[发明专利]一种基于数据的电池容量预测方法及系统

说明书

本发明属于充电电池领域，涉及一种基于数据的电池容量预测方法及系统，包括以下步骤：通过安装在生产设备上的数据采集单元定时采集在电池生产时生产设备的多种运行状态数据；将采集的运行状态数据定期发送至存储单元，存储采集的运行状态数据；通过机器学习方法分析采集的运行状态数据与电池容量等级之间的关系，以采集的运行状态数据及对应生产出的电池容量作为训练样本，构建电池容量等级的预测模型；将待预测的电池与所述电池相对应的生产设备的运行状态数据输入电池容量等级的预测模型，以得到生产出的电池容量的等级。

技术领域

本发明属于充电电池技术领域，涉及一种基于数据的电池容量预测方法及系统。

背景技术

锂离子电池具有电压高、比能量大、充放电寿命长等优点，因此被广泛应 用于电子产品、便携式小型电器、储能系统等多个领域的产品中；锂离子电池的在生产过程包括合浆、涂布、辊压、切片、叠片(卷绕)、组装、注液和化成等工序。锂电池在生产时，相同工艺条件下，成批生产出来的单体锂离子电池的容量却各不相同，如果将这些容量不相同的单体锂离子电池直接以串并联的方式组合成电池组，那么在对电池组充放电的过程中，就容易出现部分单体锂离子电池过充，而另一部分单体锂离子电池充电不饱和的情况，从而影响电池组的使用寿命，因此需要对不同容量的电池进行分容。

目前对电池分容的分容方法是将清洗后的电芯进行老化、抛光后，再将其放入分容柜中对电池进行完成充放电以得到电池的容量，从而对电池进行分容。虽然这种方式能够精准、有效的完成对电池的分容，但是这种分容方式占用时间长，使得锂离子电池的制造过程耗用的总体时间较长，而且需要利用分容柜进行分容，分容成本高。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于数据的电池容量预测方法，能够在生产电池时完成对电池容量的预测，解决目前在对电池容量分级时需要充放电才能够对电池分容的问题，从而降低电池在生产时的成本。

为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种基于数据的电池容量预测方法，包括以下步骤：

通过安装在生产设备上的数据采集单元定时采集在电池生产时生产设备的多种运行状态数据；

将采集的运行状态数据定期发送至存储单元，存储采集的运行状态数据；

通过机器学习方法分析采集的运行状态数据与电池容量等级之间的关系，以采集的运行状态数据及对应生产出的电池容量作为训练样本，构建电池容量等级的预测模型；

将待预测的电池与所述电池相对应的生产设备的运行状态数据输入电池容量等级的预测模型，以得到生产出的电池容量的等级。

进一步的，所述电池和所述生产设备被关联，以追踪电池在经过每台生产设备时生产设备上与所述电池相对应的运行状态数据。

进一步的，所述采集生产设备时的运行状态数据包括：搅拌、涂布、对辊、分条、卷绕、入壳、注液、化成及分容时生产设备的运行状态数据。

进一步的，在所述训练时是同时对多个产品批量进行。

进一步的，所述分析采集的运行状态数据和电池容量等级之间的关系，包括：分别分析单个设备及多个设备中单个设备的运行状态。

进一步的，所述分析单个设备的运行状态包括以下步骤：收集一段时间内单个设备运行状态数据，设定设备异常状况的运行状态数据阈值，如果设备运行过程中的运行状态数据达到了阈值的边缘状态时，则认定设备运行异常。

进一步的，在构建电池容量等级的预测模型时，电池容量等级的划分通过人工测试来完成。

进一步的，在构建电池容量等级的预测模型时，将电池容量的等级定义为A级、B级及C级，若测试出电池的等级为A级，则将相对应的生产设备的运行状态数据标定为A级，若测试出电池的等级为B级，则将相对应的生产设备的运行状态数据标定为B级，若测试出电池的等级为C级，则将相对应的生产设备的运行状态数据标定为C级。