CN117825999A - 电池组的容量衰减率的检测方法、电子设备以及存储介质 - Google Patents
电池组的容量衰减率的检测方法、电子设备以及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117825999A CN117825999A CN202311872600.2A CN202311872600A CN117825999A CN 117825999 A CN117825999 A CN 117825999A CN 202311872600 A CN202311872600 A CN 202311872600A CN 117825999 A CN117825999 A CN 117825999A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- battery pack
- battery
- capacity
- cell
- value
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 12
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000004913 activation Effects 0.000 claims description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 3
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 89
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 210000004460 N cell Anatomy 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- GELKBWJHTRAYNV-UHFFFAOYSA-K lithium iron phosphate Chemical compound [Li+].[Fe+2].[O-]P([O-])([O-])=O GELKBWJHTRAYNV-UHFFFAOYSA-K 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 2
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000000178 monomer Substances 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 239000011149 active material Substances 0.000 description 1
- CLOMYZFHNHFSIQ-UHFFFAOYSA-N clonixin Chemical compound CC1=C(Cl)C=CC=C1NC1=NC=CC=C1C(O)=O CLOMYZFHNHFSIQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000005562 fading Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
本申请公开了一种电池组的容量衰减率的检测方法、电子设备以及存储介质，该容量衰减率的检测方法包括：确定电池组衰减比值模型；其中，电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，电池组温度差值为电池组的最高温度值与平均温度值的差值；获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值；将单体电芯的容量衰减率、待测电池组的平均温度值和电池组温度差值代入电池组衰减比值模型，以确定待测电池组的容量衰减率。通过上述方式，能够准确且方便的检测电池组的容量衰减率。
Description
技术领域
本申请涉及电池技术领域，特别是涉及一种电池组的容量衰减率的检测方法、电子设备以及存储介质。
背景技术
磷酸铁锂电池作为储能电池使用时，通常是集成了N个电芯(N大于或等于2)形成电池组进行存储电量进行转化。而在电池组运行过程中，电芯各个部位的温度会导致变化，故系统中各部位电芯的衰减值会导致不一致。电池组作为一个整体，总的充放电量存在木桶效应，主要是受到电池组中SOH(state of health，电池健康状态)值最差的那枚电芯。故保持系统一致性的良好能使电池组在使用过程中得到最大化效益。
目前对于单个磷酸铁锂电池的容量的衰减，市面上已经成熟。但是集成到整个电池组的衰减，则依赖各种因素，其中一致性的计算目前还没有一个比较中肯的方法。通常是通过已投入的系统去作为参照，并作为现有衰减模型中的一致性衰减作为使用。但一致性的衰减通常并不是固定的，如此计算会导致实测数据出现偏差。
发明内容
为解决上述问题，本申请提供了一种电池组的容量衰减率的检测方法、电子设备以及存储介质，能够准确且方便的检测电池组的容量衰减率。
