[发明专利]基于温度电压微分的电池健康状态检测方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于温度电压微分的电池健康状态检测方法及系统，包括：获取训练样本数据；根据训练样本数据对高斯过程回归模型训练，得离线高斯过程回归模型；获取当前时刻电池的端电压及表面温度；根据当前时刻数据确定温度电压微分曲线；采用移动平均滤波算法对温度电压微分曲线滤波，得滤波后温度电压微分曲线；根据滤波后温度电压微分曲线确定电池特征值；将电池特征值输入到离线的高斯过程回归模型，得电池当前健康状态检测结果；根据检测结果对电池特征值标定作为更新数据，对离线的高斯过程回归模型更新，采用更新后的高斯过程回归模型对下一时刻的电池健康状态进行检测。通过本发明的上述方法能实时检测出电池的健康状态，提高检测精度。

技术领域

本发明涉及电池健康状态检测技术领域，特别是涉及一种基于温度电压微分的电池健康状态检测方法及系统。

背景技术

锂电池由于能量密度高、循环寿命长等优点，已经在电动汽车上得到了广泛的应用。锂离子电池在使用过程中的性能衰退会导致车辆续驶里程下降、动力性变差、使用寿命缩短及安全隐患增大，因此准确估计及预测动力电池的健康状态为用户提供精确参数指导，以免造成更大的电池损坏甚至严重安全事故，同时也是提升电动汽车在动力性、安全性、可靠性等方面的重要保证。

造成电池衰退的内部机制复杂多样，受到环境温度、充放电倍率等众多外部因素的影响，同时电动汽车具有较高的实时性要求，如何快速准确估计电池健康状态是目前亟待解决的难题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于温度电压微分的电池健康状态检测方法及系统，能实时检测出电池的健康状态。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于温度电压微分的电池健康状态检测方法，所述电池健康状态检测方法包括：

获取训练样本数据；所述训练样本数据包括多个电池的表面温度数据以及所述多个电池的端电压数据；

根据所述训练样本数据对高斯过程回归模型进行训练，获得离线高斯过程回归模型；

获取当前时刻电池的端电压以及表面温度；所述电池为多个；

根据所述当前时刻电池的端电压以及表面温度确定所述电池的温度电压微分曲线；所述温度电压微分曲线包括多个温度电压微分值；

采用移动平均滤波算法对所述电池的温度电压微分曲线进行滤波，获得滤波后温度电压微分曲线；

根据所述滤波后温度电压微分曲线确定电池特征值；

将所述电池特征值输入到所述离线的高斯过程回归模型，得到电池当前健康状态检测结果；

根据所述电池当前健康状态检测结果对所述电池特征值进行标定，作为更新数据；

根据所述更新数据，对所述离线的高斯过程回归模型进行更新，采用更新后的高斯过程回归模型对下一时刻的电池健康状态进行检测。

可选的，所述获取当前时刻电池的端电压以及表面温度之后还包括：

判断所述当前时刻电池的端电压是否小于预设电压阈值，获得第一判断结果；

若所述第一判断结果表示所述当前时刻电池的端电压大于或等于预设电压阈值，发出报警信号；

若所述第一判断结果表示所述当前时刻电池的端电压小于预设电压阈值，判断当前时刻电池的表面温度是否小于预设温度阈值，获得第二判断结果；

若所述第二判断结果表示所述当前时刻电池的表面温度大于或等于预设温度阈值，发出报警信号；

若所述第二判断结果表示所述当前时刻电池的表面温度小于预设温度阈值，返回“根据所述当前时刻电池的端电压以及表面温度确定所述电池的温度电压微分曲线”步骤。