CN117805656A - 电池包健康度的测量方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了电池包健康度的测量方法及系统，其方法包括：通过对电池包的多维数据集进行特征提取，获取电池包的特征数据集；基于特征数据集生成健康度预测模型，将电池包的实时监测数据输入健康度预测模型，根据特定时间范围内预测结果与电池包实际测量性能指标之间的预测差异，对健康度预测模型进行性能分析，基于分析结果对健康度预测模型进行优化；基于预测差异，动态调整用于量化电池包健康度的阈值；采用优化后的健康度预测模型及调整后的阈值进行电池包健康度的测量，本发明在电池包健康度测量领域提供了一种更全面、更精确且高度适应性的解决方案。

Description

电池包健康度的测量方法及系统

技术领域

本发明涉及电池包安全应用技术领域，尤其涉及电池包健康度的测量方法及系统。

背景技术

电池包作为现代能源系统的关键组成部分，在众多领域如电动汽车、便携式电子设备以及可再生能源存储中发挥着核心作用。随着这些应用的日益增长，对电池包的健康状态进行准确和有效的评估变得尤为重要。电池包的健康状况直接影响其性能、安全性以及使用寿命。

然而，在传统的电池包健康度评估方法中，存在一些明显的局限性。首先，这些方法通常依赖于有限的参数，如单一的电化学性能指标，缺乏对电池包综合状态的全面评估。其次，传统方法在数据处理技术方面较为简单，未能有效挖掘数据中的复杂模式和深层次关系，从而限制了预测的准确性。此外，许多现有方法使用静态的阈值进行健康度评估，这些阈值往往不适应电池包在不同使用和环境条件下的变化，导致评估结果缺乏灵活性和适应性。

发明内容

针对上述现有技术存在的诸多问题，本发明提供电池包健康度的测量方法及系统，本发明通过对电池包的多维数据集进行全面特征提取，不仅包括电化学性能数据，还涵盖操作历史、环境条件以及物理和化学特性等，为电池包的健康状况提供了一个宽广和深入的评估视角；其次，本方案利用高级机器学习算法对这些特征进行深度分析，能够准确识别电池包的健康状态指标；此外，本方案中的动态阈值调整机制能够根据电池包的实际使用和环境条件自适应调整，从而提高了健康度评估的准确性和适应性。

一种电池包健康度的测量方法，包括以下步骤：

通过对电池包的多维数据集进行特征提取，获取电池包的特征数据集；

基于特征数据集生成健康度预测模型，将电池包的实时监测数据输入健康度预测模型，根据特定时间范围内预测结果与电池包实际测量性能指标之间的预测差异，对健康度预测模型进行性能分析，基于分析结果对健康度预测模型进行优化；

基于预测差异，动态调整用于量化电池包健康度的阈值；

采用优化后的健康度预测模型及调整后的阈值进行电池包健康度的测量。

优选的，所述多维数据集包括：电池包的电化学性能数据、操作历史、环境条件数据、电池包的物理及化学特性数据。

优选的，所述特征提取包括：

第一次特征提取，从所述多维数据集中识别第一特征，所述第一特征用于反映电池包的基本性能及状态，所述第一特征包括：电池包的即时充放电数据、电池包的电压及电流水平、温度读数及环境参数；

第二次特征提取，通过机器学习算法对所述第一特征进行分析及提炼，获得第二特征，所述第二特征用于反映电池包的性能指标，所述第二特征包括：电池包的充放电响应时间、循环寿命、深度放电次数及充电效率。

优选的，将所述第一特征及第二特征进行融合，获得所述特征数据集。

优选的，所述电池包的实时监测数据包括：电池包当前的充放电状态、电池温度、电流及电压。

优选的，所述预测结果用于反映电池包在特定时间范围内的预期健康状态，预测结果包括：该时间范围内电池包的预期剩余寿命、性能衰退趋势、可能出现的故障类型；

所述电池包的实际测量性能指标用于反映同一时间范围内电池包的当前运行效率和稳定性，电池包的实际测量性能指标包括：该时间范围内的充放电效率、实际经历的充放电周期数、电压和电流的实时数据、温度变化。

优选的，所述基于预测差异，动态调整用于量化电池包健康度的阈值包括：

基于所述预测差异，分析目前阈值的有效性，判断是否需要修改；

若需要修改，则根据分析结果，动态调整评估电池包健康度的标准；

采用统计方法和机器学习算法确定最适合的阈值设置；

确定新的阈值后，将其应用于健康度预测模型中。

一种电池包健康度的测量系统，包括：

特征获得模块，所述特征获得模块用于通过对电池包的多维数据集进行特征提取，获取电池包的特征数据集；

模型生成及优化模块，所述模型生成及优化模块基于特征数据集生成健康度预测模型，将电池包的实时监测数据输入健康度预测模型，根据特定时间范围内预测结果与电池包实际测量性能指标之间的预测差异，对健康度预测模型进行性能分析，基于分析结果对健康度预测模型进行优化；

