[发明专利]基于大数据预测SOC的电池数据预处理系统及方法

权利要求书

1.一种基于大数据预测SOC的电池数据预处理系统，其特征在于：它包括电池温度预处理模块，所述电池温度预处理模块用于在电池未发生热失控故障时，判断t时刻电池温度采样值C_t是否在正常温度区间，若t时刻电池温度采样值C_t不在正常温度区间，则t时刻电池温度采样值C_t为温度伪值，对T_t和T_t’进行几何平均处理，确定修正后的电池温度BT_t，T_t为利用t-1时刻电池温度采样值C_t-1得到的电池温度计算值，T_t’为利用t+1时刻电池温度采样值C_t+1得到的电池温度计算值，T_t根据t-1时刻到t时刻的时间段内电池充放电过程中的产热量Q₁与t-1时刻电池温度采样值C_t-1计算得到，T_t’根据t时刻到t+1时刻的时间段内电池充放电过程中的产热量Q₂与t+1时刻电池温度采样值C_t+1计算得到；

若在电池未发生热失控故障时，t时刻电池温度采样值C_t在正常温度区间，则判断|C_t-(C_t-1+C_t+1)/2|是否大于设定温度阈值A，其中，C_t-1为t-1时刻电池温度值采样值，C_t+1为t+1时刻电池温度采样值；

如果|C_t-(C_t-1+C_t+1)/2|大于设定温度阈值A则t时刻温度采样值C_t为温度伪值，对T_t和T_t’进行几何平均处理，确定修正后的电池温度BT_t；

如果|C_t-(C_t-1+C_t+1)/2|小于等于温度阈值A，则t时刻温度采样值C_t为正常温度值，不进行电池温度数据预处理；

所述电池温度预处理模块对T_t和T_t’进行几何平均处理，确定修正后的电池温度BT_t的具体方式为：

首先，利用公式和计算T_t和T_t’，其中，Q₁为t-1时刻到t时刻的时间段内电池充放电过程中的产热量、Q₂为t时刻到t+1时刻的时间段内电池充放电过程中的产热量、c为电池比热容、m为电池质量，t为t时刻，V为电池总电压，I为电池充放电电流，ΔT₁为t-1到t时间段内的电池温升值，ΔT₂为t到t+1时间段内的电池温升值；然后，将T_t与T_t’进行几何平均处理

2.根据权利要求1所述的基于大数据预测SOC的电池数据预处理系统，其特征在于：电池温度预处理模块用于在电池发生热失控故障时不进行电池温度数据预处理，并进行报警。

3.根据权利要求1所述的基于大数据预测SOC的电池数据预处理系统，其特征在于：对数值小数点后一位进行四舍五入处理得到的整数作为该时刻修正后的电池温度BT_t。