[发明专利]一种基于随机森林及容量自恢复效应分析的锂离子电池容量退化预测评估方法

权利要求书

1.一种基于随机森林及容量自恢复效应分析的锂离子电池容量退化预测评估方法，其特征在于，所述方法包括：

在锂离子电池容量衰减过程中，确定表征电池容量自恢复状态的参数特征；

利用所述表征电池容量自恢复状态的参数特征的已知数据及对应的容量恢复量，对随机森林回归模型进行训练，得到经过训练的随机森林回归模型；

利用所述经过训练的随机森林回归模型，对所述表征电池容量自恢复状态的参数特征的未知数据进行处理，得到容量恢复量预测值；

根据所述容量恢复量预测值，对锂离子电池容量退化进行预测评估，得到锂离子电池状态退化预测结果；

其中，所述在锂离子电池容量衰减过程中，确定表征电池容量自恢复状态的参数特征包括：

在所述锂离子电池容量衰减过程中，分别获取充电循环、放电循环、阻抗测量三个循环阶段的数据；

从所述三个循环阶段的数据中提取表征电池容量自恢复状态的参数特征，所述参数特征包括静置时长和放电深度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述静置时长包括：

表征相邻两次充电时间间隔的充电静置时长；

表征相邻两次放电时间间隔的放电静置时长；

表征相邻两次阻抗测量时间间隔的阻抗测量静置时长。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述静置时长还包括交叉静置时长，所述交叉静置时长包括：

表征相邻的放电和充电时间间隔的第一交叉静置时长；

表征相邻的放电和充电时间间隔在相邻循环的差值的第二交叉静置时长；

表征相邻的充电和放电时间间隔的第三交叉静置时长；

表征相邻的充电和放电时间间隔在相邻循环的差值的第四交叉静置时长；

表征阻抗测量时间与充电时间的间隔的第五交叉静置时长；

表征阻抗测量时间与充电时间的间隔在相邻循环的差值的第六交叉静置时长；

表征阻抗测量时间与放电时间的间隔第七交叉静置时长；

表征阻抗测量时间与放电时间的间隔在相邻循环的差值的第八交叉静置时长；

表征充电时间与阻抗测量时间的间隔第九交叉静置时长；

表征充电时间与阻抗测量时间的间隔在相邻循环的差值的第十交叉静置时长；

表征放电时间与阻抗测量时间的间隔第十一交叉静置时长；

表征放电时间与阻抗测量时间的间隔在相邻循环的差值的第十二交叉静置时长。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述参数特征还包括当前放电循环与相邻较大放电时间间隔的放电循环的距离。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述参数特征还包括循环周期，其中一个循环周期包括充电循环、阻抗测量、放电循环三个循环阶段。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述表征电池容量自恢复状态的参数特征的已知数据及对应的容量恢复量，对随机森林回归模型进行训练，得到经过训练的随机森林回归模型包括：

将所述表征电池容量自恢复状态的参数特征的已知数据作为自变量，将所述已知数据及对应的容量恢复量作为因变量，对所述随机森林回归模型进行训练，得到经过训练的随机森林回归模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述随机森林回归模型是基于决策树的随机森林回归模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述容量恢复量预测值，对锂离子电池容量退化进行预测评估，得到锂离子电池状态退化预测结果包括：

将已知的第一次充放电循环的放电容量与随后每次充放电循环的容量恢复量预测值累加，得到所述锂离子电池状态退化预测结果。