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評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)與流程

來源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2025年06月10日 14:32

本公開的示例實(shí)施例總體涉及電池管理，并且更具體地，涉及一種評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、電池健康狀態(tài)評(píng)估是確保電池性能、安全性和使用壽命的關(guān)鍵技術(shù)。評(píng)估電池健康狀態(tài)對(duì)于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問題、采取維護(hù)措施以及避免安全事故和性能下降至關(guān)重要。具體的評(píng)估方法包括充放電測(cè)試、內(nèi)阻檢測(cè)、使用電池容量測(cè)試儀、電池管理系統(tǒng)以及循環(huán)壽命評(píng)估等。這些方法能夠全面、準(zhǔn)確地反映電池的健康狀況，為電池的維護(hù)、管理和優(yōu)化提供有力支持。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、在本公開的第一方面，提供了一種評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法。該方法包括：基于目標(biāo)設(shè)備的歷史充電信息，確定與目標(biāo)設(shè)備相關(guān)聯(lián)的一組充電特征；基于一組充電特征，利用第一評(píng)估模型確定目標(biāo)設(shè)備的電池健康狀態(tài)的第一評(píng)估值；基于第一評(píng)估值，確定第二評(píng)估模型的第一組輸入特征，第一組輸入特征包括至少一項(xiàng)高階特征，至少一項(xiàng)高階特征用于表征電池健康狀態(tài)針對(duì)一組充電特征的依賴程度的變化；以及基于第二評(píng)估模型輸出的第二評(píng)估值，確定目標(biāo)設(shè)備的電池健康狀態(tài)的目標(biāo)值。

2、在本公開的第二方面，提供了一種評(píng)估電池健康狀態(tài)的裝置。該裝置包括：特征確定模塊，被配置為基于目標(biāo)設(shè)備的歷史充電信息，確定與目標(biāo)設(shè)備相關(guān)聯(lián)的一組充電特征；第一評(píng)估值確定模塊，被配置為基于一組充電特征，利用第一評(píng)估模型確定目標(biāo)設(shè)備的電池健康狀態(tài)的第一評(píng)估值；輸入特征確定模塊，被配置為基于第一評(píng)估值，確定第二評(píng)估模型的第一組輸入特征，第一組輸入特征包括至少一項(xiàng)高階特征，至少一項(xiàng)高階特征用于表征電池健康狀態(tài)針對(duì)一組充電特征的依賴程度的變化；以及目標(biāo)值確定模塊，被配置為基于第二評(píng)估模型輸出的第二評(píng)估值，確定目標(biāo)設(shè)備的電池健康狀態(tài)的目標(biāo)值。

3、在本公開的第三方面，提供了一種電子設(shè)備。該設(shè)備包括至少一個(gè)處理單元；以及至少一個(gè)存儲(chǔ)器，至少一個(gè)存儲(chǔ)器被耦合到至少一個(gè)處理單元并且存儲(chǔ)用于由至少一個(gè)處理單元執(zhí)行的指令。指令在由至少一個(gè)處理單元執(zhí)行時(shí)使設(shè)備執(zhí)行第一方面的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法。

4、在本公開的第四方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序可由處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)第一方面的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法。

5、在本公開的第五方面，提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，這些指令在被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)根據(jù)本公開的第一方面的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法。

6、本公開的方案旨在克服傳統(tǒng)方法中的局限性，尤其是針對(duì)物理信息約束建模的不足進(jìn)行改進(jìn)。具體而言，本公開的方案引入了第二評(píng)估模型，該模型在評(píng)估電池健康狀態(tài)時(shí)，能夠嵌入物理約束信息。本公開的方案使第二評(píng)估模型的輸入中包含至少一項(xiàng)高階特征，這些高階特征能夠表征電池健康狀態(tài)針對(duì)所述一組充電特征的依賴程度的變化。通過利用這些高階特征，第二評(píng)估模型能夠更有效地嵌入物理約束信息，從而提高約束的準(zhǔn)確性，并最終實(shí)現(xiàn)電池健康狀態(tài)評(píng)估精度的提升。

7、應(yīng)當(dāng)理解，本內(nèi)容部分中所描述的內(nèi)容并非旨在限定本公開的實(shí)施例的關(guān)鍵特征或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的描述而變得容易理解。

技術(shù)特征：

1.一種評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法，其特征在于，所述一組充電特征包括以下至少一類：

3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法，其特征在于，基于所述第一評(píng)估值，確定第二評(píng)估模型的第一組輸入特征包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法，其特征在于，所述第一組輸入特征還包括以下至少一項(xiàng)：所述第一評(píng)估值、所述第三評(píng)估值、所述第一組低階特征。

5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法，其特征在于，基于所述第二評(píng)估模型輸出的第二評(píng)估值，確定所述目標(biāo)設(shè)備的所述電池健康狀態(tài)的目標(biāo)值包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法，其特征在于，所述第一組輸入特征還包括以下至少一項(xiàng)：所述第一評(píng)估值、所述第二組低階特征。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法，其特征在于，所述第二評(píng)估模型是基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所實(shí)現(xiàn)，以嵌入與所述至少一項(xiàng)高階特征對(duì)應(yīng)的物理約束信息。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法，其特征在于，基于目標(biāo)設(shè)備的歷史充電信息，確定與所述目標(biāo)設(shè)備相關(guān)聯(lián)的一組充電特征，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法，其特征在于，基于所述多組序列片段，確定與所述目標(biāo)設(shè)備相關(guān)聯(lián)的所述一組充電特征包括：

10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法，其特征在于，確定與歷史充電過程對(duì)應(yīng)的充電序列包括：

11.一種評(píng)估電池健康狀態(tài)的裝置，其特征在于，包括：

12. 一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

13.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序可由處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1至10任一項(xiàng)所述的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法。

14.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1至10中任一項(xiàng)所述的評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開的實(shí)施例涉及一種評(píng)估電池健康狀態(tài)的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。在此提出的方法包括：基于目標(biāo)設(shè)備的歷史充電信息，確定與目標(biāo)設(shè)備相關(guān)聯(lián)的一組充電特征；基于一組充電特征，利用第一評(píng)估模型確定目標(biāo)設(shè)備的電池健康狀態(tài)的第一評(píng)估值；基于第一評(píng)估值，確定第二評(píng)估模型的第一組輸入特征，第一組輸入特征包括至少一項(xiàng)高階特征，至少一項(xiàng)高階特征用于表征電池健康狀態(tài)針對(duì)一組充電特征的依賴程度的變化；以及基于第二評(píng)估模型輸出的第二評(píng)估值，確定目標(biāo)設(shè)備的電池健康狀態(tài)的目標(biāo)值。以此方式，通過利用這些高階特征，第二評(píng)估模型能夠更有效地嵌入物理約束信息，從而提高約束的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：孫一恒,蘇朝磊,陳永健,廖蘭新
受保護(hù)的技術(shù)使用者：浙江小桔綠色能源科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/2