一种锂离子电池模型工况辨识方法及系统与流程

1.本发明涉及锂离子电池技术领域，具体涉及一种锂离子电池模型工况辨识方法及系统。


背景技术：

2.长续航、低能耗是电动汽车的核心关键指标，而高比能、长寿命的锂离子电池是实现这一指标的优秀车载储能系统，然而，随着锂离子电池应用范围与数量的逐渐增大，其寿命与健康问题也开始显露出来。锂离子电池的健康问题主要体现在：放电容量下降、电压平台降低、发热增加等，由电池健康问题造成的事故也屡见不鲜，因此，对健康状态进行准确的评估是保证锂离子电池及其系统正常工作的前提，也是未来电池管理的发展趋势。。
3.锂离子电池是典型的动态、非线性电化学系统，使用过程中其内部健康状态难以测量，其退化和健康状态描述仍存在巨大的挑战。锂离子电池研究者关注于电池材料性能和老化机理的研究，主要是在实验室中利用特殊仪器设备进行半电池或特制电池实验，电池的电化学特性和老化机理相关知识和获取方法难以直接用于成品电池的管理当中；而电池用户仅能在成品电池使用过程中通过有限的外部可测量进行建模、或利用数据驱动法对其荷电状态(state of charge，soc)和电池健康状况(state of health，soh)进行估计，难以获得电池材料退化的准确描述，故而当电池发生失效之后，无法对其内部的健康状态和老化机理做出准确的判断。
4.近年来，利用锂离子电池的电化学模型进行仿真是准确描述电池内部的微观过程的有效手段，电化学模型是一种第一原理模型，能够从原理角度对电池内部的微观过程进行定量描述，不仅可以针对电池外特性，还能对内部特性的分布和变化进行仿真，是计算和分析故障的一种重要手段。
5.而由于锂离子电池电化学模型具有大参数集、高度非线性、无解析解以及必须通过迭代求解等特点，传统的参数估计方法难以直接应用，在不破坏电池的前提下根本无法快速的获取成品电池的内部参数，且当前锂电池对实车工况辨识难度较大，存在着对实车参数辨识准确度较差、精度不够、以及普通的hppc工况只能等效出电路模型，无法建立高精度电化学模型等问题。


技术实现要素：

6.为解决目前对锂离子电池模型的参数辨识过程中存在的一系列问题，本发明提供了一种锂离子电池模型工况辨识方法，通过锂离子电池的外部特性参数和耦合模型，采用特定算法计算出内部特性参数的值，并采用特定的方法对内部特性参数进行可辨识性分析，剔除不可辨识的参数，再利用数字化孪生的模型进行故障诊断及实值验证，从而对当前实车工况进行辨识。本发明还涉及一种锂离子电池模型工况辨识系统。
7.本发明的技术方案如下：
8.一种锂离子电池模型工况辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
9.参数获取步骤：获取实验测得的锂离子电池的第一内部特性参数和实际工作时的外部特性参数；
10.模型建立及计算步骤：根据偏微分方程、参数方程和热力学计算建立锂离子电池的耦合模型，所述耦合模型包括电化学模型、热行为模型和温度分布模型，根据外部特性参数建立虚拟仿真模型，再根据虚拟仿真模型和耦合模型中的电化学模型计算出电池容量，基于耦合模型并根据虚拟仿真模型的仿真结果和计算的电池容量，采用遗传算法和粒子群算法计算出锂离子电池实际工作时的第二内部特性参数；
11.参数辨识及验证步骤：采用参数敏感度分析方法建立敏感值矩阵确定各个第二内部特性参数在不同工况下的敏感度，并采用辨识工况优化方法辨识出参数敏感度最大的工况，采用非支配排序遗传算法对辨识出的工况进行优化，再利用逼近理想点排序法计算出优化工况；在优化工况下，采用多目标并行遗传算法对第二内部特性参数中各个参数的数值进行识别，并将识别出的各个参数的数值与实验测得的第一内部特性参数的数值进行对比，获得准确表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值；
