[发明专利]一种基于云端历史数据的电池分类方法

说明书

本发明提供一种基于云端历史数据的电池分类方法，包括如下步骤：步骤1，采集电池的历史大数据；步骤2，对历史大数据进行数据清洗，得电压数据和电流数据；步骤3，对电池单体容量以及电池内阻进行计算，得m个样本的电池单体容量和电池内阻，记为待分类样本集a；步骤4，标准化待分类样本集a内的数据，得标准化后的样本数据集A；步骤5，在样本数据集A中选k个类簇，而后初始化k个类簇的聚类中心，得初始聚类中心B；步骤6，采用欧式距离公式计算每个样本的类别，并在计算时引入权重因子，得分类集合C，计算新的质心μsubgt;j/subgt;来更新聚类中心；步骤7，重复步骤6，直至μsubgt;j/subgt;不再改变、满足阈值σ要求或达到最大迭代次数N时终止迭代，到聚类结果。

技术领域

本发明属于电池管理技术领域，具体涉及一种基于云端历史数据的电池分类方法。

背景技术

随着我国新能源汽车销量的不断提高，新能源汽车发展战略已然上升为国家战略。2018年我国新能源汽车产销量在100万台左右，预计到2020年，纯电动汽车和插电式混合动力汽车生产能力达200万辆、累计产销量超过500万辆。由于在使用过程中造成的电池间的不一致性，退役锂离子电池在储能应用等梯次利用前要进行一致性分选。然而，现有的退役锂电池分选方法主要基于现场容量测试，所以存在着效率低下，分选成本高等问题。快速度与高经济性并存的一致性分选问题亟待解决。

发明内容

本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于云端历史数据的电池分类方法。

本发明提供了一种基于云端历史数据的电池分类方法，具有这样的特征，包括如下：步骤1，采用电池管理系统BMS采集电池的历史大数据；步骤2，对历史大数据进行数据清洗，得到电压数据和电流数据；步骤3，通过电压数据和电流数据分别对电池单体容量以及电池内阻进行计算，得到m个样本的电池单体容量和电池内阻，记为待分类样本集a＝{x₁，x₂，……，x_m}，并且x_i为由内阻与容量构成的二维数组即x_i＝[x_C,i x_r，i]且i＝1，2，……，m；步骤4，对电池单体容量和电池内阻进行数据标准化，得到标准化后的样本数据集，该样本数据集为A＝{X₁，X₂，……，X_m}，且标准化的公式为：步骤5，在样本数据集A中选择聚类的k个类簇，而后初始化k个类簇的聚类中心，即从样本数据集A中选择k个样本作为初始聚类中心，且该初始聚类中心为B＝{μ₁，μ₂，……，μ_k}；步骤6，采用欧式距离公式计算每个样本的类别，并在计算数据集A的每一个元素X_i与质心B_j之间的欧式距离d_ij时引入权重因子，从而计算得到分类结果，并将该分类结果记为分类集合C，C＝{C₁，C₂，……，C_k}，而后计算新的质心μ_j来更新聚类中心；步骤7，重复步骤6，直至μ_j不再改变、满足阈值σ要求或达到最大迭代次数N时终止迭代，得到聚类结果，其中，x_C,i与x_r，i分别为第i个待分类样本的电池容量和电池内阻，和分别为第i个待分类样本中的电池容量的最小值和最大值，和分别为第i个待分类样本中的电池内阻的最小值和最大值，μ_k＝[μ_C，kμ_r，k]，μ_C，k表示第k个样本的容量数据，μ_r，k表示第k个样本的内阻数据。