【技术实现步骤摘要】
本申请涉及锂离子电池，特别是涉及一种车载电池组健康状态检测方法、装置、设备及产品。
技术介绍
1、近年来，电动汽车因其节能环保的优点而发展迅猛，锂离子电池组是其核心部件之一。然而，锂离子电池组易受工作环境影响，若出现剧烈的外部环境变化，锂离子电池组会产生不可逆转的性能衰退过程，严重时甚至会引发起火爆炸的安全事故，进而造成人员财产的损失。出于安全性考虑，监测电池组状态显得十分重要，锂离子电池组健康状态是其中一个重要指标。这一指标能反映电池组在使用过程中老化的程度，电池组管理系统以此为依据，指导电池组使用过程中的充放电决策，可在一定程度上延长电池组的使用寿命，降低电池组使用成本。
2、目前，电池组健康状态的检测方法主要包括基于实验测量的方法以及基于等效模型的方法。其中，实验测量法旨在使用专业的实验仪器，对电池组进行充放电等实验，直接测量实验过程中电池组表现出来的一些物理量。然而，实验测量法需要专业人员使用拥有较高精度的实验仪器去测量，对精度要求很高，实际工况下往往难以满足；电池组的等效模型主要包括电化学模型和等效电路模型，基于电化学模型的方法普遍存在因复杂的偏微分方程导致求解困难和计算量较大的问题，且参数数量较多，难以准确得到参数值。电池组的等效电路模型参数来源于特定实验工况，当在其他工况下应用该模型时，精度会明显下降。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种车载电池组健康状态检测方法、装置、设备及产品，提高车载电池组健康状态检测的精度。
2、为实现上述目的，
3、第一方面，本申请提供了一种车载电池组健康状态检测方法，包括：
4、获取车辆的当前充电数据；
5、对所述当前充电数据进行特征提取，得到当前特征信息；
6、根据所述当前特征信息，采用电池组健康状态检测模型，确定车辆的电池组的当前健康状态；所述电池组健康状态检测模型为预先根据训练样本集基于optuna框架搭建的机器学习模型；所述训练样本集中包括多组历史特征信息和对应的历史健康状态。
7、可选地，在对所述当前充电数据进行特征提取，得到当前特征信息之前，所述车载电池组健康状态检测方法还包括：
8、对所述当前充电数据进行遗漏数据补充以及错误数据删除处理。
9、可选地，所述当前特征信息包括电池组健康特征。
10、可选地，所述当前充电数据包括电池组在恒流充电段内每个采样点的充入电量以及电压；所述电池组健康特征包括每个区间的编号以及每个区间内的峰值特征；
11、对所述当前充电数据进行特征提取，得到当前特征信息，具体包括：
12、根据电池组在恒流充电段内每个采样点的充入电量以及电压，得到车辆恒流充电段的容量增量曲线；
13、根据所述容量增量曲线中峰的数量和分布，对所述容量增量曲线进行划分，得到多个区间；
14、对每个所述区间依次进行编号；
15、提取每个区间内的峰值特征；所述峰值特征包括容量增量的极大值，以及所述极大值对应的电压值。
16、可选地，所述当前充电数据包括车辆充电时的累计行驶里程、恒流充电段的充电时间、电池组在恒流充电段内每个采样点的电压、电流以及荷电状态；
17、所述当前特征信息包括车辆恒流充电段的充电时间、充电初始电压、平均充电电流、初始荷电状态、终止荷电状态以及所述累计行驶里程；
18、所述充电初始电压为电池组在恒流充电段内第一个采样点处的电压；
19、所述平均充电电流为电池组在恒流充电段内所有采样点处的电流的平均值；
20、所述初始荷电状态为电池组在恒流充电段内第一个采样点处的荷电状态；
21、所述终止荷电状态为电池组在恒流充电段内最后一个采样点处的荷电状态。
22、可选地，所述训练样本集的获取过程包括：
23、获取车辆多个历史充电过程中的历史充电数据；
24、针对车辆的任一历史充电过程，对所述历史充电过程中的历史充电数据进行特征提取，得到所述历史充电过程对应的历史特征信息；
25、获取所述历史充电过程中电池组在恒流充电段内每个采样点的历史充入电量以及历史荷电状态；
26、根据所述历史荷电状态，将所述历史充电过程中的恒流充电段划分为若干充电段；
27、根据所述历史充入电量以及所述历史荷电状态，计算所述历史充电过程中每个充电段的电池组容量；
28、根据每个历史充电过程中每个充电段的电池组容量，计算每个历史充电过程对应的历史健康状态。
29、可选地，根据每个历史充电过程中每个充电段的电池组容量，计算每个历史充电过程对应的历史健康状态，具体包括：
30、针对车辆的任一历史充电过程，对所述历史充电过程中的电池组容量进行离群点剔除，得到所述历史充电过程对应的候选电池组容量；
31、对所述候选电池组容量求均值，得到所述历史充电过程对应的预估电池组容量；
32、对全部历史充电过程对应的预估电池组容量进行随机噪声去除，得到每个历史充电过程对应的实际电池组容量；
33、分别根据每个历史充电过程对应的实际电池组容量，计算每个历史充电过程对应的历史健康状态。
34、第二方面，本申请提供了一种车载电池组健康状态检测装置，包括：
35、数据获取模块，用于获取车辆的当前充电数据；
36、特征提取模块，用于对所述当前充电数据进行特征提取，得到当前特征信息；
