CN113779750B - 基于充电状态的电池寿命预测方法、系统及充电桩 - Google Patents
基于充电状态的电池寿命预测方法、系统及充电桩 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113779750B CN113779750B CN202110831122.5A CN202110831122A CN113779750B CN 113779750 B CN113779750 B CN 113779750B CN 202110831122 A CN202110831122 A CN 202110831122A CN 113779750 B CN113779750 B CN 113779750B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- battery
- cooling
- temperature
- circulation system
- started
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/04—Ageing analysis or optimisation against ageing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
- Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Secondary Cells (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
Abstract
本发明公开了基于充电状态的电池寿命预测方法、系统及充电桩,其中电池寿命预测方法包括车辆充电时,获取用于冷却车辆动力电池温度的冷却循环系统所对应的冷却参数,根据冷却参数推算出车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度;获取车辆动力电池在冷却循环系统启动时的实际充电时间,将实际充电时间所对应的理想电池温度和推算获得的车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度进行比对,根据比对结果获得电池剩余寿命。本发明通过冷却循环系统间接地测量车辆动力电池的电池内部温度,根据车辆所得的电池温度对电池剩余寿命进行判断,提高温度检测的准确性,提高电池使用寿命的监测准确性。
Description
技术领域
本发明涉及车辆电池寿命检测领域,尤其涉及基于充电状态的电池寿命预测方法、系统及充电桩。
背景技术
目前,电动汽车的应用越来越广泛,而车辆动力电池作为电动汽车的核心之一,而车辆动力电池的使用寿命会随着时间逐渐下降,电池寿命降低会导致电池续航降低、充电频率增加,甚至会在电池充电时出现温度异常的情况。为了确保车辆动力电池长期安全有效运行,避免灾难性事故发生,对电池剩余寿命的监测变得尤为重要。
为了可有效的降低电池内部电子运动所产生的热效应,现有的车辆动力电池中一般会为电池包匹配对应的冷却系统;而现有冷却系统一般使用冷却液循环的方式将电池包工作时产生的热量带走。由于冷却液使用热传导的方式来带走电池热量,因此冷剂循环回路与电池之间的位置关系十分密切,甚至有部分厂家会将循环回路与电池集成在电池模块中,提高冷却效率。
而现有的电池寿命监测方法一般使用温度传感器来车辆电池的温度,根据电池温度判断出车辆电池内阻大小从而确定电池老化程度。但是,由于现有的电池模块由于需要降低电池内部电子运动所产生的热效应,现有的车辆动力电池中一般会为电池包匹配对应的冷却系统;且冷却系统一般使用热传导的方式来带走电池热量,因此现有的电池模块会将电池包和冷却系统集成在一起,从而提高冷却效率。但是,电池模块由于集成度较高,无法在现有的电池模块内部新增温度传感器,若将温度传感器装设在电池模块表面,由于电池模块存在冷却系统,新增的温度传感器同样无法准确测量出电池内部温度,因此其电池热量检测精度无法提高,导致电池使用寿命监控准确率也无法提高。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明的目的之一在于提供基于充电状态的电池寿命预测方法,通过冷却循环系统来测量电池温度,提高电池使用寿命的监控准确性。
本发明的目的之二在于提供基于充电状态的电池寿命预测系统。
本发明的目的之三在于提供一种充电桩。
本发明的目的之四在于提供一种存储介质。
本发明的目的之一采用如下技术方案实现:
基于充电状态的电池寿命预测方法,包括:
车辆充电时,获取用于冷却车辆动力电池温度的冷却循环系统所对应的冷却参数,根据冷却参数推算出车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度;
获取车辆动力电池在冷却循环系统启动时的实际充电时间,将实际充电时间所对应的理想电池温度和推算获得的车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度进行比对,根据比对结果获得电池剩余寿命。
进一步地,所述冷却循环系统在车辆动力电池的内部温度高于预设范围时自动启动,并在电池内部温度恢复至预设范围内时停止。
