[发明专利]电池平均库伦效率的测定方法、装置、介质、终端、及系统

权利要求书

1.一种电池平均库伦效率的测定方法，其特征在于，包括：

基于电池集的早期充放电循环数据并利用回归分析算法，生成用于预测电池充放电循环寿命的循环寿命回归模型；

根据待测电池的早期充放电测试数据并利用所述循环寿命回归模型，预测待测电池的循环寿命；

根据所预测的待测电池的循环寿命，测定待测电池的平均库伦效率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成所述循环寿命回归模型的步骤包括：

获取电池集的多个早期充放电循环数据并从中提取至少一充放电循环特征，用以生成电池集的充放电循环数据特征向量，并形成对应的特征向量集，并据此建立循环寿命回归模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述充放电循环特征的类型包括：放电容量差分特征、放电曲线退化特征、电池内阻特征、及电池充电循环次数特征中的任一种或多种组合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平均库伦效率的测定步骤包括：

获取待测电池在一循环区间内的区间库伦效率；

根据所述区间库伦效率以及该循环区间内的循环数量，测定平均库伦效率。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，令区间库伦效率为CE_区间，令平均库伦效率为CE_平均，其分别表示为：

其中，Q_{放，EndCycle}为循环区间最后一个循环的放电容量，Q_{放，StartCycle}为循环区间第一个循环的放电容量；

其中，n＝EndCycle-StartCycle+1，表示循环区间内的循环数量。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括：所述循环区间为待测电池的整个循环寿命区间；循环区间内的区间库伦效率为待测电池的容量下降至额定容量的80％时的区间库伦效率。

7.一种电池平均库伦效率的测定装置，其特征在于，包括：

回归模型生成模块，用于基于电池集的早期充放电循环数据并利用回归分析算法，生成用于预测电池充放电循环寿命的循环寿命回归模型；

循环寿命预测模块，用于根据待测电池的早期充放电测试数据并利用所述循环寿命回归模型，预测待测电池的循环寿命；

库伦平均库伦效率测定模块，用于根据所预测的待测电池的循环寿命测定待测电池的平均库伦效率。

8.一种测定系统，其特征在于，包括：

如权利要求7所述的测定装置；

电池充放电测试装置，其包括电源模块、充放电控制模块、电子负载模块、电池模块、以及环境试验室箱；

其中，所述电池模块置于环境试验室箱内；所述电子负载模块电性连接所述电池模块；所述电源模块为充放电控制模块提供电源；所述充放电控制模块连接所述电池模块，用于设置测试参数并控制充放电测试的执行，还用于将采集到的待测电池的测试数据发送至所述测定装置，以供生成循环寿命回归模型。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述电池平均库伦效率的测定方法。

10.一种电子终端，其特征在于，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如权利要求1至7中任一项所述电池平均库伦效率的测定方法。