CN114966411A - 一种基于电池充电片段数据快速进行电池容量估算的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电池健康度评估和预测领域，通过对电池充电片段数据分析，准确预估电池剩余容量,具体为一种基于电池充电片段数据快速进行电池容量估算的方法，它包括：一、数据准备；二、处理步骤；三.测试；本方法对采集的大量实车电池数据，结合机器学习与安时积分法对其进行建模预测、处理特征和训练数据。针对电池剩余容量的问题，研究的目标是获取对充电片段内的数据，进行实时的安时积分计算充入电量通过模型公式进行数据处理从而对参与容量进行修正。该方法可以使电池使用者更好掌握锂电池的实时状态，并为其相关决策提供依据。

Description

一种基于电池充电片段数据快速进行电池容量估算的方法

技术领域

本发明涉及电池健康度评估和预测领域，通过对电池充电片段数据分析，准确预估电池剩余容量,具体为一种基于电池充电片段数据快速进行电池容量估算的方法。

背景技术

随着电动汽车在中国的推广以及车联网技术的广泛应用，在未来市场中其保有量将持续增加。动力电池作为电动汽车的动力源，并不是一个单独的个体，而是由许多电池个体以串并联的方式组合而成，以满足不同电动汽车动力***所需要的多种多样的电压等级、输出电流和最大输出功率等。随着电子产品的快速更新换代和动力汽车的飞速发展，产生了越来越多的废旧电池。废旧电池中含有的大量有毒有害物质，会对环境和人类健康产生严重危害，此外，研究废旧电池再回收利用显得很有必要性。根据国家标准(GB/T 32960)对电动汽车的行车数据进行实时采集。电池作为电动汽车的动力来源，随着充放电次数以及行驶里程的增加，电池容量会不断衰减。电池作为典型的动态非线性电化学***，在对其退化状态识别和状态估计领域仍存在着巨大挑战。基于对电动汽车行业的了解和电池再利用的需求，本专利重点研究基于电池充电片段数据快速进行电池剩余容量的估算，从而提高废旧电池的回收利用率。

电池剩余容量估计是电动汽车电池管理***核心技术之一。电池的剩余容量是反映电池健康状态的重要指标，预测剩余容量对于锂电池实际使用具有重要意义。目前，常见的锂离子电池的剩余容量预测模型估算方法中，电化学机理模型虽然概念清晰，能将剩余容量预测误差控制在3％以内，但也存在一些问题：建模步骤繁琐，需要辨识大量参数，不适合在线实时监控；神经网络模型需要大量的实验数据作为训练样本；较多实际应用中采用的安时积分法精度欠佳；开路电压法较为简单，但电池需要长时间静置。预测模型中，不论是从电化学角度分析容量退化的机理模型，还是采用特殊算法进行预测的方式，都存在建模理论复杂、模型解析运算量大且数据多的缺点，而机载产品的嵌入式***硬件资源有限，无法支撑。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供一种基于电池充电片段数据快速进行电池容量估算的方法。该模型综合了时间戳、电流、SOC、所以单体电压、所以测温点温度、额定电压等因素，分析电池容量变化特性，在保证预测结果准确性的前提下，简化剩余容量预测公式及所需实验；通过分析电池充电片段数据和电池剩余容量之间的联系，进而验证模型的精确性，为快速预测电池剩余容量提供了一种可行的方法。对采集的大量实车电池数据，结合机器学习与安时积分法对其进行建模预测、处理特征和训练数据。针对电池剩余容量的问题，研究的目标是获取对充电片段内的数据，进行实时的安时积分计算充入电量通过模型公式进行数据处理从而对参与容量进行修正。该方法可以使电池使用者更好掌握锂电池的实时状态，并为其相关决策提供依据；

本发明技术方案如下：一种基于电池充电片段数据快速进行电池容量估算的方法,具体包括以下步骤:

