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申请/专利权人：北京航空航天大学;国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心

摘要：本发明提出了一种知识‑数据融合驱动的动力电池可用能预测方法和系统，依次建立符合动力电池基本原理的电池机理性模型、电池特性预测模型和可信数据的数据驱动模型，通过机理性模型及电池特性预测模型实现开环模式下的电池可用能预测，通过数据驱动模型实现在有可信数据条件下的可用能修正，从而实现知识驱动方法和数据驱动方法融合的动力电池可用能预测，该方法和系统能够提高电池可用能预测精度和场景覆盖度，并减少数据驱动模型的不可解释性。

主权项：1.一种知识-数据融合驱动的动力电池可用能预测方法，其特征在于，包括以下步骤；S1、获取车端动力电池系统上传至云平台的云端数据，在云平台通过对获取的云端数据进行数据分析提取动力电池的使用工况特征，采用数据降维算法对动力电池使用工况的高维特征进行降维，根据物理知识对降维后的特征进行关联性分析，再采用数据驱动工况特征分类方法进行分类，计算动力电池在不同工况间跳转的概率图，并采用工况生成算法建立动力电池使用特征工况；S2、在云平台依据动力电池使用原理，建立动力电池机理性模型，所述动力电池机理性模型的输入条件为充放电电流功率、温度、SOC初值参数，动力电池机理性模型的输出条件为动力电池正负极离子浓度和电解液离子浓度，基于动力电池机理性模型建立元启发式算法与物理信息神经网络融合的电池特性预测模型，通过电池特性预测模型模拟输入动力电池使用特征工况，来预测动力电池在给定输入工况下的正负极离子浓度和电解液离子浓度；在云平台根据预测的正负极离子浓度和标定的动力电池正负极最大离子浓度计算正负极的SOC，而后根据计算的正负极的SOC和标定的正极和负极SOC-OCV曲线计算正极电势和负极电势，利用预测的电解液离子浓度计算电解液电势，然后在正极电势的基础上分别减去负极电势、电解液电势、依据动力电池使用特征工况得出的欧姆压降，从而得到动力电池端电压，并通过所述动力电池端电压以及动力电池使用特征工况得出的电流得到动力电池功率，将动力电池持续虚拟放电达到截止电压时通过功率—时间积分计算动力电池可用能，作为模型预测可用能；S3、开展线下检测实验，包括容量测试、动态充放电测试，测得动力电池在同样的充放电电流功率、温度、SOC初值参数的初始条件下的实际测试可用能；S4、在云平台采用数据驱动方法，以S2步骤得到的模型预测可用能为输入、以S3步骤得到的实际测试可用能为输出，共同建立训练集和测试集，构建数据驱动模型，所述数据驱动模型通过数据驱动方法建立模型预测可用能到实际测试可用能的映射关系，实现对模型预测可用能的修正。

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