[发明专利]一种基于电池组一致性演变的电池微故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于电池一致性演变的电池微故障诊断方法，其特征在于，具体包括：

S1,采集多个电池充电数据，并筛选出可用的充电段电池电流、电压数据，基于CCVC变换原理，使用自适应惯性权重粒子群算法计算表征电池内阻、容量、初始SOC一致性情况的定量参数P＝[ΔU,k,ΔAh]，其中电池一致性参数P＝[ΔU,k,ΔAh]的具体计算方法是：

设定平均电池为参考电池，即：

其中U_i为单体电池i各采样点的电压，n为电池组的电池数量；

以充入电量为横坐标，电池端电压为纵坐标，得到各电池充电电压曲线，基于CCVC变换原理，即：

其中[r₀,C₀,SOC₀]和[r_i,C_i,SOC_i]分别为参考电池和单体电池i的内阻、容量和初始SOC，I为充电电流，α为同一充电段内不同充电阶梯的一致性参数ΔU的修正系数，I₁和I_m分别为同一充电段内第1个充电阶梯和第m个充电阶梯的电流；

S2，对得到的各单体电池i在各可用充电段的一致性参数P＝[ΔU,k,ΔAh]进行标准差标准化处理，即计算电池一致性在电池组中的相对位置分数，标准差标准化处理是使用Z-Score计算公式计算本数据与全部数据均值之间距离多少个标准差，得到各充电段电池一致性情况在电池组中的相对位置分数[ΔU_Z,k_z,ΔAh_Z]，采用的Z-Score计算公式为：

其中，Z为电池的一致性参数的相对位置分数，X为单体电池i的一致性参数，μ为电池组内全体电池一致性参数的平均值，σ为电池组内全体电池一致性参数的标准差，标准差的计算公式为：

其中，x_i为样本i，为样本的平均数；

S3,计算一致性相对位置的标准差，构造量化单体电池i的一致性波动情况的一致性相对位置变化分数，其中，一致性相对位置变化分数的具体获取方法是：

计算一致性参数的三个相对位置分数[ΔU_Z,k_Z,ΔAh_Z]在全部可用充电段内的标准差，并将其求和，即：

CRP_i＝ΔU_i,Z,σ+k_i,Z,σ+ΔAh_i,Z,σ (5)

其中,CRP_i为单体电池i的一致性相对位置变化分数，为一致性参数的三个相对位置分数[ΔU_Z,k_Z,ΔAh_Z]在全部可用充电段内的标准差；

S4，使用基于3σ拉依达准则的异常值检测算法寻找一致性相对位置变化分数异常的故障电池，3σ准则异常值检测，即将某个不在(μ-3σ,μ+3σ)之内的数据判断为异常值，即：

若电池i的一致性相对位置变化分数满足：

CRP_i,μ-3×CRP_i,σ≤CRP_i≤CRP_i,μ+3×CRP_i,σ (6)

则将其判断为正常值，否则将其判断为异常值；其中，CRP_i,μ为一致性相对位置变化分数的平均值，CRP_i,σ为一致性相对位置变化分数的标准差。

2.根据权利要求1所述的一种基于电池一致性演变的电池微故障诊断方法，其特征在于，筛选出可用充电段的方法是将充入电量为额定容量的50％及以上的充电段作为可用充电段，即充电开始和充电结束时电池管理系统记录的SOC相差50％及以上，如公式(7)所示：

ΔSOC＝(SOC_charge，end-SOC_{charge，start})≥50 (7)

其中，SOC_{charge，start}和SOC_charge，end分别是BMS所记录的本次充电开始和结束时的电池组SOC。

3.根据权利要求1所述的一种基于电池一致性演变的电池微故障诊断方法，其特征在于，各充电段各电池的一致性量化参数的具体获得方法是以参考电池的充电电压-电量曲线为基准曲线，对其余各电池的充电电压-电量曲线进行平移、伸缩变换，使用自适应惯性权重粒子群算法计算曲线变换参数，得到一致性量化参数，将经过变换后的各电池曲线与参考电池曲线进行相似度计算，将平均欧氏距离作为自适应惯性权重粒子群算法的适应度值，适应度值定义式如下：

其中N表示将CCVC进行等分得到N个横坐标值，f₀(Ah_j)和f_i′(Ah_j)分别为参考电池和经过CCVC变换后的单体电池i的充电电压曲线在横坐标为Ah_j时的端电压值；

确定了粒子的适应度值后，在种群内部开始搜索、迭代、更新速度和位置操作；

设在一个D维的目标搜索空间中，有N个粒子组成一个群落，在第k次迭代时，第i(i＝1,2,...,N)个粒子的位置和速度均表示为一个D维向量，定义式如下:

第i个粒子的速度和位置根据以下公式更新：

其中，c₁、c₂为个体学习因子、种群学习因子，c₁＝c₂＝2，r₁、r₂属于[0,1]的随机数，为在k次迭代中，第i个粒子的历史最优位置，为在k次迭代中，种群历史最优位置，ω为惯性权重，惯性权重的更新式如下：

其中，ω_min和ω_max为预设的最小与最大惯性系数，通常ω_min＝0.4，ω_max＝0.9，为第k次迭代时，第i个粒子的适应度值，为第k次迭代时种群的最大适应度值和平均适应度值；

通过对速度、位置和惯性权重的更新迭代，提升寻优的精度和效率，搜索的参数达到最优使得粒子适应度值达到最小，即变换后的曲线和参考曲线相似度达到最高，求得表征各充电段内各电池一致性情况的量化参数。