本申请采用的一个技术方案是：提供一种电池组的容量衰减率的检测方法，其中，电池组包括N个电芯，N大于或等于2，该容量衰减率的检测方法包括：确定电池组衰减比值模型；其中，电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，电池组温度差值为电池组的最高温度值与平均温度值的差值，最高温度值为N个电芯中温度最高的目标电芯的温度值，平均温度值为N个电芯的温度值的平均值；获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值；将单体电芯的容量衰减率、待测电池组的平均温度值和电池组温度差值代入电池组衰减比值模型，以确定待测电池组的容量衰减率。
在一实施例中，确定电池组衰减比值模型，包括：确定电芯衰减模型；其中，电芯衰减模型表示单体电芯的容量衰减率与温度值的关系；根据电芯衰减模型确定电池组衰减比值模型。
在一实施例中，确定电芯衰减模型，包括：采用以下公式确定电芯衰减模型：
其中，QT表示单体电芯的容量衰减率，k为系数，e为自然常数，Ea为反应活化能，G为气体常数，T为温度值，n为充电总量，Z为幂指数。
在一实施例中，根据电芯衰减模型确定电池组衰减比值模型，包括：确定电池组充放电循环的能量耗损差；其中，能量耗损差为目标电芯的能量耗损和N个电芯的能量损耗平均值之间的差值；将能量耗损差代入电芯衰减模型，确定电池组衰减比值模型。
在一实施例中，确定电池组的能量耗损差，包括：采用以下公式确定电池组的能量耗损差：
其中，ΔP为能量耗损差，I为充放电循环对应的电流，R0为单体电芯平均内阻，α为电芯内阻的温度系数，TA为目标电芯的温度值，为电池组的平均温度值。
在一实施例中，将能量耗损差代入电芯衰减模型，确定电池组衰减比值模型，包括：采用以下公式确定电池组衰减比值模型：
其中，为电池组的容量衰减率。
在一实施例中，若电池组采用被动均衡策略，电池组衰减比值模型为：
其中，n％为单体电芯最大分担电流百分比。
在一实施例中，获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值，包括：根据电芯衰减模型确定单体电芯的容量衰减率。
本申请采用的另一个技术方案是：提供一种电子设备，该电子设备包括：模型确定模块，用于确定电池组衰减比值模型；其中，电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，电池组温度差值为电池组的最高温度值与平均温度值的差值，最高温度值为N个电芯中温度最高的目标电芯的温度值，平均温度值为N个电芯的温度值的平均值；获取模块，用于获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值；检测模块，用于将单体电芯的容量衰减率、待测电池组的平均温度值和电池组温度差值代入电池组衰减比值模型，以确定待测电池组的容量衰减率。
本申请采用的另一个技术方案是：提供一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，存储器用于存储程序数据，处理器用于执行程序数据以实现如上述的电池组的容量衰减率的检测方法。
本申请采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有程序数据，程序数据在被处理器执行时，用以实现如上述的电池组的容量衰减率的检测方法。
本申请提供的容量衰减率的检测方法包括：确定电池组衰减比值模型；其中，电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，电池组温度差值为电池组的最高温度值与平均温度值的差值，最高温度值为N个电芯中温度最高的目标电芯的温度值，平均温度值为N个电芯的温度值的平均值；获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值；将单体电芯的容量衰减率、待测电池组的平均温度值和电池组温度差值代入电池组衰减比值模型，以确定待测电池组的容量衰减率。通过上述方式，通过电池组中温度最高的电芯(最差电芯)的温度值和电池组平均温度值来确定电池组的容量衰减率和单体电芯的容量衰减率的关系，通过获取待测电池组的温度差就可以计算电池组的容量衰减率，跟相关技术相比，避免了获取电池组的大量影响因素来确定容量衰减率导致计算繁琐、计算不准确的问题。
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是本申请提供的电池组的容量衰减率的检测方法一实施例的流程示意图；
图2是图1中步骤S11一实施例的流程示意图；
图3是图2中步骤S112一实施例的流程示意图；
图4(a)是采用被动均衡下容量衰减速率和温度差的关系示意图；
图4(b)是未采用被动均衡下容量衰减速率和温度差的关系示意图；
图5是本申请提供的电子设备一实施例的结构示意图；
图6是本申请提供的电子设备另一实施例的结构示意图；
图7是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
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，所描述的实施例仅仅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作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。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
