申请/专利权人：深圳蓝锂科技有限公司

申请日：2023-07-24

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN116885302B

主分类号：H01M10/42

分类号：H01M10/42;H01M10/613;H01M10/48

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.10.31#实质审查的生效;2023.10.13#公开

摘要：本发明涉及电池安全管理技术领域，揭露了一种基于BMS实现退役电池的安全管理的方法，包括：根据电流和电压建立IC曲线，获取不同温度下的历史IC曲线，基于所述历史IC曲线得到训练完成的退役电池容量估计模型，获取退役电池的产热速率和散热速率，利用所述产热速率、散热速率和温度对预设时间点的退役电池的温度进行预测，根据预设的温度参考值、温度预测值和退役电池健康状况构建温度控制目标函数，得到温度控制量，基于所述温度控制量对退役电池的温度提前进行调控。本发明还提出一种基于BMS实现退役电池的安全管理装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决由于缺乏超前的温度管理而导致退役电池热失控的问题。

主权项：1.一种基于BMS实现退役电池的安全管理的方法，其特征在于，所述方法包括：基于预构建的BMS电池系统测量得到退役电池的电流、电压和温度，其中，所述电流、电压和温度为实时数据；根据所述电流和电压建立IC曲线；获取不同温度下的历史IC曲线，基于所述历史IC曲线得到训练完成的退役电池容量估计模型；所述基于所述历史IC曲线得到训练完成的退役电池容量估计模型，包括：提取历史IC曲线的最高峰值点，利用所述最高峰值点构建最高峰值集合；根据预构建的支持向量回归算法构建退役电池容量估计模型；将所述最高峰值集合作为训练样本集合对所述退役电池容量估计模型进行训练，得到训练完成的退役电池容量估计模型；所述退役电池容量估计模型如下所示： 其中，F表示电池容量，l表示样本数量，αi和δi表示第i个样本对应的拉格朗日乘子，σ表示宽度参数，xi和yi表示第i条IC曲线的最高峰值点的横坐标和纵坐标，b表示截距参数；根据所述IC曲线和训练完成的退役电池容量估计模型得到退役电池健康状况；获取退役电池的产热速率和散热速率，利用所述产热速率、散热速率和温度对预设时间点的退役电池的温度进行预测，得到温度预测值；根据预设的温度参考值、温度预测值和退役电池健康状况构建温度控制目标函数，得到温度控制量，其中所述温度控制目标函数如下所示： 其中，W表示温度控制目标，a表示温度权重，b表示成本权重，c表示健康状况权重，S表示退役电池健康状况，N表示退役电池温度观测点数量，Ti:Y表示第i个退役电池温度观测点的预测温度，Ti:C表示第i个退役电池温度观测点的温度参考值，Ti:K表示第i个退役电池温度观测点的温度控制量，P表示温度调控成本；基于所述温度控制量对退役电池的温度进行调控，完成退役电池的安全管理。

全文数据：

权利要求：

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