[发明专利]一种锂电池健康状态和剩余可用寿命的预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种锂电池健康状态和剩余可用寿命的预测方法及系统，涉及锂电池性能评估技术领域，包括根据锂电池充放电循环数据，采用粒子滤波算法，构建第一锂电池剩余容量预测模型；根据锂电池充放电循环数据，采用高斯过程回归算法，构建第二锂电池剩余容量预测模型；判断当前循环次数对应的综合剩余容量是否大于失效容量阈值；综合剩余容量是根据锂电池综合剩余容量预测模型计算得到的；锂电池综合剩余容量预测模型是根据第一锂电池剩余容量预测模型和第二锂电池剩余容量预测模型构建的；若是返回判断步骤；若否确定锂电池的健康状态为失效状态，当前循环次数确定为锂电池的剩余可用寿命。本发明能够提高预测精度，缩短锂电池检测周期。

技术领域

本发明涉及锂电池性能评估技术领域，特别是涉及一种锂电池健康状态和剩余可用寿命的预测方法及系统。

背景技术

为了保证电动汽车的安全可靠行驶，电池管理系统(BMS)必须实时、准确地获取车载动力电池组的使用状态信息。其中，电池老化预测问题是电池管理系统中的一个关键问题，电池的老化状态可以用电池的健康状态(SOH)表示。研究电池SOH的一个重要原因是，可以在其基础上预测电池的剩余可用寿命(RUL)。在已知电池RUL的前提下，就可以结合实际需要调整电动汽车的运行工况，以延长电池的使用寿命，并且可以在电池寿命终止之前，提前更换电池包，以免影响电动汽车的正常行驶和安全性。

锂离子电池(简称锂电池)的健康状态和剩余可用寿命是BMS的重要性能指标，无论是正极材料还是负极材料的研究，或者是单体电池组的测试，都需在实验室中进行循环性能测试，以进行健康状态和循环寿命的测定。在对电池的循环性能进行测试时，主要需要确定电池的充放电模式，用周期性循环至电池容量下降到某一规定值时(通常为额定容量的80％)，将电池所经历的充放电次数作为剩余可用寿命(RUL)，或者对比循环相同周次后电池剩余容量，以此表征测试电池循环性能。锂电池的健康状态和剩余可用寿命的评估方法也在很大程度上决定了电动汽车的性能。由于锂电池系统复杂，表现出来的性能非常复杂，故采用上述单一方法并不能准确预测锂电池的健康状态和剩余可用寿命。

发明内容

本发明的目的是提供一种锂电池健康状态和剩余可用寿命的预测方法及系统，以快速有效准确的评估锂电池的健康状态和剩余可用寿命，缩短锂电池检测周期，减少实验成本。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种锂电池健康状态和剩余可用寿命的预测方法，包括：

获取不同温度下的锂电池充放电循环数据；

根据所有所述锂电池充放电循环数据，采用粒子滤波算法，构建不同温度下的第一锂电池剩余容量预测模型；

根据所有所述锂电池充放电循环数据，采用高斯过程回归算法，构建不同温度下的第二锂电池剩余容量预测模型；

根据所述第一锂电池剩余容量预测模型和所述第二锂电池剩余容量预测模型，构建不同温度下的锂电池综合剩余容量预测模型；

分别判断不同温度下的当前循环次数对应的综合剩余容量是否大于失效容量阈值；其中，当前循环次数对应的所述综合剩余容量是根据所述锂电池综合剩余容量预测模型计算得到的；

若是，则确定当前循环次数对应的锂电池的健康状态为未失效状态，并将当前循环次数加1，然后返回分别判断不同温度下的当前循环次数对应的综合剩余容量是否大于失效容量阈值步骤；

若否，则确定当前循环次数对应的锂电池的健康状态为失效状态，并将当前循环次数确定为锂电池的剩余可用寿命，进而确定不同温度下的锂电池的剩余可用寿命。

可选的，所述获取不同温度下的锂电池充放电循环数据，具体包括：

步骤(1)：将锂电池置于恒温箱中，并设置恒温箱温度；