CN115684956A - 用于电池存储器寿命估计的方法、设备和计算机程序产品 - Google Patents

用于电池存储器寿命估计的方法、设备和计算机程序产品 Download PDF

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Abstract

对化成后的锂离子单池使用高精度库仑法测量，以便针对锂离子单池根据其预期老化相对快速地分组到等级中，其中，对于分组使用包括库仑效率、能量效率、平均容量损失和有效的单池内部电阻的一个或多个标准。

Description

用于电池存储器寿命估计的方法、设备和计算机程序产品
技术领域
本发明涉及用于电池存储器寿命估计、尤其用于确定电池存储器的预期容量损失的方法、设备和计算机程序产品。
背景技术
锂离子蓄电池由于其高的功率密度和能量密度而在许多移动和固定应用中被用作能量存储器。在此新的情况是，锂离子蓄电池大幅增加地在电驱动车辆中使用以及用作用于建筑物中供电的固定的中间存储器。在下文中，蓄电池例如在这些技术应用领域中在日常用语中被称为电池或电池存储器。
用于为车辆供电或用于电网连接的电池存储器必须具有400V至1000V的电压。为此，通常将更多数量的数百个电池单池串联连接。附加地，为了提高容量或载流能力，也可以不是将各个电池单池，而是将分别由多个并联连接的电池单池组成的块串联连接。
在此，缺点是，这种电池存储器的行为分别由串联连接中的最差的电池单池或最差的块确定。如果例如串联连接中只有一个电池单池明显比其他电池单池老化得快，整个电池仍会显得明显老化。
因此，通常尝试在制造后根据电池单池的预期寿命(即预期老化)对其进行分类。该步骤在工艺链中分配给所谓的“生产线末端测试(End-of-Line Test)”并且例如声明为“自放电测试”工艺步骤。这种自放电测试例如可以这样进行，即，将化成后的电池单池存储数周的较长时间段，其中，以规律的间隔测量单池电压。然后根据自放电率评估电池单池的老化。这样做的缺点是单池的长时间的、成本高的存储和测量，并且事实是，根据自放电测试的老化预测不具有很高的准确性。因此，单池老化的个体变化过程在相同的分类结果下具有高的带宽。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种方法和一种设备，利用它们可以更准确地执行对电池单池的分类。
上述技术问题通过具有本发明的如下特征的方法和具有本发明的如下特征的设备来解决。
在根据本发明的用于对电池单池进行分类的方法中，借助高精度库仑计设备测量电池单池的多个负载循环，其中，测量结果包括多个电流值。在此，关于负载循环优选地选择尽可能有效力但同时也节省的工作点，该工作点尤其具有小于50％的充电状态。
执行测量直到满足终止标准，并且根据测量结果通过第一和第二计算规则获取或者说确定关于电池单池的放电容量的第一值和第二值，其中，对电流测量的校准以不同的方式进入到第一和第二计算规则中，并且执行优化方法，在该优化方法中，获取(ermitteln)对电流测量的校准，所述校准被用来实现所获取的第一和第二放电容量的最大程度一致或者说匹配
Figure BDA0003754957660000021
最后，根据测量结果确定电池单池的老化标准，并且根据老化标准将电池单池分类到多个分类区域中的一个分类区域中。
根据本发明的设备设计为用于执行根据本发明的方法，并且包括高精度库仑计设备和具有存储器的计算单元，该存储器用于记录对电池单池的一系列测量的结果，其中，该计算单元设计为用于执行优化方法并且将电池单池分类到多个分类区域中的一个分类区域中。
利用本发明有利地创造了能够根据电池单池的预期寿命相对快速地进行分类的可能性。换句话说，创造了一种用于在化成后加速锂离子电池质量测试和改善分类准确度的新方法。
根据现有技术对于质量确定可能需要数周的持续时间，而通过本发明将这个持续时间缩短到几天，由此可以显著降低在测试期间用于存储的资金投入。
本发明的有利的设计方案可以从本发明的优选实施例中得知。在此，根据本发明的上述实施方式可以与优选实施例之一的特征相结合，或者优选地还与多个优选实施例的特征相结合。因此，还可以附加地提供以下特征：
可以将电池单池的库仑效率确定为老化标准。备选地或附加地，也可以将电池单池的能量效率和/或有效的单池内阻和/或每个循环的容量损失确定为老化标准。