12.电池工况验证步骤：采用数字孪生技术在车辆非工作环境下搭建与真实锂离子电池相匹配的数字化孪生的虚拟锂离子电池模型，根据虚拟锂离子电池模型和第二内部特性参数值对锂离子电池的实际工况进行仿真，并根据仿真结果与实际工作时的外部特性参数进行实值验证，得到当前实际工况下锂离子电池工作情况。
13.优选地，所述参数获取步骤和模型建立及计算步骤中，所述外部特性参数包括电池温度、电池过电势和电极发热率，所述第一内部特性参数和第二内部特性参数包括扩散系数、材料体积分数、迂曲度和活化能。
14.优选地，所述模型建立及计算步骤中，根据偏微分方程和参数方程建立锂离子电池的电化学模型，结合电化学模型并通过热力学计算得到热行为模型，根据热行为模型获得锂离子电池内部的温度分布模型。
15.优选地，所述参数辨识及验证步骤中，还将计算出的优化工况与常用工况进行敏感度对比验证优化工况的性能，分别计算出优化工况与常用工况的电源端电压和外壳温度对于锂离子电池内部各参数变化的敏感度，若优化工况下的敏感度比常用工况的敏感度大，则验证优化工况的性能好。
16.优选地，所述参数辨识及验证步骤中，在获得表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值后，在多种工况下对第二内部特性参数值进行多次迭代计算和优化，并对第二内部特性参数值进行并集优化以提升辨识的准确度。
17.一种锂离子电池模型工况辨识系统，其特征在于，包括依次连接的参数获取模块、模型建立及计算模块、参数辨识及验证模块和电池工况验证模块，
18.参数获取模块，获取实验测得的锂离子电池的第一内部特性参数和实际工作时的外部特性参数；
19.模型建立及计算模块，根据偏微分方程、参数方程和热力学计算建立锂离子电池的耦合模型，所述耦合模型包括电化学模型、热行为模型和温度分布模型，根据外部特性参数建立虚拟仿真模型，再根据虚拟仿真模型和耦合模型中的电化学模型计算出电池容量，基于耦合模型并根据虚拟仿真模型的仿真结果和计算的电池容量，采用遗传算法和粒子群算法计算出锂离子电池实际工作时的第二内部特性参数；
20.参数辨识及验证模块，采用参数敏感度分析方法建立敏感值矩阵确定各个第二内部特性参数在不同工况下的敏感度，并采用辨识工况优化方法辨识出参数敏感度最大的工况，采用非支配排序遗传算法对辨识出的工况进行优化，再利用逼近理想点排序法计算出优化工况；在优化工况下，采用多目标并行遗传算法对第二内部特性参数中各个参数的数值进行识别，并将识别出的各个参数的数值与实验测得的第一内部特性参数的数值进行对比，获得准确表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值；
21.电池工况验证模块，采用数字孪生技术在车辆非工作环境下搭建与真实锂离子电池相匹配的数字化孪生的虚拟锂离子电池模型，根据虚拟锂离子电池模型和第二内部特性参数值对锂离子电池的实际工况进行仿真，并根据仿真结果与实际工作时的外部特性参数进行实值验证，得到当前实际工况下锂离子电池工作情况。
22.优选地，所述外部特性参数包括电池温度、电极过电势和电极发热率，所述第一内部特性参数和第二内部特性参数包括扩散系数、材料体积分数、迂曲度和活化能。
23.优选地，所述模型建立及计算模块中，根据偏微分方程和代数方程建立锂离子电池的电化学模型、结合电化学模型并通过热力学计算得到热行为模型、根据热行为模型获得锂离子电池内部的温度分布模型。
24.优选地，所述参数辨识及验证模块中，还将计算出的优化工况与常用工况进行敏感度对比验证优化工况的性能，分别计算出优化工况与常用工况的电源端电压和外壳温度对于锂离子电池内部各参数变化的敏感度，若优化工况下的敏感度比常用工况的敏感度大，则验证优化工况的性能好。
25.优选地，所述参数辨识及验证模块中，在获得表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值后，在多种工况下对第二内部特性参数值进行多次迭代计算和优化，并对第二内部特性参数值进行并集优化以提升辨识的准确度。
26.本发明的有益效果为：
