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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115101138A(43)申请公布日2022.09.23(21)申请号202210751053.1G01R31/367(2019.01)(22)申请日2022.06.29G06F111/10(2020.01)(71)申请人上海玫克生储能科技有限公司地址201600上海市松江区新桥镇千帆路288弄2号1101室(72)发明人郝平超杨洲周志民严晓赵恩海(74)专利代理机构上海硕力知识产权代理事务所(普通合伙)31251专利代理师刘桂芝(51)Int.Cl.G16C20/10(2019.01)G16C20/70(2019.01)G06F30/17(2020.01)G06F30/27(2020.01)权利要求书2页说明书9页附图6页(54)发明名称基于参数辨识的锂电池设计优化方法及装置、存储介质(57)摘要本发明提供了基于参数辨识的锂电池设计优化方法及装置、存储介质,包括:获取样品电池对应的电化学模型的第一类参数;获取样品电池化成后的外部性能数据;根据第一类参数和外部性能数据基于数据驱动方式辨识电化学模型的第二类参数;根据第一类参数和第二类参数构建电化学模型;调整电化学模型的可调整参数,获得参数改变后的电化学模型的输出电压曲线,根据输出电压曲线计算对应的优化目标值,在可调整参数的可调范围内选择使优化目标值最大的参数作为目标电池参数。本发明在优化电池性能的同时,大幅降低了电池设计的时间和成本。CN115101138ACN115101138A权利要求书1/2页1.一种基于参数辨识的锂电池设计优化方法,其特征在于,包括:获取样品电池对应的电化学模型的第一类参数,所述第一类参数在所述样品电池的制造过程中获得;获取所述样品电池化成后的外部性能数据,所述外部性能数据通过测试所述样品电池获得;根据所述第一类参数和所述外部性能数据基于数据驱动方式辨识所述电化学模型的第二类参数;根据所述第一类参数和所述第二类参数构建所述电化学模型;确定优化目标,设置所述电化学模型的可调整参数及其可调范围;调整所述可调整参数,根据参数改变后的电化学模型得到对应的优化目标值,在所述可调整参数的可调范围内选择使优化目标值最大的参数作为目标电池参数。2.根据权利要求1所述的基于参数辨识的锂电池设计优化方法,其特征在于,所述样品电池化成后的外部性能数据包括:正极材料的开路电位与化学计量数之间的关系曲线、负极材料的开路电位与化学计量数之间的关系曲线,所述化学计量数为活性材料表面锂离子浓度与活性材料最大锂离子浓度的比值;和/或,所述样品电池在低于第一倍率下的电压曲线,所述第一倍率不大于1/20C;和/或,所述样品电池在恒流工况第二倍率下的电压曲线,所述第二倍率大于所述第一倍率;和/或,所述样品电池在动态工况下的电压曲线。3.根据权利要求2所述的基于参数辨识的锂电池设计优化方法,其特征在于,所述的根据所述第一类参数和所述外部性能数据基于数据驱动方式辨识所述电化学模型的第二类参数,包括:根据所述第一类参数、所述正极材料的开路电位与化学计量数之间的关系曲线、所述负极材料的开路电位与化学计量数之间的关系曲线,以及所述样品电池在低于第一倍率下的电压曲线,基于数据驱动方式辨识正极和负极活性材料在荷电状态SOC等于0时的化学计量数和SOC等于100%时的化学计量数。4.根据权利要求2所述的基于参数辨识的锂电池设计优化方法,其特征在于,所述的根据所述第一类参数和所述外部性能数据基于数据驱动方式辨识所述电化学模型的第二类参数,还包括:根据所述第一类参数和所述样品电池在恒流工况第二倍率下的电压曲线,基于数据驱动方式辨识除化学计量数以外的高敏感度参数。5.根据权利要求4所述的基于参数辨识的锂电池设计优化方法,其特征在于,在辨识除化学计量数以外的高敏感度参数之后,还包括:根据所述第一类参数、所述第二类参数中的高敏感度参数和所述样品电池在动态工况下的电压曲线,基于数据驱动方式辨识所述第二类参数的中低敏感度参数。6.根据权利要求1所述的基于参数辨识的锂电池设计优化方法,其特征在于,所述基于数据驱动方式辨识所述电化学模型的第二类参数,包括:采用启发式算法或神经网络模型或卡尔曼滤波辨识所述电化学模型的第二类参数。7.根据权利要求6所述的基于参数辨识的锂电池设计优化方法,其特征在于,所述启发式算法包括布谷鸟算法、遗传算法、粒子群算法。2CN115101138A权利要求书2/2页8.根据权利要求1所述的基于参数辨识的锂电池设计优化方法,其特征在于,所述调整所述电化学模型的可调整参数包括:通过启发式算法自动调整所述电化学模型的可调整参数。9.一种基于参数辨识的锂电池设计优化装置,其特征在于,包括:第一获取模块,用于获取样品电池对应的电化学模型的第一类参数