基于开路电压曲线重构的锂离子电池健康诊断方法及装置与流程

本发明涉及电池管理，尤其涉及一种基于开路电压曲线重构的锂离子电池健康诊断方法。

背景技术：

1、开路电压作为锂离子电池内部老化的外在表现，可用于电池健康状态的深度诊断。当前，深度诊断多采用完整的开路电压曲线作为诊断信息。由于开路电压的获取需要长时间的电池静置条件，因此，用于进行电池健康状态诊断的开路电压曲线，通常是在实验室条件下利用小电流对电池进行充放电实验获取得到的开路电压曲线数据，而且ocv(开路电压，open circuit voltage)测试实验耗时长，且只能得到特定单体在特定环境状态下的ocv曲线。

2、在储能系统实际运行中，bms(电池管理系统，battery management system)难以采集到完整的开路电压曲线，仅能收集到多个离散的开路电压数据点。此外，由于在实际运行条件下储能系统不会放电至20％以下，这些收集的数据点不包含低soc(荷电状态，stateof charge)的数据点。现有的技术难以利用这些储能系统实际运行收集的数据点快速准确地重构出完整的开路电压曲线，用于电池的健康诊断。

技术实现思路

1、本发明目的在于克服上述现有技术的不足，提供了一种基于开路电压曲线重构的锂离子电池健康诊断方法，用于电池的健康诊断。该方法使用基于云平台的储能系统电池管理系统(bms)数据，避免传统荷电状态-开路电压(soc-ocv)方法耗时久、依赖实验数据以及小电流工况的问题。结合开路电压曲线重构与电压匹配，解决利用储能系统实际运行数据难以快速获取完整开路电压曲线的问题，具体由以下技术方案实现：

2、所述基于开路电压曲线重构的锂离子电池健康诊断方法包括：

3、步骤1)根据前期实验，获得离线完整的电池荷电状态-开路电压关系曲线，以便作为历史数据调用；

4、步骤2)根据电池管理系统采集并存储待诊断电池的开路电压数据集，并对开路电压数据集进行预处理，提取出所有的荷电状态-开路电压数据点；

5、步骤3)分析开路电压数据点的曲线特征，提取荷电状态-开路电压点重构不含有低荷电状态的点构成不完整荷电状态-开路电压曲线；

6、步骤4)根据所重构的不完整电池荷电状态-开路电压曲线，以及前期实验测量的离线完整曲线，基于锂离子电池老化后低荷电状态区域开路电压曲线的高稳定特性和电压匹配方式，获得与待诊断电池匹配的低荷电状态区域曲线；

7、步骤5)将重构的不完整曲线和相匹配的低荷电状态区域曲线拼接，实现完整开路电压曲线重构。

8、步骤6)基于电池老化后开路电压在高荷电状态区域的曲线变化特性，通过步骤5)重构出的完整开路电压曲线，找出电压最大值处所对应的最大荷电状态值，即为电池健康状态值，实现电池健康诊断。

9、所述基于开路电压曲线重构的锂离子电池健康诊断方法的进一步设计在于，所述步骤1)前期实验包括如下步骤：

10、步骤1-1)以恒流恒压方式将电池充满，并静置2h以上；

11、步骤1-2)以1/25c放出电池标称容量1％的电量，并静置2小时以上，记录静置后的电池端电压作为当前荷电状态处的开路电压值；

12、步骤1-3)重复步骤1-2),直至放电过程中的电池电压达到下限截止电压后完成前期实验。

13、所述基于开路电压曲线重构的锂离子电池健康诊断方法的进一步设计在于，所述步骤3)包括如下步骤：

14、步骤3-1)数据集中包含fl个开路电压数据片段，共i个开路电压点，将数据点按照开路电压值升序排列得到矩阵f；

15、

16、式(1)中，f为数据点的集合矩阵，soci表示矩阵中第i个数据点的荷电状态值，ocvi表示矩阵中第i个数据点的开路电压值，fl表示矩阵中第i个数据点的片段编号；

