一种基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法及系统。该方法包括：采用斯皮尔曼等级相关法从磷酸铁锂电池的周围测温点中筛选出若干与磷酸铁锂电池内部温度非线性相关程度相对高的测温点，将筛选出的测温点记为特定周围测温点；采集某时刻至少两个特定周围测温点的温度数据；将特定周围测温点的温度数据进行融合，得到温度融合值；将温度融合值输入孤立森林模型检测磷酸铁锂电池是否发生热失控，孤立森林模型为在磷酸铁锂电池正常运行时，基于特定周围测温点的温度数据建立的孤立森林模型，所述正常运行为所述磷酸铁锂电池未发生热失控的运行。本发明专利技术无需测量电池内部的温度数据，提高了效率，且操作上更加的便捷。

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法及系统
本专利技术涉及储能电池故障监测
，特别是涉及一种基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法及系统。
技术介绍
电池储能是利用电化学反应实现电能与化学能之间相互转换的储能技术，是目前发展最迅猛的储能技术，特别是锂离子电池因其能量密度高、循环寿命长等特点，在各类电池储能技术中应用最为广泛。磷酸铁锂晶体结构稳定，即使高温或者过充也不易分解，因此常用做锂离子电池的正极材料，具有很好的发展前景。然而在实际的使用中，磷酸铁锂电池一旦过充会在电池内部发生剧烈的化学反应，使得电池内部的产热远远大于散热，进而在电池内部聚集大量的热造成热失控现象，甚至可能引起爆炸等严重后果，严重影响了磷酸铁锂电池的大规模推广使用，因此对热失控进行监测，并及时抑制热失控进程就显得更为重要。经过对磷酸铁锂电池研究的不断深入，目前已有对于磷酸铁锂电池热失控过程中电池温度变化的详细分析及数据。但由于运行过程中实时测定电池内部温度需要付出实时性与经济性降低的代价，因此并不能满足目前的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种高效便捷的基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法及系统。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法，包括：采用斯皮尔曼等级相关法从磷酸铁锂电池的周围测温点中筛选出若干与磷酸铁锂电池内部温度非线性相关程度相对高的测温点，将筛选出的测温点记为特定周围测温点；采集某时刻至少两个所述特定周围测温点的温度数据；将所述特定周围测温点的温度数据进行融合，得到温度融合值；将所述温度融合值输入孤立森林模型检测所述磷酸铁锂电池是否发生热失控，所述孤立森林模型为在磷酸铁锂电池正常运行时，基于所述特定周围测温点的温度数据建立的孤立森林模型，所述正常运行为所述磷酸铁锂电池未发生热失控的运行。可选的，所述采用斯皮尔曼等级相关法从磷酸铁锂电池的周围测温点中筛选出若干与磷酸铁锂电池内部温度非线性相关程度相对高的测温点，具体包括：分别以磷酸铁锂电池正常运行时的温度最大值以及最小值为上限和下限，将磷酸铁锂电池正常运行时的温度范围划分为多个等长的等级区间；获取同一时序下磷酸铁锂电池内部的温度时序数据以及磷酸铁锂电池周围测温点的温度时序数据；按时间将磷酸铁锂电池内部的温度时序数据以及磷酸铁锂电池周围测温点的温度时序数据分别划分为多个子样本组，其中，每个子样本组中的元素数量相同；计算子样本组的温度均值，并按均值大小选择其对应的等级区间，并用等级区间的等级作为子样本组的等级；根据计算相关系数ρ，其中，k为磷酸铁锂电池内部温度时序数据或磷酸铁锂电池周围测温点温度时序数据的子样本组数量，dr为磷酸铁锂电池周围测温点温度数据的第r个子样本组的等级与磷酸铁锂电池内部温度数据的第r个子样本组的等级相减得到等级差；选取相对大的前设数量的相关系数所对应的周围测温点作为所述特定周围测温点。可选的，将所述温度融合值输入孤立森林模型检测所述磷酸铁锂电池是否发生热失控，具体包括：将所述温度融合值在孤立森林模型中的每一棵孤立树上遍历，得到所述温度融合值在每一颗孤立树上的路径长度；根据计算所述温度融合值x的异常值s(x,m)，其中，m表示用于训练所述孤立森林模型的样本的容量，c(m)表示样本容量为m的孤立森林模型中孤立树的平均长度，h(x)表示所述温度融合值x在每一颗孤立树上的路径长度，E(h(x))表示h(x)的平均值；根据所述异常值确定所述磷酸铁锂电池是否发生热失控。