电池健康状态估计方法及相关设备与流程

所属的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。下面参照图12来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备1200。图12显示的电子设备1200仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图12所示，电子设备1200以通用计算设备的形式表现。电子设备1200的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1210、上述至少一个存储单元1220、连接不同系统组件(包括存储单元1220和处理单元1210)的总线1230。其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1210执行，使得所述处理单元1210执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元1210可以执行上述方法实施例的如下步骤：获取待估计电池的历史电池容量和预设时段内的电池荷电状态序列；根据电池荷电状态序列，确定待估计电池目标充放电过程的充放电数据；采用指数平滑法根据充放电数据和历史电池容量，计算当前电池容量；根据当前电池容量计算第一电池健康状态。存储单元1220可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)12201和/或高速缓存存储单元12202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)12203。存储单元1220还可以包括具有一组(至少一个)程序模块12205的程序/实用工具12204，这样的程序模块12205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。总线1230可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。电子设备1200也可以与一个或多个外部设备1240(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1200交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口1250进行。并且，电子设备1200还可以通过网络适配器1260与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图12所示，网络适配器1260通过总线1230与电子设备1200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述电池健康状态估计方法。在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。本公开中的计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可选地，计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。在具体实施时，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。通过以上实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

背景技术：

1、在工商业储能系统中，电池荷电状态(state of charge，soc)和电池健康状态(state of health，soh)是表征电池当前状态的重要参数，soh可以反映电池当前状态下的容量能力，soc反映电池剩余电量的可用状态。对电池soh进行准确估计，可以为soc估计和电池均衡控制提供基础数据。由于电池组是一个高度的非线性时变系统，受环境因素影响较大，准确估计soh和soc具有较大难度。

2、在相关技术中，soh估计方式通常需要大量的电池数据和算力消耗，该方式易造成soh估计效率低、准确度差的问题。

技术实现思路

1、本公开提供一种电池健康状态估计方法及相关设备，至少在一定程度上克服相关技术中电池健康状态估计方法效率低、准确度差的问题。

2、本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

3、根据本公开的一个方面，提供了一种电池健康状态估计方法，包括：获取待估计电池的历史电池容量和预设时段内的电池荷电状态序列；根据所述电池荷电状态序列，确定所述待估计电池目标充放电过程的充放电数据；采用指数平滑法根据所述充放电数据和所述历史电池容量，计算当前电池容量；根据所述当前电池容量计算第一电池健康状态。

4、在本公开的一个实施例中，所述根据所述电池荷电状态序列，确定所述待估计电池目标充放电过程的充放电数据，包括：将所述电池荷电状态序列内电池充放电深度最深的充电过程或放电过程确定为所述目标充放电过程；确定所述目标充放电过程的充放电数据，其中，所述充放电数据包括所述目标充放电过程的起始数据采集时刻、与所述起始数据采集时刻对应的历史电池健康状态、结束数据采集时刻、与所述结束数据采集时刻对应的结束电池荷电状态。

5、在本公开的一个实施例中，所述采用指数平滑法根据所述充放电数据和历史电池容量，计算当前电池容量，包括：根据所述目标充放电过程的充放电数据，计算初始电池容量；采用平滑指数法对所述初始电池容量和所述历史电池容量进行平滑处理，得到所述当前电池容量；所述根据所述当前电池容量计算第一电池健康状态，包括：计算所述当前电池容量与电池额定容量的比值，将所述比值确定为所述第一电池健康状态。

6、在本公开的一个实施例中，所述根据所述当前电池容量计算第一电池健康状态，包括：若所述电池荷电状态序列存在满充至满放工况或满放至满充工况，则根据电池充放电效率、充放电电流和电池额定容量，计算第二电池健康状态；计算所述第一电池健康状态和所述第二电池健康状态的平均值，作为所述电池的电池健康状态；若所述电池荷电状态序列不存在满充至满放工况或满放至满充工况，则将所述第一电池健康状态作为所述待估计电池的电池健康状态。

7、在本公开的一个实施例中，所述预设时段内的电池荷电状态序列通过以下方式得到，包括：获取历史电池健康状态以及所述预设时段内多个数据采集时刻所述待估计电池的电流值和电压值；采用扩展卡尔曼滤波算法，对所述历史电池健康状态、所述预设时段内各个数据采集时刻所述待估计电池的电流值和电压值以及所述待估计电池的等效电路模型的模型参数进行处理，确定所述各个数据采集时刻的电池荷电状态，得到所述电池荷电状态序列。