如果使用所提及的参量中的两个或多个，则通过使用本发明有利地不再仅使用单个的特征参量、即自放电率来进行质量评估，而是使用在单个测量中确定的多个独立的关键绩效指标(Key Performance Indicator，KPI)。由此增加了质量管理(QualityManagement，QM)过程的稳健性，增加了效力，并且开辟了对数据回流进行集成的新可能性，所述数据回流来自所生产的电池单池的现场使用。
可以将老化标准与用于电池单池的识别标记一起存储在数据库中。这种存储使得之后能够对以这种方式收集的数据进行评估，例如以便识别与不同的生产批次有关的差异。此外，该存储允许与在电池单池的现场使用中获得的老化数据进行比较。如果在电池存储器中接收来自使用中的电池单池的真实的老化数据并且根据真实的老化数据和所存储的老化标准来适配分类区域，则特别有利。还可以根据真实的老化数据确定更改后的工作点，该更改后的工作点能够实现未来经改善的预测准确性。
负载循环可以包括低于40％、尤其低于25％的放电。此外，负载循环可以以在0.5和1.5之间、尤其0.8和1.2之间的C系数工作。由此与充电一起为电池单池的测量创造有利的工作点，在该工作点上，充电状态(State of Charge，SOC)以及放电深度(Depth ofDischarge，DOD)不会太高，以便降低产生的电流成本，并且在另一方面，放电足以进行有效力的测量。这种有利的工作点是30％SOC、20％DOD和1C。
至少对于负载循环的一部分，可以使用一个或多个不同于已经提到的工作点的其他工作点。由此使得测量对于在电池单池的实际运行中出现的不同工作情况更有效力。
在此，负载循环优选地包括：第一次放电，在该第一次放电中，测量从第一充电状态到第二充电状态的第一电荷量；随后的第一次充电，在该第一次充电中，测量从第二充电状态到第三充电状态的第二电荷量；第二次放电，在该第二次放电中，测量从第三充电状态到第四充电状态的第三电荷量，其中，负载循环的充电和放电在电池存储器的下电压和上电压之间进行。
在此，可以借助第四充电状态和第二充电状态之间的差来确定第一电荷偏移，并且可以借助第三充电状态和第一充电状态之间的差来确定第二电荷偏移。此外，可以根据第一电荷偏移和第二电荷偏移之间的差确定容量损失，并且可以基于不同负载循环的至少两个容量损失获取平均的容量损失。
以这种方式获取的容量损失可以用作终止标准。在此，尤其可以考虑在两个或多个彼此相继的负载循环中的容量损失的相对变化。如果该相对变化足够低，则可以将电池单池视作已经稳定并且可以终止测量。
以这种方式获取的容量损失也可以用作电池单池的老化标准。因此，除了已经提到的老化标准之外，还可以使用另一种这样的改善测量效力的老化标准。
可以根据由现有的测量结果得出的分类来选择终止标准。因此，例如，如果针对电池单池呈现出它必须被视为废品或被分类到不良类别中，则可以终止测量。
所使用的终止标准可以相互组合。因此，例如，如果超过了迄今为止测量的负载循环的最小次数并且容量损失的偏差低于阈值，则可以终止测量。
对于本发明，可以存在可以直接加载到可编程计算单元的存储器中的计算机程序产品。该计算机程序产品包括程序代码装置，其用于在计算单元中实施该计算机程序产品时实施根据本发明的方法。
计算机程序可以集成到电池生产的更高级别的过程控制和质量保证中。
在此，如果用于化成的功率电子器件(化成电路)也可以用于HPC测量或可以相应地扩展，则该设备也可以有利地集成到现有生产中而无需附加的硬件。备选地，该设备可以在生产过程中包括全新的站，该全新的站可以替代或补充现有的测量站，例如用于自放电测试。
附图说明
本发明的其他特征、特性和优点从以下参照附图的描述中得出。在附图中示意性地：
图1示出了用于对电池单池进行分类的设备，
图2示出了借助该设备对电池单池进行分类的方法示意图，
图3示出了负载周期的电压-时间图，
图4示出了负载循环的电压-电荷图，
图5示出了负载循环过程中的容量损失的图示。
具体实施方式
图1示出了用于对电池单池2进行分类的设备1。设备1包括高精度库仑计设备4和温度控制室3。待分类的电池单池2被引入到温度控制室3中并且借助电力电缆11与高精密库仑计设备4连接。
高精度库仑计设备4通过数据线缆12与计算单元10连接。高精度库仑计设备4以非常高的准确度记录电池单池2的电荷-时间图。在此，电池单池2以周期性的负载循环100运行。
计算单元10包括计算机程序13，该计算机程序对由高精度库仑计设备4传输的数据进行处理。计算机程序至少暂时存储这些值。
