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電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)與流程

來(lái)源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2025年11月12日 12:50

本發(fā)明涉及電池健康狀態(tài)分析，尤其涉及一種電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、動(dòng)力電池作為其核心部件，其健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)成為保障車(chē)輛安全運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的電池健康評(píng)估方法主要依賴(lài)于單一的容量或內(nèi)阻特征，無(wú)法全面反映電池的性能退化狀態(tài)，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性不足。

2、目前，電池管理系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)存在噪聲干擾和采樣頻率不一致等問(wèn)題，直接影響了特征提取的質(zhì)量。同時(shí)，現(xiàn)有的評(píng)估模型往往采用固定權(quán)重的融合策略，難以適應(yīng)電池在不同工況下的動(dòng)態(tài)特性變化，使得評(píng)估結(jié)果與實(shí)際狀態(tài)產(chǎn)生偏差。此外，電池健康狀態(tài)評(píng)估還面臨著評(píng)估結(jié)果不確定性量化、置信度評(píng)估等挑戰(zhàn)。特別是在復(fù)雜工況下，單一的評(píng)估指標(biāo)難以準(zhǔn)確反映電池的真實(shí)健康狀態(tài)，需要建立多源數(shù)據(jù)融合的綜合評(píng)估方法，并引入深度學(xué)習(xí)等智能算法提升評(píng)估的準(zhǔn)確性和魯棒性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對(duì)電池健康狀態(tài)的多維度評(píng)估。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法，所述電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法包括：

3、對(duì)電池管理系統(tǒng)采集的電壓數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)分別進(jìn)行小波降噪和統(tǒng)一頻率處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)序列；

4、根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)序列通過(guò)脈沖響應(yīng)法計(jì)算內(nèi)阻值、電流積分法計(jì)算容量值、充放電能量比值計(jì)算效率值，得到第一電池特征參數(shù)；

5、對(duì)所述第一電池特征參數(shù)進(jìn)行協(xié)方差矩陣自適應(yīng)的卡爾曼濾波處理，得到第二電池特征參數(shù)；

6、基于所述第二電池特征參數(shù)構(gòu)建容量-內(nèi)阻變化率指標(biāo)和溫度-效率相關(guān)性指標(biāo)，得到雙閾值評(píng)估矩陣；

7、將所述雙閾值評(píng)估矩陣輸入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，通過(guò)actor網(wǎng)絡(luò)和critic網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行正向傳播計(jì)算和迭代訓(xùn)練，得到特征融合權(quán)重系數(shù)；

8、根據(jù)所述特征融合權(quán)重系數(shù)對(duì)所述雙閾值評(píng)估矩陣進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，生成電池健康狀態(tài)值和剩余壽命預(yù)測(cè)值。

9、第二方面，本發(fā)明提供了一種電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估系統(tǒng)，所述電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估系統(tǒng)包括：

10、采集模塊，用于對(duì)電池管理系統(tǒng)采集的電壓數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)分別進(jìn)行小波降噪和統(tǒng)一頻率處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)序列；

11、計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)序列通過(guò)脈沖響應(yīng)法計(jì)算內(nèi)阻值、電流積分法計(jì)算容量值、充放電能量比值計(jì)算效率值，得到第一電池特征參數(shù)；

12、處理模塊，用于對(duì)所述第一電池特征參數(shù)進(jìn)行協(xié)方差矩陣自適應(yīng)的卡爾曼濾波處理，得到第二電池特征參數(shù)；

13、構(gòu)建模塊，用于基于所述第二電池特征參數(shù)構(gòu)建容量-內(nèi)阻變化率指標(biāo)和溫度-效率相關(guān)性指標(biāo)，得到雙閾值評(píng)估矩陣；

14、訓(xùn)練模塊，用于將所述雙閾值評(píng)估矩陣輸入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，通過(guò)actor網(wǎng)絡(luò)和critic網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行正向傳播計(jì)算和迭代訓(xùn)練，得到特征融合權(quán)重系數(shù)；

15、生成模塊，用于根據(jù)所述特征融合權(quán)重系數(shù)對(duì)所述雙閾值評(píng)估矩陣進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，生成電池健康狀態(tài)值和剩余壽命預(yù)測(cè)值。

16、本發(fā)明第三方面提供了一種電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器和至少一個(gè)處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有指令；所述至少一個(gè)處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器中的所述指令，以使得所述電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估設(shè)備執(zhí)行上述的電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法。

17、本發(fā)明的第四方面提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有指令，當(dāng)其在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行上述的電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法。

