基于機器學習的鋰電池健康狀態(tài)及荷電狀態(tài)聯(lián)合估算方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110152863.0 申請日 -
公開（公告）號 CN112946499A 公開（公告）日 2021-06-11
申請公布號 CN112946499A 申請公布日 2021-06-11
分類號 G01R31/388;G01R31/392;G01R31/36 分類 測量；測試;
發(fā)明人 張懷 申請（專利權）人 蕪湖楚睿智能科技有限公司
代理機構 上海正旦專利代理有限公司 代理人 張磊
地址 241000 安徽省蕪湖市弋江區(qū)中山南路717號服務外包產(chǎn)業(yè)園4號樓1208室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于機器學習的鋰電池健康狀態(tài)及荷電狀態(tài)聯(lián)合估算方法，確定電池型號，根據(jù)充放電過程的明細數(shù)據(jù)，擬合V?SOC曲線；建立鋰電池等效電路模型；對一個充放電周期內(nèi)的電壓回彈特性曲線的曲線進行參數(shù)辨識，得到機器學習模型；開機時進行一次初始化測試操作；對該周期內(nèi)的電壓回彈曲線進行擬合，得到當前電池歐姆電阻和極化電阻，同時測量環(huán)境溫度、在存儲芯片中讀取電池充放電循環(huán)數(shù)據(jù)，計算其電池健康狀態(tài)SOH；以辨識得到的歐姆電阻、極化電阻、極化電容和最大可用容量更新模型參數(shù)，運用UKF或EKF算法估算電池荷電狀態(tài)SOC，在儲存芯片中記錄SOC值。本發(fā)明具有狀態(tài)方程參數(shù)即時更新、對壽命影響因素考慮全面、參數(shù)多次使用、節(jié)省計算資源等特點。