[发明专利]基于云端放电数据的电池组一致性评价方法

说明书

本发明公开了一种基于云端放电数据的电池组一致性评价方法，包括以下步骤：步骤1，通过对云端数据进行数据清洗，获得若干组电池单体放电电压数据；步骤2，对电池单体放电电压数据进行包络处理，得到上包络线和下包络线；步骤3，分别对上包络线和下包络线进行判断，得到上包络线每一时刻最大最小值差值累加曲线和下包络线每一时刻最大最小值差值累加曲线；步骤4，对上包络线每一时刻最大最小值差值累加曲线和下包络线每一时刻最大最小值差值累加曲线进行累加，得到最终加和曲线；步骤5，通过最终加和曲线的斜率的大小对电池组一致性定量评价。

技术领域

本发明涉及电池安全技术领域，具体涉及一种基于云端放电数据的电池组一致性评价方法。

背景技术

近年来，随着能源结构的转变，新型能源不断提升，电池被广泛应用于储能系统以及电动汽车等领域。电池储能是利用电化学反应实现电能与化学能之间相互转换的储能技术。其中，锂离子电池凭借其能量密度高、自放电率低以及无记忆性等优点在众多电池中脱颖而出，成为使用最广泛的电池之一。由于锂离子电池单体的制造技术受限，为了满足用电设备对电池功率和能量的需求，常将多个单体电池通过串并联的方式组成电池组来为用电设备供电。但由于使用材料以及制造工艺等原因，出厂的电池单体可能存在差异，加之使用环境的影响，电池单体之间的差异性会在使用过程中逐渐加深。表现为电池的电压、内阻以及容量的变化差异，导致电池组可用容量下降，寿命缩短，直接影响用电设备的经济性、稳定性和安全性。因此，及时准确地检测出电池组中不一致的电池单体并进行更换对维持电池组安全稳定运行具有重要意义。

电池组的不一致性是其性能的重要影响因素，能降低电池组的可用容量和循环寿命。并联电路中电池衰减速度的不一致性会加速系统的恶化。电池组的不一致性最直观的表现是电池单体电压的不一致性，对电池组电压一致性的统计研究是现有文献中比较常见的。目前，针对电池组不一致性的形成原因、不一致性对电池组使用寿命的影响，主要集中在电动汽车动力电池和实验、测试环境展开相关研究。

如今，绝大多数对电池组的数据分析采用的是充电段数据，充电段数据具有质量高、数据波动平稳等优势，放电数据往往因质量过低而得不到利用价值。

发明内容

本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于云端放电数据的电池组一致性评价方法。

本发明提供了一种基于云端放电数据的电池组一致性评价方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤1，通过对云端数据进行数据清洗，获得若干组电池单体放电电压数据；步骤2，对电池单体放电电压数据进行包络处理，得到上包络线和下包络线；步骤3，分别对上包络线和下包络线进行判断，得到上包络线每一时刻最大最小值差值累加曲线和下包络线每一时刻最大最小值差值累加曲线；步骤4，对上包络线每一时刻最大最小值差值累加曲线和下包络线每一时刻最大最小值差值累加曲线进行累加，得到最终加和曲线；步骤5，通过最终加和曲线的斜率的大小对电池组一致性定量评价。

在本发明提供的基于云端放电数据的电池组一致性评价方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤2中，进行包络处理时，采用的方法如下：记存储电池组单体电压为U，调用MATLAB中envelope函数

[U_up,U_down]＝envelope(U) (1)

式中，U_up为上包络线，U_down为下包络线。

在本发明提供的基于云端放电数据的电池组一致性评价方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤3中，在进行判断时，采用的方法如下：

V_upmax，i＝max{U_up，1，U_up，2，U_up，3...U_up，i},i＝1,2,3...k (2)