一种电池组剩余寿命估测系统的制作方法

1.本发明涉及电池管理系统技术领域，具体涉及一种电池组剩余寿命估测系统。


背景技术：

2.电池管理系统(battery management system，bms)，是配合监控储能电池状态的设备，主要就是为了智能化管理及维护各个电池单元，防止电池出现过充电和过放电，延长电池的使用寿命，监控电池的状态，其被广泛应用于电气化列车、新能源汽车、不间断电源等储能系统中。
3.现有技术中，为实现较好的运维管理效果，在电池管理系统中往往会配置相应的处理算法对电池的参数进行综合处理，并呈现给用户。比如，基于电池单体的电压测算电池组的荷电状态、基于电池的最大容量和循环次数来判断当前的电池健康度等。
4.但是，在实际实施过程中，发明人发现，在部分场景，比如应急储能系统中，由于电池组长期处于浮充状态，因此基于电池充放电过程中产生的相关参数的方案，难以实现对电池寿命的准确测算。


技术实现要素：

5.针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种电池组剩余寿命估测系统。
6.具体技术方案如下：
7.一种电池组剩余寿命估测系统，包括：
8.参数采集模块，所述参数采集模块连接待评估电池组，所述参数采集模块自所述待评估电池组的日志数据中获取待评估参数；
9.第一参数处理模块，所述第一参数处理模块连接所述参数采集模块，所述第一参数处理模块依照所述待评估参数的参数类型调用对应的参数处理函数，依照所述参数处理函数对所述待评估参数处理得到寿命影响因子；
10.估测模块，所述估测模块连接所述第一参数处理模块，所述估测模块依照所述寿命影响因子处理得到对应于所述待评估电池组的剩余寿命估计值。
11.另一方面，所述寿命影响因子包括：高温加速因子、低温充电因子、过放影响因子、过充影响因子、循环影响因子中的至少一个；
12.所述估测模块中，所述剩余寿命估计值的生成方法包括：
[0013][0014]
式中，t为所述剩余寿命估计值，ti为第i个所述寿命影响因子，i∈(1,2,...,n)，n∈(1,2,...,5)。
[0015]
另一方面，所述第一参数处理模块包括：
[0016]
类型提取模块，所述类型提取模块对所述待评估参数提取所述参数类型；
[0017]
函数调用模块，所述函数调用模块连接所述类型提取模块，所述函数调用模块依
照所述参数类型调用所述参数处理函数；
[0018]
寿命因子计算模块，所述寿命因子计算模块连接所述函数调用模块，所述寿命因子计算模块基于所述参数处理函数对所述待评估参数处理得到所述寿命影响因子。
[0019]
另一方面，所述寿命因子计算模块包括第一寿命因子计算模块，所述第一寿命因子计算模块采用以下方法计算得到所述高温加速因子：
[0020][0021]
式中，t1为所述高温加速因子，turn1为出现高温充电工况的次数，wei为高温权重，tem为在所述高温充电工况中采集到的多个温度值中的第二高温度值。
[0022]
另一方面，所述寿命因子计算模块包括第二寿命因子计算模块，所述第二寿命因子计算模块采用以下方法计算得到所述低温充电因子：
[0023]
t2＝0.2
turn2
[0024]
式中，t2为所述低温充电因子，turn2为出现低温充电工况的次数，所述低温充电工况的判断方法包括：在环境温度的第二低温度低于0度且所述待评估电池组于10a的充电电流下，电池荷电参数上升超过30％直至停止充电，则认为出现一次所述低温充电工况。
[0025]
另一方面，所述寿命因子计算模块包括第三寿命因子计算模块，所述第三寿命因子计算模块采用以下方法计算得到所述过放影响因子：
[0026][0027]
式中，t3为所述过放影响因子，turn3为出现过放工况的次数，所述过放工况包括第一过放工况和第二过放工况，所述第一过放工况为所述待评估电池组的第二低电池单体电压在[1，2.2)范围中，所述第二过放工况为所述待评估电池组的第二低电池单体电压在(0，1)范围中，time31为所述第一过放工况的时长，time32为所述第二过放工况的时长。
[0028]
另一方面，所述寿命因子计算模块包括第四寿命因子计算模块，所述第四寿命因子计算模块采用以下方法计算得到所述过充影响因子：
[0029][0030]
