新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法
本发明涉及新能源汽车电池监测，具体为新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法。
背景技术：
1、随着新能源汽车产业的迅猛发展，储能系统电池作为新能源汽车的核心组件，其健康状态直接关系到车辆的性能、续航里程、安全性以及使用寿命，然而，电池在使用过程中会受到多种因素的影响而逐渐衰退，准确预测其健康状态变得至关重要，由于电池的性能退化机制复杂，受到内部化学反应、外部使用环境以及历史故障等多种因素的交互影响，如何精准地评估电池的健康状态成为新能源汽车领域亟待解决的关键问题之一。
2、现有技术主要通过对电池的一些关键参数进行监测和分析来评估其健康状态，通过监测电池的电压、电流、温度等实时运行数据，利用这些数据来推断电池的当前状态，但这种处理方式只单纯关注实时运行数据或历史故障数据，而没有充分综合考虑所有相关因素的协同作用，在分析电池健康状态时，没有将实时运行数据与历史故障数据以及环境数据进行深度融合分析，导致对电池健康状态的评估不够全面和准确。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法，通过全面收集实时运行数据、历史故障数据以及环境数据，克服了现有技术仅侧重部分数据的缺陷，实现了多源数据的融合利用，从而能更全面地评估电池健康状态；计算容量衰退因子、综合性能衰退因子，并综合考虑历史故障和实时环境影响，相较于简单经验模型和固定阈值判断，更准确地反映了电池性能衰退的复杂过程，提高了预测的精度，能更及时准确地发现电池健康状态的变化趋势和潜在故障；实时采集和处理各类数据，根据电池的实时状态动态计算相关指标和预测综合健康值，有效应对了电池健康状态的实时变化和环境因素的动态影响，解决了现有技术缺乏实时性和动态适应性的不足，可及时发出健康风险警报，为电池管理和维护提供更及时有效的支持。
3、（二）技术方案
4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法，包括：
5、实时收集电池的实时运行数据以及历史故障数据；
6、根据实时运行数据，计算容量衰退因子；获取历史运行数据，根据容量衰退因子、实时运行数据以及历史运行数据，计算综合性能衰退因子，根据综合性能衰退因子计算实时健康指数；根据历史故障数据计算历史故障影响指数；
7、获取历史环境数据和电池运行过程中的实时环境数据，根据历史环境数据计算温度影响系数、湿度影响系数以及气压影响系数，根据温度影响系数、湿度影响系数、气压影响系数以及实时环境数据，计算实时环境指数；
8、根据实时健康指数、历史故障影响指数以及实时环境指数，计算电池运行的预测综合健康值；
9、设置综合健康值阈值集合，根据预测综合健康值和综合健康值阈值集合的比较结果，判断是否触发电池健康风险警报。
10、在上述新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法的优选方案中：计算容量衰退因子的具体步骤为：
11、实时运行数据包括实时容量；
12、设定电池基准容量；
13、根据电池基准容量以及实时容量，计算容量衰退因子，所依据的具体公式如下：
14、
15、其中，电池基准容量的取值为>0。
16、在上述新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法的优选方案中：计算实时健康指数的具体步骤为：
17、实时运行数据还包括实时电压、实时电流、实时温度、实时内阻以及实时充放电循环次数；
18、历史运行数据包括历史充放电循环次数最大值；
19、根据实时运行数据、容量衰退因子以及历史充放电循环次数最大值，计算综合性能衰退因子，所依据的具体公式如下：
20、
21、其中，是实时内阻的调节参数，取值范围为>0；为实时温度的调节参数，取值为>0；为实时充放电循环次数的调节参数，取值范围为>0；为实时电压的调节参数，取值为>0；为实时电流的调节参数，取值为>0；
22、根据综合性能衰退因子计算实时健康指数，所依据的具体公式如下：
23、。
24、在上述新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法的优选方案中：计算历史故障影响指数的具体步骤为：
25、历史故障数据包括故障发生频率、故障严重程度指数、故障衰减因子；
26、根据历史故障数据计算历史故障影响指数，所依据的具体公式如下：
27、
28、其中，第种故障发生的频率，是第种故障的严重程度指数，是第种故障的时间衰减因子，的取值范围为1、2、3...，历史故障类型的总数。
29、在上述新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法的优选方案中：计算温度影响系数的具体步骤为：
