[发明专利]电池容量识别方法、装置、计算设备及计算机存储介质有效
| 申请号: | 201910810179.X | 申请日: | 2019-08-29 |
| 公开(公告)号: | CN110579708B | 公开(公告)日: | 2021-10-22 |
| 发明(设计)人: | 鲍剑明 | 申请(专利权)人: | 爱驰汽车有限公司 |
| 主分类号: | G01R31/367 | 分类号: | G01R31/367;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京市浩天知识产权代理事务所(普通合伙) 11276 | 代理人: | 陈翠 |
| 地址: | 334000 江西省*** | 国省代码: | 江西;36 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 电池容量 识别 方法 装置 计算 设备 计算机 存储 介质 | ||
1.一种电池容量识别方法,所述方法基于经过训练的聚类模型及电池容量识别模型执行,所述方法包括:
获取待识别电池的第一电池数据及第二电池数据,所述第一电池数据包括:电压数据、电流数据和温度数据;所述第二电池数据包括:电池使用时间、使用里程、快充次数和/或满充次数;
将所述第一电池数据输入至聚类模型进行聚类处理,得到相应的N维向量,其中,N维向量的特征值为聚类处理后各类标签内的第一电池数据数量;
对所述N维向量及所述第二电池数据进行合并处理,得到电池容量识别数据变量;
将所述电池容量识别数据变量输入至电池容量识别模型进行电池容量识别,得到待识别电池对应的电池容量。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,聚类模型训练过程包括:
收集电池的全部生命周期的第一电池数据;
将所述第一电池数据作为聚类元素,从所述聚类元素中随机选取K个聚类元素,将选取得到的K个聚类元素作为K个初始聚类中心,其中K大于1;
根据所述K个初始聚类中心,利用预设聚类方法对所述聚类元素进行聚类处理,得到聚类模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,电池容量识别模型训练过程包括:
收集电池的全部生命周期的第二电池数据及第三电池数据;
根据所述第一电池数据及所述第三电池数据,计算不同充电段对应的电池容量;
将所述第一电池数据输入至聚类模型进行聚类处理,得到相应的N维向量;
对所述N维向量及第二电池数据进行合并处理,得到电池容量识别数据变量;
基于所述电池容量识别数据变量及所述电池容量,利用预设训练方法进行模型训练,得到电池容量识别模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述第三电池数据包括:充放电时间和SOC数据。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述根据第一电池数据及第三电池数据,计算不同充电段对应的电池容量进一步包括:
根据电流的方向和持续时间,从第一电池数据及第三电池数据中识别确定电池对应的至少一个充电段;
针对至少一个充电段中的任一充电段,对所述充电段的时间和电流进行安时积分处理,得到所述充电段对应的充电容量,根据充电段截止SOC及充电段起始SOC,计算得到充电段对应的SOC增加值,基于充电段对应的充电容量及SOC增加值,计算充电段对应的电池容量。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,在基于充电段对应的充电容量及SOC增加值,计算充电段对应的电池容量之后,所述方法还包括:
基于充电段对应的电池容量与温度的对应关系,对充电段对应的电池容量进行温度修正处理。
7.根据权利要求5或6所述的方法,其中,在基于充电段对应的充电容量及SOC增加值,计算充电段对应的电池容量之前,所述方法还包括:
对充电容量及SOC增加值进行筛选处理。
8.一种电池容量识别装置,所述装置基于经过训练的聚类模型及电池容量识别模型执行,所述装置包括:
获取模块,适于获取待识别电池的第一电池数据及第二电池数据,所述第一电池数据包括:电压数据、电流数据和温度数据;所述第二电池数据包括:电池使用时间、使用里程、快充次数和/或满充次数;
聚类处理模块,适于将所述第一电池数据输入至聚类模型进行聚类处理,得到相应的N维向量,其中,N维向量的特征值为聚类处理后各类标签内的第一电池数据数量;
合并处理模块,适于对所述N维向量及所述第二电池数据进行合并处理,得到电池容量识别数据变量;
容量识别模块,适于将所述电池容量识别数据变量输入至电池容量识别模型进行电池容量识别,得到待识别电池对应的电池容量。
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