27.本发明提供的一种锂离子电池模型工况辨识方法，先获取实验测得的锂离子电池的第一内部特性参数和实际工作时的外部特性参数，并根据偏微分方程、参数方程和热力学计算建立锂离子电池的耦合模型，根据外部特性参数建立虚拟仿真模型，再根据虚拟仿真模型和耦合模型中的电化学模型精确的计算出电池容量，然后基于耦合模型并根据虚拟仿真模型的仿真结果和计算的电池容量，采用遗传算法和粒子群算法计算出锂离子电池实际工作时的第二内部特性参数，根据模型可以准确计算锂电池容量，进行外部特性参数中的过电势、电极发热率与温度分布的精确分析，为后续电池温度特性、性能差异特性的研究提供基础；然后采用参数敏感度分析方法建立敏感值矩阵确定各个第二内部特性参数在不同工况下的敏感度，并采用辨识工况优化方法辨识出参数敏感度最大的工况，既保证了参数敏感度高，又不对锂电池造成伤害；再采用非支配排序遗传算法计算出优化工况，在优化工况下，采用多目标并行遗传算法对第二内部特性参数中各个参数的数值进行识别，并将识别出的各个参数的数值与实验测得的第一内部特性参数的数值进行对比，获得准确表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值，可以准确辨识锂离子电池参数，并提供精确的拟合仿真基础。最后采用数字孪生技术在车辆非工作环境下搭建与真实锂离子电池相匹配的数字化孪生的虚拟锂离子电池模型，根据虚拟锂离子电池模型和第二内部特性参数值对电池的实际工况进行仿真，对当前工况进行故障判断，并根据仿真结果对照车辆实际
工作时的外部特性参数进行实值验证，能够准确辨识当前实际工况下锂离子电池工作情况，并能够在停车、充电等间歇时间对当前工况进行建模分析，实时拟合当前工况。
28.本发明提供了实时性好的参数辨识模型(构建耦合模型、虚拟仿真模型、虚拟锂离子电池模型协同工作，并结合诸多算法)，评估效能好，当前模型逼近实车工况，对电池当前的内部健康特征描述较为准确，此外利用数字孪生技术，将计算机模型与实车bms相互修正，达到实时监控的效果，具有评估准确性好、工况适配度好、电池内部健康特征描述精确、实时性高等优点。
29.本发明还涉及一种锂离子电池模型工况辨识系统，该系统与上述的锂离子电池模型工况辨识方法相对应，可理解为是一种实现上述锂离子电池模型工况辨识方法的系统，包括依次连接的参数获取模块、模型建立及计算模块、参数辨识及验证模块和电池工况验证模块，各模块相互协同工作，通过锂离子电池的外部特性参数和耦合模型，采用特定算法计算出内部特性参数的值，并采用特定的方法对内部特性参数进行可辨识性分析，剔除不可辨识的参数，再利用数字化孪生的模型进行故障诊断及实值验证，从而对当前实车工况进行辨识。
附图说明
30.图1是本发明锂离子电池模型工况辨识方法的流程图。
31.图2是本发明锂离子电池模型工况辨识方法的优选流程图。
具体实施方式
32.下面结合附图对本发明进行说明。
33.本发明涉及一种锂离子电池模型工况辨识方法，该方法的流程图如图1所示，依次包括以下步骤：
34.参数获取步骤：获取实验测得的锂离子电池的第一内部特性参数和实际工作时的外部特性参数；优选地，第一内部特性参数可包括扩散系数、材料体积分数、迂曲度和活化能等，外部特性参数可包括电池温度、电池过电势和电极发热率等。
35.模型建立及计算步骤：根据偏微分方程、参数方程和热力学计算建立锂离子电池的耦合模型，该耦合模型包括电化学模型、热行为模型和温度分布模型，根据外部特性参数建立虚拟仿真模型，再根据虚拟仿真模型和耦合模型中的电化学模型计算出电池容量，基于耦合模型并根据虚拟仿真模型的仿真结果和计算的电池容量，采用遗传算法和粒子群算法计算出锂离子电池实际工作时的第二内部特性参数。
36.具体地，如图2所示的优选流程图，先根据偏微分方程和参数方程建立锂离子电池的基础电化学模型，其中，电极活性粒子尺度上的锂离子扩散、电化学反应，电池极板厚度方向上的锂离子扩撒和迁移、欧姆效应、产热现象等均需要由电化学模型进行完整的体现；再根据电化学模型并采用热力学计算得到锂离子电池的热行为模型，根据热行为模型从而获得电池内部的温度分布模型，温度分布模型可以作为计算条件对基础电化学模型、热行为模型进行迭代，上述三个模型耦合计算能够表征锂离子电池的电化学特征。