图2示出了关于用于对电池单池2进行分类的方法的方法示意图，该方法利用在图1中示出的设备1执行。在此，该方法的计算方面的步骤由计算单元10上的计算机程序13执行。
在第一步骤201中，电池单池2在化成之后被引入到温度控制室3中并进行温度控制。因此，在随后测量的负载循环100期间实现了恒定的温度。在一些实施方式中，由电池单池2被馈送到温度控制室3的方式决定地，第一步骤201可以省去，而在其他实施方式中，该步骤201可能持续数个小时。
跟随着第一步骤201进行第二步骤202，在该第二步骤中，借助高精度库仑计设备4测量电池单池2。在此，运行已经提到的负载循环100并且至少执行电流测量，该电流测量允许确定电荷量。
第二步骤202还包括第三步骤203，在该第三步骤中，利用所获取的数据执行电流校准。此外，第二步骤202还包括第四步骤204，在该第四步骤中，做出是否存在终止标准的判定。如果不存在终止标准，则以另一个负载循环100继续测量电池单池2。
在此，第三和第四步骤203、204可以在每个负载循环之后执行或总是在可确定数量的进一步测量的负载循环之后执行。在此，第三和第四步骤203、204原则上相互独立，但也可以在相同的时间执行。在本示例中，第三和第四步骤203、204分别在10个负载循环100之后实施。
在该实施例中，将不同因素的组合用作终止标准。第一因素是负载循环100的最小次数，在这种情况下为100次。经验表明，电池单池的行为在负载循环100的该次数之前不会达到稳定。将彼此相继的负载循环100之间的容量损失的偏差用作另一个因素。这将在下面进一步描述。如果该偏差低于5％，则可以得出电池单池2的稳定状态。此外，终止标准包括为电池单池2给出哪种分类，条件是在负载循环100的最小次数之后将迄今为止的数据考虑在内。如果该分类为，使得电池单池将被视为废品或将被分类到较低的老化等级中，则终止进一步的测量。相反地，如果电池单池2在老化方面具有高的预期质量，则继续测量。
如果满足终止标准，则结束对电池单池2的测量。然后在第五步骤205中确定最终的老化标准。在该示例中，在第五步骤205中，确定并存储库仑效率和平均的容量损失。将所获取的值与识别标记、例如关于电池单池2的序列号一起存储在数据库中。
在第六步骤206中，根据所获取的数据对电池单池2进行最终分类。在此，分类以预确定的等级进行，这些等级随后被用作质量标准，以便尽可能将相同质量的电池单池2一起使用。由此避免了电池存储器的特性被过多地由单个“不良”电池单池2确定。因此，该分类将电池单池2分组到具有类似的预期老化的等级中。
由于在第五步骤205中确定的老化标准与识别标记一起存储，因此在第七步骤207中，可以将以这种方式获取的预测值与关于电池单池2的实际老化数据进行比较。为此，记录电池单池2在诸如电动汽车、机车或建筑电池之类的环境中的使用过程中的这种实际的老化数据并将其与老化标准进行比较。在此，如果显示出预期老化的***偏差、即最终所述分类的***偏差，该***偏差与一个或多个老化标准相关，则校正该分类，例如改变老化标准之一的权重。改变的权重导致新电池单池2的分类得到改善。
电池单池2的实际测量借助高精度库仑计设备4进行。图3示出了高精度库仑计设备4在电池单元2的周期性负载循环100期间记录的电压-时间图。负载循环100包括从第一充电状态21到第二充电状态22的放电，其中，第一充电状态21处于上电压25并且第二充电状态22处于下电压26。然后在负载循环100中将电池存储器2从第二充电状态22充电到第三充电状态23。作为下一步骤，在负载循环100中将第三充电状态23放电到第四充电状态24。在每个单独的充电/放电步骤中，将上电压25和下电压26保持作为电压限制。充电持续充电时段tC。放电持续放电时段tD。
基于在图3中示出的测量，现在可以如在图4中示出的那样获取在各个充电和放电步骤中流动了多少累积电荷量。图4示出了一种图示，在该图示中，关于累积电荷量Q绘制电池存储器的电压。负载循环100在第一充电状态21的情况下重新开始。电池存储器2在第一放电31的情况下被放电直到第二充电状态22。在此，从电池存储器2中取出第一电荷量Q1。第一电荷量Q1可以通过公式1计算，其中，I表示电流，tD表示放电时段：
Figure BDA0003754957660000071
在负载循环100内，电池存储器2然后借助第一充电32从第二充电状态22充电到第三充电状态23。第二电荷量Q2被加载到电池存储器2中。可以借助公式2计算Q2：
