CN117895119A - 锂电池热失控预警***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及热失控预警技术领域，具体为锂电池热失控预警***及方法，***包括状态监测模块、异常识别模块、行为分析模块、决策支持模块、预警信号发生模块、风险评估模块、应急响应模块。本发明中，通过采用时间序列分析、孤立森林算法、快速傅里叶变换、支持向量机、因果关系分析、***动力学模型、多准则决策分析、模糊逻辑控制、蒙特卡洛模拟和PID控制器，对锂电池热失控风险的高效预警和管理，该***能够分析温度趋势、电压异常点和电流频率特性，识别与历史异常模式关联的新模式，深入分析异常发生的潜在原因及其对电池性能的影响，从而实现针对性的预警和响应措施选择，通过技术的应用，显著提高了预警准确性、响应时效性和风险管理能力。
Description
技术领域
本发明涉及热失控预警技术领域，尤其涉及锂电池热失控预警***及方法。
背景技术
热失控预警技术领域是一项专注于电化学能源存储***安全管理的技术。热失控是指电池内部发生的一系列放热反应自我加速的过程，可能导致电池温度失控上升，从而引发热失控事件，包括火灾和***。该领域旨在识别并预防锂电池过热导致的安全风险。
其中，锂电池热失控预警***是专门用于监控锂电池状态，提前识别热失控风险并采取预防措施的技术***。其目的是通过早期检测可能导致电池过热的异常状态，从而防止热失控事件的发生，保护电池***的安全，防止财产损失和人员伤害。该***旨在达到高效率的风险预警，实时性的状态监测，以及快速的安全响应能力，以最大限度地减少电池热失控带来的潜在风险。
传统***依赖于简单的监测和预警机制，缺乏对复杂数据的深度分析和综合利用能力，导致无法准确预测和识别潜在的热失控风险，以及缺乏***性的风险评估和应急响应策略，使得在面对电池热失控潜在风险时反应不及时或措施不准确。这种技术和方法上的不足，增加了热失控事件发生的风险，导致电池性能下降、使用寿命缩短甚至安全事故，给用户和环境带来潜在的危害。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的锂电池热失控预警***及方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：锂电池热失控预警***包括状态监测模块、异常识别模块、行为分析模块、决策支持模块、预警信号发生模块、风险评估模块、应急响应模块；
所述状态监测模块基于实时监控数据，采用时间序列分析方法，分析温度趋势，采用孤立森林算法对电压进行异常点检测，再利用快速傅里叶变换，分析电流频率特性，识别不规则波动，生成状态指标记录；
所述异常识别模块基于状态指标记录，采用支持向量机，分析状态指标的多维数据空间，识别与历史异常模式关联的新模式，生成确定的异常模式；
所述行为分析模块基于确定的异常模式，采用因果关系分析方法，确定异常发生的潜在原因，采用***动力学模型，评估异常模式对电池性能的潜在影响，生成行为解析记录；
所述决策支持模块基于行为解析记录，采用多准则决策分析，分析差异化响应策略的效果，选择最优预警级别和响应措施，生成决策计划；
所述预警信号发生模块基于决策计划，采用模糊逻辑控制算法，根据预警级别和响应策略设计预警信号，对信号强度和形式进行调整，并匹配差异化级别的预警需求，生成差异化预警信号；
所述风险评估模块基于确定的异常模式和行为解析记录，采用蒙特卡洛模拟，进行风险概率分布模拟，量化风险等级，评估潜在的影响范围和严重程度，生成风险评级记录；
所述应急响应模块基于差异化预警信号和风险评级记录，采用PID控制器，调整充放电策略或激活冷却措施的参数设置，匹配监测数据的变化，最小化潜在风险，生成应急措施。
作为本发明的进一步方案，所述状态指标记录包括温度变化趋势数据、电压异常指标、电流频率波动特征，所述确定的异常模式包括新识别的温度异常模式、电压突变事件、非正常电流波动模式，所述行为解析记录包括异常起因分析结果、异常对电池性能影响的预测，所述风险评级记录包括风险发生概率的计算结果、影响程度的评估结果、风险等级的分类。
作为本发明的进一步方案，所述状态监测模块包括温度监测子模块、电压监测子模块、电流监测子模块；
所述温度监测子模块基于实时监控数据，采用自回归移动平均模型，对电池温度数据进行时间序列分析，识别温度变化的周期性和随机性模式，生成温度趋势分析结果；
所述电压监测子模块基于温度趋势分析结果，采用孤立森林算法，对温度调整后的电压数据进行异常点分析，识别不符合正常运行模式的电压突变，生成电压异常检测结果；
所述电流监测子模块基于电压异常检测结果，应用快速傅里叶变换，对电流信号进行频域分析，识别电流中的异常频率成分和不规则波动，生成状态指标记录。
作为本发明的进一步方案，所述异常识别模块包括模式学习子模块、模式比对子模块、异常判断子模块；
所述模式学习子模块基于状态指标记录，采用支持向量机，分析电池状态指标的多维数据空间，学习和区分电池运行的正常模式与异常模式，生成模式学习库；
所述模式比对子模块基于模式学习库，利用支持向量机，对新采集的电池状态指标进行分析，并与已学习的模式进行匹配比对，识别新出现的与历史异常关联的模式，生成模式比对结果；
所述异常判断子模块基于模式比对结果，利用决策树算法，根据模式关联性和特征差异，对比较结果进行逻辑判断，确定电池状态的异常性质，生成确定的异常模式。
作为本发明的进一步方案，所述行为分析模块包括原因推断子模块、风险模拟子模块、影响评价子模块；
所述原因推断子模块基于确定的异常模式，采用贝叶斯网络，构建因果关系图，通过概率推理，分析潜在原因对异常发生的影响性，并评估多因素对异常模式的贡献，生成原因推断结果；