式中，t4为所述过充影响因子，turn4为出现过充工况的次数，所述过充工况包括第一过充工况和第二过充工况，所述第一过充工况为所述待评估电池组的第二高电池单体电压在[4，+∞)范围中，所述第二过充工况为所述待评估电池组的第二高电池单体电压在[3.9，4)范围中，time41为所述第一过充工况的时长，time42为所述第二过充工况的时长。
[0031]
另一方面，所述寿命因子计算模块包括第五寿命因子计算模块，所述第五寿命因子计算模块采用以下方法计算得到所述循环影响因子：
[0032]
t5＝1-turn5/1000
[0033]
式中，t5为所述循环影响因子，turn5为所述待评估电池组的循环次数。
[0034]
另一方面，还包括：
[0035]
参数筛选模块，所述参数筛选模块连接所述参数采集模块，所述参数筛选模块自所述待评估参数中筛选得到健康相关参数；
[0036]
第二参数处理模块，所述第二参数处理模块连接所述参数筛选模块，所述第二参数处理模块依照所述健康相关参数处理得到健康相关因子；
[0037]
健康状态评估模块，所述健康状态评估模块连接所述第二参数处理模块，所述健康状态评估模块依照所述健康相关因子处理得到所述待评估电池组的电池健康值；
[0038]
所述电池组剩余寿命估测系统同时输出所述电池健康值和所述剩余寿命估计值。
[0039]
另一方面，所述健康相关因子包括：电压因子、低温因子、高温因子和运行时长因子；
[0040]
所述健康状态评估模块依照以下方法处理得到所述电池健康值：
[0041]
soh＝k1*k2*k3*k4
[0042]
式中，soh为所述电池健康值，k1为所述电压因子，k2为所述低温因子，k3为所述高温因子，k4为所述运行时长因子。
[0043]
上述技术方案具有如下优点或有益效果：
[0044]
针对现有技术中的电池组在部分工况下无法进行有效测算的问题，本方案中针对浮充工况下的储能系统，对测量方法和选取的参数进行调整，基于待评估电池组的日志数据提取待评估参数，并调用对应的参数处理函数进行处理得到寿命影响因子，进而测算得到剩余寿命估计值，实现了对浮充工况下的电池组剩余寿命的有效估计。
附图说明
[0045]
参考所附附图，以更加充分的描述本发明的实施例。然而，所附附图仅用于说明和阐述，并不构成对本发明范围的限制。
[0046]
图1为本发明实施例的整体示意图；
[0047]
图2为本发明实施例中第一参数处理模块示意图；
[0048]
图3为本发明另一实施例中整体示意图。
具体实施方式
[0049]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0050]
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0051]
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
[0052]
本发明包括：
[0053]
一种电池组剩余寿命估测系统，如图1所示，包括：
[0054]
参数采集模块1，参数采集模块1连接待评估电池组，参数采集模块1自待评估电池组的日志数据中获取待评估参数；
[0055]
第一参数处理模块2，第一参数处理模块2连接参数采集模块1，第一参数处理模块
2依照待评估参数的参数类型调用对应的参数处理函数，依照参数处理函数对待评估参数处理得到寿命影响因子；
[0056]
估测模块3，估测模块3连接第一参数处理模块2，估测模块3依照寿命影响因子处理得到对应于待评估电池组的剩余寿命估计值。
[0057]
具体地，针对现有技术中的估测方案针对长期浮充状态下的待评估电池组的评估效果不佳的问题，本实施例中，通过引入参数采集模块1对待评估电池组的日志数据进行提取，得到待评估参数，随后，对待评估参数处理得到寿命影响因子，进而计算得到剩余寿命估计值，避免了现有技术中依赖于充放电实验来判断电池最大容量这一方案在应急储能系统中不适用的问题，实现了对浮充工况下的电池组寿命的有效测算。
[0058]
在实施过程中，上述电池组剩余寿命估测系统作为软件实施例配置在相应的计算机设备中，用于通过软件接口获取待评估电池组的日志数据，并测算得到待评估电池组的剩余寿命估计值后输出。待评估电池组通常是指应急储能系统中的电池组，其往往处于长期在网、浮充工况，与一般的参与电力输出的、需要频繁充放电的储能系统，比如新能源车等不同。日志数据为待评估电池组在运行过程中产生的各类工作日志，比如，待评估电池组中各电池单体的电压、充放电记录、继电器接合的记录等。待评估参数为在日志数据中基于相应的规则清洗得到的数据，主要包括高温充电记录、低温充电记录、电池过放记录、电池过充记录、循环次数这五类数据，其能够基于相应的计算方式获得。
