一种车辆电池SOH预测方法及系统与流程

本发明涉及一种车辆电池soh预测方法及系统，属于车辆动力电池。

背景技术：

1、新能源车辆中的电池为整车的重要部分，电池健康能够直观体现车辆的续航里程、充电速率和整车安全等方面问题。车辆电池的容量、健康度及性能状态通常需要用soh曲线体现。目前对soh的预测方法主要是获取电动车辆的历史电池数据，根据历史电池数据训练车端预测模型，通过车端预测模型进行预测，最终得出预测结果，对车端电池做出soh预测。对于不同车辆的不同电池型号、配置以及电池材料(包括磷酸铁锂、镍钴锰三元理等材料)，其soh无法通过某一个固定模型算法对各车辆进行预测统计。且电池soh的影响因素较多，例如不同地区温度差异或客户充放电的使用习惯都会直接影响电池的soh曲线，电池自身的质量一致性也会导致电池soh突变，对预测产生极大的干扰。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种车辆电池soh预测方法及系统，用以解决车辆电池温度差异、充放电循环次数与系统一致性突变导致soh预测不准确的问题。

2、为实现上述目的，本发明的方案包括：

3、本发明的一种车辆电池soh预测方法，包括以下步骤：

4、1)获取车辆电池总充放电循环次数、等效温度、一致性及对应的soh的历史数据，将历史数据作为数据集；

5、2)构建soh与电池总充放电循环次数、等效温度以及一致性的多项式关系，利用所述数据集对多项式关系进行拟合；

6、3)利用历史数据中的总充放电循环次数确定预测期的总充放电循环次数，利用历史数据中的等效温度确定预测期的等效温度，根据历史数据中的一致性与该一致性数据对应的总充放电循环次数确定预测期的一致性数据；

7、4)将得到的预测的充放电循环次数数据、等效温度数据和一致性数据代入拟合后的多项式关系，计算得到该车辆在预测期的soh，以实现对soh的预测。

8、有益效果：本发明的车辆电池soh预测方法，考虑了电池总充放电循环次数、等效温度、一致性对soh的影响，通过历史的电池总充放电循环次数、等效温度、一致性以及对应soh数据构建多项式关系，并对历史数据进行拟合，根据历史的总充放电循环次数、等效温度以及一致性数据确定预测期内的总充放电循环次数、等效温度、一致性数据，最后将预测的充放电循环次数数据、等效温度数据和一致性数据代入拟合后的多项式关系，得到预测期的soh，实现对soh预测，使用本发明的方法能够准确且可以动态的预测soh，利用历史数据，降低对电池本身特性的依赖，还可以对未来固定时间进行预测，及时发现soh异常衰减，提高了预测准确度。

9、进一步地，所述预测期的一致性数据确定过程为：根据历史的一致性数据判断是否存在换电操作，若存在，根据换电后的历史数据中的一致性数据和对应的总充放电循环次数对总充放电循环次数和一致性之间的线性关系进行拟合，将确定预测期的总充放电循环次数代入该线性关系中，确定对应的预测期一致性数据；若不存在，根据历史数据中总的一致性数据和对应的总充放电循环次数对总充放电循环次数和一致性之间的线性关系进行拟合，将确定预测期的总充放电循环次数代入该线性关系中，确定对应的预测期一致性数据。

10、有益效果：预测一致性时考虑到更换电池导致的一致性突变的问题，首先要判断是否存在换电操作，若存在换电操作，则采用换电操作后的历史一致性数据和对应总充放电循环次数，进行线性拟合，将确定预测期的总充放电循环次数代入该线性关系中，确定对应的预测期一致性数据。若不存在换电操作，采用全部的历史一致性数据和对应总充放电循环次数，进行线性拟合，预测一致性，该发明过滤掉换电池前的数据，提高了一致性预测的精度。

11、进一步地，换电操作的判断依据为：若历史数据中对应的第n个月的月均一致性与该月前至少两个月的月均一致性的均值的差不超过c值，则说明该期间内进行了换电操作，c的取值范围为0～1。

