CN109932663A - 电池健康状态评估方法、装置、存储介质及电子装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电池健康状态评估方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：确定目标电池的电池参数，其中，所述电池参数包括所述目标电池的容量增量，所述目标电池的放电容量以及所述目标电池的电池内阻；使用第一模型对所述电池参数进行分析，确定所述目标电池的健康状态，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：电池参数和电池的健康状态；输出用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息。通过本发明，解决了相关技术中存在的无法实时且全面地评价电池的健康状态的问题。

Description

电池健康状态评估方法、装置、存储介质及电子装置

技术领域

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种电池健康状态评估方法、装置、存储介质及电子装置。

背景技术

随着电动汽车的不断推广，锂电池由于其绿色环保的性能，在电动汽车领域也得到了广泛的使用。动力电池是电动汽车的关键部件之一，动力电池技术极大影响这电动汽车的性能和成本。但是车载动力电池性能随着充放电循环而逐渐退化，一般认为当电池容量不足80％的时候，需要对电池进行更换或者维修保养，避免影响汽车行驶性能，杜绝安全隐患。因此需要对电动汽车用动力电池的健康状态(State of Health，将成为SOH)进行评估，及时让用户了解电池的健康状况，以便及时更换老化电池。

当前研究过程中，动力电池的健康状态评估方法一般分为两种，其一是采用基于容量的SOH定义，即用“当前放电容量”C_i与“初始放电容量”C₀的比值表征电池的健康状态。另外一种方法是采用基于内阻的SOH定义(混合动力电动车)，基于电池模型，使用当前、寿命结束和全新时的电池内阻来表征电池健康度。

需要说明的是，当前电池健康度的主要两个检测方法(即，基于容量SOH、基于内阻SOH)，通常用于实验室环境测试电池健康状态，需要专业人员、专业设备进行测试实验，较难实现在线实时监测。同时，动力电池的退化还受到环境、负载、振动、腐蚀等多种不确定因素的影响，单一使用上述的两个方法不能全面评价电池的健康状态。

针对相关技术中存在的无法实时且全面地评价电池的健康状态的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种电池健康状态评估方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中存在的无法实时且全面地评价电池的健康状态的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种电池健康状态评估方法，包括：确定目标电池的电池参数，其中，所述电池参数包括所述目标电池的容量增量，所述目标电池的放电容量以及所述目标电池的电池内阻；使用第一模型对所述电池参数进行分析，确定所述目标电池的健康状态，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：电池参数和电池的健康状态；输出用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息。

可选地，使用第一模型对所述电池参数进行分析，确定所述目标电池的健康状态包括：基于所述第一模型确定所述目标电池的电池参数中所包括的各参数对所述目标电池的健康状态的影响占比；基于各参数对应的影响占比确定所述目标电池的所述健康状态。

可选地，所述第一模型是通过如下方式得到的：基于每组数据中包括的电池参数中的容量增量的曲线中的预定值与对应的电池的健康状态的关系得到容量增量指标，其中，所述曲线的预定值包括曲线峰高度，峰面积，峰左侧斜率以及峰右侧斜率；确定每组数据中包括的电池参数中的当前放电容量，将所述当前放电容量与所述多组数据中包括的电池参数中的初始放电容量的比值作为放电容量指标；确定每组数据中包括的电池参数中的当前电池的第一电阻，电池寿命用尽时的第二电阻以及电池的初始电阻，将所述第二电阻和所述第一电阻的差，与所述第二电阻和所述初始电阻的差的比值作为电池内阻指标；利用预定相关性分析方法对多组所述容量增量指标、所述放电容量指标以及所述电池内阻指标对电池的健康状态的影响占比进行分析，以得到最终的各电池参数对应的影响占比；将最终的各电池参数与各电池参数对应的影响占比的乘积之和作为所述第一模型。

可选地，输出用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息包括：将用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息显示在预定终端的显示屏上。

可选地，在确定目标电池的电池参数之前，所述方法还包括：接收输入的用于查看所述目标电池的电池健康状态的查询请求，其中，所述查询请求用于触发执行确定所述目标电池的电池参数的确定操作。

根据本发明的另一个实施例，还提供了一种电池健康状态评估装置，包括：确定模块，用于确定目标电池的电池参数，其中，所述电池参数包括所述目标电池的容量增量，所述目标电池的放电容量以及所述目标电池的电池内阻；分析模块，用于使用第一模型对所述电池参数进行分析，确定所述目标电池的健康状态，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：电池参数和电池的健康状态；输出模块，用于输出用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息。

可选地，所述分析模块包括：第一确定单元，用于基于所述第一模型确定所述目标电池的电池参数中所包括的各参数对所述目标电池的健康状态的影响占比；第二确定单元，用于基于各参数对应的影响占比确定所述目标电池的所述健康状态。

