[发明专利]锂电池容量估计、电芯异常预测的方法和系统

权利要求书

1.一种锂电池容量估计的方法，其特征在于，所述方法包括：构建电容预测模型，包括以下步骤：

S101、采集锂电池在化成分容过程中的至少两个充电数据段；其中，每一充电数据段包括充电起始时间、充电结束时间、充电时刻以及每一充电时刻的电流数据，通过安时积分获取每一充电数据段对应的一段时间内的第一容量测量值、第二容量测量值，计算得到第一均值容量，第一样本标准差；获取第一容量估计值，确定第一实际偏差值表示为第一容量估计值与第一容量测量值的差值；其中，第一容量估计值的初始值取第一样本测量值；

S102、根据第一样本标准差和第一实际偏差值进行权重计算，通过最优均方差比例计算得出一个最优的预期评估权重比作为第一动态权重比；

S103、为第一容量估计值分配由S102计算得到的第一动态权重比，将第一动态权重比、第一容量估计值、第一容量测量值计算得到第二容量估计值，其中，第二容量估计值表示为：

X（k|k） = （1-kf） * x（k-1|k-1） + kf*y（k-1）

X（k|k） 是第二容量估计值，x（k-1|k-1）是第一容量估计值， y（k-1）是第一容量测量值，k是当前预测时间刻，kf是第一动态权重比；

S104、将第一容量测量值、第一容量估计值更新为第二容量测量值、第二容量估计值；

S105、重复S101至S104，预测出锂电池的总容量估计值。

2.根据权利要求1所述的锂电池容量估计的方法，其特征在于，在S102中，

第一动态权重比通过最优均方差比例计算得到，其中，

第一动态权重比表示为：kf = dist ^ 2 / （sstd ^ 2 + dist ^2）

kf是第一动态权重比，sstd是第一样本标准差，dist是第一实际偏差值。

3.一种电芯异常预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S201、采集锂电池在正接和反接下的充电数据段，其中，每一充电数据段包括充电起始时间、充电结束时间、充电时刻以及每一充电时刻的电流数据；

S202、获取每一电流数据对应的电压数据，以电流数据、电压数据为坐标轴绘制正接曲线和反接曲线；

S203、对锂电池进行分容，以权利要求1所述的锂电池容量估计的方法中的所述构建电容预测模型的方法构建电压电流数据模型，预测下一段时间内的充电放电曲线；

S204、判断充电放电曲线与正接曲线的一致性，若不相似，则判定电芯测试异常。

4.根据权利要求3所述的电芯异常预测的方法，其特征在于，S204具体为：

将正接曲线、充电放电曲线进行分割，使它们都被分割成多个时间片的线性曲线，计算两个曲线的每一时间片的上升斜率，将每一曲线的时间片累加计算两条曲线的相似度；

相似度表示为：

x_i为样本曲线的i时间段内的电压上升斜率,y_i为实测曲线在i时间段内的电压上升斜率；cos（θ）为相似度。

5.根据权利要求3所述的电芯异常预测的方法，其特征在于，在S204之后，所述方法还包括：

判断充电放电曲线与反接曲线的一致性，计算电芯反接概率，若超过阈值，则判定电芯反接，切断充电电源，关闭通道。