本技術(shù)涉及動(dòng)力電池健康狀態(tài)快速檢測(cè)，具體公開(kāi)了一種用于動(dòng)力電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的特征參數(shù)集測(cè)試方法。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前，電動(dòng)汽車(chē)中廣泛使用的動(dòng)力電池面臨退役問(wèn)題。隨著使用年限增長(zhǎng)，電池內(nèi)部可能出現(xiàn)腐蝕、活性物質(zhì)脫落、電解液分解或揮發(fā)等現(xiàn)象，導(dǎo)致性能下降，影響設(shè)備效能并可能引發(fā)過(guò)熱、短路等安全隱患。因此，退役動(dòng)力電池的性能評(píng)估至關(guān)重要，以確定電池是否適合再利用于儲(chǔ)能系統(tǒng)或需報(bào)廢處理，這對(duì)資源利用和環(huán)境保護(hù)意義重大。

2、目前，電池壽命檢測(cè)主要依賴容量測(cè)試和內(nèi)阻測(cè)試。前者耗時(shí)長(zhǎng)，后者雖快捷但精度不足。隨著大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于這些技術(shù)的預(yù)測(cè)方法正成為新趨勢(shì)，能夠顯著降低測(cè)試時(shí)間和成本，同時(shí)提高壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。通過(guò)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，有效預(yù)測(cè)電池性能衰退趨勢(shì)，為電池的再利用和安全回收提供科學(xué)依據(jù)。

3、但同樣的，模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和與電池性能相關(guān)的特征參數(shù)來(lái)優(yōu)化模型，提高模型的準(zhǔn)確性。這些特征參數(shù)可以是電池的充放電速率、工作溫度范圍、充放電深度、使用頻率等基本參數(shù)，還可以是電壓曲線的變化、內(nèi)阻變化、溫度梯度、電池內(nèi)部化學(xué)成分的變化等數(shù)據(jù)。合理的特征參數(shù)選擇能夠更全面地反映電池的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，從而提高模型的預(yù)測(cè)精度。此外，多樣化的特征參數(shù)有助于模型更好地適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和環(huán)境條件，增強(qiáng)模型的泛化能力，并能揭示電池性能衰退背后的深層次機(jī)制。

4、總之，特征參數(shù)的選擇是構(gòu)建高效、準(zhǔn)確的動(dòng)力電池壽命預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵步驟。通過(guò)科學(xué)合理地選取和處理這些參數(shù)，不僅可以顯著提升模型的預(yù)測(cè)性能，還能為電池的高效再利用和安全回收提供更加科學(xué)的依據(jù)。

5、在電池性能檢測(cè)中，直流內(nèi)阻和交流阻抗是兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。這些參數(shù)能夠提供關(guān)于電池健康狀態(tài)的重要信息，尤其是對(duì)于退役電池來(lái)說(shuō)，通過(guò)阻抗測(cè)試可以有效評(píng)估電池的老化程度，并為進(jìn)一步構(gòu)建電池健康狀態(tài)(soh)的預(yù)測(cè)模型提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。此外，從收集到的阻抗特性數(shù)據(jù)中篩選并確定具有代表性的特征參數(shù)，對(duì)于確保模型的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。

6、直流內(nèi)阻常通過(guò)混合脈沖功率特性(hppc)測(cè)試計(jì)算得出，而交流阻抗則通過(guò)電化學(xué)阻抗譜(eis)技術(shù)進(jìn)行測(cè)量得出。

7、hppc測(cè)試作為動(dòng)態(tài)測(cè)試手段，主要用于評(píng)估動(dòng)力電池的脈沖充放電性能，特別是電池的功率密度和能量密度。測(cè)試從滿電狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)在不同放電深度(dod)下進(jìn)行脈沖放電和充電，來(lái)評(píng)估電池的瞬態(tài)響應(yīng)能力。測(cè)試流程通常包括快速放電和充電脈沖，以及在脈沖之間的靜置時(shí)間，以確保電池達(dá)到電化學(xué)和熱平衡狀態(tài)。采集得到的hppc測(cè)試數(shù)據(jù)經(jīng)分析計(jì)算后，可提取充/放電歐姆內(nèi)阻、充/放電極化內(nèi)阻、回彈電壓、壓降等特征參數(shù)，這些特征參數(shù)無(wú)明確定義，依靠主觀判斷；

8、eis測(cè)試作為一種靜態(tài)測(cè)試手段，探測(cè)電池在不同頻率下的交流阻抗特性。eis測(cè)試的結(jié)果通常在nyquist圖或bode圖上表示，能夠反映出電池的電化學(xué)動(dòng)力學(xué)過(guò)程。譜圖主要包括三個(gè)區(qū)域，高頻區(qū)(＞1khz)主要反映的是電池的電子傳導(dǎo)和電解質(zhì)電阻；中頻區(qū)(1khz到1hz)主要反映的是電荷轉(zhuǎn)移阻抗和sei膜電阻；低頻區(qū)(＜1hz)主要反映的是擴(kuò)散過(guò)程。通過(guò)弛豫時(shí)間分布(drt)對(duì)譜圖進(jìn)行分析以獲取交流阻抗特征參數(shù)，drt分析將阻抗數(shù)據(jù)從頻域轉(zhuǎn)換至?xí)r域，提取各個(gè)電化學(xué)過(guò)程的弛豫時(shí)間常數(shù)(τ)，以此反映這些過(guò)程的響應(yīng)速度，并提供關(guān)于電池內(nèi)部電化學(xué)過(guò)程的詳細(xì)信息。如時(shí)間常數(shù)(τ)確定峰位置，量化電池內(nèi)部特定動(dòng)力學(xué)過(guò)程的弛豫時(shí)間，即系統(tǒng)從非平衡狀態(tài)恢復(fù)到平衡狀態(tài)所需的時(shí)間尺度；半峰寬反映阻抗分布的分散程度；峰高反映阻抗分布的強(qiáng)度；峰面積反映阻抗分布的總量。

9、直流內(nèi)阻測(cè)試的優(yōu)點(diǎn)在于其實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單快速，適用于現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試和電池管理系統(tǒng)(bms)集成。然而，它只能提供電池的部分信息，無(wú)法詳細(xì)區(qū)分電池內(nèi)部的不同電化學(xué)過(guò)程；此外，直流內(nèi)阻測(cè)試結(jié)果可能會(huì)受到溫度和電池充放電狀態(tài)的影響。交流阻抗測(cè)試則提供了更為詳細(xì)的電池內(nèi)部信息，能夠區(qū)分電池內(nèi)部的各種電化學(xué)過(guò)程，有助于電池內(nèi)部機(jī)制的理解。隨著電池老化，內(nèi)部阻抗會(huì)發(fā)生變化，eis測(cè)試可以進(jìn)一步反映出電池的健康狀態(tài)，揭示電池內(nèi)部可能存在的問(wèn)題區(qū)域，如活性物質(zhì)脫落、電極材料退化等；

10、現(xiàn)有的方法往往形成單一參數(shù)依賴，如內(nèi)阻、容量等，而忽略了其他可能影響電池健康狀態(tài)的重要參數(shù)。此外，這些方法通常停留在表面參數(shù)的測(cè)量，未能深入理解和分析電池內(nèi)部的老化狀態(tài)及機(jī)制，也未進(jìn)行全面的阻抗量化處理；

11、本方法綜合了直流內(nèi)阻和交流阻抗數(shù)據(jù)，充分考慮了測(cè)試環(huán)境影響，在不同溫度條件和荷電狀態(tài)下，全面采集相關(guān)數(shù)據(jù)，提取一組關(guān)鍵特征參數(shù)集用于數(shù)據(jù)建模。這些特征參數(shù)能夠更全面地反映電池的健康狀態(tài)，為退役動(dòng)力電池的性能評(píng)估、再利用和安全回收提供了更加科學(xué)和可靠的依據(jù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本方法立足電化學(xué)角度，解決以往特征參數(shù)覆蓋不全的局限性，綜合兩種阻抗特性，通過(guò)分析并量化電池內(nèi)部阻抗?fàn)顟B(tài)，提取關(guān)鍵特征參數(shù)，確保建模數(shù)據(jù)的有效性和可靠性。

2、為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供以下基礎(chǔ)方案：

3、一種用于動(dòng)力電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的特征參數(shù)集測(cè)試方法，包括以下步驟：

4、特征參數(shù)提取和特征參數(shù)集形成；

5、特征參數(shù)提取，包括以下步驟：

6、a01：eis數(shù)據(jù)處理：對(duì)同一批次同一類型不同soh老化程度的動(dòng)力電池進(jìn)行eis中頻區(qū)間測(cè)試，獲取電池的交流阻抗數(shù)據(jù)；

7、a02：對(duì)eis圖譜進(jìn)行drt分析，提取峰特征情況作為特征參數(shù)；

8、a03：hppc數(shù)據(jù)處理：對(duì)不同soh的動(dòng)力電池進(jìn)行hppc測(cè)試，獲取電池的直流內(nèi)阻數(shù)據(jù)；

9、a04：提取單次脈沖數(shù)據(jù)，計(jì)算特征參數(shù)；

10、a05：對(duì)多條件下的eis和hppc實(shí)驗(yàn)測(cè)試；

11、特征參數(shù)集形成，包括以下步驟：

12、b01：數(shù)據(jù)處理軟件、識(shí)別移除異常值、移除之前檢查值的背景和保留依據(jù)；

13、b02：標(biāo)準(zhǔn)化處理、特征選擇f1、特征提取f2和特征組合f3；

14、b03：選擇基準(zhǔn)模型、選擇驗(yàn)證指標(biāo)和特征篩選驗(yàn)證。

15、本基礎(chǔ)方案的原理及效果在于：

16、1.與現(xiàn)有技術(shù)相比，特征參數(shù)覆蓋面廣且深入，通過(guò)提取多種特征參數(shù)，本方法提供了更全面的電池內(nèi)部性能狀態(tài)信息。這些參數(shù)涵蓋了電池的阻抗特性、電壓響應(yīng)和時(shí)間常數(shù)等多個(gè)方面。通過(guò)綜合分析這些多維度的特征參數(shù)，本方法能夠得到高質(zhì)量的特征參數(shù)集，用于電池健康狀態(tài)的快速預(yù)測(cè)。

17、2.與現(xiàn)有技術(shù)相比，提高測(cè)試效率，eis聚焦中頻區(qū)間測(cè)試，不同于以往的全頻率采集，減少了不必要的測(cè)試時(shí)間，提高了測(cè)試效率。中頻區(qū)域的數(shù)據(jù)主要反映了電池內(nèi)部的電荷傳遞過(guò)程和電極/電解質(zhì)界面的特性，且相較于高頻和低頻，中頻受到外部干擾的影響較小，更能準(zhǔn)確反映電池內(nèi)部的真實(shí)狀態(tài)。同時(shí)，中頻采集步長(zhǎng)設(shè)置為40，不同于常規(guī)的10，提升測(cè)試數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

18、進(jìn)一步，所述eis中頻區(qū)間在1khz至1hz。

19、進(jìn)一步，所述多條件下的eis和hppc實(shí)驗(yàn)測(cè)試包括溫度測(cè)試和荷電狀態(tài)測(cè)試；

20、溫度測(cè)試：在-20℃、25℃和55℃三個(gè)溫度點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試，以評(píng)估電池在低溫、常溫和高溫環(huán)境下的性能；

21、荷電狀態(tài)測(cè)試：在10％至100％ soc范圍內(nèi)，每隔10％進(jìn)行一次測(cè)試，以評(píng)估電池在不同荷電狀態(tài)下的性能。

22、進(jìn)一步，在步驟b01中，識(shí)別移除異常值從eis測(cè)試和hppc測(cè)試中提取到的所有特征參數(shù)以xlsx格式呈現(xiàn)，使用基于python的pandas、numpy及scikit-learn等算法庫(kù)下的基本數(shù)據(jù)處理方法，將特征數(shù)據(jù)處理為讀取效率高的npz格式。

23、進(jìn)一步，箱型圖中基于數(shù)據(jù)的四分位數(shù)(q1、q2、q3)來(lái)構(gòu)建箱體，箱體包含了中間50％的數(shù)據(jù)，上下延伸到一定倍數(shù)的四分位距(iqr＝q3-q1)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，將小于q1-1.5*iqr或大于q3+1.5*iqr的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值，直接從數(shù)據(jù)集中刪除這些異常值點(diǎn)，識(shí)別并移除異常值后，若當(dāng)前列的異常值比例小于5％，則利用均值填充、中位數(shù)填充、前向填充、后向填充或插值法進(jìn)行合適填補(bǔ)，若比例大于等于5％直接刪除含有大量缺失值的樣本，確保數(shù)據(jù)的完整性。其中，如果數(shù)據(jù)是正態(tài)分布，多使用均值填充；如果數(shù)據(jù)有較多的偏斜，多使用中位數(shù)填充。

24、進(jìn)一步，采集eis數(shù)據(jù)時(shí)電池所處的環(huán)境條件，如溫度是否異常(與設(shè)定值偏離＞5℃)、設(shè)備是否正常工作(設(shè)備未發(fā)生異常，測(cè)試過(guò)程未中斷)等，若由這類因素所產(chǎn)生的異常值的存在需要重新采集數(shù)據(jù)。

25、進(jìn)一步，標(biāo)準(zhǔn)化處理選擇了z-score標(biāo)準(zhǔn)化的方法，其計(jì)算公式為z＝(x-μ)/σ，μ是數(shù)據(jù)集的平均值，σ是標(biāo)準(zhǔn)差。

26、進(jìn)一步，選擇基準(zhǔn)模型：使用支持向量機(jī)(svm)等模型，基于特征提取和特征選擇所構(gòu)建的最終特征，進(jìn)行模型預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)值和真實(shí)值進(jìn)行精度對(duì)比分析構(gòu)建特征的合理性。

27、進(jìn)一步，選擇驗(yàn)證指標(biāo)：評(píng)價(jià)指標(biāo)以自定義的accratio為主，衡量的是預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的相對(duì)偏離程度，確保模型預(yù)測(cè)盡可能貼近實(shí)際數(shù)據(jù)。accratio越大表明預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的偏離越小，即模型的預(yù)測(cè)精度越高。公式：

28、

29、其中，yi表示第i個(gè)樣本的真實(shí)值，表示第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值，n表示樣本總數(shù)。accratio的范圍在(0,1]之間，值越大預(yù)測(cè)效果越好，當(dāng)預(yù)測(cè)值完全準(zhǔn)確時(shí)，分?jǐn)?shù)趨向于1，預(yù)測(cè)偏差大時(shí)，分?jǐn)?shù)會(huì)逐漸減小。

30、進(jìn)一步，使用svm等模型，分別對(duì)f1、f2、f3三類特征進(jìn)行模型預(yù)測(cè)，通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)值和真實(shí)值進(jìn)行精度對(duì)比分析，得到最優(yōu)特征列組合。

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