所述风险模拟子模块基于原因推断结果，应用蒙特卡洛模拟，进行随机样本生成，通过样本对电池性能潜在影响的概率分布进行模拟，建立异常事件对电池性能影响的状况，生成风险模拟结果；
所述影响评价子模块基于风险模拟结果，采用决策树分析，通过构建差异化决策路径，评估异常模式在差异条件下对电池性能和安全性影响的程度和范围，并预估长期后果，生成行为解析记录。
作为本发明的进一步方案，所述决策支持模块包括预警级别确定子模块、响应策略方案子模块、优化调整子模块；
所述预警级别确定子模块基于行为解析记录，采用层次分析法，对预警级别进行评估，通过对比分析多级别的适用性和有效性，评估异常的严重程度和影响范围，确定最优预警级别，生成预警级别决策结果；
所述响应策略方案子模块基于预警级别决策结果，使用逻辑回归分析，对差异化响应措施的影响进行量化预测，根据预测结果和情况制定响应策略，生成策略匹配方案；
所述优化调整子模块基于策略匹配方案，采用遗传算法，对参数进行优化，匹配差异化应急情况和预警级别，评估响应策略的预防和干预效果，生成决策计划。
作为本发明的进一步方案，所述预警信号发生模块包括信号设计子模块、信号发生子模块、接口对接子模块；
所述信号设计子模块基于决策计划，采用模糊逻辑控制算法，根据预警级别和响应策略设计预警信号，包括对信号强度和形式的调整，匹配信号至差异级别的预警需求，生成初步预警信号设计；
所述信号发生子模块基于初步预警信号设计，应用数字信号处理技术，对信号频率、幅度和持续时间参数进行调整，并评估信号在传输过程中的准确性和识别度，生成调整后的预警信号；
所述接口对接子模块基于调整后的预警信号，采用通信接口协议技术，传输信号至目标设备，并确定信号的发生和传递，生成差异化预警信号。
作为本发明的进一步方案，所述风险评估模块包括风险计算子模块、影响预估子模块、严重程度分类子模块；
所述风险计算子模块基于确定的异常模式和行为解析记录，采用蒙特卡洛模拟，对风险事件概率分布进行模拟，通过随机抽样评估差异化风险发生的概率和影响范围，生成风险概率分布结果；
所述影响预估子模块基于风险概率分布结果，利用统计分析方法，对异常事件导致的电池性能下降和安全性问题进行分析，评估潜在的影响范围和程度，生成影响预估结果；
所述严重程度分类子模块基于影响预估结果，利用风险等级划分方法，对预测的风险进行等级分类，并根据预测的影响程度和范围对风险进行划分，生成风险评级记录。
作为本发明的进一步方案，所述应急响应模块包括措施设计子模块、自动执行子模块、效果监测子模块；
所述措施设计子模块基于差异化预警信号和风险评级记录，采用代理模型，根据预警信号和风险等级，设计充放电策略和冷却措施参数，生成适应性方案；
所述自动执行子模块基于适应性方案，应用PID控制器，自动调整充放电参数或激活冷却措施，并根据实时数据动态优化措施，减少异常事件的潜在风险，生成自动执行记录；
所述效果监测子模块基于自动执行记录，采用实时数据监测和分析技术，持续追踪执行效果，并评估措施对电池性能和安全性影响的效果，生成应急措施。
锂电池热失控预警方法，所述锂电池热失控预警方法基于上述锂电池热失控预警***执行，包括以下步骤：
S1：基于实时监控数据，采用自回归移动平均模型，对温度数据进行序列分析，识别温度变化趋势，使用孤立森林算法对电压数据进行异常点检测，标识出不符合正常运行模式的电压值，利用快速傅里叶变换，分辨异常的电流波动，生成状态指标记录；
S2：基于所述状态指标记录，采用支持向量机，对电池状态的多维数据进行分析，识别与已知历史异常模式关联的新异常模式，生成确定的异常模式；
S3：基于所述确定的异常模式，采用因果关系分析方法，分析异常发生的潜在原因，运用***动力学模型，评估异常模式对电池性能造成的潜在影响，生成行为解析记录；
S4：基于所述行为解析记录，应用多准则决策分析，对差异化响应策略进行效果分析，通过比较策略的匹配性和效能，选择最优的预警级别和响应措施，生成决策计划；
S5：基于所述决策计划，运用模糊逻辑控制算法设计预警信号，根据预定的预警级别和响应策略调整信号强度和形式，并匹配差异化预警需求，生成差异化预警信号；
S6：基于所述差异化预警信号，使用蒙特卡洛模拟，进行风险评估，通过模拟获取差异风险等级的概率分布，并利用PID控制器，调整充放电参数或启动冷却措施，生成应急措施。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过采用时间序列分析、孤立森林算法、快速傅里叶变换、支持向量机、因果关系分析、***动力学模型、多准则决策分析、模糊逻辑控制、蒙特卡洛模拟和PID控制器，实现对锂电池热失控风险的高效预警和管理。该***能够精确分析温度趋势、电压异常点和电流频率特性，识别与历史异常模式关联的新模式，深入分析异常发生的潜在原因及其对电池性能的影响，从而实现针对性的预警和响应措施选择。通过技术的应用，显著提高了预警准确性、响应时效性和风险管理能力，有效降低了热失控事件发生的概率和潜在影响，保障了电池使用的安全性和稳定性。
附图说明
图1为本发明的***流程图；
图2为本发明的***框架示意图；
图3为本发明的状态监测模块流程图；
图4为本发明的异常识别模块流程图；
图5为本发明的行为分析模块流程图；
图6为本发明的决策支持模块流程图；
图7为本发明的预警信号发生模块流程图；
图8为本发明的风险评估模块流程图；
图9为本发明的应急响应模块流程图；
图10为本发明的方法步骤示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：锂电池热失控预警***包括状态监测模块、异常识别模块、行为分析模块、决策支持模块、预警信号发生模块、风险评估模块、应急响应模块；
