一种换电柜的电池检测回收方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种换电柜的电池检测回收方法、系统及存储介质，包括：获取换电柜内电池充电的充电数据判断电池的充电工况、老化情况、电芯一致性情况及故障隐患；评估电池的健康状况，根据电池健康状况判断电池是否需要回收；若所述电池健康状况小于预设电池健康状况阈值，则将电池设置回收标签；若电池存在安全隐患但所述电池健康状况不小于预设电池健康状况阈值，则模拟电池运行消耗；若电池模拟消耗最大功率达不到预设功率标准，则将电池设置回收标签；通过自动回收装置对带有回收标签的电池进行回收，同时放置新的电池。本发明专利技术通过换电柜对电池的充电数据进行检测，及时对故障电池进行回收，避免电池的安全隐患。避免电池的安全隐患。避免电池的安全隐患。

【技术实现步骤摘要】
一种换电柜的电池检测回收方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及电池检测领域，更具体的，涉及一种换电柜的电池检测回收方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]随着电动车行业的高速发展，在推动节能减排理念的同时也是服务创新变革与消费的升级，电动车虽然便于出行，但也存在着许多痛点：电池续航不给力、充电不方便、充电不安全等，此时换电柜不仅满足人们的换电需求，更能将电池更好地循环，在快递、外卖等行业得到迅速传播，而在传统的换电柜中仅能为电池提供充电服务，无法判断电池的健康状态，而不良健康状况的电池在使用过程中存在很大的安全隐患，因此通过换电柜对不良健康状况的电池进行检测回收成为社会关注的重要问题之一。
[0003]为了能够通过换电柜实现电池的检测及回收，需要开发一款系统与之配合进行控制，该系统获取换电柜内电池充电的充电数据判断电池的充电工况、老化情况、电池一致性情况及故障隐患；评估电池的健康状况，根据电池健康状况判断电池是否需要回收；若电池存在安全隐患但电池健康状况达不到回收标准，则模拟电池运行消耗；根据电池运行消耗判断电池是否需要回收；通过自动回收装置对待回收电池进行回收，同时放置新的电池。在该系统实现过程中，如何根据电池的充电数据判断电池的充电工况、老化情况及故障隐患是亟不可待需要解决的问题。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种换电柜的电池检测回收方法、系统及存储介质。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种换电柜的电池检测回收方法，包括：获取换电柜内电池充电的充电数据，根据充电数据判断电池的充电工况、老化情况、电芯一致性情况及故障隐患；根据所述充电工况、老化情况、电芯一致性情况及故障隐患评估电池的健康状况，根据电池健康状况的所落区间判断电池是否需要回收；若所述电池健康状况小于预设电池健康状况阈值，则将电池设置回收标签；若所述换电柜内电池存在安全隐患但所述电池健康状况不小于预设电池健康状况阈值，则模拟电池运行消耗；若电池模拟消耗最大功率达不到预设功率标准，则将电池设置回收标签；通过换电柜的自动回收装置对带有回收标签的电池进行回收，同时放置新的电池。
[0006]本方案中，根据充电数据获取电池的充电工况，具体为：获取换电柜内电池的电池编号信息及充电数据，将所述电池编号信息与对应充电数据进行匹配；
将所述充电数据构建时序数据序列，将所述时序数据序列进行分割为若干数据段，获取若干数据段的单特征值；将所述若干数据段的单特征值进行融合生成所述时序数据序列的融合特征；获取健康电池的充电特征，根据所述融合特征与所述健康电池的充电特征进行对比分析，生成特征偏差率；预设特征偏差率阈值，根据所述特征偏差率与所述特征偏差率阈值的对比结果判断电池的充电工况。