一、数据准备

本次数据来自某地区多个换电站采集的电池充电数据；

二、处理步骤

a对充电片段内的数据，进行实时的按时积分计算充入电量ΔQ；

注：充电片段应该有所限制，其实SOC小于等于20，结束SOC大于等于80

b.计算充电片段SOC差值ΔSOC；

c.计算残余容量residual_AH＝ΔQ/ΔSOC(公式1)；

d.对残余容量residual_AH进行修正，主要修正包括以下三部分内容；

1.选择合适的充电片段进行电量计算，针对此我们做了多组实验，分别以每1％SOC、 10％SOC、25％SOC、50％SOC、75SOC作为实验区间，对在此区间内的充电量和循环次数的关系进行了分析，发现在较低的SOC区间计算电量，存在的异常值会较多；而在较高的SOC区间计算电量，存在的异常值会较少。虽然如此，但是在较低的SOC区间计算电量，可以获取到更多额充电片段数据，综合考虑下，我们选择使用10％SOC区间进行充电片段提取和计算。1％SOC、10％SOC、25％SOC、50％SOC、75SOC作为实验区间所计算的电量图如附图1-5所示：

分析电量图所得结论：综合异常值比例和充电片段数考虑，选择10％SOC区间作为充电片段提取区间。

2.对每次充电，按照10％SOC区间划分充好电片段，分别计算每个区间内的电量ΔQ如某次充电区间是35-100，则选择的充电片段分别是[40,50]、[50,60]、[60,70]、[70,80]、[80,90]、[90,100]，则计算的电量ΔQ分别记为ΔQ5、ΔQ6、ΔQ7、ΔQ8、Δ9、ΔQ10。

3.计算本次充电的每个区间计算残余容量

residual_Q＝ΔQ/ΔSOC

注：因为此处都是采取10％SOC区间，所以ΔSOC是固定的10。

如在某次充电中计算的电量ΔQ分别记为ΔQ5、ΔQ6、ΔQ7、ΔQ8、ΔQ9、ΔQ10，则residual_Q 分别为residual_Q5、residual_Q6、residual_Q7、residual_Q8、residual_Q9、residual_Q10。

4.对残余容量residual_Q进行修正，主要修正包括以下三部分内容：

1)SOC区间修正

不同SOC区间的容量肯定是有区别的，我们使用公式1是默认了不同SOC区间内充入的电量相同(如0-10、40-50、90-100)，其实不同的SOC区间内，充入的电量是有区别的，因此，我们需要通过大量不同区间内的电量计算得到不同区间内的电量转化率。最后通过电量转化率对残余容量residual_AH进行SOC区间修正。

注：对ΔQ进行校准，校准方法主要是通过事先实验所得的各类型电池的不同SOC区间的实际容量来标准化ΔQ。

不同SOC区间的相对容量：

SOC区间	相对容量
		0-10	Q1
10-20	Q2
		20-30	Q3
30-40	Q4
		40-50	Q5
50-60	Q6
		60-70	Q7
70-80	Q8
		80＝90	Q9
90-100	Q10

注：此处的相对容量值得是各区间的容量相对于十分之一额定容量的比值(值都在1附件)

进行标准化的公式为：

不同SOC区间的电量转化率如附图6所示。

2)温度修正

不同温度下，电池充电效率不同，充电电量也会存在一定的差异，可能在温度差异不大的情况下，这种差异可以忽略，但如果是夏季和冬季这种温度差异很大的情况下，还是按照相同的逻辑处理，计算的电量可能会存在较大偏差。因此需要我们线下对不同温度场景下的电池充电量进行数据拟合，我们以25度作为标准工况，通过大量不同温度下的电量计算，拟合出不同温度下电量计算的转化率。最后通过电量转化率对残余容量residual_AH进行温度修正。

具体温度修正内容如下：

①线下，我们对每种类型的电池数据进行修正样本提取，如磷酸铁锂、三元、锰酸锂各提取3各修正样本，这三个修正样本使用时间分别是三个维度(如分别使用1+年、2+年、3+ 年)

②对每种类型的电池的修正样本数据进行不同环境温度下的充放电测试，根据安时积分法计算不同温度下，可充入的电量大小。如，我们分别控制环境温度在[-10,0]、[0,10],、[10, 20]、[20,30]、[30,40]、[40,50]的情况下做多组实验，得到对应的电量大小，最终可能得到如下的温度和电量之间的关系：

