本发明专利技术公开了一种动力电池异常检测方法、装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：采集动力电池的状态数据；从状态数据中筛选得到动力电池的多帧待检测数据；根据多帧待检测数据进行异常表征计算，得到异常表征指标，其中，异常表征指标用于确定动力电池的信息熵变化量；基于异常表征指标，对动力电池进行异常判定分析，确定动力电池的异常检测结果。本发明专利技术解决了相关技术中基于拉依达准则进行动力电池异常检测的方法其检测结果准确率和稳定性较低的技术问题。性较低的技术问题。性较低的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
动力电池异常检测方法、装置、存储介质及电子装置
[0001]本专利技术涉及新能源汽车领域，具体而言，涉及一种动力电池异常检测方法、装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
[0002]动力电池的安全问题是目前新能源汽车领域中的重要问题之一。准确检测动力电池异常并进行安全风险预警是解决该安全问题的主要途径。
[0003]动力电池异常主要表现为动力电池中的个别电芯发生性能离群，例如：内阻离群、电压离群、容量离群、温度离群等。相关技术中，主要通过采用拉依达准则(3sigma准则)对动力电池的电芯性能进行离群判断对动力电池异常进行检测。然而在实际应用场景中，基于拉依达准则的动力电池异常检测结果准确率和稳定性较低。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供了一种动力电池异常检测方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中基于拉依达准则进行动力电池异常检测的方法其检测结果准确率和稳定性较低的技术问题。
[0006]根据本专利技术其中一实施例，提供了一种动力电池异常检测方法，其特征在于，包括：
[0007]采集动力电池的状态数据；从状态数据中筛选得到动力电池的多帧待检测数据；根据多帧待检测数据进行异常表征计算，得到异常表征指标，其中，异常表征指标用于确定动力电池的信息熵变化量；基于异常表征指标，对动力电池进行异常判定分析，确定动力电池的异常检测结果。
[0008]可选地，状态数据包括：采集时间、电压数据、电流数据、荷电数据、车辆行驶数据，其中，电压数据包括动力电池的多个电芯的电压，电流数据包括动力电池的多个电芯的电流，荷电数据用于确定动力电池的荷电量，车辆行驶数据用于确定动力电池对应的车辆行驶里程。
[0009]可选地，从状态数据中筛选得到动力电池的多帧待检测数据包括：根据预设数据阈值，从状态数据中确定第一无效状态数据；根据第一预设条件，从状态数据中确定第二无效状态数据，其中，第一预设条件用于确定状态数据是否存在数据缺失；根据第二预设条件，状态数据中确定第三无效状态数据，其中，第二预设条件用于确定状态数据是否存在变化同步异常；基于状态数据、第一无效状态数据、第二无效状态数据、第三无效状态数据，确定动力电池的多帧待检测数据。
[0010]可选地，多帧待检测数据中每帧待检测数据均至少包含采集时间和电压数据，根据多帧待检测数据进行异常表征计算，得到异常表征指标包括：根据多帧待检测数据的电压数据，确定多帧待检测数据中每帧待检测数据的电压最小值对应的目标电芯标识；对目
标电芯标识进行频次统计，得到第一统计结果；根据多帧待检测数据的采集时间，划分多个时长区间；对第一统计结果进行信息熵计算，得到多个时长区间对应的多个动力电池信息熵；基于多个动力电池信息熵，确定异常表征指标，其中，异常表征指标为多个时间区间中一对相邻的时间区间之间的动力电池信息熵变化量。
[0011]可选地，基于异常表征指标，对动力电池进行异常判定分析，确定动力电池的异常检测结果包括：按照预设缓存规则，对异常表征指标进行缓存统计，得到第二统计结果，其中，预设缓存规则用于确定将对应于动力电池信息熵递减变化的异常表征指标进行缓存；基于第二统计结果，利用预设异常判定规则，确定动力电池的异常类别；根据异常类别，生成动力电池的异常检测结果。
[0012]可选地，基于第二统计结果，利用预设异常判定规则，确定动力电池的异常类别包括：响应于第二统计结果与预设缓存阈值相等，确定第一判定结果，其中，第一判定结果用于确定动力电池存在一般异常；响应于第二统计结果小于预设缓存阈值，确定第二判定结果，以及对第二统计结果进行重置分析，生成第三判定结果，其中，第二判定结果用于确定动力电池不存在异常，第三判定结果用于确定动力电池是否存在严重异常；根据第一判定结果、第二判定结果和第三判定结果，确定动力电池的异常类别。
[0013]可选地，对第二统计结果进行重置分析，生成第三判定结果包括：对异常表征指标、第二统计结果进行信息熵变化分析，得到分析结果，其中，分析结果为第二统计结果对应的一对相邻的时长区间的下一对相邻的时长区间内的异常表征指标；根据分析结果，确定第三判定结果。
[0014]根据本专利技术其中一实施例，还提供了一种动力电池异常检测装置，包括：
