电池退化分析方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及锂离子电池，尤其涉及一种电池退化分析方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、近年来，锂离子电池的性能估计主要是围绕soh和rul展开，soh诊断和rul预测是锂离子电池研究的热点和难点，大量的文献开展了相关研究。按照锂离子电池性能估计方法实现手段的不同，可以将锂离子电池的性能估计方法两大类：基于经验的方法和基于性能的方法。基于经验的方法主要是利用锂离子电池退化过程中的经验知识给出电池性能(如循环寿命、电池容量、开路电压和内阻等)的大概估计。该方法又可以细分为循环周期数法、安时法和面向事件老化累积方法。循环周期数法根据锂离子电池的不同应用场景，设置不同的失效阈值。当锂离子电池的循环使用次数达到所设定的失效阈值，则认为电池失效。安时法是统计电池从出厂开始，每次充放电的总安时数，当总安时数达到给定阈值，则认为电池失效。考虑到不同工况的情况，总安时数可以乘以一个加权参数。面向事件老化累积方法主要通过设定可能引起电池性能衰减的各类事件，并给每类事件设置一个衰减值，最终电池的使用寿命是正常使用寿命减去各类发生事件的衰减值。基于经验的方法估计电池的性能速度快，但由于实际电池的工况复杂多变，电池内部性能变化差异大，电池性能预测误差大，鲁棒性较差。基于性能的锂离子电池性能估计方法包括基于模型的方法。基于模型的方法主要根据电池正负极材料，所带负载以及电池退化机理来实现soh诊断和rul预测。基于模型的方法包括退化机理模型、等效电路模型和基于经验的模型这三类。但这三类方法面临着鲁棒性较差、模型对电池的综合特性描述较差、如何优化电池性能估计的orpf等问题。

2、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供了一种电池退化分析方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术电池性能预测误差大、鲁棒性较差的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种电池退化分析方法，所述方法包括以下步骤：

3、获取老化模型，所述老化模型包括老化参数与充放电循环周期以及老化系数的对应关系；

4、根据所述老化模型，得到电池老化系数；

5、获取充电阻抗模型以及放电阻抗模型，所述充电阻抗模型包括充电阻抗与充电循环周期以及充电系数的对应关系，所述放电阻抗模型包括放电阻抗与放电循环周期以及放电系数的对应关系，其中，所述充电阻抗为充电时的电荷转移电阻和电解质电阻之和，所述放电阻抗为放电时的电荷转移电阻和电解质电阻之和；

6、根据充电阻抗模型，得到电池充电阻抗；

7、根据放电阻抗模型，得到电池放电阻抗；

8、根据退化参数、第一循环周期以及自然对数，得到退化后电池容量；

9、根据所述电池老化系数、所述电池充电阻抗、所述电池放电阻抗以及所述退化后电池容量，得到电池退化分析结果。

10、可选地，还包括：

11、判断所述充放电循环周期对应的实际值是否存在；

12、当所述充放电循环周期对应的实际值存在时，根据所述充放电循环周期对应的实际值，得到所述电池老化系数；

13、当所述充放电循环周期对应的实际值不存在时，根据所述老化模型和所述充放电循环周期，得到所述电池老化系数。

14、可选地，还包括：

15、判断所述充电循环周期对应的实际值是否存在；

16、当所述充电循环周期对应的实际值存在时，根据所述充电循环周期对应的实际值，得到所述电池充电阻抗；

17、当所述充电循环周期对应的实际值不存在时，根据所述充电阻抗模型和所述充电循环周期，得到所述电池充电阻抗。

18、可选地，还包括：

19、判断所述放电循环周期对应的实际值是否存在；

20、当所述放电循环周期对应的实际值存在时，根据所述放电循环周期对应的实际值，得到所述电池放电阻抗；

21、当所述放电循环周期对应的实际值不存在时，根据所述放电阻抗模型和所述放电循环周期，得到所述电池放电阻抗。

22、可选地，所述根据退化参数、第一循环周期以及自然对数，得到退化后电池容量，包括：

23、根据第二循环周期、退化参数、所述退化参数与所述第二循环周期的积以及所述自然对数，得到退化后电池容量模型；

24、根据所述退化后电池容量模型和所述退化参数与所述第二循环周期的商，得到预设退化后电池容量模型；

25、根据所述预设退化后电池容量模型、所述第二循环周期、所述退化参数以及所述自然对数，得到目标退化后电池容量模型；

26、将所述退化参数、所述第一循环周期以及所述自然对数输入所述目标退化后电池容量模型中，得到所述退化后电池容量。

27、可选地，所述根据所述电池老化系数、所述电池充电阻抗、所述电池放电阻抗以及所述退化后电池容量，得到电池退化分析结果，包括：

28、将所述老化系数、所述电池充电阻抗、所述电池放电阻抗以及所述退化后电池容量进行清洗处理、去除异常值和缺失值处理以及归一化处理，得到处理后数据；

29、将所述处理后数据输入电池退化预测模型中，得到所述电池退化分析结果，所述电池退化预测模型包括电池退化数据与所述老化系数、所述电池充电阻抗、所述电池放电阻抗以及所述退化后电池容量的对应关系。

30、可选地，所述将所述处理后数据输入电池退化预测模型中，得到所述电池退化分析结果之前，还包括：

31、根据非线性函数，得到预设电池退化预测模型；

32、根据数值优化算法，得到未知参数的最佳估计值；

33、将所述未知参数的最佳估计值代入所述非线性函数，得到各观测点处的拟合值；

34、根据所述拟合值和实际观测值，得到决定系数、均方误差以及平均绝对误差；

35、根据所述决定系数、所述均方误差以及所述平均绝对误差，得到所述电池退化预测模型。

36、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种电池退化分析装置，所述电池退化分析装置包括：

37、获取模块，用于获取老化模型，所述老化模型包括老化参数与充放电循环周期以及老化系数的对应关系；

38、计算模块，用于根据所述老化模型，得到电池老化系数；

39、所述获取模块，还用于获取充电阻抗模型以及放电阻抗模型，所述充电阻抗模型包括充电阻抗与充电循环周期以及充电系数的对应关系，所述放电阻抗模型包括放电阻抗与放电循环周期以及放电系数的对应关系，其中，所述充电阻抗为充电时的电荷转移电阻和电解质电阻之和，所述放电阻抗为放电时的电荷转移电阻和电解质电阻之和；

40、所述计算模块，还用于根据充电阻抗模型，得到电池充电阻抗；

41、所述计算模块，还用于根据放电阻抗模型，得到电池放电阻抗；

42、所述计算模块，还用于根据退化参数、第一循环周期以及自然对数，得到退化后电池容量；

43、所述计算模块，还用于根据所述电池老化系数、所述电池充电阻抗、所述电池放电阻抗以及所述退化后电池容量，得到电池退化分析结果。

44、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种电池退化分析设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电池退化分析程序，所述电池退化分析程序配置为实现如上文所述的电池退化分析方法的步骤。

45、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有电池退化分析程序，所述电池退化分析程序被处理器执行时实现如上文所述的电池退化分析方法的步骤。

46、本发明提出的一种电池退化分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取老化模型，所述老化模型包括老化参数与充放电循环周期以及老化系数的对应关系；根据所述老化模型，得到电池老化系数；获取充电阻抗模型以及放电阻抗模型，所述充电阻抗模型包括充电阻抗与充电循环周期以及充电系数的对应关系，所述放电阻抗模型包括放电阻抗与放电循环周期以及放电系数的对应关系，其中，所述充电阻抗为充电时的电荷转移电阻和电解质电阻之和，所述放电阻抗为放电时的电荷转移电阻和电解质电阻之和；根据充电阻抗模型，得到电池充电阻抗；根据放电阻抗模型，得到电池放电阻抗；根据退化参数、第一循环周期以及自然对数，得到退化后电池容量；根据所述电池老化系数、所述电池充电阻抗、所述电池放电阻抗以及所述退化后电池容量，得到电池退化分析结果。通过电池老化模型计算老化系数，将充电阻抗模型和放电阻抗模型结合实际的充放电循环周期，计算得到电池在当前状态下的充电阻抗和放电阻抗。利用退化参数、第一循环周期以及自然对数，推算出电池经历一定循环后的预期容量衰减情况，即退化后电池容量。最终，将得到的电池老化系数、充电阻抗、放电阻抗以及退化后电池容量进行整合分析，得出电池的整体退化分析结果。实现了准确模拟并预测电池在不同使用条件下的性能变化，为科学的维护建议和使用寿命预估提供了依据。