[0059]
在一个实施例中，寿命影响因子包括：高温加速因子、低温充电因子、过放影响因子、过充影响因子、循环影响因子中的至少一个；
[0060]
估测模块中，剩余寿命估计值的生成方法包括：
[0061][0062]
式中，t为剩余寿命估计值，ti为第i个寿命影响因子，i∈(1,2,...,n)，n∈(1,2,...,5)。
[0063]
具体地，为实现较好的计算效果，本实施例中，通过实验数据进行测算后，从大量日志数据中筛选得到上述五项与电池寿命直接相关的寿命影响因子，包括高温充电工况、低温充电工况、电池过放、电池过充和电池循环次数。并且，为实现剩余寿命估计值的准确测算，以及在正常工况下稳定的衰减过程，通过设计上述公式来使得最终计算得到的剩余寿命估计值在[0％,100％]的范围之间，且随时间序列进行衰减、不易出现反复波动，实现了对剩余寿命的较好表征，且易于运维人员根据衰减情况推测需要对待评估电池组进行更换的时间节点，实现了较好的估测效果。
[0064]
其中，根据实际产品的需求，可以任意调整参与计算的寿命循环因子的数量，比如，在一个实施例中，包括高温加速因子、低温充电因子、循环影响因子这三个寿命循环因子；在另一个实施例中，仅包括过放影响因子和过充影响因子。
[0065]
在一个实施例中，如图2所示，第一参数处理模块2包括：
[0066]
类型提取模块21，类型提取模块21对待评估参数提取参数类型；
[0067]
函数调用模块22，函数调用模块22连接类型提取模块21，函数调用模块22依照参数类型调用参数处理函数；
[0068]
寿命因子计算模块23，寿命因子计算模块23连接函数调用模块22，寿命因子计算
模块23基于参数处理函数对待评估参数处理得到寿命影响因子。
[0069]
具体地，为实现较好的测算效果，本实施例中，依照预先提取的大量实验数据，针对每项待评估参数分别构建了不同的函数处理函数，随后，在实际处理过程中依照不同的待评估参数的参数类型来调用参数处理函数进行处理，从而得到各项寿命影响因子。
[0070]
在一个实施例中，寿命因子计算模块23包括第一寿命因子计算模块231，第一寿命因子计算模块231采用以下方法计算得到高温加速因子：
[0071][0072]
式中，t1为高温加速因子，turn1为出现高温充电工况的次数，wei为高温权重，tem为在高温充电工况中采集到的多个温度值中的第二高温度值。
[0073]
具体地，为实现对电池组剩余寿命的准确估计，本实施例中，将高温充电工况纳入了计算过程。其中，待评估电池组的预期寿命周期为15年，即131400小时。随后，分别在25℃、45℃、55℃的环境温度下，将电池单体长期处于3.45v浮充工况，则测得电池组循环寿命依次为3000周、800周、500周，进而依照寿命时长折算得到不同温度下的高温权重，以体现温度对寿命的影响。在此基础之上，构建上述公式来依照高温充电工况的次数计算得到高温加速因子，其中，为便于对数据进行处理，每出现一小时的高温充电工况，可判定高温充电工况的次数增加一次。
[0074]
在一个实施例中，寿命因子计算模块23包括第二寿命因子计算模块232，第二寿命因子计算模块232采用以下方法计算得到低温充电因子：
[0075]
t2＝0.2
turn2
[0076]
式中，t2为低温充电因子，turn2为出现低温充电工况的次数，低温充电工况的判断方法包括：在环境温度的第二低温度低于0度且待评估电池组于10a的充电电流下，电池荷电参数上升超过30％直至停止充电，则认为出现一次低温充电工况。
[0077]
具体地，为体现低温充电工况对电池组寿命的影响，本实施例中，通过对电池单体进行低温实验后发现，电池0℃以下充电，会导致电池析锂，从而影响容量发挥，不能满足后备电源备电需求，且在电池的全寿命周期中，低温充电次数会导致电池寿命以指数关系下降，基于这一点，构建了上述公式，并依照实验数据确定了底数，以基于低温充电次数实现了对电池剩余寿命较好的估测。
[0078]
