【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及动力电池，特别是涉及一种新能源汽车动力电池热失控监测方法及系统。
技术介绍
1、电动汽车是一种可以减少尾气排放和降低运行成本的交通出行工具。随着对传统化石燃料依赖的减少以及环境保护意识的增强，电动汽车的需求正在快速增长。
2、然而，随着电动汽车保有量的逐渐增大，动力电池的安全问题也逐渐凸显，其中，动力电池在过充、过放、物理损伤或内部故障等情况下容易发生热失控，并且在短短几秒钟内，导致电动汽车起火或爆炸。由于反应时间非常短，极大地限制了驾乘人员逃离，进而造成财产损失和人员伤亡。如果能在动力电池热失控之前检测到其异常状态，并采取及时有效的措施进行干预，将能够避免动力电池起火的发生。当前，电动汽车动力电池热失控的风险问题尚未得到彻底解决，因此，及时识别和预判动力电池热失控问题变得尤为重要。
技术实现思路
1、鉴于上述状况，有必要针对如何及时识别和预判动力电池热失控问题的问题，提供一种新能源汽车动力电池热失控监测方法及系统。
2、一种新能源汽车动力电池热失控监测方法，应用于新能源汽车动力电池热失控监测系统，所述监测系统包括车载终端，以及当前与所述车载终端无线连接的云端，所述方法包括：
3、车载终端实时获取多个评估参数的数据，并进行滤波处理后，上传至云端，所述多个评估参数包括车辆的电池电压、工作电流、环境温度、环境烟雾浓度、电池包压力；
4、所述云端通过数字孪生技术预测动力电池是否有起火趋势；
5、若预测到有起火趋势，
6、若未预测到起火趋势，则所述云端检测各个所述评估参数的数据是否在正常区间范围内；
7、若任意一所述评估参数的数据不在正常区间范围内，则所述云端发送控制指令至所述车载终端，以使所述车载终端控制所述动力电池的输出；
8、若各个所述评估参数的数据均在正常区间范围内，则所述云端发送处理指令至所述车载终端；
9、当所述车载终端接收到所述处理指令时，将所述评估参数的数据与历史数据进行联动分析，并当分析结果为异常时，控制所述动力电池的输出。
10、进一步的，上述新能源汽车动力电池热失控监测方法，其中，所述云端通过数字孪生技术预测动力电池是否有起火趋势的步骤包括：
11、所述云端根据当前获取的评估参数的数据和上一次获取的评估参数的数据，采用拉格朗日插值法，预估下一次的评估参数数据；
12、计算所述预估的评估参数数据与标准数据的差值，并当所述差值超过阈值时，判定所述动力电池有起火趋势。
13、进一步的，上述新能源汽车动力电池热失控监测方法，其中，所述将所述评估参数的数据与历史数据进行联动分析的步骤包括：
14、将所述评估参数的当前数据值与历史数据的最大值和最小值进行比对；
15、若所述当前数据值比历史数据的最小值小，则将所述当前数据值赋给历史数据的最小值，反之则历史数据的最小值不变；
16、若所述当前数据值比历史数据的最大值大，则将所述当前数据值赋给历史数据的最大值，反之则历史数据的最大值不变；
17、将所述评估参数的数据值进行标准化处理，标准化处理公式为：
18、si是标准化后的值，xi是评估参数的当前数据值，min(x)和max(x)分别是该评估参数的历史数据的最小值和最大值；
19、为每个所述评估参分配一个权重，并将权重与对应的标准化后的数据值进行加权求和计算，得到状态得分；
20、根据所述状态得分确定分析结果。
21、进一步的，上述新能源汽车动力电池热失控监测方法，其中，所述方法还包括：
22、当所述云端预测到起火趋势，或检测到任意一所述评估参数的数据不在正常区间范围内时，所述云端发送预警至用户终端；
23、或当分析结果为异常时，所述车载终端发送预警至用户终端。
24、进一步的，上述新能源汽车动力电池热失控监测方法，其中，车载终端对评估参数的数据进行滤波处理的步骤包括：
25、对电池电压进行rc低通滤波后，再进行代码平均滤波处理；
26、对所述工作电流、环境温度、环境烟雾浓度、电池包压力进行均值滤波。
27、本专利技术还公开了一种新能源汽车动力电池热失控监测系统，所述监测系统包括车载终端，以及当前与所述车载终端无线连接的云端，
28、车载终端用于实时获取多个评估参数的数据，并进行滤波处理后，上传至云端，所述多个评估参数包括车辆的电池电压、工作电流、环境温度、环境烟雾浓度、电池包压力；
