[发明专利]一种基于两点寿命特征的锂电池在线寿命预测方法

说明书

本发明公开了一种基于两点寿命特征的锂电池在线寿命预测方法。本发明包括以下步骤：1采集全新锂电池不同次充放电循环中的充电电压与充电容量以及寿命，获得对应的两条电压容量曲线；2计算获得当前锂电池的容量差曲线；3计算所有充电电压组合对应的两点寿命特征；4重复步骤1‑3，获得各个锂电池的寿命和各个锂电池的所有充电电压组合对应的两点寿命特征；5选取最佳充电电压组合和最佳两点寿命特征，构成训练集；6获得训练后的锂电池寿命预测回归模型；7在线诊断时，采集获得待预测锂电池的待预测的最佳两点寿命特征，预测输出获得当前待预测锂电池的寿命。本发明实现了锂电池寿命的精准预测，提升了锂电池的可靠性、安全性、与耐久性。

技术领域

本发明属于锂电池研发与应用的领域的一种锂电池在线寿命预测方法，具体涉及了一种基于两点寿命特征的锂电池在线寿命预测方法。

背景技术

锂电池具有成本低、能量密度高、循环寿命长等优点，被广泛应用于固定式、便携式和交通等领域。寿命预测技术在加速锂电池新材料、新结构和新管理系统等技术的研发以及实际应用中锂电池的安全运行、预测维护和二次使用等方面都起着重要作用。然而，由于锂电池具有复杂的老化机理，且老化路径受设计、生产和应用过程中诸多因素的影响，使得在复杂的老化路径、广泛的设备可变性和多变的动态运行条件下实现简单、快速和精确的锂电池寿命预测成为了一项巨大挑战。此外，对于由数千个电池组成的大型锂电池组，由于电池之间不可避免的存在各种内在和外在差异，因此需要对每个电池进行单独的寿命预测，这将带来巨大的数据存储负担、计算负担和成本负担。同时，由于实际应用中锂电池的放电模式都是随机的，因此不能基于特定的放电测试来提取特征进行锂电池的在线寿命预测。解决以上问题的有效方案包括寿命预测算法的改进和寿命预测特征的改进。然而，当前大量相关研究都集中在开发更好的算法上，而很少关注开发更好的特征。当锂电池的寿命预测特征足够好时，使用简单的回归模型便能够实现准确的寿命预测。因此，设计和开发更好的锂电池寿命预测特征具有着重要意义。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提出了一种基于两点寿命特征的锂电池在线寿命预测方法。

本发明采用的方案是：

本发明包括以下步骤：

1)采集全新锂电池不同的两次充放电循环中的充电电压与充电容量以及当前锂电池的寿命，获得两次充放电循环对应的电压容量曲线；

2)根据两次充放电循环对应的电压容量曲线，获得当前锂电池的容量差曲线；

3)计算当前锂电池的容量差曲线中所有充电电压组合对应的两点寿命特征；

4)重复步骤1)-3)对各个锂电池均进行处理，获得各个锂电池的寿命和各个锂电池的所有充电电压组合对应的两点寿命特征；

5)根据各个锂电池的所有充电电压组合对应的两点寿命特征，选取最佳充电电压组合，将最佳充电电压组合对应的两点寿命特征作为最佳两点寿命特征，由所有锂电池的最佳两点寿命特征和对应锂电池寿命构成训练集；

6)基于训练集对锂电池寿命预测回归模型进行训练，获得训练后的锂电池寿命预测回归模型；

7)在线诊断时，仅采集待预测锂电池的不同的两次充放电循环中最佳充电电压组合对应的充电电压和充电容量，计算出待预测锂电池的最佳两点寿命特征，将待预测锂电池的最佳两点寿命特征输入到训练好的锂电池寿命预测回归模型中进行预测，输出获得当前待预测锂电池的寿命。

所述步骤2)具体为：

将两条电压容量曲线上每个充电电压的对应容量值相减获得差向量作为该充电电压的容量差向量，绘制成当前锂电池的容量差曲线，容量差曲线中的横坐标为充电电压，容量差曲线中的纵坐标为容量差向量。

所述步骤3)具体为：