可选地，所述输出模块包括：显示单元，用于将用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息显示在预定终端的显示屏上。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

通过本发明，基于大量的训练数据(例如，车联网数据)建立了用于评估电池的健康状态的评估模型，进而可以通过该模型来实时获取电池的健康状态，并且，在对电池的健康状态进行评估时，是基于多方面参数来综合评估的，因此，有效解决了相关技术中存在的无法实时且全面地评价电池的健康状态的问题，进而达到了可以实时且全面地评价电池的健康状态，从而使使用者能够全面了解电池的健康状态，并基于电池的健康状态来确定是否需要更换电池，保证了车辆的安全使用。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的电池健康状态评估方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的***图；

图3是根据本发明实施例的电池健康状态综合评估模型图；

图4是根据本发明实施例查看当前车辆的电池健康信息的示意图；

图5是根据本发明实施例的电池健康状态评估装置的结构框图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

目前，国家电网初步建成了国际领先、功能强大、统一开放的车联网云平台，并以该平台为基础，构建了充电、出行和能源三大业务体系。车联网云平台累计接入充电桩总数已达几十万个。

在本发明实施例中，构建了基于车联网平台的动力电池健康状态评估***，利用车联网平台的数据采集、存储及分析优势，以及车联网高性能云平台的计算效率，通过对动力电池大数据进行分析，训练动力电池健康度评估模型。通过车联网云平台接口，可以实时为普通车主用户提供详细的电池管理信息。此外，该***还可以为汽车厂商提供电池老化数据，作为其研发改进的重要依据。

下面对本发明进行说明：

在本发明实施例中提出了一种电池健康度评估方法，该方法在前述两个现有的健康状态评估方法的基础上，加入了容量增量分析，并通过电池健康度影响因素相关性分析，计算各影响因素的权重因子，综合计算动力电池的健康度得分。

此外，训练动力电池健康度评估模型需要大量的电池数据，并需要高性能的计算平台，国网车联网平台同时满足这两个要求。目前，车联网平台主要用于智慧交通和绿色出行等方面。在本发明实施例中充分利用了该平台所采集的海量汽车数据，利用其高效的计算性能，评估电池健康度。充分挖掘车联网平台价值，为用户提供全方位的优质服务。

图1是根据本发明实施例的电池健康状态评估方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

步骤S102，确定目标电池的电池参数，其中，所述电池参数包括所述目标电池的容量增量，所述目标电池的放电容量以及所述目标电池的电池内阻；

步骤S104，使用第一模型对所述电池参数进行分析，确定所述目标电池的健康状态，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：电池参数和电池的健康状态；

步骤S106，输出用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息。

其中，上述的多组数据可以通过前述的车联网平台获取，即，可以通过对利用了该平台所采集的海量汽车数据进行训练来得到上述第一模型。

此外，上述多组数据可以是根据车联网平台某车型(即，上述的目标电池所在的汽车的车型)的全体历史数据，利用相关性分析方法，分析各种影响因素对电池健康状态的影响占比，确定各评价指标的权重，训练电池健康度评估模型；在实际使用过程中，该评估模型根据单辆汽车的实测数据，评估汽车当前的健康状态(或者说评价电池当前的健康状态)。具体的***图可以参见图2。

通过本发明，基于大量的训练数据(例如，车联网数据)建立了用于评估电池的健康状态的评估模型，进而可以通过该模型来实时获取电池的健康状态，并且，在对电池的健康状态进行评估时，是基于多方面参数来综合评估的，因此，有效解决了相关技术中存在的无法实时且全面地评价电池的健康状态的问题，进而达到了可以实时且全面地评价电池的健康状态，从而使使用者能够全面了解电池的健康状态，并基于电池的健康状态来确定是否需要更换电池，保证了车辆的安全使用。

在一个可选的实施例中，使用第一模型对所述电池参数进行分析，确定所述目标电池的健康状态包括：基于所述第一模型确定所述目标电池的电池参数中所包括的各参数对所述目标电池的健康状态的影响占比；基于各参数对应的影响占比确定所述目标电池的所述健康状态。

在一个可选的实施例中，所述第一模型是通过如下方式得到的：基于每组数据中包括的电池参数中的容量增量的曲线中的预定值与对应的电池的健康状态的关系得到容量增量指标，其中，所述曲线的预定值包括曲线峰高度，峰面积，峰左侧斜率以及峰右侧斜率；确定每组数据中包括的电池参数中的当前放电容量，将所述当前放电容量与所述多组数据中包括的电池参数中的初始放电容量的比值作为放电容量指标；确定每组数据中包括的电池参数中的当前电池的第一电阻，电池寿命用尽时的第二电阻以及电池的初始电阻，将所述第二电阻和所述第一电阻的差，与所述第二电阻和所述初始电阻的差的比值作为电池内阻指标；利用预定相关性分析方法对多组所述容量增量指标、所述放电容量指标以及所述电池内阻指标对电池的健康状态的影响占比进行分析，以得到最终的各电池参数对应的影响占比；将最终的各电池参数与各电池参数对应的影响占比的乘积之和作为所述第一模型。下面对各参数的具体计算方式进行举例说明：

图3是电池健康状态综合评估模型，在该模型中涉及到了模型训练阶段的多种电池参数的计算，包括：

①容量增量分析：

其中，Q为容量，V为电压，I为电流，t为时间。k为容量增量统计的开始时间，n为容量增量统计的截止时间，Δt为时间增量，ΔV为电压增量。容量增量曲线(IC曲线)可以体现三元锂离子电池的不同老化衰退模式，通过车联网平台的海量电池数据分析(主成分回归)IC曲线的几个典型特征(曲线峰高度Z₁、峰面积Z₂、峰左、右侧斜率Z₃、Z₄等)与动力电池健康度的关系，得到健康度综合评价模型的容量增量指标A(其中，a₁-a₄代表的是各个特征的权重)：

A＝a₁*Z₁+a₂*Z₂+a₃*Z₃+a₄*Z₄

②放电容量计算公式：

离散化计算公式：

其中，t₀为放电初始时间，t₁为放电截止时间，n为不同时间增量下的电流。使用放电容量离散化公式分析计算动力电池当前的放电容量，用“当前放电容量”C_i与“初始放电容量”C₀的比值表征电池健康度综合评价模型的放电容量指标B：

③电池内阻计算(根据电压差与电流差计算动态电阻)：

电池内阻根据实际测得的电压、电流数据，利用最小二乘法或者卡尔曼滤波等方法计算得到。基于内阻的SOH定义方式，计算得到电池健康度综合评价模型的电池内阻指标C：

式中，R_i、R_n、R₀分别表示当前、寿命结束和全新时的电池内阻。

最后，车联网平台根据大量历史电池数据，使用皮尔逊相关系数等相关性分析方法，分析以上A、B、C三个评价指标对电池健康度的影响程度，得到一个综合动力电池健康度评价模型：

SOH＝α*A+β*B+γ*C

在得到上述模型之后，可以进入健康度评估阶段，即，采集单辆汽车动力电池数据，通过训练好的评估模型，对单辆汽车的健康度进行评估。

在相关技术中，普通车主一般较难获取汽车的电池的健康状态，普通汽车用户与车联网的交互不足。本发明基于车联网云平台接口，设计电动汽车动力电池信息可视化管理***，用户移动终端从车联网平台获取数据，通过图表等友好方式为用户提供电池信息。在一个可选的实施例中，输出用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息包括：将用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息显示在预定终端的显示屏上。从而可以使得用户通过该***实时查看电池的健康状态。在本发明实施例中，用户可以通过移动终端向车联网发起数据查询请求，车联网平台服务器端返回移动终端车辆动力电池实时的健康状态评分，以及其他常规电池信息。在本实施例中，用户可以通过移动终端随时接入***，查看当前车辆的电池健康信息，如图4所示。

在一个可选的实施例中，在确定目标电池的电池参数之前，所述方法还包括：接收输入的用于查看所述目标电池的电池健康状态的查询请求，其中，所述查询请求用于触发执行确定所述目标电池的电池参数的确定操作。在本实施例中，可以根据输入的查询请求来执行当前的电池的健康状态评估操作。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

在本实施例中还提供了一种电池健康状态评估装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图5是根据本发明实施例的电池健康状态评估装置的结构框图，如图5所示，该装置包括:

确定模块52，用于确定目标电池的电池参数，其中，所述电池参数包括所述目标电池的容量增量，所述目标电池的放电容量以及所述目标电池的电池内阻；

分析模块54，用于使用第一模型对所述电池参数进行分析，确定所述目标电池的健康状态，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：电池参数和电池的健康状态；

输出模块56，用于输出用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息。

在一个可选的实施例中，所述分析模块54包括：第一确定单元，用于基于所述第一模型确定所述目标电池的电池参数中所包括的各参数对所述目标电池的健康状态的影响占比；第二确定单元，用于基于各参数对应的影响占比确定所述目标电池的所述健康状态。

在一个可选的实施例中，所述第一模型是通过如下方式得到的：基于每组数据中包括的电池参数中的容量增量的曲线中的预定值与对应的电池的健康状态的关系得到容量增量指标，其中，所述曲线的预定值包括曲线峰高度，峰面积，峰左侧斜率以及峰右侧斜率；确定每组数据中包括的电池参数中的当前放电容量，将所述当前放电容量与所述多组数据中包括的电池参数中的初始放电容量的比值作为放电容量指标；确定每组数据中包括的电池参数中的当前电池的第一电阻，电池寿命用尽时的第二电阻以及电池的初始电阻，将所述第二电阻和所述第一电阻的差，与所述第二电阻和所述初始电阻的差的比值作为电池内阻指标；利用预定相关性分析方法对多组所述容量增量指标、所述放电容量指标以及所述电池内阻指标对电池的健康状态的影响占比进行分析，以得到最终的各电池参数对应的影响占比；将最终的各电池参数与各电池参数对应的影响占比的乘积之和作为所述第一模型。

在一个可选的实施例中，所述输出模块56包括：显示单元，用于将用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息显示在预定终端的显示屏上。

在一个可选的实施例中，所述装置还用于在确定目标电池的电池参数之前，接收输入的用于查看所述目标电池的电池健康状态的查询请求，其中，所述查询请求用于触发执行确定所述目标电池的电池参数的确定操作。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

由上述实施例可知，本发明的目的在于通过车联网数据建立动力电池健康评估模型，用户可以通过移动终端随时接入***，查看当前车辆的电池健康信息。可以实现如下有益效果：

基于车联网平台，对动力电池的健康状态进行评估，及时提醒车主对电池进行保养，或者更换老化电池；

考虑多种电池健康度影响因素，分析各种影响因素对电池健康度的影响程度，综合计算影响度的权重，提出一种更加合理、准确的电池健康状态评价方法；

***的分析结果可以为车厂研发人员提供重要的实际电池数据支持，帮助进行产品优化改进；

移动端可视化***方便普通车主及时从车联网平台获取车辆电池信息，具有良好的可扩展性，后期可根据需求添加更多功能。

此外，还需要说明的是，本发明实施例中的方案可以是基于车联网平台对电动汽车数据进行存储以及分析，也可以是基于其他云计算平台实现该***。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电池健康状态评估方法，其特征在于，包括：

确定目标电池的电池参数，其中，所述电池参数包括所述目标电池的容量增量，所述目标电池的放电容量以及所述目标电池的电池内阻；

使用第一模型对所述电池参数进行分析，确定所述目标电池的健康状态，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：电池参数和电池的健康状态；

输出用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用第一模型对所述电池参数进行分析，确定所述目标电池的健康状态包括：

基于所述第一模型确定所述目标电池的电池参数中所包括的各参数对所述目标电池的健康状态的影响占比；

基于各参数对应的影响占比确定所述目标电池的所述健康状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模型是通过如下方式得到的：

基于每组数据中包括的电池参数中的容量增量的曲线中的预定值与对应的电池的健康状态的关系得到容量增量指标，其中，所述曲线的预定值包括曲线峰高度，峰面积，峰左侧斜率以及峰右侧斜率；

确定每组数据中包括的电池参数中的当前放电容量，将所述当前放电容量与所述多组数据中包括的电池参数中的初始放电容量的比值作为放电容量指标；

确定每组数据中包括的电池参数中的当前电池的第一电阻，电池寿命用尽时的第二电阻以及电池的初始电阻，将所述第二电阻和所述第一电阻的差，与所述第二电阻和所述初始电阻的差的比值作为电池内阻指标；

利用预定相关性分析方法对多组所述容量增量指标、所述放电容量指标以及所述电池内阻指标对电池的健康状态的影响占比进行分析，以得到最终的各电池参数对应的影响占比；

将最终的各电池参数与各电池参数对应的影响占比的乘积之和作为所述第一模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，输出用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息包括：

将用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息显示在预定终端的显示屏上。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定目标电池的电池参数之前，所述方法还包括：

接收输入的用于查看所述目标电池的电池健康状态的查询请求，其中，所述查询请求用于触发执行确定所述目标电池的电池参数的确定操作。

6.一种电池健康状态评估装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于确定目标电池的电池参数，其中，所述电池参数包括所述目标电池的容量增量，所述目标电池的放电容量以及所述目标电池的电池内阻；

分析模块，用于使用第一模型对所述电池参数进行分析，确定所述目标电池的健康状态，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：电池参数和电池的健康状态；

输出模块，用于输出用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分析模块包括：

第一确定单元，用于基于所述第一模型确定所述目标电池的电池参数中所包括的各参数对所述目标电池的健康状态的影响占比；

第二确定单元，用于基于各参数对应的影响占比确定所述目标电池的所述健康状态。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述输出模块包括：

显示单元，用于将用于标识所述目标电池的健康状态的标识信息显示在预定终端的显示屏上。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至5任一项中所述的方法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至5任一项中所述的方法。