【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电池检测，特别是涉及一种电池包异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、随着电动汽车的普及、以及消费者对电动汽车产品的质量和安全越来越关注，如何提升产品出货质量、减少异常问题流出成为制造商比较关注的问题。新能源汽车动力电池系统，简称电池包，包括由很多单体电芯串并联而成的结构。电芯异常自放电导致的电池包一致性差是困扰行业的难题之一。存在自放电问题的电池包随着整车流入市场会导致整车续航衰减，且会随时间恶化，产生客户投诉，严重时造成整车突然失去动力，有很大安全风险。因此需要及时将存在电芯自放电问题的电池包在出货之前进行检测和拦截。
2、生产商在制造产线下线之前会对电池包进行下线测试，主要测试电池包的基本功能和电池性能。但由于电池包从组装到下线测试经历的时间较短，若其中个别电芯发生异常自放电，会导致其荷电降低，电池包容量将无法完全发挥出来。而电芯异常自放电属于慢性显现的故障，无法完全在下线测试中检测出来，而在异常电池包装车后，就容易产生电芯间一致性偏差，导致装车后整车续航降低。
3、因此，目前的电池包下线测试仍然存在异常电芯测试准确率较低的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高异常电芯测试准确率的电池包异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
2、第一个方面，本申请提供了一种电池包异常检测方法，所述电池包异常检测方法包括：
3、对下线电池包进行模拟充放电，得到多个单电芯电压数据；
4、基于多个所述单电芯电压数据，判断所述下线电池包的压差是否小于第一预设阈值；
5、若否，则基于多个所述单电芯电压数据，计算多个单电芯的局部离群因子；
6、基于所述多个单电芯的局部离群因子，确定异常电芯检测结果。
7、在其中一个实施例中，所述对下线电池包进行模拟充放电，得到多个单电芯电压数据包括：
8、将所述下线电池包静置预设天数；
9、基于预设充电电流和预设充放电时间，将静置后的所述下线电池包进行多次充放电，得到多个单电芯电压数据。
10、在其中一个实施例中，所述基于多个所述单电芯电压数据，判断所述下线电池包的压差是否小于第一预设阈值包括：
11、基于多个所述单电芯电压数据，确定多个所述单电芯电压数据中的最大值和最小值；
12、基于所述最大值和最小值确定所述下线电池包的压差；
13、判断所述下线电池包的压差是否小于第一预设阈值。
14、在其中一个实施例中，所述基于多个所述单电芯电压数据，计算每个电芯的局部离群因子包括：
15、基于多个所述单电芯电压数据和预设第k距离，计算每个电芯的局部离群因子。
16、在其中一个实施例中，所述基于多个所述单电芯电压数据，计算多个单电芯的局部离群因子之前包括：
17、获取预设电芯电压数据样本集，所述预设电芯电压数据样本集，包括第一预设数量个正常电芯的电压数据样本，和第二预设数量个异常电芯的电压数据样本；
18、基于局部离群因子检测算法和所述预设电芯电压数据样本集进行无监督学习，得到预设第k距离。
19、在其中一个实施例中，所述基于所述多个单电芯的局部离群因子，确定异常电芯检测结果包括：
20、基于所述多个单电芯的局部离群因
21、子，确定异常电芯；
22、基于所述多个单电芯的局部离群因子以及多个所述单电芯电压数据，确定所述异常电芯的整体局部离群因子值、滑窗局部离群因子标准差、异常态占比、异常面积和静态压差；
23、基于所述整体局部离群因子值、所述滑窗局部离群因子标准差、所述异常态占比、所述异常面积、所述静态压差和预设权重公式，确定所述异常电芯的异常得分；
24、基于所述异常电芯的异常得分，确定异常电芯检测结果。
25、在其中一个实施例中，所述基于所述整体局部离群因子值、所述滑窗局部离群因子标准差、所述异常态占比、所述异常面积、所述静态压差和预设权重公式，确定所述可能异常电芯的异常得分之前包括：
26、获取预设电芯电压数据样本集，所述预设电芯电压数据样本集，包括第一预设数量个正常电芯的电压数据样本，和第二预设数量个异常电芯的电压数据样本；
