储能锂电池剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明涉及电池相关的，特别是涉及一种储能锂电池剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、在能源领域的迅速转型下，储能锂电池备受关注，然而锂电池的寿命衰减问题一直制约其应用。电池在循环充放电过程中逐渐丧失容量，因此预测其剩余寿命(remaininguseful life，rul)成为优化能源存储管理的核心挑战。过去的预测方法主要依赖于检测电池参数，如电池容量和内阻等，但由于多变的工作环境、较高的实验测量成本，这些方法的准确性受到限制。

2、近些年，基于数据驱动的机器学习方法为寿命预测提供了一种有前途的途径，但其繁琐的训练过程和复杂的数据需求，限制了其在实际应用中的便捷性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，提供一种储能锂电池剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质，以快速预测储能锂电池寿命，降低产品开发测试成本和时间成本。

2、为解决上述技术问题，本发明提供一种储能锂电池剩余寿命预测方法。

3、本发明的储能锂电池剩余寿命预测方法，包括：

4、获取充放电循环次数以及对应的电池容量；

5、将电池容量转化为容量损失率；

6、根据电池容量和容量损失率求解电池的容量损失率的公式；

7、根据求解到的公式预测未来的电池容量保持率。

8、进一步地，所述将电池容量转化为容量损失率包括：

9、判断是否存在容量抬头现象，若有，则删除容量抬头前的数据，并记录容量抬头所在充放电循环次数，将容量抬头处重新标记为第一次充放电循环次数，然后将电池容量转化为容量损失率；若无，则直接将电池容量转化为容量损失率。

10、进一步地，利用“main”程序调用子程序“updateretention”来判断是否存在容量抬头现象。

11、进一步地，所述电池的容量损失率的公式为：

12、fi＝a×tiz

13、其中，fi为容量损失率，a为初始容量参数，z为电池化学反应体系所决定的系数，ti为充放电循环次数。

14、进一步地，所述根据电池容量和容量损失率求解电池的容量损失率的公式包括：

15、分析所述容量损失率的数据特征；

16、若所述数据特征的线性程度达到设定要求，则所述电池的容量损失率fi的公式转化为：fi＝k×ti+b；

17、若所述数据特征的线性程度没有达到设定要求，则所述电池的容量损失率fi的公式转化为：ln(fi)＝k×ln(ti)+b。

18、进一步地，所述分析所述容量损失率的数据特征包括：计算所述充放电循环次数和所述容量损失率之间的皮尔逊系数；

19、若计算得到的所述皮尔逊系数不小于设定值，则认定所述数据特征的线性程度达到设定要求；若计算得到的所述皮尔逊系数小于设定值，则认定所述数据特征的线性程度没有达到设定要求。

20、进一步地，所述设定值的取值范围为0.9-0.99。

21、进一步地，所述皮尔逊系数的表达式为：

22、

23、其中，n为容量损失率样本的数量。

24、进一步地，利用最小二乘法求解参数k和参数b。

25、进一步地，所述根据求解到的公式预测未来的电池容量保持率包括：

26、根据电池的容量损失率的公式，自动预测设定循环次数内的电池容量保持率，并自动生成预测的容量保持率和原始容量保持率曲线对比图。

27、本发明还提供一种储能锂电池剩余寿命预测系统，用于执行上述技术方案中任一项所述的储能锂电池剩余寿命预测方法，包括：

28、获取模块，用于获取充放电循环次数以及对应的电池容量；

29、转化模块，用于将电池容量转化为容量损失率；

30、求解模块，用于根据电池容量和容量损失率求解电池的容量损失率的公式；

31、预测模块，用于根据求解到的公式预测未来的电池容量保持率。

32、进一步地，所述储能锂电池剩余寿命预测系统在excel的vba环境中开发。

33、本发明还提供一种电子设备，包括处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器与所述存储介质之间通过所述总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行上述技术方案中任一项所述的储能锂电池剩余寿命预测方法。

34、本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述技术方案中任一项所述的储能锂电池剩余寿命预测方法。

35、相比于现有技术，本发明至少具有以下有益效果：

36、本发明的储能锂电池剩余寿命预测方法，能够实现对电池寿命的快速预测，降低产品开发测试成本和时间成本，且精度较高，用户体验较好，能够基于早期循环测试数据，提前甄别电池的寿命差异，排除寿命较差的产品，降本增效。

1.储能锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的储能锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述将电池容量转化为容量损失率包括：

3.根据权利要求2所述的储能锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，利用“main”程序调用子程序“updateretention”来判断是否存在容量抬头现象。

4.根据权利要求1所述的储能锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述电池的容量损失率的公式为：

5.根据权利要求4所述的储能锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述根据电池容量和容量损失率求解电池的容量损失率的公式包括：

6.根据权利要求5所述的储能锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述分析所述容量损失率的数据特征包括：计算所述充放电循环次数和所述容量损失率之间的皮尔逊系数；

7.根据权利要求6所述的储能锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述设定值的取值范围为0.9-0.99。

8.根据权利要求6所述的储能锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述皮尔逊系数的表达式为：

9.根据权利要求5所述的储能锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，利用最小二乘法求解参数k和参数b。

10.根据权利要求1所述的储能锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述根据求解到的公式预测未来的电池容量保持率包括：

11.储能锂电池剩余寿命预测系统，其特征在于，用于执行权利要求1至10中任一项所述的储能锂电池剩余寿命预测方法，包括：

12.根据权利要求11所述的储能锂电池剩余寿命预测系统，其特征在于，所述储能锂电池剩余寿命预测系统在excel的vba环境中开发。

13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器与所述存储介质之间通过所述总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1-10中任一项所述的储能锂电池剩余寿命预测方法。

14.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-10任一项所述的储能锂电池剩余寿命预测方法。