37.其中，电极的电化学特征可以采用伪二维多孔电极模型(p2d)进行描述，放电过程中，锂离子由负极材料粒子中扩散到表面，通过电化学反应释放到电解液当中，同时等电量
的电子也被释放出；随后锂离子朝正极方向扩散，通过隔膜后到达正极，并在正极活性材料表面发生电化学反应进而扩散入正极活性粒子内部。与此同时，负极中被释放出米的电子在活性材料中向负极集流体方向运动，并在外电路中形成电流，到达正极集流体后最终进入正极活性粒子内部，实现电荷平衡。
38.锂离子电池的电化学特征是由扩散方程、电势方程、反应方程等参数方程组成，难以算出解析解，需通过fortran源码的数值求解器进行求解，再利用改进后的dualfoil程序进行仿真，具体地，先根据外部特性参数建立虚拟仿真模型，如图2所示，可进行电池性能仿真、电池容量仿真、过电势仿真、温度特性仿真，再根据虚拟仿真模型和耦合模型中的电化学模型对电池外部性能与内部过程及参数的关系进行详细分析计算，从而精确计算出电池容量(即锂离子电池实际工作时随时间变化的外部电池容量)，进行过电势、电极发热率与温度分布的精确分析，为后续电池温度特性、性能差异特性的研究提供基础；最后基于耦合模型并根据虚拟仿真模型的仿真结果和计算的电池容量，分析电池内部物理化学过程和电池外部特性的关系，并采用遗传算法和粒子群算法计算出影响锂离子电池性能的实际工作时的第二内部特性参数，其中，第二内部特性参数可包括扩散系数、材料体积分数、迂曲度和活化能等。
39.参数辨识及验证步骤：采用参数敏感度分析方法建立敏感值矩阵确定各个第二内部特性参数在不同工况下的敏感度，并采用辨识工况优化方法辨识出参数敏感度最大的工况，采用非支配排序遗传算法对辨识出的工况进行优化，再利用逼近理想点排序法计算出优化工况；在优化工况下，采用多目标并行遗传算法对第二内部特性参数中各个参数的数值进行识别，并将识别出的各个参数的数值与实验测得的第一内部特性参数的数值进行对比及验证，获得准确表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值。
40.其中，在一定工况下，电池性能(端电压和外壳温度)对某一参数值变化的敏感程度代表了锂电池参数的敏感度，可以表征参数的可辨识性，因此利用敏感度对锂离子电池进行参数敏感度分析。且由于参数在敏感度最大的工况下可辨识性最高，且满足所有参数敏感度高和实用化强的工况较为苛刻，因此提出综合考虑参数敏感度和工况复杂度的辨识工况优化方法对锂离子电池工况进行识别和优化，既保证参数敏感度高，又不对锂电池造成伤害。
41.具体地，首先基于耦合模型并采用参数敏感度分析方法提出敏感值矩阵，该敏感值矩阵能够定量描述各个锂离子电池的内部特性参数在不同工况下的敏感度大小。其次，采用综合考虑参数敏感度和工况复杂度的辨识工况优化方法，将参数敏感度最大化作为优化目标辨识出参数敏感度最大的工况，既保证参数敏感度高，又不对锂电池造成伤害。然后采用非支配排序遗传算法对辨识出的工况进行优化，再利用逼近理想点排序法(topsis)计算出最终的优化工况，并将计算出的优化工况与常用工况进行敏感度对比以验证优化工况的性能，分别计算出优化工况与常用工况的电源端电压和外壳温度对于锂离子电池内部各参数变化的敏感度，若优化工况下的敏感度比常用工况的敏感度大，则验证优化工况的性能好。最后在此优化工况(即参数敏感度最大的工况)下，如图2所示，多目标并行遗传算法—实验数据有效性验证—真实电池参数辨识，即采用多目标并行遗传算法对锂离子电池的内部特性参数中各个参数的数值进行识别，剔除不可识别的参数，并将识别出的各个参数的数值与前期实验得出的锂离子电池实际工作时的外部特性参数的数值进行对比，获得
