基于物联网充电桩的电池健康度评估方法及寿命预测方法与流程
本申请涉及充电桩，具体而言，涉及一种基于物联网充电桩的电池健康度评估方法及寿命预测方法。
背景技术：
1、现有的充电桩管理平台为基于物联网实现区域性检测管控和终端供电控制，通过物联网构建充电桩、服务器和用户端的通讯网络来告知用户电动车的实际充电情况，以及使运营方能基于服务器实时监控并调控充电桩的供电状态。
2、现有的充电桩管理平台仅能监测电动车电池是否充满来对电动车进行充电，无法监控电池健康状态，用户除却利用专门的检测设备来检测外也无法获知电池的健康状态。
3、针对上述问题，目前尚未有有效的技术解决方案。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种基于物联网充电桩的电池健康度评估方法及寿命预测方法，基于充电桩的充电数据来实现电动车的电池健康度的评估。
2、第一方面，本申请提供了一种基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，用于评估电动车的电池健康度，所述评估方法包括以下步骤：
3、获取所述充电桩对所述电池进行充电时产生的局部电参数变化曲线；
4、利用预先构建的充电曲线模型根据所述局部电参数变化曲线生成充电功率曲线图；
5、根据所述充电功率曲线图计算所述电池的当前总容量；
6、根据所述当前总容量和所述电池的标准总容量评估所述电池健康度。
7、本申请的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法基于充电桩在电动车进行充电时产生的局部电参数变化曲线，结合充电曲线模型获取能代表电池整个完整充电过程的充电功率曲线图，并以此为基准计算获取电池的当前总容量，从而实现电动车电池健康度的评估，评估方法能应用在充电桩服务平台中，以实现电动车电池健康度批量化、全局化、远程化评估。
8、所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其中，所述充电曲线模型包括充电阶段分类模型和多个分别对应于不同充电阶段使用的曲线重建模型；所述充电阶段分类模型用于确认所述局部电参数变化曲线所在的充电阶段，并将所述局部电参数变化曲线置入对应的曲线重建模型中以生成所述充电功率曲线图；所述曲线重建模型用于根据对应的局部电参数变化曲线生成包含全部充电阶段的充电功率曲线图。
9、本申请的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法基于充电阶段分类模型对局部电参数变化曲线进行分类，以利用对应充电阶段的曲线重建模型实现充电功率曲线图的专用重建，能避免充电曲线模型重建的充电功率曲线图产生过大差异，保证了电池健康度的评估准确率。
10、所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其中，所述曲线重建模型为生成对抗网络训练获取的曲线生成器模型。
11、所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其中，所述曲线重建模型为三个，分别用于置入处于恒流充电阶段、恒压充电阶段和浮充充电阶段内的局部电参数变化曲线以生成所述充电功率曲线图。
12、所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其中，所述根据所述充电功率曲线图计算所述电池的当前总容量的步骤包括：
13、基于至少两个充电功率曲线图获取融合电功率曲线图；
14、根据所述融合电功率曲线图计算所述电池的当前总容量。
15、所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其中，所述至少两个充电功率曲线图为分别利用不同的曲线重建模型根据对应充电阶段的局部电参数变化曲线生成。
16、所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其中，所述标准总容量基于用户输入数据获取，或基于视频识别电动车类型分析获取，或为对应电池的第一次计算获取的当前总容量。
17、第二方面，本申请还提供了一种基于物联网充电桩的电池寿命预测方法，用于预测电动车的电池剩余寿命，所述预测方法包括以下步骤：
18、获取所述充电桩对所述电池进行充电时产生的局部电参数变化曲线；
19、利用预先构建的充电曲线模型根据所述局部电参数变化曲线生成充电功率曲线图；
20、根据所述充电功率曲线图计算所述电池的当前总容量；
21、根据所述当前总容量和所述电池的标准总容量评估所述电池健康度；
22、根据历史充电数据库获取至少一个历史总容量；
23、根据所述当前总容量和所述历史总容量获取电池损耗率信息；
24、根据所述电池损耗率信息和所述电池健康度计算获取所述电池的寿命信息。
25、本申请的基于物联网充电桩的电池寿命预测方法能基于充电桩在电动车进行充电时产生的局部电参数变化曲线分析获取电池的当前总容量和电池健康度，并能结合历史充电行为产生的历史总容量获取电池损耗率信息，以实现电动车电池寿命的批量化、全局化、远程化预测。