进一步地,所述冷却参数至少包括冷却循环系统启动时冷却液的循环流动速率和循环流动时间。
进一步地,根据冷却参数推算出电池在冷却循环系统启动时的电池温度的方法为:
根据冷却液的循环流动速率和循环流动时间计算出冷却循环系统启动时的冷却液循环量;
根据冷却液循环量获得冷却液在冷却循环过程中所散走的热量,再根据散走的热量推算出车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度。
进一步地,在进行温度比对之前,还包括:
获取车辆动力电池的电池信息,根据电池信息获取该电池所对应的理想关系模型;其中理想关系模型记录着该车辆动力电池在理想电池容量下不同充电时间所对应的电池温度。
进一步地,将温度进行比对以获得电池剩余寿命的方法为:
根据车辆动力电池在冷却循环系统启动时的实际充电时间查找理想关系模型中该时间所对应的电池温度作为理想电池温度;
根据理想电池温度和车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度计算出二者的温度偏差,并根据温度偏差计算出车辆动力电池的实际电池容量;
根据车辆动力电池的实际电池容量计算出该电池的剩余寿命。
进一步地,获得电池剩余寿命后还包括:
对电池剩余寿命进行实时监控,当电池剩余寿命低于预设值时,向车辆车载系统或指定用户终端发送报警指令。
本发明的目的之二采用如下技术方案实现:
一种基于充电状态的电池寿命预测系统,执行如上述的基于充电状态的电池寿命预测方法,包括:
冷却参数获取模块,用于在车辆充电时获取用于冷却车辆动力电池温度的冷却循环系统所对应的冷却参数;
电池温度运算模块,用于根据冷却参数推算出车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度;
充电时间获取模块,用于获取车辆动力电池在冷却循环系统启动时的实际充电时间;
温度比对模块,用于将实际充电时间所对应的理想电池温度和推算获得的车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度进行比对,根据比对结果获得电池剩余寿命。
本发明的目的之二采用如下技术方案实现:
一种充电桩,其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述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上述的基于充电状态的电池寿命预测方法。
本发明的目的之三采用如下技术方案实现:
一种存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时实现上述的基于充电状态的电池寿命预测方法。
相比现有技术,本发明的有益效果在于:
本发明通过冷却循环系统间接地测量车辆动力电池的电池内部温度,根据车辆所得的电池温度对电池剩余寿命进行判断,提高温度检测的准确性,提高电池使用寿命的监测准确性。
附图说明
图1为本发明基于充电状态的电池寿命预测方法的流程示意图;
图2为本发明基于充电状态的电池寿命预测系统的模块示意框图。
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对本发明做进一步描述,需要说明的是,在不相冲突的前提下,以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
本实施例提供一种基于充电状态的电池寿命预测方法,该预测方法应用在电动汽车领域,可对电动汽车的车辆动力电池进行寿命预测,从而提高车辆的电池安全性。
本实施例的车辆动力电池拥有其独立的冷却循环系统,冷却循环系统中的冷剂循环回路环绕电池包,使得电池包充电时产生的热量可通过热传导的方式传递到冷剂循环回路中,再通过在冷剂循环回路中流动的冷却液将热量带走,从而达到为电池包降温的目的。
而本实施例中的冷却循环系统可在冷却液高于电池温度时自动启动,控制冷却循环系统中的膨胀和截止组合阀使用电气方式启用并打开,液态冷却剂将流入冷剂循环回路中并蒸发,从而可吸收电池包所产生的热量;若冷却液的温度低于电池温度,该冷却液即可暂停循环。
本实施例的车辆在充电时,车辆动力电池会产生一定热量,而电池产生的热量大小与其内阻的大小成正比,若电池老化严重,其内阻值较大,相对于老化程度较低的电池,老化程度较高的电池在充电过程中产生的热量也会相对较大;由于车辆动力电池中的冷却循环系统会自动在电池温度较高时自动启动对电池进行降温,因此,本实施例需要计算出电池在进行冷却前的电池温度,通过电池温度来预测电池的寿命情况。
而本实施例中通过冷却循环系统启动时的冷却参数来间接推算出电池产生的热量,不需要在车辆动力电池内部新增温度传感器,降低传感器的装设难度,同时,代替原有在车辆动力电池上装设温度传感器来测量温度的方法,可提高电池温度测量的稳定性和准确性,从而提高电池寿命预测的准确度。
本实施例的电池寿命预测方法可在充电桩系统中执行,也可在车载系统中执行,如图1所示,其电池寿命预测方法具体包括如下步骤:
步骤S1:车辆充电时,获取用于冷却车辆动力电池温度的冷却循环系统所对应的冷却参数,根据冷却参数推算出车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度。
步骤S2:获取车辆动力电池在冷却循环系统启动时的实际充电时间,将实际充电时间所对应的理想电池温度和推算获得的车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度进行比对,根据比对结果获得电池剩余寿命。
本实施例在车辆进行充电过程中,当在车辆动力电池的内部温度高于预设范围时自动启动冷却循环系统,其中预设范围可以预设为冷却液在静止状态时的冷却液正常温度范围,并在冷却循环系统自动启动时通过冷剂循环回路中的传感器实时采集冷却液的循环流动速率,冷却液在冷剂循环回路中流动时会逐渐带走电池产生的热量;当电池内部温度从高于预设范围的状态下降至预设范围内时,冷却循环系统即可暂停工作,并记录电池内部温度从高于预设范围的状态下降至预设范围内期间,冷却液的循环流动时间,根据冷却液的循环流动速率和循环流动时间可计算出冷却液在本次冷却循环系统运行过程中的循环量,根据该循环量即可对应获知冷却液所带走的热量值。
由于车辆发动机或其他部件工作时也会存在一定的热量,冷却液在进行冷却时也有可能将部分发动机等部件所产生的热量或环境温度带走,因此本实施例可预先对冷却参数和冷却液所带走的热量值建立基于神经网络的温度模型,通过神经网络模型确定冷却参数与冷却液带走电池温度之间的关系,以便后续获得更准确的温度数据。其神经网络温度模型的训练方法为:
在电池外界环境处于常温状态时,即在车辆其他可产生热量的部件未启动的情况下,单独对车辆动力电池及为电池降温的冷却循环系统进行模拟测试,采集大量的冷却循环系统启动时冷却液的循环流动速率和循环流动时间作为神经网络模型的输入值,结合冷却液的比热容、冷却液循环量以及冷却液的进出温差计算出冷却液带走的热量值,其冷却液带走的热量值相当于电池内部温度的降温幅度,由于电池温度低于预设范围时冷却循环系统可自动暂停,因此可知冷却循环系统暂停时电池内部温度即为预设范围内的值,因此冷却后电池内部温度则直接相当于预设范围,在获知冷却后电池内部温度后根据电池内部温度的降温幅度反推出电池在冷却前的温度,并将电池在冷却前的温度作为神经网络模型的输出值,对神经网络进行学习和训练后以获得对应的温度模型。
为了提高神经网络的训练样本的准确性,在获取冷却循环系统的冷却参数的同时,还可在车辆电动力电池内设有温度传感器,通过温度传感器以获取电池在冷却前更为精准的温度,但是该方法需要在不影响集成度高的电池模块内部结构的情况下将温度传感器设置在电池模块内部,其难度相对较大,因此利用温度传感器的方法只适用于模型的建立,车辆动力电池投入正常使用时依然使用冷却液循环的方式来推算出电池在冷却循环系统启动时的温度。
当车辆正常使用并接入充电枪进行充电时,当电池温度升高后车辆自动启动冷却循环系统,并记录冷却循环系统开始到结束过程中的冷却液循环流动速率和循环流动时间,将采集所得的两个参数输入至神经网络模型中以输出冷却液循环系统开启时刻的电池内部温度,通过该电池温度来推算电池的寿命。
由于车辆动力电池的充电时间不同,电池产生的热量也有可能发生改变,且不同车辆动力电池的最大容量和最长寿命均不相同,因此,每个电池厂家可预先对每种电池处于最大容量的状态下进行测试,其测试内容是电池处于最大容量状态时不同充电时间所对应的电池温度,从而预先建立起每种电池的理想关系模型;其中理想关系模型记录着该车辆动力电池在理想电池容量下不同充电时间所对应的电池温度。
当用户利用充电枪为车辆电池进行充电时,自动获取车辆动力电池的电池信息,根据电池信息获取该电池所对应的理想关系模型,结合理想关系模型对车辆动力电池的剩余寿命进行计算。
而获取电池信息的方法可以是:用户在利用充电桩进行充电前自行输入电池信息,也可将电池信息预先写入车辆控制芯片中,当车辆接入充电枪后自动从车辆控制芯片中获取电池信息,通过电池信息可获知当前车辆的电池种类和型号,在获知车辆的电池种类和型号后,可通过网络自动下载对应种类和型号的理想关系模型。
本实施例中,将温度进行比对以获得电池剩余寿命的方法为:
获取车辆动力电池在冷却循环系统启动时电池持续充电的实际充电时间,根据车辆动力电池在冷却循环系统启动时的实际充电时间查找理想关系模型中该时间所对应的电池温度作为理想电池温度;
根据理想电池温度和车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度计算出二者的温度偏差,并根据温度偏差计算出车辆动力电池的实际电池容量;
根据车辆动力电池的实际电池容量计算出该电池的剩余寿命。
举个例子:某款电池在其最大电池容量为100%的状态下测试得知电池充电10分钟后其电池温度为40℃;若车辆进行充电时电池在充电10分钟时车辆自动启动冷却循环系统,并通过神经网络模型输出电池充电10分钟时其电池温度为50℃,此时即可通过比例理论上可以推算出电池的实际电池容量为90%左右,但为了进一步提高电池实际容量的计算准确度,可设置对应的系数,通过系数可调整计算实际电池容量的比例关系,从而提高实际电池容量的计算准确度。而系数的具体值可通过实际试验方式来确定,在此不对其系数的具体数值进行限定。
而本实施例中根据电池的实际电池容量计算出电池剩余寿命的方法在现有技术中已经公开,因此在此不再详细描述。
本实施例获得电池剩余寿命后还包括:
