CN110109017B - 一种动力电池放电区间的判断方法 - Google Patents

一种动力电池放电区间的判断方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种动力电池放电区间的判断方法，属于动力电池放电区间的判断领域。本发明首先建立动力电池的放电起始点和终止点的概率模型；然后逐一对选取的各采样点的放电起始点和终止点的概率进行计算；最后基于计算的概率，得到动力电池的放电区间。本发明通过建立概率模型来判断动力电池放电区间，将放电起始点和终止点的特点用概率表示，对选取的采样点进行分析，能够准确得到放电区间，提高了判断准确率。

Description

一种动力电池放电区间的判断方法
技术领域
本发明属于动力电池放电区间的判断领域，具体涉及一种基于概率的判断动力电池放电区间的方法。
背景技术
随着动力电池和物联网产业的迅猛发展，将物联网用于对动力电池监测的研究是一个非常具有前景的方向。动力电池是新一代的绿色高能充电电池，具有电压较高、能量密度较大、循环性能好等优点。而将物联网监测***运用于动力电池，能实现对动力电池的实时监控，对动力电池的使用和安全性能有重要的价值。
在通过物联网获取的动力电池实时数据中，动力电池的放电时的电流、电压对于研究动力电池具有至关重要的作用，但如何在获取的数据中准确判断得到动力电池的放电区间是动力电池监测技术的关键。目前，动力电池的放电区间大多是根据当前电压或者电流变化大小和方向判断放电状态来实现的，然而，由于使用中动力电池电压、电流波动和实际工况环境复杂等原因，单一点的判断并不准确，错误的区间判断对动力电池监测研究的后续工作有不利影响。
发明内容
本发明的目的在于，针对背景技术存在的缺陷，提出了一种基于概率进行动力电池放电区间的判断方法。本发明首先建立动力电池的放电起始点和终止点的概率模型；然后逐一对选取的各采样点的放电起始点和终止点的概率进行计算；最后基于计算的概率，得到动力电池的放电区间。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明提供的一种动力电池放电区间的判断方法，具体包括以下步骤：
步骤1、根据动力电池的电流电压数据库，选取所有采样点的电压均在0.95*Vc以下的区间作为待确定区间，Vc为动力电池的连续稳定电压；将待确定区间、待确定区间之前(10～20)k时间内以及待确定区间之后(10～20)k时间内的数据取出，作为选取的电流和电压数据，k为采样时间；
步骤2、将步骤1选取的电流和电压数据进行概率分析；
2.1根据步骤1选取的电流和电压数据，计算电流的平方均值开方Aa，电流方差Ad，电压均值Va，电压标准差Vs，电压方差Vd和最大电压Vm；
2.2计算选取的电流和电压数据中每一个采样点为起始点的可能性：
a.设定充电电流为正方向，放电电流为负方向，计算当前采样点电流Ii为放电电流的概率P1：若Ii≥0，则P1＝0；若Ii<0，则
Figure BDA0002023129300000021
其中，Ii为当前采样点的电流；
b.计算上一采样点的电流未下降的概率P2：
Figure BDA0002023129300000022
若Ii＞Ii-1，X1＝0；Ii＜Ii-1，X1＝Ii-1﹣Ii；Ii为当前采样点的电流，Ii-1为上一采样点的电流；
(若当前采样点为第一个采样点，则X1＝0)；
c.计算上一采样点的电压未下降的概率P3：
Figure BDA0002023129300000023
若Ui＞Ui-1，X2＝0；Ui＜Ui-1，X2＝Ui-1﹣Ui；Ui为当前采样点的电压，Ui-1为上一采样点的电压；
(若当前采样点为第一个采样点，则X2＝0)；
d.计算下一采样点电流有较大下降的概率P4：
Figure BDA0002023129300000024
其中，X3＝Ii﹣Ii+1，Ii为当前采样点的电流，Ii+1为下一采样点的电流；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X3＝0)；
e.计算下一采样点电压有较大下降的概率P5：
Figure BDA0002023129300000025
其中，X4＝Ui﹣Ui+1，Ui为当前采样点的电压，Ui+1为下一采样点的电压；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X4＝0)；
f.计算下一采样点电流为负的概率P6：
Figure BDA0002023129300000026
其中，X5＝﹣Ii+1，Ii+1为下一采样点的电流；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X5＝﹣Ii)；
g.计算当前采样点电压较高的概率P7：
Figure BDA0002023129300000031
其中，Ui为当前采样点的电压；
h.计算当前采样点为起始点的可能性Ps：
Ps＝P1*P2*P3*P4*P5*P6*P7
i.重复步骤a至步骤h的过程，计算选取的采样点中每一个采样点为起始点的可能性；