29、所述云端用于通过数字孪生技术预测动力电池是否有起火趋势，若预测到有起火趋势，则发送控制指令至所述车载终端，以使所述车载终端控制所述动力电池的输出，若未预测到起火趋势，则所述云端检测各个所述评估参数的数据是否在正常区间范围内；若任意一所述评估参数的数据不在正常区间范围内，则所述云端发送控制指令至所述车载终端，以使所述车载终端控制所述动力电池的输出；若各个所述评估参数的数据均在正常区间范围内，则所述云端发送处理指令至所述车载终端；
30、所述车载终端用于当接收到所述处理指令时，将所述评估参数的数据与历史数据进行联动分析，并当分析结果为异常时，控制所述动力电池的输出。
31、进一步的，上述新能源汽车动力电池热失控监测系统，其中，所述云端通过数字孪生技术预测动力电池是否有起火趋势的步骤包括：
32、所述云端根据当前获取的评估参数的数据和上一次获取的评估参数的数据，采用拉格朗日插值法，预估下一次的评估参数数据；
33、计算所述预估的评估参数数据与标准数据的差值，并当所述差值超过阈值时，判定所述动力电池有起火趋势。
34、进一步的，上述新能源汽车动力电池热失控监测系统，其中，所述云端还用于，当预测到起火趋势，或检测到任意一所述评估参数的数据不在正常区间范围内时，所述云端发送预警至用户终端；
35、所述车载终端还用于当分析结果为异常时，发送预警至用户终端。
36、进一步的，上述新能源汽车动力电池热失控监测系统，其中，所述将所述评估参数的数据与历史数据进行联动分析的步骤包括：
37、将所述评估参数的当前数据值与历史数据的最大值和最小值进行比对；
38、若所述当前数据值比历史数据的最小值小，则将所述当前数据值赋给历史数据的最小值，反之则历史数据的最小值不变；
39、若所述当前数据值比历史数据的最大值大，则将所述当前数据值赋给历史数据的最大值，反之则历史数据的最大值不变；
40、将所述评估参数的数据值进行标准化处理，标准化处理公式为：
41、si是标准化后的值，xi是评估参数的当前数据值，min(x)和max(x)分别是该评估参数的历史数据的最小值和最大值；
42、为每个所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新能源汽车动力电池热失控监测方法，应用于新能源汽车动力电池热失控监测系统，所述监测系统包括车载终端，以及当前与所述车载终端无线连接的云端，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的新能源汽车动力电池热失控监测方法，其特征在于，所述云端通过数字孪生技术预测动力电池是否有起火趋势的步骤包括：
3.如权利要求1所述的新能源汽车动力电池热失控监测方法，其特征在于，所述将所述评估参数的数据与历史数据进行联动分析的步骤包括：
4.如权利要求1所述的新能源汽车动力电池热失控监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的新能源汽车动力电池热失控监测方法，其特征在于，车载终端对评估参数的数据进行滤波处理的步骤包括：
6.一种新能源汽车动力电池热失控监测系统，所述监测系统包括车载终端，以及当前与所述车载终端无线连接的云端，其特征在于，
7.如权利要求6所述的新能源汽车动力电池热失控监测系统，其特征在于，所述云端通过数字孪生技术预测动力电池是否有起火趋势的步骤包括：
8.如权利要求6所述
9.如权利要求6所述的新能源汽车动力电池热失控监测系统，其特征在于，所述将所述评估参数的数据与历史数据进行联动分析的步骤包括：
...【技术特征摘要】
1.一种新能源汽车动力电池热失控监测方法，应用于新能源汽车动力电池热失控监测系统，所述监测系统包括车载终端，以及当前与所述车载终端无线连接的云端，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的新能源汽车动力电池热失控监测方法，其特征在于，所述云端通过数字孪生技术预测动力电池是否有起火趋势的步骤包括：
3.如权利要求1所述的新能源汽车动力电池热失控监测方法，其特征在于，所述将所述评估参数的数据与历史数据进行联动分析的步骤包括：
4.如权利要求1所述的新能源汽车动力电池热失控监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的新能源汽车动力电池热失控监测方法，其特征在于，车载终端对评估...
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