电池健康评估方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种电池健康评估方法、装置、存储介质及电子设备。该方案获取待评估电池的多条历史状态数据；从多条历史状态数据中，确定出电池处于浮充状态时的目标历史状态数据；基于目标历史状态数据确定训练样本，并对训练样本进行二叉划分以构建孤立树，由孤立树构成孤立森林模型；获取待评估状态数据，根据待评估状态数据和孤立森林模型计算电池的健康程度，基于此，该方案不仅实现了自动化地对电池进行在线监控和数据处理，而且考虑到UPS电池在使用过程中具有充放电时间占比少、浮充时间占比多的特性，使用电池处于浮充状态下的状态数据构建孤立森林模型来评估电池的健康程度，提高了电池健康程度评估的准确程度。

Battery health assessment methods, devices, storage media and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
电池健康评估方法、装置、存储介质及电子设备
本专利技术涉及电源
，具体涉及一种电池健康评估方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
UPS(UninterruptiblePowerSupply)，即不间断电源，是将蓄电池与主机相连接，通过主机逆变器等模块电路将直流电转换成市电的系统设备，其作为后备电源被广泛应用于电力及通信系统。然而在实际使用中，由于UPS电池健康状况衰退(如：老化、故障等带来的电池容量下降)带来重大损失的案例层出不穷，为系统的安全稳定运行造成了极大的隐患。UPS电池在使用现场一般是以串联的形式构成电池组，部分电池单体的健康程度下降会加剧电池组的不一致性，影响电池组整体的性能。因此对UPS电池的健康状况监测和评估具有十分重要的意义。常见的电池健康状况评估方法有两类，一类是人工评估，即由专人定期对电池进行放电测试，检测电池容量，以实际容量与额定容量的比值作为电池健康状况的表征；通过人工方式检测电池容量往往步骤复杂、专业技术要求高、不能在线进行，评估效率低下。另一类是在线自动监测，一般是通过电池巡检仪等自动化系统采集电池的数据，根据这些数据估算电池的实际容量，再根据实际容量和额定容量估算电池的健康度，但是，这种估算方式多是采用对特定类型的电池进行充放电实验得到的数据作为支撑来评估，而在实际应用中，现场采集的电池数据往往难以达到实验室水平，并且作为后备电源的电池极少有充放电的场景出现。因此，这种数据上的局限性导致难以准确评估电池的健康程度。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种电池健康评估方法、装置、存储介质及电子设备，旨在提高电池健康程度评估的准确度。本专利技术实施例提供一种电池健康评估方法，包括：获取待评估电池的多条历史状态数据；从所述多条历史状态数据中，确定出所述待评估电池处于浮充状态时的目标历史状态数据；基于所述目标历史状态数据确定训练样本，并对所述训练样本进行二叉划分以构建孤立树，由所述孤立树构成孤立森林模型；获取待评估状态数据，根据所述待评估状态数据和所述孤立森林模型计算所述待评估电池的健康程度。本专利技术实施例还提供一种电池健康评估装置，包括：数据采集单元，用于获取待评估电池的多条历史状态数据；数据筛选单元，用于从所述多条历史状态数据中，确定出所述待评估电池处于浮充状态时的目标历史状态数据；模型构建单元，用于基于所述目标历史状态数据确定训练样本，并对所述训练样本进行二叉划分以构建孤立树，由所述孤立树构成孤立森林模型；健康评估单元，用于获取待评估状态数据，根据所述待评估状态数据和所述孤立森林模型计算所述待评估电池的健康程度。本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本专利技术实施例所提供的任一电池健康评估方法。本专利技术实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，执行本专利技术实施例所提供的任一电池健康评估方法。本专利技术实施例提供的电池健康评估方案，获取待评估电池的多条历史状态数据；从多条历史状态数据中确定出电池处于浮充状态时的目标历史状态数据；基于目标历史状态数据确定训练样本，并对训练样本进行二叉划分以构建孤立树，由孤立树构成孤立森林模型；获取待评估状态数据，根据待评估状态数据和孤立森林模型计算电池的健康程度，基于此，该方案不仅实现了全自动化地对电池进行在线监控和数据处理，无需人工建立数学模型，极大地节约了现场和技术上投入的人力成本，提高了评估效率；而且考虑到电池在使用过程中具有充放电时间占比少、浮充时间占比多的特性，使用电池处于浮充状态下的历史状态数据构建孤立森林模型来评估电池的健康程度，不受限于特定的电池型号或使用场景，提高了电池健康程度评估的准确程度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1a是本专利技术实施例提出的电池健康评估方法的系统架构示意图；图1b是本专利技术实施例提供的电池健康评估方法的第一流程示意图；图1c是本专利技术实施例提出的电池健康评估方法中数据处理过程示意图；图2a是本专利技术实施例提供的电池健康评估方法的第二流程示意图；图2b是本专利技术实施例提出的电池健康评估方法中一孤立树示意图；图3a是本专利技术实施例提供的电池健康评估装置的第一种结构示意图；图3b是本专利技术实施例提供的电池健康评估装置的第二种结构示意图；图3c是本专利技术实施例提供的电池健康评估装置的第三种结构示意图；图4是本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本专利技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。本专利技术实施例提供一种电池健康评估方法，该电池健康评估方法的执行主体可以是本专利技术实施例提供的电池健康评估装置，或者集成了该电池健康评估装置的电池健康评估设备，其中该电池健康评估装置可以采用硬件或者软件的方式实现。其中，电池健康评估设备可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、或者台式电脑或者服务器等设备。本专利技术实施例还提供一种电池健康评估系统，请参阅图1a，图1a是本专利技术实施例提供的电池健康评估方法的系统架构示意图。该系统包括集成有电池健康评估装置的电池本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电池健康评估方法，其特征在于，包括：/n获取待评估电池的多条历史状态数据；/n从所述多条历史状态数据中，确定出所述待评估电池处于浮充状态时的目标历史状态数据；/n基于所述目标历史状态数据确定训练样本，并对所述训练样本进行二叉划分以构建孤立树，由所述孤立树构成孤立森林模型；/n获取待评估状态数据，根据所述待评估状态数据和所述孤立森林模型计算所述待评估电池的健康程度。/n