阈值调整模块，所述阈值调整模块基于预测差异，动态调整用于量化电池包健康度的阈值；

测量模块，所述测量模块采用优化后的健康度预测模型及调整后的阈值进行电池包健康度的测量。

相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：

（1）通过对电池包的多维数据集进行综合特征提取，本发明能够更全面地捕捉电池包的健康状况；这种全面性的分析为健康度评估提供了一个宽广和深入的视角；

（2）利用高级机器学习算法进行第二次特征提取，本发明能够深入挖掘和分析数据中的复杂模式，从而得到更精确的健康状态指标；

（3）本发明中对阈值的动态调整确保了评估标准随电池包使用和环境条件的变化而适应，提高了健康度评估的准确性和可靠性；

（4）通过对预测结果与实际性能数据之间的差异进行分析，本发明中的健康度预测模型能够被持续优化，以提高预测的准确度和适应不断变化的电池包条件；

（5）由于模型和阈值的动态调整，本发明能够适应各种电池包类型和使用条件，使其具有广泛的应用范围和高度的灵活性。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意简图；

图2为本发明方法的执行流程示意图；

图3为本发明系统的结构示意图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显的，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语（包括技术和科学术语）具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释（例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等）。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释（例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等）。

附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机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，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。本公开的技术可以硬件和/或软件（包括固件、微代码等）的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。

如图1－图2所示，一种电池包健康度的测量方法，包括以下步骤：

通过对电池包的多维数据集进行特征提取，获取电池包的特征数据集；

电池包的多维数据集是从多个角度收集的数据的集合，这些数据集合在一起，为电池包的整体健康状态提供了一个全面的视角。通过对这些多维数据进行特征提取，可以构建一个综合的、有深度的电池包健康度画像。这有助于更准确地预测电池包的性能和寿命。针对特定类型的电池包定制预测模型，因为不同的电池包可能在某些特性上有所差异。

优选的，所述多维数据集包括：电池包的电化学性能数据、操作历史、环境条件数据、电池包的物理及化学特性数据。

多维数据集从不同的方面描绘出电池包的整体健康状况，包括其运行效率、耐久性和稳定性。

电化学性能数据包括电池包在不同充放电周期中的表现，如充放电速率、电池容量、内阻等，反映了电池包的基本工作性能。

操作历史记录了电池包的使用模式，包括：充放电周期、负载类型、使用频率等，提供了电池包实际使用状况的洞察。

环境条件数据包括：温度、湿度等环境因素，这些因素对电池包的性能和寿命有显著影响。

物理及化学特性数据包括电池包的内部构造和化学组成，如电极材料的类型、电解液的稳定性等，这些特性直接影响电池包的安全性和长期稳定性。

本发明通过多维数据集的使用使得电池包的健康度评估更加全面和精确。通过综合这些不同来源的数据，可以更准确地诊断电池包的当前状态，预测其未来的表现。

在一个实施例中，

电化学性能数据：如果一个电池包显示出充放电效率的下降，这是内阻增加的迹象，指示电池老化或损坏。

环境条件数据：长时间在高温条件下工作的电池包会有更快的容量衰减，需要特别关注。

优选的，所述特征提取包括：

第一次特征提取，从所述多维数据集中识别第一特征，所述第一特征用于反映电池包的基本性能及状态，所述第一特征包括：电池包的即时充放电数据、电池包的电压及电流水平、温度读数及环境参数；

第一次特征提取从多维数据集中识别出能直接反映电池包基本性能和状态的初级特征。第一特征提供了关于电池包当前工作状态的直观信息，如其响应速度、负载承受能力和环境适应性。

第二次特征提取，通过机器学习算法对所述第一特征进行分析及提炼，获得第二特征，所述第二特征用于反映电池包的性能指标，所述第二特征包括：电池包的充放电响应时间、循环寿命、深度放电次数及充电效率；

第二阶段通过机器学习算法进一步分析和提炼第一次特征提取得到的数据，从而获得更深层次的洞察；第二特征关注于电池包的更深层次性能指标，如充放电响应时间、循环寿命、深度放电次数和充电效率。这些指标反映了电池包的长期性能和耐久性。

本发明中这种两阶段的特征提取方法使得对电池包的健康度评估更加全面，不仅包括电池包当前的工作状态，还包括其长期的性能趋势和潜在的问题；通过结合即时数据和长期性能指标，可以更准确地预测电池包的未来表现，为维护决策提供可靠依据。

