摘要
本发明公开了一种锂离子电池包健康状态快速评估方法,包括以下步骤:步骤一,获取电池特性及测试数据;步骤二,建立电池等效电路模型;步骤三,构建损失函数并确定参数取值范围;步骤四,基于优化算法对电池模型参数进行计算;步骤五,基于电池容量与内阻估计电池健康状态。本发明运用种群算法,直接在可行域中搜索最优解,不仅避免了梯度限制和非凸优化问题陷入局部极小值的问题,而且种群的个体可以并行计算进一步提高迭代速度,充分发挥现有设备的算力。另外,多次运行种群算法取平均也能减小一次偶然性带来的误差;本发明在输出健康状态时,综合考虑了电池容量和电池内阻等信息,可适应不同类型、不同应用场景的电池。
技术关键词
锂离子电池包
估计电池健康状态
电池模型参数
电池等效电路模型
内阻
遗传算法
Thevenin模型
电压
染色体
恒压工况
三次样条插值
动力电池系统
曲线
电流
粒子群算法
系统为您推荐了相关专利信息
电池单体
电池组荷电状态
滑动平均滤波器
估计方法
扩展卡尔曼滤波器
电池储能系统
等效电路模型
支路
电阻
数据获取模块
电池健康状态
综合评估方法
健康评估指标
深度强化学习模型
序列