[发明专利]一种动力电池热失控在线预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种动力电池热失控在线预测方法及系统。该方法包括：依据动力电池中各电池单体的电压值计算每个时刻的电压偏差矩阵；电压值包括电池单体从T‑M时刻到当前时刻T的电压数据；依据电压偏差矩阵、电池单体的额定电压和每个时刻对应的上一时刻的电压偏移增量矩阵，计算每个时刻的电压偏移增量矩阵；依据每个时刻的电压偏移增量矩阵计算当前时刻T的电压偏移增长率矩阵；将当前汽车的行驶里程、当前温度探针的温度平均值和当前时刻T的电压偏移增长率矩阵对应的各个单体的电压偏移增长率输入至热失控单体预测模型中，得到动力电池热失控预测结果。本发明实现了在实车环境中对动力电池热失控的在线预测，提高了预测精度。

技术领域

本发明涉及电池热失控预测技术领域，特别是涉及一种动力电池热失控在线预测方法及系统。

背景技术

锂离子电池凭借其比能量高、比功率大和使用寿命长等优点被电动汽车广泛使用，但是随着动力电池比能量的提高和三元锂离子电池的广泛应用，锂离子电池的安全问题日益凸显，2018年新能源汽车安全事故达50起，其中电池热失控是事故的主要原因。电池热失控事故涉及到大量人员的伤亡和财产损失，因此电池热失控的是电动汽车发展过程中需要解决的核心问题。

目前，对电池热失控的研究主要是：通过试验探究发生热失控时电池的内部反应机理和外部特征，进而提出预防热失控的措施。现有的方法通过实验室测得的电池电压、温度等表征参数对电池的异常状态进行精准的诊断，但是实车环境中，电池的特性受多方面因素影响，是一个多因素耦合的复杂工况，因而现有的方法很难应用于真实的电动汽车。

为了确保驾驶安全并避免电动车辆的潜在故障，近年来有一些学者提出了电池故障预测和健康状态评估的方法，这些方法多基于SOH进行一维的评估，SOH是指电池健康状态，一般用当前最大可用用量与额定容量的比值来计算，使用SOH进行预测可以很好地反映电池的健康状态、老化程度和剩余寿命，但是无法诊断和预测电池热失控、过充电、过放电、电池短路等短期的故障。

发明内容

基于此，有必要提供一种动力电池热失控在线预测方法及系统，以实现在实车环境中对动力电池热失控的在线预测，提高预测精度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种动力电池热失控在线预测方法，包括：

获取当前汽车的行驶里程、当前温度探针的温度平均值和动力电池中各电池单体的电压值；所述电压值包括电池单体从T-M时刻到当前时刻T的电压数据；一个时刻对应一帧数据；

依据所述动力电池中各电池单体的电压值计算每个时刻的电压偏差矩阵；所述电压偏差矩阵由多个电压偏差值构成；一个电池单体对应一个电压偏差值；

依据所述电压偏差矩阵、电池单体的额定电压和每个时刻对应的上一时刻的电压偏移增量矩阵，计算每个时刻的电压偏移增量矩阵；所述电压偏移增量矩阵由多个电压偏移增量构成；一个电池单体对应一个电压偏移增量；

依据每个时刻的电压偏移增量矩阵计算当前时刻T的电压偏移增长率矩阵；所述电压偏移增长率矩阵由多个电压偏移增长率构成；一个电池单体对应一个电压偏移增长率；

将所述当前汽车的行驶里程、当前温度探针的温度平均值和当前时刻T的电压偏移增长率矩阵对应的各个单体的电压偏移增长率输入至热失控单体预测模型中，得到动力电池热失控预测结果。

可选的，所述将所述当前汽车的行驶里程、当前温度探针的温度平均值和当前时刻T的电压偏移增长率矩阵对应的各个单体的电压偏移增长率输入至热失控单体预测模型中，得到动力电池热失控预测结果，具体包括：

将所述当前汽车的行驶里程、当前温度探针的温度平均值和当前时刻T的电压偏移增长率矩阵对应的各个单体的电压偏移增长率输入至热失控单体预测模型中，输出当前时刻T的热失控预测矩阵；