Figure BDA0003754957660000072
在负载循环100内，电池存储器2然后借助第二放电33从第三充电状态23放电到第四充电状态24。又可以类似于公式1地根据放电时段和相关的电流计算被取出的电荷量Q3。
现在可以获取第一充电状态21和第三充电状态23之间的第一充电偏移d1。此外，可以获取第二充电状态22和第四充电状态24之间的第二充电偏移d2。现在可以借助公式3根据第一电荷偏移d1和第二电荷偏移d2之间的差来获取关于负载循环100的容量损失dKap。
dKap＝d2-d1 公式3
在图5中示出了关于250次负载循环的每个负载循环的容量损失。在此，负载循环数Z、即相应负载循环100的运行次数位于x轴，每个负载循环100的容量损失dKap位于y轴。图5说明，在彼此相继的负载循环100期间首先出现瞬态振荡阶段P1。瞬态振荡阶段P1的长度取决于电池单池2的工作点和历史情况。
将平均容量损失dKapMittel确定为该方法的测量值，方式为，对容量损失dKap的值进行平滑线性的拟合(Fit)并确定在以这种方式产生的直线方程中的最小斜率。基于关于容量损失dKap的所有值、即值1到值250的拟合，持续地缩短数据集并且产生(拟合出)新的直线(2到250、3到250等)。执行拟合直到数据集的确定的最小剩余长度、例如总长度的10％。接下来将直线方程尤其根据其参量斜率的值按升序排序。如果至少两个斜率在量值方面具有小于最后10％的容量损失dKap的平均值的10％的值，则可以将该测量视为有效。例如，尤其在测量至少200个容量损失时，如果最后20个容量损失的平均值为5mAh/负载循环，则两个最佳适配切线(“拟合”)的斜率应小于0.5mAh/负载循环。
否则必须重复测量，尤其是以更多数量的支撑点重复测量，因为尚未达到***的足够稳定的状态。从分类中选出特定的数量，例如数据集总长度的四舍五入的3％或两个测量值的最小数量，并且获取拟合后直线的相应的起始索引(Startindizes)。对于每个以这种方式获取的部段，将平均容量损失作为被包含的容量损失dKap的算术平均值给出。然后将平均容量损失dKapMittel的值确定为经平均的各个容量损失的平均值。
如果还没有达到足够稳定的、即基本上恒定的容量损失，则重复负载循环的测量。然后再次从分类中选出特定的数量，例如数据集总长度的四舍五入的3％或两个测量值的最小数量，并且获取拟合后直线的相应的起始索引。对于每个以这种方式获取的部段，将平均容量损失dKapMittel作为被包含的容量损失的算术平均值给出。但是，也可以将平均容量损失dKapMittel的值获取为算术平均容量损失的平均值。
图5还说明，在瞬态振荡阶段P1之后是获取阶段P2。这些阶段可能在评估容量损失dKap期间有所偏移。
除了容量损失之外，也可以使用库仑效率作为老化标准。库仑效率计算为
CE＝Q3/Q2 公式4对于在第三步骤中执行的电流校准，可以利用这一点，即可以以两种不同的方式计算可以配属于放电状态(即例如第二充电状态)的放电容量Q0，其中，高精度库仑计设备4的电流校准以不同的方式进入到两种计算中。因此，根据第一规则的Q0是
Figure BDA0003754957660000081
此外，可以根据配属于之前的负载循环100的初始放电容量Q0A以及在所述之前的负载循环100与当前负载循环之间的容量损失来计算Q0：
Q0m＝Q0A+∑dKap 公式7在理想的、即无误差的电流测量的情况下，这两个值是相同的，即
Q0＝Q0m 公式8然而在现实中，由于存在于电流测量中的并不完全准确的电流校准，这两个值彼此不同。值的差异越大，电流校准越不正确。
将公式8以f＝Q0-Q0m的形式用作优化的基础，在该优化中，函数值f被最小化。为优化而改变的参量形成电流校准。电流校准是从所测量的电流值到校正后的测量值的映射。如果通过优化实现了值之间很大程度的一致，则校正后的测量值非常准确地对应于实际电流。在计算单元10中由计算机程序13进行优化。
附图标记列表
1 设备
2 电池单池
3 温度控制室
4 高精度库仑计设备
10 计算单元
11 电力电缆
12 数据线缆
13 计算机程序产品
21 第一充电状态
22 第二充电状态
23 第三充电状态
24 第四充电状态
25 上电压
26 下电压
100 负载循环
tC 充电时段
tD 放电时段
201...207 第一步骤...第七步骤

