电芯配组方法和装置、存储介质及电子装置与流程

摘要: 本申请实施例涉及储能领域,具体而言,涉及一种电芯配组方法和装置、存储介质及电子装置。背景技术:1、在动力电池及储能系统领域,电芯作为能量存储的基本单元,其性能一...
电芯配组方法和装置、存储介质及电子装置与流程

本申请实施例涉及储能领域,具体而言,涉及一种电芯配组方法和装置、存储介质及电子装置。

背景技术:

1、在动力电池及储能系统领域,电芯作为能量存储的基本单元,其性能一致性直接决定电池包(pack)或集装箱级储能系统的循环寿命、安全性和可靠性。其中,电芯的自放电率(k值)是衡量其内部化学稳定性的重要指标。k值定义为电芯在开路静置状态下单位时间的电压下降速率,单位为mv/h,其大小反映电芯是否存在微短路、杂质反应或sei膜劣化等潜在缺陷。

2、目前,行业内普遍采用静态阈值法对电芯k值进行筛选。例如,cn115184818a公开了一种基于固定批次历史数据计算“理想k值”和4σ截距的筛选方法,通过设定统一的k值上限剔除异常电芯;cn119758092a则进一步引入温度与时间的二元回归模型,预测电芯的理论k值,用于出货前的质量判定。然而,上述方法均存在显著局限:其一,模型参数一旦建立即长期固定,无法适应产线工艺波动、原料批次差异、环境温湿度变化等动态因素,导致筛选标准滞后于实际生产状态;其二,现有方法仅关注电芯k值的“绝对值是否达标”,未考虑成组场景下的“组内一致性”需求,导致大量k值合格但衰减趋势不一致的电芯被混入同一电池组,引发循环过程中soc失衡、容量衰减加速、热管理失控等系统性风险;其三,人工依赖性强,需频繁人工调整阈值,难以实现自动化、智能化管控。

3、针对相关技术中缺乏对成组阶段电芯k值一致性差异的系统性引导,导致成组后电池包内电芯老化轨迹不一致,引发容量衰减失衡、循环寿命缩短等问题,目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种电芯配组方法和装置、存储介质及电子装置,以至少解决相关技术中缺乏对成组阶段电芯k值一致性差异的系统性引导,导致成组后电池包内电芯老化轨迹不一致,引发容量衰减失衡、循环寿命缩短的问题。

2、根据本申请的一个实施例,提供了一种电芯配组方法,包括:根据多个第一电芯的实测数据计算出所述多个第一电芯的第一实际k值,其中,所述多个第一电芯从正常电芯池中获取,k值为电芯的自放电率;根据多个所述第一实际k值训练出k值预测模型,其中,所述多个第一电芯与多个所述第一实际k值一一对应;通过所述k值预测模型预测待配组电芯池中的第二电芯的k值,得到第一预测k值,以及根据所述第二电芯的实测数据计算所述第二电芯的第二实际k值;在确定所述第二电芯的第一残差的绝对值小于第一预设阈值的情况下,确定所述第二电芯为正常电芯,其中,所述第一残差为所述第二实际k值与所述第一预测k值的残差,所述第一预设阈值根据所述多个第一电芯的第二残差确定;根据待配组电芯池中多个第三电芯的第三残差对所述多个第三电芯进行配组,其中,所述多个第三电芯均为正常电芯。

3、根据本申请的另一个实施例,提供了一种电芯配组装置,包括:计算模块,用于根据多个第一电芯的实测数据计算出所述多个第一电芯的第一实际k值,其中,所述多个第一电芯从正常电芯池中获取,k值为电芯的自放电率;训练模块,用于根据多个所述第一实际k值训练出k值预测模型,其中,所述多个第一电芯与多个所述第一实际k值一一对应;预测模块,用于通过所述k值预测模型预测待配组电芯池中的第二电芯的k值,得到第一预测k值,以及根据所述第二电芯的实测数据计算所述第二电芯的第二实际k值;确定模块,用于在确定所述第二电芯的第一残差的绝对值小于第一预设阈值的情况下,确定所述第二电芯为正常电芯,其中,所述第一残差为所述第二实际k值与所述第一预测k值的残差,所述第一预设阈值根据所述多个第一电芯的第二残差确定;配组模块,用于根据待配组电芯池中多个第三电芯的第三残差对所述多个第三电芯进行配组,其中,所述多个第三电芯均为正常电芯。

4、根据本申请的又一个实施例,还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

5、根据本申请的又一个实施例,还提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

6、通过本申请,从正常电芯池中,抽取一批已通过测试、所有指标正常的第一电芯,获取它们的实测k值,利用这批电芯的k值实时训练出一个k值预测模型,对待配组电芯池中的待测电芯(即第二电芯),用该k值预测模型预测其理论k值,并与实测k值对比,计算第一残差;若残差小于第一预设阈值,则确定该第二电芯为正常电芯;对所有判定为正常电芯的第三电芯,根据它们各自的残差大小进行配组;采用上述方案,构建k值预测模型,通过实时拟合电芯δt与k值的非线性关系,以残差分布为依据实现电芯的智能筛选与同轨迹分组配对,突破传统静态筛选的局限,显著提升成组电芯的一致性与系统寿命;从而解决了相关技术中,缺乏对成组阶段电芯k值一致性差异的系统性引导,导致成组后电池包内电芯老化轨迹不一致,引发容量衰减失衡、循环寿命缩短的问题。

1.一种电芯配组方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据多个第一电芯的实测数据计算出所述多个第一电芯的第一实际k值,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据多个所述第一实际k值训练出k值预测模型,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,通过所述k值预测模型预测待配组电芯池中的第二电芯的k值,得到第一预测k值,包括:

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,确定所述第二电芯为正常电芯之前,所述方法还包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据待配组电芯池中多个第三电芯的第三残差对所述多个第三电芯进行配组,包括:

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

8.一种电芯配组装置,其特征在于,包括:

9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。

10.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。