26、所述的基于物联网充电桩的电池寿命预测方法，其中，所述电池损耗率信息为单位自然日电池损耗效率，所述寿命信息为所述电池健康度下降至非健康状态的自然日数量。
27、该方式相当于结合了用户的电动车使用习惯、充电习惯来确定电动车的可用时长，以从生活时间的角度告知用户该电动车电池的寿命信息。
28、所述的基于物联网充电桩的电池寿命预测方法，其中，所述电池损耗率信息为所述电池健康度关于所述电池充电次数的变化趋势曲线，所述寿命信息为所述电池健康度下降至非健康状态的所用的电池充电次数。
29、由上可知，本申请提供了一种基于物联网充电桩的电池健康度评估方法及寿命预测方法，其中，基于物联网充电桩的电池健康度评估方法基于充电桩在电动车进行充电时产生的局部电参数变化曲线，结合充电曲线模型获取能代表电池整个完整充电过程的充电功率曲线图，并以此为基准计算获取电池的当前总容量，从而实现电动车电池健康度的评估，评估方法能应用在充电桩服务平台中，以实现电动车电池健康度批量化、全局化、远程化评估。
技术特征：
1.一种基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，用于评估电动车的电池健康度，其特征在于，所述评估方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其特征在于，所述充电曲线模型包括充电阶段分类模型和多个分别对应于不同充电阶段使用的曲线重建模型；所述充电阶段分类模型用于确认所述局部电参数变化曲线所在的充电阶段，并将所述局部电参数变化曲线置入对应的曲线重建模型中以生成所述充电功率曲线图；所述曲线重建模型用于根据对应的局部电参数变化曲线生成包含全部充电阶段的充电功率曲线图。
3.根据权利要求2所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其特征在于，所述曲线重建模型为生成对抗网络训练获取的曲线生成器模型。
4.根据权利要求2所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其特征在于，所述曲线重建模型为三个，分别用于置入处于恒流充电阶段、恒压充电阶段和浮充充电阶段内的局部电参数变化曲线以生成所述充电功率曲线图。
5.根据权利要求2所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其特征在于，所述根据所述充电功率曲线图计算所述电池的当前总容量的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其特征在于，所述至少两个充电功率曲线图为分别利用不同的曲线重建模型根据对应充电阶段的局部电参数变化曲线生成。
7.根据权利要求1所述的基于物联网充电桩的电池健康度评估方法，其特征在于，所述标准总容量基于用户输入数据获取，或基于视频识别电动车类型分析获取，或为对应电池的第一次计算获取的当前总容量。
8.一种基于物联网充电桩的电池寿命预测方法，用于预测电动车的电池剩余寿命，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于物联网充电桩的电池寿命预测方法，其特征在于，所述电池损耗率信息为单位自然日电池损耗效率，所述寿命信息为所述电池健康度下降至非健康状态的自然日数量。
10.根据权利要求8所述的基于物联网充电桩的电池寿命预测方法，其特征在于，所述电池损耗率信息为所述电池健康度关于所述电池充电次数的变化趋势曲线，所述寿命信息为所述电池健康度下降至非健康状态的所用的电池充电次数。
技术总结
本发明涉及充电桩技术领域，具体公开了一种基于物联网充电桩的电池健康度评估方法及寿命预测方法，其中，评估方法包括步骤：获取充电桩对电池进行充电时产生的局部电参数变化曲线；利用预先构建的充电曲线模型根据局部电参数变化曲线生成充电功率曲线图；根据充电功率曲线图计算电池的当前总容量；根据当前总容量和电池的标准总容量评估电池健康度；该评估方法基于局部电参数变化曲线，结合充电曲线模型获取能代表电池整个完整充电过程的充电功率曲线图，并以此为基准计算获取电池的当前总容量，从而实现电动车电池健康度的评估，评估方法能应用在充电桩服务平台中，以实现电动车电池健康度批量化、全局化、远程化评估。
技术研发人员：李森财,黎志刚,吴志鹏,陈荟茜,黄倩婷,邹倩斌
受保护的技术使用者：淘电（佛山）物联网信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13
相关知识
车联网环境下充电桩健康状态综合评估与短期预测方法研究
电池寿命预测与健康评估.pptx
用于电动汽车共享充电桩的智能化电池健康状态检测方法与流程
锂离子电池健康评估及剩余使用寿命预测方法研究.pptx
电池寿命预测与健康状态评估技术研究
多尺度下电池簇的性能评估方法与流程
锂离子电池健康状态评估及剩余寿命预测方法
电池健康状态监测与寿命预测
锂离子电池健康状态评估及剩余寿命预测方法研究
电池管理系统里的电池健康评估和寿命预测
网址: 基于物联网充电桩的电池健康度评估方法及寿命预测方法与流程 https://m.trfsz.com/newsview1554593.html