“A和/或B”，包括以下三种组合：仅A，仅B，及A和B的组合。
本申请中“适用于”或“被配置为”的使用意味着开放和包容性的语言，其不排除适用于或被配置为执行额外任务或步骤的设备。另外，“基于”的使用意味着开放和包容性，因为“基于”一个或多个所述条件或值的过程、步骤、计算或其他动作在实践中可以基于额外条件或超出所述的值。
在本申请中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本申请，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本申请。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本申请的描述变得晦涩。因此，本申请并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。
参阅图1，图1是本申请提供的电池组的容量衰减率的检测方法一实施例的流程示意图，该方法包括：
步骤S11：确定电池组衰减比值模型。
其中，电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，电池组温度差值为电池组的最高温度值与平均温度值的差值，最高温度值为N个电芯中温度最高的目标电芯的温度值，平均温度值为N个电芯的温度值的平均值。
可以理解地，由于电池组作为一个整体，总的充放电量存在木桶效应，主要是受到电池组中最差(温度最高)的那枚电芯的影响，所以电池组的容量衰减率可以认为是目标电芯的容量衰减率。
其中，容量衰减率表示充放电循环前后电池容量的比值，具体地，容量衰减率表示充放电循环后的电池容量与充放电循环前的电池容量的比值，这里的充放电循环一般为多次。特别地，当充放电循环前的电芯为全新电芯(出厂)，容量衰减率也可以认为是SOH值。
可以理解地，由于电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，因此，在确定电池组衰减比值模型时，可以先确定电芯衰减模型，即单体电芯的容量衰减率。
可选地，如图2所示，图2是图1中步骤S11一实施例的流程示意图，该步骤S11包括：
步骤S111：确定电芯衰减模型。
其中，电芯衰减模型表示单体电芯的容量衰减率与温度值的关系。
具体地，采用以下公式确定电芯衰减模型：
其中，QT表示单体电芯的容量衰减率，k为系数，e为自然常数，Ea为反应活化能，G为气体常数，T为温度值，n为充电总量，Z为幂指数。
其中，反应活化能是指分子从常态转变为容易发生化学反应的活跃状态所需要的能量。气体常数(又称通用气体常数或理想气体常数)是一个在物态方程中联系各个热力学函数的物理常数，气体常数与阿伏伽德罗常数的比为波尔兹曼常数，这是表征理想气体性质的一个常数。气体常数值是8.314J/(mol·K)。
可选地，在一实施例中，Z一般取值0.5，在其他实施例中，Z也可以根据充电倍率不同来调整。
步骤S112：根据电芯衰减模型确定电池组衰减比值模型。
参阅图3，图3是图2中步骤S112一实施例的流程示意图，步骤S112可以包括：
步骤S1121：确定电池组充放电循环的能量耗损差；其中，能量耗损差为目标电芯的能量耗损和N个电芯的能量损耗平均值之间的差值。
具体地，采用以下公式确定电池组的能量耗损差：
其中，ΔP为能量耗损差，I为充放电循环对应的电流，R0为单体电芯平均内阻，α为电芯内阻的温度系数，TA为目标电芯的温度值，为电池组的平均温度值。
下面对公式(2)的推导进行介绍：
由于电芯内阻受到温度的影响而变化，因此，确定电芯内阻如下：
R＝R0+α(Δt)……(3)
其中，R为电芯变化后的内阻，R0为电芯的初始内阻(相当于N个电芯的平均内阻)，α为电芯内阻的温度系数，Δt为温度变化值。
由于在电池组内，N个电芯串联，那么在充放电循环中，充电的输入功率为：
P＝IU…… (4)
其中，P0为充电时的实际输入功率，I为电流，U为电压。
假设电池组的平均温度为目标电芯的温度为TA，那么，目标电芯的内阻与N个电芯的平均内阻的电阻差为：
其中，ΔR为目标电芯的内阻与N个电芯的平均内阻的电阻差，R0为电芯的初始内阻。
那么，根据内阻的不同，输入功率差为：
ΔP＝I2ΔR……(6)
循环过程中，时间t是一致的，则总能量与P相关，循环过程中，内阻更大的目标电芯上升的温度与能量耗损相关，假设体系为一个密闭的容器，不考虑交换热，故与ΔR相关。则单位时间内，目标电芯温度上升速率为平均速率的/>倍，联立(3)(6)即总耗损差为：
步骤S1122：将能量耗损差代入电芯衰减模型，确定电池组衰减比值模型。
联立(1)(7)可计算单次循环总耗损的衰减值，即：
那么，单个电芯在循环衰减中是连续的，即将代入上述公式(8)，得到电池组衰减比值模型：
其中，为电池组的容量衰减率(目标电芯的容量衰减率)。
公式(9)中，随着ΔT增大而增大，/>随着ΔT增大而增大，即可得/>呈发散型。
进一步查阅文献，将Ea＝31500J·mol-1，G＝8.314，假设T＝303K，电阻温度系数为α＝0.2，R0≈0.02286Ω，Z＝0.5代入模型(9)中，得出与ΔT的关系，也可以叫一致性模型。
电池一致性是指统一规格型号的单体电池组成电池组后，其电压、荷电量、容量及其衰退率、内阻及其变化率、寿命、温度影响、自放电率等参数存在一定的差别。主要表现在两方面：
