申请/专利权人：中国长江三峡集团有限公司

申请日：2022-04-14

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN114942392B

主分类号：G01R31/392

分类号：G01R31/392;G01R31/367;G01R31/378

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.08.01#专利申请权的转移;2022.09.13#实质审查的生效;2022.08.26#公开

摘要：本发明提供一种基于电化学老化机理和数据驱动的储能锂电池SOH估算方法。方法包括：采集锂电池在老化循环下的运行数据并预处理，获得电压、电流数据；建立单粒子模型并在不同老化循环下采用LDW‑PSO算法辨识正负极固相最大锂离子浓度；建立不同循环的IC、DV曲线，并提取曲线中的特征参数以量化LLI及LAM；将正负极固相最大锂离子浓度、LLI及LAM集合作为输入，电池SOH作为输出，建立BP模型；选择电池的部分循环及全部循环的集合分别作为两个BP模型的输入，实现该电池剩下循环以及同款电池所有循环下的SOH估算。该方法能够实现适用于工程数据的电池SOH估算，便于在全寿命周期下对锂电池进行健康管理。

主权项：1.一种基于电化学老化机理和数据驱动的储能锂电池SOH估算方法，其特征在于，所述方法包括：S1：采集锂电池在老化循环下的运行数据，对所述运行数据进行预处理，获得满足后续计算需求的电压、电流数据；S2：对电池本体建立单粒子模型，并在不同老化循环下采用线性递减权重粒子群优化算法辨识正负极固相最大锂离子浓度，所述S2包括：S21：对电池伪二维电化学模型进行简化，所述S21所采用的计算公式为： 其中，Ut为电池端电压，Ei为开路电势，cs,surf,i为固相表面锂离子浓度，R为普适气体常数，T为实验温度，F为法拉第常数，RSEI,i为欧姆内阻，ji为固相粒子表面锂离子孔壁通量，Ri为粒子半径，εi为材料孔隙率，εf,i为填充物质体积分数，li为极板厚度，A为极板有效面积，I为输入电流，ki为平均电极反应速率常数，cs,max,i为固相最大锂离子浓度，ce为液相锂离子浓度，i代表正极或负极；S22：完成单粒子模型的建立后，在不同老化循环过程中采用LDW-PSO算法对所述单粒子模型中的正负极固相最大锂离子浓度进行辨识，所述S22中的LDW-PSO算法包括：S221：初始化粒子群的速度和位置；S222：计算每个粒子的适应度；S223：对某个粒子而言，若在此次迭代中该粒子的位置达到了该粒子的历史最优位置，则令该位置为个体最优值，否则不改变个体最优值；S224：对某个粒子而言，若在此次迭代中该粒子的位置达到了粒子群的历史最优位置，则令该位置为群体最优值，否则不改变群体最优值；S225：更新粒子位置和速度；S226：判断是否达到最大迭代次数，若是则停止算法，若否则回到S221;所述S22中的LDW-PSO算法的计算公式为： 其中，r1和r2为0到1中的随机数，c1和c2为学习因子，k为迭代次数，kiter为最大迭代次数，pbest为个体最优值，gbest为群体最优值，w为权重因子，wmax为最大权重因子，wmin为最小权重因子；S3：对不同循环次数的锂电池建立对应的IC曲线和DV曲线，并分别提取所述IC曲线和所述DV曲线中的特征参数，以量化活性锂离子损失以及活性材料损失，所述S3中的所述特征参数包括IC曲线中左侧峰值处dQdV值以及DV曲线中最右侧的容量值，所述S3包括：S31：以容量增量△Q与电压阶跃△V的比值△Q△V代替容量对电压的微分dQdV，以电压阶跃△V与容量增量△Q的比值△V△Q代替电压对容量的微分dVdQ；S32：对数据进行平滑和插值优化处理，绘制不同老化循环次数的dQdV-V曲线和dVdQ-Q曲线，分别为IC曲线和DV曲线；S33：分别提取锂电池不同老化状态的IC曲线和DV曲线的特征参数，比较锂电池不同老化循环时的特征参数变化；S34：利用获取得到的特征参数进行不同老化循环下的所述量化活性锂离子损失以及所述活性材料损失的量化；所述S32所采用的计算公式为： 其中，是IC曲线中的左侧峰值，是IC曲线中的左侧峰值的初始值，QDV是DV曲线中最右侧的容量值，QDV,1是DV曲线中最右侧容量值的初始值；S4：将所述正负极固相最大锂离子浓度、所述量化活性锂离子损失以及所述活性材料损失的集合作为输入，电池SOH作为输出，建立反向传播神经网络模型；S5：选择电池的部分循环及全部循环的所述正负极固相最大锂离子浓度、所述量化活性锂离子损失以及所述活性材料损失集合分别作为两个所述反向传播神经网络模型的输入，分别实现电池剩下循环的SOH估算和同款电池所有循环下的SOH估算。

全文数据：

权利要求：

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