CN114274777B - 一种电池异常监控方法、***及车辆 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种电池异常监控方法、***及车辆，包括：采集车辆ε天内的车辆信号数据；数据清洗；计算各单体电池的ΔSOC值；统计各单体电池的ΔSOC波动周期数；检查各单体电池t时刻波动周期前的ΔSOC波动周期个数是否满足大于预设个数阈值M，过滤掉不满足条件的单体电池；计算各单体电池ΔSOC的自偏差下降值；检查各单体电池ΔSOC的自偏差值
是否大于预设ΔSOC自偏差值阈值X，以及检查各单体电池ΔSOC按照时间先后顺序连续W个自偏差下降值
之和是否大于自偏差下降值阈值Y；若检若任一个为是，则该电池存在异常。本发明从电动汽车电池组中各单体自放电特性和单体一致性维度，定期监控各单体电池SOC的变化情况，能够提前发现整包电池中潜在的异常风险，并发出预警。
Description
技术领域
本发明属涉及电池异常监控技术领域，尤其涉及针对车辆的电池异常监控技术。
背景技术
电动汽车为了满足续航里程、超长时间循环寿命等，现有的动力电池都是由多个单体电池组成，并构成一个整包电池组。在动力电池在成组之前，需要对单体电池的自放电特性和一致性进行检验和筛选，自放电低和一致性好的单体电池会被组合成电池组，若整包电池组中的单体电池出现异常，会直接影响着整包电池组的健康和寿命，所以对电池组中的各单体电池的异常监控非常重要。目前现有的电池异常监控，大部分主要都是针对电池自身化学反应、电池温度、环境温度、日常充放电行为等，这些方案可在一定程度上进行有效的电池异常监控，但缺乏对整包电池组中的各单体电池的自放电状况、一致性状况等方面的监控。
发明内容
本发明的目的是提供一种电池异常监控方法、***及车辆，通过从电动汽车电池组中各单体自放电特性和单体一致性维度，对单体电池进行监控，提前发现整包电池组中潜在的异常风险。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明提供了一种电池异常监控方法，其步骤包括：
采集车辆ε天内的车辆信号数据，其中，信号数据包括车架号、时间、单体电压、里程、SOC、车速、总电压、总电流和充电状态。
将采集到的车辆信号数据进行数据清洗；
根据数据清洗后的信号数据，计算各个单体电池的ΔSOC值，各个单体电池的ΔSOC值计算公式为：
其中i表示单体电池编号，
表示t时刻单体电池i的SOC值；/>
表示t时刻单体电池i的ΔSOC值；/>
表示t时刻单体电池SOC的中位数SOCmedian。
分别统计各车辆单体电池的ΔSOC波动周期数，记录为
个，/>
表示t时刻前单体i的波动周期个数。单体电池的ΔSOC波动周期表示在连续时间内，单体电池ΔSOC值呈现连续上升或连续下降趋势的周期性表现，单体电池ΔSOC值每出现一次连续上升或下降就代表一个波动周期。
分别检查各个单体电池t时刻波动周期前的ΔSOC波动周期个数是否满足大于预设个数阈值M，过滤掉不满足条件的单体电池，保留满足条件的单体电池。
计算各单体电池ΔSOC的自偏差下降值，其中各单体电池ΔSOC自偏差下降值得计算公式为：
其中，
为单体电池i在t时刻与t-1时刻的自偏差值的差异值，即单体电池i在t时刻的自偏差下降值；/>
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表示单体电池i在t时刻波动周期前M个波动周期的ΔSOC最低值。
分别检查各单体电池ΔSOC的自偏差值
是否大于预设ΔSOC自偏差值阈值X，以及分别检查各单体电池ΔSOC按照时间先后顺序连续W个自偏差下降值/>
之和是否大于自偏差下降值阈值Y。若检查到电池包内存在单体电池ΔSOC的自偏差值/>
大于预设ΔSOC自偏差值阈值X，或者检查到电池包内存在单体电池ΔSOC连续W次自偏差下降值/>
之和大于自偏差下降值阈值Y，则该电池存在异常。
进一步，所述将采集到的车辆信号数据进行数据清洗，具体执行以下步骤：
检查电池信号数据，是否存在异常数据并过滤掉检出的异常数据；
检查车辆上电后首条采集的数据的有效性并过滤掉检测出的无效数据。
进一步，所述检查车辆上电后首条采集的数据的有效性并过滤掉检测出的无效数据，具体执行以下步骤：
检查车辆上电后首条数据时间与上一次行驶或充电事件最后一条数据的时间间隔是否小于R1，若是，则为无效数据并过滤掉该条无效数据；其中，R1表示数据产生的时间间隔，0.5≤R1≤2,单位：小时。
检查车辆上电后首条数据SOC与上一次行驶或充电事件最后一条数据SOC值的差异是否大于R2，若是，则为无效数据并过滤掉该条无效数据；其中，R2表示两条数据的SOC差异，0≤R2≤1。
