电池SOH评估方法、装置、设备及可读存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115932621A(43)申请公布日2023.04.07(21)申请号202211603953.8(22)申请日2022.12.13(71)申请人南斗六星系统集成有限公司地址430056湖北省武汉市经济开发区华中电子商务产业园B5栋(72)发明人严俊曹东王磊袁颖万龙刘杨(74)专利代理机构武汉智权专利代理事务所(特殊普通合伙)42225专利代理师罗成(51)Int.Cl.G01R31/387(2019.01)G01R31/367(2019.01)G01R31/378(2019.01)权利要求书3页说明书11页附图4页(54)发明名称电池SOH评估方法、装置、设备及可读存储介质(57)摘要本发明提供一种电池SOH评估方法、装置、设备及可读存储介质，电池SOH评估方法包括：确定待评估电池的充电基础数据集和放电基础数据集；基于充电基础数据集和放电基础数据集，构建得到电池容量基础评估模型；确定待评估电池的充电差异数据集和放电差异数据集；基于充电差异数据集和放电差异数据集，构建得到电池容量差异评估模型；对电池容量基础评估模型和电池容量差异评估模型进行权重分配，构建得到电池容量评估模型。通过本发明，所构建的电池容量评估模型既体现了相似电池使用情况下的性能衰减程度，又具有不同电池间的差异性而导致的性能衰减差异，具有较强的鲁棒性。CN115932621ACN115932621A权利要求书1/3页1.一种电池SOH评估方法，其特征在于，所述电池SOH评估方法包括：获取第一充电数据集和第一放电数据集；计算第一充电数据集中每条数据的充电最大可用容量，将计算得到的充电最大可用容量加入第一充电数据集的每条数据中，得到第二充电数据集；计算第一放电数据集中每条数据的放电最大可用容量，将计算得到的放电最大可用容量加入第一放电数据集的每条数据中，得到第二放电数据集；根据待评估电池的分组标签，从第二电池充电数据集和第二电池放电数据集中，确定待评估电池的充电基础数据集和放电基础数据集；基于充电基础数据集和放电基础数据集，使用车辆使用天数和车辆行驶总里程，分别和充电最大可用容量以及放电最大可用容量，进行函数拟合，构建得到电池容量基础评估模型；根据待评估电池的车辆标识，从第二充电数据集和第二放电数据集中，确定待评估电池的充电差异数据集和放电差异数据集；基于充电差异数据集和放电差异数据集，使用车辆使用天数和车辆行驶总里程，分别和充电最大可用容量以及放电最大可用容量，构建得到电池容量差异评估模型；对电池容量基础评估模型和电池容量差异评估模型进行权重分配，构建得到电池容量评估模型；根据待评估电池的车辆使用天数和车辆行驶总里程，使用电池容量评估模型，计算得到待评估电池的当前最大可用容量；根据待评估电池的当前最大可用容量和待评估电池的出厂额定容量，计算得到待评估电池的电池SOH。2.如权利要求1所述的电池SOH评估方法，其特征在于，所述第一充电数据集中的每条数据包括充电量、充电开始电池SOC和充电结束电池SOC，所述计算第一充电数据集中每条数据的充电最大可用容量包括：根据第一充电数据集中每条数据的充电量、充电开始电池SOC和充电结束电池SOC，计算第一充电数据集中每条数据的充电最大可用容量。3.如权利要求1所述的电池SOH评估方法，其特征在于，所述第一放电数据集中的每条数据包括行程使用电量、行程回收电量、行程开始电池SOC和行程结束电池SOC，所述计算第一放电数据集中每条数据的放电最大可用容量包括：根据第一放电数据集中每条数据的行程使用电量、行程回收电量、行程开始电池SOC和行程结束电池SOC，计算第一放电数据集中每条数据的放电最大可用容量。4.如权利要求1所述的电池SOH评估方法，其特征在于，所述待评估电池的充电基础数据集和放电基础数据集中的每条数据包括车辆使用天数和车辆行驶总里程，所述基于充电基础数据集和放电基础数据集，使用车辆使用天数和车辆行驶总里程，分别和充电最大可用容量以及放电最大可用容量，进行函数拟合，构建得到电池容量基础评估模型包括：基于充电基础数据集和放电基础数据集，对车辆使用天数和充电最大可用容量，车辆使用天数和放电最大可用容量，车辆行驶总里程和充电最大可用容量，车辆行驶里总程和放电最大可用容量，分别进行函数拟合，得到第一拟合函数、第二拟合函数、第三拟合函数和第四拟合函数；2CN115932621A权利要求书2/3页对第一拟合函数、第二拟合函数、第三拟合函数和第四拟合函数进行权重分配，构建得到电池容量基础评估模型；构建得到的电池容量基础评估模型具体为：model_base＝m1*((w1*Ftc(day)+w2*Ftd(day))+m2*(w1*Fmc(mile)+w2*Fmd(mile))；其