2.3计算选取的电流和电压数据中每一个采样点为终止点的可能性：
a.设定充电电流为正方向，放电电流为负方向，计算当前采样点电流Ii为放电电流的概率P1′：若Ii≥0，则P1′＝0；若Ii<0，则
Figure BDA0002023129300000032
其中，Ii为当前采样点的电流；
b.计算上一采样点的电流未上升的概率P2′：
Figure BDA0002023129300000033
若Ii＞Ii-1，X1′＝Ii﹣Ii-1；若Ii＜Ii-1，X1′＝0；Ii为当前采样点的电流，Ii-1为上一采样点的电流；
(若当前采样点为第一个采样点，则X1′＝0)；
c.计算上一采样点的电压未上升的概率P3′：
Figure BDA0002023129300000034
若Ui＞Ui-1，X2′＝Ui﹣Ui-1；若Ui＜Ui-1，X2′＝0；Ui为当前采样点的电压，Ui-1为上一采样点的电压；
(若当前采样点为第一个采样点，则X2′＝0)；
d.计算下一采样点电流有较大上升的概率P4′：
Figure BDA0002023129300000035
其中，X3′＝Ii+1﹣Ii，Ii为当前采样点的电流，Ii+1为下一采样点的电流；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X3′＝0)；
e.计算下一采样点电压有较大上升的概率P5′：
Figure BDA0002023129300000041
其中，X4′＝Ui+1﹣Ui，Ui为当前采样点的电压，Ui+1为下一采样点的电压；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X4′＝0)；
f.计算下一采样点电流为正的概率P6′：
Figure BDA0002023129300000042
其中，X5′＝Ii+1，Ii+1为下一采样点的电流；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X5′＝0)；
g.计算当前采样点电压较低的概率P7′：
Figure BDA0002023129300000043
其中，Ui为当前采样点的电压；
h.计算当前采样点为终止点的可能性Pe：
Pe＝P1′*P2′*P3′*P4′*P5′*P6*′P7′
i.重复步骤a至步骤h的过程，计算选取的采样点中每一个采样点为终止点的可能性；
步骤3、动力电池放电区间的判定：
选取步骤2.2中起始点概率Ps最大的采样点为起始点，步骤2.3中终止点概率Pe最大的采样点为终止点，即可得到所述放电区间。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提供的一种动力电池放电区间的判断方法，通过建立概率模型来判断动力电池放电区间，将放电起始点和终止点的特点用概率表示，对选取的采样点进行分析，能够准确得到放电区间。本发明采用动力电池的所有检测数据判断放电状态，有效避免了电压、电流波动造成的影响，提高了判断准确率。
附图说明
图1为本发明提供的一种动力电池放电区间的判断方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种动力电池放电区间的判断方法的结果示意图，本方法的判断结果为图中标记的两点；(a)(b)(c)数据均取自通讯基站电池的实际放电数据，其中(a)为电池电压放电过程中出现波动的放电数据，(b)为电池放电过程电压出现下跌巨幅的放电数据，(c)为电池电压放电结束后回升幅度较小的放电数据。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供的一种动力电池放电区间的判断方法，具体包括以下步骤：
步骤1、采集动力电池运行时的电流和电压数据，存入数据库，其中，采样时间为k秒；选取数据库中，所有采样点的电压均在0.95*Vc以下的区间作为待确定区间，Vc为动力电池的连续稳定电压；最后，将待确定区间、待确定区间之前(10～20)k时间内以及待确定区间之后(10～20)k时间内的数据取出，作为选取的电流和电压数据；
步骤2、将步骤1选取的电流和电压数据进行概率分析；
2.1根据步骤1选取的电流和电压数据，计算电流(当电流大于0时，按0计算)的平方均值开方Aa，电流方差Ad，电压均值Va，电压标准差Vs，电压方差Vd和最大电压Vm；
具体地，电流平方均值开方Aa为所有采样点的电流(当电流大于0时，按0计算)的平均值进行开方，即Aa＝((I1+I2+…+In)/n)^(1/2)，n为选取的采样点的个数；电流方差Ad为所有采样点的电流减去电流平均值(Aa^2)的平方的平均值开方，即
Figure BDA0002023129300000051
电压均值Va为所有采样点电压的平均值；电压标准差Vs为所有采样点的电压减去电压平均值Va的平方的平均值，即
Figure BDA0002023129300000052
电压方差Vd为电压标准差开方，即
Figure BDA0002023129300000053
