【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池防爆预测领域，特别涉及一种电池防爆预测方法及装置。
技术介绍
1、目前，锂离子动力电池作为当前新能源汽车的核心部件，其安全性问题一致饱受关注，尤其是电池爆炸、发热失控等核心安全问题急需解决，新能源汽车行业急需有效的热失控防爆方案来应对消费者的质疑。
2、但是，现有的电池防爆预测方法及装置只是通过从起始电芯发生热失控到目标电芯发生热失控并产生热辐射来确定电池包预测起火时间，并未对电池中每个异常子电池的预测爆炸率进行计算，并未根据所有异常子电池的预测爆炸率更有针对性地选择出电池的防爆介入措施。例如公开号为“cn113673102a”、专利名称为“一种电池包预测起火时间计算方法、装置及设备”，其方法包括以下步骤：获取起始电芯发生热失控到同一模组的目标电芯发生热失控的第一时间。起始电芯的火焰半径和目标电芯的火焰半径存在重叠部分。从起始电芯发生热失控到目标电芯发生热失控并产生热辐射的过程中，重叠部分被热辐射预设数量次。确定重叠部分所属电芯到终止电芯之间最短热联锁路径对应的最小热失控次数。热联锁次数和最小热失控间隔时间的乘积为第二时间。第三时间为目标电芯发生热失控到重叠部分所属电芯发生热失控的时间。第四时间为从终止电芯发生热失控到防爆阀漏火的时间。第一时间、第二时间、第三时间和第四时间的和为电池包预测起火时间。但是该专利只是通过电芯发生热失控到目标电芯发生热失控并产生热辐射来确定电池包预测起火时间，并未预测出电池中每个异常子电池的预测爆炸率，也未根据所有异常子电池的预测爆炸率更有针对性地选择出电池的防爆介入措施
3、因此，本专利技术提出了一种电池防爆预测方法及装置。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种电池防爆预测方法及装置，用以根据电池在每个抽样时刻的实时参数获得电池在每个抽样时刻的温度系数，根据电池的基础信息和每个异常子电池的正负极温度数据构建每个异常子电池的发热矩阵，便于后续异常子电池的预测爆炸率的计算，根据每个异常子电池的发热矩阵和电池在每个抽样时刻的温度系数，更精确地获得每个异常子电池的预测爆炸率，并根据所有异常子电池的预测爆炸率更有针对性地选择出电池的防爆介入措施。
2、本专利技术提供一种电池防爆预测方法，包括：
3、s1：获取电池在预设时间段内的正负极温度数据，并基于正负极温度数据将电池内所有子电池进行分类，获得电池的所有正常子电池和所有异常子电池；
4、s2：获取电池的基础信息及电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数，基于电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数，获得电池在预设时间段内每个抽样时刻的温度系数，基于电池的基础信息和每个异常子电池的正负极温度数据获得每个异常子电池的发热矩阵；
5、s3：基于每个异常子电池的发热矩阵和电池在每个抽样时刻的温度系数，获得每个异常子电池的预测爆炸率，并基于所有异常子电池的预测爆炸率获得电池的爆炸预测结果，基于电池的爆炸预测结果获得防爆介入措施。
6、优选的，电池防爆预测方法，s1：获取电池在预设时间段内的正负极温度数据，并基于正负极温度数据将电池内所有子电池进行分类，获得电池的所有正常子电池和所有异常子电池，包括：
7、基于设置在电池内每个子电池的正负极两端的温度传感器，获取电池内每个子电池的正负极两端的温度监测值，作为电池在预设时间段内的正负极温度数据；
8、基于正负极温度数据将电池内所有子电池进行分类，获得电池的所有正常子电池和所有异常子电池。
9、优选的，电池防爆预测方法，基于正负极温度数据将电池内所有子电池进行分类，获得电池的所有正常子电池和所有异常子电池，包括：
10、将预设时间段内从起始时刻起每隔单位时间的时刻都作为抽样时刻，确定出电池内每个子电池的正负极两端在每个抽样时刻的的温度监测数值的均值，作为每个子电池在对应抽样时刻的的异常判定温度；
11、确定出单个子电池在所有抽样时刻的异常判定温度的均值及标准差，并将对应均值与二倍标准差之和，当作对应子电池的温度比较值；
12、将每个子电池的最后一个抽样时刻的异常判定温度和温度比较值作为每个子电池在当前时刻的异常判定温度和温度比较值，判断出电池内每个子电池在当前时刻的异常判定温度是否大于对应子电池的温度比较值，若是，则判定对应子电池为异常子电池，否则，判定对应子电池为正常子电池。
13、优选的，电池防爆预测方法，s2：获取电池的基础信息及电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数，基于电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数，获得电池在预设时间段内每个抽样时刻的温度系数，基于电池的基础信息和每个异常子电池的正负极温度数据获得每个异常子电池的发热矩阵，包括：
14、获取电池的外壳厚度、每个子电池的长度、电池极柱长度及电池额定电量，作为电池的基础信息；
15、获取电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时剩余电量和电池外壳实时温度，作为电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数；
16、基于电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数和电池的基础信息获得电池在预设时间段内每个抽样时刻的温度系数；
17、基于电池的基础信息和每个异常子电池在所有抽样时刻的正负极温度数据获得每个异常子电池的发热矩阵，其中，异常子电池在所有抽样时刻的温度数据包括异常子电池的正负极两端在所有抽样时刻的温度监测值。