12、有益效果：以历史数据中对应的第n个月的月均一致性与该月前至少两个月的月均一致性的均值作比较，进行换电判断时更加准确。

13、进一步地，预测期的总充放电循环次数采用的计算公式为：

14、

15、式中cyclem为历史最后一次充放电循环次数，n为预测天数，cyclemax为历史总充放电循环次数，dayhis为该历史总充放电循环次数对应的天数。

16、有益效果：本发明利用历史最后一次充放电循环次数和历史的日均总充放电循环次数计算，得到预测期内的总充放电循环次数，数据直观，减小了预测总充放电循环次数的误差，进而提高了soh的预测准确度。

17、进一步地，所述等效温度为历史数据中的月度平均温度。

18、进一步地，所述预测期的等效温度确定过程为：根据历史每日电池的最高温度和最低温度求该电池的等效温度值，并求取每个月的平均等效温度值，根据月均等效温度值，预测对应月份的每日等效温度。

19、有益效果：根据日等效温度值求月度平均等效温度值，根据月均等效温度预测对应月份的日等效温度，考虑了不同地区冬夏月份电池的温差较大的情况，减小预测等效温度的误差，进而提高了soh预测精确度。

20、本发明的一种车辆电池soh预测系统，包括处理器，所述处理器用于执行程序指令以实现如上所述的车辆电池soh预测方法。

21、有益效果：本发明的车辆电池soh预测系统，包括了处理器，该系统设置简单，能够较好的实现车辆电池soh预测方法，准确且可以动态的预测soh，降低对电池本身特性的依赖，提高了预测的soh准确度。

技术特征：

1.一种车辆电池soh预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的车辆电池soh预测方法，其特征在于，所述预测期的一致性数据确定过程为：根据历史的一致性数据判断是否存在换电操作，若存在，根据换电后的历史数据中的一致性数据和对应的总充放电循环次数对总充放电循环次数和一致性之间的线性关系进行拟合，将确定预测期的总充放电循环次数代入该线性关系中，确定对应的预测期一致性数据；若不存在，根据历史数据中总的一致性数据和对应的总充放电循环次数对总充放电循环次数和一致性之间的线性关系进行拟合，将确定预测期的总充放电循环次数代入该线性关系中，确定对应的预测期一致性数据。

3.根据权利要求2所述的车辆电池soh预测方法，其特征在于，换电操作的判断依据为：若历史数据中对应的第n个月的月均一致性与该月前至少两个月的月均一致性的均值的差不超过c值，则说明该期间内进行了换电操作，c的取值范围为0～1。

4.根据权利要求1或2所述的车辆电池soh预测方法，其特征在于，预测期的总充放电循环次数采用的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的车辆电池soh预测方法，其特征在于，所述等效温度为历史数据中的月度平均温度。

6.根据权利要求5所述的车辆电池soh预测方法，其特征在于，所述预测期的等效温度确定过程为：根据历史每日电池的最高温度和最低温度求该电池的等效温度值，并求取每个月的平均等效温度值，根据月均等效温度值，预测对应月份的每日等效温度。

7.一种车辆电池soh预测系统，包括处理器，其特征在于，所述处理器用于执行程序指令以实现如权利要求1-6任一项所述的车辆电池soh预测方法。

技术总结
本发明涉及一种车辆电池SOH预测方法及系统，属于车辆动力电池技术领域。本发明通过历史的电池总充放电循环次数、等效温度、一致性以及对应SOH数据构建多项式关系，并对历史数据进行拟合，根据历史的总充放电循环次数、等效温度以及一致性数据确定预测期内的总充放电循环次数、等效温度、一致性数据，最后将预测的充放电循环次数数据、等效温度数据和一致性数据代入拟合后的多项式关系，得到预测期的SOH，实现对SOH的预测，该方法解决了总充放电循环次数、等效温度、一致性数据对SOH预测影响，提高了对SOH的预测准确性。

技术研发人员：田野,周雪松,陈雨晴
受保护的技术使用者：宇通客车股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14