[发明专利]一种基于云端大数据的电池寿命主动控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于云端大数据的电池寿命主动控制方法，包括步骤：

步骤1，基于云端电池管理系统具备的海量数据建立电池寿命模型；

步骤2，设定电池寿命目标：累计时间t_total或者累计吞吐量Ah_total后电池SOH不小于SOH_end，即达到质保边界SOH不低于SOH_end；并计算基于质保的电池剩余寿命；

步骤3，根据电池寿命模型，应用最优化求解思路计算在当前SOH_now下能满足设定寿命目标的未来使用策略组合，包括倍率、SOC使用区间及热管理控制目标；计算包括：

步骤3.1，将所述电池寿命模型转换为

SOH＝f₁(T，I_c，SOC1，t*Ah_per)+f₂(T，SOC2,t*St_R)     (2)

其中，Ah_per为每日电荷吞吐量，由累计吞吐量/累计总时间计算到；

St_R为存储时间比例，由累计静置时间/累计总时间计算到；t为累计总时间；f₁为循环衰减；f₂为日历衰减；T为温度，单位K；SOC1为SOC区间；Ah为累计电荷吞吐量；SOC2为存储SOC；

步骤3.2，将二维寿命目标转换为一维目标：

其中，t_end为寿命时间目标，单位天；

步骤3.3，在未来t_end-t_now的时间内电池的衰减不大于SOH_now-SOH_end，即为：

f₁(T，I_c,SOC1,(t_end-t_now)*Ah_per)+f₂(T,SOC2,(t_end-t_now)*St_R)≤

SOH_now-SOH_end(4)

其中，I_c为充电倍率；

对公式(4)求解得到温度、倍率、SOC使用区间的组合，即得到在当前SOH_now下能满足设定寿命目标的未来使用策略组合；

步骤4，在所述未来使用策略组合中筛选出对性能产生负面影响最小的一种，同时应对同款车型及电池计算的控制策略结果统计，根据正态分布的3δ原则，对3δ以内的数据确定控制目标；

步骤5，将云端大数据计算结果，经后台离线统计分析确定控制策略参数，实时导入至车载系统，与车载BMS系统OTA交互，实现实时控制；同时对云端计算的控制参数实时统计分析，提前对寿命衰减情况预警。

2.根据权利要求1所述的基于云端大数据的电池寿命主动控制方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤1.1、对一款车型，基于云端大数据统计使用历史数据：电池最高温度的历史均值，历史SOC使用区间，历史充电倍率、当前累计静置时间,当前累计总时间t_now，当前累计吞吐量Ah_now、行驶里程；并统计车载系统计算的SOH衰减值；

步骤1.2、根据使用历史数据及SOH正态分布统计3δ原则，针对累积里程达到一定值的用户车辆实测电池衰减，每区间测试样本不低于2个；

步骤1.3、根据实测数据及SOH衰减值，应用聚类分析及神经网络建模方法，综合确定所述电池寿命模型如下

SOH＝f₁(T,I_c,SOC1,Ah)+f₂(T,SOC2,t₀)       (1)

其中，f₁为循环衰减；f₂为日历衰减；T为温度，单位K；I_c为充电倍率；SOC1为SOC区间；Ah为累计电荷吞吐量；SOC2为存储SOC；t₀为存储时间，单位天。