【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及领域，尤其涉及一种电池自放电异常监控预警方法、系统、设备和介质。
技术介绍
1、随着环境污染和能源短缺等问题的日益加剧，污染排放严重、能源消耗大的传统燃油汽车引发了人们越来越多的担忧，具有节能环保优势的电动汽车逐渐受到了全球的关注。锂离子电池具有功率密度高、寿命长、维护成本低及无污染等特点，被广泛用作电动汽车的动力源。
2、现有的电动汽车中，单体电池常通过串、并联成组形式为系统提供电能。系统内所有单体电池需要在整个使用周期内保证良好的一致性，当一致性较差时会出现个别单体电池过充、过放、电池衰减速率不同和电池间温度差异大等现象，造成系统性能下降、寿命缩短和安全隐患增大。判断电池系统一致性的指标主要有容量、内阻、自放电率、平均放电电压。其中，测量自放电率最耗时，而且自放电会对电池的容量、内阻等产生影响。因此，实现自放电率的准确快速测量，对系统电池一致性的筛选至关重要。此外，严重的自放电可能导致电池的热失控，自放电率也是电池安全管理过程中重要的参考指标。而目前的自放电检测准确性较差，难以满足实际应用需求。
技术实现思路
1、鉴于以上现有技术存在的问题，本专利技术提出一种电池自放电异常监控预警方法、系统、设备和介质，主要解决现有自放电检测不准确的问题。
2、为了实现上述目的及其他目的，本专利技术采用的技术方案如下。
3、本申请提供一种电池自放电异常监控预警方法，包括：采集车辆电池的运行状态数据；将所述运行状态数据输入电池自放电预警模型，得到
4、在本申请一实施例中，所述静态数据的获取方式包括：搭建电池等效电路模型；基于所述电池等效电路模型对待测电池施加电流脉冲；将经过电流脉冲后的所述待测电池静置并获取静置最后阶段所述待测电池的端电压突降值，以计算对应的自放电等效电阻，建立所述对应关系。
5、在本申请一实施例中，将经过电流脉冲后的所述待测电池静置并获取静置最后阶段所述待测电池的端电压突降值，以计算对应的自放电等效电阻，建立所述对应关系的步骤包括：测量所述待测电池在静置最后阶段的电压变化情况；根据所述电压变化情况确定所述待测电池的自放电时间常数，并补偿过电压恢复期自放电导致的电压降，得到所述端电压突降值；根据所述端电压突降值计算所述电池等效电路模型的等效电容；基于所述等效电容和所述时间常数确定所述自放电等效电阻，以建立所述端电压突降值与自放电等效电阻的对应关系。
6、在本申请一实施例中，所述动态数据的获取方式包括：在使用状态下获取电池中各电池单体的端电压；根据所述端电压确定疑似故障电池单体；将所述疑似故障电池单体的电池参数与所述电池中其余正常电池单体的电池参数进行比对，以完成故障诊断，得到所述动态数据。
7、在本申请一实施例中，将所述疑似故障电池单体的电池参数与所述电池中其余正常电池单体的电池参数进行比对的步骤包括：通过最小二乘法和扩展卡尔曼滤波法的联合算法分别对所述疑似故障电池单体和所述正常电池单体进行电池参数评估，以基于评估结果进行对应电池参数比对。
8、在本申请一实施例中，在进行电池参数评估之前还包括：计算各所述正常电池单体的电池参数均值，以基于所述电池参数均值进行电池参数评估。
9、在本申请一实施例中，所述电池自放电预警模型的预训练过程包括：通过深度学习架构创建初始模型；基于所述静态数据和所述动态数据构建样本数据集，将所述样本数据集根据时间顺序划分为训练集、验证集和测试集；基于所述训练集和所述验证集对所述初始模型进行训练和模型参数调节，并基于所述测试集评估训练得到模型的性能，以将性能满足预设条件的模型作为所述电池自放电预警模型。
10、本申请还提供一种电池自放电异常监控预警系统，包括：数据采集模块，用于采集车辆电池的运行状态数据；状态预测模块，用于将所述运行状态数据输入电池自放电预警模型，得到电池状态预测信息，其中，所述电池自放电预警模型是基于静态数据和动态数据进行模型预训练得到，所述静态数据为电池静置状态下的电池的端电压突降值与自放电等效电阻值的对应关系，所述动态数据为电池使用状态下正常电池与自放电故障电池的电池参数之间的差异；异常处理模块，用于根据所述电池状态预测信息匹配对应的异常处理策略。
11、本申请还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的电池自放电异常监控预警方法的步骤。
12、本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的电池自放电异常监控预警方法的步骤。
13、如上所述，本申请提出的一种电池自放电异常监控预警方法、系统、设备和介质，具有以下有益效果。
14、本申请基于静置状态下电池端电压与自放电等效电阻值之间的对应关系以及正常电池与自放电故障电池之间的电池参数差异构建电磁自放电预警模型，通过该模型实时预测电池状态，可有效提高自放电异常监控预警的准确性，保障行车安全。
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1.一种电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，所述静态数据的获取方式包括：
3.根据权利要求2所述的电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，将经过电流脉冲后的所述待测电池静置并获取静置最后阶段所述待测电池的端电压突降值，以计算对应的自放电等效电阻，建立所述对应关系的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，所述动态数据的获取方式包括：
5.根据权利要求4所述的电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，将所述疑似故障电池单体的电池参数与所述电池中其余正常电池单体的电池参数进行比对的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，在进行电池参数评估之前还包括：计算各所述正常电池单体的电池参数均值，以基于所述电池参数均值进行电池参数评估。
7.根据权利要求1所述的电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，所述电池自放电预警模型的预训练过程包括：
8.一种电池自放电异常监控预
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的电池自放电异常监控预警方法的步骤。
10.一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的电池自放电异常监控预警方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，所述静态数据的获取方式包括：
3.根据权利要求2所述的电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，将经过电流脉冲后的所述待测电池静置并获取静置最后阶段所述待测电池的端电压突降值，以计算对应的自放电等效电阻，建立所述对应关系的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，所述动态数据的获取方式包括：
5.根据权利要求4所述的电池自放电异常监控预警方法，其特征在于，将所述疑似故障电池单体的电池参数与所述电池中其余正常电池单体的电池参数进行比对的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的电池自放电异常监控预警...
【专利技术属性】
技术研发人员：文倩，邓智勇，王佳敏，罗静，饶正丹，徐肖雅，尹鸿飞，岳泓亚，揭立柱，
申请(专利权)人：赛力斯汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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