状态监测模块基于实时监控数据，采用时间序列分析方法，分析温度趋势，采用孤立森林算法对电压进行异常点检测，再利用快速傅里叶变换，分析电流频率特性，识别不规则波动，生成状态指标记录；
异常识别模块基于状态指标记录，采用支持向量机，分析状态指标的多维数据空间，识别与历史异常模式关联的新模式，生成确定的异常模式；
行为分析模块基于确定的异常模式，采用因果关系分析方法，确定异常发生的潜在原因，采用***动力学模型，评估异常模式对电池性能的潜在影响，生成行为解析记录；
决策支持模块基于行为解析记录，采用多准则决策分析，分析差异化响应策略的效果，选择最优预警级别和响应措施，生成决策计划；
预警信号发生模块基于决策计划，采用模糊逻辑控制算法，根据预警级别和响应策略设计预警信号，对信号强度和形式进行调整，并匹配差异化级别的预警需求，生成差异化预警信号；
风险评估模块基于确定的异常模式和行为解析记录，采用蒙特卡洛模拟，进行风险概率分布模拟，量化风险等级，评估潜在的影响范围和严重程度，生成风险评级记录；
应急响应模块基于差异化预警信号和风险评级记录，采用PID控制器，调整充放电策略或激活冷却措施的参数设置，匹配监测数据的变化，最小化潜在风险，生成应急措施。
状态指标记录包括温度变化趋势数据、电压异常指标、电流频率波动特征，确定的异常模式包括新识别的温度异常模式、电压突变事件、非正常电流波动模式，行为解析记录包括异常起因分析结果、异常对电池性能影响的预测，风险评级记录包括风险发生概率的计算结果、影响程度的评估结果、风险等级的分类。
在状态监测模块中，***基于实时监控数据对锂电池的温度、电压和电流进行连续监控，温度数据通过时间序列分析方法进行趋势分析，首先对温度数据进行序列化处理，然后采用移动平均或指数平滑技术提取温度变化趋势，从而识别导致热失控的温度上升模式，对于电压数据，***采用孤立森林算法进行异常点检测，通过构建随机森林，对电压数据点进行孤立评分，高评分的数据点被视为异常点，有效识别电压突变事件，电流数据则通过快速傅里叶变换（FFT）分析其频率特性，该过程中FFT将时间域的电流信号转换为频域信号，分析其频率分布，识别非正常电流波动模式，这三种技术的综合应用生成了包含温度变化趋势、电压异常指标和电流频率波动特征的状态指标记录，为后续的异常识别提供了精确的数据基础。
在异常识别模块中，利用支持向量机（SVM）对状态指标记录中的多维数据空间进行分析，识别与历史异常模式关联的新模式，SVM通过构建一个或多个超平面在多维空间中进行分类，对状态指标进行训练和模型优化，确保新的异常模式被准确识别，该过程涉及核函数的选择（如线性、多项式或径向基函数）以适应数据的特性，以及正则化参数的调整来防止过拟合，从而生成确定的异常模式，异常模式包括新识别的温度异常模式、电压突变事件和非正常电流波动模式。
在行为分析模块中，通过因果关系分析方法和***动力学模型来确定异常发生的潜在原因，并评估异常模式对电池性能的潜在影响，因果关系分析在此模块中是通过收集和分析异常模式及其环境和操作条件的相关数据，利用统计方法或专家***确定潜在的因果关系，随后，***动力学模型通过建立电池性能与异常因素之间的动态关系，模拟异常模式对电池性能可能产生的影响，通过差分方程或状态方程描述电池的动态行为，评估各种异常模式对电池性能的潜在影响，此过程生成的行为解析记录，不仅为决策支持模块提供了依据，同时也为后续的预警信号设计和应急响应策略的制定提供了科学依据。
在决策支持模块中，采用多准则决策分析（MCDA）方法，对行为解析记录中分析得到的不同响应策略进行评估，以选择最优预警级别和响应措施，该模块通过综合考虑各种因素，如风险程度、响应成本和效果预期，使用如层次分析法（AHP）、技术评估模型或多目标优化算法，对不同策略进行权衡和选择，该过程涉及到决策变量的确定、目标函数的构建和约束条件的设定，确保选出的预警级别和响应措施能够最大化安全性和效益，生成的决策计划详细指明了采取的预警信号类型、信号强度、响应措施及其实施的优先级和时序，为实际操作提供了明确的指导。
在预警信号发生模块中，基于决策计划，运用模糊逻辑控制算法设计差异化的预警信号，在此过程中，根据预警级别和响应策略的不同，模糊逻辑控制器通过设定不同的规则和隶属函数，对预警信号的强度和形式进行智能调整，模糊逻辑算法能够处理不确定性和模糊性，使预警信号更加精细化，满足不同情况下的需求，通过这种方式，***能够生成包含具体警告级别、信号类型和紧急响应指示的预警信号，为用户提供直观、易于理解的预警信息，有助于提高预警信号的响应效率和有效性。
在风险评估模块中，通过蒙特卡洛模拟对确定的异常模式和行为解析记录进行风险概率分布模拟，蒙特卡洛模拟通过随机抽样技术生成大量可能的情景，评估风险发生的概率和影响程度，该过程涉及设定随机变量的分布、进行大量模拟试验并收集结果数据，最终得出风险的概率分布、影响程度评估和风险等级分类，该过程不仅量化了风险等级，还为决策支持模块提供了更加精确的风险评估信息，使得预警和响应措施能够更加科学和有针对性。
在应急响应模块中，利用PID控制器根据差异化预警信号和风险评级记录调整充放电策略或激活冷却措施的参数设置，PID控制器通过比例（P）、积分（I）、微分（D）三个环节对***的响应进行调节，以快速准确地适应监测数据的变化，在具体实现中，PID参数的调整基于预警信号的强度和风险评级，动态调整充放电速率或冷却***的工作参数，确保电池在安全范围内运行，通过这种精确的控制，应急响应模块能够有效最小化因异常状态导致的潜在风险，保障电池***的稳定性和安全性。