Claims (14)

1.一种用于对电池单池(2)进行分类的方法，在所述方法中，
-借助高精度库仑计设备(4)测量所述电池单池(2)的多个负载循环(100)，其中，所述测量的结果包括多个电流值，
-执行所述测量直到满足终止标准，
-根据所述测量的结果通过第一计算规则和第二计算规则获取关于所述电池单池(2)的放电容量的第一值和第二值，其中，对电流测量的校准以不同的方式进入到所述第一计算规则和第二计算规则中，并且执行优化方法，在所述优化方法中，获取对电流测量的校准，所述校准被用来实现所获取的第一放电容量和第二放电容量的最大程度一致，
-根据所述测量的结果确定所述电池单池(2)的老化标准，
-根据所述老化标准将所述电池单池(2)分类到多个分类区域中的一个分类区域中。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述电池单池(2)的库仑效率确定为老化标准。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，将所述电池单池(2)的能量效率和/或有效的单池内阻和/或每个循环的容量损失确定为老化标准。
4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，将所述老化标准与用于所述电池单池(2)的识别标记一起存储在数据库中。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在电池存储器中接收来自使用中的电池单池(2)的真实的老化数据，并且根据所述真实的老化数据和所存储的老化标准来适配分类区域。
6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述负载循环(100)包括低于40％、尤其低于25％的放电。
7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述负载循环(100)以在0.5和1.5之间、尤其0.8和1.2之间的C系数工作。
8.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，至少对于所述负载循环(100)的一部分，使用多个工作点。
9.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述负载循环(100)包括：第一次放电，在所述第一次放电中，测量从第一充电状态(21)到第二充电状态(22)的第一电荷量；随后的第一次充电，在所述第一次充电中，测量从所述第二充电状态(22)到第三充电状态(23)的第二电荷量；第二次放电，在所述第二次放电中，测量从所述第三充电状态(23)到第四充电状态(24)的第三电荷量，其中，所述负载循环(100)的充电和放电在所述电池单池(2)的下电压和上电压之间进行。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，
-借助所述第四充电状态(24)与所述第二充电状态(22)之间的差来确定第一电荷偏移，并且借助所述第三充电状态(23)与所述第一充电状态(21)之间的差来确定第二电荷偏移，
-根据所述第一电荷偏移和所述第二电荷偏移之间的差确定容量损失，
-基于不同的负载循环(100)的至少两个容量损失获取平均的容量损失。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，将在两个或多个彼此相继的负载循环(100)中的容量损失的相对变化用作终止标准。
12.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，根据由现有的测量结果得出的分类来选择所述终止标准。
13.一种用于执行根据上述权利要求中任一项所述的方法的设备(1)，包括
-高精度库仑计设备(4)，
-具有存储器的计算单元(10)，所述存储器用于记录对所述电池单池(2)的一系列测量的结果，其中，所述计算单元(10)设计为用于执行所述优化方法和所述分类。
14.一种计算机程序产品(13)，所述计算机程序产品能够直接加载到能够被编程的计算单元(10)的存储器中，所述计算机程序产品具有程序代码装置，以便在所述计算单元(10)中实施所述计算机程序产品(13)时实施根据权利要求1至13中任一项所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116859246A (zh) * 2023-07-25 2023-10-10 上海思格源智能科技有限公司 一种电池电芯自动识别方法及***

