[发明专利]蓄电池健康状况评估方法及装置

权利要求书

1.一种蓄电池健康状况评估方法，其特征在于，包括步骤：

获取蓄电池组的核容放电数据；所述核容放电数据为所述蓄电池组周期核容充放电作业时的数据；所述核容放电数据包括放电电压；

在所述放电电压满足建模条件的情况下，采用灰色模型并得到放电电压预测值；根据所述放电电压预测值得到所述蓄电池组的预测精度等级数据；

获取所述蓄电池组的隐患系数数据，并根据所述预测精度等级数据和所述隐患系数数据输出劣化蓄电池筛分结果。

2.根据权利要求1所述的蓄电池健康状况评估方法，其特征在于，所述根据所述预测精度等级数据和所述隐患系数数据输出劣化蓄电池筛分结果的步骤包括：

分别获取所述预测精度等级数据的精度阈值，以及所述隐患系数数据的劣化阈值；

根据所述预测精度等级数据和所述精度阈值的第一比较结果，以及所述隐患系数数据和所述劣化阈值的第二比较结果；

根据所述第一比较结果和所述第二比较结果，确定所述劣化蓄电池筛分结果。

3.根据权利要求2所述的蓄电池健康状况评估方法，其特征在于，所述根据所述第一比较结果和所述第二比较结果，确定所述劣化蓄电池筛分结果的步骤，包括：

将所述预测精度等级数据大于所述精度阈值，以及所述隐患系数数据大于所述劣化阈值对应的蓄电池均确定为潜在劣化蓄电池；

对所述潜在劣化蓄电池去重，得到所述劣化蓄电池筛分结果，排序在前的潜在劣化电池，出故障概率大于后边的。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的蓄电池健康状况评估方法，其特征在于，所述获取所述蓄电池组的隐患系数数据的步骤包括：

获取所述蓄电池组内每一蓄电池的分段电压下降率数据，根据所述分段电压下降率矩阵得到所述每一蓄电池的电压下降率均值数据；

根据所述电压下降率均值数据得到所述蓄电池组的总电压下降率均值数据；根据所述电压下降率均值数据和所述总电压下降率均值数据得到所述隐患系数数据。

5.根据权利要求1所述的蓄电池健康状况评估方法，其特征在于，所述在所述放电电压满足建模条件的情况下，采用灰色模型并得到放电电压预测值的步骤之前，还包括：

根据所述放电电压得到放电电压级比和可容覆盖区间；

若所述放电电压级比在所述可容覆盖区间内，则所述放电电压满足建模条件；否则输出所述劣化蓄电池筛分结果。

6.根据权利要求1所述的蓄电池健康状况评估方法，其特征在于，所述采用灰色模型并得到放电电压预测值的步骤包括：

基于所述放电电压，得到累计生成数据和均值生成数据；

根据所述累计生成数据和所述均值生成数据，确定用于获取白微分模型的灰微分模型，并根据所述白微分模型确定所述放电电压预测值。

7.根据权利要求1所述的蓄电池健康状况评估方法，其特征在于，所述根据所述放电电压预测值得到所述蓄电池组的预测精度等级数据的步骤包括：

对所述放电电压预测值进行后验差校验，得到所述预测精度等级数据；所述后验差校验中的指标包括后验差比、小误差概率和精度等级。

8.一种蓄电池健康状况评估装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取蓄电池组的核容放电数据；所述核容放电数据为所述蓄电池组周期核容充放电作业时的数据；所述核容放电数据包括放电电压；

检测预测值模块，用于在所述放电电压满足建模条件的情况下，采用灰色模型并得到放电电压预测值；根据所述放电电压预测值得到所述蓄电池组的预测精度等级数据；

融合分析模块，用于获取所述蓄电池组的隐患系数数据，并根据所述预测精度等级数据和所述隐患系数数据输出劣化蓄电池筛分结果。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。