在一个实施例中，寿命因子计算模块23包括第三寿命因子计算模块233，第三寿命因子计算模块233采用以下方法计算得到过放影响因子：
[0079][0080]
式中，t3为过放影响因子，turn3为出现过放工况的次数，过放工况包括第一过放工况和第二过放工况，第一过放工况为待评估电池组的第二低电池单体电压在[1，2.2)范围中，第二过放工况为待评估电池组的第二低电池单体电压在(0，1)范围中，time31为第一过放工况的时长，time32为第二过放工况的时长。
[0081]
具体地，为体现过放工况对寿命的影响，本实施例中，依照不同的过放工况对电池寿命影响的强弱，将其划分为第一过放工况和第二过放工况，并依照实验测得的、过放时长对电池参数的影响分别对两个工况设置了相应的筛选门限，即，仅当第一过放工况或第二过放工况出现一定时长时，再进行统计。随后，依照实验数据确定过放工况对电池循环次数的影响为指数关系，并依照不同过放工况的过放深度确定了相应的底数，从而构建得到上述的函数，基于过放次数有效表征了不同的过放工况对于电池组的寿命影响。
[0082]
在一个实施例中，寿命因子计算模块23包括第四寿命因子计算模块234，第四寿命因子计算模块234采用以下方法计算得到过充影响因子：
[0083][0084]
式中，t4为过充影响因子，turn4为出现过充工况的次数，过充工况包括第一过充工况和第二过充工况，第一过充工况为待评估电池组的第二高电池单体电压在[4，+∞)范围中，第二过充工况为待评估电池组的第二高电池单体电压在[3.9，4)范围中，time41为第一过充工况的时长，time42为第二过充工况的时长。
[0085]
具体地，为体现过充工况对电池寿命的影响，本实施例中，依照不同的过充深度对电池的影响，将其划分为第一过充工况和第二过充工况。其中，依照实验数据可测得，当电池单体过充电压超过4v时，电池本身容易产生不可逆失效，因此，针对该工况，将过充影响因子直接配置为0来体现产生相应的预警、运维信号。而针对其他的过充状况，依照实验数据确定过充工况对电池循环次数的影响为指数关系，并依照实验数据确定了底数，从而构建得到上述的函数，基于过充次数有效表征了过放工况对于电池组的寿命影响。
[0086]
在一个实施例中，寿命因子计算模块23包括第五寿命因子计算模块235，第五寿命因子计算模块235采用以下方法计算得到循环影响因子：
[0087]
t5＝1-turn5/1000
[0088]
式中，t5为循环影响因子，turn5为待评估电池组的循环次数。
[0089]
具体地，为体现循环因子对电池寿命的影响，本实施例中，结合具体的电池特性将待评估电池组的可用循环次数确定为1000，在此基础之上，构建上述的函数来基于循环次数计算循环影响因子，实现了对剩余寿命较好的衡量。在实施过程中，由于该场景中的电池组往往处于浮充状态，为方便计算，每当电池的当前荷电状态小于50％，则认为电池组发生了一次循环。
[0090]
在一个实施例中，如图3所示，还包括：
[0091]
参数筛选模块4，参数筛选模块4连接参数采集模块1，参数筛选模块4自待评估参数中筛选得到健康相关参数；
[0092]
第二参数处理模块5，第二参数处理模块5连接参数筛选模块4，第二参数处理模块5依照健康相关参数处理得到健康相关因子；
[0093]
健康状态评估模块6，健康状态评估模块6连接第二参数处理模块5，健康状态评估模块6依照健康相关因子处理得到待评估电池组的电池健康值；
[0094]
电池组剩余寿命估测系统同时输出电池健康值和剩余寿命估计值。
[0095]
具体地，为实现对运维人员较好的提示效果，本实施例中，还进一步地构建了上述的针对待评估电池组的健康度进行评估的多个模块。其中，参数筛选模块4在参数采集模块
1对日志数据进行提取、处理得到多个待评估参数的基础上，进一步筛选出对电池健康度有影响的健康相关参数，包括电压、低温工况、高温工况和工作时长，随后，在第二参数处理模块5中依照相应的算法进行处理，得到健康相关因子，最后由健康状态评估模块6计算并输出电池健康值。
[0096]
作为可选的实施方式，还配置有相应的健康值阈值，用于根据不同的电池健康值输出相应的报警信息，比如，在一个实施例中，针对电池健康度配置有90％、60％两个阈值。当电池健康度小于90％时，触发相应的报警信号，以使得运维人员在30天内对待评估电池组进行维护；当电池健康度小于60％时，触发另一种报警信号，以使得运维人员在一周内对待评估电池组进行维护。
[0097]
在一个实施例中，健康相关因子包括：电压因子、低温因子、高温因子和运行时长因子；
[0098]
健康状态评估模块依照以下方法处理得到电池健康值：
[0099]
soh＝k1*k2*k3*k4；
[0100]
式中，soh为电池健康值，k1为电压因子，k2为低温因子，k3为高温因子，k4为运行时长因子。
[0101]
具体地，为实现对待评估电池组的健康度的有效测算，本实施例中，通过对参数进行选取，获得了电压因子、低温因子、高温因子和运行时长因子这四个维度的数据，从而综合计算得到电池健康度。
[0102]
其中，电压因子基于电池单体的电压获得。在第二参数处理模块5中，针对待评估电池组的所有电池单体在当前时刻的电压，对其进行排序，获得浮充工况下的最小单体电压，随后对其进行与预先划定的多个最小单体电压区间进行比较，从而获得匹配的最小单体电压区间，将该最小单体电压区间对应的电压因子标定值作为电压因子输出；
[0103]
在一个实施例中，最小单体电压区间和电压因子标定值的对照关系如表1所示：
[0104]
最小单体电压区间电压因子标定值3.35《vmin100％3.34《vmin≤3.3590％3.3《vmin≤3.3480％3.25《vmin≤3.360％vmin≤3.2550％
[0105]
表1
[0106]
其中，低温因子基于低温充电记录获得。在第二参数处理模块5中，针对待评估电池组的多个低温充电记录，提取低温充电记录中的温度信息并进行排序，获取出现过的最低温度。随后，将最低温度与预先划定的最低充电温度区间进行比较，获得匹配的最低充电温度区间，将该最低充电温度区间所对应的低温因子标定值作为低温因子输出。
[0107]
在一个实施例中，最低充电温度区间与低温因子标定值的对照关系如表2所示：
[0108]
最低充电温度区间低温因子标定值20℃≤t115℃≤t《20℃0.955℃≤t《15℃0.85
0℃≤t《5℃0.8-20℃≤t《0℃0.75t《-20℃0.6
[0109]
表2
[0110]
其中，高温因子基于高温充电记录获得。在第二参数处理模块5中，针对待评估电池组的多个高温充电记录，提取高温充电记录中的温度信息并进行排序，获取出现过的最高温度。随后，对最高温度和最高温度阈值进行比较，从而输出不同的高温因子标定值作为高温因子。其中，最高温度阈值为50℃，当高于最高温度阈值时，高温因子标定值为0.6；当低于50℃时，高温因子标定值为1。
[0111]
其中，运行时长因子基于电池组的工作时长获得，在第二参数处理模块5中，当获得了电池组的工作小时数后，输入函数k4＝0.99^time，即可获得运行时长因子。
[0112]
以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种电池组剩余寿命估测系统，其特征在于，包括：参数采集模块，所述参数采集模块连接待评估电池组，所述参数采集模块自所述待评估电池组的日志数据中获取待评估参数；第一参数处理模块，所述第一参数处理模块连接所述参数采集模块，所述第一参数处理模块依照所述待评估参数的参数类型调用对应的参数处理函数，依照所述参数处理函数对所述待评估参数处理得到寿命影响因子；估测模块，所述估测模块连接所述第一参数处理模块，所述估测模块依照所述寿命影响因子处理得到对应于所述待评估电池组的剩余寿命估计值。2.根据权利要求1所述的电池组剩余寿命估测系统，其特征在于，所述寿命影响因子包括：高温加速因子、低温充电因子、过放影响因子、过充影响因子、循环影响因子中的至少一个；所述估测模块中，所述剩余寿命估计值的生成方法包括：式中，t为所述剩余寿命估计值，t
i
为第i个所述寿命影响因子，i∈(1,2,...,n)，n∈(1,2,...,5)。3.根据权利要求2所述的电池组剩余寿命估测系统，其特征在于，所述第一参数处理模块包括：类型提取模块，所述类型提取模块对所述待评估参数提取所述参数类型；函数调用模块，所述函数调用模块连接所述类型提取模块，所述函数调用模块依照所述参数类型调用所述参数处理函数；寿命因子计算模块，所述寿命因子计算模块连接所述函数调用模块，所述寿命因子计算模块基于所述参数处理函数对所述待评估参数处理得到所述寿命影响因子。4.根据权利要求3所述的电池组剩余寿命估测系统，其特征在于，所述寿命因子计算模块包括第一寿命因子计算模块，所述第一寿命因子计算模块采用以下方法计算得到所述高温加速因子：式中，t1为所述高温加速因子，turn1为出现高温充电工况的次数，wei为高温权重，tem为在所述高温充电工况中采集到的多个温度值中的第二高温度值。5.根据权利要求3所述的电池组剩余寿命估测系统，其特征在于，所述寿命因子计算模块包括第二寿命因子计算模块，所述第二寿命因子计算模块采用以下方法计算得到所述低温充电因子：t2＝0.2
