[发明专利]基于人工神经网络的电池微短路定量诊断方法有效

专利信息
申请号: 201810153882.3 申请日: 2018-02-22
公开(公告)号: CN108363016B 公开(公告)日: 2021-02-26
发明(设计)人: 孔祥栋;张振东;郑岳久;尹丛勃 申请(专利权)人: 上海理工大学
主分类号: G01R31/367 分类号: G01R31/367;G01R31/385;G01R31/392
代理公司: 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 代理人: 郁旦蓉
地址: 200093 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 人工 神经网络 电池 短路 定量 诊断 方法
【权利要求书】:

1.一种基于人工神经网络的电池微短路定量诊断方法,用于对当前电池的微短路状态进行诊断,其特征在于,包括:

步骤一,测量电池单体的电池老化参数;

步骤二,将所述电池单体放置在设有预定温度的恒温箱中;

步骤三,对所述电池单体的正负极进行外接电阻;

步骤四,对接有所述外接电阻的所述电池单体进行充电并记录预定电压区间段内所述电池单体的充电时间,同时记录所述电池单体的所述电池老化参数、所述外接电阻的阻值以及所述预定温度,完成一次所述电池单体的样本数据采集;

步骤五,更换不同阻值的电阻并重复所述步骤四,得到不同外接电阻阻值下的所述预定电压区间段内所述电池单体的充电时间,得到不同外接电阻阻值下的所述电池单体的样本数据;

步骤六,调整所述恒温箱得到不同的温度后重复所述步骤二至所述步骤五,得到不同温度、不同外接电阻阻值下所述预定电压区间段内所述电池单体的充电时间,即不同温度、不同阻值下所述电池单体的样本数据;

步骤七,更换不同老化程度的电池单体并重复所述步骤一至所述步骤六,得到不同温度、不同外接电阻阻值下所述预定电压区间段内多个电池单体的充电时间,即、不同老化程度的电池单体在不同温度、外接有不同外接电阻阻值的样本数据;

步骤八,以电池单体的电池老化参数、所处温度、充电时间作为人工神经网络的输入量,电池单体的外接电阻阻值作为人工神经网络的输出量,根据所述步骤七中得到的样本数据进行人工神经网络训练,并将训练好的人工神经网络集成到电池管理系统中;

步骤九,当电能存储设备进行一次充电时记录所述当前电池在所述预定电压区间段内的充电时间;

步骤十,将所述当前电池的当前温度、当前电池老化参数以及当前充电时间输入至所述电池管理系统中的所述人工神经网络,经计算得到所述当前电池的微短路阻值;以及

步骤十一,根据所述微短路阻值判定所述当前电池的微短路状态。

2.根据权利要求1所述的基于人工神经网络的电池微短路定量诊断方法,其特征在于:

其中,所述人工神经网络为BP神经网络或RBF神经网络。

3.根据权利要求1所述的基于人工神经网络的电池微短路定量诊断方法,其特征在于:

其中,所述当前电池为电池单体或电池组内的所有电池单体。

4.根据权利要求1所述的基于人工神经网络的电池微短路定量诊断方法,其特征在于:

其中,所述电池老化参数为所述电池单体的电池容量、电池健康状态、循环次数、日历寿命以及电池累计充放电电量中的任意一至多种参数。

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