最大电压Vm为所有采样点的电压最大值；
2.2计算选取的采样点中每一个采样点为起始点的可能性：
a.设定充电电流为正方向，放电电流为负方向，计算当前采样点电流Ii为放电电流的概率P1：若Ii≥0，则P1＝0；若Ii<0，则
Figure BDA0002023129300000054
其中，Ii为当前采样点的电流；
b.计算上一采样点的电流未下降的概率P2：
Figure BDA0002023129300000061
若Ii＞Ii-1，X1＝0；Ii＜Ii-1，X1＝Ii-1﹣Ii；Ii为当前采样点的电流，Ii-1为上一采样点的电流；
(若当前采样点为第一个采样点，则X1＝0)；
c.计算上一采样点的电压未下降的概率P3：
Figure BDA0002023129300000062
若Ui＞Ui-1，X2＝0；Ui＜Ui-1，X2＝Ui-1﹣Ui；Ui为当前采样点的电压，Ui-1为上一采样点的电压；
(若当前采样点为第一个采样点，则X2＝0)；
d.计算下一采样点电流有较大下降的概率P4：
Figure BDA0002023129300000063
其中，X3＝Ii﹣Ii+1，Ii为当前采样点的电流，Ii+1为下一采样点的电流；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X3＝0)；
e.计算下一采样点电压有较大下降的概率P5：
Figure BDA0002023129300000064
其中，X4＝Ui﹣Ui+1，Ui为当前采样点的电压，Ui+1为下一采样点的电压；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X4＝0)；
f.计算下一采样点电流为负的概率P6：
Figure BDA0002023129300000065
其中，X5＝﹣Ii+1，Ii+1为下一采样点的电流；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X5＝﹣Ii)；
g.计算当前采样点电压较高的概率P7：
Figure BDA0002023129300000066
其中，Ui为当前采样点的电压；
h.计算当前采样点为起始点的可能性Ps：
Ps＝P1*P2*P3*P4*P5*P6*P7
i.重复步骤a至步骤h的过程，计算选取的采样点中每一个采样点为起始点的可能性；
2.3计算选取的采样点中每一个采样点为终止点的可能性：
a.设定充电电流为正方向，放电电流为负方向，计算当前采样点电流Ii为放电电流的概率P1′：若Ii≥0，则P1′＝0；若Ii<0，则
Figure BDA0002023129300000071
其中，Ii为当前采样点的电流；
b.计算上一采样点的电流未上升的概率P2′：
Figure BDA0002023129300000072
若Ii＞Ii-1，X1′＝Ii﹣Ii-1；Ii＜Ii-1，X1′＝0；Ii为当前采样点的电流，Ii-1为上一采样点的电流；
(若当前采样点为第一个采样点，则X1′＝0)；
c.计算上一采样点的电压未上升的概率P3′：
Figure BDA0002023129300000073
若Ui＞Ui-1，X2′＝Ui﹣Ui-1；Ui＜Ui-1，X2′＝0；Ui为当前采样点的电压，Ui-1为上一采样点的电压；
(若当前采样点为第一个采样点，则X2′＝0)；
d.计算下一采样点电流有较大上升的概率P4′：
Figure BDA0002023129300000074
其中，X3′＝Ii+1﹣Ii，Ii为当前采样点的电流，Ii+1为下一采样点的电流；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X3′＝0)；
e.计算下一采样点电压有较大上升的概率P5′：
Figure BDA0002023129300000075
其中，X4′＝Ui+1﹣Ui，Ui为当前采样点的电压，Ui+1为下一采样点的电压；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X4′＝0)；
f.计算下一采样点电流为正的概率P6′：
Figure BDA0002023129300000081
其中，X5′＝Ii+1，Ii+1为下一采样点的电流；
(若当前采样点为最后一个采样点，则X5′＝0)；
g.计算当前采样点电压较低的概率P7′：
Figure BDA0002023129300000082
其中，Ui为当前采样点的电压；
h.计算当前采样点为终止点的可能性Pe：
Pe＝P1′*P2′*P3′*P4′*P5′*P6*′P7′
i.重复步骤a至步骤h的过程，计算选取的采样点中每一个采样点为终止点的可能性；
步骤3、动力电池放电区间的判定：
选取步骤2.2中起始点概率Ps最大的采样点为起始点，步骤2.3中终止点概率Pe最大的采样点为终止点，即可得到所述放电区间。如图2所示，图中标记的两点间即是按照本发明方法得到的放电区间，表明本发明方法准确得到了电池的放电区间。
