[发明专利]一种蓄电池健康状态评估方法及装置

权利要求书

1.一种蓄电池健康状态评估方法，其特征在于，包括：

获取当前周期的上一周期待测蓄电池容量衰减的第一评估分值和当前温度对应的待测蓄电池的出厂OCV-SOC曲线；

接收当前周期车载监控终端发送的第一数据包，并对所述第一数据包进行过滤，生成第二数据包；

根据所述第二数据包和所述出厂OCV-SOC曲线确定曲线各点容量衰减百分比；

对所述曲线各点容量衰减百分比进行加权平均确定当前周期待测蓄电池容量衰减的第二评估分值；

当所述第一评估分值和所述第二评估分值均小于预设分值阈值时，则确认所述待测蓄电池处于不健康状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二数据包包括：有效放电参数：

所述方法还包括：

根据所述有效放电参数确定每个放电时间段的待测蓄电池内阻；

根据所述每个放电时间段的待测蓄电池内阻通过加权计算得到待测蓄电池当前内阻；

判断所述待测蓄电池当前内阻是否小于预设内阻阈值；

若所述待测蓄电池当前内阻小于预设内阻阈值时，则确认所述待测蓄电池处于不健康状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一数据包包括：充电参数和放电参数；

所述对所述第一数据包进行过滤，生成第二数据包，包括：

剔除所述充电参数和所述放电参数中的无效充电参数和无效放电参数，生成所述第二数据包，其中，所述第二数据包包括：所述有效放电参数和有效充电参数；

相应的，所述曲线各点容量衰减百分比是根据所述有效充电参数和所述出厂OCV-SOC曲线确定的。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述有效充电参数包括：多组荷电量和与所述荷电量对应的电压；

所述根据所述第二数据包和所述出厂OCV-SOC曲线确定曲线各点容量衰减百分比，包括：

根据所述多组荷电量和与所述荷电量对应的电压拟合出完整的真实OCV-SOC曲线；

根据所述完整的真实OCV-SOC曲线确定各点的真实曲线斜率；

根据所述出厂OCV-SOC曲线确定各点的出厂曲线斜率；

根据所述真实曲线斜率和所述出厂曲线斜率确定出曲线各点容量衰减百分比。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

当确认所述待测蓄电池处于健康状态时，根据所述第二评估分值和/或待测蓄电池内阻利用待测蓄电池健康状态识别模型策略，确定所述待测蓄电池处于不健康状态的发生时间，其中所述待测蓄电池健康状态识别模型策略包括：待测蓄电池健康状态识别策略和待测蓄电池健康状态识别模型组件，所述待测蓄电池健康状态识别模型组件是根据多个蓄电池的评估分值和/或蓄电池内阻与所述蓄电池的评估分值和/或蓄电池内阻对应的蓄电池处于不健康状态的发送时间之间的对应关系训练得到；

将所述待测蓄电池处于不健康状态的发生时间发送至所述待测蓄电池对应的车辆，以使得所述待测蓄电池根据所述发生时间生成对应的提示。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待测蓄电池健康状态识别模型组件被设置为按照下述方式建立：

获取多个与所述待测蓄电池相同的蓄电池的状态信息，所述状态信息包括：蓄电池的评估分值和/或蓄电池内阻和与所述蓄电池的评估分值和/或蓄电池内阻对应的发生时间；

建立所述待测蓄电池健康状态识别模型组件，其中，所述待测蓄电池健康状态识别模型包括多个模型参数；

将所述状态信息中的蓄电池的评估分值和/或蓄电池内阻作为所述待测蓄电池健康状态识别模型组件的输入数据，将与所述待测蓄电池健康状态识别模型组件对应的发生时间作为所述待测蓄电池健康状态识别模型组件的输出数据，调整所述待测蓄电池健康状态识别模型组件的所述模型参数，直至所述待测蓄电池健康状态识别模型组件达到预设要求。