[0015]采集模块，用于采集动力电池的状态数据；筛选模块，用于从状态数据中筛选得到动力电池的多帧待检测数据；计算模块，用于根据多帧待检测数据进行异常表征计算，得到异常表征指标，其中，异常表征指标用于确定动力电池的信息熵变化量；判定模块，用于基于异常表征指标，对动力电池进行异常判定分析，确定动力电池的异常检测结果。
[0016]可选地，上述筛选模块还用于：根据预设数据阈值，从状态数据中确定第一无效状态数据；根据第一预设条件，从状态数据中确定第二无效状态数据，其中，第一预设条件用于确定状态数据是否存在数据缺失；根据第二预设条件，状态数据中确定第三无效状态数据，其中，第二预设条件用于确定状态数据是否存在变化同步异常；基于状态数据、第一无效状态数据、第二无效状态数据、第三无效状态数据，确定动力电池的多帧待检测数据。
[0017]可选地，多帧待检测数据中每帧待检测数据均至少包含采集时间和电压数据，上述计算模块还用于：根据多帧待检测数据的电压数据，确定多帧待检测数据中每帧待检测数据的电压最小值对应的目标电芯标识；对目标电芯标识进行频次统计，得到第一统计结果；根据多帧待检测数据的采集时间，划分多个时长区间；对第一统计结果进行信息熵计算，得到多个时长区间对应的多个动力电池信息熵；基于多个动力电池信息熵，确定异常表征指标，其中，异常表征指标为多个时间区间中一对相邻的时间区间之间的动力电池信息熵变化量。
[0018]可选地，上述判定模块还用于：按照预设缓存规则，对异常表征指标进行缓存统计，得到第二统计结果，其中，预设缓存规则用于确定将对应于动力电池信息熵递减变化的异常表征指标进行缓存；基于第二统计结果，利用预设异常判定规则，确定动力电池的异常
类别；根据异常类别，生成动力电池的异常检测结果。
[0019]可选地，上述判定模块还用于：响应于第二统计结果与预设缓存阈值相等，确定第一判定结果，其中，第一判定结果用于确定动力电池存在一般异常；响应于第二统计结果小于预设缓存阈值，确定第二判定结果，以及对第二统计结果进行重置分析，生成第三判定结果，其中，第二判定结果用于确定动力电池不存在异常，第三判定结果用于确定动力电池是否存在严重异常；根据第一判定结果、第二判定结果和第三判定结果，确定动力电池的异常类别。
[0020]可选地，上述判定模块还用于：对异常表征指标、第二统计结果进行信息熵变化分析，得到分析结果，其中，分析结果为第二统计结果对应的一对相邻的时长区间的下一对相邻的时长区间内的异常表征指标；根据分析结果，确定第三判定结果。
[0021]根据本专利技术其中一实施例，还提供了一种非易失性存储介质，其特征在本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种动力电池异常检测方法，其特征在于，包括：采集动力电池的状态数据；从所述状态数据中筛选得到所述动力电池的多帧待检测数据；根据所述多帧待检测数据进行异常表征计算，得到异常表征指标，其中，所述异常表征指标用于确定所述动力电池的信息熵变化量；基于所述异常表征指标，对所述动力电池进行异常判定分析，确定所述动力电池的异常检测结果。2.根据权利要求1所述的动力电池异常检测方法，其特征在于，所述状态数据包括：采集时间、电压数据、电流数据、荷电数据、车辆行驶数据，其中，所述电压数据包括所述动力电池的多个电芯的电压，所述电流数据包括所述动力电池的多个电芯的电流，所述荷电数据用于确定所述动力电池的荷电量，所述车辆行驶数据用于确定所述动力电池对应的车辆行驶里程。3.根据权利要求1所述的动力电池异常检测方法，其特征在于，从所述状态数据中筛选得到所述动力电池的多帧待检测数据包括：根据预设数据阈值，从所述状态数据中确定第一无效状态数据；根据第一预设条件，从所述状态数据中确定第二无效状态数据，其中，所述第一预设条件用于确定所述状态数据是否存在数据缺失；根据第二预设条件，所述状态数据中确定第三无效状态数据，其中，所述第二预设条件用于确定所述状态数据是否存在变化同步异常；基于所述状态数据、所述第一无效状态数据、所述第二无效状态数据、所述第三无效状态数据，确定所述动力电池的多帧待检测数据。4.根据权利要求2所述的动力电池异常检测方法，其特征在于，所述多帧待检测数据中每帧待检测数据均至少包含所述采集时间和所述电压数据，根据所述多帧待检测数据进行异常表征计算，得到异常表征指标包括：根据所述多帧待检测数据的所述电压数据，确定所述多帧待检测数据中每帧待检测数据的电压最小值对应的目标电芯标识；对所述目标电芯标识进行频次统计，得到第一统计结果；根据所述多帧待检测数据的所述采集时间，划分多个时长区间；对所述第一统计结果进行信息熵计算，得到所述多个时长区间对应的多个动力电池信息熵；基于所述多个动力电池信息熵，确定所述异常表征指标，其中，所述异常表征指标为所述多个时间区间中一对相邻的时间区间之间的动力电池信息熵变化量。5.根据权利要求4所述的动力电池异常检测方法，其特征在于，基于所述异常表征指标，对所述动力电池进行异常判定分析，确定所述动力电池的异常...
【专利技术属性】
技术研发人员：李雪，张志，蒋延艳，潘垂宇，李学达，许立超，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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