本技術(shù)涉及電動汽車電池管理系統(tǒng)軟件，特別涉及一種車輛電池健康狀態(tài)的估算方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、電池健康狀態(tài)(state of health，soh)是描述電池當(dāng)前最大可用容量的指標(biāo)，一般定義為當(dāng)前最大可用容量與標(biāo)稱容量之比，準(zhǔn)確的soh估計能夠有效反映容量隨電池使用的衰減情況，有利于及時換電池、提高電池的安全性和可靠性、延長電池使用壽命，還可為動力電池的分類回收與梯次利用提供有效依據(jù)。同時，soh也是影響soc(state ofcharge，電池荷電狀態(tài))估計準(zhǔn)確性的重要因素。受電池本體非線性、時變性等特征和車載復(fù)雜工況環(huán)境的影響，高精度的狀態(tài)估計是電池儲能系統(tǒng)穩(wěn)定安全運行的基礎(chǔ)。

2、相關(guān)技術(shù)中，在汽車運行時，通?？梢耘袛嚯姵仉妷旱幕A(chǔ)電壓等級，并判斷電池電壓變化趨勢，通過綜合分析基礎(chǔ)電壓等級、熱量變化趨勢等級和電壓變化趨勢等級，得到車輛電池健康狀態(tài)。

3、然而，相關(guān)技術(shù)中，在估算車輛電池健康狀態(tài)時，需要較長的采樣時間，計算復(fù)雜度與空間復(fù)雜度較高，難以實現(xiàn)soh和soc估算的準(zhǔn)確性，無法有效提升電池soh檢測的效率，增大估算的誤差，亟待改善。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種車輛電池健康狀態(tài)的估算方法及裝置，以解決相關(guān)技術(shù)中，在估算車輛電池健康狀態(tài)時，需要較長的采樣時間，計算復(fù)雜度與空間復(fù)雜度較高，難以實現(xiàn)soh和soc準(zhǔn)確性，無法有效提升電池soh檢測的效率，增大估算的誤差等問題。

2、本技術(shù)第一方面實施例提供一種車輛電池健康狀態(tài)的估算方法，應(yīng)用于模型構(gòu)建階段，包括以下步驟：基于車輛電池的離線電池數(shù)據(jù)集，提取多個電壓區(qū)間的數(shù)據(jù)片段；從所述多個電壓區(qū)間的數(shù)據(jù)片段中，提取所述車輛電池的至少一個老化特征，并根據(jù)所述車輛電池的至少一個老化特征和電池健康狀態(tài)的相關(guān)性從所述多個電壓區(qū)間中確定最佳電壓區(qū)間；根據(jù)所述最佳電壓區(qū)間提取多個老化特征，并基于多個老化特征和至少一個影響元素構(gòu)建電池健康狀態(tài)識別模型。

3、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)實施例可以根據(jù)車輛電池的至少一個老化特征和電池健康狀態(tài)的相關(guān)性確定最佳電壓區(qū)間，并根據(jù)多個老化特征和至少一個影響元素構(gòu)建電池健康狀態(tài)識別模型，從而實現(xiàn)soh和soc的準(zhǔn)確性，有效提升電池soh檢測的效率，減小估算的誤差。

4、可選地，在本技術(shù)的一個實施例中，所述提取所述車輛電池的至少一個老化特征，包括：基于所述車輛電池的增量容量得到ic曲線；基于所述車輛電池的差分電壓得到dv曲線；根據(jù)所述ic曲線和所述dv曲線分別提取第一老化特征和第二老化特征。

5、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)實施例可以分別得到ic曲線和dv曲線，并根據(jù)ic曲線和dv曲線分別提取第一老化特征和第二老化特征，通過提取老化特征進(jìn)行soh估計，提升電池健康狀態(tài)檢測的效率。

6、可選地，在本技術(shù)的一個實施例中，所述根據(jù)所述車輛電池的至少一個老化特征和電池健康狀態(tài)的相關(guān)性從所述多個電壓區(qū)間中確定最佳電壓區(qū)間，包括：根據(jù)所述第一老化特征和所述第二老化特征分別計算與健康狀態(tài)之間的第一健康狀態(tài)系數(shù)和第二健康狀態(tài)系數(shù)；比較每個電壓區(qū)間的第一健康狀態(tài)系數(shù)和第二健康狀態(tài)系數(shù)，根據(jù)比較結(jié)果選擇所述最佳電壓區(qū)間。

7、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)實施例可以根據(jù)第一老化特征和第二老化特征分別計算與健康狀態(tài)之間的第一健康狀態(tài)系數(shù)和第二健康狀態(tài)系數(shù)，并根據(jù)每個電壓區(qū)間的第一健康狀態(tài)系數(shù)和第二健康狀態(tài)系數(shù)的比較結(jié)果選擇最佳電壓區(qū)間，從而不需要特別的去識別增量容量峰等在不確定電壓點出現(xiàn)的特征，而是直接通過電壓定位特征數(shù)據(jù)段，實現(xiàn)準(zhǔn)確的soh估計。

8、本技術(shù)第二方面實施例提供一種車輛電池健康狀態(tài)的估算方法，應(yīng)用于狀態(tài)識別階段，包括以下步驟：采集目標(biāo)電池的電池數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述電池數(shù)據(jù)提取多個老化特征；將所述多個老化特征的至少一個實際影響元素輸入至預(yù)先構(gòu)建的電池健康狀態(tài)識別模型，輸出所述目標(biāo)電池的電池健康狀態(tài)，其中，所述電池健康狀態(tài)識別模型由車輛電池的多個老化特征和至少一個影響元素構(gòu)建得到。

9、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)實施例可以根據(jù)電池數(shù)據(jù)提取多個老化特征，將多個老化特征的至少一個實際影響元素輸入至預(yù)先構(gòu)建的電池健康狀態(tài)識別模型，輸出目標(biāo)電池的電池健康狀態(tài)，保證特征和模型結(jié)構(gòu)簡潔、魯棒性強，且保證采樣時間短，極大提升電池梯次利用等場景中電池健康狀態(tài)檢測的效率。

10、本技術(shù)第三方面實施例提供一種車輛電池健康狀態(tài)的估算裝置，應(yīng)用于模型構(gòu)建階段，包括：提取模塊，用于基于車輛電池的離線電池數(shù)據(jù)集，提取多個電壓區(qū)間的數(shù)據(jù)片段；選擇模塊，用于從所述多個電壓區(qū)間的數(shù)據(jù)片段中，提取所述車輛電池的至少一個老化特征，并根據(jù)所述車輛電池的至少一個老化特征和電池健康狀態(tài)的相關(guān)性從所述多個電壓區(qū)間中確定最佳電壓區(qū)間；訓(xùn)練模塊，用于根據(jù)所述最佳電壓區(qū)間提取多個老化特征，并基于多個老化特征和至少一個影響元素構(gòu)建電池健康狀態(tài)識別模型。

11、可選地，在本技術(shù)的一個實施例中，所述選擇模塊包括：第一獲取單元，用于基于所述車輛電池的增量容量得到ic曲線；第二獲取單元，用于基于所述車輛電池的差分電壓得到dv曲線；提取單元，用于根據(jù)所述ic曲線和所述dv曲線分別提取第一老化特征和第二老化特征。

12、可選地，在本技術(shù)的一個實施例中，所述選擇模塊還包括：計算單元，用于根據(jù)所述第一老化特征和所述第二老化特征分別計算與健康狀態(tài)之間的第一健康狀態(tài)系數(shù)和第二健康狀態(tài)系數(shù)；選擇單元，用于比較每個電壓區(qū)間的第一健康狀態(tài)系數(shù)和第二健康狀態(tài)系數(shù)，根據(jù)比較結(jié)果選擇所述最佳電壓區(qū)間。

13、本技術(shù)第四方面實施例提供一種車輛電池健康狀態(tài)的估算裝置，應(yīng)用于狀態(tài)識別階段，包括：提取模塊，用于采集目標(biāo)電池的電池數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述電池數(shù)據(jù)提取多個老化特征；估算模塊，用于將所述多個老化特征的至少一個實際影響元素輸入至預(yù)先構(gòu)建的電池健康狀態(tài)識別模型，輸出所述目標(biāo)電池的電池健康狀態(tài)，其中，所述電池健康狀態(tài)識別模型由車輛電池的多個老化特征和至少一個影響元素構(gòu)建得到。

14、本技術(shù)第五方面實施例提供一種電子設(shè)備，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序，以實現(xiàn)如上述實施例所述的車輛電池健康狀態(tài)的估算方法。

15、本技術(shù)第六方面實施例提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行，以用于實現(xiàn)如上述實施例所述的車輛電池健康狀態(tài)的估算方法。

16、本技術(shù)實施例的有益效果：

17、(1)本技術(shù)實施例可以根據(jù)車輛電池的至少一個老化特征和電池健康狀態(tài)的相關(guān)性確定最佳電壓區(qū)間，并根據(jù)多個老化特征和至少一個影響元素構(gòu)建電池健康狀態(tài)識別模型，從而實現(xiàn)soh和soc估算的準(zhǔn)確性，有效提升電池soh檢測的效率，減小估算的誤差。

18、(2)本技術(shù)實施例可以分別得到ic曲線和dv曲線，并根據(jù)ic曲線和dv曲線分別提取第一老化特征和第二老化特征，通過提取老化特征進(jìn)行soh估計，提升電池健康狀態(tài)檢測的效率。

19、(3)本技術(shù)實施例可以根據(jù)電池數(shù)據(jù)提取多個老化特征，將多個老化特征的至少一個實際影響元素輸入至預(yù)先構(gòu)建的電池健康狀態(tài)識別模型，輸出目標(biāo)電池的電池健康狀態(tài)，保證特征和模型結(jié)構(gòu)簡潔、魯棒性強，且保證采樣時間短，極大提升電池梯次利用等場景中電池健康狀態(tài)檢測的效率。

20、本技術(shù)附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本技術(shù)的實踐了解到。

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