[发明专利]电池寿命预测的方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种电池寿命预测的方法、装置以及存储介质，涉及电池管理领域，方法包括获取样本电池的样本数据集合；将样本数据集合通过预设的电池存储容量衰减模型进行幂函数拟合处理，得到第一拟合参数；并得到样本数据集合的每一样本数据的第一衰减速率；将样本数据集合、每一样本数据的第一衰减速率进行多元线性拟合处理，得到第二拟合参数；获取待测电池的存储温度、SOC以及关联参数，关联参数表征存储温度与SOC之间的关系；将待测电池的存储温度、SOC以及关联参数通过多元线性回归模型、电池存储容量衰减模型，得到待测电池的存储温度以及SOC对应的寿命。通过上述方式，可以提升电池寿命的预测的准确性。

技术领域

本发明涉及电池管理领域，特别涉及一种电池寿命预测的方法、装置及存储介质。

背景技术

电池寿命的长短直接影响其应用的领域的使用，如锂离子电池。锂离子电子由于具有电压高、能力密度大、循环性能好等突出优点，广泛应用于各个领域，尤其是电动汽车领域。在电动汽车领域，锂离子电池的性能直接关系到电动汽车的安全可靠性，因此对于电池寿命预测的准确性要求更高。因此能够准确预测出电池的寿命可以给电池的合理使用提供依据，并可以作为电池可靠性评估的重要环节。而传统对于电池的寿命预测，通常将样本电池的样本数据集合通过建立温度、时间以及SOC与容量保持率的关系来进行寿命预测，并没有考虑各参数之间的相互影响，导致电池寿命的预测不够准确。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提供了一种电池寿命预测的方法、装置以及存储介质，可以提升电池寿命预测的准确性。

根据本发明第一方面实施例的一种电池寿命预测的方法，包括如下步骤：

获取样本电池的样本数据集合；

将所述样本数据集合通过预设的电池存储容量衰减模型进行幂函数拟合处理，得到第一拟合参数；

通过所述电池存储容量衰减模型，得到所述样本数据集合的每一样本数据对应的第一衰减速率；

将所述样本数据集合、每一所述样本数据对应的所述第一衰减速率通过预设的多元线性回归模型进行多元线性拟合处理，得到第二拟合参数；

获取待测电池的存储温度、荷电状态以及关联参数，其中，所述关联参数表征所述存储温度与所述荷电状态之间的关系；

将所述待测电池的所述存储温度、所述荷电状态以及所述关联参数输入所述多元线性回归模型中，得到所述待测电池的第二衰减速率；

将所述待测电池的所述第二衰减速率输入所述电池存储容量衰减模型，得到所述待测电池的所述存储温度以及所述荷电状态对应的寿命。

根据本发明的上述实施例，至少具有如下有益效果：通过将待测电池的关联参数输入到多元线性回归模型，从而可以得到与待测电池的存储温度、荷电状态以及关联参数相关的第二衰减速率，即待测电池的第二衰减速率包含了存储温度对荷电状态的影响，因此通过该多元线性回归模型获得待测电池的第二衰减速率相对于传统的计算方式更为准确；此时，将待测电池的第二衰减速率输入电池存储容量衰减模型，可以得到更为准确的待测电池的容量保持率与存储时间的关系，从而可以提升电池寿命的预测的准确性。

根据本发明第一方面的一些实施例，所述获取样本电池的样本数据集合，包括如下步骤：

对多个待测样本电池进行筛选处理，得到样本电池集合；

将所述样本电池集合中每一所述样本电池的荷电状态调整至预设荷电值；

将已设置所述预设荷电值的每一所述样本电池在恒温箱内静置预设的存储时间，得到所述样本电池的一组测量数据；其中，所述测量数据包括静置后所述样本电池的所述荷电状态以及电池保持容量、预设的所述存储时间、所述恒温箱的存储温度；