一种电池充电状态健康评估方法与流程

本发明属于电动车电池充电健康评估，具体涉及一种电池充电状态健康评估方法。

背景技术：

1、随着二轮电动车保有量不断增加，用户对充电需求日益增加。近年来，电动自行车违规停放充电、引发的火灾屡见不鲜，电池老旧影响用户出行。

2、无论是哪种类型的电动车，电池是其发展的首要关键。应用于电动车的电池应该满足成本低、容量大、寿命长及安全性好的这四大要求。然而，由于目前的电化学储能技术尚不成熟，所生产的电池偶发的意外燃烧事故以及生产质量参差不齐导致电动车的发展有所停滞。因此，目前很多研发集中在电池的材料稳定性和制造可靠性的方面。对于电池的检测评估也大多局限在电池剩余电量及电池使用寿命这些方面，而对于电池的安全与健康方面却少有涉及。

3、因此，针对上述问题，予以进一步改进。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种电池充电状态健康评估方法，其在每一次充电结束后，根据预设次数的充电数据获得最新的充电标准曲线，从而在下一次充电时通过充电标准曲线进行电池的健康评估，并且对充电过程中异常事件处理，避免火灾、过充、充不满等情况，每次完成充电后进行实时更新充电标准曲线。

2、为达到以上目的，本发明提供一种电池充电状态健康评估方法，用于对电池状态进行评估并且进行异常处理，包括以下步骤：

3、步骤s1：在每次充电结束后，获取同一用户最近预设次数(优选为10次)的充电数据(包括充电时间和充电功率，后续的充电曲线为时间-功率曲线)作为数据样本，将获得的数据样本进行数据处理，以每条充电数据的最大功率点(充电器的特性使得每条充电曲线的最大功率点基本一致，以此作为中心参考点具有参考价值)作为中心参考点并且以该中心参考点将充电数据对齐，比较处理后剔除无效的充电数据(例如，有些充电时长过短，都没最大功率点，不具有参考价值)，以获得第一有效充电数据并且(在有效充电数据中)以最小的充电数据作为数据长度参考(选择最小的数据是为了后期计算k值的时候，需要数据一一对应的，不然无法一一对应从而获得k值，数据长度即为有效数据里面充电时间最短的)；

4、步骤s2：分别计算有效的充电数据的包括期望、公差和两两数据之间协方差的数据，以获得有效的充电数据中每两组数据之间的k值(以求解相似性)；

5、步骤s3：对所有的k值进行曲线相似度筛选，以剔除达到曲线相似度偏差范围的k值，从而获得第二有效充电数据并且重复步骤s2，从而选择最大的k值对应的样本数据作为下一次充电的参考充电曲线并且建立数据库保存；

6、步骤s4：在进行下一次充电时，以参考充电曲线作为标准曲线，预测车辆电池的充电行为并且进行充电异常处理；

7、步骤s5：充电结束后，重复步骤s1-s3，获得下一次充电的参考充电曲线并且建立数据库保存，以作为下一次充电时的标准曲线，从而自动完成标准曲线的实时更新。

8、作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，在步骤s2中，充电数据的期望计算为：

9、

10、其中，xi和yi均为数据样本点。

11、作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，在步骤s2中，充电数据的方差为：

12、

13、

14、作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，在步骤s2中，充电数据的协方差为：

15、

16、作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，在步骤s2中，k值的计算为：

17、

18、作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，步骤s4的充电异常处理具体实施为：

19、步骤s4.1：进行异常提前结束充电处理，将实际充电曲线与标准曲线进行比较，在受到干扰或者硬件状态不稳定时，实际充电曲线被判定为异常曲线并且强制结束充电，异常结束后再次开启充电(避免用户未充满电的而异常断开的情况发生)，生成并且上传第一报警信号；

20、步骤s4.2：进行涓流异常断开处理，将实际充电曲线与标准曲线进行比较，实际充电曲线的三个阶段不完整(正常充电的三个阶段，以48v蓄电池为例，依次为恒流阶段(在充电开始时保持一个充电电流1.8-2.5a，直到时间t1，此时充电电压逐渐上升---即恒流充电阶段)、恒压阶段(当充电电压上升到58.5-59.5v时，立即保持这个充电电压不变直到时间t2，此时充电电流逐渐下降---即恒压充电阶段)和涓流阶段(当充电电流下降到400-500ma的转换电流时，充电器立即转为55.5-56.5v的小电流充电---即浮充阶段，又称降压浮充阶段))，在进入第三阶段时电流过低，从而触发保护断开，生成并且上传第二报警信号；

21、步骤s4.3：进行充电剩余时间预估，将实际充电曲线与标准曲线进行比较，从而获得充电剩余时间，用于解决设备离线后过多收费问题；

22、步骤s4.4：进行充电器异常提示，将实际充电曲线与标准曲线进行比较，在充电器出现故障时，实际充电曲线被判定为异常曲线并且强制结束充电，生成并且上传第三报警信号。

23、作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，其特征在于，还包括步骤s6：根据建立的数据库，在每次数据最大功率点附近进行功率对时间(不同的标准曲线数据积分时间需相同)的积分，然后对积分数据进行比较，若积分数据低于历史最大数据的预设值(优选为0.6，电池当前容量只有初始容量的60％，经验值)，则判定电池不健康并且对用户进行电池更换需求提示。

技术特征：

1.一种电池充电状态健康评估方法，用于对电池状态进行评估并且进行异常处理，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种电池充电状态健康评估方法，其特征在于，在步骤s2中，充电数据的期望计算为：

3.根据权利要求2所述的一种电池充电状态健康评估方法，其特征在于，在步骤s2中，充电数据的方差为：

4.根据权利要求3所述的一种电池充电状态健康评估方法，其特征在于，在步骤s2中，充电数据的协方差为：

5.根据权利要求4所述的一种电池充电状态健康评估方法，其特征在于，在步骤s2中，k值的计算为：

6.根据权利要求5所述的一种电池充电状态健康评估方法，其特征在于，步骤s4的充电异常处理具体实施为：

7.根据权利要求6所述的一种电池充电状态健康评估方法，其特征在于，还包括步骤s6：根据建立的数据库，在每次数据最大功率点附近进行功率对时间的积分，然后对积分数据进行比较，若积分数据低于历史最大数据的预设值，则判定电池不健康并且对用户进行电池更换需求提示。

技术总结
本发明公开了一种电池充电状态健康评估方法，包括步骤S1：在每次充电结束后，获取同一用户最近预设次数的充电数据作为数据样本，将获得的数据样本进行数据处理，以每条充电数据的最大功率点作为中心参考点并且以该中心参考点将充电数据对齐，比较处理后剔除无效的充电数据。本发明公开的一种电池充电状态健康评估方法，其在每一次充电结束后，根据预设次数的充电数据获得最新的充电标准曲线，从而在下一次充电时通过充电标准曲线进行电池的健康评估，并且对充电过程中异常事件处理，避免火灾、过充、充不满等情况，每次完成充电后进行实时更新充电标准曲线。

技术研发人员：陈可,俞江,罗文瑞,沈晓炯,张磊,刘红梅,陈金良,陆亚婷
受保护的技术使用者：嘉兴智行物联网技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15