在一个实施例中，如果一个电池包在高负载下显示出电压下降的趋势，这表明其即时负载承受能力有限。

在另一个实施例中，一个电池包如果表现出循环寿命短或深度放电次数过多，预示着早期退化或潜在的故障。

优选的，将所述第一特征及第二特征进行融合，获得所述特征数据集。

特征融合包括：

将第一次和第二次特征提取得到的数据集整合到一个统一的平台或框架中；确保数据格式的一致性和可比性，以便于进一步的处理和分析；

对整合后的数据进行相关性分析，以识别哪些特征对电池包的健康状态影响最大；这可以通过统计方法，如皮尔逊相关系数，或机器学习技术，如特征重要性评分来实现；

从整合的数据集中选择最有代表性和预测价值的特征；这包括去除冗余特征或低相关性特征，以减少数据的复杂性，同时保留最关键的信息；

利用选定的特征创建一个综合特征集；这个特征集应该包括能够全面描述电池包健康状态的各方面信息，如即时性能参数和长期耐久性指标。

本发明通过融合即时性能数据和长期性能指标，综合特征集能够更全面地反映电池包的整体健康状况；选择最关键的特征有助于提高健康度预测模型的准确性，因为这些特征直接关联到电池包的关键性能指标。

在一个实施例中，如果电池包的即时充放电效率与其循环寿命之间存在显著相关性，这种关系可以在综合特征集中被标识并用于预测电池包未来的性能衰退。

在另一个实施例中，对于显示出高温度灵敏度的电池包，环境参数与电池包性能衰退的相关性可以被作为一个重要特征纳入综合特征集中。

通过这种特征融合，可以确保电池包健康度测量的准确性和全面性，为维护决策和预防性维护提供有力的数据支持。

基于特征数据集生成健康度预测模型，将电池包的实时监测数据输入健康度预测模型，根据特定时间范围内预测结果与电池包实际测量性能指标之间的预测差异，对健康度预测模型进行性能分析，基于分析结果对健康度预测模型进行优化；

本发明中“特定时间范围”指的是在进行电池包健康度预测时所考虑的时间区间。这个时间范围可以是几天、几周、几个月甚至更长，具体取决于所需的预测精度和电池包使用模式。这个时间范围内，系统会收集和分析电池包的实时监测数据，并与历史性能数据进行对比，以评估模型的准确性和进行必要的优化。

本发明中的健康度预测模型是指基于深度学习的神经网络，更进一步说，是循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）。这些模型擅长处理时间序列数据，能够有效地捕捉电池包充放电周期、温度变化等参数随时间的动态变化。此外，它们能够从复杂的数据中学习并预测电池包的长期趋势和潜在故障，这对于电池包健康度预测至关重要。

循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）的构建包括：

（1）首先对电池包的多维数据进行清洗和规范化，例如归一化电压、电流和温度数据，以便适应神经网络的输入要求；

（2）选择合适的神经网络结构；例如，LSTM网络特别适合处理有时间依赖关系的数据，因此在处理电池包的充放电周期和温度变化等时序数据时特别有效；

（3）将预处理的数据输入网络；在本发明中，输入包括历史充放电数据、温度读数、电池容量等关键指标；

（4）使用历史数据训练网络模型，允许模型学习数据中的模式和关联；这个阶段包括调整参数、优化网络结构和使用验证集来防止过拟合；

（5）在训练完成后，使用独立的测试集评估模型性能，确保预测的准确性和可靠性；根据测试结果对模型进行必要的调整；

（6）将实时监测数据输入已训练的模型，以进行实时健康状况预测，并根据新数据持续优化模型。

本发明通过上述步骤，完成健康度预测模型的构建及后续优化，并且健康度预测模型能够有效地预测电池包的健康状况，帮助提前识别潜在问题并采取预防措施。

利用之前提取和融合的特征数据集，采用机器学习算法来构建一个模型，该模型能够预测电池包的健康状态，这个预测模型基于历史数据学习电池包的行为模式，并使用这些信息来预测其未来的状态。

实时监测数据包括电池包的充放电状态、温度、电流和电压等关键参数，这些数据提供了电池包当前运行条件的即时视图，这些实时数据被输入到健康度预测模型中，以便在变化的条件下测试和评估模型的预测能力。

通过比较模型在特定时间范围内的预测结果与电池包的实际测量性能指标之间的差异，进行性能分析，这包括评估模型预测的准确性和可靠性，基于分析结果，调整和优化模型，以提高其预测电池包健康状态的准确性。

本发明通过这种方法，可以确保预测模型准确地反映了电池包的实际工作状态和可能的未来趋势；实时数据的不断输入和基于实际性能数据的模型优化使得预测模型能够适应电池包运行条件的变化。

