(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211330570.8 (22)申请日 2022.10.28 (71)申请人 北京航空航天大 学 地址 100191 北京市海淀区学院路37号 (72)发明人 刘新华　于瀚卿　张力升　杨世春　 林家源　任秉韬　 (74)专利代理 机构 北京格允知识产权代理有限 公司 11609 专利代理师 王文雅 (51)Int.Cl. G01R 31/3842(2019.01) G01R 31/367(2019.01) G01R 31/392(2019.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 电池参数辨识方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本发明提供了一种电池参数辨识方法、 装置 及电子设备， 其中方法包括： 确定预设电池仿真 模型中所包括的模型参数以及确定每一个模型 参数的敏感程度； 所述敏感程度用于表征该模型 参数的变化对所述电池仿真模型输出的仿真电 压的影响程度； 根据每一个模型参数对应的敏 感 程度， 确定每一个模型参数的时间辨识间隔； 其 中， 敏感程度越高， 时间辨识间隔越小； 基于客户 端上传的电池测量数据， 按照模 型参数对应的时 间辨识间隔进行模型参数值的辨识， 并将辨识到 的模型参数值同步至所述客户端， 以对所述客户 端中设置的所述电池仿真模型进行更新。 本方 案， 能够降低成本和提高辨识准确性。 权利要求书3页 说明书18页 附图3页 CN 115494406 A 2022.12.20 CN 115494406 A 1.一种电池参数辨识方法， 其特 征在于， 包括： 确定预设电池仿真模型中所包括的模型参数以及确定每一个模型参数的敏感程度； 所 述敏感程度用于表征 该模型参数的变化对所述电池仿真模型输出的仿真电压的影响程度； 根据每一个模型参数对应的敏感程度， 确定每一个模型参数的时间辨识间隔； 其中， 敏 感程度越高， 时间辨识间隔越小； 基于客户端上传的电池测量数据， 按照模型参数对应的时间辨识间隔进行模型参数值 的辨识， 并将辨识到的模型参数值同步至所述客户端， 以对所述客户端中设置的所述电池 仿真模型进行 更新。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定每一个模型参数的敏感程度， 包 括： 预先基于离线辨识方法确定每一个模型参数 的辨识值和仿真电压值， 确定仿真电压值 与测量电压值的第一平均绝对误差； 确定每一个模型参数对应的取值范围， 并针对每一个模型参数， 均执行： 在该模型参数 对应的取值范围中选择若干个均分值， 将每一个均分值输入至所述电池仿 真模型中得到对 应的仿真电压值， 并确定每一个均分值对应的第二平均绝对误差； 将该模型参数中的最大 第二平均绝对误差与所述第一平均绝对误差的比值， 确定为该模型参数对应的敏感程度。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 采用布谷鸟搜索算法作为元启发算法执行 所述进行模型参数值的辨识。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述电池仿真模型的构建方法包括： 基于电池参数和电池内部反应机理， 建立电池的电化学模型； 在电池负极建立用于SEI膜生长的空间网络； 所述空间网络的底面为电池负极颗粒表 面， 所述空间网络的高度方向为电池负极颗粒 的径向； 所述空间网络从底面开始至高度方 向上被划分为多层网格； 从所述空间网络中多层网格的底层网格开始， 对所述空间网络中的SEI膜生长进行蒙 特卡洛模拟， 得到电池的老化模型； 将所述电化学模型和所述老化模型进行参数耦合， 得到所述电池仿真模型。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 按照如下方式对每一个生长阶段中所述空 间网络中的SEI膜生长进行蒙特卡洛模拟： 基于上一个生长阶段所述空间网络中的非空位网格， 确定当前生长阶段待生长SEI膜 的空位网格； 所述非空位网格为已生长有SEI膜的网格； 针对当前生长阶段待生长SEI膜的每一个空位网格， 分别计算SEI膜的形成速率； 将每一个空位网格分别作为一个SEI膜生长事件， 并结合所述形成速率， 确定当前生长 阶段生长SEI膜的目标空位网格以及计算当前生长阶段对应的仿真时间步长 。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 利用如下第一公式、 第二公式和第三公式计算空位网格的SEI膜的形成速率：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115494406 A 2其中， Γ是空位网格的SEI膜的形成速率， K是SEI膜的反应速率常数， F是法拉第常数， R 是理想气体常数， T是电池温度， ηSEI是SEI膜的局部过电势， Js,0是SEI膜形成 的交换电流密 度， a0是单个网格的底面积， NA是阿伏伽德罗常数， USEI是SEI膜的反应平衡电势， 是固相 电势， 是液相电势， RSEI是SEI膜内阻， j为锂离 子流量密度； 和/或， 所述确定当前生长阶段生长SEI膜的目标空位网格， 包括： 针对每一个事件， 将该事件所对应SEI模的形成速率除以所有事件SEI膜的形成速率之 和的商值确定为该事 件的发生 概率； 生成第一随机数， 将 发生概率最接近所述第 一随机数的事件确定为当前生长阶段所需 执行的事件； 其中， 所述第一随机数是大于0且小于1的均匀随机数， 该最接近所述第一随机 数的事件所对应的空位网格为目标空位网格； 和/或， 利用如下公式计算当前生长阶段对应的仿真时间步长 ： 其中， 是Γm是事件m对应SEI膜的形成速率， M为所有事件的总数量， m、 M均为正整数； 第 二随机数ξ2是大于0且小于1的均匀随机数。 7.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述将所述电化学模型和所述老化模型进 行参数耦合， 包括： 利用所述老化模型计算出电池老化过程中的SEI膜厚度， 基于计算出的SEI膜厚度计算 所述电化学模型中目标输入参数的变化 量； 所述目标输入参数为受SEI膜影响的输入参数； 基于所述目标输入参数的变化量， 利用所述电化学模型重新计算输出参数的值； 其中， 所述电化学模型的输出参数包括所述老化模型的部分输入参数。 8.一种电池参数辨识装置， 其特 征在于， 包括： 第一确定单元， 用于确定预设电池仿真模型中所包括的模型参数以及确定每一个模型 参数的敏感程度； 所述敏感程度用于表征该模型参数的变化对所述电池仿 真模型输出的仿 真电压的影响程度；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115494406 A 3