18、本發(fā)明提供的技術(shù)方案中，通過(guò)小波降噪和頻率統(tǒng)一預(yù)處理，有效消除了原始數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，解決了多源數(shù)據(jù)采樣頻率不一致的問(wèn)題。采用協(xié)方差矩陣自適應(yīng)的卡爾曼濾波算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整噪聲協(xié)方差矩陣，提高了特征參數(shù)的濾波精度，增強(qiáng)了算法對(duì)測(cè)量噪聲的抵抗能力。構(gòu)建雙閾值評(píng)估矩陣，綜合考慮了容量-內(nèi)阻變化率和溫度-效率相關(guān)性?xún)蓚€(gè)維度的特征指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電池健康狀態(tài)的多維度評(píng)估。引入td3深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化特征融合權(quán)重系數(shù)，通過(guò)時(shí)序誤差迭代訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了權(quán)重系數(shù)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)整，提升了評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行置信度分析，給出了健康狀態(tài)值和剩余壽命預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間，為評(píng)估結(jié)果的可靠性提供了定量依據(jù)。采用分級(jí)評(píng)估策略，將健康狀態(tài)劃分為優(yōu)秀、良好、正常、警告和危險(xiǎn)五個(gè)等級(jí)，便于直觀判斷電池健康狀態(tài)，有利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在安全隱患。

19、本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說(shuō)明書(shū)中闡述，并且，部分地從說(shuō)明書(shū)中變得顯而易見(jiàn)，或者通過(guò)實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)在說(shuō)明書(shū)、權(quán)利要求書(shū)以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)和獲得。

20、為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說(shuō)明如下。

技術(shù)特征：

1.一種電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法，其特征在于，所述對(duì)電池管理系統(tǒng)采集的電壓數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)分別進(jìn)行小波降噪和統(tǒng)一頻率處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)序列，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法，其特征在于，所述根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)序列通過(guò)脈沖響應(yīng)法計(jì)算內(nèi)阻值、電流積分法計(jì)算容量值、充放電能量比值計(jì)算效率值，得到第一電池特征參數(shù)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法，其特征在于，所述對(duì)所述第一電池特征參數(shù)進(jìn)行協(xié)方差矩陣自適應(yīng)的卡爾曼濾波處理，得到第二電池特征參數(shù)，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法，其特征在于，所述基于所述第二電池特征參數(shù)構(gòu)建容量-內(nèi)阻變化率指標(biāo)和溫度-效率相關(guān)性指標(biāo)，得到雙閾值評(píng)估矩陣，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法，其特征在于，所述將所述雙閾值評(píng)估矩陣輸入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，通過(guò)actor網(wǎng)絡(luò)和critic網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行正向傳播計(jì)算和迭代訓(xùn)練，得到特征融合權(quán)重系數(shù)，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法，其特征在于，所述根據(jù)所述特征融合權(quán)重系數(shù)對(duì)所述雙閾值評(píng)估矩陣進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，生成電池健康狀態(tài)值和剩余壽命預(yù)測(cè)值，包括：

8.一種電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法，所述系統(tǒng)包括：

9.一種電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估設(shè)備，其特征在于，所述電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估設(shè)備包括：存儲(chǔ)器和至少一個(gè)處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有指令；

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有指令，其特征在于，所述指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及電池健康狀態(tài)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種電池健康狀態(tài)綜合評(píng)估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：對(duì)電池管理系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)序列；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)序列計(jì)算第一電池特征參數(shù)；對(duì)第一電池特征參數(shù)進(jìn)行協(xié)方差矩陣自適應(yīng)的卡爾曼濾波處理，得到第二電池特征參數(shù)；基于第二電池特征參數(shù)構(gòu)建容量?內(nèi)阻變化率指標(biāo)和溫度?效率相關(guān)性指標(biāo)，得到雙閾值評(píng)估矩陣；將雙閾值評(píng)估矩陣輸入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，通過(guò)Actor網(wǎng)絡(luò)和Critic網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行正向傳播計(jì)算和迭代訓(xùn)練，得到特征融合權(quán)重系數(shù)；對(duì)雙閾值評(píng)估矩陣進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，生成電池健康狀態(tài)值和剩余壽命預(yù)測(cè)值，該方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)電池健康狀態(tài)的多維度評(píng)估。

技術(shù)研發(fā)人員：李彬,曾錦輝,李俊彥,秦鴻
受保護(hù)的技術(shù)使用者：珠海市嘉德電能科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/2/27