请参阅图2和图3，状态监测模块包括温度监测子模块、电压监测子模块、电流监测子模块；
温度监测子模块基于实时监控数据，采用自回归移动平均模型，对电池温度数据进行时间序列分析，识别温度变化的周期性和随机性模式，生成温度趋势分析结果；
电压监测子模块基于温度趋势分析结果，采用孤立森林算法，对温度调整后的电压数据进行异常点分析，识别不符合正常运行模式的电压突变，生成电压异常检测结果；
电流监测子模块基于电压异常检测结果，应用快速傅里叶变换，对电流信号进行频域分析，识别电流中的异常频率成分和不规则波动，生成状态指标记录。
在温度监测子模块中，采用自回归移动平均（ARMA）模型对电池温度数据进行时间序列分析，该子模块首先将电池温度数据格式化为时间序列格式，每个数据点包含时间戳和对应的温度值，接着，利用自回归（AR）部分模拟温度数据的趋势性变化，移动平均（MA）部分模拟数据的随机波动，通过计算自回归项和移动平均项的系数，优化模型以最小化预测误差，该过程涉及对历史温度数据的分析，以确定模型参数，如滞后项的数量，确定参数后，模型分析温度变化的周期性和随机性模式，输出为温度趋势分析结果，结果不仅识别了温度的波动模式，还预测了未来可能的温度变化趋势，为温度管理提供了决策支持。
在电压监测子模块中，基于温度趋势分析结果，采用孤立森林算法对电压数据进行异常点分析，通过构建孤立树识别数据中的异常点，每棵孤立树将数据空间划分为不同的子空间，异常点由于数量少且特性不同，更容易在构建过程中被孤立，算法首先调整电压数据，根据温度趋势分析结果对电压值进行校正，以消除温度变化对电压读数的影响，接着，利用孤立森林算法分析校正后的电压数据，识别出偏离正常运行模式的电压突变，输出为电压异常检测结果，该结果揭示了潜在的设备故障或异常情况，为维护团队提供了及时的警报。
在电流监测子模块中，基于电压异常检测结果，应用快速傅里叶变换（FFT）对电流信号进行频域分析，该过程首先将电流信号从时域转换到频域，使得电流中的周期性波动和异常频率成分变得更易于识别，通过FFT，电流信号被分解为其构成的频率成分，便于分析信号中的异常频率和不规则波动，算法根据电压异常检测结果调整分析参数，如窗口大小和滤波阈值，以准确识别与电压异常相关的电流异常，最终生成的状态指标记录详细列出了电流信号中的异常频率成分，提供了对电流稳定性和设备健康状况的深入了解，记录不仅帮助监测电流中的不规则波动，还为设备的故障诊断和预防性维护提供了依据。
请参阅图2和图4，异常识别模块包括模式学习子模块、模式比对子模块、异常判断子模块；
模式学习子模块基于状态指标记录，采用支持向量机，分析电池状态指标的多维数据空间，学习和区分电池运行的正常模式与异常模式，生成模式学习库；
模式比对子模块基于模式学习库，利用支持向量机，对新采集的电池状态指标进行分析，并与已学习的模式进行匹配比对，识别新出现的与历史异常关联的模式，生成模式比对结果；
异常判断子模块基于模式比对结果，利用决策树算法，根据模式关联性和特征差异，对比较结果进行逻辑判断，确定电池状态的异常性质，生成确定的异常模式。
在模式学***面来进行模式识别，该过程中，核函数的选择（例如线性核、多项式核或径向基函数核）对于处理线性不可分的数据至关重要，够将原始数据映射到更高维的空间中，使得数据在新的空间里可被线性分隔，通过调整核函数参数和惩罚系数C，SVM能够在保证模型复杂度的同时最小化分类误差，最终生成的模式学习库包含了电池运行的正常与异常模式的特征向量及其分类标签。
在模式比对子模块中，依托于模式学***面的距离判断其分类，进而识别出新的异常模式或确认正常运行模式，生成的模式比对结果详细记录了每个新采集状态指标与已知模式的匹配程度，为异常判断子模块提供了准确的输入。
在异常判断子模块中，基于模式比对结果，运用决策树算法对比较结果进行逻辑判断，以确定电池状态的异常性质，决策树通过构建一系列基于特征差异的决策规则来分类数据，每个决策节点代表一个特征的测试，每个分支代表测试的一个结果，最终的叶节点代表决策结果，在此子模块中，决策树算法首先根据模式比对结果中的特征差异和模式关联性构建决策规则，然后通过逐级判断，将新的状态指标分类为正常或各种类型的异常模式，通过调整决策树的深度和***准则（如信息增益或基尼不纯度），优化模型的判断准确性和泛化能力，最终生成的确定的异常模式为电池管理***提供了可靠的判断依据，使得***能够针对性地采取预警或应急响应措施，有效提高电池使用的安全性和稳定性。
请参阅图2和图5，行为分析模块包括原因推断子模块、风险模拟子模块、影响评价子模块；
原因推断子模块基于确定的异常模式，采用贝叶斯网络，构建因果关系图，通过概率推理，分析潜在原因对异常发生的影响性，并评估多因素对异常模式的贡献，生成原因推断结果；
风险模拟子模块基于原因推断结果，应用蒙特卡洛模拟，进行随机样本生成，通过样本对电池性能潜在影响的概率分布进行模拟，建立异常事件对电池性能影响的状况，生成风险模拟结果；
影响评价子模块基于风险模拟结果，采用决策树分析，通过构建差异化决策路径，评估异常模式在差异条件下对电池性能和安全性影响的程度和范围，并预估长期后果，生成行为解析记录。
在原因推断子模块中，采用贝叶斯网络构建因果关系图，实现潜在原因对异常发生影响性的分析，该子模块首先对确定的异常模式进行分类，将每种异常模式视为贝叶斯网络中的结果节点，接着，基于专家知识和历史数据，识别可能导致异常的因素作为网络中的原因节点，通过定义节点间的条件概率分布，贝叶斯网络能够描述不同原因与异常结果之间的概率关系，利用概率推理，该子模块计算给定异常发生时，各个潜在原因的后验概率，从而评估多因素对异常模式的贡献度，原因推断结果以报告形式输出，详细列出每个潜在原因对特定异常模式发生的贡献率，为故障诊断和预防措施的制定提供了科学依据。
在风险模拟子模块中，应用蒙特卡洛模拟基于原因推断结果，对电池性能潜在影响进行概率分布模拟，该子模块通过生成大量随机样本来模拟不同原因组合下的异常事件，并计算事件对电池性能的影响，样本生成依据原因推断结果中的概率分布，反映了各种原因对异常发生的影响性，通过对样本进行统计分析，建立异常事件对电池性能影响的概率分布模型，风险模拟结果以图表和报告形式输出，展示了不同异常模式可能导致的电池性能变化范围及其概率，为风险管理和应对策略的制定提供了定量依据。
在影响评价子模块中，采用决策树分析基于风险模拟结果，评估异常模式对电池性能和安全性的影响，通过构建差异化决策路径，该子模块考虑不同的操作条件和环境因素，分析在差异条件下异常模式可能导致的具体影响，决策树的每个分支代表一种可能的条件或决策，而每个叶节点对应一种特定条件下的电池性能影响结果，利用风险模拟结果作为输入，决策树分析通过路径选择展现不同决策和条件下的结果概率，最终生成的行为解析记录详细描述了在各种条件下异常模式对电池性能和安全性的具体影响及其概率，为制定应对措施和优化电池设计提供了关键信息。
请参阅图2和图6，决策支持模块包括预警级别确定子模块、响应策略方案子模块、优化调整子模块；
预警级别确定子模块基于行为解析记录，采用层次分析法，对预警级别进行评估，通过对比分析多级别的适用性和有效性，评估异常的严重程度和影响范围，确定最优预警级别，生成预警级别决策结果；
响应策略方案子模块基于预警级别决策结果，使用逻辑回归分析，对差异化响应措施的影响进行量化预测，根据预测结果和情况制定响应策略，生成策略匹配方案；
优化调整子模块基于策略匹配方案，采用遗传算法，对参数进行优化，匹配差异化应急情况和预警级别，评估响应策略的预防和干预效果，生成决策计划。
在预警级别确定子模块中，采用层次分析法（AHP）对预警级别进行评估，该过程开始于将异常事件的严重程度和影响范围作为评价指标，构建评价体系，层次分析法通过建立一个多层次结构模型，将复杂的决策问题分解为若干个组成部分，包括目标层、准则层和方案层，接下来，通过专家打分的方式，对准则层的各个指标进行两两比较，生成判断矩阵，并计算权重，以此来反映各指标对决策目标重要性的相对大小，然后，根据行为解析记录中的数据，对每个预警级别方案进行评分，利用上述权重，计算各方案的综合评分，最终，选取综合评分最高的预警级别作为最优预警级别，生成预警级别决策结果，该结果详细指出了根据当前异常模式对电池性能和安全性影响的评估，哪个预警级别最适合，为采取相应的预防措施提供了明确的指导。
在响应策略方案子模块中，使用逻辑回归分析对差异化响应措施的影响进行量化预测，该子模块首先根据预警级别决策结果，定义一系列可能的响应措施，并收集历史数据中措施的执行结果，逻辑回归模型以响应措施为自变量，以历史执行结果的成功与否为因变量，通过训练确定模型参数，模型训练完成后，利用当前异常情况的具体信息，预测不同响应措施的效果，包括成功概率和可能的风险，根据预测结果和当前的实际情况，选择最优的响应策略，生成策略匹配方案，方案详细列出了在当前预警级别下，哪些响应措施最有可能成功，为实际操作提供了量化的决策支持。
在优化调整子模块中，采用遗传算法对策略匹配方案中的参数进行优化，以匹配不同的应急情况和预警级别，该过程初始化一个参数种群，包括响应措施的不同组合和配置，通过定义适应度函数评估每个参数组合对应策略的效果，包括预防和干预效果的评估，遗传算法通过选择、交叉和变异等操作，迭代生成新的参数种群，不断优化参数组合，在多代迭代后，算法收敛于一组最优参数，这组参数对应的响应策略预计能在给定的预警级别和应急情况下，提供最佳的预防和干预效果，最终生成的决策计划详细说明了优化后的响应策略，包括应采取的具体措施和操作步骤，为应对潜在的异常事件提供了经过优化的操作指南。
请参阅图2和图7，预警信号发生模块包括信号设计子模块、信号发生子模块、接口对接子模块；
信号设计子模块基于决策计划，采用模糊逻辑控制算法，根据预警级别和响应策略设计预警信号，包括对信号强度和形式的调整，匹配信号至差异级别的预警需求，生成初步预警信号设计；
信号发生子模块基于初步预警信号设计，应用数字信号处理技术，对信号频率、幅度和持续时间参数进行调整，并评估信号在传输过程中的准确性和识别度，生成调整后的预警信号；
接口对接子模块基于调整后的预警信号，采用通信接口协议技术，传输信号至目标设备，并确定信号的发生和传递，生成差异化预警信号。
在信号设计子模块中，通过模糊逻辑控制算法对决策计划中的预警级别和响应策略进行深入分析，以设计出满足不同预警需求的初步预警信号，此过程首先涉及将预警级别和响应策略的描述性信息转化为模糊逻辑控制器可以处理的量化数据，模糊逻辑控制器根据设定的模糊规则库，对量化数据进行推理，规则库定义了不同预警级别和响应策略之间的关系，以及如何影响最终信号的强度和形式，通过这种方式，可以动态调整信号的参数，如频率、幅度和持续时间，以生成与特定预警级别和响应策略相匹配的初步预警信号，该子模块的执行效果在于生成一组初步设计的预警信号，信号在参数上已经根据不同的预警需求进行了初步定制，为进一步的信号调整和优化提供了基础。
在信号发生子模块中，应用数字信号处理技术对初步设计的预警信号进行进一步的细化和调整，具体来说，该子模块利用数字信号处理的各种技术，如滤波、调制和编码，对信号的频率、幅度和持续时间等参数进行精确控制，此外，通过模拟信号在实际传输环境中的传播，评估可能的失真或干扰效应，并据此进行适当的调整以保证信号的准确性和识别度，该过程确保预警信号能够在不同的传输条件下保持其有效性和可识别性，最终生成的调整后的预警信号在技术上更加成熟，能够在实际应用中提供更高的可靠性和效率。