可选的，所述方法还包括：获取所述磷酸铁锂电池正常运行时，各特定周围测温点的历史时序温度数据；对各特定周围测温点的历史时序温度数据中相同时刻的温度数据进行融合，得到温度融合数据组；基于所述温度融合数据组，根据孤立森林规则，建立由若干孤立树组成孤立森林模型。可选的，采用SOM模型对温度数据进行融合。本专利技术还提供了一种基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测系统，包括：特定周围测温点筛选模块，用于采用斯皮尔曼等级相关法从磷酸铁锂电池的周围测温点中筛选出若干与磷酸铁锂电池内部温度非线性相关程度相对高的测温点，将筛选出的测温点记为特定周围测温点；温度数据采集模块，用于采集某时刻至少两个所述特定周围测温点的温度数据；温度数据融合模块，用于将所述特定周围测温点的温度数据进行融合，得到温度融合值；异常检测模块，用于将所述温度融合值输入孤立森林模型检测所述磷酸铁锂电池是否发生热失控，所述孤立森林模型为在磷酸铁锂电池正常运行时，基于所述特定周围测温点的温度数据建立的孤立森林模型，所述正常运行为所述磷酸铁锂电池未发生热失控的运行。可选的，所述特定周围测温点筛选模块，具体包括：温区划分单元，用于分别以磷酸铁锂电池正常运行时的温度最大值以及最小值为上限和下限，将磷酸铁锂电池正常运行时的温度范围划分为多个等长的等级区间；温度时序数据获取单元，用于获取同一时序下磷酸铁锂电池内部的温度时序数据以及磷酸铁锂电池周围测温点的温度时序数据；数据分组单元，用于按时间将磷酸铁锂电池内部的温度时序数据以及磷酸铁锂电池周围测温点的温度时序数据分别划分为多个子样本组，其中，每个子样本组中的元素数量相同；等级确定单元，用于计算子样本组的温度均值，并按均值大小选择其对应的等级区间，并用等级区间的等级作为子样本组的等级；相关系数计算单元，用于根据计算相关系数ρ，其中，k为磷酸铁锂电池内部温度时序数据或磷酸铁锂电池周围测温点温度时序数据的子样本组数量，dr为磷酸铁锂电池周围测温点温度数据的第r个子样本组的等级与磷酸铁锂电池内部温度数据的第r个子样本组的等级相减得到等级差；特定周围测温点选取单元，用于选取相对大的前设数量的相关系数所对应的周围测温点作为所述特定周围测温点。可选的，所述异常检测模块，具体包括：遍历单元，用于将所述温度融合值在孤立森林模型中的每一棵孤立树上遍历，得到所述温度融合值在每一颗孤立树上的路径长度；根据计算所述温度融合值x的异常值s(x,m)，其中，m表示用于训练所述孤立森林模型的样本的容量，c(m)表示样本容量为m的孤立森林模型中孤立树的平均长度，h(x)表示所述温度融合值x在每一颗孤立树上的路径长度，E(h(x))表示h(x)的平均值；热失控确定单元，用于根据所述异常值确定所述磷酸铁锂电池是否发生热失控。可选的，所述温度数据采集模块还用于获取所述磷酸铁锂电池正常运行时，各特定周围测温点的历史时序温度数据；所述温度数据融合模块还用于对各特定周围测温点的历史时序温度数据中相同时刻的温度数据进行融合，得到温度融合数据组；所述磷酸铁锂电池热失控监测系统还包括：孤立森林模型构建模块，用于基于所述温度融合数据组，根据孤立森林规则，建立由若干孤立树组成孤立森林模型。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法，其特征在于，包括：/n采用斯皮尔曼等级相关法从磷酸铁锂电池的周围测温点中筛选出若干与磷酸铁锂电池内部温度非线性相关程度相对高的测温点，将筛选出的测温点记为特定周围测温点；/n采集某时刻至少两个所述特定周围测温点的温度数据；/n将所述特定周围测温点的温度数据进行融合，得到温度融合值；/n将所述温度融合值输入孤立森林模型检测所述磷酸铁锂电池是否发生热失控，所述孤立森林模型为在磷酸铁锂电池正常运行时，基于所述特定周围测温点的温度数据建立的孤立森林模型，所述正常运行为所述磷酸铁锂电池未发生热失控的运行。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法，其特征在于，包括：
采用斯皮尔曼等级相关法从磷酸铁锂电池的周围测温点中筛选出若干与磷酸铁锂电池内部温度非线性相关程度相对高的测温点，将筛选出的测温点记为特定周围测温点；
采集某时刻至少两个所述特定周围测温点的温度数据；
将所述特定周围测温点的温度数据进行融合，得到温度融合值；
将所述温度融合值输入孤立森林模型检测所述磷酸铁锂电池是否发生热失控，所述孤立森林模型为在磷酸铁锂电池正常运行时，基于所述特定周围测温点的温度数据建立的孤立森林模型，所述正常运行为所述磷酸铁锂电池未发生热失控的运行。


