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申请/专利权人：国网综合能源服务集团有限公司;西安交通大学

摘要：本申请实施例提出了一种涉及恢复电压特征的储能电站用锂电池SOH评估方法，包括：获取每次循环时的电池健康状态的影响因素；其中所述电池健康状态的影响因素通过电阻和恢复电压表征；获取每次循环后的电池容量以获得电池的健康状态；将考虑的参量转换为神经网络学习样本向量；对获取的学习样本向量进行归一化处理和反归一化处理，以获得反归一化向量；利用归一化向量对神经网络进行训练，以获得对电池SOH进行预测的神经网络训练模型。

主权项：1.一种锂电池SOH评估方法，其特征在于，包括：步骤1、获取每次循环时的电池健康状态的影响因素；其中所述电池健康状态的影响因素通过电阻和恢复电压表征；获取每次循环后的电池容量以获得电池的健康状态；电池每次进行恒流充电或恒流放电结束10秒内每隔1秒采集电池的电压：U10,U11,U12,U13,U14,U15,U16,U17,U18,U19，其中第n块电池采集到的电压为：Un0,Un1,Un2,Un3,Un4,Un5,Un6,Un7,Un8,Un9；其中电池额定电压为UN，通过公式ΔUnm＝UN-Unm计算第n块电池充电后第m秒电池测量电压与额定电压差；ΔUn0,ΔUn1,ΔUn2,ΔUn3,ΔUn4,ΔUn5,ΔUn6,ΔUn7,ΔUn8,ΔUn9；根据磷酸铁锂电池SOH与特征参数关系的强弱及获取的实验数据，选择恢复电压与储能电池基础运行数据重构成为样本，电池SOH为样本标签；其中电池SOH利用容量表示为：其中，Q0为电池设计容量，由厂家标定或是通过测试的方式获得，Qnow为该电池当前最大容量；步骤2、将考虑的参量转换为神经网络学习样本向量，其中第i个向量 其中Ici为第i次循环的充电的电流；UOCi为第i次循环的开路电压；SOCi为第i次循环的荷电状态，表示为电池剩余电量百分比；△Unm为第n块电池充电后第m秒电池测量电压与额定电压差；SOHi为第i个循环中电池的健康状态；步骤3、对获取的学习样本向量进行归一化处理，归一化公式为：其中xmax为数据的最大值；xmin为数据的最小值；归一化经过神经网络得到的数据还需要进行反归一化处理；反归一化公式为：xi'＝xmax-xminxi+xmin；以此获得的反归一化向量：步骤4、利用归一化向量对神经网络进行训练，以获得对电池SOH进行预测的神经网络训练模型；其中，以上述向量作为样本后对神经网络进行训练，形成用于判断和预测电池SOH的神经网络，实验组数据设置80％的样本为训练集，20％的样本为测试集。

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