【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动汽车，特别是涉及一种电动汽车异常充电干扰下电池组容量估计方法。
技术介绍
1、据统计，交通业是全球第二大温室气体排放源。电动汽车在运行过程中不排放尾气，对改善环境质量十分有益。由于具有环境友好和驾驶容易等特点，以及随着人们环保意识的不断提高，电动汽车越来越受到青睐，市场占有率不断提高。作为电动汽车的核心部件，电池不仅影响着电动汽车的价格，还是电动汽车安全性和行驶距离的决定性影响因素。
2、容量是衡量电池性能的一个重要指标。它直接决定着车辆的行驶距离和使用时间。在使用过程中电池容量退化是一个不可回避的问题。从安全角度来说，通常需要电池的剩余容量不低于初始容量的80％。因此，对电动汽车电池容量进行准确估计是一个十分必要的技术问题。
3、目前，常用的电池容量估计方法有：直接测量法、基于荷电状态(state ofcharge，soc)的计算方法和数据驱动法等。数据驱动法是新近发展起来的一种方法，该类方法主要基于物联网和人工智能技术，尤其是深度学习技术。数据驱动法是直接从数据中学习规律和模式，然后对新数据做出分类或预测。但是，该类方法仍然需要准确的容量值作为样本标签。库伦计数法具有简单实用等特点，在实际中应用广泛。
4、电动汽车在充电过程中会遇到很多异常情况，比如数据采集异常、充电时断时续等。异常的充电数据会严重影响电池容量的估计，会导致现有技术估计的电池容量存在较大偏差。
技术实现思路
1、针对目前该领域现有技术的不足，本专利技术提供一
2、为了实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：
3、一种电动汽车异常充电干扰下电池组容量估计方法，包括：
4、参数设置模块、充电数据选取模块、充电数据异常检测模块、异常充电数据处理模块和最佳容量估计模块。所述参数设置模块，用于设置计算电池组容量所需的必要参数，这些参数主要有充电数据长度阈值、中断阈值和参考容量；所述充电数据选取模块，是指从测取的众多电池组信号中选取用于电池组容量估计的电流信号、电压信号、时间信号和soc信号；所述充电数据异常检测模块，用于对选取的充电数据进行分析，找出其存在的异常，所述异常包括数据长度异常、采样异常、电流异常、电压异常和soc异常；所述异常充电数据处理模块，用于对异常数据进行处理，消除异常数据的干扰。所述最佳容量估计模块，用于计算出合理的电池组容量值。
5、有益效果
6、本专利技术的方法通过对充电异常数据的特殊处理，可以实现充电异常情况下对电动汽车电池组容量的估计，避免充电异常对估计结果的干扰。与现有方法相比，本专利技术的方法具有合理的估计结果，具有广阔的市场应用前景。
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1.一种电动汽车异常充电干扰下电池组容量估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
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4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
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7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
【技术特征摘要】
1.一种电动汽车异常充电干扰下电池组容量估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
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4.根据权利要求...
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