2.根据权利要求1所述的基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法，其特征在于，所述采用斯皮尔曼等级相关法从磷酸铁锂电池的周围测温点中筛选出若干与磷酸铁锂电池内部温度非线性相关程度相对高的测温点，具体包括：
分别以磷酸铁锂电池正常运行时的温度最大值以及最小值为上限和下限，将磷酸铁锂电池正常运行时的温度范围划分为多个等长的等级区间；
获取同一时序下磷酸铁锂电池内部的温度时序数据以及磷酸铁锂电池周围测温点的温度时序数据；
按时间将磷酸铁锂电池内部的温度时序数据以及磷酸铁锂电池周围测温点的温度时序数据分别划分为多个子样本组，其中，每个子样本组中的元素数量相同；
计算子样本组的温度均值，并按均值大小选择其对应的等级区间，并用等级区间的等级作为子样本组的等级；
根据计算相关系数ρ，其中，k为磷酸铁锂电池内部温度时序数据或磷酸铁锂电池周围测温点温度时序数据的子样本组数量，dr为磷酸铁锂电池周围测温点温度数据的第r个子样本组的等级与磷酸铁锂电池内部温度数据的第r个子样本组的等级相减得到等级差；
选取相对大的前设数量的相关系数所对应的周围测温点作为所述特定周围测温点。


3.根据权利要求1所述的基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法，其特征在于，将所述温度融合值输入孤立森林模型检测所述磷酸铁锂电池是否发生热失控，具体包括：
将所述温度融合值在孤立森林模型中的每一棵孤立树上遍历，得到所述温度融合值在每一颗孤立树上的路径长度；
根据计算所述温度融合值x的异常值s(x,m)，其中，m表示用于训练所述孤立森林模型的样本的容量，c(m)表示样本容量为m的孤立森林模型中孤立树的平均长度，h(x)表示所述温度融合值x在每一颗孤立树上的路径长度，E(h(x))表示h(x)的平均值；
根据所述异常值确定所述磷酸铁锂电池是否发生热失控。


4.根据权利要求1所述的基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述磷酸铁锂电池正常运行时，各特定周围测温点的历史时序温度数据；
对各特定周围测温点的历史时序温度数据中相同时刻的温度数据进行融合，得到温度融合数据组；
基于所述温度融合数据组，根据孤立森林规则，建立由若干孤立树组成孤立森林模型。


5.根据权利要求1或4所述的基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测方法，其特征在于，采用SOM模型对温度数据进行融合。


6.一种基于信息融合的磷酸铁锂电池热失控监测系统，其特征在于，包括：
特定周围测温点筛选模块，用于采用斯皮尔曼...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建林，武亦文，王思佳，陈光，徐亮，马速良，
申请(专利权)人：北方工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11