17、步骤3-2)考虑开路电压曲线具有单调性的特点，调整矩阵f中各个数据点的荷电状态值，使得调整后的荷电状态值也同样升序排列；调整时，确保同一片段内各点的荷电状态值的偏移量是相同的，以保证同一片段内各点间的放电容量之差不变；

18、步骤3-3)重复步骤3-2)，直到荷电状态值的偏移量达到收敛条件，完成开路电压曲线的重构。

19、所述基于开路电压曲线重构的锂离子电池健康诊断方法的进一步设计在于，所述步骤4)包括如下步骤：

20、步骤4-1)截取所重构的不完整开路电压曲线的低荷电状态区域的电压片段，以1％soc为间隔，构成列向量矩阵x，

21、x＝[xn,xn+1,…,xn+m]t                    (2)

22、式(2)中,xn为截取电压片段开始端，即soc＝n％对应的开路电压值，soc表示荷电状态值，表示xn+1为soc＝(n+1)％对应的开路电压值，xn+m为截取电压片段截止端，即soc＝(n+m)％对应的开路电压值；

23、步骤4-2)对前期实验获取的离线完整荷电状态-开路电压曲线数据进行处理，获得以1％soc为间隔的开路电压值构成离线完整电压数据集s；

24、s＝[y0,y1,…,y100]t                        (3)

25、式(4)中,y0为离线完整曲线中soc＝0％对应的开路电压值，y1为离线完整曲线中soc＝1％对应的开路电压值，y100为离线完整曲线中soc＝100％对应的开路电压值；

26、步骤4-3)从电压数据集s中soc＝0％处开始，选择与x列向量相同长度m的向量，构成列向量矩阵y0；

27、y0＝[y0,y1,…,ym]t                         (4)

28、式(4)中,ym为电压数据集s中soc＝m％的开路电压值；

29、步骤4-4)根据式(4)计算截取电压片段与离线完整电压曲线的皮尔逊相关系数；

30、

31、式(5)中，ρ(x,y0)是x与y0的pearson相关性系数，cov(x,y0)是x与y0的协方差，μx、μy0分别为x,y0的均值，σx、σy0分别为x,y0矩阵的标准差，xi、y0i分别为x矩阵和y0矩阵中第i个电压值；

32、步骤4-5)重复步骤4-3)和步骤4-4)，从soc＝0％开始，构成如步骤4-3)所示的y0＝[y0,y1,…,ym]t矩阵，依次以1％soc为间隔，构成离线完整曲线在不同荷电状态区域的开路电压数据矩阵，如y1＝[y1,y2,…,ym+1]t，直至soc＝(100-m)％结束，如yn＝[yn,yn+1,…,y100]t，其中n＝100-m，获得一组电压片段与离线完整曲线中各荷电状态区域的皮尔逊相关系数；

33、步骤4-6)根据计算所获得的一组皮尔逊相关系数，选择系数最大值，并根据式(5)获得对应的ρmax(x,yk)和yk,实现电压片段在离线完整电压曲线的位置标定；

34、ρmax(x，yk)＝inax[ρ(x，y0)，ρ(x，y1)，…，ρ(x，yn)]

35、yk＝[yk，yk+1，…，yk+m]t   (6)

36、式(6)中，yk为系数最大值对应的列向量矩阵，yk为soc＝k％的开路电压值步骤4-7)根据位置标定，截取离线完整曲线中soc＝0％到soc＝k％电压曲线片段，获得低荷电状态区域曲线。

37、所述电池健康状态诊断装置包括：

38、采集模块，调用前期实验的历史数据获取离线完整荷电状态-开路电压曲线；通过电池管理系统采集并存储待诊断电池的开路电压数据集，并对开路电压数据集进行预处理，提取出所有的荷电状态-开路电压数据点；

