[发明专利]动力电池系统安全风险动态评估方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种动力电池系统安全风险动态评估方法，其特征在于，包括：

获取当前阶段目标新能源汽车的电池单体电压数据矩阵和探针温度数据矩阵；所述电池单体电压数据矩阵的行方向代表电池单体电压数据，所述电池单体电压数据矩阵的列方向代表时间序列；所述探针温度数据矩阵的行方向代表探针温度数据，所述探针温度数据矩阵的列方向代表时间序列；

根据当前阶段目标新能源汽车的所述电池单体电压数据矩阵和所述探针温度数据矩阵，计算目标参数集；所述目标参数集包括动力电池系统最高电压参数矩阵、动力电池系统最低电压参数矩阵、动力电池系统电压极差参数矩阵、动力电池系统最高温度参数矩阵和动力电池系统温度极差参数矩阵；

对当前阶段目标新能源汽车的所述目标参数集中的每个参数矩阵进行参数分布差异计算，并选取分布差异值按照从大到小排列的前N个特征区间确定为所述参数矩阵对应的N个特征区间；

对当前阶段目标新能源汽车的每个所述参数矩阵对应的每个特征区间进行离散隶属度处理，确定每个所述特征区间的隶属度值；

根据当前阶段目标新能源汽车的每个所述参数矩阵对应的每个特征区间的隶属度值和贝叶斯网络模型，确定当前阶段目标新能源汽车的安全风险级别。

2.根据权利要求1所述的一种动力电池系统安全风险动态评估方法，其特征在于，所述贝叶斯网络模型的确定过程为：

获取样本数据集；所述样本数据集包括历史阶段事故新能源汽车的电池单体电压数据矩阵和探针温度数据矩阵、以及历史阶段正常新能源汽车的电池单体电压数据矩阵和探针温度数据矩阵；

根据所述样本数据集中的电池单体电压数据矩阵和探针温度数据矩阵，计算每辆新能源汽车的样本参数集；所述样本参数集包括动力电池系统最高电压参数矩阵、动力电池系统最低电压参数矩阵、动力电池系统电压极差参数矩阵、动力电池系统最高温度参数矩阵和动力电池系统温度极差参数矩阵；

对历史阶段每辆新能源汽车的所述样本参数集中的每个参数矩阵进行参数分布差异计算，并选取分布差异值按照从大到小排列的前N个特征区间确定为所述参数矩阵对应的N个特征区间；

对历史阶段每辆新能源汽车的每个所述参数矩阵对应的每个特征区间进行离散隶属度处理，确定每个所述特征区间的隶属度值；

根据历史阶段每辆新能源汽车的每个所述参数矩阵对应的每个特征区间的隶属度值、以及每辆新能源汽车的属性，训练贝叶斯网络，得到贝叶斯网络模型；所述属性为事故新能源汽车或正常新能源汽车。

3.根据权利要求2所述的一种动力电池系统安全风险动态评估方法，其特征在于，获取样本数据集，具体包括：

对新能源汽车大数据平台中相同车型或者相同电池型号的事故新能源汽车的全生命周期数据进行收集，生成事故新能源汽车数据集；

对新能源汽车大数据平台中相同车型或者相同电池型号的正常新能源汽车的全生命周期数据进行收集，生成正常新能源汽车数据集；

根据所述事故新能源汽车数据集，得到历史阶段事故新能源汽车的电池单体电压数据矩阵和探针温度数据矩阵；

根据所述正常新能源汽车数据集，得到历史阶段正常新能源汽车的电池单体电压数据矩阵和探针温度数据矩阵。

4.根据权利要求2所述的一种动力电池系统安全风险动态评估方法，其特征在于，对历史阶段每辆新能源汽车的所述样本参数集中的每个参数矩阵进行参数分布差异计算，并选取分布差异值按照从大到小排列的前N个特征区间确定为所述参数矩阵对应的N个特征区间；具体包括：

对历史阶段每辆新能源汽车的所述样本参数集中的每个参数矩阵执行第一操作，以确定每个所述参数矩阵对应的N个特征区间；

所述第一操作为：

根据所述参数矩阵中的所有数据，统计所述参数矩阵的参数分布，并对比参数分布差异，确定多个特征区间；

计算每个特征区间的分布差异值，并按照从大到小的顺序，将前N个分布差异值对应的特征区间确定为所述参数矩阵对应的N个特征区间。