一種基于充電積分算法的電池壽命狀態分析方法及系統

本發明屬于新能源汽車大數據及算法，特別是涉及一種基于充電積分算法的電池壽命狀態分析方法及系統。

背景技術：

1、傳統的電池壽命狀態監測方法主要依賴于局部傳感器或者專門的測試設備，需要對電池進行在線或離線測試，現有技術中通過神經網絡算法進行電池壽命狀態評估，為了更準確地捕捉電池壽命狀態的動態變化，神經網絡模型通常需要具有較大的規模和復雜的結構，同時也需要龐大的數據，這樣才能更好地擬合數據并提高預測精度。然而，復雜的模型結構會增加訓練的計算復雜度和時間成本，尤其是在大規模數據集上進行訓練時，會面臨著巨大的計算壓力和時間消耗。

2、隨著新能源汽車的不斷發展,智能化和網聯化已逐漸成為新能源汽車的發展趨勢，車輛的智能化、網聯化將在云端產生海量的數據，電池作為新能源汽車上能量儲存和釋放的關鍵組件，對其壽命狀態的監測變得尤為重要，基于云端技術的電池壽命狀態分析是通過將電池數據上傳至云端進行處理和分析，利用云計算平臺對電池的壽命狀態進行監測和評估，可以實現對大量電池的遠程監測，提高了監測效率和可擴展性。

技術實現思路

1、針對上述技術問題，本發明提供了一種基于充電積分算法的電池壽命狀態分析方法及系統，充分利用了云計算平臺強大的計算和存儲能力，通過對大量電池的歷史數據進行分析處理，獲取電池工作狀態的特征參數，如容量衰減、內阻增加等，從而對電池的壽命狀態進行評估和預測。

2、本發明一方面提供了一種基于充電積分算法的電池壽命狀態分析方法，該方法包括以下步驟：

3、s1：獲取車輛動力電池的soc-ocv曲線，根據預設的劃分區間對soc軸進行劃分并編號，得到若干個soc區間；

4、s2：獲取車輛動力電池在預設周期內的充電循環數據，以預設充電間隔對充電循環數據進行切片，得到若干個充電循環切片；

5、s3：計算若干個充電循環切片在若干個soc區間上的積分電量，根據積分電量從若干個充電循環切片中選取出基準切片；

6、s4：對基準切片上積分電量為空值的soc區間進行填充并根據預設置信度進行判斷，得到滿足置信度要求的填充后基準切片；

7、s5：將滿足置信度要求的填充后基準切片的積分容量值線性擴大，由此估算出車輛動力電池的當前實際容量，根據當前實際容量和額定容量計算得出車輛動力電池的壽命狀態預測結果。

8、優選地，s2中獲取車輛動力電池在預設周期內的充電循環數據，具體包括如下步驟：

9、s21：對預設周期內的車輛運行原始數據進行清洗及整理，按車輛vin及時序梳理出電池壽命狀態分析相關的字段；

10、s22：根據電池壽命狀態分析相關的字段中的電池運行工況進行數據提取及分類匯總，得到充電循環電池特征數據；

11、s23：從充電循環電池特征數據以及電芯本身的數據中提取得到預設周期內的充電循環數據。

12、優選地，s21中電池壽命狀態分析相關的字段包括：電池充放電標志位、數據時間、總電壓、總電流、總里程、經度、緯度、電池電芯溫度、故障列表以及車速。

13、優選地，s22具體包括：根據電池充放電標志位，總電流、總電壓的特征，分析電池的充電時間、充電電流和電池溫度指標，得到充電循環特征數據。

14、優選地，s3具體包括：

15、s31：從若干個充電循環切片按順序選取第一個充電循環切片，將選取的充電循環切片在若干個soc區間上分別進行電流積分，得到選取的充電循環切片在每個soc區間的積分電量；

16、s32：將選取的充電循環切片在每個soc區間的積分電量劃分為空值積分電量和非空值積分電量，并統計非空值積分電量soc區間的數量；

17、s33：從若干個充電循環切片再次按順序選取第二個充電循環切片，直到若干個充電循環切片均被選取到，重復步驟s31至s32，得到若干個充電循環切片各自對應的非空值積分電量soc區間的數量；

18、s34：從若干個充電循環切片選取出非空值積分電量soc區間數量最多時的充電循環切片作為基準切片。

19、優選地，s31中選取的充電循環切片在每個soc區間的積分電量具體可用公式表示為：

20、；

21、式中，表示第p個充電循環切片在第q個soc區間上的積分電量，表示第p個充電循環切片在第q個soc區間上的電流，和分別表示第q個soc區間的積分起始時間和終止時間，p=1，2，...，n，q=1，2，...，m，n表示充電循環切片總數，m表示soc區間總數。

22、優選地，s4具體包括如下：

23、s41：將所有充電循環切片對應的soc積分電量均按照soc區間序號逐行排列；

24、s42：計算基準切片上積分電量為空值的soc區間所在列上其他充電循環切片對應soc區間的積分電量的和并取平均值，得到積分電量平均值，將該積分電量平均值填充在基準切片上積分電量為空值的soc區間上，得到填充后基準切片；

25、s43：預設置信度閾值，計算填充后基準切片上非空值積分電量soc區間的個數和soc區間總數的比值，將計算出的比值和置信度閾值相比較，若計算出的比值不低于置信度閾值，則得到滿足置信度要求的填充后基準切片。

26、優選地，s42中的積分電量平均值具體可用公式表示為：

27、；

28、式中，表示第p個充電循環切片為基準切片時第q個soc區間對應的積分變量平均值，也就是該積分電量為零的soc區間上填充后的積分電量，表示第p-1個充電循環切片在第q個soc區上的積分電量，表示第p+1個充電循環切片在第q個soc區上的積分電量，n表示充電循環切片總數。

29、本發明另一方面提供了一種基于充電積分算法的電池壽命狀態分析系統，該系統包括依次連接的任務發布管理器、任務調度器和計算處理模塊，其中：

30、任務發布管理器用于進行任務發布管理，還用于定義和配置任務信息，指定任務之間的依賴關系以確定任務的執行順序；

31、任務調度器用于進行任務調度和資源調度，確保任務在被執行時獲得足夠的計算資源；

32、計算處理模塊用于接收預設周期內的車輛運行原始數據，采用如上所述的基于充電積分算法的電池壽命狀態分析方法進行處理，得到車輛動力電池的壽命狀態預測結果。

33、優選地，計算處理模塊包括依次連接的數據預處理單元、數據分類單元、數據切片單元、切片積分和壽命狀態計算單元，其中：數據預處理單元用于從預設周期內的車輛運行原始數據中提取與電池壽命狀態相關的數據并進行預處理，得到預處理后的電池壽命狀態相關數據；數據分類單元用于接收預處理后的電池壽命狀態相關數據并按照充放電運行工況進行數據分類，得到預設周期內的充電循環數據；數據切片單元用于對充電循環數據按照數據采集時間進行切片處理，得到若干個充電循環切片；切片積分和壽命狀態計算單元用于計算每個充電循環切片在每個soc區間上的積分電量并處理，得到車輛動力電池壽命狀態預測值。

34、上述一種基于充電積分算法的電池壽命狀態分析方法及系統，首先獲取車輛動力電池的soc-ocv曲線，根據預設的劃分區間對soc軸進行劃分并編號，得到若干個soc區間；然后獲取車輛動力電池在預設周期內的充電循環數據，以預設充電間隔對充電循環數據進行切片，得到若干個充電循環切片；接著計算若干個充電循環切片在若干個soc區間上的積分電量，根據積分電量從若干個充電循環切片中選取出基準切片；對基準切片上積分電量為空值的soc區間進行填充并根據預設置信度進行判斷，得到滿足置信度要求的填充后基準切片；將滿足置信度要求的填充后基準切片的積分容量值線性擴大，由此估算出車輛動力電池的當前實際容量，根據當前實際容量和額定容量計算得出車輛動力電池的壽命狀態預測結果。該方法利用充電循環電流穩定性，可以準確地評估運行車輛動力電池的壽命狀態，不需進行模型訓練，極大的提高了效率。