在一个实施例中，如果发现预测模型在高温条件下的预测准确性较低，需要调整模型以更好地考虑温度对电池包性能的影响。

在另一个实施例中，在电池包经历深度放电后，实时监测数据显示电池包性能的短期下降，预测模型应能准确捕捉这种变化。

优选的，所述电池包的实时监测数据包括：电池包当前的充放电状态、电池温度、电流及电压。

这些数据反映了电池包在特定条件下的性能，如充电效率、热管理能力、电池包的电气稳定性等。这些参数通常由电池管理系统（BMS）或其他传感器实时收集，并传输到数据处理中心或直接输入到健康度预测模型中。实时数据的收集需要高可靠性和准确性，以确保预测模型基于最新和最准确的信息进行分析。实时监测数据被用于不断地更新和验证健康度预测模型。模型根据这些数据预测电池包的健康状态，如预期寿命、可能的故障点等。实时数据使模型能够及时响应电池包的状态变化，提供更准确的健康度评估。

实时数据的使用使得健康度预测更及时、更贴近电池包的实际工作状态，从而提高预测的准确性；由于实时数据反映了电池包在不同条件下的表现，模型能够更好地适应变化的环境和使用条件。

优选的，所述预测结果用于反映电池包在特定时间范围内的预期健康状态，预测结果包括：该时间范围内电池包的预期剩余寿命、性能衰退趋势、可能出现的故障类型；

预测结果是由健康度预测模型基于电池包的历史和实时数据生成的，反映了电池包在特定时间范围内的预期健康状态；这些预测包括电池包的预期剩余寿命、性能衰退趋势和可能出现的故障类型，基于对电池包历史性能数据的学习和当前状态的分析。

所述电池包的实际测量性能指标用于反映同一时间范围内电池包的当前运行效率和稳定性，电池包的实际测量性能指标包括：该时间范围内的充放电效率、实际经历的充放电周期数、电压和电流的实时数据、温度变化；

实际测量性能指标是直接从电池包运行过程中收集的数据，用于反映电池包在同一时间范围内的当前运行效率和稳定性；这些指标包括充放电效率、实际经历的充放电周期数、电压和电流的实时数据、温度变化等，提供了电池包实时工作状态的直接视图。

本发明中将预测结果与实际测量性能指标进行比较，可以确保模型的预测准确性，及时发现和调整偏差；这种比较有助于使预测模型适应电池包在不同条件下的表现，提高模型的适应性和实用性。

在一个实施例中，如果模型预测电池包的寿命为1000个充放电周期，但实际测量显示电池包在800周期后性能急剧下降，这表明需要调整模型以提高准确性。

在另一个实施例中，在极端温度下电池包的充电效率可能降低，这种实时数据可以用来验证预测模型是否准确反映了电池包在这些条件下的性能。

基于预测差异，动态调整用于量化电池包健康度的阈值；

优选的，所述基于预测差异，动态调整用于量化电池包健康度的阈值包括：

基于所述预测差异，分析目前阈值的有效性，判断是否需要修改；

分析预测模型的输出（即预测的电池包健康状态）与电池包的实际性能指标之间的差异；评估当前阈值的有效性，即现有的阈值是否能准确反映电池包的实际健康状况。

若需要修改，则根据分析结果，动态调整评估电池包健康度的标准；

如果分析发现存在显著的预测差异，表明需要修改现有的健康度评估标准；动态调整阈值意味着根据实时数据和持续的性能分析来更新评估电池包健康度的标准。

采用统计方法和机器学习算法确定最适合的阈值设置；

利用统计方法和机器学习算法来确定最适合的阈值设置，这包括复杂的数据分析，旨在找出最能反映电池包实际健康状况的阈值。

确定新的阈值后，将其应用于健康度预测模型中；

一旦确定了新的阈值，它们将被应用于健康度预测模型中，以确保模型的预测与电池包的实际表现更加一致。

本发明通过调整阈值，预测模型的输出将更准确地反映电池包的实际健康状态，从而提高整体评估的准确性；随着电池包的老化和使用条件的变化，动态调整阈值能使模型更好地适应这些变化。

在一个实施例中，假设原始阈值将电池包寿命预测为1000个充放电周期，但实际数据显示电池包在800周期时就表现出明显衰退。这种情况下，阈值需要向下调整以更准确地反映电池包的实际寿命。可以使用回归分析来确定影响电池包健康度最显著的参数，并据此调整阈值。

采用优化后的健康度预测模型及调整后的阈值进行电池包健康度的测量。

健康度预测模型是基于之前收集的电池包数据（包括实时监测数据和历史性能数据）训练和优化得到的，模型通过分析这些数据，学习识别电池包健康度的模式和趋势，如电池包的典型寿命、性能衰退速度和潜在故障类型。

阈值是用来判断电池包是否处于健康状态的标准。在经过预测差异分析和优化后，这些阈值被调整以更准确地反映电池包的实际健康状况；调整后的阈值可以是关于电池包性能参数（如电压、电流、温度）的具体数值，或是关于寿命和性能衰退的指标。