准确表征实车电池内部状态指征的内部特性参数值，并确定识别出内部特性参数的准确性和可用性，进而证明耦合模型可以准确表征实车上锂离子电池模型参数，并在过放、充电等多种工况下进行多次辨识迭代，有效提升辨识准确度。优选地，在获得表征电池内部状态指征的第二内部特性参数值后，在多种工况下对内部特性参数值进行多次迭代计算和优化，保证该辨识方法在各个工况下均能够满足需求，同时对第二内部特性参数值进行并集优化，提升模型泛化性，以提升辨识的准确度。
42.电池工况验证步骤：采用数字孪生技术在车辆非工作环境下搭建与真实锂离子电池相匹配的数字化孪生的虚拟锂离子电池模型，如图2所示的锂离子电池工况数字孪生模型，建立孪生模型与真实模型之间的故障诊断和实值验证，根据虚拟锂离子电池模型和第二内部特性参数值对锂离子电池的实际工况进行仿真，并根据仿真结果与实际工作时的外部特性参数进行实值验证，得到当前实际工况下锂离子电池工作情况。
43.具体地，通过辨识内部特性参数获得准确表征实车电池内部状态指征的内部特性参数值后，在停车、充电等非工作环境下搭建与真实锂离子电池相匹配的数字化孪生的虚拟锂离子电池模型，包括电池的物理参数、电化学模型和过程参数。通过该数字化孪生的虚拟锂离子电池模型对锂离子电池近期工况进行仿真，对当前工况进行故障判断，并针对当前锂电池工况给出处理保护方法以修正问题。同时根据仿真结果对照车辆实际工作时的锂离子电池的外部特性参数进行实值验证，准确辨识当前实际工况下锂离子电池工作情况。
44.本发明还涉及了一种锂离子电池模型工况辨识系统，该系统与上述锂离子电池模型工况辨识方法相对应，可理解为是实现上述方法的系统，该系统包括依次连接的参数获取模块、模型建立及计算模块、参数辨识及验证模块和电池工况验证模块，具体地，
45.参数获取模块，获取实验测得的锂离子电池的第一内部特性参数和实际工作时的外部特性参数；
46.模型建立及计算模块，根据偏微分方程、参数方程和热力学计算建立锂离子电池的耦合模型，所述耦合模型包括电化学模型、热行为模型和温度分布模型，根据外部特性参数建立虚拟仿真模型，再根据虚拟仿真模型和耦合模型中的电化学模型计算出电池容量，基于耦合模型并根据虚拟仿真模型的仿真结果和计算的电池容量，采用遗传算法和粒子群算法计算出锂离子电池实际工作时的第二内部特性参数；
47.参数辨识及验证模块，采用参数敏感度分析方法建立敏感值矩阵确定各个第二内部特性参数在不同工况下的敏感度，并采用辨识工况优化方法辨识出参数敏感度最大的工况，采用非支配排序遗传算法对辨识出的工况进行优化，再利用逼近理想点排序法计算出优化工况；在优化工况下，采用多目标并行遗传算法对第二内部特性参数中各个参数的数值进行识别，并将识别出的各个参数的数值与实验测得的第一内部特性参数的数值进行对比及验证，获得准确表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值；
48.电池工况验证模块，采用数字孪生技术在车辆非工作环境下搭建与真实锂离子电池相匹配的数字化孪生的虚拟锂离子电池模型，根据虚拟锂离子电池模型和第二内部特性参数值对锂离子电池的实际工况进行仿真，并根据仿真结果与实际工作时的外部特性参数进行实值验证，得到当前实际工况下锂离子电池工作情况。
49.优选地，外部特性参数包括电池温度、电极过电势和电极发热率，第一内部特性参数和第二内部特性参数包括扩散系数、材料体积分数、迂曲度和活化能。
50.优选地，模型建立及计算模块中，根据偏微分方程和代数方程建立锂离子电池的电化学模型、结合电化学模型并通过热力学计算得到热行为模型、根据热行为模型获得锂离子电池内部的温度分布模型。
51.优选地，参数辨识及验证模块中，还将计算出的优化工况与常用工况进行敏感度对比验证优化工况的性能，分别计算出优化工况与常用工况的电源端电压和外壳温度对于锂离子电池内部各参数变化的敏感度，若优化工况下的敏感度比常用工况的敏感度大，则验证优化工况的性能好。