30、历史环境数据包括历史温度数据、历史湿度数据以及历史气压数据；
31、历史温度数据包括历史临界高温值、历史临界低温值、高温值、高温值频率、低温值和低温值频率；
32、设置正常运行温度阈值；
33、根据正常运行温度阈值以及历史温度数据，计算高温影响系数，所依据的具体公式如下：
34、
35、其中，代表历史温度数据中的第个高温值，代表历史温度数据中第个高温值出现的频率，的取值范围为1、2、3...，历史高温数据的总数，代表高温权重系数，取值为0<<1；
36、根据历史临界低温值以及正常运行温度阈值、低温值和低温值频率，计算低温影响系数，所依据的具体公式如下：
37、
38、其中，代表历史温度数据中的第个低温值，代表历史温度数据中第个低温值出现的频率，的取值范围为1、2、3...，历史低温数据的总数，代表低温权重系数，取值为0<<1；
39、根据高温影响系数以及低温影响系数，计算温度影响系数，所依据的具体公式如下：
40、。
41、在上述新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法的优选方案中：计算湿度影响系数的具体步骤为：
42、设定设置正常运行湿度阈值；
43、历史湿度数据包括历史湿度最高值、历史异常湿度值以及历史异常湿度值频率；
44、根据正常运行湿度阈值以及历史湿度数据，计算湿度影响系数，所依据的具体公式如下：
45、
46、其中，其中，代表历史湿度数据中的第个异常湿度值，代表历史湿度数据中第个异常湿度值出现的频率，的取值范围为1、2、3...，历史湿度数据的总数，代表湿度权重系数，取值为0<<1。
47、在上述新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法的优选方案中：计算气压影响系数的具体步骤为：
48、设定设置正常运行气压阈值；
49、历史气压数据包括历史气压最高值、历史异常气压值以及历史异常气压频率；
50、根据正常运行气压阈值历史气压数据，计算气压影响系数，所依据的具体公式如下：
51、
52、其中，其中，代表历史气压数据中的第个异常气压值，代表历史气压数据中第个异常气压值出现的频率，的取值范围为1、2、3...，历史气压数据的总数，代表气压权重系数，取值为0<<1。
53、在上述新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法的优选方案中：计算实时环境指数的具体步骤为：
54、实时环境数据包括实时温度、实时湿度以及实时气压；
55、根据实时环境数据、温度影响系数、湿度影响系数以及气压影响系数，计算实时环境指数，所依据的具体公式如下：
56、
57、其中，为实时温度的调整参数，取值为0.1<<3；为实时湿度的调整参数，取值为0.1<<3；为实时气压的调整参数，取值为0.1<<3。
58、在上述新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法的优选方案中：计算预测综合健康值，所依据的具体公式如下：
59、
60、其中，取值为正数，的取值为正数。
61、在上述新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法的优选方案中：判断是否触发电池健康风险警报的具体步骤为：
62、综合健康值阈值集合包括健康阈值、初级健康风险阈值和中级健康风险阈值，其中，＜＜；
63、当任务运行指数≤时，不触发健康风险警报；
64、当＜任务运行指数≤时，触发初级健康风险警报；
65、当＜任务运行指数≤时，触发中级健康风险警报；
66、当任务运行指数>时，触发高级健康风险警报。
67、（三）有益效果
68、本发明提供了新能源汽车储能系统电池健康状态预测方法，具备以下有益效果：
69、（1）实时收集每台新能源汽车电池的实时运行数据以及历史故障数据，能够有效确保数据的全面性和及时性，为后续的分析和处理提供坚实的基础，提高了电池健康管理的准确性和效率。
70、（2）通过计算容量衰退因子和综合性能衰退因子，能够精确评估电池的当前性能状态，实时健康指数反映了电池的即时健康状况，而历史故障影响指数则考虑了电池过去的故障历史，两者结合，为电池的全面健康评估提供了重要依据。
71、（3）通过分析历史及实时环境数据，计算得到的环境影响系数能够量化环境因素对电池性能的影响，实时环境指数则直接反映了当前环境条件下电池的适应性，有助于提前发现环境对电池健康的潜在威胁。
72、（4）预测综合健康值综合了电池的健康状态、历史故障记录及当前环境因素的考量，为电池的健康管理提供了全面的评估指标，有助于更精准地预测电池的未来性能变化。
73、（5）通过设置综合健康值阈值集合，并自动比较预测综合健康值与其关系，能够及时发现电池健康风险，触发警报，从而采取预防措施，避免电池故障引发的安全问题，提高了新能源汽车的安全性和可靠性。
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