[发明专利]一种电池故障诊断方法及系统

权利要求书

1.一种电池故障诊断方法，其特征是，包括：

实时采集电池的电压、电流以及温度信息；

将采集的电池的电压、电流以及温度信息经数据预处理后输入到训练好的卷积神经网络模型，以生成并输出采集的电池的电压、电流以及温度信息的电池故障诊断结果；

将电池故障诊断结果发送给配电网主控中心，向运维人员告警。

2.如权利要求1所述的一种电池故障诊断方法，其特征是，所述电池由若干个电池单体组成，所述电池的电压、电流以及温度信息包括每个电池单体的电压、电流以及温度数据。

3.如权利要求1所述的一种电池故障诊断方法，其特征是，训练卷积神经网络模型的过程，具体为：

采集电池对应各种电池故障类型的电池的电压、电流以及温度信息；

根据采集的电池的电压、电流以及温度信息以及对应的电池故障类型，构建电池的电压、电流以及温度信息的图谱数据训练集；

构建卷积神经网络结构模型，针对待测对象电池的故障类型设计相应的卷积神经网络结构，计算卷积神经网络初始化参数；

使用训练集训练卷积神经网络，将电池的电压以及温度信息的图谱数据训练集输入到卷积神经网络进行训练，修正卷积神经网络的各类参数。

4.如权利要求3所述的一种电池故障诊断方法，其特征是，所述电池故障类型的获取方法，包括：

获取电池的历史电压、电流以及温度信息数据；

根据先验知识，判定电池的历史电压、电流以及温度信息数据对应的电池故障类型。

5.如权利要求4所述的一种电池故障诊断方法，其特征是，所述电池故障类型包括：

过热故障、过冷故障、过充电故障、过放电故障、短路故障、断路故障、老化故障、内阻过小故障。

6.如权利要求5所述的一种电池故障诊断方法，其特征是，所述电池故障类型的判定条件是：

当单体电池温度大于单体电池温度的最大阈值时，确定电池发生过热故障；

当单体电池温度小于单体电池温度的最小阈值时，确定电池发生过冷故障；

当单体电池电压大于单体电池电压的最大阈值时，确定电池发生过充电故障；

当单体电池电压小于单体电池电压的最小阈值时，确定电池发生过放电故障；

当单体电池电流大于单体电池电流的最大阈值时，确定电池发生短路故障；

当单体电池电流小于单体电池电流的最小阈值时，确定电池发生断路故障；

当电池内阻大于电池内阻的最大阈值时，确定电池发生老化故障；

当电池内阻小于电池内阻的最小阈值时，确定电池发生内阻过小故障。

7.如权利要求1所述的一种电池故障诊断方法，其特征是，所述卷积神经网络结构包括输入层、隐含层、链接层、全连接层和输出层；所述隐含层由多个卷积层与池化层交叉堆叠而成；

所述连接层中同时融合池化层和卷积层的不同层次特征。

8.一种电池故障诊断系统，其特征是，包括：

电池数据采集模块，被配置为实时采集电池的电压、电流以及温度信息；

电池故障诊断模块，被配置为将采集的电池的电压、电流以及温度信息经数据预处理后输入到训练好的卷积神经网络模型，以生成并输出采集的电池的电压、电流以及温度信息的电池故障诊断结果；

电池故障诊断结果输出模块，被配置为将电池故障诊断结果发送给配电网主控中心，向运维人员告警。

9.一种电子设备，其特征是，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项方法所述的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征是，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项方法所述的步骤。