52.优选地，参数辨识及验证模块中，在获得表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值后，在多种工况下对第二内部特性参数值进行多次迭代计算和优化，并对第二内部特性参数值进行并集优化以提升辨识的准确度。
53.本发明提供了客观、科学的锂离子电池模型工况辨识方法及系统，通过锂离子电池的外部特性参数和耦合模型，反推内部特性参数的值，并采用特定的方法对内部特性参数进行可辨识性分析，剔除不可辨识的参数，再利用数字化孪生的模型进行故障诊断及实值验证，从而对当前实车工况进行辨识，具有评估准确性好、工况适配度好、电池内部健康特征描述精确、实时性高等优点。
54.应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面地理解本发明创造，但不以任何方式限制本发明创造。因此，尽管本说明书参照附图和实施例对本发明创造已进行了详细的说明，但是，本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明创造进行修改或者等同替换，总之，一切不脱离本发明创造的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明创造专利的保护范围当中。

技术特征：
1.一种锂离子电池模型工况辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：参数获取步骤：获取实验测得的锂离子电池的第一内部特性参数和实际工作时的外部特性参数；模型建立及计算步骤：根据偏微分方程、参数方程和热力学计算建立锂离子电池的耦合模型，所述耦合模型包括电化学模型、热行为模型和温度分布模型，根据外部特性参数建立虚拟仿真模型，再根据虚拟仿真模型和耦合模型中的电化学模型计算出电池容量，基于耦合模型并根据虚拟仿真模型的仿真结果和计算的电池容量，采用遗传算法和粒子群算法计算出锂离子电池实际工作时的第二内部特性参数；参数辨识及验证步骤：采用参数敏感度分析方法建立敏感值矩阵确定各个第二内部特性参数在不同工况下的敏感度，并采用辨识工况优化方法辨识出参数敏感度最大的工况，采用非支配排序遗传算法对辨识出的工况进行优化，再利用逼近理想点排序法计算出优化工况；在优化工况下，采用多目标并行遗传算法对第二内部特性参数中各个参数的数值进行识别，并将识别出的各个参数的数值与实验测得的第一内部特性参数的数值进行对比，获得准确表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值；电池工况验证步骤：采用数字孪生技术在车辆非工作环境下搭建与真实锂离子电池相匹配的数字化孪生的虚拟锂离子电池模型，根据虚拟锂离子电池模型和第二内部特性参数值对锂离子电池的实际工况进行仿真，并根据仿真结果与实际工作时的外部特性参数进行实值验证，得到当前实际工况下锂离子电池工作情况。2.根据权利要求1所述的锂离子电池模型工况辨识方法，其特征在于，所述参数获取步骤和模型建立及计算步骤中，所述外部特性参数包括电池温度、电池过电势和电极发热率，所述第一内部特性参数和第二内部特性参数包括扩散系数、材料体积分数、迂曲度和活化能。3.根据权利要求1所述的锂离子电池模型工况辨识方法，其特征在于，所述模型建立及计算步骤中，根据偏微分方程和参数方程建立锂离子电池的电化学模型，结合电化学模型并通过热力学计算得到热行为模型，根据热行为模型获得锂离子电池内部的温度分布模型。4.根据权利要求1至3之一所述的锂离子电池模型工况辨识方法，其特征在于，所述参数辨识及验证步骤中，还将计算出的优化工况与常用工况进行敏感度对比验证优化工况的性能，分别计算出优化工况与常用工况的电源端电压和外壳温度对于锂离子电池内部各参数变化的敏感度，若优化工况下的敏感度比常用工况的敏感度大，则验证优化工况的性能好。5.根据权利要求1至3之一所述的锂离子电池模型工况辨识方法，其特征在于，所述参数辨识及验证步骤中，在获得表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值后，在多种工况下对第二内部特性参数值进行多次迭代计算和优化，并对第二内部特性参数值进行并集优化以提升辨识的准确度。6.一种锂离子电池模型工况辨识系统，其特征在于，包括依次连接的参数获取模块、模型建立及计算模块、参数辨识及验证模块和电池工况验证模块，参数获取模块，获取实验测得的锂离子电池的第一内部特性参数和实际工作时的外部特性参数；