本发明提供的一种动力电池放电区间的判断方法，通过建立概率模型来判断动力电池放电区间，将放电起始点和结束点的特点用概率表示，对选取的采样点进行分析，能够准确得到放电区间。若按照现有方法，对单一数据点电压和电流的变化大小、方向进行判断，可能会产生错误放电时间预测，比如在图2(a)中会对时间段12:15到12:30的波动，在图2(b)中10:50到11:50的电压缓降，11:50之后的电压骤降。采用本发明的动力电池放电区间判断方法对动力电池管理研究有很大帮助。

Claims (1)

1.一种动力电池放电区间的判断方法，包括以下步骤：
步骤1、根据动力电池的电流电压数据库，选取所有采样点的电压均在0.95*Vc以下的区间作为待确定区间，Vc为动力电池的连续稳定电压；将待确定区间、待确定区间之前(10～20)k时间内以及待确定区间之后(10～20)k时间内的数据取出，作为选取的电流和电压数据，k为采样时间；
步骤2、将步骤1选取的电流和电压数据进行概率分析；
2.1根据步骤1选取的电流和电压数据，计算电流的平方均值开方Aa，电流方差Ad，电压均值Va，电压标准差Vs，电压方差Vd和最大电压Vm；
2.2计算选取的电流和电压数据中每一个采样点为起始点的可能性：
a.设定充电电流为正方向，放电电流为负方向，计算当前采样点电流Ii为放电电流的概率P1：若Ii≥0，则P1＝0；若Ii<0，则
Figure FDA0002665218920000011
其中，Ii为当前采样点的电流；
b.计算上一采样点的电流未下降的概率P2：
Figure FDA0002665218920000012
若Ii＞Ii-1，X1＝0；Ii＜Ii-1，X1＝Ii-1﹣Ii；Ii为当前采样点的电流，Ii-1为上一采样点的电流；
c.计算上一采样点的电压未下降的概率P3：
Figure FDA0002665218920000013
若Ui＞Ui-1，X2＝0；Ui＜Ui-1，X2＝Ui-1﹣Ui；Ui为当前采样点的电压，Ui-1为上一采样点的电压；
d.计算下一采样点电流下降的概率P4：
Figure FDA0002665218920000014
其中，X3＝Ii﹣Ii+1，Ii为当前采样点的电流，Ii+1为下一采样点的电流；
e.计算下一采样点电压下降的概率P5：
Figure FDA0002665218920000015
其中，X4＝Ui﹣Ui+1，Ui为当前采样点的电压，Ui+1为下一采样点的电压；
f.计算下一采样点电流为负的概率P6：
Figure FDA0002665218920000021
其中，X5＝﹣Ii+1，Ii+1为下一采样点的电流；
g.计算当前采样点电压较高的概率P7：
Figure FDA0002665218920000022
其中，Ui为当前采样点的电压；
h.计算当前采样点为起始点的可能性Ps：
Ps＝P1*P2*P3*P4*P5*P6*P7
i.重复步骤a至步骤h的过程，计算选取的采样点中每一个采样点为起始点的可能性；
2.3计算选取的电流和电压数据中每一个采样点为终止点的可能性：
a.设定充电电流为正方向，放电电流为负方向，计算当前采样点电流Ii为放电电流的概率P1′：若Ii≥0，则P1′＝0；若Ii<0，则
Figure FDA0002665218920000023
其中，Ii为当前采样点的电流；
b.计算上一采样点的电流未上升的概率P2′：
Figure FDA0002665218920000024
若Ii＞Ii-1，X1′＝Ii﹣Ii-1；若Ii＜Ii-1，X1′＝0；Ii为当前采样点的电流，Ii-1为上一采样点的电流；
c.计算上一采样点的电压未上升的概率P3′：
Figure FDA0002665218920000025
若Ui＞Ui-1，X2′＝Ui﹣Ui-1；若Ui＜Ui-1，X2′＝0；Ui为当前采样点的电压，Ui-1为上一采样点的电压；
d.计算下一采样点电流上升的概率P4′：
Figure FDA0002665218920000031
其中，X3′＝Ii+1﹣Ii，Ii为当前采样点的电流，Ii+1为下一采样点的电流；
e.计算下一采样点电压上升的概率P5′：
Figure FDA0002665218920000032
其中，X4′＝Ui+1﹣Ui，Ui为当前采样点的电压，Ui+1为下一采样点的电压；
f.计算下一采样点电流为正的概率P6′：
Figure FDA0002665218920000033
其中，X5′＝Ii+1，Ii+1为下一采样点的电流；
g.计算当前采样点电压较低的概率P7′：
Figure FDA0002665218920000034
其中，Ui为当前采样点的电压；
h.计算当前采样点为终止点的可能性Pe：
Pe＝P1′*P2′*P3′*P4′*P5′*P6*′P7′
i.重复步骤a至步骤h的过程，计算选取的采样点中每一个采样点为终止点的可能性；
步骤3、动力电池放电区间的判定：
选取步骤2.2中起始点概率Ps最大的采样点为起始点，步骤2.3中终止点概率Pe最大的采样点为终止点，即可得到所述放电区间。
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