[发明专利]一种新能源电源测试数据管理方法及系统

说明书

本申请实施例公开了一种新能源电源测试数据管理方法及系统，涉及电源测试数据管理技术领域。该方法包括：采集电池测试过程中的测试数据，并进行预处理，得到每一时刻所对应的数据序列；基于数据序列内多维度的测试数据的分布情况构建测试数据密度；基于测试数据密度得到初始聚类中心；根据测试数据密度、数据序列以及初始聚类中心，基于聚类簇中每个时刻的类内修正距离对聚类簇的初始聚类中心进行修正，得到聚类结果；基于测试数据的聚类结果，对测试数据进行分区存储管理。本申请能够有效避免因不同的电池处在测试过程中不同阶段所产生的数据差异，而导致在区分异常测试数据和正常测试数据时，形成干扰误差，有利于提高后续测试数据聚类精度。

技术领域

本申请涉及新能源电源测试数据管理技术领域，具体涉及一种新能源电源测试数据管理方法及系统。

背景技术

现阶段新能源可以分为太阳能、风能、生物质能、化工能、核能等多个类别，目前对于汽车行业，也逐步开始迈入新能源领域，汽车能源采用新能源电池。新能源电池是指以可再生能源为主要能源的电池，新能源电池可以分为锂离子电池、电池（磷酸铁锂）、锰酸锂电池等，新能源电池具有高能量密度、较低的传输损失、较高安全性的特点，目前广泛应用在光伏发电、新能源汽车等行业。

为保证新能源电池的安全、高效的使用，需要对新能源电池进行多方面的检测，新能源的检测包括电压检测、电流检测、短路测试、防爆安全测试、冲击测试等。在利用测试仪器进行实际测试过程中，由于新能源电池的特殊性质，测量数据容易产生较大的误差，通过测量数据计算新能源电池的相关数据也会产生偏差，影响对新能源电池测试结果评估的准确率。因此需要对新能源电池的测试数据进行有效管理，通过对测试数据的检测管理，便于后续基于正常的测试数据得到新能源电池各项检测的精确测试结果。现阶段的数据管理包括异常数据检测、数据分类等，不同方法对测试数据的管理效果不同，例如基于LOF算法的异常数据检测运算效率低且需要人为设置相关参数，基于OPTICS算法的数据分类不适合多密度的数据，很难保证新能源电池的测试数据符合要求。

发明内容

本申请实施例提供一种一种新能源电源测试数据管理方法及系统，能够对测量数据进行管理，提高测量数据的可靠程度，便于后续基于正常的测试数据得到新能源电池各项检测的精确测试结果。

第一方面，本申请实施例提供了一种新能源电源测试数据管理方法，所述方法包括：

采集电池测试过程中的测试数据，并对所述测试数据进行预处理，得到每一时刻所对应的数据序列，所述数据序列包括多维度的测试数据；

基于所述数据序列内多维度的测试数据的分布情况构建测试数据密度；

基于所述测试数据密度得到初始聚类中心；

根据每个时刻的测试数据密度、数据序列以及初始聚类中心，基于聚类簇中每个时刻的类内修正距离对聚类簇的初始聚类中心进行修正，得到测试数据的聚类结果；

基于测试数据的聚类结果，对测试数据进行分区存储管理，所述分区存储管理是指将合格数据和不合格数据分区存储管理。

在本申请的部分实施例中，所述采集电池测试过程中的测试数据，并对所述测试数据进行预处理，得到每一时刻所对应的数据序列，所述数据序列包括多维度的测试数据的步骤，包括：

利用多种传感器分别采集电池在测试过程中的多种测试数据；

通过均值填充算法对多种测试数据进行计算，得到电池在测试过程中每一时刻的数据序列；

所述多维度的测试数据包括电压、温度、电量、电流四个维度的测试数据。

在本申请的部分实施例中，所述基于所述数据序列内多维度的测试数据的分布情况构建测试数据密度的步骤，包括：

根据所述数据序列内多维度的测试数据之间的影响关系，对数据序列中每个维度的测试数据按照从小至大的顺序排序；

获取测试数据中每一维度所包含的数据量，得到每一维度各自的统计直方图，所述统计直方图中的横坐标表示同一种维度的测试数据的不同取值，纵坐标表示对应取值所包含的数据量；