动力电池组健康监测与预测智能维护系统
锂电池循环充放电测试台与电池全寿命测试 台 BatteryTB-1
实验对象：储能和动力锂电池
圆柱锂电池18650:
图 1 圆柱锂电池 18650
软包电池、方块电池 :
图 2 电池
采集信号： 电流、电压、电阻、温度、充放电时间
对象：单体电池、电池组；
温度环境：常温、低温（零下）
功能：
• 恒功率放电
• 恒电阻放电
• 恒流放电
• 单恒流充电
• 单恒压充电
• 恒流恒压充电
• 可自定义充放电电压
• 限制充放电时间
• 限制充放电容量
• 可定义转换条件
试验台：
图 3 试验台
软件系统：
图 4 软件系统
表 1 关键部件参数
| 技术规格参数 | |
| 锂电池测试台 | 输入电源： AC200V ～ 245V @50HZ/60HZ10A 输入功率：待机功率 80W; 满载功率 1650W ； 允许温湿度：环境温度 <35 度； 湿度 <90% 通道数： 16 路 通道间耐压性能： AC1000V/2min 无异常 每一通道参数： 输出最高电压： 5V 最低电压： 1V 最大充电电流： 10A 最大放电电流： 10A 测量电压精度： ± 0.02V 测量电流精度： ± 0.02A |
表 2 配件列表
| 序号 | 配件名称 | 型号 |
| 1 | 锂电池测试台 |
完成的锂电池全寿命充放实验：
表 3 工况描述
Condition | CC (A) | CV | DC (A) | Battery Num |
| 1 | 0.4 | 4.2 | 0.4 | 1 |
| 2 | 0.4 | 4.2 | 0.6 | 9 |
| 3 | 0.4 | 4.2 | 0.8 | 5, 6 |
| 4 | 0.4 | 4.2 | 1.0 | 17。 |
| 5 | 0.4 | 4.2 | 1.6 | 13 |
图 5 Cycle Num
第一章 系统软件
动力电池组健康监测与预测智能维护系统 BatteryPHM- V1.1是实现在变工况下对电池和电池组的智能监控、故障预警以及智能健康预测的B/S管理分析系统，构建以运行机理为基础、数据驱动为主线、智能预诊维护为核心的复杂运行环境下的电池智能监控与预测系统。该系统通过对电池进行远程监控，掌握实时动态数据，实现对电池健康状态的实时追踪以及故障的实时预警。实现在复杂运行环境下（如异常环境温度、异常负载）电池的实时信号监测、基础数据管理、训练数据管理、模型管理、实时健康评估、评估结果查询、故障监控告警、事件查询等功能。通过上述系统集成性功能可有效地对电池健康状态进行实时监测、历史数据管理，以及基于既往数据的智能化建模分析，充分发挥深度学习方法的高鲁棒性与适应性，实现变工况下电池的健康评估和故障预警，为储能设备的健康运行提供保障，实现全程智能监测与个性化健康预测，对提高电池自身可靠度以及安全性意义重大。
电池健康监测与维护系统依托底层核心的电池（组）健康智能维护算法模型工具箱 BatteryAgent，主要包括八大模块：电池健康维护算法模型工具箱、数据中心模块；运行监控模块；健康评估模块；容量估计；故障诊断、电池包缺陷预示、健康与剩余寿命预测模块；告警监控模块以及电池健康画像模块。其中，数据中心模块主要统计和展示所有电池的整体状态；运行监控模块对电池参数（包括 SOH 指标、SOC指标、寿命指标、电压与温度等）实时监控与历史统计分析，状态统计、充电数据、健康度统计、容量估计、剩余寿命统计；健康评估模块从多传感信号中提取反映电池性能早期退化的特征集，指定电池健康指标，结合量化评估模型，能够实时评估电池运行的健康状态，分析电池健康退化的严重程度和等级。健康与剩余寿命预测模块主要是对电池组与电芯的健康与剩余寿命进行预测；告警监控模块根据实时的监测数据对电池可能出现的问题进行预警，其中包括电池组不一致预警（单体电池异常识别）；电池过压欠压预警；电池 温升预警 ；电池SOC跳变；电池热失控预警；电池健康预警；电池寿命预测；电池画像模块记录电池组以及单体电池的历史电流与电压、历史内阻、历史充电（SOC）、历史温度、历史 SOC 。
图 6 系统软件结构
针对 UPS 蓄电池健康监测与智能维护需求，采用自研的电池（组）健康智能维护算法模型工具箱 BatteryAgent（如图 2 ），主要包括六大模块：电池健康维护算法模型工具箱、数据中心模块；运行监控模块；健康评估模块；健康与剩余寿命预测模块；告警监控模块以及电池健康画像模块。其中，数据中心模块主要统计和展示所有电池的整体状态；运行监控模块对电池参数（包括 SOH 指标、SOC指标、寿命指标、电压与温度等）实时监控与历史统计分析，状态统计、充电数据、健康度统计、剩余寿命统计；健康评估模块从多传感信号中提取反映电池性能早期退化的特征集，指定电池健康指标，结合量化评估模型，能够实时评估 电 池运行的健康状态，分析电池健康退化的严重程度和等级。健康与剩余寿命预测模块主要是对电池组与电芯的健康与剩余寿命进行预测；告警监控模块根据实时的监测数据对电池可能出现的问题进行预警，其中包括电池组不一致预警（单体电池异常识别）；电池过压欠压预警；电池温升预警；电池 SOC 跳变；电池热失控预警；电池健康预警；电池寿命预测；电池画像模块记录电池组以及单体电池的历史电流与电压、历史内阻、历史充电（SOC）、历史温度、历史 SOC。
