一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法

本发明涉及动力电池，具体是一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法。

背景技术：

1、随着新能源汽车的普及，动力电池的应用也随之普及；动力电池主要以锂电池为主，其生命周期有限，在动力电池生命周期到达末期时，需要对动力电池进行回收利用，常规的回收利用手段包括梯次利用、再生回收以及再制造。

2、其中，梯次利用主要用于对处于生命周期前段的动力电池，而再生回收则用于对进入生命周期末段的动力电池，再制造用于对处于生命周期前段与末段之间的动力电池，为了更精确的掌握动力电池生命周期情况，提升动力电池的回收利用水平，有效解决动力电池主动再制造时域决策难题，提升动力电池回收利用水平，需要准确判断动力电池生命周期与其服役周期之间的关联。

3、在现有技术中，常规的检测手段无法应对大规模退役的动力电池，且动力电池老化衰退过程受电化学场、温度场和应力场等多物理场参数影响，且多物理场参数间的耦合作用关系在动态充放电、恒定充电和静置三种工况循环更迭下动态演变，造成动力电池电容衰退速率呈现阶段式骤变，致使动力电池循环老化衰退机理难以解析。

4、因此，针对上述问题提出一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法。

技术实现思路

1、为了弥补现有技术的不足，解决上述至少一个的问题，本发明提出的一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法。

2、一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法，该方法包括以下步骤：

3、s1：基于单体不一致性的动力电池性能衰退状态量化的表征；

4、s2：解析模型与孪生数据融合的动力电池主动再制造时域的决策；

5、其中，基于单体不一致性的动力电池性能衰退状态量化的表征，包括构建深度残差收缩网络，对动力电池孪生数据进行提取，再将数据传递至量化体系进行量化，最终通过梯度下降算法对动力电池孪生数据中的关键参数进行量化表征；

6、其中，解析模型与孪生数据融合的动力电池主动再制造时域的决策，包括构建径向基网络，通过对孪生数据的提取，以及通过解析模型对量化的关键参数表征，共同决策主动再制造时域的上下限。

7、优选的，所述s1中，深度残差收缩网络包括残差模块、软阈值函数和注意力机制，其中，软阈值函数用于对数据进行降噪处理；注意力机制用于产生权重系数，并用于各个特征通道的加权。

8、优选的，所述s1中，梯度下降算法，以公式表达如下：

9、

10、式中f(xk+αdk)为当前位置的函数值，f(xk)为上一位置的函数值，新位置要比原位置小α为学习率，通过调整预设期望值c可以减少迭代次数。

11、优选的，所述s2中，解析模型与孪生数据融合的动力电池主动再制造时域的决策，基于动力电池性能衰退状态量化表征，可量化动力电池性能衰退曲线，根据曲线转折点，将动力电池的生命周期分别记为平稳期、急剧期与报废期。

12、优选的，所述s2中，对于动力电池主动再制造时域上限，以单位时间的服役价值为衡量依据，解析模型如下所示：

13、

14、

15、式中，p(t)为性能衰退曲线解析式，t为主动再制造后启动的新的寿命周期，p′(t)为新寿命周期下的性能衰退曲线解析式，c(t)为主动再制造消耗的其他价值，包括检测、拆解以及重组。

16、优选的，所述s2中，径向基网络，是在高维空间中寻找一个与所求解问题匹配最好的曲面，然后用结果曲面来处理测试数据，从而使得原本线性不可分的问题变为线性可分；径向基函数是径向基网络的重要模块，采用高斯函数，则网络隐含层的输出结果可被表示为：

17、

18、式中，xi为单体性能参数向量；xk为当前单体性能参数向量；s为曲面面积；径向基网络的中间层采用多层隐藏层，激活函数以输入向量和权值向量的距离作为自变量，从而形成输入矢量与服役时间的合理映射机制，最后基于时序孪生数据预测出动力电池主动再制造时域下限。

19、本发明的有益之处在于：

20、1.本发明通过分析有关动力电池主动再制造时域决策的影响因素，揭示了动力电池多尺度结构下单体不一致性对其整体性能衰退状态的影响规律；在提取动力电池单体性能参数数据的基础上，通过运用sklar理论映射为动力电池整体性能衰退状态，进一步采用循环老化衰退机理和孪生数据融合的方法对动力电池主动再制造时域上下限进行决策，从而为延长动力电池使用寿命、动态预测动力电池主动再制造时域提供重要基础。

技术特征：

1.一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法，其特征在于：所述s1中，深度残差收缩网络包括残差模块、软阈值函数和注意力机制，其中，软阈值函数用于对数据进行降噪处理；注意力机制用于产生权重系数，并用于各个特征通道的加权。

3.根据权利要求2所述的一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法，其特征在于：所述s1中，梯度下降算法，以公式表达如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法，其特征在于：所述s2中，解析模型与孪生数据融合的动力电池主动再制造时域的决策，基于动力电池性能衰退状态量化表征，可量化动力电池性能衰退曲线，根据曲线转折点，将动力电池的生命周期分别记为平稳期、急剧期与报废期。

5.根据权利要求4所述的一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法，其特征在于：所述s2中，对于动力电池主动再制造时域上限，以单位时间的服役价值为衡量依据，解析模型如下所示：

6.根据权利要求5所述的一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法，其特征在于：所述s2中，径向基网络，是在高维空间中寻找一个与所求解问题匹配最好的曲面，然后用结果曲面来处理测试数据，从而使得原本线性不可分的问题变为线性可分；径向基函数是径向基网络的重要模块，采用高斯函数，则网络隐含层的输出结果可被表示为：

技术总结
本发明公开了一种基于动力电池循环老化衰退决策主动再制造时域的方法，该方法包括以下步骤：基于单体不一致性的动力电池性能衰退状态量化的表征；解析模型与孪生数据融合的动力电池主动再制造时域的决策；通过分析有关动力电池主动再制造时域决策的影响因素，揭示了动力电池多尺度结构下单体不一致性对其整体性能衰退状态的影响规律；在提取动力电池单体性能参数数据的基础上，通过运用Sklar理论映射为动力电池整体性能衰退状态，进一步采用循环老化衰退机理和孪生数据融合的方法对动力电池主动再制造时域上下限进行决策，从而为延长动力电池使用寿命、动态预测动力电池主动再制造时域提供重要基础。

技术研发人员：郭洪飞,任亚平,何智慧,朝宝,李来平,孙艾文
受保护的技术使用者：暨南大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/22