注释：具体内容，需要调研或相关资料依据，在高温和低温对电池充电容量的影响

多组实验结果：

③根据上述表格，我们以20-30温度区间为标准区间，得到不同区间温度对标准区间温度的转化率(如[40,50]的均值电量是70AH，[20,30]的均值电量是66AH,则[40,50]的转化率就是66/70＝94.29％)，最终得到一张温度区间转化率表格，具体如下：

根据上述表格，我们以[20,25]温度区间为标准区间，得到不同区间温度对标准区间温度的转化率(如[45,50]的均值电量是66AH，[20,25]的均值电量70AH,则[45,50]的转化率就是 66/70＝94.29％)，各区间的转换率计算公式为QTi＝Qi/Q9

最终，我们得到的不同温度区间的电量转化率如附图7所示。

3)电压修正

单体一致性对电池的容量影响较大，尤其是单体一致性较差，存在明显的短板电芯的情况下，容量会大幅缩水。因此，我们需要根据单体一致性的情况，对残余容量residual_AH进行修正。修正的方向主要是找截止电压之间的差异(此处有一定的限制，最好是充满电或接近充满电的情况下)，因为满电的情况触发是因为某一个单体达到了截止电压，那么肯定是最高的单体电芯，这里最高的单体电芯就是容量最低的那个电芯。我们需要计算此时最高单体电芯和最低单体电芯之间的压差值，然后根据压差值的大小，我们计算在此情况下，充电此压差值可以充入的电量offset_AH，然后用residual_AH-offset_AH得到修正后的 corrected_residual_AH。

具体电压修正内容如下：

1、通过安时积分法计算得到充入电量

2、计算充电截止时的单体电芯最大差值volt_delta

3、计算差值容量，如我们计算的差值是30mv，那么我们在此次充电截止处根据均值电压往前推算到均值电压小30mv的范围充电数据，计算此范围内的充电电量offset_AH

4、使用residual_AH-offset_AH得到修正后的电量。

三.测试

线下使用实际电池数据进行充放电实验，测得实际容量，在和此电池最近一次残余容量预估结果进行对比。

附图说明

图1. 1％SOC区间实验测试结果；

图2. 10％SOC区间实验测试结果；

图3. 25％SOC区间实验测试结果；

图4. 50％SOC区间实验测试结果；

图5. 75％SOC区间实验测试结果；

图6.不同SOC区间的电量转化率；

图7.不同温度区间的电量转化率；

图8.本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：

如图1-8所示,一种基于电池充电片段数据快速进行电池容量估算的方法具体包括以下步骤:

一、数据准备

本次数据来自某地区多个换电站采集的电池充电数据。

二、处理步骤

a.对充电片段内的数据，进行实时的按时积分计算充入电量ΔQ；

注：充电片段应该有所限制，其实SOC小于等于20，结束SOC大于等于80

b.计算充电片段SOC差值ΔSOC；

c.计算残余容量residual_AH＝ΔQ/ΔSOC(公式1)；

d.对残余容量residual_AH进行修正，主要修正包括以下三部分内容；

1.选择合适的充电片段进行电量计算，针对此我们做了多组实验，分别以每1％SOC、 10％SOC、25％SOC、50％SOC、75SOC作为实验区间，对在此区间内的充电量和循环次数的关系进行了分析，发现在较低的SOC区间计算电量，存在的异常值会较多；而在较高的SOC区间计算电量，存在的异常值会较少。虽然如此，但是在较低的SOC区间计算电量，可以获取到更多额充电片段数据，综合考虑下，我们选择使用10％SOC区间进行充电片段提取和计算。1％SOC、10％SOC、25％SOC、50％SOC、75SOC作为实验区间所计算的电量图如附图1-5所示：

分析电量图所得结论：综合异常值比例和充电片段数考虑，选择10％SOC区间作为充电片段提取区间。

2.对每次充电，按照10％SOC区间划分充好电片段，分别计算每个区间内的电量ΔQ如某次充电区间是35-100，则选择的充电片段分别是[40,50]、[50,60]、[60,70]、[70,80]、[80,90]、 [90,100]，则计算的电量ΔQ分别记为ΔQ5、ΔQ6、ΔQ7、ΔQ8、Δ9、ΔQ10。

