[发明专利]电动汽车电芯单体直流内阻测定方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开一种电动汽车电芯单体直流内阻测定方法、电子设备及存储介质。方法包括：获取云平台中电动汽车的电池包的待测电芯的环境参数和单体参数；将电动汽车的待测电芯的环境参数和单体参数输入待测电芯的单体直流内阻预测模型中，得到所述单体直流内阻预测模型返回的关于所述待测电芯的预测单体直流内阻。本发明通过云平台获取电动汽车的待测电芯的环境参数和单体参数，从而基于电动汽车的的待测电芯的环境参数和单体参数来预测待测电芯的单体直流内阻，充分考虑了车辆行驶过程中的各种参数变化对电芯的单体直流内阻的影响，实现在线监测电池系统的DCR变化，进而评估电池系统安全状态。

技术领域

本发明涉及汽车相关技术领域，特别是一种电动汽车电芯单体直流内阻测定方法、电子设备及存储介质。

背景技术

电池系统中电芯单体内阻测试多是采用静态HPPC测试(HPPC即 Hybrid PulsePower Characteristic(混合动力脉冲能力特性):是用来体现动力电池脉冲充放电性能的一种特征，可以完成对电池直流内阻的测试。由于电芯内阻的影响因素非常多，而且作用机理不甚清晰，目前常规方法只是考虑荷电状态(State Of Charge，SOC)以及温度的影响，并以电芯的线下测试为主。例如，在实验室内对电芯进行测试来确定SOC 及温度对电芯内阻的影响。

然而，电芯的线下测试仅能判断实验室中的电芯情况，无法考虑电动车运行中复杂路况的多因素影响，无法使用在线运行数据来预测电芯单体直流内阻。

而对于电动汽车的运营平台来说，由于运营平台管理车辆数量较大、车辆运行时间累积快、行驶里程长，随着充放电次数和行驶里程的增加，电池的容量不断衰减，电池系统安全隐患增多，然而，现有技术无法实现在线检测直流内阻(Direct-CurrentResistance，DCR)，容易造成安全隐患。此外，锂电池是典型的动态非线性的电化学系统，内阻是衡量电芯性能的重要指标，其受诸多因素影响，现有技术难以建立多参数影响的DCR模型。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术未能使用在线运行数据来预测电芯单体直流内阻的技术问题，提供一种电动汽车电芯单体直流内阻测定方法、电子设备及存储介质。

本发明提供一种电动汽车电芯单体直流内阻测定方法，包括：

获取云平台中电动汽车的电池包的待测电芯的环境参数和单体参数；

将电动汽车的待测电芯的环境参数和单体参数输入待测电芯的单体直流内阻预测模型中，得到所述单体直流内阻预测模型返回的关于所述待测电芯的预测单体直流内阻。

进一步地，所述单体参数包括：以待测电芯为中心预设范围内的邻近电芯的单体直流内阻、和/或邻近电芯的平均单体直流内阻。

更进一步地，所述环境参数包括：行驶里程、电池系统充电电流、电池系统总电压、电池系统荷电状态、和/或电池系统温度。

进一步地，还包括：

从云平台中，获取所述电动汽车的所述待测电芯的历史环境参数、历史单体参数、以及所述待测电芯的历史直流内阻计算参数；

根据所述待测电芯的历史直流内阻计算参数计算所述待测电芯的多个训练单体直流内阻，从云平台中，选择与每个所述训练单体直流内阻对应的历史环境参数作为训练环境参数，选择与每个所述训练单体直流内阻对应的历史单体参数作为训练历史单体参数；

采用所述训练环境参数及所述训练单体参数作为输入，以对应的所述训练单体直流内阻作为响应，通过机器学习训练得到所述待测电芯的单体直流内阻预测模型。

更进一步地，所述根据所述待测电芯的历史直流内阻计算参数计算所述待测电芯的多个训练单体直流内阻，从云平台中，选择与每个所述训练单体直流内阻对应的历史环境参数作为训练环境参数，选择与每个所述训练单体直流内阻对应的历史单体参数作为训练历史单体参数，具体包括：