状态评估模型的训练方法、电池健康状态评估方法及装置与流程

本发明涉及电池，尤其涉及一种状态评估模型的训练方法、电池健康状态评估方法及装置。

背景技术：

1、在传统能源日益紧缺的大背景下，随着国家节能减排政策的逐步推广，电动汽车（如电动重卡）在各个领域已有全面取代燃油汽车的趋势。电动汽车的核心技术主要是电机、电控和电池这三大方面，其中，电池作为电动汽车的动力源，其部件的造价成本占整车成本最高。而电池本身的电化学系统导致使用寿命较短，在循环充放电过程中会对电池造成不可逆的老化现象，这将直接关系到电池的最大可用容量，此外，在电池老化到一定程度后，会影响到整车续航里程，甚至会导致电池自燃等风险。

2、按照国家标准gb-32960定义，锂离子类可充电储能装置在寿命状态（即电池健康状态（state of health，soh））达到第一阈值（如80%）时，商用车的soh达到第二阈值（如70%）时，需要进行报废处理。这样一来，能否准确评估soh关系到电池的全生命周期管理、用车成本预算和整车资源利用率。

3、现有的soh评估方法往往基于电化学阻抗谱（electrochemical impedancespectroscopy，eis）来实现。但该方法主要以实验室电池数据为主，由于该实验室电池数据均为满充满放电结果，导致测量后的eis不利于实际工况下的soh估计，进而导致最终确定的soh评估结果的准确性不高。

技术实现思路

1、本发明提供一种状态评估模型的训练方法、电池健康状态评估方法及装置，用以解决现有技术主要以实验室电池数据为主，由于该实验室电池数据均为满充满放电结果，导致测量后的eis不利于实际工况下的soh估计，进而导致最终确定的soh评估结果的准确性不高的缺陷，通过采集实车数据样本（即电化学阻抗谱样本和开路电压值样本），对初始状态评估模型进行训练，能够得到准确性较高的状态评估模型，进而可提高待测电池对应的电池健康状态评估结果的准确性。

2、第一方面，本发明提供一种状态评估模型的训练方法，包括如下步骤。

3、获取电池样本在充电状态下的电化学阻抗谱样本和开路电压值样本。

4、根据所述电化学阻抗谱样本，确定不同频段各自对应的阻抗特征参数样本。

5、将所有阻抗特征参数样本和所述开路电压值样本输入至初始状态评估模型中，得到所述初始状态评估模型输出的预测电池健康状态评估结果。

6、根据所述预测电池健康状态评估结果和由电池容量表征的电池健康状态，更新所述初始状态评估模型的模型参数，得到训练好的状态评估模型。

7、根据本发明提供的一种状态评估模型的训练方法，所述根据所述电化学阻抗谱样本，确定不同频段各自对应的阻抗特征参数样本，包括：根据所述电化学阻抗谱样本对应的奈奎斯特图，确定所述不同频段各自对应的目标阻抗特征；针对各目标阻抗特征，对所述目标阻抗特征进行采样，得到多个频率点；根据激励信号，确定所述多个频率点各自对应的阻抗值；根据所有阻抗值，确定所述目标阻抗特征所在频段对应的阻抗特征参数样本。

8、根据本发明提供的一种状态评估模型的训练方法，所述根据所有阻抗值，确定所述目标阻抗特征所在频段对应的阻抗特征参数样本，包括：获取所述目标阻抗特征所在频段对应的参考阻抗值；采用皮尔森相关系数法，确定各阻抗值与所述参考阻抗值之间的关联程度，并根据最大关联程度对应的阻抗值所对应的频率点，确定所述目标阻抗特征所在频段对应的阻抗特征参数样本。

9、根据本发明提供的一种状态评估模型的训练方法，所述根据所述电化学阻抗谱样本对应的奈奎斯特图，确定所述不同频段各自对应的目标阻抗特征，包括：根据所述电池样本的电阻特征，对所述电化学阻抗谱样本对应的奈奎斯特图进行划分，得到所述不同频段各自对应的目标阻抗特征。

10、根据本发明提供的一种状态评估模型的训练方法，所述将所有阻抗特征参数样本和所述开路电压值样本输入至初始状态评估模型中，得到所述初始状态评估模型输出的预测电池健康状态评估结果，包括：采用所述初始状态评估模型，确定所述初始状态评估模型中前一时刻下的第一隐含信息，及所述前一时刻下的单元状态信息；根据所述所有阻抗特征参数样本和所述开路电压值样本，确定当前时刻下的第一输入数据，结合所述第一隐含信息和所述单元状态信息，确定所述预测电池健康状态评估结果。

11、根据本发明提供的一种状态评估模型的训练方法，所述初始状态评估模型包括；遗忘门、输入门和输出门；所述采用所述初始状态评估模型，确定所述初始状态评估模型中前一时刻下的第一隐含信息，及所述前一时刻下的单元状态信息，包括：采用所述遗忘门，对所述前一时刻下的第二输入数据，及第二隐含信息进行计算，得到所述前一时刻下的状态输出结果，所述第二隐含信息为所述第一隐含信息在前一时刻下的隐含信息；采用所述输入门，对所述状态输出结果、所述第二输入数据和所述第二隐含信息进行计算，得到所述前一时刻下的单元状态信息；采用所述输出门，对所述单元状态信息、所述第二输入数据和所述当前时刻下的第三隐含信息进行计算，得到所述前一时刻下的第一隐含信息。

12、第二方面，本发明提供一种电池健康状态评估方法，包括如下步骤。

13、获取待测电池在充电状态下的电化学阻抗谱和开路电压值。

14、将所述电化学阻抗谱和所述开路电压值输入至状态评估模型中，得到所述状态评估模型输出的电池健康状态评估结果，所述状态评估模型是基于上述第一方面所述状态评估模型的训练方法训练得到的。

15、第三方面，本发明还提供一种状态评估模型的训练装置，包括如下模块。

16、数据获取模块，用于获取电池样本在充电状态下的电化学阻抗谱样本和开路电压值样本。

17、模型训练模块，用于根据所述电化学阻抗谱样本，确定不同频段各自对应的阻抗特征参数样本；将所有阻抗特征参数样本和所述开路电压值样本输入至初始状态评估模型中，得到所述初始状态评估模型输出的预测电池健康状态评估结果；根据所述预测电池健康状态评估结果和由电池容量表征的电池健康状态，更新所述初始状态评估模型的模型参数，得到训练好的状态评估模型。

18、第四方面，本发明还提供一种电池健康状态评估装置，包括如下模块。

19、数据获取模块，用于获取待测电池在充电状态下的电化学阻抗谱和开路电压值。

20、状态评估模块，用于将所述电化学阻抗谱和所述开路电压值输入至状态评估模型中，得到所述状态评估模型输出的电池健康状态评估结果，所述状态评估模型是基于上述第一方面所述状态评估模型的训练方法训练得到的。

21、第五方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面任一种所述状态评估模型的训练方法，或第二方面所述电池健康状态评估方法。

22、第六方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一种所述状态评估模型的训练方法，或第二方面所述电池健康状态评估方法。

23、第七方面，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一种所述状态评估模型的训练方法，或第二方面所述电池健康状态评估方法。

24、本发明提供的状态评估模型的训练方法、电池健康状态评估方法及装置，通过采集实车数据样本（即电化学阻抗谱样本和开路电压值样本），对初始状态评估模型进行训练，能够得到准确性较高的状态评估模型，进而可提高待测电池对应的电池健康状态评估结果的准确性。