27、基于局部离群因子检测算法和所述预设电芯电压数据样本集，采用分类决策树进行训练，确定所述整体局部离群因子值、所述滑窗局部离群因子标准差、所述异常态占比、所述异常面积和所述静态压差的权重值；
28、基于所述权重值确定预设权重公式。
29、第二个方面，本申请提供了一种电池包异常检测装置，所述电池包异常检测装置包括：
30、充放电模块，用于对下线电池包进行模拟充放电，得到多个单电芯电压数据；
31、压差判断模块，用于基于多个所述单电芯电压数据，判断所述下线电池包的压差是否小于第一预设阈值；
32、离群计算模块，用于若否，则基于多个所述单电芯电压数据，计算多个单电芯的局部离群因子；
33、异常检测模块，用于基于所述多个单电芯的局部离群因子，确定异常电芯检测结果。
34、第三个方面，本申请提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
35、第四个方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
36、上述电池包异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过对下线电池包进行模拟充放电，得到多个单电芯电压数据；基于多个所述单电芯电压数据，判断所述下线电池包的压差是否小于第一预设阈值；若否，则基于多个所述单电芯电压数据，计算多个单电芯的局部离群因子；基于所述多个单电芯的局部离群因子，确定异常电芯检测结果，可以对下线后的电池包进行充放电模拟测试，避免部分有缺陷的电芯组装成电池包后受膨胀挤压导致的电芯自放电，通过压差和局部离群因子的判断，可以实现更细微的异常电芯检测，从而达到提高异常电芯测试准确率的效果。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种电池包异常检测方法，其特征在于，所述电池包异常检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的电池包异常检测方法，其特征在于，所述对下线电池包进行模拟充放电，得到多个单电芯电压数据包括：
3.根据权利要求1所述的电池包异常检测方法，其特征在于，所述基于多个所述单电芯电压数据，判断所述下线电池包的压差是否小于第一预设阈值包括：
4.根据权利要求1所述的电池包异常检测方法，其特征在于，所述基于多个所述单电芯电压数据，计算每个电芯的局部离群因子包括：
5.根据权利要求4所述的电池包异常检测方法，其特征在于，所述基于多个所述单电芯电压数据，计算多个单电芯的局部离群因子之前包括：
6.根据权利要求1所述的电池包异常检测方法，其特征在于，所述基于所述多个单电芯的局部离群因子，确定异常电芯检测结果包括：
7.根据权利要求6所述的电池包异常检测方法，其特征在于，所述基于所述整体局部离群因子值、所述滑窗局部离群因子标准差、所述异常态占比、所述异常面积、所述静态压差和预设权重公式，确定所述可能异常电芯的异常得分之前包括：
...【技术特征摘要】
1.一种电池包异常检测方法，其特征在于，所述电池包异常检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的电池包异常检测方法，其特征在于，所述对下线电池包进行模拟充放电，得到多个单电芯电压数据包括：
3.根据权利要求1所述的电池包异常检测方法，其特征在于，所述基于多个所述单电芯电压数据，判断所述下线电池包的压差是否小于第一预设阈值包括：
4.根据权利要求1所述的电池包异常检测方法，其特征在于，所述基于多个所述单电芯电压数据，计算每个电芯的局部离群因子包括：
5.根据权利要求4所述的电池包异常检测方法，其特征在于，所述基于多个所述单电芯电压数据，计算多个单电芯的局部离群因子之前包括：
6.根据权利要求1所述的电池包异常检测方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：桑文丽，杜仑，程海峰，李志飞，薛健，方明旺，
申请(专利权)人：浙江凌骁能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。