一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法技术

本发明专利技术涉及电池包检测领域，具体涉及一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法，选取电池包中心的电池单元，向外扩张一圈，得到对应圈的电荷量和温度，依次类推，采用回行访问的方式，得到每圈的电荷量和温度，并计算每圈的稳态均衡指标，得到所有圈的n维稳态向量；对n维稳态向量进行相空间重构，得到新的m维数据序列；将m维数据序列输入到训练好的神经网络模型，输出未来的预测电池包的稳态监测数据；计算稳态监测数据与历史记录中任一稳态情况的预测向量差异性，并确定稳态监测数据的亲缘性，当所述亲缘性小于设定值，则电池包的状态不稳定。本发明专利技术能够对电池包进行稳态分析，从而分析出电池包在充电过程中的不平衡状态，及时降低充电功率。时降低充电功率。时降低充电功率。

【技术实现步骤摘要】
一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法


[0001]本专利技术涉及电池包检测领域，具体为一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法。

技术介绍

[0002]而对于新能源车辆上的电池包，其均是通过电池管理系统（BMS）对整个充电组的电池包的情况进行精密跟踪和预测，从而控制一批电池的电荷量和电压相对均匀。
[0003]需要说明的是，目前的充电桩和电池管理系统（BMS）是独立运行的，电池管理系统（BMS）分区管理时无法感知车辆电池排布及热管管路的真实散热逻辑。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提供的一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法的技术方案，包括以下步骤：获取充电过程的电池包中每个电池单元的电荷量和温度，并选取电池包中心的电池单元，基于电池包的形状，以该电池单元为中心向外扩张一圈，得到对应圈的电荷量和温度，依次类推，采用回行访问的方式，得到每圈的电荷量和温度；基于各圈的电荷量和温度，计算每圈的稳态均衡指标，进而得到所有圈的n维稳态向量；对n维稳态向量进行相空间重构，得到新的m维数据序列；将所述m维数据序列输入到训练好的神经网络模型，输出未来的预测电池包的稳态监测数据；计算所述稳态监测数据与历史记录中任一稳态情况的预测向量差异性，根据所述预测向量差异性，确定所述稳态监测数据的亲缘性，当所述亲缘性小于设定值，则电池包的状态不稳定。
[0005]优选地，所述稳定均衡指标为：其中，为第j圈的累计电荷量，为第j圈的累计温度，n为采样的总圈数。
[0006]优选地，所述神经网络模型为LSTM神经网络模型。
[0007]优选地，所述预测向量差异性是通过先获取该电池包在历史距离中的任意稳态情况，后利用余弦相似度计算稳态监测数据与历史记录中任一稳态情况的相似度计算得到的。
[0008]优选地，所述亲缘性是通过将预测向量差异性按照从小到大排序，选取前k个预测向量差异性，将前k个预测向量差异性的均值的倒数得到的。
[0009]本专利技术的有益效果：本专利技术面向的直流充电桩充电过程系统由于电池包结构问题，容易引起边缘效应及充电不平衡现象，从而通过采集电池包的累计温度以及累计电荷量，根据两者的数据，并引入相空间方法对电池包充电过程中的异常情况进行相空间重构，进行电池包的温控异常的分析，从而对电池包的稳态进行判定，为后续的充电停止或降低充电功率提供了依据。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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，对于本领域普通技术人员来讲，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它附图。
[0011]图1是本专利技术的一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法的方法流程图。
具体实施方式
