申请/专利权人：邦邦汽车销售服务(北京)有限公司

申请日：2024-04-07

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN117991108B

主分类号：G01R31/367

分类号：G01R31/367;G01R31/392;G01D21/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要：本发明公开一种基于数据的动力电池损伤检测方法，包括：读取车辆的电池数据；接收汽车动力电池大数据平台的数据，将汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行实时数据交互；对汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行预处理；构建损伤诊断模型，其中损伤诊断模型能够根据场景定义构建多个指标，从而对动力电池电芯级的异常状态进行预测，并结合损伤逻辑和或行业经验方案输出对于动力电池电芯级的维修建议，其中，多个指标包括：电池的温度一致性、电压一致性、绝缘漏电和电芯状态特征；基于预处理后的汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据以及损伤诊断模型对动力电池损伤情况进行检测。还公开了对应的检测系统。

主权项：1.一种基于数据的动力电池损伤检测方法，其特征在于，包括：S1，读取车辆的电池数据；其中，所述车辆的电池数据包含电池的静态数据和动态数据；所述静态数据包括车辆信息和电池信息，所述动态数据分为电池充放电数据、电池综合性能数据和电池单体数据；S2，接收汽车动力电池大数据平台的数据，将所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行实时数据交互；S3，对所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行预处理；S4，构建损伤诊断模型，其中所述损伤诊断模型能够根据场景定义构建多个指标，从而对动力电池电芯级的异常状态进行预测，并结合损伤逻辑和或行业经验方案输出对于动力电池电芯级的维修建议，其中，所述多个指标包括：电池的温度一致性、电压一致性、绝缘漏电和电芯状态特征；S5，基于预处理后的所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据以及所述损伤诊断模型对动力电池损伤情况进行检测；所述S3包括：S31，以标准化的数据字段定义对所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行分类加工，去除无效数据并存储关键数据；S32，基于技术场景定义对所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行数据清洗和分类；S33，基于电池基本信息、电池健康信息、充放电行为信息、电池安全故障信息和电池单体数据对所述汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行数据清洗和分类；所述S4的所述对动力电池电芯级的异常状态进行预测采用一致性相关分析法进行，包括：S41，基于充放电作为周期对电池数据进行分割后获得一次充放电周期内的电池数据；S42，基于时间维度对每一个充放电周期内的动力电池温度T、动力电池电压volt、动力电池电流current和动力电池SOC的变化率进行相关性分析，获得当前充放周期变化相关率θ及温度的校正系数θT；当前充放周期变化相关率θ及温度的校正系数θT的计算方式如下： （1）； （2）；其中，为任意两项之间的相关性，为各项指标相关性的平均值，Xi、Yi为第i个变量的观察值，、对应X、Y变量的平均值； （3）；其中：为最大温度，为最低温度，为最低温度到最高温度的时间，为最低温度到最高温度过程的平均速度；S43，基于时间维度对单体电芯的每一个充放电周内的电芯温度DT、电芯电压Dvolt和电芯电流Dcurrent和电芯SOC的变化率进行相关性分析，获得本次充放周期变化相关率Dθ及温度的校正系数DθT；S44，基于相关性分别计算电池组P及单体电芯DP的评价指标，计算原理为： （4）； （5）；其中，r为电池组P调节系数，依据各品牌电池的历史数据统计学习得到；Dr为单体电芯DP调节系数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司 一种基于数据的动力电池损伤检测方法与系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD