[发明专利]基于SOC分区估算的蓄电池健康状况量化方法及系统

权利要求书

1.一种基于SOC分区估算的蓄电池健康状况量化方法，其特征在于，包括：

以充电速率为核心，综合电池的内阻，剩余电量和温度因素，构建健康状况SOH评价模型为：

其中，λ为充电速率修正常数，C(t)为实际充电速率，C为理想充电速率，ε为充电速率为基础的评价方法的权重系数，α为电池内阻为基础的评价方法的权重系数，β为电池剩余电量为基础的评价方法的权重系数，SOC(t)为电池当前充电状态下的测量容量，SOC为电池标称容量，δ为电池充电温度为基础的评价方法的权重系数，T_平均为电池当前充电状态下的平均温度，且：

其中，R_EOL为电池寿命终结时的电池内阻，R_new为电池出厂时的内阻，R_t为电池当前状态下的内阻；以及

电池当前充电状态下容量SOC(t)的测定方法包括：

根据SOC-OCV曲线将SOC估算区间划分为低端陡峭区、中间平稳区和高端陡峭区；

分区间确定各估算区间的估算模型，各区间的估算模型包括一个主模型和至少一个辅模型，相应主模型和辅模型累加的权重系数由层次分析法确定；

获取实时的采样数据进行SOC区间的预估，然后调度该区间所对应的估算模型结合相关采样数据进行精细化估算处理。

2.根据权利要求1所述的基于SOC分区估算的蓄电池健康状况量化方法，其特征在于，各权重系数ε、α、β和δ的值通过层次分析法得出，且所述权重系数ε大于等于0.5。

3.根据权利要求1或2所述的基于SOC分区估算的蓄电池健康状况量化方法，其特征在于，任一估算模型所用的主模型和辅模型为基于下述SOC估算方法的至少两个以上的组合：

电流积分法、开路电压法、阻抗法、零负载法、卡尔曼滤波法、和/或基于人工智能、模糊控制或神经网络的在线辨识电池SOC的估算模型。

4.一种基于SOC分区估算的蓄电池健康状况量化系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1、2或3任一所述方法的步骤。