[发明专利]一种锂电子电池析锂检测模型构建方法在审
申请号: | 202211575400.6 | 申请日: | 2022-12-08 |
公开(公告)号: | CN115877219A | 公开(公告)日: | 2023-03-31 |
发明(设计)人: | 何孟军 | 申请(专利权)人: | 楚能新能源股份有限公司 |
主分类号: | G01R31/367 | 分类号: | G01R31/367;G01R31/396;G01R31/382;G06F18/2411;G06F18/214;G06F18/21 |
代理公司: | 北京五洲洋和知识产权代理事务所(普通合伙) 11387 | 代理人: | 刘红彬;刘春成 |
地址: | 430051 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电子 电池 检测 模型 构建 方法 | ||
1.一种锂电子电池析锂检测模型构建方法,其特征在于,其构建步骤如下:
S1:选取多个型号和规格一致的电池包,并且按照不同的实验条件将多个电池包等比例的分为多个实验组;
S2:将每一个实验组内部的所有电池包均放置于与其相对应实验条件中,并对每个实验组内的所有电池包进行恒流恒压充电和恒流放电的周期性充放电循环,并记录每个恒流恒压充电和恒流放电周期中的充放电数据;
S3:循环至n个恒流恒压充电和恒流放电周期后,在每个实验组中选择至少一个充满电的电池包进行物理拆解,并观察其电芯负极表面是否析锂,将其结果分别记录为“析锂”和“不析锂”,其中,n为大于1的正整数;
S4:将每个拆解过的电池包所对应的第n个循环周期数和第m个循环周期数的满充充电数据进行处理,提取充电过程中恒流阶段的电压和容量数据,绘制出对应的Q-V曲线,其分别为Q-Vn曲线和Q-Vm曲线,并通过对上述得到的Q-V曲线进行微分得到IC曲线,通过Q-Vn曲线和Q-Vm曲线得到对应的ICn曲线和ICm曲线,其中n>m,且m为正整数;
S5:通过特征分析,选取每一个电池包ICm曲线和ICn曲线之间的多个特征值形成特征值组,其中将z个电池包中得到的z个特征值组进行汇总,形成特征值合集,其中z为拆解的电池包数量,为正整数;
S6:采用支持向量机对上述特征值合集进行建模分析,并经过建模训练后,输出预测精度较高的锂电子电池析锂检测模型。
2.根据权利要求1所述的锂电子电池析锂检测模型构建方法,其特征在于,在S1步骤中不同的实验条件设定为不同的实验温度和不同的充电倍率,且每一种实验条件所对应的实验组中设置5至15个平行样。
3.根据权利要求2所述的锂电子电池析锂检测模型构建方法,其特征在于,在步骤S1中实验组包含20个,其中,每个实验组所对应的实验温度分别为10℃、25℃、35℃和45℃中的任意一个,并且每个实验组所对应的充电倍率为0.33C、0.50C、1.00C、1.50C和2.00C中的任意一个。
4.根据权利要求3所述的锂电子电池析锂检测模型构建方法,其特征在于,在S2步骤中每个电池包的充电截止倍率为0.05C,其放电时采用1C的放电倍率进行恒流放电,充放电数据记录的踩点频率为0.1s。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的锂电子电池析锂检测模型构建方法,其特征在于,n为100的倍数并且n小于电池包中电芯的寿命终止循环数,m的具体范围为2至20。
6.根据权利要求1至4任意一项所述的锂电子电池析锂检测模型构建方法,其特征在于,在步骤S4中通过Q-V曲线得到IC曲线的方法为:利用三次抽样插值拟合对Q-V曲线进行线性插值,然后计算得到IC曲线,其中:线性插值电压的范围在处理全部数据时必须保持一致且能覆盖IC曲线的全部特征值。
7.根据权利要求6所述的锂电子电池析锂检测模型构建方法,其特征在于,在线性插值电压的范围内,线性插值点的个数为500至1000个。
8.根据权利要求6所述的锂电子电池析锂检测模型构建方法,其特征在于,在步骤S5中特征值包括ICm曲线和ICn曲线之间差值的平均值、最小值、最大值、中值、方差、ICn曲线中的峰1、峰2和峰3的峰面积和高度与ICm曲线中对应的峰1、峰2和峰3的峰面积和高度的比值,其中,峰1的起始电压为线性插值电压的范围的初始值,终止电压为峰1和峰2之间的最低处所对应的电压;峰2的起始电压为峰1和峰2之间的最低处所对应的电压,终止电压为峰2和峰3之间的最低处所对应的电压;峰3的起始电压为峰2和峰3之间的最低处所对应的电压,终止电压为线性插值电压的范围的终止值。
9.根据权利要求8所述的锂电子电池析锂检测模型构建方法,其特征在于,在S6步骤中采用支持向量机得到锂电子电池析锂检测模型的具体步骤如下:
S61:首先采用特征值归一法将特征值合集z个特征值组中的特征值进行归一化处理;
S62:然后采用5折交叉验证的方法将数据集分成5份,其中4份作为训练集,另外1份作为测试集,依次进行交叉验证;
S63:通过优化支持向量机内部的核函数、惩罚系数C、degree以及gamma的选择进行建模训练,直至输出预测精度较高的锂电子电池析锂检测模型。
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