37、电池组健康状态检测模块，用于根据所述当前特征信息，采用电池组健康状态检测模型，确定车辆的电池组的当前健康状态；所述电池组健康状态检测模型为预先根据训练样本集基于optuna框架搭建的机器学习模型；所述训练样本集中包括多组历史特征信息和对应的历史健康状态。
38、第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在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以实现上述的车载电池组健康状态检测方法。
39、第四方面，本申请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上述的车载电池组健康状态检测方法。
40、根据本申请提供的具体实施例，本申请具有了以下技术效果：
41、本申请提供了一种车载电池组健康状态检测方法、装置、设备及产品，通过提取特征信息以及搭建机器学习模型，降低了电池组健康状态检测模型的复杂程度；结合optuna框架对机器学习模型的超参数进行优化，进一步提高了车载电池组健康状态检测的精度。
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1.一种车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，所述车载电池组健康状态检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，在对所述当前充电数据进行特征提取，得到当前特征信息之前，所述车载电池组健康状态检测方法还包括：
3.根据权利要求1所述的车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，所述当前特征信息包括电池组健康特征。
4.根据权利要求3所述的车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，所述当前充电数据包括电池组在恒流充电段内每个采样点的充入电量以及电压；所述电池组健康特征包括每个区间的编号以及每个区间内的峰值特征；
5.根据权利要求1所述的车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，所述当前充电数据包括车辆充电时的累计行驶里程、恒流充电段的充电时间、电池组在恒流充电段内每个采样点的电压、电流以及荷电状态；
6.根据权利要求1所述的车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，所述训练样本集的获取过程包括：
7.根据权利要求6所述的车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，根据每个历史充电过程中每个
8.一种车载电池组健康状态检测装置，应用于权利要求1-7中任一项所述的车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，所述车载电池组健康状态检测装置包括：
9.一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在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以实现权利要求1-7中任一项所述的车载电池组健康状态检测方法。
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1-7中任一项所述的车载电池组健康状态检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，所述车载电池组健康状态检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，在对所述当前充电数据进行特征提取，得到当前特征信息之前，所述车载电池组健康状态检测方法还包括：
3.根据权利要求1所述的车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，所述当前特征信息包括电池组健康特征。
4.根据权利要求3所述的车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，所述当前充电数据包括电池组在恒流充电段内每个采样点的充入电量以及电压；所述电池组健康特征包括每个区间的编号以及每个区间内的峰值特征；
5.根据权利要求1所述的车载电池组健康状态检测方法，其特征在于，所述当前充电数据包括车辆充电时的累计行驶里程、恒流充电段的充电时间、电池组在恒流充电段内每个采样点的电压、电流以及荷电状态；
<...【专利技术属性】
技术研发人员：王立业，马春晓，岳圆，王丽芳，廖承林，张志刚，
申请(专利权)人：中国科学院电工研究所，
类型：发明
国别省市：
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