[发明专利]一种车辆电池健康状态评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种车辆电池健康状态评估方法及系统，方法包括获取车辆电池历史运行数据；将所述历史运行数据划分为多个片段，并筛选出满足预设条件的所述片段以形成第一集合；对所述第一集合中片段的电池容量和电池能量进行修正；基于修正后的所述第一集合构建多种电池健康状态评价指标以用作模型特征值，并通过多种机器学习模型对所述模型特征值进行调优，以得到所述车辆电池健康状态的评估结果。本发明基于真实车辆电池的历史运行数据对电池健康状态进行评估，数据来源更加真实可靠，评估结果更加准确。

技术领域

本发明涉及电动汽车管理技术领域，具体涉及一种车辆电池健康状态评估方法及系统。

背景技术

当下电动汽车发展迅速，已在生活中占据不可动摇的地位，近年来也已成为世界范围内汽车行业的重大发展对象，但是电动汽车电池健康状态评估仍然是目前急需克服的一大难点。

现有技术中，一般采取在实验室条件下以恒压恒流的方式进行充放电实验或尽可能的模拟实车运行工况以及环境，模拟过程中缺少路况、驾驶者习惯、数据采集误差等因素考量，电池健康状态评估的准确性欠佳。

发明内容

基于以上现有技术的不足，本发明基于真实车辆电池的历史运行数据对电池健康状态进行评估，数据来源更加真实可靠，评估结果更加准确。

为了解决上述技术问题，本发明的一个方面，提供了一种车辆电池健康状态评估方法，包括:

获取车辆电池历史运行数据；

将所述历史运行数据划分为多个片段，并筛选出满足预设条件的所述片段以形成第一集合；

对所述第一集合中片段的电池容量和电池能量进行修正；

基于修正后的所述第一集合构建多种电池健康状态评价指标以用作模型特征值，并通过多种机器学习模型对所述模型特征值进行调优，以得到所述车辆电池健康状态的评估结果。

更进一步地，所述历史运行数据包括：车辆运行速度、车辆行驶总里程数、电池剩余电量、单体电池最高温度、单体电池最低温度、单体电池最高电压、单体电池最低电压、环境温度、车辆运行状态、车辆充放电状态。

更进一步地，所述将所述历史运行数据划分为多个片段，并筛选出满足预设条件的所述片段以形成第一集合包括：

将停车充电状态下获取的所有所述历史运行数据归为第一数据组、将启动行驶状态下获取的所有所述历史运行数据归为第二数据组、将充电完成静置状态下获取的所有所述历史运行数据归为第三数据组；

所述第一数据组中若相邻两个所述历史运行数据的时间间隔大于第一预设值，则将相邻两个所述历史运行数据分别作为一个第一片段；否则，将相邻两个所述历史运行数据作为同一第一片段；

所述第二数据组中若相邻两个所述历史运行数据的时间间隔大于第二预设值，则将相邻两个所述历史运行数据分别作为一个第二片段；否则，将相邻两个所述历史运行数据作为同一第二片段；

所述第三数据组中若相邻两个所述历史运行数据的时间间隔大于第三预设值，则将相邻两个所述历史运行数据分别作为一个第三片段；否则，将相邻两个所述历史运行数据作为同一第三片段；

筛选出满足预设条件的所述第一片段、所述第二片段和所述第三片段，以组合形成第一集合。

更进一步地，所述对所述第一集合中片段的电池容量和电池能量进行修正包括：

通过K-means聚类算法将所述第一集合中片段根据运行工况聚类成七类，并计算每一聚类下片段的电池平均能耗和均值电流；

通过第一关系式对每个聚类下片段的电池容量和电池能量进行修正，所述第一关系式为：