一种退役锂电池余能检测方法及系统

本发明涉及锂电池检测，尤其涉及一种退役锂电池余能检测方法及系统。

背景技术：

1、随着新能源汽车的普及，早期车用锂电池开始大量淘汰。这些被淘汰的锂电池容量已不足其初始容量的80％，但仍可梯次利用于各种储能领域，要实现锂电池梯次利用将其重新成组，就需要对锂电池进行余能检测，保证重组的新电池组拥有较高的一致性，延长其使用寿命。

2、公开号为cn117129872a的一种锂离子电池健康状态自适应估计方法，包括进行电池老化实验，并间隔一定充放电循环进行容量标定，同时采集不同荷电状态下电化学阻抗谱；对电化学阻抗谱进行时间尺度辨识并提取电化学阻抗时间尺度特征；依据皮尔逊相关系数选取与电池健康状态高度相关的电化学阻抗时间尺度特征，形成衰退特征数据集；基于衰退特征数据集，离线训练基于电化学阻抗时间尺度特征与集成学习的健康状态估计模型；在实际应用中获取电池当前荷电状态下电化学阻抗谱并提取和相同类型的电化学阻抗时间尺度特征；将电化学阻抗时间尺度特征输入训练完成的健康状态估计模型，得到电池健康状态估计结果。

3、但现有的余能检测方法中，为实现快速检测的目标，而使用大电流充放电，对退役锂电池造成不可逆的二次损耗；为实现无损检测的目标，而使用过小的检测参数，大大延长了检测时间，批量检测效率低下；且现有检测方法使用上述方法检测时，通常使用单一参数进行检测，难以综合反映锂电池在实际工况中的表现，以及电池内部结构、材料的变化，降低了退役锂电池余能检测的准确性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提出了一种退役锂电池余能检测方法及系统，能够结合等幅放电时间和特征频率阻抗，综合考虑电池在实际工况中的外部参数变化，及电池老化过程中其内部结构、材料的变化，通过小倍率特征电压区间放电，获得锂电池的老化状态，有效提高退役锂电池的检测效率和准确性。

2、本发明的技术方案是这样实现的：第一方面，本发明提供了一种退役锂电池余能检测方法，包括：

3、s1，对锂电池进行循环老化实验和电化学阻抗谱测试，获得放电数据和电化学阻抗谱数据；

4、s2，根据放电数据对锂电池电压和放电时间进行特征筛选，建立等幅放电时间特征数据库；

5、s3，根据电化学阻抗谱数据对不同soc下各频率的阻抗进行特征筛选，建立阻抗特征数据库；

6、s4，根据等幅放电时间特征数据库和阻抗特征数据库，建立退役锂电池剩余容量估算模型；

7、s5，对待测退役锂电池进行特征放电区间的小倍率恒流放电测试和特征频率下的电化学阻抗测试，将所得数据输入至退役锂电池剩余容量估算模型，获得该锂电池的剩余容量。

8、在以上技术方案的基础上，优选的，步骤s1中所述对锂电池进行循环老化实验和电化学阻抗谱测试，获得放电数据和电化学阻抗谱数据，其中，所述循环老化实验包括容量标定实验、加速老化实验和小倍率恒流放电实验，所述电化学阻抗谱测试包括不同剩余容量下各soc的电化学阻抗谱测试。

9、在以上技术方案的基础上，优选的，步骤s2中所述根据放电数据对锂电池电压和放电时间进行特征筛选，建立等幅放电时间特征数据库，其中，包括以下子步骤：

10、s21，根据锂电池存储条件确定测试初始电压条件，筛选小倍率恒流放电实验中各放电区间；

11、s22，记录各锂电池健康状态soh下筛选出的放电区间所对应的放电时间，对同一放电区间放电时间与锂电池健康状态soh进行相关性计算，获得相关系数；

12、s23，预设第一系数阈值，通过相关系数对小倍率恒流放电实验中各放电区间进行筛选，若相关系数绝对值大于第一系数阈值，则将该对应的放电区间数据加入到等幅放电时间数据集；若相关系数绝对值小于第一系数阈值，则舍弃该对应的放电区间数据；

13、s24，基于各放电区间的等幅放电时间数据集，建立等幅放电时间特征数据库。

14、在以上技术方案的基础上，优选的，步骤s3中所述根据电化学阻抗谱数据对不同soc下各频率的阻抗进行特征筛选，建立阻抗特征数据库，其中，包括以下子步骤：

15、s31，根据等幅放电时间特征数据库中的各特征放电区间，筛选与其对应的锂电池各剩余容量下的电化学阻抗谱测试数据，对同一频率同一soc下的各实部阻抗、虚部阻抗与锂电池健康状态soh进行相关性计算，获得相关系数；

16、s32，预设第二系数阈值，通过相关系数对不同soc下各频率的阻抗进行特征筛选，若相关系数绝对值大于第二系数阈值，则将该特征频率数据加入数据集；若相关系数绝对值小于第二系数阈值，则舍弃该特征频率数据；

