失容量预测方法的流程示意图，参照图4，电池自放电的损失容量预测方法包括：
S301、采用电池自放电的电流检测方法，检测不同的静置时长下实验电池的自放电电流。
具体地，将电池自放电的电流检测方法中的预设条件的静置温度设定为统一值，利用电池自放电的电流检测方法检测不同静置时长下实验电池的自放电电流。图5为本发明实施例提供的一种磷酸铁锂电池在25℃的情况下自放电电流和静置时长的关系曲线图，结合图5，实验电池的自放电电流随着静置时长的增加而减小，图中的关系式为在静置温度为固定值的情况下根据实验数据拟合出的自放电电流关于静置时长的关系式，其中，y为关系曲线的纵坐标，x为关系曲线的横坐标。
S302、记录不同静置时长及其对应的自放电电流，确定为第一实验参数。
具体地，实验数据包括第一实验参数，第一实验参数包括不同静置时长及其对应的自放电电流。记录电池自放电的电流检测方法对实验电池进行检测的实验中，不同的静置时长下实验电池的自放电电流，作为第一实验参数。
S303、采用电池自放电电流的检测方法，检测不同的静置温度下实验电池的自放电电流。
具体地，将电池自放电的电流检测方法中的预设条件的静置时长设定为统一值，利用电池自放电的电流检测方法检测不同静置温度下实验电池的自放电电流。图6为本发明实施例提供的一种磷酸铁锂电池在静置时长确定的情况下自放电电流和静置温度的关系曲线图，结合图6，实验电池的自放电电流随着静置温度的增加而增加，图中的关系式为在静置时长为固定值的情况下根据实验数据拟合出的自放电电流关于静置温度的关系式，其中，y为关系曲线的纵坐标，x为关系曲线的横坐标。
S304、记录不同静置温度及其对应的自放电电流，确定为第二实验参数。
具体地，实验数据包括第二实验参数，第二实验参数包括不同静置温度及其对应的自放电电流。记录电池自放电的电流检测方法对实验电池进行检测的实验中，不同的静置温度下实验电池的自放电电流，作为第二实验参数。
S305、根据自放电反应速率常数与自放电电流之间的关系以及阿伦尼乌斯公式，确定自放电电流与静置温度的第二关系式。
具体地，锂离子电池自放电反应速率符合的阿伦尼乌斯方程式k＝Ae-(Ea/RT)，其中,k为自放电反应速率常数，Ea为电池自放电反应的反应活化能，R为理想气体常数，T为反应温度，单位为K，A为指前因子。而反应速率常数k这个物理量较难通过实验获取，本专利采用前述的电池自放电的电流检测方法方法来检测自放电电流。而其他影响因素不变的情况下，自放电反应速率常数与自放电电流呈正相关关系，于是可所以在确定自放电电流与静置温度的第二关系式时，可以将指前因子做出变更，确定出第二关系式来表示自放电电流与温度的关系，第二关系式为I＝Be-(Ea/RT)，其中，I为自放电电流，B为第二关系式中的指前因子，是指温度、活化能和理想气体常数之外的其他影响自放电电流的因素的影响因子。
S306、根据第一实验参数，确定出自放电电流与静置时长的第三关系式。
具体地，第一实验参数包括不同静置时长及其对应的自放电电流，继续结合图5，在恒温条件下，自放电电流与静置时间之间的关系如第三关系式I＝Ctn，其中，I为自放电电流，C为第三关系式的指前因子，是指静置时长之外的其他影响自放电电流的因素的影响因子，n为幂次系数，t为静置时长。采用电池自放电的电流检测方法进行实验，可以获得大量如图5数据点所示的数据，根据这些数据代入第三关系式可以确定出n约等于-0.5。于是，第三关系式为I＝Ct-0.5，示例性地，本专利以磷酸铁锂为体系举例，25℃下的自放电电流与静置时长的关系如图5所示，符合第三关系式中自放电电流与静置时长的关系。
S307、根据自放电损失容量和自放电电流之间的关系，结合第二关系式和第三关系式，确定出第一关系式的初级式。
具体地，自放电损失容量和自放电电流之间的关系可以用第四关系式表示，第四关系式为Q自＝It，其中，Q自为自放电损失容量，I为自放电电流，t为静置时长。基于第四关系式Q自＝It，结合第二关系式I＝Be-(Ea/RT)和第三关系式I＝Ctn可以得到自放电损失容量Q自关于静置温度T、静置时长t和活化能Ea的初级关系式，即第一关系式的初级式，Q自＝De-(Ea/RT)t0.5，其中，D为第一关系式中的指前因子，是指静置时长、静置温度和活化能之外的其他影响自放电损失容量的因素的影响因子。
S308、将第二实验参数代入第二关系式，确定出待测电池的活化能。
具体地，第二实验参数包括不同静置温度及其对应的自放电电流。可以将第二关系式I＝Be-(Ea/RT)进行对数变换，得第二关系式的变形式InI＝-Ea/RT+F，其中，F为指前因子。将多组第二实验参数代入到对数变换后的第二关系式的变形式，可以计算出待测电池的材料体系的自放电反应活化能。示例性地，图7为本发明实施例提供的一种磷酸铁锂电池的自放电电流的对数与静置温度的倒数的关系示意图，参照图7，该图7示出了磷酸铁锂电池的第二关系式的变形式绘制成关系曲线，由图7中可知自放电电流的对数与活化能呈线性关系，磷酸铁锂电池的活化能可以计算得到等于72057KJ/mol。
S309、将实验数据和活化能代入初级式，确定出待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式。
具体地，首先将步骤S308确定出的待测电池的活化能代入第一关系式的初级式，然后在将多组实验数据分别代入第一关系式的初级式，确定出初级式中的指前因子D的确切值，此时就确定出了表示待测电池的自放电损失容量与各个静置条件数据的关系的第一关系式。示例性地，以磷酸铁锂电池为例，通过图5与图6中的多组数据点分别代入第一关系式的初级式，可得出指前因子D的值等于7.3，则对于磷酸铁锂，不同温度和时间下的自放电容量的计算公式第一关系式为Q自＝7.3e-(72057/RT)t0.5。
S310、记录待测电池开始存储的初始时间和初始容量。
具体地，在待测电池自放电筛选下线后至被使用前，需要进行一段时间的存储。在开始储存过程中，需要记录待测电池开始存储的初始时间和初始容量，其中，初始时间是指待测电池开始存储的时间，初始容量是指待测电池开始存储时的容量。
S311、在待测电池的存储过程中，每隔预设时间间隔，记录待测电池的静置温度。
具体地，预设时间间隔是指采集待测电池静置温度的时间间隔，该时间间隔可以根据需求确定。示例性地，预设时间间隔可以为6小时。
S312、在待测电池的存储过程中，记录当前时间。
S313、根据当前时间和初始时间，计算静置时长。
具体地，在待测电池的存储过程中，记录当前的时间可以获取待测电池的静置时长。进而根据当前时间和初始时间的差值，可以计算待测电池的静置时长，计算公式为t＝t2-t1，其中，t1为存储开始时的时间点，t2为当前的时间点，t为静置时长。
S314、根据静置条件数据和第一关系式，预测待测电池当前的自放电损失容量和剩余容量。
具体地，根据静置条件数据可以获取到待测电池的静置时长以及静置温度的平均水平。将静置时长和静置温度的平均水平代入第一关系式，则可以确定出待测电池的当前的自放电损失容量。根据待测电池开始存储时的初始容量和自放电损失容量的差值，确定出待测电池当前的剩余容量。
示例性地，待测电池为磷酸铁锂电池。根据存储过程中的所有静置温度，可以计算出待测电池在存储过程的平均静置温度，计算公式为T平＝(T1+T2+…+Tm)/m，其中，T平为平均静置温度，T1、T2，...，Tm分别为各测试时刻下采集到的静置温度，例如，可以平均6～12h测一次静置温度。n为采集静置温度的次数。将静置时长和平均静置温度代入磷酸铁锂电池的第一关系式Q自＝7.3e-(72057/RT)t0.5，可以确定出待测电池当前的自放电损失容量。根据待测电池开始存储时的初始容量和自放电损失容量的差值，确定出待测电池当前的剩余容量，计算公式为Q剩＝Q分-Q自，其中，Q分为电池从生产线下线时的分容容量，也是开始存储时的容量。Q自为待测电池下线到配组前(当前)损失的容量；Q剩为待测电池的剩余容量。
本实施例提供的电池自放电的损失容量预测方法，可以基于阿伦尼乌斯公式结合电池自放电的电流检测方法获取到的实验数据，确定出待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式，进而在待测电池的存储过程中，记录待测电池的静置条件数据。根据静置条件数据和第一关系式，预测待测电池当前的自放电损失容量和剩余容量，实现了对存储电池的自放电损失容量的预测，在用户使用待测电池进行配组时可以获取到待测电池的自放电损失容量和剩余容量，以指示用户对电池的挑选，防止因配组电池容量相差过大或自放电程度差异过大造成的经济损失，提高用户使用感受。
本发明实施例还提供一种电池自放电的筛选方法。图8为本发明实施例提供的一种电池自放电的筛选方法的流程示意图，参照图8，电池自放电的筛选方法包括：
S401、采用电池自放电的电流检测方法，确定出待测电池在预设条件下的自放电电流。
具体地，电池自放电的电流检测方法可以采用前述实施例任意的电池自放电的电流检测方法。
S402、根据自放电电流和预设条件下的自放电电流阈值的相对关系，对待测电池进行第一次筛选，以筛选出自放电正常的第一合格电池。
具体地，预设条件下的自放电电流阈值可以根据预设条件、电池拆解实验数据以及用户需求来设置，以使筛选出来的第一合格电池满足自放电电流符合用户要求。
S403、在第一合格电池的存储过程中，采用自放电的损失容量预测方法预测第一合格电池当前的剩余容量。
具体地，在筛选完第一合格电池之后且用户进行配组前往往需要一段时间的存储。在第一合格电池的存储过程中，采用前述实施例中任意自放电的损失容量预测方法来预测第一合格电池当前的剩余容量。
S404、在存储结束时，根据剩余容量和配组标准容量的相对关系，对第一合格电池进行第二次筛选，以筛选出剩余容量满足配组需求的第二合格电池。
具体地，配组标准容量是指用户配电池组所要求的电池剩余容量下限或范围，为预设值，可以根据用户需求和/或拆解实验数据来确定配组标准容量。第一合格电池超出了配组标准容量，则表明该第一合格电池在存储中的自放电程度超标，不适合参与本次配组。第一合格电池在配组标准容量以上或范围以内，则表示，该第一合格电池在存储中的自放电程度在正常范围，可以加入本次配组，为本次配组的真正合格电池。
本实施例提供的电池自放电的筛选方法，采用电池自放电的电流检测方法，确定出待测电池在预设条件下的自放电电流；根据自放电电流和预设条件下的自放电电流阈值的相对关系，对待测电池进行第一次筛选，以筛选出自放电正常的第一合格电池；在第一合格电池的存储过程中，采用自放电的损失容量预测方法，预测第一合格电池当前的剩余容量；在存储结束时，根据剩余容量和配组标准容量的相对关系，对第一合格电池进行第二次筛选，以筛选出剩余容量满足配组需求的第二合格电池，实现了对电池的两次筛选，使得筛选后的电池的自放电程度完全合格，更加适合用户的配组，提高自放电筛选的可靠性。
本发明实施例还提供一种电子设备，图9为本发明实施例提供的一种电子设备的组成示意图，参照图9，电子设备900包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备900操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备900中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备900通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如，本发明提出的电池自放电的电流检测方法、电池自放电的损失容量预测方法和电池自放电的筛选方法中的至少一个。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本发明中电池自放电的电流检测方法、损失容量预测方法和筛选方法中的至少一个。
在一些实施例中，电池自放电的电流检测方法、损失容量预测方法和筛选方法中的至少一个可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备900上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的电池自放电的电流检测方法、电池自放电的损失容量预测方法和电池自放电的筛选方法中至少一个方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行本发明提出的电池自放电的电流检测方法、电池自放电的损失容量预测方法和电池自放电的筛选方法中的至少一个。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序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，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、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或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电池自放电的电流检测方法，其特征在于，包括：
在预设条件下，采用稳压电源为电池充电；
在充电过程中，调整所述稳压电源提供的充电电流，直至所述电池的电压保持不变；
在所述电池的电压保持不变的情况下，将所述充电电流确定为所述电池在所述预设条件下的自放电电流。
2.根据权利要求1所述的电池自放电的电流检测方法，其特征在于，所述调整包括逐级增加电流值或逐级减小电流值。
3.一种电池自放电的损失容量预测方法，其特征在于，包括：
采用权利要求1或2所述的电池自放电的电流检测方法，获取实验电池在自放电电流检测中的实验数据；
基于阿伦尼乌斯公式，结合所述实验数据，确定出待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式，其中，所述待测电池与所述实验电池的材料体系一致；
在待测电池的存储过程中，记录所述待测电池的静置条件数据的测量值；
根据所述测量值和所述第一关系式，预测所述待测电池当前的自放电损失容量和剩余容量。
4.根据权利要求3所述的电池自放电的损失容量预测方法，其特征在于，所述实验数据包括第一实验参数和第二实验参数，其中，所述第一实验参数包括不同静置时长及其对应的自放电电流，所述第二实验参数包括不同静置温度及其对应的自放电电流；
基于阿伦尼乌斯公式，结合所述实验数据，确定出待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式，包括：
根据自放电反应速率常数与自放电电流之间的关系以及所述阿伦尼乌斯公式，确定所述自放电电流与所述静置温度的第二关系式；
根据所述第一实验参数，确定出所述自放电电流与所述静置时长的第三关系式；
根据所述自放电损失容量和所述自放电电流之间的关系，结合所述第二关系式和第三关系式，确定出所述第一关系式的初级式；
将所述第二实验参数代入所述第二关系式，确定出所述待测电池的活化能；
将所述第一实验参数、所述第二实验参数和所述活化能代入所述初级式，确定出所述待测电池的自放电损失容量与静置条件数据的第一关系式。
5.根据权利要求3所述的电池自放电的损失容量预测方法，其特征在于，所述静置条件数据包括静置温度和静置时长；
在待测电池的存储过程中，记录所述待测电池的静置条件数据的测量值，包括：
记录所述待测电池开始存储的初始时间；
在待测电池的存储过程中，每隔预设时间间隔，记录所述待测电池的静置温度；
在待测电池的存储过程中，记录当前时间；
根据所述当前时间和所述初始时间，计算所述静置时长。
6.根据权利要求4所述的电池自放电的损失容量预测方法，其特征在于，将所述第二实验参数代入所述第二关系式，确定出所述待测电池的活化能，包括：
对所述第二关系式进行对数变换；
将所述第二实验参数代入对数变换后的所述第二关系式，确定出所述待测电池的活化能。
7.根据权利要求4所述的电池自放电的损失容量预测方法，其特征在于，根据所述测量值和所述第一关系式，预测所述待测电池当前的自放电损失容量和剩余容量，包括：
根据存储过程中的所有所述静置温度，计算所述存储过程的平均静置温度；
将所述静置时长和所述平均静置温度代入所述第一关系式，确定出所述待测电池当前的自放电损失容量；
根据所述待测电池开始存储时的初始容量和所述自放电损失容量的差值，确定出所述待测电池当前的剩余容量。
8.一种电池自放电的筛选方法，其特征在于，包括：
采用权利要求1或2所述的电池自放电的电流检测方法，确定出待测电池在预设条件下的自放电电流；
根据所述自放电电流和所述预设条件下的自放电电流阈值的相对关系，对所述待测电池进行第一次筛选，以筛选出自放电正常的第一合格电池；
在所述第一合格电池的存储过程中，采用权利要求3-7任一所述自放电的损失容量预测方法，预测所述第一合格电池当前的剩余容量；
在所述存储过程结束时，根据所述剩余容量和配组标准容量的相对关系，对所述第一合格电池进行第二次筛选，以筛选出剩余容量满足配组需求的第二合格电池。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
10.一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处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的方法。
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