3.计算本次充电的每个区间计算残余容量

residual_Q＝ΔQ/ΔSOC

注：因为此处都是采取10％SOC区间，所以ΔSOC是固定的10。

如在某次充电中计算的电量ΔQ分别记为ΔQ5、ΔQ6、ΔQ7、ΔQ8、ΔQ9、ΔQ10，则residual_Q 分别为residual_Q5、residual_Q6、residual_Q7、residual_Q8、residual_Q9、residual_Q10。

4.对残余容量residual_Q进行修正，主要修正包括以下三部分内容：

1)SOC区间修正

不同SOC区间的容量肯定是有区别的，我们使用公式1是默认了不同SOC区间内充入的电量相同(如0-10、40-50、90-100)，其实不同的SOC区间内，充入的电量是有区别的，因此，我们需要通过大量不同区间内的电量计算得到不同区间内的电量转化率。最后通过电量转化率对残余容量residual_AH进行SOC区间修正。

注：对ΔQ进行校准，校准方法主要是通过事先实验所得的各类型电池的不同SOC区间的实际容量来标准化ΔQ。

不同SOC区间的相对容量：

注：此处的相对容量值得是各区间的容量相对于十分之一额定容量的比值(值都在1附件)

进行标准化的公式为：

不同SOC区间的电量转化率如附图6所示。

2)温度修正

不同温度下，电池充电效率不同，充电电量也会存在一定的差异，可能在温度差异不大的情况下，这种差异可以忽略，但如果是夏季和冬季这种温度差异很大的情况下，还是按照相同的逻辑处理，计算的电量可能会存在较大偏差。因此需要我们线下对不同温度场景下的电池充电量进行数据拟合，我们以25度作为标准工况，通过大量不同温度下的电量计算，拟合出不同温度下电量计算的转化率。最后通过电量转化率对残余容量residual_AH进行温度修正。

具体温度修正内容如下：

①线下，我们对每种类型的电池数据进行修正样本提取，如磷酸铁锂、三元、锰酸锂各提取3各修正样本，这三个修正样本使用时间分别是三个维度(如分别使用1+年、2+年、3+ 年)

②对每种类型的电池的修正样本数据进行不同环境温度下的充放电测试，根据安时积分法计算不同温度下，可充入的电量大小。如，我们分别控制环境温度在[-10,0]、[0,10],、[10, 20]、[20,30]、[30,40]、[40,50]的情况下做多组实验，得到对应的电量大小，最终可能得到如下的温度和电量之间的关系：

注释：具体内容，需要调研或相关资料依据，在高温和低温对电池充电容量的影响

多组实验结果：

温度区间	多组实验计算的电量均值
		[-20,-15]	Q1
[-15,-10]	Q2
		[-10,-5]	Q3
[-5,0]	Q4
		[0,5]	Q5
[5,10]	Q6
		[10,15]	Q7
[15,20]	Q8
		[20,25]	Q9
[25,30]	Q10
		[30,35]	Q11
[35,40]	Q12
		[40,45]	Q13
[45,50]	Q14

③根据上述表格，我们以20-30温度区间为标准区间，得到不同区间温度对标准区间温度的转化率(如[40,50]的均值电量是70AH，[20,30]的均值电量是66AH,则[40,50]的转化率就是66/70＝94.29％)，最终得到一张温度区间转化率表格，具体如下：

根据上述表格，我们以[20,25]温度区间为标准区间，得到不同区间温度对标准区间温度的转化率(如[45,50]的均值电量是66AH，[20,25]的均值电量70AH,则[45,50]的转化率就是 66/70＝94.29％)，各区间的转换率计算公式为QTi＝Qi/Q9

最终，我们得到的不同温度区间的电量转化率如附图7所示。

3)电压修正

单体一致性对电池的容量影响较大，尤其是单体一致性较差，存在明显的短板电芯的情况下，容量会大幅缩水。因此，我们需要根据单体一致性的情况，对残余容量residual_AH进行修正。修正的方向主要是找截止电压之间的差异(此处有一定的限制，最好是充满电或接近充满电的情况下)，因为满电的情况触发是因为某一个单体达到了截止电压，那么肯定是最高的单体电芯，这里最高的单体电芯就是容量最低的那个电芯。我们需要计算此时最高单体电芯和最低单体电芯之间的压差值，然后根据压差值的大小，我们计算在此情况下，充电此压差值可以充入的电量offset_AH，然后用residual_AH-offset_AH得到修正后的 corrected_residual_AH。