①在制造过程差异引起的单体原始差异：由于工艺上的问题和材质的不均匀，使得电池极板活性物质的活化程度和厚度、微孔率、连条、隔板等存在很微小的差别，就会使同一批次出厂的同一型号电池的容量、内阻等参数不可能完全一致。
②在装车使用时的环境差异引起的单体退化差异：由于电池组中各个电池的温度、通风条件、自放电程度、电解液密度等差别的影响，在一定程度上增加了电池电压、内阻及容量等参数的不一致性。
可选地，在一实施例中，一般的BMS(Battery Management System，电池管理系统)采用被动均衡策略，被动均衡原理是在每串电芯上并联一个可以开关的放电电阻，BMS控制放电电阻对电压较高的单体电芯放电，电能以热的形式耗散掉。例如当电芯B快充满时，打开开关让电芯B上的电阻放热，让B多余的电能以热能形式耗散，再继续充电，直到A和C也充满。这种方式只能对电压高的单体电芯放电，不能对容量低的单体进行补充电，受放电电阻功率限制，均衡电流一般较小(小于1A)。被动均衡的优点是成本低和电路设计简单；而缺点为是以最低电池残余量为基准进行均衡，无法增加残量少的电池的容量，及均衡电量100％以热量形式被浪费。
因此，在被动均衡策略，当单个电芯温度达到一定程度时，最大分担n％电量。则I0＝n％I，电池组衰减比值模型为：
其中，n％为单体电芯最大分担电流百分比。
其中，趋近于1但大于1，即：
可以理解地，上述公式(10)体现了与ΔT的关系。
下面进一步参阅图4(a)和图4(b)，图4(a)是采用被动均衡下容量衰减速率和温度差的关系示意图，图4(b)是未采用被动均衡下容量衰减速率和温度差的关系示意图，在5℃温差情况下，当平均电池衰减至90％EOL时，温差最大的电池在有被动均衡的情况下衰减至1-(1-90％)*1.2＝88％EOL左右，无被动均衡衰减速度高达20倍左右，整个电池组系统将无法使用。
步骤S12：获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值。
步骤S13：将单体电芯的容量衰减率、待测电池组的平均温度值和电池组温度差值代入电池组衰减比值模型，以确定待测电池组的容量衰减率。
可以理解地，步骤S11中已经得到公式(10)，那么，在步骤S12和步骤S13中，只要通过确定公式(10)中的未知参数，就可以得到电池组的容量衰减率
具体地，对于待测电池组的平均温度值和电池组温度差值。一般的BMS系统上在各个电芯上都设置有温度传感器以检测每个电芯的温度值，通过BMS系统的处理器可以对整个电池组中的每个电芯的温度值进行统计，确定温度最高的目标电芯的温度值以及所有电芯的平均温度值。
具体地，对于单体电芯的容量衰减率，可以采用公式(1)或(8)来计算得到，也可以采用相关技术中的其他方法计算，例如，对该单体电芯进行满充满放以确定其当前的容量，再根据当前容量和出厂额定容量确定其容量衰减率。
本实施例提供的容量衰减率的检测方法包括：确定电池组衰减比值模型；其中，电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，电池组温度差值为电池组的最高温度值与平均温度值的差值，最高温度值为N个电芯中温度最高的目标电芯的温度值，平均温度值为N个电芯的温度值的平均值；获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值；将单体电芯的容量衰减率、待测电池组的平均温度值和电池组温度差值代入电池组衰减比值模型，以确定待测电池组的容量衰减率。通过上述方式，通过电池组中温度最高的电芯(最差电芯)的温度值和电池组平均温度值来确定电池组的容量衰减率和单体电芯的容量衰减率的关系，通过获取待测电池组的温度差就可以计算电池组的容量衰减率，跟相关技术相比，避免了获取电池组的大量影响因素来确定容量衰减率导致计算繁琐、计算不准确的问题。
参阅图5，图5是本申请提供的电子设备一实施例的结构示意图，该电子设备500包括模型确定模块501、获取模块502和检测模块503。
其中，模型确定模块501用于确定电池组衰减比值模型；其中，电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，电池组温度差值为电池组的最高温度值与平均温度值的差值，最高温度值为N个电芯中温度最高的目标电芯的温度值，平均温度值为N个电芯的温度值的平均值；获取模块502用于获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值；其中，待测电池组包括N个电芯，待测电池组的平均温度值为N个电芯的平均温度值，N大于或等于2；检测模块503用于将单体电芯的容量衰减率、待测电池组的平均温度值和电池组温度差值代入电池组衰减比值模型，以确定待测电池组的容量衰减率。
参阅图6，图6是本申请提供的电子设备另一实施例的结构示意图，该电子设备600包括处理器601和存储器602，存储器602用于存储程序数据，处理器601用于执行程序数据以实现如下的电池包的容量衰减率的检测方法：
确定电池组衰减比值模型；其中，电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，电池组温度差值为电池组的最高温度值与平均温度值的差值，最高温度值为N个电芯中温度最高的目标电芯的温度值，平均温度值为N个电芯的温度值的平均值；获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值；将单体电芯的容量衰减率、待测电池组的平均温度值和电池组温度差值代入电池组衰减比值模型，以确定待测电池组的容量衰减率。
