[发明专利]一种全景理论分析的二值优化的电池异常检测方法

权利要求书

1.一种全景理论分析的二值优化的电池异常检测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

步骤1：以Δt为采样时间，测量时间长度为T的n个运行中的电池单体的电压和电流数据，构成m维特征向量，并归一化同一特性下的若干个电池特征值；包括如下具体步骤：

步骤1.1：以Δt为采样时间，测量时间长度为T的n个运行中的电池单体的电压和电流数据，其中U_i(t)和I_i(t)表示第i个样本在第t时刻的电压值和电流值，i＝1,2,…,n；

步骤1.2：定义步骤1.1所得电压和电流数据的关键特征变量为x_j，j＝1,2,…,m，组成特征向量X＝[x₁ x₂ … x_m]，包括：最大电压差值、最大电流差值、平均电压、平均电流、电量对电压的最大变化率，计算第i个样本的特征值X(i)＝[x₁(i) x₂(i) … x_m(i)]，标幺各个特征值获得特征向量Y＝[y₁ y₂ … y_m]，其中第i个样本的第s个特征值标幺为

步骤2：定义用于n个电池单体异常检测的0-1二进制编码个体形式、长度以及度量评价二进制编码个体进行n个电池单体分组的目标函数，形成用于步骤3中遗传演化过程中优化方向的评判；具体过程如下：

步骤2.1：定义与n个异常检测的电池单体样本数量等长的二进制编码个体，在第s个编码个体可表示为CI_s＝[a_s,1 a_s,2 … a_s,n]，编码个体长度等于编码位数n，第j个编码位a_s,j取值为0或者1，即a_s,j∈{0,1},j＝1,2,...,n；

步骤2.2：定义二进制编码个体对n个电池单体分组的目标函数Fitness，形成以此二进制编码个体形成n个电池单体分组的度量计算；具体过程包括如下步骤：

步骤2.2.1：假设第s个二进制编码个体为CI_s＝[a_s,1 a_s,2 … a_s,n]，其中第j个编码位a_s,j∈{0,1},j＝1,2,...,n；

步骤2.2.2：根据步骤1.2中各电池的特征向量计算电池间的距离d，其中第i个电池单体与第j个电池单体的距离

步骤2.2.3：根据步骤2.2.1中第s个二进制编码个体的编码位异同计算电池间的匹配度p_s，其中在第s个二进制编码个体下第i个电池单体与第j个电池单体的匹配度即可由二进制编码个体的第i和j位编码位的同或运算得到；

步骤2.2.4：定义n个电池单体的权重值为ω_i，默认n个电池单体等价，ω_i＝1，i＝1,2,…,n，若侧重某电池异常状态通过适当调整权重值ω_i完成；

步骤2.2.5：基于全景理论原理并由步骤2.2.1～2.2.4可以计算出由第s个二进制编码个体形成的n个电池单体分组的度量即目标函数值：

步骤3：根据步骤2中二进制编码个体编码的度量评价函数计算过程，完成遗传优化下的电池异常检测；具体过程包括如下步骤：

步骤3.1：定义遗传算法的选择率P_s、交叉率P_c、变异率P_m以及最大迭代次数为G，令迭代次数g＝0，基于步骤2中编码个体的定义方法，随机生成N个编码个体其中第g次迭代中第i个编码个体为编码长度为n，其中第j个编码位

步骤3.2：根据步骤3.1的N个编码个体，利用步骤2.2中的目标函数计算过程，计算各编码个体的目标函数值

步骤3.3：对所得在第g代的N个编码个体下的目标函数值序列排序，选择最大的个值以及对应的编码个体表示向下取整符号；

步骤3.4：随机两两组合步骤3.3中选择的个编码个体进行交叉操作，形成个新编码串具体过程包括如下步骤：

步骤3.4.1：若为偶数，则随机选择两两组合步骤3.3中选择的个编码个体组成对编码个体；若为奇数，则随机选出一个编码串不进行组对，其余个编码个体组成个对编码个体，令h＝1；

步骤3.4.2：产生一个[0,1]的随机数c₁，若c₁P_c，则进入步骤3.4.3；若c₁P_c，则在第h对编码个体的随机编码位处交叉编码；

步骤3.4.3：判断h是否小于H，若是，h＝h+1返回步骤3.4.2；若否，则获得个新编码个体进入步骤3.5；

步骤3.5：对步骤3.4所得交叉后的个编码个体的每个进行变异操作，更新个编码串具体过程包括如下步骤：

步骤3.5.1：令si＝1，bj＝1；

步骤3.5.2：产生一个[0,1]的随机数c₂，若c₂P_m，则进入步骤3.5.3；若c₂P_m，则对第si个编码个体的第bj个编码位进行如下变异操作，即0变成1或者1变成0；

步骤3.5.3：判断bj是否小于n，若是，则bj＝bj+1并返回步骤3.5.2；若否，则变异更新完第si个编码个体进入步骤3.5.4；

步骤3.5.4：判断si是否小于若是，则si＝si+1，令bj＝1并返回步骤3.5.2；若否，则变异更新完全部个编码个体进入步骤3.6；

步骤3.6：令g＝g+1，将经步骤3.4交叉和3.5变异所得的个编码个体与步骤3.3保留的个较小目标函数值的编码个体，组成新的N个编码个体

步骤3.7：根据步骤3.6所得新的N个编码个体编码位数值，基于步骤2.2计算各编码个体下的目标函数值；

步骤3.8：计算步骤3.7所得N个编码个体下目标函数值序列的最小值，记录最小值目标函数值所对应的编码个体，记为minCh(^g)；判断g是否小于G，若是，则返回步骤3.3；若否，则进入步骤4；

步骤4：分析最小值目标函数值所对应的编码个体下0和1编码位的数量以及各编码对应电池单体样本在特征空间中的位置，判断出异常电池单体；具体过程包括如下步骤：

步骤4.1：统计最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于0的数量为n₀，等于1的数量为n₁，即n₀+n₁＝n，定义异常值比重参数δ；

步骤4.2：判断n₀或n₁是否等于0，若是，则n个电池单体无异常；若否，则进入步骤4.3；

步骤4.3：若n₀δ×n，则定义最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于0所对应点n₀个电池单体为异常；若n₁δ×n，则定义最小值目标函数值所对应的编码个体的编码位中等于1所对应点n₁个电池单体为异常。