本发明采用优化后的模型和调整后的阈值可以更准确、更可靠地评估电池包的健康状况，减少误判和遗漏；由于模型和阈值都考虑了最新的数据和分析结果，因此测量更能准确反映电池包当前的状态和未来的趋势。

在一个实施例中，假设一个电池包在使用一年后，优化后的模型预测其剩余寿命为两年，而调整后的阈值指出电池包当前仍在正常性能范围内。这有助于电池使用者做出维护和更换的决策。

在另一个实施例中，如果在极端温度下电池包表现出性能下降，调整后的阈值可能会降低，以更敏感地捕捉这种性能变化。

本发明相较现有技术而言，有效提高了健康度评估的准确性和可靠性，以下将对二者的在实际场景中的应用原理及效果进行分析描述，将证明本发明的实际应用效果将优于现有技术：

在极端温度下的性能变化的场景中：

现有技术只关注电池的基本电化学参数，如电压和充放电周期，忽略温度对电池性能的影响，导致在极端温度下的评估不准确；

本发明采用深度学习模型，分析温度数据与电池性能的关系，提高在极端温度条件下的评估准确性。

在面临充放电模式复杂性的场景中：

现有技术无法准确识别复杂的充放电模式，如快速充电和深度放电的影响，导致评估结果的不准确；

本发明利用RNN或LSTM模型处理时间序列数据，更准确地分析充放电模式对电池健康的影响。

在模型长期性能衰退的预测场景中：

现有技术只依靠简单的历史数据趋势，未能准确预测电池长期的性能衰退；

本发明通过分析包括操作历史在内的全面数据集，LSTM模型可以更准确地预测电池长期的健康状况。

在考验使用环境变化的适应性场景中：

现有技术使用静态阈值，无法适应不断变化的使用环境和条件。

本发明动态阈值调整机制允许系统根据实时数据调整评估标准，提高在变化环境中的评估准确性。

上述展示了本发明在处理复杂数据和适应变化条件方面的优势，与现有方案相比，能够提供更全面和精确的电池健康度评估，提高了健康度评估的准确性和可靠性。

第一方面，现有技术仅考虑如电池的充放电周期和电压变化等基础参数。通常，它们通过观察这些参数随时间的变化来评估电池的健康状况。在这种方法中，电池的健康状况通常是根据固定的规则或简单的统计模型来估算的，例如，通过电池充放电次数达到某个阈值来判断电池是否老化。虽然这种方法在某些情况下有效，但它们无法准确反映电池在复杂或变化的使用条件下的实际表现。这些传统方法没有充分考虑环境因素（如温度、湿度）和使用模式（如快充、深放电）对电池性能的影响，限制了评估的全面性和准确性。

相比之下，本发明通过采用更复杂的数据处理和分析方法，如机器学习算法，能够提供更全面的电池健康度评估。本发明采用的方法能够处理和解析更多种类的数据，更好地适应不同环境和使用条件的变化，从而提高评估的准确性和可靠性。

第二方面，现有技术无法识别如快速充电和深度放电等复杂的充放电模式，因为这些方法通常只根据充放电周期等简单参数来评估电池健康。这些参数无法全面反映电池在不同充放电模式下的磨损情况。

而本发明方法采用RNN或LSTM等深度学习模型能更好地处理和分析电池充放电的时间序列数据。这些模型能够学习电池在不同充放电模式下的行为模式，并预测这些模式对电池健康的长期影响。通过深度学习模型，可以更准确地预测在复杂充放电模式下电池的健康状况，比传统方法提供了更细致和全面的分析。

与现有技术相比，深度学习算法能更全面地考虑各种充放电条件下的电池磨损情况，提高了评估的准确性和可靠性。

在一个实施例中，一家电动汽车制造商使用现有方法和本发明方法来评估一款新车型电池的健康状况，车辆经历了一系列不同的充放电模式，包括城市日常短途低速驾驶的频繁充电和偶尔的长途高速驾驶的深度放电。

现有技术的处理为：

经过一年的使用，电池平均每天进行一次充电，总充放电周期为365次。根据传统评估，电池健康度为95%，因为它未超出1000次充放电周期的常规预设阈值。

现有技术仅分析充放电周期，忽略了充放电深度和速度的差异，结果显示电池状态良好，因为充放电周期未达到预设的警戒线。

本发明的处理为：

LSTM模型分析相同期间的数据，考虑到高速长途行驶后的深度放电对电池造成了额外压力。模型预测电池健康度下降到90%，因为深度放电次数增加了电池老化速度。

本发明使用LSTM模型分析电池在不同充放电模式下的行为，包括深度放电对电池寿命的潜在影响，模型识别出在高速长途行驶后电池性能有轻微下降的趋势。

综上现有技术未能及时发现深度放电对电池健康的潜在负面影响。本发明准确指出了电池在特定使用模式下的性能变化，允许制造商及时调整维护计划，预防性能进一步下降，从而延长电池寿命。