检查车辆上电后首条数据累计行驶里程与上一次行驶或充电事件最后一条数据累计行驶里程的差异是否大于R3，若是，则为无效数据并过滤掉该条无效数据，其中，R3表示两条数据累计里程之间的差异值，0≤R3≤1，单位：km。
进一步，所述计算t时刻单体电池SOC的中位数SOCmedian，具体执行以下步骤：
先将各个不同单体电池在t时刻的SOC值升序排列，选取该时刻单体电池的SOC中位数SOCmedian。
进一步，所述计算t时刻各单体电池的SOC值，具体执行以下步骤：
提取各单体电池电压值；
查询单体电池电压值和OCV-SOC映射表，得到各单体电池的SOC值。
进一步，2≤X≤6，2≤Y≤8。
进一步，2≤W≤5。
进一步，3≤M≤6。
本发明还提供一种电池异常监控***，包括存储器和处理器，所述存储器内有计算机可读程序，所述计算机可读程序被控制器调用时，能执行所述电池异常监控方法的步骤。
本发明还提供一种车辆，包括所述的电池异常监控***。
本发明与现有技术相比较具有以下优点：
本发明提出的电池异常监控方法、***及车辆，从电动汽车电池组中各单体自放电特性和单体一致性维度，对车辆电池组定期监控各单体电池SOC的变化情况，检查各单体电池是否发生异常，能够提前发现整包电池中潜在的异常风险，并发出预警。
附图说明
图1为本发明电池异常监控方法的结构示意图
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。
参见图1所示，本实施例公开了一种电池异常监控方法，步骤包括：
采集车辆ε天内的车辆信号数据，其中，信号数据包括车架号、时间、单体电压、里程、SOC、车速、总电压、总电流和充电状态。
将采集到的车辆信号数据进行数据清洗；
根据数据清洗后的信号数据，计算各个单体电池的ΔSOC值，各个单体电池的ΔSOC值计算公式为：
其中i表示单体电池编号，
表示t时刻单体电池i的SOC值；/>
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表示t时刻单体电池SOC的中位数SOCmedian。
分别统计各车辆单体电池的ΔSOC波动周期数，记录为
个，/>
表示t时刻前单体i的波动周期个数。单体电池的ΔSOC波动周期表示在连续时间内，单体电池ΔSOC值呈现连续上升或连续下降趋势的周期性表现，单体电池ΔSOC值每出现一次连续上升或下降就代表一个波动周期。
分别检查各个单体电池t时刻波动周期前的ΔSOC波动周期个数是否满足大于预设个数阈值M，过滤掉不满足条件的单体电池，保留满足条件的单体电池。
计算各单体电池ΔSOC的自偏差下降值，其中各单体电池ΔSOC自偏差下降值得计算公式为：
其中，
为单体电池i在t时刻与t-1时刻的自偏差值的差异值，即单体电池i在t时刻的自偏差下降值；/>
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表示单体电池i在t时刻波动周期前M个波动周期的ΔSOC最低值。
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大于预设ΔSOC自偏差值阈值X，或者检查到电池包内存在单体电池ΔSOC连续W次自偏差下降值/>
之和大于自偏差下降值阈值Y，则该电池存在异常。
在本实施例中,10≤ε≤30
在本实施例中，2≤X≤6，2≤Y≤8。
在本实施例中，2≤W≤5。
在本实施例中，3≤M≤6。
在本实施例中，所述分别统计各单体电池ΔSOC的波动周期的个数，具体执行以下步骤：
将各单体电池ΔSOC值按时间排序，再标记并统计各单体电池ΔSOC的波动周期。
在本实施例中，所述将采集到的车辆信号数据进行数据清洗，具体执行以下步骤：
检查电池信号数据，是否存在异常数据并过滤掉检出的异常数据；
检查车辆上电后首条采集的数据的有效性并过滤掉检测出的无效数据。
电池信号数据包括单体电池电压、SOC、总电压、总电流和充电状态。异常数据包括空值和超出正常区间。例如，在某时刻采集到的单体电池电压值不在电压值的区间范围内或者是空值。异常数据会对后续步骤中计算电池单体ΔSOC产生干扰。
在本实施例中，所述检查车辆上电后首条采集的数据的有效性并过滤掉检测出的无效数据，具体执行以下步骤：
检查车辆上电后首条数据时间与上一次行驶或充电事件最后一条数据的时间间隔是否小于R1，若是，则为无效数据并过滤掉该条无效数据；其中，R1表示数据产生的时间间隔，0.5≤R1≤2,单位：小时。
检查车辆上电后首条数据SOC与上一次行驶或充电事件最后一条数据SOC值的差异是否大于R2，若是，则为无效数据并过滤掉该条无效数据；其中，R2表示两条数据的SOC差异，0≤R2≤1。