18、优选的，电池防爆预测方法，基于电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数和电池的基础信息获得电池在预设时间段内每个抽样时刻的温度系数，包括：
19、基于电池的基础信息确定出电池额定电量，并将每个抽样时刻的实时参数中的实时剩余电量与电池额定电量之商，当作电池在每个抽样时刻的电量比；
20、将每个抽样时刻的电池实时参数中的电池外壳实时温度与预设电池初始温度的商值，与对应抽样时刻的电池电量比之积，当作电池在对应抽样时刻的温度系数，获得电池在每个抽样时刻的温度系数。
21、优选的，电池防爆预测方法，基于电池的基础信息和每个异常子电池在所有抽样时刻的正负极温度数据获得每个异常子电池的发热矩阵，包括：
22、基于电池的基础信息确定出每个子电池的长度，将每个异常子电池在每个抽样时刻的正负极温度数据中的正负极两端的温度监测数值之差，与对应异常子电池的长度的商值，作为每个异常子电池在每个抽样时刻的第一传热值；
23、基于电池的基础信息中确定出电池极柱长度，将距每个异常子电池最近的其余异常子电池作为对应异常子电池的导热子电池，并将每个异常子电池的正极端温度监测数值和对应的导热子电池的正极端温度监测数值之间的差值，与对应异常子电池和对应的导热子电池的最小电池极柱连接距离的商值，作为每个异常子电池在每个抽样时刻的第二传热值；
24、基于电池的基础信息确定出电池的外壳厚度，将每个异常子电池的正负极两端的温度监测数值中的较大值，与电池的外壳厚度的商值，作为每个异常子本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电池防爆预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电池防爆预测方法，其特征在于，S1：获取电池在预设时间段内的正负极温度数据，并基于正负极温度数据将电池内所有子电池进行分类，获得电池的所有正常子电池和所有异常子电池，包括：
3.根据权利要求2所述的一种电池防爆预测方法，其特征在于，基于正负极温度数据将电池内所有子电池进行分类，获得电池的所有正常子电池和所有异常子电池，包括：
4.根据权利要求1所述的一种电池防爆预测方法，其特征在于，S2：获取电池的基础信息及电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数，基于电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数，获得电池在预设时间段内每个抽样时刻的温度系数，基于电池的基础信息和每个异常子电池的正负极温度数据获得每个异常子电池的发热矩阵，包括：
5.根据权利要求4所述的一种电池防爆预测方法，其特征在于，基于电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数和电池的基础信息获得电池在预设时间段内每个抽样时刻的温度系数，包括：
6.根据权利要求4所述的一种电池防爆预测方法，其特征在
7.根据权利要求6所述的一种电池防爆预测方法，其特征在于，基于每个异常子电池在所有抽样时刻的第一传热值、第二传热值及第三传热值，获得每个异常子电池的发热矩阵，包括：
8.根据权利要求1所述的一种电池防爆预测方法，其特征在于，S3：基于每个异常子电池的发热矩阵和电池在每个抽样时刻的温度系数，获得每个异常子电池的预测爆炸率，并基于所有异常子电池的预测爆炸率获得电池的爆炸预测结果，基于电池的爆炸预测结果获得防爆介入措施，包括：
9.根据权利要求1所述的一种电池防爆预测方法，其特征在于，S302：基于所有异常子电池的预测爆炸率获得电池的爆炸预测结果，基于电池的爆炸预测结果获得防爆介入措施，包括：
10.一种电池防爆预测装置，其特征在于，用于执行权利要求1至9中任一所述的一种电池防爆预测方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种电池防爆预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电池防爆预测方法，其特征在于，s1：获取电池在预设时间段内的正负极温度数据，并基于正负极温度数据将电池内所有子电池进行分类，获得电池的所有正常子电池和所有异常子电池，包括：
3.根据权利要求2所述的一种电池防爆预测方法，其特征在于，基于正负极温度数据将电池内所有子电池进行分类，获得电池的所有正常子电池和所有异常子电池，包括：
4.根据权利要求1所述的一种电池防爆预测方法，其特征在于，s2：获取电池的基础信息及电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数，基于电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数，获得电池在预设时间段内每个抽样时刻的温度系数，基于电池的基础信息和每个异常子电池的正负极温度数据获得每个异常子电池的发热矩阵，包括：
5.根据权利要求4所述的一种电池防爆预测方法，其特征在于，基于电池在预设时间段内每个抽样时刻的实时参数和电池的基础信息获得电池在预设时间段内每个抽样时刻的温度系数，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘加永，李小丰，于田水，
申请(专利权)人：中科科凌北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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