第三方面，现有技术基于简单的历史趋势分析，例如线性回归，来预测电池未来的健康度。本发明针对此问题，使用复杂的数据分析技术，如机器学习算法，能够综合考虑多种影响电池健康的因素，包括使用频率、充放电模式、环境条件等。

在现有技术中，预测未能充分考虑实际使用条件对电池健康的影响。本发明通过详细分析实时数据和历史数据，能更准确地预测电池在特定使用模式下的性能衰退。现有技术往往会高估电池的健康度，从而延误必要的维护和更换，而本发明可以更准时地识别电池性能下降，提前提示维护需求，避免突然故障。

综上所述，现有技术的主要缺陷在于其过于简化的分析方法，缺乏对复杂使用情况的适应性。本发明通过利用高级数据分析技术，提供了更精确和全面的长期性能衰退预测，从而优化维护计划和提升电池使用效率。

在一个实施例中，一辆电动汽车经常在高温环境下长时间行驶，频繁进行快速充电。

现有技术处理方法为：

历史数据显示，在正常条件下（25°C，标准充放电），电池健康度每年下降5%。预测模型简单地将此趋势延续，估计两年后电池健康度为90%。

现有技术分析基于充放电周期的简单历史数据，预测电池两年后健康度仍为80%。结果未考虑高温和快充对电池寿命的影响，导致对电池健康状态的高估。

本发明处理方法为：

实时数据显示，在高温环境（40°C）下，电池健康度下降加速，加上频繁快充，每年下降率增至15%。LSTM模型根据这些数据预测，一年后电池健康度降至85%，两年后进一步降至70%。

本发明利用LSTM模型分析电池的实时使用数据，包括频繁的快速充电和高温环境的影响。模型预测一年后电池健康度下降至70%，提前发现潜在的性能衰退。

可知，现有技术未能及时警告电池潜在的快速衰退。本发明通过更准确的预测，使得车主或维护团队能够提前采取维护措施，延长电池寿命并减少突发故障的风险。

第四方面，现有方案没有考虑环境因素，如高温对电池效率的影响，导致评估结果无法反映实际环境变化。本发明通过动态调整评估阈值来适应环境变化，例如在高温条件下，调整阈值以更敏感地捕捉电池性能的变化。

在夏季高温期间，电池效率降低。现有技术无法捕捉这种季节性变化的影响。本发明通过分析与环境温度相关的数据，动态调整电池健康度的评估标准。现有方案导致对电池健康度的误判，增加故障风险。本发明能更准确地指示电池在特定环境条件下的实际表现，有助于提前采取维护措施。

本发明的主要优势在于其适应性，能够根据不同环境条件调整评估标准，提供更准确的电池健康评估。

在一个具体实施例中，一家电动汽车出租公司位于一个夏季温度极高的地区，电动车在炎热天气下运行。

现有技术处理为：

在正常温度（25°C）下，电池效率为100%。高温下（40°C），实际测量的电池效率下降到85%，但评估系统仍显示健康度为100%。

高温期间，电池效率降低，但现有技术的评估方法未能反映这种环境变化，仍然显示电池健康度良好。导致电池过热和性能下降问题被忽视，增加故障风险。

本发明处理为：

高温下（40°C），实际测量的电池效率下降到85%。改进方案将评估系统中的健康度阈值调整，反映出电池健康度下降到了75%，提示需要进行额外的维护。

在夏季高温下，系统自动调整电池健康评估的阈值，以反映高温对电池效率的影响。评估结果显示电池效率降低，提示需要进行额外的检查和冷却措施。

本发明能够及时识别并适应环境变化，提供更准确的电池健康状态评估，有助于出租公司提前采取维护措施，避免高温对电池造成的损害，提高车辆运行的可靠性和安全性。

在一个实施例中，一家电动汽车服务公司希望通过本方案提高车队维护效率和电池管理效能。公司的车队中每辆电动车都装有传感器，实时收集关于电池性能的数据。这些数据包括电池的充放电频率、电流电压、温度等，反映了电池在不同使用条件下的表现。公司利用这些数据，通过本发明中的高级的数据分析和机器学习方法（如LSTM网络），来预测电池的健康状态，并据此制定更有效的维护策略。本发明的方法旨在减少故障，延长电池寿命，从而提高整体运营效率。具体步骤如下：

步骤1 - 数据收集：

在车辆启动时，激活所有传感器，开始实时监测电池的工作状态；获取数据类型包括：电压数据、电流数据、温度数据以及充放电周期数据；充放电频率：跟踪电池的充放电次数和周期；