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116804706A (zh) * 2023-06-06 2023-09-26 淮阴工学院 一种电动汽车锂电池温度预测方法及装置

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4423378A (en) 1981-12-04 1983-12-27 Bear Automotive Service Equipment Company Automotive battery test apparatus
US6307377B1 (en) 1999-11-05 2001-10-23 Dell Usa, L.P. Battery charge determination
DE10328721A1 (de) 2003-06-25 2005-01-13 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Vorhersage einer Restlebensdauer eines elektrischen Energiespeichers
JP4978662B2 (ja) 2009-06-24 2012-07-18 トヨタ自動車株式会社 充電状態推定装置および充電状態推定方法
JP4888577B2 (ja) 2010-04-12 2012-02-29 トヨタ自動車株式会社 非水電解液型リチウムイオン二次電池システム，そのシステムにおけるリチウム析出判定方法，および，そのシステムを搭載する車両
JP5786324B2 (ja) 2010-11-17 2015-09-30 日産自動車株式会社 組電池の制御装置
US20120310565A1 (en) 2011-05-31 2012-12-06 Laszlo Redey Apparatus and method for determining battery/cell's performance, age, and health
JP5422702B2 (ja) 2012-06-04 2014-02-19 本田技研工業株式会社 車両用表示装置
TWI460453B (zh) 2012-09-28 2014-11-11 Metal Ind Res & Dev Ct 以兩個相互垂直的分量相加合成的電池殘電量估測系統及其估測方法
JP2013253991A (ja) * 2012-11-30 2013-12-19 Gs Yuasa Corp 蓄電素子の劣化後容量推定装置、劣化後容量推定方法及び蓄電システム
EP2992340B1 (en) 2013-05-03 2018-10-03 Liebert Corporation System and method for ups battery monitoring and data analysis
JP6075242B2 (ja) 2013-08-19 2017-02-08 株式会社Ｇｓユアサ 充電状態信頼性判定装置、充電状態信頼性判定方法
DE102014220914B4 (de) 2014-10-15 2022-10-20 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung eines betriebspunktabhängigen Widerstandsänderungsfaktors und Fahrzeug
JP6055960B1 (ja) 2015-02-19 2016-12-27 三菱電機株式会社 電池状態推定装置
JP2017099221A (ja) 2015-11-27 2017-06-01 日立オートモティブシステムズ株式会社 充電制御システム
JP7016704B2 (ja) 2018-01-18 2022-02-07 ビークルエナジージャパン株式会社 二次電池システム
JP6494840B1 (ja) * 2018-07-10 2019-04-03 株式会社ユーパーツ バッテリーユニットの検査装置、バッテリーユニットの検査方法およびプログラム
US10921383B2 (en) 2019-03-07 2021-02-16 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Battery diagnostic system for estimating capacity degradation of batteries
JP7300878B2 (ja) 2019-04-24 2023-06-30 株式会社日立製作所 電池評価システム、電池評価方法及びプログラム
CN114651183A (zh) 2019-11-07 2022-06-21 巴斯夫欧洲公司 电池性能预测
CN112305433B (zh) 2020-03-30 2023-01-13 宁德时代新能源科技股份有限公司 电池性能参数的估算方法、装置、设备和介质
EP4063882B1 (de) 2021-03-23 2024-02-14 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum bestimmen eines kapazitätsverlusts eines batteriespeichers, vorrichtung und computerprogrammprodukt
JP2022182460A (ja) 2021-05-28 2022-12-08 株式会社Ｇｓユアサ 推定装置、蓄電装置、推定方法
EP4123320B1 (de) 2021-07-23 2024-03-13 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum bestimmen eines kapazitätsverlusts eines batteriespeichers, vorrichtung und computerprogrammprodukt
EP4123321A1 (de) 2021-07-23 2023-01-25 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren, vorrichtung und computerprogrammprodukt zur restwertbestimmung von batteriespeichern

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116859246A (zh) * 2023-07-25 2023-10-10 上海思格源智能科技有限公司 一种电池电芯自动识别方法及***
CN116859246B (zh) * 2023-07-25 2024-05-07 上海思格源智能科技有限公司 一种电池电芯自动识别方法及***

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