检查车辆上电后首条数据累计行驶里程与上一次行驶或充电事件最后一条数据累计行驶里程的差异是否大于R3，若是，则为无效数据并过滤掉该条无效数据，其中，R3表示两条数据累计里程之间的差异值，0≤R3≤1，单位：km。
在本实施例中，所述计算t时刻单体电池SOC的中位数SOCmedian，具体执行以下步骤：
先将各个不同单体电池在t时刻的SOC值升序排列，选取该时刻单体电池的SOC中位数SOCmedian。
在本实施例中，所述计算t时刻各单体电池的SOC值，具体执行以下步骤：
提取各单体电池电压值。
查询单体电池电压值和OCV-SOC映射表，得到各单体电池的SOC值。
本实施例还公开了一种电池异常监控***，包括存储器和处理器，所述存储器内有计算机可读程序，所述计算机可读程序被控制器调用时，能执行所述电池异常监控方法的步骤。
本实施例还公开了一种车辆，包括所述的电池异常监控***。
本发明的电池异常监控方法、***及车辆，从电动汽车电池组中各单体自放电特性和单体一致性维度，对车辆电池组定期监控各单体电池SOC的变化情况，检查各单体电池是否发生异常，能够提前发现整包电池中潜在的异常风险，并发出预警。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (8)
1.一种电池异常监控方法，其特征在于，包括步骤：
采集车辆ε天内的车辆信号数据；
将采集到的车辆信号数据进行数据清洗；
根据数据清洗后的信号数据，计算各个单体电池的ΔSOC值；
其中i表示单体电池编号，
表示t时刻单体电池i的SOC值；/>
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表示t时刻单体电池SOC的中位数SOCmedian，计算t时刻单体电池SOC的中位数SOCmedian是先将各个不同单体电池在t时刻的SOC值升序排列，再选取该时刻单体电池的SOC中位数SOCmedian；
分别统计各车辆单体电池的ΔSOC波动周期数，记录为
个，/>
表示t时刻前单体i的波动周期个数；
分别检查各个单体电池t时刻波动周期前的ΔSOC波动周期个数是否满足大于预设个数阈值M，过滤掉不满足条件的单体电池，保留满足条件的单体电池；
计算各单体电池ΔSOC的自偏差下降值，计算公式为：
其中，
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之和是否大于自偏差下降值阈值Y；若检若任一个为是，则该电池存在异常。
2.根据权利要求1所述的电池异常监控方法，其特征在于，所述车辆信号数据包括车架号、时间、单体电压、里程、SOC、车速、总电压、总电流和充电状态。
3.根据权利要求1所述的电池异常监控方法，其特征在于，所述将采集到的车辆信号数据进行数据清洗，具体是：
检查电池信号数据，是否存在异常数据并过滤掉检出的异常数据；
检查车辆上电后首条采集的数据的有效性并过滤掉检测出的无效数据。
4.根据权利要求3所述的电池异常监控方法，其特征在于，所述检查车辆上电后首条采集的数据的有效性并过滤掉检测出的无效数据，具体执行以下步骤：
检查车辆上电后首条数据时间与上一次行驶或充电事件最后一条数据的时间间隔是否小于R1，若是，则为无效数据并过滤掉该条无效数据；其中，R1表示数据产生的时间间隔，0.5≤R1≤2,单位：小时；
检查车辆上电后首条数据SOC与上一次行驶或充电事件最后一条数据SOC值的差异是否大于R2，若是，则为无效数据并过滤掉该条无效数据；其中，R2表示两条数据的SOC差异，0≤R2≤1；
检查车辆上电后首条数据累计行驶里程与上一次行驶或充电事件最后一条数据累计行驶里程的差异是否大于R3，若是，则为无效数据并过滤掉该条无效数据，其中，R3表示两条数据累计里程之间的差异值，0≤R3≤1，单位：km。
5.根据权利要求1所述的电池异常监控方法，其特征在于，所述计算t时刻各单体电池的SOC值，具体执行以下步骤：
提取各单体电池电压值；
查询单体电池电压值和OCV-SOC映射表，得到各单体电池的SOC值。
6.根据权利要求1-5任一项所述的电池异常监控方法，其特征在于，10≤ε≤30，2≤X≤6，2≤Y≤8，2≤W≤5，3≤M≤6。
7.一种电池异常监控***，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器内有计算机可读程序，所述计算机可读程序被控制器调用时，能执行如权利要求1-6任一所述电池异常监控方法的步骤。
8.一种车辆，其特征在于，包括如权利要求7所述的电池异常监控***。
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