[发明专利]分析电池运行工况的数据处理方法有效
| 申请号: | 201310571077.X | 申请日: | 2013-11-15 |
| 公开(公告)号: | CN103616643A | 公开(公告)日: | 2014-03-05 |
| 发明(设计)人: | 冯旭宁;卢兰光;欧阳明高;李建秋;何向明;华剑锋;徐梁飞 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
| 主分类号: | G01R31/36 | 分类号: | G01R31/36 |
| 代理公司: | 深圳市鼎言知识产权代理有限公司 44311 | 代理人: | 哈达 |
| 地址: | 100084 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 分析 电池 运行 工况 数据处理 方法 | ||
技术领域
本发明属于电池技术领域,具体涉及一种分析电池运行工况的数据处理方法。
背景技术
在电池运行过程中,有效评估电池运行工况有助于研究人员发现电池运行中的问题,从而改进电池系统的软硬件设计,发挥电池潜力节约能源,延长电池寿命降低使用成本,保证电池安全提高系统可靠性。然而,面对大量的电池运行数据,如何进行数据分析,提取电池的工况从而评估电池工作状态,就成为了电池测试人员需要解决的重要问题。
一般情况下,研究人员在测试中对电池给定一个电流工况,结合对应时刻的电压和电流的数值,可以分析电池的容量、内阻等信息。使用容量增量法(Incremental Capacity Analysis, ICA)或电压微分法(Differential Voltage Analysis, DVA),在给定的电流工况条件下,获取电池的实时容量-电压曲线,对所述容量-电压进行微分,绘制微分曲线,分析所述微分曲线可获得电池电压平台位置、电池健康状态等工况信息。然而,电压微分法(DVA)和容量增量法(ICA)有其无法克服的缺点,在对所述容量-电压曲线进行微分时,由于实际测量的容量-电压曲线是离散的,直接对原始数据微分会出现“除零”导致无穷大的结果,而使微分得到的所述微分曲线噪声大,甚至无法得到合理的微分曲线。所以,一般地,使用电压微分法(DVA)和容量增量法(ICA)进行电压或容量微分前,都会使用曲线拟合的方法对于电池容量-电压曲线进行拟合,然后对于拟合得到的连续的结果进行微分。这种拟合的预处理方法存在两个问题,其一是数据拟合有不同的方法,所以不同的拟合方法会得到不同的结果,即拟合导致了原始数据的部分“失真”;其二是数据拟合的算法较为复杂,无法植入实时的电池管理系统,只能用于离线的数据分析,难以用于在线的数据分析,也就难以应用于实际的汽车、储能电站的实时监控。另外,在电池实际使用的情况下,电池充放电工况的变化情况是复杂的,面对快速变化的电池工况数据,传统办法更是束手无策。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一或至少提供一种有用的商业选择。
为此,本发明提出一种分析电池运行工况的数据处理方法,具体包括:
等间隔采样记录实时的电池或电池组充电数据或放电数据;
对所述充电数据或放电数据进行概率密度直方图的绘制;以及
分析所述概率密度直方图,获得所述电池运行工况信息。
与现有技术相比,本发明提供的分析电池运行工况的数据处理方法不会受到数据拟合的限制,可植入实时的电池管理系统中对电池运行工况的数据进行在线的分析,在复杂变载条件下,本发明提供的分析电池运行工况的数据处理方法可以较为容易地获得电池充放电工况信息。
附图说明
图1为本发明提供的分析电池运行工况数据处理方法的流程图。
图2为本发明实施例锰酸锂电池的电压散点曲线图。
图3为本发明实施例锰酸锂电池的概率密度直方图。
图4为本发明实施例锰酸锂电池的概率密度函数图。
图5为本发明实施例磷酸铁锂电池的电压散点曲线图。
图6为本发明实施例磷酸铁锂电池的概率密度直方图。
图7为本发明实施例磷酸铁锂电池的概率密度函数图。
图8为本发明实施例混合动力汽车用锰酸锂电池组的电流散点曲线图。
图9为本发明实施例混合动力汽车用锰酸锂电池组的概率密度直方图。
图10为本发明实施例混合动力汽车用锰酸锂电池组的概率密度函数图。
图11为本发明实施例纯动力汽车用磷酸铁锂电池组的电流散点曲线图。
图12为本发明实施例纯动力汽车用磷酸铁锂电池组的概率密度直方图。
图13为本发明实施例纯动力汽车用磷酸铁锂电池组的概率密度函数图。
具体实施方式
下面将结合具体实施例,对本发明提供的分析电池运行工况的数据处理方法作进一步的详细说明。
本发明提出一种使用概率密度直方图分析电池运行工况的方法,该方法的流程图请参见图1,该方法既可以分析理想的恒电流条件下的电池充电数据或放电数据,也可以分析复杂工况下的电池充电数据或放电数据。该充电数据或放电数据指的是电压数据或电流数据。
本发明第一实施方式提供一种恒定电流条件下分析电池运行工况的数据处理方法,具体包括:
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