电池故障检测方法和电池故障检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种对电池组中的多个电池单体进行故障检测的电池故障检测方法和电池故障检测装置。电池故障检测方法包括：电池数据采样步骤；特征要素设定步骤，将采样到的电池单体的电压和计算出的电压变化值设定为表示电池单体的特征的特征要素；特征要素分类步骤，将特征要素按电池状态分类到充电状态、放电状态和静置状态的类别下；特征向量构成步骤，计算各电池状态的类别下的特征要素各自的平均值，构成表示各电池单体的综合特性的特征向量；和故障电池识别步骤，将多个电池单体的特征向量作为输入样本，使用数据挖掘算法来识别发生故障的电池单体。由此，无需使用基于人工经验而预先设定的阈值，能够提高电池故障检测的准确性。

Battery fault detection method and battery fault detection device

The present invention provides a battery fault detection method and a battery fault detection device for the fault detection of a plurality of battery monomers in a battery pack. Including the battery fault detection method: battery data sampling step; feature set step sampling to single cell voltage and the calculated voltage change value is set to feature feature representation of single cell; classification steps of feature elements will feature elements according to the battery state of charge and discharge to the classification of state and state static state classification; feature vector composed of steps, calculate the characteristic elements of the status of the battery under the category of the respective average values constitute a feature vector representing the comprehensive characteristics of each single cell; cell recognition and fault step, the feature vector of multiple cell as input samples using data mining algorithm to identify the faulty cell. Thus, it is possible to improve the accuracy of battery fault detection without using a preset threshold based on artificial experience.

【技术实现步骤摘要】
电池故障检测方法和电池故障检测装置
本专利技术涉及一种电池故障检测方法和电池故障检测装置，尤其是一种基于数据挖掘分析的电池故障检测方法和电池故障检测装置。
技术介绍
随着国家经济的不断发展，对能源、电力、交通、通信、环保等领域的现代化要求也在不断提高。作为后备能源的蓄电池系统被广泛使用，其运行状态是否正常，直接影响着应用领域中各种设备的正常、可靠和安全运行。在蓄电池系统中，通常将多个电池单体串联连接成电池组来使用。虽然电池单体经测试及优选分组，但仍然存在性能差异，这些差异在电池的长期运行过程中会不同程度地产生新的差异。个别电池单体性能明显下降，严重影响电池组性能，甚至造成事故，因此需要对电池组中电池单体性能下降和早期故障进行检测，以便能够对其及时采取处置措施。作为电池故障检测方法，提案有专家系统法，通过把专家知识输入到知识库中，再从知识库依次寻找故障发生的原因及位置。但是，专家系统存在以下缺点：例如专家知识获取的“瓶颈”问题，不具备自学习能力，只能求解固定的专门问题，无法对知识库进行扩充。一般电池故障检测方法是通过对电池的监控和管理，依据检测出的电池单体的电压、温度等参数以了解电池的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对电池组中的多个电池单体进行故障检测的电池故障检测方法，所述电池组由多个所述电池单体串联连接而成，该电池故障检测方法的特征在于，包括：数据采样步骤，至少对所述电池组的电流和各所述电池单体的电压进行采样；特征要素设定步骤，基于采样得到的所述电池单体的电压，计算所述电池单体的电压变化值，根据所述电池单体的电压和计算出的所述电压变化值来设定表示所述电池单体的特征的特征要素；特征要素分类步骤，基于采样得到的所述电池组的电流，将所述电池单体的所述特征要素按电池状态分类到充电状态、放电状态和静置状态的类别下；特征向量构成步骤，计算归类到各电池状态的类别下的所述特征要素各自的平均值，构成所述电池单体的表...

【技术特征摘要】
1.一种对电池组中的多个电池单体进行故障检测的电池故障检测方法，所述电池组由多个所述电池单体串联连接而成，该电池故障检测方法的特征在于，包括：数据采样步骤，至少对所述电池组的电流和各所述电池单体的电压进行采样；特征要素设定步骤，基于采样得到的所述电池单体的电压，计算所述电池单体的电压变化值，根据所述电池单体的电压和计算出的所述电压变化值来设定表示所述电池单体的特征的特征要素；特征要素分类步骤，基于采样得到的所述电池组的电流，将所述电池单体的所述特征要素按电池状态分类到充电状态、放电状态和静置状态的类别下；特征向量构成步骤，计算归类到各电池状态的类别下的所述特征要素各自的平均值，构成所述电池单体的表示其综合特征的特征向量；和故障电池识别步骤，将所述特征向量构成步骤中构成的多个所述电池单体的所述特征向量作为输入样本，使用数据挖掘算法来识别多个所述电池单体中的发生故障的电池单体。2.如权利要求1所述的电池故障检测方法，其特征在于：在所述数据采样步骤中，还对所述电池单体的温度进行采样，在所述特征要素设定步骤中，基于采样得到的所述电池单体的温度，计算所述电池单体的温度变化值，根据所述电池单体的电压、温度、电压变化值和温度变化值来设定所述电池单体的特征要素。3.如权利要求2所述的电池故障检测方法，其特征在于：在所述特征要素设定步骤中，将所述电池单体的电压、温度、电压变化值和温度变化值设定为所述电池单体的所述特征要素。4.如权利要求2所述的电池故障检测方法，其特征在于：在所述特征要素设定步骤中，对所述电池单体的电压、温度、电压变化值和温度变化值分别求取表示其偏离平均值的程度的相对值，将计算出的所述电池单体的电压、温度、电压变化值和温度变化值各自的所述相对值设定为所述电池单体的所述特征要素。5.如权利要求1至4中任一项所述的电池故障检测方法，其特征在于：所述数据挖掘算法为K-means聚类算法或c均值聚...

【专利技术属性】
技术研发人员：张婧晶，耿璐，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：日本,JP