[发明专利]一种动力电池在线安全预警方法、系统及换电站

说明书

本发明公开了一种动力电池在线安全预警方法，其包括：采集换电站内车辆动力电池充电过程中的电压数据；进行数据清洗处理，基于经验模态分解(EMD)去掉其中的高频部分；设定滑动窗口的大小和滑动步长大小；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；并与预设定的阈值进行比较；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，继续进行计算比较判断，直至完成动力电池充电过程。本发明还公开了相应的系统以及换电站。实施本发明，可以低成本，且快速有效地识别出动力电池的异常情况。

技术领域

本发明涉及换电站内电池安全预警技术领域，特别提出了一种动力电池在线安全预警方法、系统及换电站。

背景技术

随着新能源汽车的快速发展，汽车保有量快速增长，人们对于汽车电池安全性和可靠性也更加关注。同时，网络安全、数据安全等新问题的出现，使新能源汽车安全的内涵与外延也在发生变化。

现在常见的安全预警策略，计算量过大，难以实现实时的在线监测，甚至易导致预警不及时。同时，考虑到换电站内电池充电过程监测数据量大，由采集系统问题造成的数据异常或环境及系统本身的高频干扰易造成预警误报。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种动力电池在线安全预警方法、系统及换电站，可以低成本，且快速有效地识别出动力电池的异常情况。

为解决上述技术问题，作为本发明的一方面，提供一种动力电池在线安全预警方法，其至少包括如下步骤：

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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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。