图 7 电池（组） 健康智能维护算法模型工具箱 BatteryAgent
1.1 电池（组）健康智能维护系统首页
进入电池（组）健康智能维护系统首页，左侧为菜单栏，包括数据中心、运行监控、电池算法、健康评估、告警监控和电池画像六个主要模块。
图 8 电池健康维护系统首页
1 . 2 数据中心 该界面的主要功能是呈现设备组和电池组的相关信息，统计全部电池的整体运行状态。运用深度学习模型实现电池健康度评估，呈现全部电池的健康状态和故障告警信息，如图 4 所示。
图 9 数据中心页面
（1） 显示电池健康水平（优、良、中、差），电池健康水平五维分析。
图 10 电池健康水平五维分析界面
（ 1 ） 统计电池的故障告警分布，并且列出详细的电池紧急告警和提示告警 列表，大致了解电池的整体运行状况。统计信息主要与故障告警中告警统计信息相对应。
图 11 告警统计页面
1 .3 运行监控
此界面为电池运行监控模块，主要功能是呈现全部电池的状态统计（放电、充电、静置、离线）、充电信息（今日充电量、累计充电量）、电池运行信息（运行数量）、电池健康统计（ SOH，剩余寿命）。
图 12 运行监控界面
电池健康统计 （SOH，剩余寿命 ） 的数据来源是健康评估模块的电池健康度， 根据全部电池的健康度数据，绘制整体的电池健康状态和剩余寿命分布。
图 13 电池健康实时评估页面
1 .4 电池算法
该界面的主要功能是利用电池的实时监测信号，分别对电池的 SOH、剩余寿命（RUL）和 SOC 进行估计。下面进入针对单个电池组的模型训练和健康评估。
（ 1 ） 设备选择
点击电池组选择下拉菜单可对当前界面设备进行选择，选择相应设备即可切
换不同电池组，如图 9 所示。
图 14 电池组选择
（ 1 ） 模型选择
系统对电池 SOH、剩余寿命（RUL）和 SOC 估计进行分别估计，右侧是可供选择的评估模型，点击模型按钮，再点击模型训练跳转至对应模型的训练和测试页面，如图 10 所示。
图 1 5 SOH 评估页面
（ 3 ） 模型参数设置和训练
进入模型训练和测试页面，首先需要设置模型的参数，比如 LSTM-AE 模型，需要设置 LSTM 隐藏神经元数、LSTM 层数、训练批量（batch_size）、训练步数
（epoch）和学习率（learning rate），如图 11 所示。参数设置完后，点击“模型训练”按钮，后台则会利用对应电池组的数据对模型进行训练，当出现如图 1 1 所示的界面，则表示训练完成。点击 “确认”按钮后，显示信号数据和训练过程 后的验证结果，如图 13 所示。
图 1 6 模型参数设置界面
图 1 7 模型训练完成界面
图 1 8 模型训练结果界面
（ 4 ） 健康评估模型测试
点击 “数据测试”按钮，则可以对训练完成的模型进行测试，页面中会呈现模型的测试结果，如图 14 所示。
图 1 9 模型测试结果界面
（ 5 ） 阈值输入
点击 “阈值输入”按钮，跳转阈值输入界面，对系统中的电池健康度进行标准阈值管理，使得不同工况下的阈值向标准阈值对齐，实现变化工况下的电池健康监测，如图 15 所示。
图 20 标准阈值管理界面
1 .5 健康评估
点击首页中 “健康评估”按钮，进入电池健康评估界面。操作者可以根据自身需要选择对应的电池组。界面切换至所选电池组的健康评估页面，如图 21 所示，即为电池组#1 的健康评估界面。此外，界面里可以查看电池组里某个单体电池的健康状态。
图 21 电池组#1 健康评估界面 从五个维度对电池的健康状态进行评估，包括健康度、充电行为、使用行为、一致性以及故障。图 1 -17 展示了电池健康状态总览结果。可以通过点击“健康度”、“充电”、“使用”、“一致性”和“故障”按钮详细了解电池不同维度的健康状况。图 22 (a, b, c, d, e)分别是五个维度健康状况的界面。
图 22 健康度
1 .6 告警监控
点击首页中 “告警监控”按钮，进入电池告警监控界面。操作者可以根据自身需要选择对应的电池组。界面切换至所选电池组的告警监控页面，如图 23所示，即为电池组#1 的告警监控界面。
告警监控模块主要监测电池组内部每个单体电池的实时电压以及温度变化。当电压出现过高或者过低的情况，系统则会发出电池过压欠压预警；当温度出现过高的情况，系统会发出电池热失控预警。
点击 “告警统计”按钮，跳转到电池告警信息查看界面，可以查看电池组详细的告警信息，包括告警类型、告警时间、告警等级以及告警的具体位置。
图 23 电池组#1 告警监控界面
图 24 告警记录查看界面
1 .7 电池画像
点击首页中 “电池画像”按钮，进入电池画像界面。电池画像模块记录电池历史电流与电压、历史充电行为（SOC）、历史温度以及历史使用行为（SOC）等数据，如图 25 所示。通过点击时间的下拉菜单按钮，选择具体时间段，再点击确定按钮，可以选择查询该时间段的电池的电压和电流等信息，如图 1 1 所示。
图 25 电池画像模块界面
图 26 时间段选择
