【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆电池，尤其涉及一种车辆热失控预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着信息技术的发展，车联网技术在汽车上的应用越来越普及，越来越多的车辆实现了车联网功能。随着车联网应用的普及，对车辆实时数据的采集变得越来越容易。特别是新能源汽车，所有车辆都会按特定要求进行数据的采集、传输、存储，这就为后期对于车辆数据的分析打下了坚实的基础。
2、随着近年新能源车辆在市场占比越来越高，车辆热失控成为一个无法回避的话题。目前的新能源车辆的动力电池容易出现热失控的问题，而现有技术无法准确地对动力电池的热失控进行预测。
3、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种车辆热失控预测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法准确地对动力电池的热失控进行预测的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种车辆热失控预测方法，所述方法包括以下步骤：
3、对历史热失控车辆进行数据采集，获得历史失控数据；
4、基于所述历史失控数据对所述历史热失控车辆进行电压离差分析；
5、基于电压离差分析结果确定所述历史热失控车辆的失控阈值；
6、基于所述失控阈值对待分析的目标车辆进行热失控预测。
7、可选地，所述基于所述历史失控数据对所述历史热失控车辆进行电压离差分析，包括：
8、从所述历史失控数据中
9、基于所述电压数据对所述各单体电池进行电压离差分析。
10、可选地，所述基于所述电压数据对所述各单体电池进行电压离差分析，包括：
11、基于所述电压数据确定所述各单体电池的电压离群差值；
12、根据所述历史失控数据获取所述各单体电池的电压采集时间数据；
13、基于所述电压离群差值和所述电压时间数据构建电压离差分析图；
14、基于所述电压离差分析图对所述各单体电池进行电压离差分析。
15、可选地，所述基于所述电压数据确定所述各单体电池的电压离群差值，包括：
16、根据所述历史失控数据获取所述各单体电池的电压采集时间数据；
17、将所述电压数据与所述电压采集时间数据进行关联；
18、基于关联结果构建所述电池组的电压-时间矩阵；
19、基于所述电压-时间矩阵确定所述电池组的电压基准值；
20、根据所述电压基准值和所述电压数据确定所述各单体电池的电压离群差值。
21、可选地，所述基于所述失控阈值对待分析的目标车辆进行热失控预测，包括：
22、获取所述历史热失控车辆的电池组型号；
23、将所述电池组型号与所述失控阈值进行关联，获得失控阈值映射关系；
24、基于至少一组失控阈值映射关系构建热失控预测模型；
25、将待分析的目标车辆的电池组信号输入至所述热失控预测模型，以对所述待分析的目标车辆进行热失控预测。
26、可选地，所述对历史热失控车辆进行数据采集，获得历史失控数据，包括：
27、向历史热失控车辆的车载终端发送数据采集请求，以使所述车载终端基于所述数据采集请求中的数据采集频率对所述历史热失控车辆进行数据采集；
28、获取所述车载终端采集到的所述历史热失控车辆的原始数据；
29、对所述原始数据进行数据处理，获得历史失控数据。
30、可选地，所述对所述原始数据进行数据处理，获得历史失控数据，包括：
31、对所述原始数据进行解析，获得所述原始数据中包含的数据字段；
32、基于所述数据字段对所述原始数据进行分类，获得候选数据；
33、基于预设清洗规则对所述候选数据进行数据清洗处理，获得历史失控数据。
34、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种车辆热失控预测装置，所述车辆热失控预测装置包括：
35、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种车辆热失控预测设备，所述车辆热失控预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆热失控预测程序，所述车辆热失控预测程序配置为实现如上文所述的车辆热失控预测方法的步骤。
36、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车辆热失控预测程序，所述车辆热失控预测程序被处理器执行时实现如上文所述的车辆热失控预测方法的步骤。
37、本专利技术通过对历史热失控车辆进行数据采集，获得历史失控数据，基于所述历史失控数据对所述历史热失控车辆进行电压离差分析，基于电压离差分析结果确定所述历史热失控车辆的失控阈值，基于所述失控阈值对待分析的目标车辆进行热失控预测；由于本专利技术通过对历史热失控车辆进行电压离差分析，从而确定历史热失控车辆中存在异常的离群电池，基于分析结果确定历史热失控车辆的失控阈值，基于失控阈值对待分析的目标车辆进行热失控预测，从而实现对车辆动力电池的热失控进行提前预测，提升了热失控预测的准确性，有效地提升了车辆的安全性。
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1.一种车辆热失控预测方法，其特征在于，所述车辆热失控预测方法包括：
2.如权利要求1所述的车辆热失控预测方法，其特征在于，所述基于所述历史失控数据对所述历史热失控车辆进行电压离差分析，包括：
3.如权利要求2所述的车辆热失控预测方法，其特征在于，所述基于所述电压数据对所述各单体电池进行电压离差分析，包括：
4.如权利要求3所述的车辆热失控预测方法，其特征在于，所述基于所述电压数据确定所述各单体电池的电压离群差值，包括：
5.如权利要求1所述的车辆热失控预测方法，其特征在于，所述基于所述失控阈值对待分析的目标车辆进行热失控预测，包括：
6.如权利要求1所述的车辆热失控预测方法，其特征在于，所述对历史热失控车辆进行数据采集，获得历史失控数据，包括：
7.如权利要求6所述的车辆热失控预测方法，其特征在于，所述对所述原始数据进行数据处理，获得历史失控数据，包括：
8.一种车辆热失控预测装置，其特征在于，所述车辆热失控预测装置包括：
9.一种车辆热失控预测设备，其特征在于，所述车辆热失控预测设
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有车辆热失控预测程序，所述车辆热失控预测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的车辆热失控预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆热失控预测方法，其特征在于，所述车辆热失控预测方法包括：
2.如权利要求1所述的车辆热失控预测方法，其特征在于，所述基于所述历史失控数据对所述历史热失控车辆进行电压离差分析，包括：
3.如权利要求2所述的车辆热失控预测方法，其特征在于，所述基于所述电压数据对所述各单体电池进行电压离差分析，包括：
4.如权利要求3所述的车辆热失控预测方法，其特征在于，所述基于所述电压数据确定所述各单体电池的电压离群差值，包括：
5.如权利要求1所述的车辆热失控预测方法，其特征在于，所述基于所述失控阈值对待分析的目标车辆进行热失控预测，包括：
6.如权利要求1所述的车辆热失控预测方法，其特征在于，所述对历史热...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘亮，王江，王建庆，黄云飞，
申请(专利权)人：浙江吉利控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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