[发明专利]一种新能源车辆动力电池寿命预测方法及系统

权利要求书

1.一种新能源车辆动力电池寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取与大数据平台(3)连接的车辆的动力电池寿命预测相关数据；

对上述动力电池寿命预测相关数据进行筛选得到动力电池剩余充放电循环数相关的数据,将筛选后的数据进行神经网络训练建立车辆动力电池寿命预测模型；上述建立车辆动力电池寿命预测模型包括建立动力电池剩余充放电循环数预测模型，步骤包括将动力电池剩余充放电循环数相关数据通过预设算法输出的剩余充放电循环数与参考剩余充放电循环数对比，当剩余充放电循环数与参考剩余充放电循环数的差值不大于误差值时建立动力电池剩余充放电循环数预测模型，当剩余充放电循环数与剩余充放电循环数的差值大于误差值时调节隐藏层权重参数、隐藏层偏置、输出层的权重参数以及输出层的偏置直到剩余充放电循环数与参考剩余充放电循环数的差值不大于误差值，动力电池剩余充放电循环数预测模型为其中y1为剩余充放电循环数预测值，j＝1…m，m为隐藏层节点数，i＝1…n，n为输入数据特征数，t_i为动力电池剩余充放电循环数输入参数，为隐藏层权重参数，为隐藏层偏置，为输出层权重参数，b⁰为输出层偏置，f_H为激活函数；

建立模型后获取与大数据平台(3)连接的车辆的当前动力电池寿命预测相关数据，代入车辆动力电池寿命预测模型后输出动力电池寿命预测结果。

2.根据权利要求1所述的新能源车辆动力电池寿命预测方法，其特征在于，上述筛选步骤包括对上述动力电池寿命预测相关数据进行清洗，去除异常数据和空数据，对清洗后的数据进行相关性分析得到包括动力电池剩余充放电循环数相关的数据。

3.根据权利要求2所述的新能源车辆动力电池寿命预测方法，其特征在于，所述相关性分析包括选取皮尔逊相关系数大于预设系数值的动力电池寿命预测相关数据。

4.根据权利要求1所述的新能源车辆动力电池寿命预测方法，其特征在于，上述输出动力电池寿命预测结果步骤包括当得出y1时，将y1作为动力电池寿命预测结果输出。

5.根据权利要求4所述的新能源车辆动力电池寿命预测方法，其特征在于，所述动力电池剩余充放电循环数相关数据包括动力电池温度以及动力电池电流数据。

6.根据权利要求1至5任意一项权利要求所述的新能源车辆动力电池寿命预测方法，其特征在于，新能源车辆动力电池寿命预测方法还包括当动力电池寿命预测相关数据更新时，对车辆动力电池寿命预测模型进行更新，得到新的车辆动力电池寿命预测模型。

7.一种新能源车辆动力电池寿命预测系统，包括与车辆连接并且能获得车辆上的数据的大数据平台(3)，其特征在于，新能源车辆动力电池寿命预测系统还包括用于采集动力电池寿命预测相关数据的采集模块(1)以及设置在车辆上用于接收采集模块(1)输出数据的控制单元(2)，所述采集模块(1)与控制单元(2)连接，所述控制单元(2)与大数据平台(3)无线连接，大数据平台(3)用于接收与其连接的车辆的控制单元(2)输出的车辆的动力电池寿命预测相关数据，并对接收到的数据进行筛选得到包括动力电池剩余充放电循环数相关的数据，对筛选后的数据进行神经网络训练建立车辆动力电池寿命预测模型，上述建立车辆动力电池寿命预测模型包括建立动力电池剩余充放电循环数预测模型，步骤包括将动力电池剩余充放电循环数相关数据通过预设算法输出的剩余充放电循环数与参考剩余充放电循环数对比，当剩余充放电循环数与参考剩余充放电循环数的差值不大于误差值时建立动力电池剩余充放电循环数预测模型，当剩余充放电循环数与剩余充放电循环数的差值大于误差值时调节隐藏层权重参数、隐藏层偏置、输出层的权重参数以及输出层的偏置直到剩余充放电循环数与参考剩余充放电循环数的差值不大于误差值，动力电池剩余充放电循环数预测模型为其中y1为剩余充放电循环数预测值，j＝1…m，m为隐藏层节点数，i＝1…n，n为输入数据特征数，t_i为动力电池剩余充放电循环数输入参数，为隐藏层权重参数，为隐藏层偏置，为输出层权重参数，b⁰为输出层偏置，f_H为激活函数；大数据平台(3)还用于在建立模型后获取与其连接的车辆的当前动力电池寿命预测相关数据，代入车辆动力电池寿命预测模型后输出动力电池寿命预测结果。