在接口对接子模块中，通过采用通信接口协议技术，确保调整后的预警信号能够被准确地传输至目标设备，在该过程中，子模块根据预先定义的通信协议，对预警信号进行编码和封装，以符合目标设备的接收标准，然后，通过通信接口将信号发送至目标设备，并监控信号的发生和传递过程，以确保信号的正确传达和执行，该过程的关键在于通信协议的正确选择和应用，以及信号传输过程中错误检测和纠正机制的实施，确保了预警信号的准确传递和及时响应，通过这种方式，接口对接子模块为***提供了一个可靠的信号传输和执行机制，使得差异化预警信号能够有效地触达目标，实现预定的预警和响应功能。
请参阅图2和图8，风险评估模块包括风险计算子模块、影响预估子模块、严重程度分类子模块；
风险计算子模块基于确定的异常模式和行为解析记录，采用蒙特卡洛模拟，对风险事件概率分布进行模拟，通过随机抽样评估差异化风险发生的概率和影响范围，生成风险概率分布结果；
影响预估子模块基于风险概率分布结果，利用统计分析方法，对异常事件导致的电池性能下降和安全性问题进行分析，评估潜在的影响范围和程度，生成影响预估结果；
严重程度分类子模块基于影响预估结果，利用风险等级划分方法，对预测的风险进行等级分类，并根据预测的影响程度和范围对风险进行划分，生成风险评级记录。
在风险计算子模块中，通过蒙特卡洛模拟方法对确定的异常模式和行为解析记录进行风险事件概率分布的模拟，该过程首先涉及将异常模式和行为解析记录的数据转化为模拟输入参数，包括异常事件的类型、发生频率，以及过往对电池性能和安全性的已知影响，接下来，蒙特卡洛模拟通过大量随机抽样，对参数进行模拟运算，以估计不同异常事件发生的概率及其对电池性能和安全性的潜在影响范围，此过程中，每次抽样代表一个可能的未来场景，通过对大量抽样结果的统计分析，能够生成风险事件概率分布的详细描述，生成的风险概率分布结果为后续的影响预估和严重程度分类提供了定量基础，使得风险管理决策过程更加准确和科学。
在影响预估子模块中，基于风险概率分布结果，运用统计分析方法对异常事件导致的电池性能下降和安全性问题进行深入分析，该子模块详细考察了不同类型的异常事件对电池性能指标（如充电容量、输出功率、内阻等）和安全性（如过热、电解液泄漏、结构损坏等）的影响，通过分析风险概率分布结果中各异常事件的发生概率与相关影响数据，运用回归分析、方差分析等统计方法评估异常事件的潜在影响范围和程度，统计分析方法能够揭示异常事件与电池性能下降和安全问题之间的关系，从而生成影响预估结果，结果不仅为风险管理提供了量化的影响评估，还为制定应对措施提供了关键依据。
在严重程度分类子模块中，基于影响预估结果，运用风险等级划分方法对预测的风险进行等级分类，该子模块采用了一套综合考虑影响范围、影响程度和发生概率的分类标准，将风险分为多个等级，如低风险、中风险、高风险等，此过程通过设置具体的划分阈值和指标，如对电池性能下降超过某一百分比或安全性问题达到特定严重程度的事件进行分类，通过这种方式，严重程度分类子模块为每一种预测的风险事件分配了明确的风险等级，生成的风险评级记录详细描述了各类风险的等级和特征，风险评级记录对于确定预警级别、制定应对措施以及优化电池管理策略具有重要作用，使得风险响应能够更加有针对性和效率。
请参阅图2和图9，应急响应模块包括措施设计子模块、自动执行子模块、效果监测子模块；
措施设计子模块基于差异化预警信号和风险评级记录，采用代理模型，根据预警信号和风险等级，设计充放电策略和冷却措施参数，生成适应性方案；
自动执行子模块基于适应性方案，应用PID控制器，自动调整充放电参数或激活冷却措施，并根据实时数据动态优化措施，减少异常事件的潜在风险，生成自动执行记录；
效果监测子模块基于自动执行记录，采用实时数据监测和分析技术，持续追踪执行效果，并评估措施对电池性能和安全性影响的效果，生成应急措施。
在措施设计子模块中，通过代理模型根据差异化预警信号和风险评级记录，精细化设计充放电策略和冷却措施参数，生成适应性方案，该子模块首先将预警信号和风险评级转化为模型输入参数，参数反映了电池当前的状态和潜在风险水平，代理模型，作为一种高效的计算模型，能够快速模拟电池在不同充放电策略和冷却措施下的行为和反应，模型通过评估各种策略对电池性能和安全性的潜在影响，选择最优化的参数设置，如充放电速率、冷却***的启动阈值和强度等，该过程涉及到复杂的优化算法，如遗传算法或粒子群优化，以确保所选措施既能有效降低风险又不会过度影响电池的正常使用，生成的适应性方案为电池管理***提供了具体的操作指南，包括充放电参数和冷却措施的详细设定，旨在最大限度减少异常事件的潜在风险，同时保持电池性能。
在自动执行子模块中，基于适应性方案，应用PID控制器自动调整充放电参数或激活冷却措施，并根据实时数据动态优化措施，该子模块的实施过程中，PID控制器根据适应性方案中的目标参数，通过其比例（P）、积分（I）、微分（D）三个环节的调整，实时控制电池的充放电过程和冷却***的工作状态，控制过程中，实时数据反馈用于不断调整控制参数，以适应电池状态的变化和外部环境的影响，确保执行措施的精确性和效果，自动执行记录包含了控制过程中的所有参数调整和实时数据分析结果，记录不仅证明了措施执行的适应性和动态优化能力，也为后续的效果监测和***调整提供了宝贵数据。