[0007]本方案中，根据充电数据获取电池的老化情况，具体为：通过所述充电数据获取电池各充电阶段的充电曲线及电池循环次数；根据所述电池各充电阶段的充电曲线获取电池恒压充电时间及电池恒流充电时间，计算恒流充电时间及恒压充电时间的比值；将所述比值与所述电池循环次数进行拟合，剔除异常数据点，得到所述比值与电池循环次数的关系曲线；通过所述关系曲线提取电池的老化特征，根据所述老化特征获取电池的老化情况。
[0008]本方案中，根据充电数据获取电池的电芯一致性情况，具体为：通过所述充电数据获取电池各电芯的单体电芯的电压信息和温度信息；根据所述电池各电芯的单体电压信息和温度温度，计算电池内各电芯的压差和温差，并根据所述压差和温差生成电池的一致性数据；预设电池一致性评估标准，通过所述一致性评估标准根据所述一致性数据评估电池的一致性情况。
[0009]本方案中，通过充电数据对电池的故障隐患进行监测，同时对电池的故障隐患类型进行分类，具体为：将充电数据进行数据清洗，构成充电数据集，将所述充电数据集分为训练数据集及验证数据集；基于回归树模型建立故障隐患判断模型，通过所述训练数据集采用迭代方式进行故障隐患判断模型的训练，计算树结构的每个叶节点的数值和损失函数值得到所述故障隐患判断模型的最优结构；将所述训练数据集中的特征进行提取构建特征矩阵，将所述特征矩阵导入所述故障隐患判断模型；根据所述故障隐患判断模型的判断结果进行精确性检验，计算所述判断结果与验证数据集中样本数据的结果偏差率；判断所述结果偏差率是否小于预设结果偏差率阈值，若小于，则证明所述故障隐患判断模型的精度符合预设标准，输出故障隐患判断模型；根据所述故障隐患判断模型检测换电柜内电池的故障隐患，生成故障隐患矩阵，将所述故障隐患矩阵与电池故障标识矩阵进行匹配，根据匹配度对电池的故障隐患类型进行分类。
[0010]本方案中，所述的根据所述充电工况、老化情况、电芯一致性情况及故障隐患评估电池的健康状况，根据电池健康状况判断电池是否回收，具体为：
获取用于计算电池的充电工况、老化情况、电芯一致性情况及故障隐患指标值的原始数据，分别计算各个评估指标的指标值；根据所述指标值和各个评估指标的得分计算方式计算电池的充电工况、老化情况、电芯一致性情况及故障隐患的指标得分；根据电池的充电工况、老化情况、电芯一致性情况及故障隐患的指标得分匹配预设权重信息获取电池的综合得分，根据预设阈值构建综合得分阈值区间；根据所述综合得分所落在的阈值区间确定电池的健康状况，根据所述健康状况确定电池是否需要回收。
[0011]本方案中，所述的模拟电池运行消耗，具体为：获取电动车行驶过程中的历史骑行数据，基于神经网络构建电池运行消耗模型；通过多数历史骑行数据对多数电池运行消耗模型进行训练，根据所述历史骑行数据提取与电能消耗相关的变量数据；将与电能消耗相关的变量数据输入电池运行消耗模型，调整所述电池运行消耗模型的参数，保存最优模型参数；根据训练后的电池运行消耗模型生成骑行过程中的电池能耗值变化，并根据电池能耗值变化生成电池模拟消耗最大功率；将电池模拟消耗最大功率与电池标准最大功率进行比较生成功率偏差率，若所述功率偏差率大于预设功率偏差阈值，则将电池设置回收标签。
[0012]本专利技术第二方面还提供了一种换电柜的电池检测回收系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括一种换电柜的电池检测回收方法程序，所述一种换电柜的电池检测回收方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取换电柜内电池充电的充电数据，根据充电数据判断电池的充电工况、老化情况、电芯一致性情况及故障隐患；根据所述充电工况、老化情况、电芯一致性情况及故障隐患评估电池的健康状况，根据电池健康状况的所落区间判断电池是否需要回收；若所述电池健康状况小于预设电池健康状况阈值，则将电池设置回收标签；若所述换电柜内电池存在安全隐患但所述电池健康状况不小于预设电池健康状况阈值，则模拟电池运行消耗；若电池模拟消耗最大功率达不到预设功率标准，则将电池设置回收标签；通过换电柜的自动回收装置对带有回收标签的电池进行回收，同时放置新的电池。