17、s33，基于各频率的阻抗数据集，建立阻抗特征数据库。

18、在以上技术方案的基础上，优选的，所述相关系数包括斯皮尔曼相关系数，所述斯皮尔曼相关系数计算公式为：

19、

20、式中，ρ为样本x和样本y的斯皮尔曼相关系数，n为相关性分析数据总量，xi为样本第i个数据，为样本x的均值，yi为样本第i个数据，为样本y的均值。

21、在以上技术方案的基础上，优选的，所述退役锂电池剩余容量估算模型采用多元非线性回归构建估算模型，输入为小倍率恒流放电实验中各特征放电区间等幅放电时间和电化学阻抗测试中各特征频率实部阻抗和虚部阻抗，输出为待测退役锂电池剩余容量，估算模型表达式为：

22、cbat＝f(tdis,zre,zim)；

23、式中，tdis为小倍率恒流放电实验中各特征放电区间等幅放电时间，zre为电化学阻抗测试中各特征频率实部阻抗；zim为电化学阻抗测试中各特征频率虚部阻抗；cbat为待测退役锂电池剩余容量。

24、在以上技术方案的基础上，优选的，步骤s4所述根据等幅放电时间特征数据库和阻抗特征数据库，建立退役锂电池剩余容量估算模型，其中包括以下子步骤：

25、s41，在同一锂电池soc下依据各输入参数与电池健康状态soh相关性分别确定其初始拟合权重，所述初始拟合权重计算公式为：

26、

27、式中，wdis1、wre1和wim1分别为等幅放电时间、实部阻抗和虚部阻抗的初始拟合权重；ρdis、ρre和ρim分别为数据库中等幅放电时间、实部阻抗和虚部阻抗与电池健康状态soh的斯皮尔曼相关系数；a、b、c分别为等幅放电时间、实部阻抗和虚部阻抗的初始权重比例，其中，a、b、c满足以下表达式：

28、

29、

30、

31、s42，对等幅放电时间、实部阻抗和虚部阻抗每个输入参数分别建立单参数电池剩余容量估算模型，选取锂电池各soc下多组呈间隔分布的锂电池健康状态soh的电池检测数据，并输入至对应的单参数电池剩余容量估算模型，获得多组锂电池健康状态soh对应的单参数电池估算剩余容量的误差；

32、s43，将选取的多组电池检测数据输入至退役锂电池剩余容量估算模型，获得多组锂电池健康状态soh对应的多参数估算剩余容量的误差；

33、s44，查找多参数估算剩余容量误差值最大的一组对应的单参数估算剩余容量误差，提高单参数电池估算剩余容量误差值最小的参数对应的拟合权重，降低其余参数对应的拟合权重，调整拟合权重后再次输入至退役锂电池剩余容量估算模型；

34、s45，迭代循环，每次拟合调整权重后重新计算误差，直至找到多参数估算剩余容量最大误差值最小且多组误差总和最小的轮次，记录调整后的最终拟合权重；

35、s46，将最终拟合权重代入多元非线性回归估算模型，得到退役锂电池剩余容量估算模型。

36、第二方面，本发明还提供了一种退役锂电池余能检测系统，所述系统包括：

37、采集模块，用于对锂电池进行循环老化实验和电化学阻抗谱测试，以获得放电数据和不同剩余容量下的电化学阻抗谱数据；

38、第一筛选模块，用于根据放电数据对锂电池电压和放电时间进行特征筛选，建立等幅放电时间特征数据库；

39、第二筛选模块，用于根据电化学阻抗谱数据对不同soc下各频率的阻抗进行特征筛选，建立阻抗特征数据库；

40、模型构建模块，用于根据等幅放电时间特征数据库和阻抗特征数据库，建立退役锂电池剩余容量估算模型；

41、估算模块，用于对待测退役锂电池进行特征放电区间的小倍率恒流放电测试和特征频率下的电化学阻抗测试，将所得数据输入至退役锂电池剩余容量估算模型，获得该锂电池的剩余容量。

42、第三方面，本发明还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的退役锂电池余能检测方法程序，所述退役锂电池余能检测方法程序配置为实现上述所述的退役锂电池余能检测方法的步骤。

43、第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的退役锂电池余能检测方法的步骤。

44、本发明的退役锂电池余能检测方法及系统相对于现有技术具有以下有益效果：

45、(1)通过结合等幅放电时间和特征频率阻抗，综合考虑电池在实际工况中的外部参数变化，及电池老化过程中其内部结构和材料的变化，对等幅放电时间和特征频率阻抗进行特征筛选，建立等幅放电时间特征数据库和阻抗特征数据库，根据等幅放电时间特征数据库和阻抗特征数据库建立退役锂电池剩余容量估算模型，对待测退役锂电池进行特征放电区间的小倍率恒流放电测试和特征频率下的电化学阻抗测试，获得该锂电池的剩余容量，能够对提高退役锂电池余能检测的准确识别，便于后续新电池组的管理；

46、(2)通过恒流放电测试采用小倍率特征电压区间放电，特征电压区间放电相较于完整放电可以大幅缩短测试时间，同时小倍率放电避免大电流放电对退役锂电池造成二次损耗，电化学阻抗谱测试为无损检测，采用特征频率进行电化学阻抗测试，进一步缩短检测时间，提高检测效率；

47、(3)通过根据等幅放电时间特征数据库中的各特征放电区间，筛选与其对应的soc下的电化学阻抗谱测试数据，可减小误差，保证最终模型估算的准确性；(4)通过迭代寻找最大误差最小值及误差总和最小的轮次，可对拟合权重进行校准，更加准确的估算退役锂电池剩余容量。