[发明专利]一种基于大数据的自放电检测方法、装置和系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据的自放电检测方法、装置和系统。该基于大数据的自放电检测方法包括：根据大数据平台获取的电芯模型数据计算得到电芯模型的第一自放电函数；在第一时刻，采集待测电芯两端的第一电压；在第二时刻，采集待测电芯两端的第二电压；根据第一时刻、第一电压、第二时刻和第二电压对第一自放电函数进行修正得出第一函数；计算第一函数的斜率，将斜率确定为待测电芯的自放电率测试值；其中，第一时刻为待测电芯休眠设定时长后的时刻，第二时刻为待测电芯重新开始工作的时刻。本发明方案实现了基于大数据平台对待测电芯的自放电率进行测试，提高了计算效率。

技术领域

本发明实施例涉及电池检测技术，尤其涉及一种基于大数据的自放电检测方法、装置和系统。

背景技术

锂电池如果一直闲置不使用，也会损耗电量，这种现象称为蓄电池的自放电现象。由于新能源汽车使用的电池是由多个电芯串联或并联所组成的电池组，但是每个电芯的自放电率不一致，则会导致电池在一段时间储存之后每个电芯之间的容量会发生较大的差异，会极大地影响电池的可用容量和安全性。

现有技术中对电芯自放电率函数的计算需要采集待测电芯在多时刻的开路电压，数据采集量大，计算效率低。

发明内容

本发明实施例提供一种基于大数据的自放电检测方法、装置和系统，实现了基于大数据平台对待测电芯的自放电率进行测试，提高了计算效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于大数据的自放电检测方法，基于大数据的自放电检测方法包括：

根据大数据平台获取的电芯模型数据计算得到电芯模型的第一自放电函数；

在第一时刻，采集待测电芯两端的第一电压；

在第二时刻，采集所述待测电芯两端的第二电压；

根据所述第一时刻、所述第一电压、所述第二时刻和所述第二电压对所述第一自放电函数进行修正得出第一函数；

计算所述第一函数的斜率，根据所述斜率确定所述待测电芯的自放电率测试值；

其中，所述第一时刻为所述待测电芯休眠设定时长后的时刻，所述第二时刻为所述待测电芯重新开始工作的时刻。

可选地，根据大数据平台获取的电芯模型数据计算得到电芯模型的第一自放电函数之前，包括：

在所述电芯模型休眠设定时长后开始采集所述电芯模型的电压值，直至所述电芯模型重新开始工作，其中，所述电压值每分钟采集一次；

根据所述电压值中的首末两个数据计算所述电芯模型的自放电率；

若所述电芯模型的自放电率小于或等于预设自放电率，则将所述电压值和对应的采集时间作为第一数据存储入所述大数据平台；

若所述电芯模型的自放电率大于预设自放电率，且所述电芯模型所需的均衡能力值小于预设均衡能力值，则将所述电压值作为第二数据存储入所述大数据平台；

根据大数据平台获取的电芯模型数据计算得到电芯模型的第一自放电函数，包括：

根据所述第一数据和所述第二数据计算得出第二自放电函数；

根据多组所述第二自放电函数拟合出所述第一自放电函数。

可选地，计算所述第一函数的斜率，根据所述斜率确定所述待测电芯的自放电率测试值之后，还包括：

若所述自放电率测试值小于或等于所述预设自放电率则发出第一提示信息；

若所述自放电率测试值大于所述预设自放电率，且所述待测电芯所需的均衡能力值小于或等于预设均衡能力值则发出第二提示信息；

若所述待测电芯所需的均衡能力值大于预设均衡能力值则发出告警信息。