turn2
式中，t2为所述低温充电因子，turn2为出现低温充电工况的次数，所述低温充电工况的判断方法包括：在环境温度的第二低温度低于0度且所述待评估电池组于10a的充电电流
下，电池荷电参数上升超过30％直至停止充电，则认为出现一次所述低温充电工况。6.根据权利要求3所述的电池组剩余寿命估测系统，其特征在于，所述寿命因子计算模块包括第三寿命因子计算模块，所述第三寿命因子计算模块采用以下方法计算得到所述过放影响因子：式中，t3为所述过放影响因子，turn3为出现过放工况的次数，所述过放工况包括第一过放工况和第二过放工况，所述第一过放工况为所述待评估电池组的第二低电池单体电压在[1，2.2)范围中，所述第二过放工况为所述待评估电池组的第二低电池单体电压在(0，1)范围中，time31为所述第一过放工况的时长，time32为所述第二过放工况的时长。7.根据权利要求3所述的电池组剩余寿命估测系统，其特征在于，所述寿命因子计算模块包括第四寿命因子计算模块，所述第四寿命因子计算模块采用以下方法计算得到所述过充影响因子：式中，t4为所述过充影响因子，turn4为出现过充工况的次数，所述过充工况包括第一过充工况和第二过充工况，所述第一过充工况为所述待评估电池组的第二高电池单体电压在[4，+∞)范围中，所述第二过充工况为所述待评估电池组的第二高电池单体电压在[3.9，4)范围中，time41为所述第一过充工况的时长，time42为所述第二过充工况的时长。8.根据权利要求3所述的电池组剩余寿命估测系统，其特征在于，所述寿命因子计算模块包括第五寿命因子计算模块，所述第五寿命因子计算模块采用以下方法计算得到所述循环影响因子：t5＝1-turn5/1000；式中，t5为所述循环影响因子，turn5为所述待评估电池组的循环次数。9.根据权利要求1所述的电池组剩余寿命估测系统，其特征在于，还包括：参数筛选模块，所述参数筛选模块连接所述参数采集模块，所述参数筛选模块自所述待评估参数中筛选得到健康相关参数；第二参数处理模块，所述第二参数处理模块连接所述参数筛选模块，所述第二参数处理模块依照所述健康相关参数处理得到健康相关因子；健康状态评估模块，所述健康状态评估模块连接所述第二参数处理模块，所述健康状态评估模块依照所述健康相关因子处理得到所述待评估电池组的电池健康值；所述电池组剩余寿命估测系统同时输出所述电池健康值和所述剩余寿命估计值。10.根据权利要求9所述的电池组剩余寿命估测系统，其特征在于，所述健康相关因子包括：电压因子、低温因子、高温因子和运行时长因子；所述健康状态评估模块依照以下方法处理得到所述电池健康值：soh＝k1*k2*k3*k4式中，soh为所述电池健康值，k1为所述电压因子，k2为所述低温因子，k3为所述高温因子，k4为所述运行时长因子。

技术总结
本发明涉及电池管理系统技术领域，具体涉及一种电池组剩余寿命估测系统，包括：参数采集模块，自所述待评估电池组的日志数据中获取待评估参数；第一参数处理模块，依照所述待评估参数的参数类型调用对应的参数处理函数，依照所述参数处理函数对所述待评估参数处理得到寿命影响因子；估测模块，依照所述寿命影响因子处理得到对应于所述待评估电池组的剩余寿命估计值。有益效果在于：针对浮充工况下的储能系统，对测量方法和选取的参数进行调整，基于待评估电池组的日志数据提取待评估参数，并调用对应的参数处理函数进行处理得到寿命影响因子，进而测算得到剩余寿命估计值，实现了对浮充工况下的电池组剩余寿命的有效估计。了对浮充工况下的电池组剩余寿命的有效估计。了对浮充工况下的电池组剩余寿命的有效估计。


技术研发人员：那伟 郑飞 徐晓炜 李林艳 李梦义 吴洋 陈道
受保护的技术使用者：上海航天电源技术有限责任公司
技术研发日：2023.06.27
技术公布日：2023/8/14