[发明专利]一种电池包老化机制分析方法、装置及相关产品

权利要求书

1.一种电池包老化机制分析方法，其特征在于，包括：

根据大数据平台收集的电动汽车的实际使用数据，获得所述电动汽车的电池包的历史使用数据和异常记录；

根据所述历史使用数据获得所述电池包的使用工况特征；根据所述异常记录获得所述电池包的异常特征；

通过非破坏性的电化学分析手段分析所述历史使用数据，获得所述电池包的老化机制特征指标；

通过相关性分析获得所述使用工况特征与所述老化机制特征指标的第一相关信息，以及获得所述异常特征和所述老化机制特征指标的第二相关信息；通过关联分析获得所述使用工况特征与所述老化机制特征指标的第一关联信息，以及获得所述异常特征和所述老化机制特征指标的第二关联信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史使用数据获得所述电池包的使用工况特征，包括：

将所述历史使用数据中目标时间区间内目标工况维度的数据按照时间顺序划分为n份，得到n份所述目标工况维度的分段数据；所述n为大于1的整数；

对n份所述目标工况维度的分段数据分别提取特征值；

将n份所述目标工况维度的分段数据各自的特征值按照时间顺序排序，得到所述目标工况维度的特征向量；

根据所述目标工况维度的特征向量获得所述电池包的使用工况特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

获得其他m个工况维度的特征向量；所述m为正整数；

根据所述目标工况维度的特征向量和所述其他m个工况维度的特征向量获得使用工况特征矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常记录获得所述电池包的异常特征，包括：

对所述异常记录中记录的电池包异常类型进行编码；

根据所述编码生成所述电池包的异常特征向量；所述编码与电池包异常类型一一对应；所述异常特征向量与电池包异常类型一一对应。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述通过非破坏性的电化学分析手段分析所述历史使用数据，获得所述电池包的老化机制特征指标，包括：

通过非破坏性的电化学分析手段分析所述历史使用数据，获得多个不同的老化机制分别对所述电池包的总容量衰减的影响占比；每个老化机制的影响占比作为该老化机制的特征指标；

根据所述多个不同的老化机制分别对所述电池包的总容量衰减的影响占比获得所述电池包的老化机制特征指标向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过相关性分析获得所述使用工况特征与所述老化机制特征指标的第一相关信息，以及获得所述异常特征和所述老化机制特征指标的第二相关信息，包括：

获得所述使用工况特征矩阵和所述老化机制特征指标向量的相关系数作为所述第一相关信息；获得所述异常特征向量和所述老化机制特征指标向量的相关系数作为所述第二相关信息。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过关联分析获得所述使用工况特征与所述老化机制特征指标的第一关联信息，以及获得所述异常特征和所述老化机制特征指标的第二关联信息，包括：

根据所述使用工况特征矩阵和所述老化机制特征指标向量进行关联分析，获得所述第一关联信息；根据所述异常特征向量和所述老化机制特征指标向量进行关联分析，获得所述第二关联信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述第一相关信息和/或所述第一关联信息对所述电池包的使用工况进行预警、规避提示或对所述电池包进行管理；

和/或，

根据所述第二相关信息和/或所述第二关联信息推测引发所述电池包发生异常的老化机制。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标工况维度的特征向量为利用自编码器生成的。