对电池剩余寿命进行实时监控,当电池剩余寿命低于预设值时,向车辆车载系统或指定用户终端发送报警指令。
用户可在车辆进行充电前预先绑定对应的用户终端,冷却循环系统运行时采集所得的冷却参数可反馈至用户终端或车辆的车载系统中进行显示,同时还可将推算获得的电池温度及车辆充电时采集到的各种电压电流参数均反馈至用户终端或车辆车载系统中;与此同时,还可预先绑定用户账号,便于进行后续车辆充电扣费。
实施例二
本实施例提供一种基于充电状态的电池寿命预测系统,执行如实施例一所述的基于充电状态的电池寿命预测方法,如图2所示,包括:
冷却参数获取模块,用于在车辆充电时获取用于冷却车辆动力电池温度的冷却循环系统所对应的冷却参数;
电池温度运算模块,用于根据冷却参数推算出车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度;
充电时间获取模块,用于获取车辆动力电池在冷却循环系统启动时的实际充电时间;
温度比对模块,用于将实际充电时间所对应的理想电池温度和推算获得的车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度进行比对,根据比对结果获得电池剩余寿命。
实施例三
本实施例提供一种电子设备,该电子设备可以是充电桩,充电桩包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述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实施例一中的基于充电状态的电池寿命预测方法;另外,本实施例还提供一种存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时实现上述的基于充电状态的电池寿命预测方法。
本实施例中的设备及存储介质与前述实施例中的方法是基于同一发明构思下的两个方面,在前面已经对方法实施过程作了详细的描述,所以本领域技术人员可根据前述描述清楚地了解本实施中的系统的结构及实施过程,为了说明书的简洁,在此就不再赘述。上述实施方式仅为本发明的优选实施方式,不能以此来限定本发明保护的范围,本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式,不能以此来限定本发明保护的范围,本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
Claims (8)
1.基于充电状态的电池寿命预测方法,其特征在于,包括:
车辆充电时,获取用于冷却车辆动力电池温度的冷却循环系统所对应的冷却参数,根据冷却参数推算出车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度;
获取车辆动力电池在冷却循环系统启动时的实际充电时间,将实际充电时间所对应的理想电池温度和推算获得的车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度进行比对,根据比对结果获得电池剩余寿命;
所述冷却参数至少包括冷却循环系统启动时冷却液的循环流动速率和循环流动时间;
根据冷却参数推算出电池在冷却循环系统启动时的电池温度的方法为:
根据冷却液的循环流动速率和循环流动时间计算出冷却循环系统启动时的冷却液循环量;
根据冷却液循环量获得冷却液在冷却循环过程中所散走的热量,再根据散走的热量推算出车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度。
2.根据权利要求1所述的基于充电状态的电池寿命预测方法,其特征在于,所述冷却循环系统在车辆动力电池的内部温度高于预设范围时自动启动,并在电池内部温度恢复至预设范围内时停止。
3.根据权利要求1所述的基于充电状态的电池寿命预测方法,其特征在于,在进行温度比对之前,还包括:
获取车辆动力电池的电池信息,根据电池信息获取该电池所对应的理想关系模型;其中理想关系模型记录着该车辆动力电池在理想电池容量下不同充电时间所对应的电池温度。
4.根据权利要求3所述的基于充电状态的电池寿命预测方法,其特征在于,将温度进行比对以获得电池剩余寿命的方法为:
根据车辆动力电池在冷却循环系统启动时的实际充电时间查找理想关系模型中该时间所对应的电池温度作为理想电池温度;
根据理想电池温度和车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度计算出二者的温度偏差,并根据温度偏差计算出车辆动力电池的实际电池容量;
根据车辆动力电池的实际电池容量计算出该电池的剩余寿命。
5.根据权利要求1所述的基于充电状态的电池寿命预测方法,其特征在于,获得电池剩余寿命后还包括:
对电池剩余寿命进行实时监控,当电池剩余寿命低于预设值时,向车辆车载系统或指定用户终端发送报警指令。
6.一种基于充电状态的电池寿命预测系统,其特征在于,执行如权利要求1~5任意一项所述的基于充电状态的电池寿命预测方法,包括:
冷却参数获取模块,用于在车辆充电时获取用于冷却车辆动力电池温度的冷却循环系统所对应的冷却参数;
电池温度运算模块,用于根据冷却参数推算出车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度;
充电时间获取模块,用于获取车辆动力电池在冷却循环系统启动时的实际充电时间;
