【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池检测和电池维修保养，特别涉及一种基于数据的动力电池损伤检测方法与系统，通常应用于新能源车辆及相关领域。
技术介绍
1、第一，新能源汽车的成本中，动力电池占据很大的比重，然而，用户（车主）自测电池健康状态存在极大的难度，目前需要通过第三方机构使用特定的设备进行检查，检查时间长，从而造成用户不能便捷的了解电池的健康状态；此外，电池性能逐渐下降的过程存在很大安全隐患，用户通过第三方机构一般按1年1次的频率进行，检查频率难以保障电池的安全性诊断，给用户的生命和财产安全造成极大的威胁。
2、第二，在新能源市场占有率逐年提升的大背景下，在保险公司定损赔付的过程中，由于当前的技术壁垒，保险公司的赔付率一直居高不下，原因在于动力电池赔付存在诸多问题。一方面，现在新能源事故车保险公司定损时，对新能源汽车动力电池的健康信息和损伤信息无法通过简单合理的渠道获取，只能依据电池的外观照片和4s店的意见进行定损判断，存在大量的信息不透明、违规操作，经常出现定损超额、可以维修但是直接换新的情况，造成赔付率过高保险公司权益受损的情况；此外，由于单个电芯损坏就会早成整块电池无法正常使用，涉及到内部损伤只能到相关维修门店通过专业设备进行勘察，保险公司经常要赔付整块电池换新的成本，而实际上如果知道具体哪个电芯损伤，是可以通过更换单个模组或者通过均衡修复的，成本只有更换整块电池的几十分之一。
3、第三，随着大数据能力的快速普及，新能源汽车的数据属性愈发突出，且国家工信部也建设了自己的国家大数据平台，以国标形式要求新能源主机厂进
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于数据的动力电池损伤检测方法与系统，一方面借用本系统用户可实现随时随地自主检查，方便、快捷；另一方面解决了现在新能源事故车保险公司定损时，对新能源汽车动力电池的健康信息和损伤信息无法通过渠道获取，只能依靠电池外观进行定损，涉及到内部损伤只能到相关维修门店通过专业设备进行勘察，经常出现定损超额、可以维修但是直接换新的情况，造成赔付率过高保险公司权益受损的情况。
2、本专利技术的技术方案是基于新能源汽车动力电池的基本构成以及现有的汽车动力电池大数据平台实现的，无需进行非常巨大的硬件设备和系统的改良，降低了方法和系统实施的成本。新能源汽车动力电池包括pack主控、电池数据采集、gps模块和报警模块，通过移动网络通信接口将数据上传至汽车动力电池大数据平台，包含充放电数据、驾驶行为数据、电池soh和电池soc数据等。汽车动力电池大数据平台主要包括电池损伤诊断模型和云平台，通过训练电池损伤诊断模型，实时分析车辆动力电池的温度一致性数据、电压一致性数据、充放电行为数据，构建电池电芯级的状态特征，实现对车用动力电池电芯级的异常状态预测，通过云平台为新能源车主提供电池的诊断报告和保养建议。
3、本专利技术的第一方面在于提供一种基于数据的动力电池损伤检测方法，包括：
4、s1，读取车辆的电池数据；其中，所述车辆的电池数据包含电池的静态数据和动态数据；所述静态数据包括车辆信息和电池信息，所述动态数据分为电池充放电数据、电池综合性能数据和电池单体数据；
5、s2，接收汽车动力电池大数据平台的数据，将所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行实时数据交互；
6、s3，对所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行预处理；
7、s4，构建损伤诊断模型，其中所述损伤诊断模型能够根据场景定义构建多个指标，从而对动力电池电芯级的异常状态进行预测，并结合损伤逻辑和/或行业经验方案输出对于动力电池电芯级的维修建议，其中，所述多个指标包括：电池的温度一致性、电压一致性、绝缘漏电和电芯状态特征；
8、s5，基于预处理后的所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据以及所述损伤诊断模型对动力电池损伤情况进行检测。
9、优选的，所述s3包括：
10、s31，以标准化的数据字段定义对所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行分类加工，去除无效数据并存储关键数据；
11、s32，基于技术场景定义对所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行数据清洗和分类；
12、s33，基于电池基本信息、电池健康信息、充放电行为信息、电池安全故障信息和电池单体数据对所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行数据清洗和分类。
13、优选的，所述s4的所述对动力电池电芯级的异常状态进行预测采用一致性相关分析法进行，包括：
14、s41，基于充放电作为周期对电池数据进行分割后获得一次充放电周期内的电池数据；
15、s42，基于时间维度对每一个充放电周期内的动力电池温度t、动力电池电压volt、动力电池电流current和动力电池soc的变化率进行相关性分析，获得当前充放周期变化相关率θ及温度的校正系数θt；
16、s43，基于时间维度对单体电芯的每一个充放电周内的电芯温度dt、电芯电压dvolt和电芯电流dcurrent和电芯soc的变化率进行相关性分析，获得本次充放周期变化相关率dθ及温度的校正系数dθt；
17、s44，基于相关性分别计算电池组p及单体电芯dp的评价指标，计算原理为：
18、 （4）；
19、 （5）；
20、其中，r为电池组p调节系数，依据各品牌电池的历史数据统计学习得到。故该评价规则与电池品牌相关；dr为单体电芯dp调节系数。
21、优选的，所述s4的所述对动力电池电芯级的异常状态进行预测还能够采用电池状态评估模型进行，包括：
22、s41’，基于历史数据和机器学习算法对所述车辆电池多个特征的重要度进行分析，并析构所述多个特征之间的相关性；所述多个特征包括电压、电流和剩余电量；
23、s42’，基于所述多个特征之间的相关性和分类模型构建故障分类模型，将所述故障分类模型作为所述损伤诊断模型；
24、优选的，所述s5包括：
25、s51，用户通过检测发起系统并填写车辆信息和车辆vin码发起检测，所述检测发起系统包括但不限于以下形式：pc网页端、app、小程序等方式；所述车辆信息包括通过图像识别的行驶证信息；
26、s52，依据所述车辆vin码和所述行驶证信息解析车辆及其电池的相关静态信息；并基于所述相关静态信息查询电池的品牌系数及所述车辆的电池历史数据；
27、s53，基于所述电池的品牌系数及所述车辆本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述S3包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述S4的所述对动力电池电芯级的异常状态进行预测采用一致性相关分析法进行，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述S4的所述对动力电池电芯级的异常状态进行预测还能够采用电池状态评估模型进行，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述S5包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述S53通过计算电池放电温度一致性得分并基于所述电池放电温度一致性得分确定电池的综合健康状态及各电芯的健康状态；包括：
7.根据权利要求5所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述S53还能够通过计算电池内阻得分并基于所述电池内阻得分确定电池的综合健康状态及各电芯的健康状态；包括：
8.根据权利要求5所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述S53还能够通过计算电池自放电得分并基于所述电池自放电得分确定电池的综合健康状态及各电芯的健康状态；包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.一种基于数据的动力电池损伤检测系统，用于实施权利要求1-9任一所述的方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述s3包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述s4的所述对动力电池电芯级的异常状态进行预测采用一致性相关分析法进行，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述s4的所述对动力电池电芯级的异常状态进行预测还能够采用电池状态评估模型进行，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述s5包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，所述s53通过计算电...
【专利技术属性】
技术研发人员：羊铁军，马双，张铖，刘金龙，刘静，曹海洋，
申请(专利权)人：邦邦汽车销售服务北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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