可选地，在一应用场景中，该电子设备500可以是BMS系统或者基于BMS系统的电子设备，例如电动汽车。
参阅图7，图7是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图，该计算机可读存储介质700中存储有程序数据701，程序数据701在被处理器执行时，用以实现如下的容量衰减率的检测方法：
确定电池组衰减比值模型；其中，电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，电池组温度差值为电池组的最高温度值与平均温度值的差值，最高温度值为N个电芯中温度最高的目标电芯的温度值，平均温度值为N个电芯的温度值的平均值；获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值；将单体电芯的容量衰减率、待测电池组的平均温度值和电池组温度差值代入电池组衰减比值模型，以确定待测电池组的容量衰减率。
以上对本申请实施例所提供的显示屏进行了详细介绍，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，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (11)
1.一种电池组的容量衰减率的检测方法，其特征在于，所述电池组包括N个电芯，N大于或等于2，所述容量衰减率的检测方法包括：
确定电池组衰减比值模型；其中，所述电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，所述电池组温度差值为电池组的最高温度值与平均温度值的差值，所述最高温度值为N个电芯中温度最高的目标电芯的温度值，所述平均温度值为N个电芯的温度值的平均值；
获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值；
将所述单体电芯的容量衰减率、所述待测电池组的平均温度值和电池组温度差值代入所述电池组衰减比值模型，以确定所述待测电池组的容量衰减率。
2.根据权利要求1所述的电池组的容量衰减率的检测方法，其特征在于，所述确定电池组衰减比值模型，包括：
确定电芯衰减模型；其中，所述电芯衰减模型表示单体电芯的容量衰减率与温度值的关系；
根据所述电芯衰减模型确定电池组衰减比值模型。
3.根据权利要求2所述的电池组的容量衰减率的检测方法，其特征在于，所述确定电芯衰减模型，包括：
采用以下公式确定电芯衰减模型：
其中，QT表示单体电芯的容量衰减率，k为系数，e为自然常数，Ea为反应活化能，G为气体常数，T为温度值，n为充电总量，Z为幂指数。
4.根据权利要求3所述的电池组的容量衰减率的检测方法，其特征在于，所述根据所述电芯衰减模型确定电池组衰减比值模型，包括：
确定电池组充放电循环的能量耗损差；其中，所述能量耗损差为目标电芯的能量耗损和N个电芯的能量损耗平均值之间的差值；
将所述能量耗损差代入所述电芯衰减模型，确定电池组衰减比值模型。
5.根据权利要求4所述的电池组的容量衰减率的检测方法，其特征在于，所述确定电池组的能量耗损差，包括：
采用以下公式确定电池组的能量耗损差：
其中，ΔP为能量耗损差，I为充放电循环对应的电流，R0为单体电芯平均内阻，α为电芯内阻的温度系数，TA为目标电芯的温度值，为电池组的平均温度值。
6.根据权利要求5所述的电池组的容量衰减率的检测方法，其特征在于，所述将所述能量耗损差代入所述电芯衰减模型，确定电池组衰减比值模型，包括：
采用以下公式确定电池组衰减比值模型：
其中，为电池组的容量衰减率。
7.根据权利要求6所述的电池组的容量衰减率的检测方法，其特征在于，若所述电池组采用被动均衡策略，所述电池组衰减比值模型为：
其中，n％为单体电芯最大分担电流百分比。
8.根据权利要求2-7任一项所述的电池组的容量衰减率的检测方法，其特征在于，所述获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值，包括：
根据所述电芯衰减模型确定单体电芯的容量衰减率。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
模型确定模块，用于确定电池组衰减比值模型；其中，所述电池组衰减比值模型表示电池组的容量衰减率与单体电芯的容量衰减率的比值、与电池组温度差值的关系，所述电池组温度差值为电池组的最高温度值与平均温度值的差值，所述最高温度值为N个电芯中温度最高的目标电芯的温度值，所述平均温度值为N个电芯的温度值的平均值；
获取模块，用于获取单体电芯的容量衰减率、以及待测电池组的平均温度值和电池组温度差值；
检测模块，用于将所述单体电芯的容量衰减率、所述待测电池组的平均温度值和电池组温度差值代入所述电池组衰减比值模型，以确定所述待测电池组的容量衰减率。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现如权利要求1-8任一项所述的电池组的容量衰减率的检测方法。