每个传感器记录的数据以时间戳标记，确保数据的时序准确性；根据数据类型进行分类，如将电压数据和电流数据分别存储；

将收集的数据实时传输到车辆的数据处理中心；使用无线网络或其他通信技术确保数据传输的稳定性和安全性；

对收集到的数据进行预处理，包括过滤噪声、校正偏差、处理缺失值等；预处理后的数据被转换成可用于进一步分析的格式；

将预处理后的数据汇总，准备供下一步分析使用；生成初步的数据报告，包括关键指标的摘要和趋势分析。

步骤2 - 数据分析与模型构建：

选用长短期记忆网络（LSTM），一种适合处理时间序列数据的深度学习模型；

将步骤1中收集并预处理的电池性能数据输入到LSTM网络；包括电压、电流、温度和充放电周期等多维数据；

使用历史数据训练LSTM模型，使其学习电池在不同条件下的性能变化模式；调整模型参数，如学习率、隐藏层节点数，以优化模型性能；

将实时数据输入模型，进行即时的电池性能分析；模型根据历史数据学习成果，识别出当前电池状态的特征；

模型识别电池性能数据中的长期趋势和短期波动；预测电池在未来的性能表现和健康状况。

步骤3 - 健康度评估：

将最新的实时数据，包括车辆的运行温度、充放电频率等，输入到LSTM模型；

模型分析实时数据，结合之前训练的数据模式，评估电池当前的健康状况；例如，在连续高温条件下，模型识别出电池效率的下降趋势；

识别电池性能的长期和短期趋势；如发现电池性能持续下降，系统生成预警信息；

根据分析结果，生成详细的电池健康状态报告；报告包括电池当前状态、性能下降的原因和建议的维护措施。

步骤4 - 动态调整：

系统根据最新的电池健康状态评估结果，分析当前的评估阈值是否适宜；考虑实时数据和长期趋势，如电池在高温环境下的性能表现；

如果数据表明电池性能有下降趋势，系统将考虑调整健康度评估阈值； 阈值调整基于数据驱动的算法和历史性能对比；

自动更新评估模型中的阈值参数，以反映当前电池的实际健康状况；确保阈值调整后的模型能准确反映电池的最新状态；

根据调整后的评估结果，系统生成具体的维护和干预建议；建议包括定期检查、冷却措施或更频繁的监控；

步骤5 - 维护决策：

服务公司的维护团队分析系统提供的电池健康度报告；报告包括电池的当前状态、性能趋势和可能的问题；

根据健康度报告，规划针对性的维护措施；制定时间表，安排电池检查、维修或更换；

根据电池的健康状况和预测结果，调整车队的运营策略；考虑将电池性能较好的车辆用于高负荷任务，性能较差的进行轻负荷任务；

执行维护计划，并持续监控电池的性能和健康状态；跟踪维护效果，必要时调整维护策略。

如图3所示，一种电池包健康度的测量系统，包括：

特征获得模块，所述特征获得模块用于通过对电池包的多维数据集进行特征提取，获取电池包的特征数据集；此模块的主要职责是从电池包的多维数据集中提取关键特征，形成电池包的特征数据集；数据集包括电池包的电化学性能、使用历史、环境条件和物理化学特性等，为全面了解电池包的健康状况提供数据支持。

通过多维特征的提取，能够获得电池包健康度的全面视图，为后续的健康度预测提供更准确的数据基础。

模型生成及优化模块，所述模型生成及优化模块基于特征数据集生成健康度预测模型，将电池包的实时监测数据输入健康度预测模型，根据特定时间范围内预测结果与电池包实际测量性能指标之间的预测差异，对健康度预测模型进行性能分析，基于分析结果对健康度预测模型进行优化；该模块基于特征数据集构建健康度预测模型，并将电池包的实时监测数据纳入模型中；通过分析预测结果与实际测量性能指标之间的差异，模块对模型进行持续的性能分析和优化。

模型的持续优化确保了预测准确性，使模型能够适应电池包在不同条件下的性能变化。

阈值调整模块，所述阈值调整模块基于预测差异，动态调整用于量化电池包健康度的阈值；基于模型预测和实际性能数据之间的差异，此模块动态调整用于评估电池包健康度的阈值；阈值的调整是为了确保评估标准与电池包的实际状态相匹配。

动态调整阈值提高了评估的灵活性和准确性，尤其是在电池包使用条件发生变化时。

测量模块，所述测量模块采用优化后的健康度预测模型及调整后的阈值进行电池包健康度的测量；使用经过优化的健康度预测模型和调整后的阈值，该模块执行电池包健康度的实际测量；此模块综合前述模块的输出，提供最终的健康度评估。