在效果监测子模块中，基于自动执行记录，采用实时数据监测和分析技术，持续追踪执行效果，并评估措施对电池性能和安全性影响的效果，通过实时收集电池的充放电数据、温度变化、电池容量和其他关键性能指标，该子模块利用数据分析技术，如时间序列分析、异常检测算法和趋势预测模型，持续评估实施措施的实际效果，分析结果帮助识别措施实施中可能出现的问题，如措施效果不足或电池性能下降等，及时调整和优化措施，生成的应急措施效果报告详细记录了措施执行前后电池性能和安全性的变化，为管理人员提供了决策支持，确保电池***能够在保障安全的前提下，维持最佳性能状态。
请参阅图10，锂电池热失控预警方法，锂电池热失控预警方法基于上述锂电池热失控预警***执行，包括以下步骤：
S1：基于实时监控数据，采用自回归移动平均模型，对温度数据进行序列分析，识别温度变化趋势，使用孤立森林算法对电压数据进行异常点检测，标识出不符合正常运行模式的电压值，利用快速傅里叶变换，分辨异常的电流波动，生成状态指标记录；
S2：基于状态指标记录，采用支持向量机，对电池状态的多维数据进行分析，识别与已知历史异常模式关联的新异常模式，生成确定的异常模式；
S3：基于确定的异常模式，采用因果关系分析方法，分析异常发生的潜在原因，运用***动力学模型，评估异常模式对电池性能造成的潜在影响，生成行为解析记录；
S4：基于行为解析记录，应用多准则决策分析，对差异化响应策略进行效果分析，通过比较策略的匹配性和效能，选择最优的预警级别和响应措施，生成决策计划；
S5：基于决策计划，运用模糊逻辑控制算法设计预警信号，根据预定的预警级别和响应策略调整信号强度和形式，并匹配差异化预警需求，生成差异化预警信号；
S6：基于差异化预警信号，使用蒙特卡洛模拟，进行风险评估，通过模拟获取差异风险等级的概率分布，并利用PID控制器，调整充放电参数或启动冷却措施，生成应急措施。
通过自回归移动平均模型、孤立森林算法和快速傅里叶变换对实时监控数据进行深入分析，该方法能够准确识别出电池状态的微小变化，及时发现温度异常、电压异常点和不规则电流波动，这种识别能力极大提升了对潜在热失控事件的预警效率，为防范重大安全事故提供了时间窗口。
通过支持向量机的多维数据分析能力，该方法能够准确识别与历史异常模式关联的新异常模式，增强了***对未知风险的识别和应对能力，结合因果关系分析和***动力学模型，该方法不仅能识别异常，还能深入分析异常发生的根本原因及其对电池性能的潜在影响，为制定有效的应对措施提供依据。
在决策支持层面，通过多准则决策分析和模糊逻辑控制算法，该方法能够在众多响应策略中选择出最优的预警级别和响应措施，并设计出与预警需求精准匹配的预警信号，这种差异化预警信号能够根据具体情况调整信号强度和形式，确保预警信息的有效传达和响应措施的准确执行。
通过蒙特卡洛模拟和PID控制器的应用，该方法不仅能进行精确的风险评估，还能自动调整充放电参数或启动冷却措施，动态优化应对策略，最大程度地减少异常事件的潜在风险，这种自动化和智能化的应急响应机制极大提高了锂电池安全管理的响应速度和有效性。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.锂电池热失控预警***，其特征在于：所述***包括状态监测模块、异常识别模块、行为分析模块、决策支持模块、预警信号发生模块、风险评估模块、应急响应模块；
所述状态监测模块基于实时监控数据，采用时间序列分析方法，分析温度趋势，采用孤立森林算法对电压进行异常点检测，再利用快速傅里叶变换，分析电流频率特性，识别不规则波动，生成状态指标记录；
所述异常识别模块基于状态指标记录，采用支持向量机，分析状态指标的多维数据空间，识别与历史异常模式关联的新模式，生成确定的异常模式；
所述行为分析模块基于确定的异常模式，采用因果关系分析方法，确定异常发生的潜在原因，采用***动力学模型，评估异常模式对电池性能的潜在影响，生成行为解析记录；
所述决策支持模块基于行为解析记录，采用多准则决策分析，分析差异化响应策略的效果，选择最优预警级别和响应措施，生成决策计划；
所述预警信号发生模块基于决策计划，采用模糊逻辑控制算法，根据预警级别和响应策略设计预警信号，对信号强度和形式进行调整，并匹配差异化级别的预警需求，生成差异化预警信号；
所述风险评估模块基于确定的异常模式和行为解析记录，采用蒙特卡洛模拟，进行风险概率分布模拟，量化风险等级，评估潜在的影响范围和严重程度，生成风险评级记录；
所述应急响应模块基于差异化预警信号和风险评级记录，采用PID控制器，调整充放电策略或激活冷却措施的参数设置，匹配监测数据的变化，最小化潜在风险，生成应急措施。
2.根据权利要求1所述的锂电池热失控预警***，其特征在于：所述状态指标记录包括温度变化趋势数据、电压异常指标、电流频率波动特征，所述确定的异常模式包括新识别的温度异常模式、电压突变事件、非正常电流波动模式，所述行为解析记录包括异常起因分析结果、异常对电池性能影响的预测，所述风险评级记录包括风险发生概率的计算结果、影响程度的评估结果、风险等级的分类。
3.根据权利要求1所述的锂电池热失控预警***，其特征在于：所述状态监测模块包括温度监测子模块、电压监测子模块、电流监测子模块；
所述温度监测子模块基于实时监控数据，采用自回归移动平均模型，对电池温度数据进行时间序列分析，识别温度变化的周期性和随机性模式，生成温度趋势分析结果；
所述电压监测子模块基于温度趋势分析结果，采用孤立森林算法，对温度调整后的电压数据进行异常点分析，识别不符合正常运行模式的电压突变，生成电压异常检测结果；
所述电流监测子模块基于电压异常检测结果，应用快速傅里叶变换，对电流信号进行频域分析，识别电流中的异常频率成分和不规则波动，生成状态指标记录。
4.根据权利要求1所述的锂电池热失控预警***，其特征在于：所述异常识别模块包括模式学习子模块、模式比对子模块、异常判断子模块；
所述模式学习子模块基于状态指标记录，采用支持向量机，分析电池状态指标的多维数据空间，学习和区分电池运行的正常模式与异常模式，生成模式学习库；
