【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种磷酸铁锂电池失效预测方法、装置、计算机设备和介质。
技术介绍
1、磷酸铁锂电池是一种具有高理论比容量、工作电压稳定、化学稳定性优良及安全性高的锂离子电池，被广泛应用于便携式电子设备、新能源汽车和储能电站之中。然而当前的研究仅聚焦于提升磷酸铁锂的电化学性能，而忽略了对其改性后或在复杂环境下的失效讨论。失效预测能够帮助研究人员理解和优化电池的工作原理及性能表现，并减少试验和实验周期，节约研发成本和资源投入。
2、现有技术中，对磷酸铁锂电池失效预测通常是对已有实测寿命数据进行分析，通过拟合函数模型，确定电池在多次循环中的失效情况，得到电池失效结果。
3、该方式虽然能够完成电池失效的预测，但存在耗时长、效率低的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低预测时长、提高预测效率的磷酸铁锂电池失效预测方法、装置、计算机设备和介质。
2、第一方面，本申请提供了一种磷酸铁锂电池失效预测方法，包括：
3、获取待测电池的电芯失效数据；电芯失效数据包括电芯结构变化数据和电芯性质变化数据；
4、将电芯失效数据输入至失效预测模型，得到待测电池的电芯失效结果；失效预测模型是基于图卷积神经网络和长短期神经网络构建得到的。
5、在其中一个实施例中，失效预测模型的训练方法，包括：
6、对样本电池在失效环境下的电芯结构的变化情况进行仿真，得到样本电芯失效数据；
8、其中，失效环境包括元素掺杂环境、碳包覆环境和高湿环境中的至少一种。
9、在其中一个实施例中，对样本电池在失效环境下的电芯结构的变化情况进行仿真，得到样本电芯失效数据，包括：
10、对样本电池在失效环境下的电芯结构的变化情况进行仿真，得到原始电芯失效数据；其中，原始电芯失效数据包括原始电芯结构变化数据；
11、对原始电芯失效数据进行数据增强处理，得到样本电池的样本电芯失效数据。
12、在其中一个实施例中，对样本电池在失效环境下的电芯结构的变化情况进行仿真，得到原始电芯结构变化数据，包括：
13、获取样本电池在正常环境下的电芯结构对应的原始电芯结构数据；
14、对样本电池在失效环境下的电芯结构的变化情况进行仿真，得到失效电芯结构数据；
15、根据失效电芯结构数据和原始电芯结构数据，确定原始电芯结构变化数据。
16、在其中一个实施例中，根据失效电芯结构数据和原始电芯结构数据，确定原始电芯结构变化数据，包括：
17、根据失效电芯结构数据和原始电芯结构数据之间的差值，确定电芯结构差异数据；
18、根据电芯结构差异数据与失效电芯结构数据之间的比值，确定原始电芯结构变化数据。
19、在其中一个实施例中，将电芯失效数据输入至失效预测模型，得到待测电池的失效结果，包括：
20、将电芯失效数据输入至图卷积神经网络中，得到待测电池的电芯失效特征；
21、将电芯失效特征输入至长短期神经网络中，得到待测电池的电芯失效结果。
22、第二方面，本申请还提供了一种磷酸铁锂电池失效预测装置，包括：
23、数据获取模块，用于获取待测电池的电芯失效数据；电芯失效数据包括电芯结构变化数据和电芯性质变化数据；
24、失效预测模块，用于将电芯失效数据输入至失效预测模型，得到待测电池的电芯失效结果；失效预测模型是基于图卷积神经网络和长短期神经网络构建得到的。
25、第三方面，本申请还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以下步骤：
26、获取待测电池的电芯失效数据；电芯失效数据包括电芯结构变化数据和电芯性质变化数据；
27、将电芯失效数据输入至失效预测模型，得到待测电池的电芯失效结果；失效预测模型是基于图卷积神经网络和长短期神经网络构建得到的。
28、第四方面，本申请还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以下步骤：
29、获取待测电池的电芯失效数据；电芯失效数据包括电芯结构变化数据和电芯性质变化数据；
30、将电芯失效数据输入至失效预测模型，得到待测电池的电芯失效结果；失效预测模型是基于图卷积神经网络和长短期神经网络构建得到的。
31、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
32、获取待测电池的电芯失效数据；电芯失效数据包括电芯结构变化数据和电芯性质变化数据；
33、将电芯失效数据输入至失效预测模型，得到待测电池的电芯失效结果；失效预测模型是基于图卷积神经网络和长短期神经网络构建得到的。
34、上述磷酸铁锂电池失效预测方法、装置、计算机设备和介质，获取待测电池的电芯失效数据；电芯失效数据包括电芯结构变化数据和电芯性质变化数据；将电芯失效数据输入至失效预测模型，得到待测电池的电芯失效结果；失效预测模型是基于图卷积神经网络和长短期神经网络构建得到的。本申请通过失效预测模型对电芯失效数据进行解析，可以直接确定出待测电池是否失效，提高了待测电池失效的准确性和预测效率。
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1.一种磷酸铁锂电池失效预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述失效预测模型的训练方法，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对样本电池在失效环境下的电芯结构的变化情况进行仿真，得到样本电芯失效数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对样本电池在失效环境下的电芯结构的变化情况进行仿真，得到原始电芯结构变化数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述失效电芯结构数据和所述原始电芯结构数据，确定所述原始电芯结构变化数据，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述电芯失效数据输入至失效预测模型，得到所述待测电池的失效结果，包括：
7.一种磷酸铁锂电池失效预测装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种磷酸铁锂电池失效预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述失效预测模型的训练方法，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对样本电池在失效环境下的电芯结构的变化情况进行仿真，得到样本电芯失效数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对样本电池在失效环境下的电芯结构的变化情况进行仿真，得到原始电芯结构变化数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述失效电芯结构数据和所述原始电芯结构数据，确定所述原始电芯结构变化数据，包括：
6.根据权利要求1所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：王国庆，陈钼，徐鹏飞，李世拯，李小兵，黄登甲，窦闹喜，李荣，汪凯蔚，杨文生，
申请(专利权)人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所工业和信息化部电子第五研究所中国赛宝实验室，
类型：发明
国别省市：
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