[发明专利]一种动力电池一致性检测方法有效

专利信息
申请号: 202110755462.4 申请日: 2021-07-05
公开(公告)号: CN113533995B 公开(公告)日: 2023-10-20
发明(设计)人: 赵建强;钱磊;朱卓敏 申请(专利权)人: 上海电享信息科技有限公司
主分类号: G01R31/396 分类号: G01R31/396;G01R31/367;G01R31/385;G01R31/36;G01R31/387;G01R31/00
代理公司: 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 代理人: 孙仿卫
地址: 200000 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 动力电池 一致性 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种动力电池一致性检测方法,用于检测动力电池组中各个单体电池的一致性,其特征在于:所述动力电池一致性检测方法包括降噪自编码训练步骤和一致性检测定位步骤;

所述降噪自编码训练步骤包括以下步骤:

步骤1-1:获取作为样本的所述动力电池组中多个所述单体电池的时序数据作为样本时序数据,所述样本时序数据包括作为样本的所述动力电池组中多个所述单体电池的电压数据和与作为样本的所述动力电池组中多个所述单体电池工作状态相关的非电压数据;

步骤1-2:对所述样本时序数据进行特征工程而得到对应的样本特征数据;

步骤1-3:利用所述样本特征数据训练降噪自编码模型,当达到训练终止条件时停止训练所述降噪自编码训练,并保存训练得到的所述降噪自编码模型作为检测用降噪自编码模型;

所述一致性检测定位步骤包括以下步骤:

步骤2-1:获取待检测的所述动力电池组中各个所述单体电池的时序数据作为待检时序数据,所述待检时序数据包括待检测的所述动力电池组中各个所述单体电池的电压数据和与待检测的所述动力电池组中各个所述单体电池工作状态相关的非电压数据;

步骤2-2:对所述待检时序数据进行特征工程而得到对应的待检特征数据;

步骤2-3:将所述待检特征数据输入所述检测用降噪自编码模型,由所述检测用降噪自编码模型的输出得到降噪单体电池电压时序数据;

步骤2-4:对所述降噪单体电池电压时序数据进行单因素方差分析,得到单因素方差分析p值;

步骤2-5:判断所述单因素方差分析p值与预设的显著水平α值的大小关系,若所述单因素方差分析p值大于所述显著水平α值,则认为所述动力电池组不存在组间显著性差异并结束检测,否则认为所述动力电池组存在组间显著性差异;

步骤2-6:对存在组间显著性差异的所述动力电池组进行多重比较分析,基于多重比较分析的结果确定所述动力电池组中存在一致性问题的所述单体电池的位置并结束检测。

2.根据权利要求1所述的一种动力电池一致性检测方法,其特征在于:所述步骤1-1中,由电池管理系统获取作为样本的所述动力电池组中多个所述单体电池的时序数据,所述步骤2-1中,由电池管理系统获取待检测的所述动力电池组中各个所述单体电池的时序数据。

3.根据权利要求1所述的一种动力电池一致性检测方法,其特征在于:所述步骤1-1、所述步骤2-1中,所述非电压数据包括时间数据、SOC数据、温度数据、所述动力电池组的总电压和总电流数据、所述动力电池组的经纬度数据、所述动力电池组所在的用电设备的运行状态数据、所述动力电池组的运行状态数据和所述动力电池组的报警状态数据。

4.根据权利要求1所述的一种动力电池一致性检测方法,其特征在于:所述步骤1-2、所述步骤2-2中,进行特征工程包括对所述样本时序数据/所述待检时序数据依次进行清洗、特征转换,所述特征转换包括将所述样本时序数据/所述待检时序数据中的类别型数据转成独热编码、将所述样本时序数据/所述待检时序数据中的数值型数据做缩放处理。

5.根据权利要求4所述的一种动力电池一致性检测方法,其特征在于:所述步骤1-2、所述步骤2-2中,对所述样本时序数据/所述待检时序数据中的电压数据中的数值型数据,采用min-max归一化方法。

6.根据权利要求4所述的一种动力电池一致性检测方法,其特征在于:所述步骤1-2、所述步骤2-2中,进行所述特征转换时,将所述样本时序数据/所述待检时序数据中的类别型数据转成0或1,将所述样本时序数据/所述待检时序数据中的数值型数据缩放至[-1,1]区间内。

7.根据权利要求1所述的一种动力电池一致性检测方法,其特征在于:所述步骤1-3中,所述降噪自编码模型采用的自编码神经网络为卷积神经网络、循环神经网络或多层感知机。

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