具体电压修正内容如下：

1、通过安时积分法计算得到充入电量

2、计算充电截止时的单体电芯最大差值volt_delta

3、计算差值容量，如我们计算的差值是30mv，那么我们在此次充电截止处根据均值电压往前推算到均值电压小30mv的范围充电数据，计算此范围内的充电电量offset_AH

4、使用residual_AH-offset_AH得到修正后的电量

三、测试

线下使用实际电池数据进行充放电实验，测得实际容量，在和此电池最近一次残余容量预估结果进行对比。

上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理和最佳实施例，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (3)

1.一种基于电池充电片段数据快速进行电池容量估算的方法，其特征在于:包括以下步骤：

一、数据准备

本次数据来自某地区多个换电站采集的电池充电数据；

二、处理步骤

a.对充电片段内的数据，进行实时的按时积分计算充入电量ΔQ；

b.计算充电片段SOC差值ΔSOC；

c.计算残余容量residual_AH＝ΔQ/ΔSOC(公式1)；

d.对残余容量residual_AH进行修正，主要修正包括以下三部分内容；

1、选择合适的充电片段进行电量计算；

2、对每次充电，按照10％SOC区间划分充好电片段，分别计算每个区间内的电量ΔQ；

3、计算本次充电的每个区间计算残余容量；

4、对残余容量residual_Q进行修正，主要修正包括以下三部分内容：

1)SOC区间修正

2)温度修正

不同温度下，电池充电效率不同，充电电量也会存在一定的差异，可能在温度差异不大的情况下，这种差异可以忽略，但如果是夏季和冬季这种温度差异很大的情况下，还是按照相同的逻辑处理，计算的电量可能会存在较大偏差。因此需要我们线下对不同温度场景下的电池充电量进行数据拟合，我们以25度作为标准工况，通过大量不同温度下的电量计算，拟合出不同温度下电量计算的转化率。最后通过电量转化率对残余容量residual_AH进行温度修正；

3)电压修正

单体一致性对电池的容量影响较大，尤其是单体一致性较差，存在明显的短板电芯的情况下，容量会大幅缩水。因此，我们需要根据单体一致性的情况，对残余容量residual_AH进行修正。修正的方向主要是找截止电压之间的差异(此处有一定的限制，最好是充满电或接近充满电的情况下)，因为满电的情况触发是因为某一个单体达到了截止电压，那么肯定是最高的单体电芯，这里最高的单体电芯就是容量最低的那个电芯。我们需要计算此时最高单体电芯和最低单体电芯之间的压差值，然后根据压差值的大小，我们计算在此情况下，充电此压差值可以充入的电量offset_AH，然后用residual_AH-offset_AH得到修正后的corrected_residual_AH；

三.测试

线下使用实际电池数据进行充放电实验，测得实际容量，在和此电池最近一次残余容量预估结果进行对比。

2.根据权利要求1所述的一种基于电池充电片段数据快速进行电池容量估算的方法，其特征在于：所述温度修正具体包括以下步骤：

①线下，我们对每种类型的电池数据进行修正样本提取，如磷酸铁锂、三元、锰酸锂各提取3各修正样本，这三个修正样本使用时间分别是三个维度(如分别使用1+年、2+年、3+年)；

②对每种类型的电池的修正样本数据进行不同环境温度下的充放电测试，根据安时积分法计算不同温度下，可充入的电量大小。

3.根据权利要求2所述的一种基于电池充电片段数据快速进行电池容量估算的方法，其特征在于：所述电压修正具体包括以下步骤：

1、通过安时积分法计算得到充入电量；

2、计算充电截止时的单体电芯最大差值volt_delta；

3、计算差值容量，如我们计算的差值是30mv，那么我们在此次充电截止处根据均值电压往前推算到均值电压小30mv的范围充电数据，计算此范围内的充电电量offset_AH

4、使用residual_AH-offset_AH得到修正后的电量。

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