[0012]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术的方案，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0013]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0014]具体地，对本专利技术提供的一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法进行介绍，请参阅图1所示，包括以下步骤：步骤1，获取充电过程的电池包中每个电池单元的电荷量和温度，并选取电池包中心的电池单元，基于电池包的形状，以该电池单元为中心向外扩张一圈，得到对应圈的电荷量和温度，依次类推，采用回行访问的方式，得到每圈的电荷量和温度。
[0015]其中，电池包的电池组态一般是先并联、再串联，以电芯为最小单元来看，可以避免一定程度的充电不平衡问题。因此本实施中是以先并联、再进行串联的若干电芯视为一个电池单元进行电池包稳态的研究。
[0016]电池包的每个电池单元由BMS管理系统获得当前单元的累计电荷量，此方法在行业内常称为库仑计。而电池包的每个电池单元都有独立的温控传感器，用于采集当前一个电池单元的总体温度。
[0017]为了分析电池包的每个电池单元，本专利技术采集各电池单元的累计电荷量矩阵和温度矩阵进行充电过程中局部充电均一与否的平衡性指数的计算。
[0018]其中，累计电荷量矩阵和温度矩阵的获取过程为：首先，对每个电池单元同时读取以下传感器读数：读取经照射紫外线后的电池单元电荷量数值，单位为mWh；读取电池单元附近的温度值，单位为摄氏度。
[0019]其次，基于电池包的形状构建样本矩阵，得到充电过程的累计电荷量矩阵和温
度矩阵基于累计电荷量矩阵和温度矩阵，以回字形进行各电池单元的传感器读数的访问：具体地，从中心的最小单元，例如2x2，向外扩张一圈，得到外圈的样本，以此类推，得到每圈的样本，并得到累计电荷量和温度。
[0020]上述中，基于回字型访问的原因是：一般的电池散热管路是之字形的，由于管路较长，且中心位置和边缘位置的散热环境不同。
[0021]由于电池包刚性较佳，一般的车辆会借助电池包的结构将电池包与底盘结合到一起，因此长时间的高负载驾驶、或车辆发生意外碰撞时，会导致电池单元与散热的结构贴合性降低。
[0022]对于较热环境的电池组，内外圈的电池单元分析方式更能够代表热量堆积、结构损坏。
[0023]需要说明的是，当一圈的宽或高无法继续外扩时，保持宽或高不变。同时，由于电池包是一个均匀导热的封装整体，但由于电池包的高度集成化和频繁使用，可能会导致电芯的某一部分无法很好地贴合电池组的导热框架，从而导致电池组的充电过程进程和温度不统一，因此，需要对电池包的电池单元进行回字型访问，获取内外圈的温度。
[0024]基于每次访问一圈，可以得到一圈的累计电荷量和温度的读数，其中j为每圈的索引号。
[0025]步骤2，基于各圈的电荷量和温度，计算每圈的稳态均衡指标，进而得到所有圈的n维稳态向量；对n维稳态向量进行相空间重构，得到新的m维数据序列。
[0026]其中，本实施例中的稳态均衡指标为：其中，为第j圈的累计电荷量，为第j圈的累计温度，n为采样的总圈数。
[0027]上述公式中，F为对角采样函数，F每次采集一个元素以及该元素绕中心对称的对角方向的对向元素，由于充电过程受BMS管理系统的调节，且环境应当是统一的，因此累计电荷量读数所反映的进程也应当是尽可能的统一；代表了所有两个电池单元相差的累计电荷量读数的均值。
[0028]至此，基于每圈得到n维稳态向量U：。
[0029]需要说明的是，当该均值较大时，意味着进程不统一，从而扩大温度不统一的标准差，体现充电过程中的电池包的稳态均衡指标；当该指数过大时，意味着电池包的一圈无本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法，其特征在于，包括以下步骤：获取充电过程的电池包中每个电池单元的电荷量和温度，并选取电池包中心的电池单元，基于电池包的形状，以该电池单元为中心向外扩张一圈，得到对应圈的电荷量和温度，依次类推，采用回行访问的方式，得到每圈的电荷量和温度；基于各圈的电荷量和温度，计算每圈的稳态均衡指标，进而得到所有圈的n维稳态向量；对n维稳态向量进行相空间重构，得到新的m维数据序列；将所述m维数据序列输入到训练好的神经网络模型，输出未来的预测电池包的稳态监测数据；计算所述稳态监测数据与历史记录中任一稳态情况的预测向量差异性，根据所述预测向量差异性，确定所述稳态监测数据的亲缘性，当所述亲缘性小于设定值，则电池包的状态不稳定。2.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓红，
申请(专利权)人：启东市航新实用技术研究所，
类型：发明
国别省市：