11.一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中存储有程序数据，所述程序数据在被处理器执行时，用以实现如权利要求1-8任一项所述的电池组的容量衰减率的检测方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311872600.2A CN117825999A (zh) | 2023-12-29 | 2023-12-29 | 电池组的容量衰减率的检测方法、电子设备以及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311872600.2A CN117825999A (zh) | 2023-12-29 | 2023-12-29 | 电池组的容量衰减率的检测方法、电子设备以及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117825999A true CN117825999A (zh) | 2024-04-05 |
Family
ID=90509429
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311872600.2A Pending CN117825999A (zh) | 2023-12-29 | 2023-12-29 | 电池组的容量衰减率的检测方法、电子设备以及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117825999A (zh) |
-
2023
- 2023-12-29 CN CN202311872600.2A patent/CN117825999A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103221835B (zh) | 电池组的控制装置 | |
| US10483779B2 (en) | Status determining method for secondary battery, status determining apparatus for secondary battery, secondary battery system, and charge/discharge control apparatus having status determining apparatus | |
| KR102082866B1 (ko) | 배터리 관리 시스템 및 그 구동방법 | |
| US11346887B2 (en) | Method and apparatus for calculating SOH of battery power pack, and electric vehicle | |
| US9461495B2 (en) | Battery warm up system and method for warming up battery using the same | |
| CN111216593B (zh) | 一种新能源车辆、供电控制方法及存储介质 | |
| JP2003059544A5 (zh) | ||
| CN108539300A (zh) | 电池包的电量均衡方法及系统 | |
| CN105866700B (zh) | 一种锂离子电池快速筛选的方法 | |
| CN107346907A (zh) | 一种电池包维护系统和电池包维护方法 | |
| CN106707180A (zh) | 一种并联电池组故障检测方法 | |
| JP6970289B2 (ja) | 充電制御装置、輸送機器、及びプログラム | |
| CN110544801A (zh) | 基于健康状态的电池组双目标自适应均衡控制方法 | |
| CN110618389A (zh) | 电池soc-ocv曲线的测试方法及测试电池soc-ocv曲线的设备 | |
| CN113533981A (zh) | 锂离子电池自放电检测方法、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN113826021A (zh) | 用于诊断电池单体的设备和方法 | |
| CN113504474A (zh) | 一种锂离子电池容量的修正方法 | |
| CN115079026A (zh) | 一种适用于高压储能系统的soc自动标定方法及装置 | |
| CN108020788A (zh) | 一种锂离子电池内阻快速筛选方法 | |
| CN102456912A (zh) | 磷酸铁锂锂离子电池及其电量状态检测方法及配对方法 | |
| CN103872727B (zh) | 一种锂离子动力电池最大使用电流的确定方法 | |
| CN111211594B (zh) | 考虑温度和soh的补电式均衡控制方法、电路及存储介质 | |
| CN113971332A (zh) | 考虑电芯老化程度的电动汽车电池包温度场模型和方法 | |
| CN108710085A (zh) | 一种动力电池的待均衡单体筛选方法及系统 | |
| JP2004177373A (ja) | 電池状態推定方法及びエンジン始動判定方法 |
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 |