[发明专利]一种动力电池在线安全预警方法、系统及换电站

权利要求书

1.一种动力电池在线安全预警方法，其特征在于，至少包括如下步骤：

步骤S10，采集换电站内车辆动力电池充电过程中的电压数据；

步骤S11，对所采集的电压数据进行数据清洗处理，去除存在缺失或异常的电压数据；

步骤S12，基于经验模态分解(EMD)去掉经过数据清洗后的电压数据的高频部分；

步骤S13，设定滑动窗口的大小和滑动步长大小；

步骤S14，计算充电过程中电压数据在当前滑动窗口内振幅、方差、峭度因子数值；

步骤S15，将计算出来的当前滑动窗口内振幅、方差、峭度因子数值与预设定的阈值进行比较；

步骤S16，如果比较结果为至少一数值超出预设定的阈值，则进行预警处理；否则，将滑动窗口向前移动一个滑动步长，流程转至步骤S14，继续进行计算比较判断，直至完成动力电池充电过程。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S11进一步包括：

针对采集到的电压数据中某一数据缺失，选择删除该时间点所有监测状态数据；

针对采集到的零的数据，删除该时间点对应的所有监测状态数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S12进一步包括：

基于经验模态分解(EMD)，将经过数据清洗后的电压数据分解为多个含有单一频率成分的固有模态函数，保留固有模态函数其中低频部分，过滤掉高频影响，从而获得充电过程中电压的趋势线。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述步骤S14中，所述振幅为窗口内数据最大值与最小值的差值，方差用于衡量数据在均值两侧的波动程度，峭度因子用于衡量数据的平缓程度。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括：

采集固定数量个同种型号健康的动力电池监测数据，针对充电状态下的电压数据，计算监测数据所有滑动窗口内振幅、方差、峭度因子三种统计学量的数值；

将上述三种统计学量计算值的最大值与最小值，规定为该型号电池在此安全预警模型中的阈值；

其中，其中健康电池的评价指标为自该电池采集数据时间点起至少半年之内不会发生各类相关故障。

6.一种动力电池在线安全预警系统，其特征在于，至少包括：

采集单元，用于采集换电站内车辆动力电池充电过程中的电压数据；

清洗处理单元，用于对所采集的电压数据进行数据清洗处理，去除存在缺失或异常的电压数据；

去噪处理单元，用于基于经验模态分解(EMD)去掉经过数据清洗后的电压数据的高频部分；

窗口参数设定单元，用于设定滑动窗口的大小和滑动步长大小；

数值计算单元，用于计算充电过程中电压数据在当前滑动窗口内振幅、方差、峭度因子数值；

比较单元，用于将计算出来的当前滑动窗口内振幅、方差、峭度因子数值与预设定的阈值进行比较；

预警处理单元，用于在所述比较单元的比较结果为至少一数值超出预设定的阈值，则进行预警处理；否则，将滑动窗口向前移动一个滑动步长，继续进行计算比较判断，直至完成动力电池充电过程。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述清洗处理单元，进一步包括：

缺失数据处理单元，用于针对采集到的电压数据中某一数据缺失，选择删除该时间点所有监测状态数据；

异常数据处理单元，用于针对采集到的零的数据，删除该时间点对应的所有监测状态数据。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述去噪处理单元进一步用于：

基于经验模态分解(EMD)，将经过数据清洗后的电压数据分解为多个含有单一频率成分的固有模态函数，保留固有模态函数其中低频部分，过滤掉高频影响，从而获得充电过程中电压的趋势线。