温度比对模块,用于将实际充电时间所对应的理想电池温度和推算获得的车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度进行比对,根据比对结果获得电池剩余寿命;
其中,所述冷却参数至少包括冷却循环系统启动时冷却液的循环流动速率和循环流动时间;
根据冷却参数推算出电池在冷却循环系统启动时的电池温度的方法为:
根据冷却液的循环流动速率和循环流动时间计算出冷却循环系统启动时的冷却液循环量;
根据冷却液循环量获得冷却液在冷却循环过程中所散走的热量,再根据散走的热量推算出车辆动力电池在冷却循环系统启动时的电池温度。
7.一种充电桩,其特征在于,其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述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权利要求1~5任一所述的基于充电状态的电池寿命预测方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时实现权利要求1~5任一所述的基于充电状态的电池寿命预测方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110831122.5A CN113779750B (zh) | 2021-07-22 | 2021-07-22 | 基于充电状态的电池寿命预测方法、系统及充电桩 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110831122.5A CN113779750B (zh) | 2021-07-22 | 2021-07-22 | 基于充电状态的电池寿命预测方法、系统及充电桩 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113779750A CN113779750A (zh) | 2021-12-10 |
CN113779750B true CN113779750B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=78836281
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110831122.5A Active CN113779750B (zh) | 2021-07-22 | 2021-07-22 | 基于充电状态的电池寿命预测方法、系统及充电桩 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113779750B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117538767B (zh) * | 2024-01-09 | 2024-03-22 | 中汽研新能源汽车检验中心(天津)有限公司 | 一种电动汽车充放电过程车-桩协同状态监测系统及方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106950507A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-07-14 | 国家电网公司 | 一种智能时钟电池用高可靠性寿命评估方法 |
CN111382524A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-07-07 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种动力电池充电纯冷却剩余时间计算方法及装置、车辆、存储介质 |
CN112014736A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-12-01 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种电池寿命预测方法、装置、设备及存储介质 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130297244A1 (en) * | 2011-02-28 | 2013-11-07 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Secondary battery lifetime prediction apparatus, battery system and secondary battery lifetime prediction method |
CN103698712B (zh) * | 2013-12-20 | 2016-03-23 | 天津力神电池股份有限公司 | 一种预测锂离子电池循环寿命的方法 |
CN104833918B (zh) * | 2014-05-22 | 2018-12-11 | 北京宝沃汽车有限公司 | 用于车辆的动力电池的使用寿命检测方法及系统 |
JP7182476B2 (ja) * | 2019-01-21 | 2022-12-02 | 株式会社日立製作所 | 二次電池モジュールの余寿命診断方法及び余寿命診断システム |
CN110059377B (zh) * | 2019-04-02 | 2022-07-05 | 西南交通大学 | 一种基于深度卷积神经网络的燃料电池寿命预测方法 |
-
2021
- 2021-07-22 CN CN202110831122.5A patent/CN113779750B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106950507A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-07-14 | 国家电网公司 | 一种智能时钟电池用高可靠性寿命评估方法 |
CN111382524A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-07-07 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 一种动力电池充电纯冷却剩余时间计算方法及装置、车辆、存储介质 |
CN112014736A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-12-01 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种电池寿命预测方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
动力锂电池的寿命研究综述;李广地等;《电源技术》;20160620(第06期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113779750A (zh) | 2021-12-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108562855B (zh) | 电池内短路检测方法、装置和计算机可读存储介质 | |
CN102576055B (zh) | 用于确定和/或预测电池最大容量的方法 | |
KR100759706B1 (ko) | 하이브리드 차량용 배터리의 충전상태 추정 방법 | |
EP2108972A2 (en) | Method for detecting a battery condition | |
US20180236890A1 (en) | System and Method of Battery Monitoring | |
US20090134843A1 (en) | Method and apparatus for detecting internal electric state of in-vehicle secondary battery | |
US20230009288A1 (en) | Vehicle battery diagnosis method and system | |
CN112109586B (zh) | 电动汽车的控制方法、装置及计算机可读存储介质 | |
SE1950652A1 (en) | Method for estimating state of health of a battery | |
JP2011217549A (ja) | バッテリ充電制御装置 | |
WO2019131740A1 (ja) | 充電可能電池温度推定装置および充電可能電池温度推定方法 | |
US11085967B2 (en) | Battery control device | |
CN111883868A (zh) | 用于检测锂离子电池的热失控的方法和装置 | |
JP6729312B2 (ja) | バッテリ評価方法およびバッテリ評価装置 | |
CN113779750B (zh) | 基于充电状态的电池寿命预测方法、系统及充电桩 | |
KR102244080B1 (ko) | 배터리 팩 적용 전기자동차 일충전 주행거리 평가 방법 및 시스템 | |
JP2012192811A (ja) | 二次電池温度推定装置および二次電池温度推定方法 | |
CN117767506B (zh) | 基于数据驱动的新能源汽车电源适配器功率自适应方法 | |
US10998740B2 (en) | Battery control system | |
KR102255914B1 (ko) | 저온 환경에서의 예측 정확도 향상을 위한 리튬이차전지 잔량 예측방법 및 예측장치 | |
CN115136018A (zh) | 确定电储能单元的数学模型的模型误差的方法 | |
JP7547466B2 (ja) | 二次電池の内部温度を推定する方法、装置、プログラムおよび記録媒体 | |
CN118465576B (zh) | 自动化电池检测与换电系统 | |
CN118818356A (zh) | 锂电池老化检测方法、系统、设备及存储介质 | |
CN115327401A (zh) | 一种动力电池循环测试方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |