一种基于充电过程多维分阶的电池性能评估方法与流程

本发明涉及一种电池性能评估方法，具体地说是一种基于充电过程多维分阶的电池性能评估方法，属于电池性能评估方法领域。
背景技术：
：随着近几年新能源产业增长迅速，未来动力电池报废量也将随之增加，2015-2017年是我国新能源汽车销量持续增加，按照运行里程约10-20万公里，使用3-5年的周期，预计2019年有30万辆车进入二手车市场。按8年报废期，预计2019年报废量将达到32.2万吨，市场规模庞大，动力电池的回收与利用问题迫在眉睫。而对于如此规模的退役电池量，根据动力电池回收利用相关国标，电池性能的检测存在很多难点:退役电池系统检测的相关标准缺失；标准余能检测方案测试时间长，设备成本高；退役电池状态复杂，一致性差，简单的容量评估无法全面体现退役电池的应用价值，保证应用安全。寻找一种能够快速准确对动力电池性能进行评估的方法具有重要意义。目前大多数的电池soh预测模型及算法普遍存在概念不明、考虑因素不全等问题，只是简单的内阻/阻抗法、功率法、安时积分法等方法进行粗略的估算，没有完整的建模理论及方法，无法准确的估算电池实际性能状态。另一方面，车用动力电池退役后其安全状态、电性能状态、衰减一致性均较为复杂，各串电池之间相互作用影响着电池系统整体状态，且梯次利用场景并不固定，应用形式也多种多样。单纯对电池整体进行评估测试是不科学的，更无法满足梯次利用的要求。因此以各串电池分别评估为切入点，利用测试数据和历史运行数据相结合的方法，全面深入的对电池性能进行评估，是更为科学有效的方法。同时也对废旧电池的安全使用、延长寿命及性能的充分发挥都有着巨大作用。技术实现要素：为了解决上述问题，本发明设计了一种基于充电过程多维分阶的电池性能评估方法，通过分析电池固有特性与后期使用情况，利用实时与历史数据相结合，兼容不同的数据来源与数据类型，实现电池性能快速、准确、多维、分阶评估。本发明的技术方案为：一种基于充电过程多维分阶的电池性能评估方法，包括以下步骤：步骤1、采集车用动力电池系统基本信息并录入数据库；车用动力电池系统基本信息主要包括但不限于以下内容：车辆生产厂商、车型、电池生产厂商、电芯生产厂商、电池类型、电池系统标称电压容量、电芯标称电压容量、公告号等。步骤2、利用车辆正常运行数据，使用大数据的方法将行驶里程、电压、温度、电流等参量与电池soh建立联系，形成电池健康状态分级算法；步骤3、根据电芯种类采集其不同倍率、不同温度、全生命周期测试数据，分析电芯性能及曲线在不同倍率、不同soh下的演化规律；以电流值和soh为变量，对基准模型的建立进行分档；以不同种类电芯为样本，结合分档结果建立标准状态下基准模型；针对温度对电池性能的影响建立温度修正算法，用于电池性能评估的修正工作；步骤4、根据车辆信息在数据库中检索待评估电池的电芯种类，确定评估模型的基本方向；采集待评估电池的行驶里程、实时充放电数据、历史充放电数据，提取各串电池电压等评估所需的特征参量，根据步骤2的电池健康状态分级算法确定电池健康级别；通过多因素评估算法找出影响电池整体性能发挥的电池分支编号，并截取部分充电数据；再根据数据中充电电流值，确定电池评估使用的基准模型；步骤5、将截取的部分充电数据带入电池评估所选用的基准模型，评估出各串电池的性能状态，再通过温度修正算法将结果调整为标准状态下各串电池的性能指标；步骤6、结合步骤4中找出影响电池整体性能发挥的电池分支编号，此串电池的性能指标即代表电池整体性能指标；亦可通过对各串电池性能指标的对比，分析电池梯次利用、维修保养的价值。要评估的所述电池包括：车用动力蓄电池、退役动力蓄电池和梯次利用电池产品；所述车用动力蓄电池包括电池系统、电池包、电池模组、电池模块；所述退役动力蓄电池包括电池系统、电池包、电池模组、电池模块；所述梯次利用电池产品包括电池系统、电池包、电池模组、电池模块。所述步骤3建立电池健康状态分级算法所利用车辆正常运行数据和电池评估所用到的数据均包括：电池性能检测设备的测试数据包括充放电设备、电阻仪、快速检测设备等、充电桩采集数据、车辆监控平台数据、车载数据；电池性能评估的结果包括电池余能、电池健康状态、电池一致性、电池绝缘性、电池安全性、电池的历史滥用程度、电池剩余寿命预测等。本发明以各串电池分别评估为切入点，利用测试数据和历史运行数据相结合的方法，全面深入的对电池性能进行评估，是更为科学有效的方法。同时也对废旧电池的安全使用、延长寿命及性能的充分发挥都有着巨大作用。本发明的优点在于：（1）基于电池固有特性与使用情况相结合，充分考虑了不同倍率、温度对电池性能的影响，评估结果相对更准确、更科学；（2）由面及点、由全景到局部，充分考虑了电池“木桶效应”对整体性能的影响，避免了各串电池相关参量叠加与电池整体性能之间的不对称性，评估结果准确性更高；（3）多应用性的评估方法，算法可兼容多渠道、多类型的数据，同时评估结果和过程参量又可作为电池维护、梯次利用的重要依据，对动力电池后市场应用有着巨大的推动作用。下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。附图说明图1为本发明实施例的评估示意图。具体实施方式以下对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。实施例1如图1所示，一种基于充电过程多维分阶的电池性能评估方法，包括以下几个步骤：（1）建立电池评估算法、基准模型及数据库收集归纳电动汽车相关信息，以北汽新能源eu260为例，并录入数据库中，用于电池评估时检索基准模型；车辆生产厂商北汽新能源车型eu260电池生产厂商北京普莱德电池有限公司电芯生产厂商宁德时代新能源有限公司电池类型三元材料电池系统电压328.5v电池系统容量120ah电芯标称容量40连接方式3p90s根据数据库中涉及到的电芯种类，如宁德时代40ah三元电芯，在环境仓中分别以1c、0.75c、0.5c、0.25c、40℃、25℃、10℃对100%soh、85%soh、70%soh、55%soh的电芯进行充放电测试，每种电芯收集测试数据，建立电池充电过程ica曲线，作为评估基准模型；将不同soh状态下的电芯，分别在40℃~0℃的环境下以0.1c~1c电流值，以5℃和0.1c为变化进行充放电测试，分析测试数据，建立温度单溜对电池性能的修正算法；采集20辆北汽新能源eu260历史运行数据（30万公里以内），提取影响电池性能的相关字段，包括：电池使用温度、电池总电压、电流、时间、soc、odo里程、最大单体电压、最小单体电压，建立电池健康状态分级算法；将以上信息、算法和模型存入数据库中，待电池评估时调取使用。（2）电池性能评估采集待评估车辆的基本信息：北汽新能源eu260；采集部分充放电数据并提取特征参量：充电电流1c、里程10万公里、压差50mv，代入数据库中通过电池健康状态分级算法，分析得出需使用1c30℃90%soh模型对各串电池进行评估；将测试数据通过多因素分析法得出第56串电池为影响电池整体性能的支路，各项指标分别是：充电升压速度1st放电降压速度1st起始电压62th极化电压1st计算测试数据中各串电池充电过程的ica曲线，以1c30℃90%soh基准模型作为算法中的训练数据、运用svm算法，通过rbf函数对各串电池的ica曲线进行拟合预测，将部分充电过程的曲线补充完整，对预测后的曲线积分计算，得到各串电池的剩余容量，选取第56串电池容量代表电池整体容量，结果为100ah。再将电流=1c、温度=30℃代入温度电流修正算法，得出修正后容量=105ah。当前第1页12