[发明专利]电池参数辨识方法、装置及电子设备有效

专利信息
申请号: 202211330570.8 申请日: 2022-10-28
公开(公告)号: CN115494406B 公开(公告)日: 2023-03-24
发明(设计)人: 刘新华;于瀚卿;张力升;杨世春;林家源;任秉韬 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G01R31/3842 分类号: G01R31/3842;G01R31/367;G01R31/392;G06F30/20
代理公司: 北京格允知识产权代理有限公司 11609 代理人: 王文雅
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 电池 参数 辨识 方法 装置 电子设备
【说明书】:

发明提供了一种电池参数辨识方法、装置及电子设备,其中方法包括:确定预设电池仿真模型中所包括的模型参数以及确定每一个模型参数的敏感程度;所述敏感程度用于表征该模型参数的变化对所述电池仿真模型输出的仿真电压的影响程度;根据每一个模型参数对应的敏感程度,确定每一个模型参数的时间辨识间隔;其中,敏感程度越高,时间辨识间隔越小;基于客户端上传的电池测量数据,按照模型参数对应的时间辨识间隔进行模型参数值的辨识,并将辨识到的模型参数值同步至所述客户端,以对所述客户端中设置的所述电池仿真模型进行更新。本方案,能够降低成本和提高辨识准确性。

技术领域

本发明实施例涉及电池技术领域,特别涉及一种电池参数辨识方法、装置及电子设备。

背景技术

在电池技术领域,对电池状态进行估计时一般需要获取电池的实时参数。目前,电池参数辨识方法一般包括离线参数辨识和在线参数辨识两种方法。但是离线辨识到的参数越来越不能够适用电池老化状态,而在线参数辨识方法成本较高。因此,需要提供一种成本低且准确性高的辨识方法。

发明内容

本发明实施例提供了一种电池参数辨识方法、装置及电子设备,能够降低成本和提高辨识准确性。

第一方面,本发明实施例提供了一种电池参数辨识方法,包括:

确定预设电池仿真模型中所包括的模型参数以及确定每一个模型参数的敏感程度;所述敏感程度用于表征该模型参数的变化对所述电池仿真模型输出的仿真电压的影响程度;

根据每一个模型参数对应的敏感程度,确定每一个模型参数的时间辨识间隔;其中,敏感程度越高,时间辨识间隔越小;

基于客户端上传的电池测量数据,按照模型参数对应的时间辨识间隔进行模型参数值的辨识,并将辨识到的模型参数值同步至所述客户端,以对所述客户端中设置的所述电池仿真模型进行更新。

在一种可能的实现方式中,所述确定每一个模型参数的敏感程度,包括:

预先基于离线辨识方法确定每一个模型参数的辨识值和仿真电压值,确定仿真电压值与测量电压值的第一平均绝对误差;

确定每一个模型参数对应的取值范围,并针对每一个模型参数,均执行:在该模型参数对应的取值范围中选择若干个均分值,将每一个均分值输入至所述电池仿真模型中得到对应的仿真电压值,并确定每一个均分值对应的第二平均绝对误差;将该模型参数中的最大第二平均绝对误差与所述第一平均绝对误差的比值,确定为该模型参数对应的敏感程度。

在一种可能的实现方式中,采用布谷鸟搜索算法作为元启发算法执行所述进行模型参数值的辨识。

在一种可能的实现方式中,所述电池仿真模型的构建方法包括:

基于电池参数和电池内部反应机理,建立电池的电化学模型;

在电池负极建立用于SEI膜生长的空间网络;所述空间网络的底面为电池负极颗粒表面,所述空间网络的高度方向为电池负极颗粒的径向;所述空间网络从底面开始至高度方向上被划分为多层网格;

从所述空间网络中多层网格的底层网格开始,对所述空间网络中的SEI膜生长进行蒙特卡洛模拟,得到电池的老化模型;

将所述电化学模型和所述老化模型进行参数耦合,得到所述电池仿真模型。

在一种可能的实现方式中,按照如下方式对每一个生长阶段中所述空间网络中的SEI膜生长进行蒙特卡洛模拟:

基于上一个生长阶段所述空间网络中的非空位网格,确定当前生长阶段待生长SEI膜的空位网格;所述非空位网格为已生长有SEI膜的网格;

针对当前生长阶段待生长SEI膜的每一个空位网格,分别计算SEI膜的形成速率;

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