【技术特征摘要】
1.一种电池健康评估方法，其特征在于，包括：
获取待评估电池的多条历史状态数据；
从所述多条历史状态数据中，确定出所述待评估电池处于浮充状态时的目标历史状态数据；
基于所述目标历史状态数据确定训练样本，并对所述训练样本进行二叉划分以构建孤立树，由所述孤立树构成孤立森林模型；
获取待评估状态数据，根据所述待评估状态数据和所述孤立森林模型计算所述待评估电池的健康程度。


2.如权利要求1所述的电池健康评估方法，其特征在于，所述历史状态数据包括第一状态数据和第二状态数据；
所述从所述多条历史状态数据中，确定出所述待评估电池处于浮充状态时的目标历史状态数据的步骤，包括：
对于每一条历史状态数据，检测所述历史状态数据中的第一状态数据是否满足预设条件；
若满足预设条件，则将所述历史状态数据中的第二状态数据确定所述待评估电池处于浮充状态时的目标历史状态数据。


3.如权利要求2所述的电池健康评估方法，其特征在于，所述第一状态数据包括电流，所述第二状态数据包括电压、内阻和温度；
所述检测所述历史状态数据中的第一状态数据是否满足预设条件的步骤包括：
判断所述待评估电池的电流是否大于预设的电流阈值。


4.如权利要求1所述的电池健康评估方法，其特征在于，所述对所述训练样本进行二叉划分以构建孤立树，由所述孤立树构成孤立森林模型的步骤，包括：
对所述训练样本进行多次随机抽样，得到多个样本集合；
对于每一样本集合，对所述样本集合进行二叉划分以构建孤立树；
根据构建的多个孤立树生成孤立森林模型。


5.如权利要求4所述的电池健康评估方法，其特征在于，所述历史状态数据包括所述待评估电池在多个维度上的特征；
所述对所述样本集合进行二叉划分以构建孤立树的步骤，包括：
随机选取所述多个维度中的任一维度；
根据所述样本集合确定所述维度对应的特征阈值；
基于所述维度和所述特征阈值，将所述样本集合划分为两个子样本集合；
判断所述子样本集合是否能够继续划分；
当所述子样本集合能够继续划分时，将所述子样本集合作为新的样本集合...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾庆山，唐静娴，高江，岳上，韩建军，夏恒，朱华，栗权，林森，赵静洲，徐东，黄现东，郑焕琼，赵千川，夏俐，管晓宏，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，清华大学，
类型：发明
国别省市：广东;44