所述模式比对子模块基于模式学习库，利用支持向量机，对新采集的电池状态指标进行分析，并与已学习的模式进行匹配比对，识别新出现的与历史异常关联的模式，生成模式比对结果；
所述异常判断子模块基于模式比对结果，利用决策树算法，根据模式关联性和特征差异，对比较结果进行逻辑判断，确定电池状态的异常性质，生成确定的异常模式。
5.根据权利要求1所述的锂电池热失控预警***，其特征在于：所述行为分析模块包括原因推断子模块、风险模拟子模块、影响评价子模块；
所述原因推断子模块基于确定的异常模式，采用贝叶斯网络，构建因果关系图，通过概率推理，分析潜在原因对异常发生的影响性，并评估多因素对异常模式的贡献，生成原因推断结果；
所述风险模拟子模块基于原因推断结果，应用蒙特卡洛模拟，进行随机样本生成，通过样本对电池性能潜在影响的概率分布进行模拟，建立异常事件对电池性能影响的状况，生成风险模拟结果；
所述影响评价子模块基于风险模拟结果，采用决策树分析，通过构建差异化决策路径，评估异常模式在差异条件下对电池性能和安全性影响的程度和范围，并预估长期后果，生成行为解析记录。
6.根据权利要求1所述的锂电池热失控预警***，其特征在于：所述决策支持模块包括预警级别确定子模块、响应策略方案子模块、优化调整子模块；
所述预警级别确定子模块基于行为解析记录，采用层次分析法，对预警级别进行评估，通过对比分析多级别的适用性和有效性，评估异常的严重程度和影响范围，确定最优预警级别，生成预警级别决策结果；
所述响应策略方案子模块基于预警级别决策结果，使用逻辑回归分析，对差异化响应措施的影响进行量化预测，根据预测结果和情况制定响应策略，生成策略匹配方案；
所述优化调整子模块基于策略匹配方案，采用遗传算法，对参数进行优化，匹配差异化应急情况和预警级别，评估响应策略的预防和干预效果，生成决策计划。
7.根据权利要求1所述的锂电池热失控预警***，其特征在于：所述预警信号发生模块包括信号设计子模块、信号发生子模块、接口对接子模块；
所述信号设计子模块基于决策计划，采用模糊逻辑控制算法，根据预警级别和响应策略设计预警信号，包括对信号强度和形式的调整，匹配信号至差异级别的预警需求，生成初步预警信号设计；
所述信号发生子模块基于初步预警信号设计，应用数字信号处理技术，对信号频率、幅度和持续时间参数进行调整，并评估信号在传输过程中的准确性和识别度，生成调整后的预警信号；
所述接口对接子模块基于调整后的预警信号，采用通信接口协议技术，传输信号至目标设备，并确定信号的发生和传递，生成差异化预警信号。
8.根据权利要求1所述的锂电池热失控预警***，其特征在于：所述风险评估模块包括风险计算子模块、影响预估子模块、严重程度分类子模块；
所述风险计算子模块基于确定的异常模式和行为解析记录，采用蒙特卡洛模拟，对风险事件概率分布进行模拟，通过随机抽样评估差异化风险发生的概率和影响范围，生成风险概率分布结果；
所述影响预估子模块基于风险概率分布结果，利用统计分析方法，对异常事件导致的电池性能下降和安全性问题进行分析，评估潜在的影响范围和程度，生成影响预估结果；
所述严重程度分类子模块基于影响预估结果，利用风险等级划分方法，对预测的风险进行等级分类，并根据预测的影响程度和范围对风险进行划分，生成风险评级记录。
9.根据权利要求1所述的锂电池热失控预警***，其特征在于：所述应急响应模块包括措施设计子模块、自动执行子模块、效果监测子模块；
所述措施设计子模块基于差异化预警信号和风险评级记录，采用代理模型，根据预警信号和风险等级，设计充放电策略和冷却措施参数，生成适应性方案；
所述自动执行子模块基于适应性方案，应用PID控制器，自动调整充放电参数或激活冷却措施，并根据实时数据动态优化措施，减少异常事件的潜在风险，生成自动执行记录；
所述效果监测子模块基于自动执行记录，采用实时数据监测和分析技术，持续追踪执行效果，并评估措施对电池性能和安全性影响的效果，生成应急措施。
10.锂电池热失控预警方法，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的锂电池热失控预警***执行，包括以下步骤：
基于实时监控数据，采用自回归移动平均模型，对温度数据进行序列分析，识别温度变化趋势，使用孤立森林算法对电压数据进行异常点检测，标识出不符合正常运行模式的电压值，利用快速傅里叶变换，分辨异常的电流波动，生成状态指标记录；
基于所述状态指标记录，采用支持向量机，对电池状态的多维数据进行分析，识别与已知历史异常模式关联的新异常模式，生成确定的异常模式；
基于所述确定的异常模式，采用因果关系分析方法，分析异常发生的潜在原因，运用***动力学模型，评估异常模式对电池性能造成的潜在影响，生成行为解析记录；
基于所述行为解析记录，应用多准则决策分析，对差异化响应策略进行效果分析，通过比较策略的匹配性和效能，选择最优的预警级别和响应措施，生成决策计划；
基于所述决策计划，运用模糊逻辑控制算法设计预警信号，根据预定的预警级别和响应策略调整信号强度和形式，并匹配差异化预警需求，生成差异化预警信号；
基于所述差异化预警信号，使用蒙特卡洛模拟，进行风险评估，通过模拟获取差异风险等级的概率分布，并利用PID控制器，调整充放电参数或启动冷却措施，生成应急措施。
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|---|---|
| CN117895119B (zh) | 2024-07-09 |
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