实现对电池包健康状态的准确测量，为电池包的维护和管理提供可靠依据。

本发明系统实现对电池包健康状态的准确测量，为电池包的维护和管理提供可靠依据。

在一个具体实施例中，一家电动汽车租赁公司希望通过提高电池包的运行效率和延长寿命来降低维护成本，以下是在这一实际场景中应用本发明的详细案例：

特征获得模块通过分析电池包的多维数据集（包括使用历史、充放电模式、温度变化等），提取出电池包的关键性能指标；在实际应用中，这意味着无论车辆是在城市短途行驶还是长途高速行驶，系统都能实时收集电池包的使用数据，提供全面的性能概览。这样可以帮助租赁公司了解各车辆电池包的实际使用情况，为后续的维护提供数据支持。

基于特征数据集，模型生成及优化模块生成预测模型来评估电池包的健康状况。实时监测数据与预测结果的差异分析帮助优化模型，提高预测的准确性。在租赁公司中，模型生成及优化模块可以预测每辆车电池包的剩余寿命和维护需求。例如，如果某辆车的电池包显示出比预期更快的容量下降，系统会建议进行更早的检查和维护。

根据实时数据和模型预测之间的差异，动态调整评估电池包健康度的阈值，以适应不同的使用情况和环境条件。在租赁公司中，这意味着对于经常在高温或重负载条件下运行的车辆，系统会调整阈值以更严格地监控电池包的健康状况，从而及时识别潜在的问题。

结合优化后的预测模型和调整后的阈值，测量模块执行电池包的健康度测量，为租赁公司提供关于每辆车电池包状况的准确信息。实际中，这可以帮助租赁公司制定更有效的车辆维护计划，预防性地处理可能出现的问题，从而减少意外故障和维修成本。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框，以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器（RAM）和/或非易失性内存等形式，如只读存储器（ROM）或闪存（flash RAM）。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (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)、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、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备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。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (8)

1.一种电池包健康度的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过对电池包的多维数据集进行特征提取，获取电池包的特征数据集；

基于特征数据集生成健康度预测模型，将电池包的实时监测数据输入健康度预测模型，根据特定时间范围内预测结果与电池包实际测量性能指标之间的预测差异，对健康度预测模型进行性能分析，基于分析结果对健康度预测模型进行优化；

基于预测差异，动态调整用于量化电池包健康度的阈值；

采用优化后的健康度预测模型及调整后的阈值进行电池包健康度的测量。

2.根据权利要求1所述的电池包健康度的测量方法，其特征在于，所述多维数据集包括：电池包的电化学性能数据、操作历史、环境条件数据、电池包的物理及化学特性数据。

3.根据权利要求1所述的电池包健康度的测量方法，其特征在于，所述特征提取包括：

第一次特征提取，从所述多维数据集中识别第一特征，所述第一特征用于反映电池包的基本性能及状态，所述第一特征包括：电池包的即时充放电数据、电池包的电压及电流水平、温度读数及环境参数；

第二次特征提取，通过机器学习算法对所述第一特征进行分析及提炼，获得第二特征，所述第二特征用于反映电池包的性能指标，所述第二特征包括：电池包的充放电响应时间、循环寿命、深度放电次数及充电效率。

4.根据权利要求3所述的电池包健康度的测量方法，其特征在于，将所述第一特征及第二特征进行融合，获得所述特征数据集。

5.根据权利要求1所述的电池包健康度的测量方法，其特征在于，所述电池包的实时监测数据包括：电池包当前的充放电状态、电池温度、电流及电压。

6.根据权利要求1所述的电池包健康度的测量方法，其特征在于，所述预测结果用于反映电池包在特定时间范围内的预期健康状态，预测结果包括：该时间范围内电池包的预期剩余寿命、性能衰退趋势、可能出现的故障类型；

所述电池包的实际测量性能指标用于反映同一时间范围内电池包的当前运行效率和稳定性，电池包的实际测量性能指标包括：该时间范围内的充放电效率、实际经历的充放电周期数、电压和电流的实时数据、温度变化。

7.根据权利要求1所述的电池包健康度的测量方法，其特征在于，所述基于预测差异，动态调整用于量化电池包健康度的阈值包括：

基于所述预测差异，分析目前阈值的有效性，判断是否需要修改；

若需要修改，则根据分析结果，动态调整评估电池包健康度的标准；

采用统计方法和机器学习算法确定最适合的阈值设置；

确定新的阈值后，将其应用于健康度预测模型中。

8.一种电池包健康度的测量系统，其特征在于，包括：

特征获得模块，所述特征获得模块用于通过对电池包的多维数据集进行特征提取，获取电池包的特征数据集；

模型生成及优化模块，所述模型生成及优化模块基于特征数据集生成健康度预测模型，将电池包的实时监测数据输入健康度预测模型，根据特定时间范围内预测结果与电池包实际测量性能指标之间的预测差异，对健康度预测模型进行性能分析，基于分析结果对健康度预测模型进行优化；

阈值调整模块，所述阈值调整模块基于预测差异，动态调整用于量化电池包健康度的阈值；

测量模块，所述测量模块采用优化后的健康度预测模型及调整后的阈值进行电池包健康度的测量。