一种锂离子电池放电容量的预测方法

摘要

本发明提供一种利用BP神经网络，以部分放电过程预测锂离子电池放电容量的方法。将锂离子电池至少前10min恒流放电过程的路端电压作为输入，用BP神经网络模型输出电池放电容量。该方法解决了传统工业方法测试周期长，能耗大的技术问题，也克服了实验室方法步骤复杂，不适合大规模工业生产的缺点，同时保证平均预测误差为～2.0％，小于工业生产中允许的～5％的误差范围。

主权项

一种用前馈神经网络预测锂离子电池放电容量的方法，包括如下步骤：(1)在待测电池中随机抽取至少20支电池，测试这些电池至少前10min恒流放电过程的路端电压；电池至少前10min恒流放电过程的路端电压是指恒流放电过程的至少前10min内电池放出不同电量时所对应的一系列路端电压；并且所选用的锂离子电池为同型号的没有经过充放电的锂离子电池；(2)将步骤(1)得到的路端电压作为前馈神经网络的训练样本的输入，训练前馈神经网络，输出电池放电容量；(3)将余下部分电池的至少前10min恒流放电过程的路端电压作为输入，用步骤(2)训练好的前馈神经网络输出电池放电容量，并将输出值作为预测的锂离子电池放电容量。