8、在本公开的一个实施例中，在确定所述各个数据采集时刻的电池荷电状态之后，所述方法还包括：若所述待估计电池的电流值和电压值满足预设开路电压修正条件和/或预设满充满放修正条件，则采用对应的修正策略对当前数据采集时刻的电池荷电状态进行修正，得到所述当前数据采集时刻的目标电池荷电状态，采用所述目标电池荷电状态更新所述电池荷电状态序列。

9、在本公开的一个实施例中，所述方法还包括：根据所述多个数据采集时刻所述待估计电池的电流值和预设电流阈值之间的关系，确定所述当前数据采集时刻所述待估计电池的连续静置时长；若所述当前数据采集时刻所述待估计电池的连续静置时长大于或等于第一预设静置时长阈值，且所述当前数据采集时刻所述待估计电池的电压值小于或等于电池平台电压的起始电压值，或者所述当前数据采集时刻所述待估计电池的电压值大于或等于所述电池平台电压的结束电压值，则判定所述待估计电池的电流值和电压值满足所述开路电压修正条件；若所述当前数据采集时刻所述待估计电池的连续静置时长大于第二预设静置时长阈值，且所述当前数据采集时刻所述待估计电池的电压值达到最大工作电压或达到最小工作电压，则判定所述待估计电池的电流值和电压值满足所述满充满放修正条件。

10、在本公开的一个实施例中，所述采用对应的修正策略对所述当前数据采集时刻的电池荷电状态进行修正，得到所述当前数据采集时刻的目标电池荷电状态，包括：当所述待估计电池的电流值和电压值满足所述开路电压修正条件时，确定所述当前数据采集时刻的目标电池荷电状态为在电池荷电状态-开路电压曲线的反函数与所述待估计电池的电压值对应的值。

11、在本公开的一个实施例中，所述采用对应的修正策略对所述当前数据采集时刻的电池荷电状态进行修正，得到所述当前数据采集时刻的目标电池荷电状态，包括：当所述待估计电池的电流值和电压值满足所述满充满放修正条件时，若所述待估计电池的电压值达到最大工作电压，则确定目标电池荷电状态为100％；若所述待估计电池的电压值达到最小工作电压，则确定所述目标电池荷电状态为0％。

12、在本公开的一个实施例中，所述方法还包括：若所述当前数据采集时刻所述待估计电池的电流值和电压值不满足预设开路电压修正条件或预设满充满放修正条件，则不更新所述电池荷电状态序列。

13、在本公开的一个实施例中，所述采用扩展卡尔曼滤波算法，对所述历史电池健康状态、所述预设时段内各个数据采集时刻所述待估计电池的电流值和电压值以及所述待估计电池的等效电路模型的模型参数进行处理，确定所述各个数据采集时刻的电池荷电状态，包括：将所述待估计电池的电流值、电压值和所述等效电路模型的模型参数作为所述扩展卡尔曼滤波算法的输入量，将电池荷电状态作为输出量，构建所述扩展卡尔曼滤波算法的状态方程和量测方程；初始化所述扩展卡尔曼滤波算法的参数，计算当前数据采集时刻的电池荷电状态、极化电压和协方差矩阵；将所述当前数据采集时刻的极化电压和协方差矩阵作为下一数据采集时刻进行扩展卡尔曼滤波算法的初始化参数，计算下一数据采集时刻的电池荷电状态极化电压和协方差矩阵，依次迭代，直至得到所述多个数据采集时刻的电池荷电状态。

14、根据本公开的另一个方面，提供了一种电池健康状态估计装置，包括：序列获取模块，用于获取待估计电池的历史电池容量和预设时段内的电池荷电状态序列；数据确定模块，用于根据所述电池荷电状态序列，确定所述待估计电池目标充放电过程的充放电数据；容量计算模块，用于采用指数平滑法根据所述充放电数据和所述历史电池容量，计算当前电池容量；健康状态估计模块，用于根据所述当前电池容量计算第一电池健康状态。

15、根据本公开的另一个方面，还提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的电池健康状态估计方法。

16、根据本公开的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的电池健康状态估计方法。

17、根据本公开的另一个方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的电池健康状态估计方法。

18、在本公开实施方式中，获取待估计电池的历史电池容量和预设时段内的电池荷电状态序列，根据电池荷电状态序列，确定待估计电池目标充放电过程的充放电数据；采用指数平滑法根据充放电数据和历史电池容量，计算当前电池容量，根据当前电池容量计算第一电池健康状态。本公开通过历史电池容量和预设时段内的电荷荷电状态序列进行电池soh估计的方式简单，能够降低对数据的需求量和算力消耗，提升电池健康状态的估计效率和估计精度，应用范围更广泛。

19、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。