39、重构模块，分析开路电压数据点的曲线特征，提取荷电状态-开路电压点重构不含有低荷电状态的点构成不完整荷电状态-开路电压曲线；根据所重构的不完整荷电状态-开路电压曲线与前期实验测量的离线完整荷电状态-开路电压曲线，通过电压匹配方式，获得与待诊断电池匹配的低荷电状态区域曲线；

40、拟合模块，将重构的不完整曲线和相匹配的低荷电状态区域曲线拼接，实现完整开路电压曲线重构；

41、诊断模块，根据完整ocv曲线对电池健康状态进行诊断。

42、所述电池健康状态诊断装置的进一步设计在于，包括所述重构模块通过电压匹配方式，获得与待诊断电池匹配的低荷电状态区域曲线的具体过程为：

43、步骤a)截取所重构的不完整开路电压曲线的低荷电状态区域的电压片段，以1％soc为间隔，构成列向量矩阵x，

44、x＝[xn,xn+1,…,xn+m]t   (7)

45、式(7)中,xn为截取电压片段开始端，即soc＝n％对应的ocv电压值，xn+1为soc＝(n+1)％对应的开路电压值，xn+m为截取电压片段截止端,即soc＝(n+m)％对应的开路电压值；

46、步骤b)对前期实验获取的离线完整荷电状态-开路电压曲线数据进行处理，获得以1％soc为间隔的开路电压值构成离线完整电压数据集s；

47、s＝[y0,y1,…,y100]t   (8)

48、式(8)中,y0为离线完整曲线中soc＝0％对应的开路电压值，y1为离线完整曲线中soc＝1％对应的开路电压值，y100为离线完整曲线中soc＝100％对应的开路电压值；

49、步骤c)从电压数据集s中soc＝0％处开始，选择与x列向量相同长度m的向量，构成列向量矩阵y0；

50、y0＝[y0,y1,…,ym]t   (9)

51、式(9)中,ym为电压数据集s中soc＝m％的开路电压值；

52、步骤d)根据式(4)计算截取电压片段与离线完整电压曲线的皮尔逊相关系数；

53、

54、式(10)中，ρ(x,y0)是x与y0的pearson相关性系数，cov(x,y0)是x与y0的协方差，μx、μy0分别为x,y0的均值，σx、σy0分别为x,y0矩阵的标准差，xi、y0i分别为x矩阵和y0矩阵中第i个电压值；

55、步骤e)重复步骤c)和步骤d)，从soc＝0％开始，构成如步骤c)所示的y0＝[y0,y1,…,ym]t矩阵，依次以1％soc为间隔，构成离线完整曲线在不同荷电状态区域的电压数据矩阵，如y1＝[y1,y2,…,ym+1]t，直至soc＝(100-m)％结束，如yn＝[yn,yn+1,…,y100]t，其中n＝100-m，获得一组电压片段与离线完整曲线中各荷电状态区域的皮尔逊相关系数；

56、步骤f)根据计算所获得的一组皮尔逊相关系数，选择系数最大值，并根据式(10)获得对应的ρmax(x,yk)和yk,实现电压片段在离线完整电压曲线的位置标定；

57、

58、yk＝[yk,yk+1,…,yk+m]t

59、式(11)中，yk为系数最大值对应的列向量矩阵，yk为soc＝k％的开路电压值；步骤g)根据位置标定，截取离线完整曲线中soc＝0％到soc＝k％电压曲线片段，获得低荷电状态区域曲线。

60、本发明的优点如下：

61、本发明通过利用电池管理系统(bms)采集存储的电池开路电压数据集，分析开路电压数据点的曲线特征并重构出荷电状态-开路电压(soc-ocv)关系的不完整曲线；在前期实验中离线完整开路电压曲线基础上，利用电压曲线相似度匹配的方式，重构出完整开路电压曲线。本发明在不需要额外采集数据的前提下，避免了传统曲线重构方法耗时久、依赖实验数据以及小电流工况的问题；结合开路电压曲线重构与电压匹配，解决了利用实际运行数据难以快速获取完整开路电压曲线的问题，推进了通过开路电压曲线诊断电池健康状态的方法在储能系统的应用。