[0013]本方案中，根据充电数据获取电池的充电工况，具体为：获取换电柜内电池的电池编号信息及充电数据，将所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种换电柜的电池检测回收方法，其特征在于，包括以下步骤：获取换电柜内电池充电的充电数据，根据充电数据判断电池的充电工况、老化情况、电芯一致性情况及故障隐患；根据所述充电工况、老化情况、电芯一致性情况及故障隐患评估电池的健康状况，根据电池健康状况的所落区间判断电池是否需要回收；若所述电池健康状况小于预设电池健康状况阈值，则将电池设置回收标签；若所述换电柜内电池存在安全隐患但所述电池健康状况不小于预设电池健康状况阈值，则模拟电池运行消耗；若电池模拟消耗最大功率达不到预设功率标准，则将电池设置回收标签；通过换电柜的自动回收装置对带有回收标签的电池进行回收，同时放置新的电池。2.根据权利要求1所述的一种换电柜的电池检测回收方法，其特征在于，根据充电数据获取电池的充电工况，具体为：获取换电柜内电池的电池编号信息及充电数据，将所述电池编号信息与对应充电数据进行匹配；将所述充电数据构建时序数据序列，将所述时序数据序列进行分割为若干数据段，获取若干数据段的单特征值；将所述若干数据段的单特征值进行融合生成所述时序数据序列的融合特征；获取健康电池的充电特征，根据所述融合特征与所述健康电池的充电特征进行对比分析，生成特征偏差率；预设特征偏差率阈值，根据所述特征偏差率与所述特征偏差率阈值的对比结果判断电池的充电工况。3.根据权利要求1所述的一种换电柜的电池检测回收方法，其特征在于，根据充电数据获取电池的老化情况，具体为：通过所述充电数据获取电池各充电阶段的充电曲线及电池循环次数；根据所述电池各充电阶段的充电曲线获取电池恒压充电时间及电池恒流充电时间，计算恒流充电时间及恒压充电时间的比值；将所述比值与所述电池循环次数进行拟合，剔除异常数据点，得到所述比值与电池循环次数的关系曲线；通过所述关系曲线提取电池的老化特征，根据所述老化特征获取电池的老化情况。4.根据权利要求1所述的一种换电柜的电池检测回收方法，其特征在于，根据充电数据获取电池的电芯一致性情况，具体为：通过所述充电数据获取电池各电芯的单体电芯的电压信息和温度信息；根据所述电池各电芯的单体电压信息和温度信息，计算电池内各电芯的压差和温差，并根据所述压差和温差生成电池的一致性数据；预设电池一致性评估标准，通过所述一致性评估标准根据所述一致性数据评估电池的一致性情况。5.根据权利要求1所述的一种换电柜的电池检测回收方法，其特征在于，通过充电数据对电池的故障隐患进行监测，同时对电池的故障隐患类型进行分类，具体为：将充电数据进行数据清洗，构成充电数据集，将所述充电数据集分为训练数据集及验
证数据集；基于回归树模型建立故障隐患判断模型，通过所述训练数据集采用迭代方式进行故障隐患判断模型的训练，计算树结构的每个叶节点的数值和损失函数值得到所述故障隐患判断模型的最优结构；将所述训练数据集中的特征进行提取构建特征矩阵，将所述特征矩阵导入所述故障隐患判断模型；根据所述故障隐患判断模型的判断结果进行精确性检验，计算所述判断结果与验证数据集中样本数据的结果偏差率；判断所述结果偏差率是否小于预设结果偏差率阈值，若小于，则证明所述故障隐患判断模型的精度符合预设标准，输出故障隐患判断模型；根据所述故障隐患判断模型检测换电柜内电池的故障隐患，生成故障隐患矩阵，将所述故障隐患矩阵与电池故障标识矩阵进行匹配，根据匹配度对电池的故障隐患类型进行分类。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：陈加杰，吴波，刘放，张雷，饶明，
申请(专利权)人：深圳康普盾科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：