[发明专利]动力电池电压时间序列异常检测方法、电子设备、存储介质在审
| 申请号： | 202310593194.X | 申请日： | 2023-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN116930759A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 谭自强;张浩;陈东;覃晓强;谢缔;王守模 | 申请（专利权）人： | 广东恒翼能科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/36 | 分类号： | G01R31/36;G01R31/367;G01R19/00;G06N3/0442;G06N3/088;G06F18/2433;G06F18/214 |
| 代理公司： | 东莞创博知识产权代理事务所(普通合伙) 44803 | 代理人： | 郭佳 |
| 地址： | 523000 广东省东莞*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种动力电池电压时间序列异常检测方法、电子设备、存储介质。化成工艺和分容工艺是动力电池生产后段中必需过程，在生产过程若未及时发现异常可能会导致电池鼓包，电芯温度飙升而起火爆炸的安全事故；研究引起事故的电池发现基本上都是因为在充放电过程中电池电压，或探针电压剧烈变化导致的。本发明基于深度学习的时间序列异常检测算法，结合动力电池充放电的电压数据来训练模型，模型可用后对电池生产的充放电过程进行实时异常检测，及时发现异常电压数据并给出警告，提高电池生产的合格率且降低安全事故发生概率，提高了电池质量和减少生产成本起到了显著成效。 | ||
| 搜索关键词： | 动力电池 电压 时间 序列 异常 检测 方法 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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- 本发明涉及燃料电池测试技术领域，具体公开了一种燃料电池反极测试方法及燃料电池反极测试系统，该燃料电池反极测试方法包括将燃料电池的阳极连接恒流电源的正极，燃料电池的阴极连接恒流电源的负极；向燃料电池的阳极入口输入氮气，向燃料电池的阴极入口输入氧化剂气体；启动恒流电源；当燃料电池的电压小于零伏时，检测燃料电池的阳极出气口气体浓度参数；当二氧化碳的浓度超过第一设定值或一氧化碳的浓度超过第二设定值时，表明燃料电池已经抗反极能力失效，燃料电池的膜电极内部的含碳组分已经开始发生腐蚀，此时关闭恒流电源，停止反极测试，并可通过对燃料电池阴阳极进行氮气吹扫，避免过度反极对燃料电池结构性能造成严重不可逆损伤。
- 异常电池单体的识别方法、装置、服务器及存储介质-202310884949.1
- 张远瀛;李东江;江振文;徐舰波 - 深蓝汽车科技有限公司
- 2023-07-18 - 2023-10-10 - G01R31/36
- 本申请涉及电池管理技术领域，特别涉及一种异常电池单体的识别方法、装置、服务器及存储介质，其中，方法包括：获取电池组中各电池单体的多次充放电循环的充电数据；识别充电数据中各电池单体达到参考电压值时的充电时刻和充电电流，根据充电时刻和充电电流计算各电池单体相对于电池组的参考单体的充电偏差容量；拟合各电池单体在每次充放电循环的充电偏差容量得到充电偏差容量随循环次数变化的曲线，根据曲线的拟合斜率识别各电池单体中存在自放电异常的异常电池单体。由此，解决了现有技术中仅采用少量充电数据进行判断自放电异常，易产生误判，且没有考虑到不同充电电流对充电容量影响，自放电异常识别方法适用范围小等问题。
- 一种电池电芯自动识别方法及系统-202310917731.1
- 陈成 - 上海思格源智能科技有限公司
- 2023-07-25 - 2023-10-10 - G01R31/36
- 一种电池电芯自动识别方法，包括如下步骤：获取用于存储电池包标准参数的标准数据库；采集电芯的动态电参数，并且获取电池包的标识符；基于所述动态电参数计算电芯的实际电压分布数据和实际数量数据，并基于所述标识符从所述标准数据库中获取电芯的标准电压分布数据和标准数量数据；对所述实际电压分布数据和所述标准电压分布数据、所述实际数量数据和所述标准数量数据进行比对分析；基于比对分析的结果生成识别结果，以对电池电芯进行识别。本发明提供一种电池电芯自动识别方法及系统，能够精确地识别出电芯，并且数据可靠性更强。
- 异常电池单体的识别方法、装置、服务器及存储介质-202310887307.7
- 张远瀛;李东江;江振文;徐舰波 - 深蓝汽车科技有限公司
- 2023-07-18 - 2023-10-10 - G01R31/36
- 本申请涉及电池管理技术领域，特别涉及一种异常电池单体的识别方法、装置、服务器及存储介质，其中，方法包括：获取电池组中各电池单体的多次充放电循环的充电数据；识别充电数据中各电池单体达到参考电压时的第一充电时刻，根据第一充电时刻和电池组的参考单体的第二充电时刻计算各电池单体相对于参考单体的充电偏差时间；拟合各电池单体在每次充放电循环的充电偏差时间得到充电偏差时间随充放电循环次数变化的曲线，根据曲线的拟合斜率识别各电池单体中存在自放电异常的异常电池单体。由此，解决了现有技术中需要建立复杂模型和进行额外计算来确定电池自放电异常的电池，且应用于实车数据时误报率较高等问题。
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