模型建立及计算模块，根据偏微分方程、参数方程和热力学计算建立锂离子电池的耦合模型，所述耦合模型包括电化学模型、热行为模型和温度分布模型，根据外部特性参数建立虚拟仿真模型，再根据虚拟仿真模型和耦合模型中的电化学模型计算出电池容量，基于耦合模型并根据虚拟仿真模型的仿真结果和计算的电池容量，采用遗传算法和粒子群算法计算出锂离子电池实际工作时的第二内部特性参数；参数辨识及验证模块，采用参数敏感度分析方法建立敏感值矩阵确定各个第二内部特性参数在不同工况下的敏感度，并采用辨识工况优化方法辨识出参数敏感度最大的工况，采用非支配排序遗传算法对辨识出的工况进行优化，再利用逼近理想点排序法计算出优化工况；在优化工况下，采用多目标并行遗传算法对第二内部特性参数中各个参数的数值进行识别，并将识别出的各个参数的数值与实验测得的第一内部特性参数的数值进行对比，获得准确表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值；电池工况验证模块，采用数字孪生技术在车辆非工作环境下搭建与真实锂离子电池相匹配的数字化孪生的虚拟锂离子电池模型，根据虚拟锂离子电池模型和第二内部特性参数值对锂离子电池的实际工况进行仿真，并根据仿真结果与实际工作时的外部特性参数进行实值验证，得到当前实际工况下锂离子电池工作情况。7.根据权利要求6所述的锂离子电池模型工况辨识系统，其特征在于，所述外部特性参数包括电池温度、电极过电势和电极发热率，所述第一内部特性参数和第二内部特性参数包括扩散系数、材料体积分数、迂曲度和活化能。8.根据权利要求6所述的锂离子电池模型工况辨识系统，其特征在于，所述模型建立及计算模块中，根据偏微分方程和代数方程建立锂离子电池的电化学模型、结合电化学模型并通过热力学计算得到热行为模型、根据热行为模型获得锂离子电池内部的温度分布模型。9.根据权利要求6至8之一所述的锂离子电池模型工况辨识系统，其特征在于，所述参数辨识及验证模块中，还将计算出的优化工况与常用工况进行敏感度对比验证优化工况的性能，分别计算出优化工况与常用工况的电源端电压和外壳温度对于锂离子电池内部各参数变化的敏感度，若优化工况下的敏感度比常用工况的敏感度大，则验证优化工况的性能好。10.根据权利要求6至8之一所述的锂离子电池模型工况辨识系统，其特征在于，所述参数辨识及验证模块中，在获得表征实车电池内部状态指征的第二内部特性参数值后，在多种工况下对第二内部特性参数值进行多次迭代计算和优化，并对第二内部特性参数值进行并集优化以提升辨识的准确度。

技术总结
本发明提供了一种锂离子电池模型工况辨识方法及系统，先获取实验测得的锂离子电池的第一内部特性参数和实际工作时的外部特性参数，根据偏微分方程、参数方程和热力学计算建立锂离子电池的耦合模型，根据外部特性参数建立虚拟仿真模型并结合耦合模型中的电化学模型计算出电池容量，进而计算出锂离子第二电池内部特性参数，然后识别出第二内部特性参数的数值并与第一内部特性参数的数值进行对比获得第二内部特性参数值，最后采用数字孪生技术搭建虚拟锂离子电池模型并结合第二内部特性参数值对锂离子电池的实际工况进行仿真，根据仿真结果与实际工作时的外部特性参数进行实值验证，得到当前实际工况下锂离子电池工作情况。况。况。


技术研发人员：杨世春 南照博 曹耀光 闫啸宇 陈飞 李强伟 周思达 周新岸
受保护的技术使用者：北京航盛新能科技有限公司
技术研发日：2023.05.10
技术公布日：2023/9/20