动力电池内短路检测方法、电子设备及存储介质技术

本申请公开了一种动力电池内短路检测方法、电子设备及存储介质，包括：从电池多次充电循环数据中截取至少一段数据，得到第一数据；根据第一数据获得不同时刻下的估算数据和实际数据；对估算数据和所实际数据进行校正，获得不同时刻下的第二数据；将不同时刻下获得的第二数据进行分组；将不同组下的第二数据进行联合计算获得充电偏离系数；根据充电偏离系数判断动力电池的内短路情况。本申请通过电池的充电循环数据获得充电偏离系数的趋势来检测判断电池内短路情况。并且采用本申请的方法所需要的数据少，测试过程所花费的周期短，所付出的人力成本和物质成本更低。出的人力成本和物质成本更低。出的人力成本和物质成本更低。

【技术实现步骤摘要】
动力电池内短路检测方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请的实施例涉及电池检测
，特别涉及一种动力电池内短路检测方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着新能源电动汽车的普及和发展，为了满足市场对续航里程的需求，高能量密度的电化学体系逐步应用，相应的安全问题也得到更多关注。安全问题中较为严重，最受关注的是动力电池的热失控问题。正、负极在动力电池内部出现的直接接触导致的内短路是热失控发生的必经环节。
[0003]电池内短路可以分为正极
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负极、正极
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铜、铝
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负极和铝
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负极四种内短路。一般认为正极
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负极、正极
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铜内短路由轻微自放电逐步演化，演化到内短路后期会出现热失控；而正极铝
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负极、铝
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铜内短路是在发生之后会迅速发展进入热失控阶段，因此对初期内短路的识别是避免热失控最有效的方法。
[0004]现有技术对热失控的检测预警主要有两类方法：一类是基于电化学模型的方法，但是该方法进行预警需要测试获取模型参数，测试项目较多且周期较长，对不同型号及体系的电池需要分别识别参数，成本较高且周期较长；另一类方法为数据驱动的方法，通常通过构建云端数据的特征因子与热失控之间的关系模型来实现。但是该方法通过内短路预警，通常通过识别产热、电压、电流的异常来识别，这种方法对数据要求较高。

技术实现思路

[0005]本申请的实施例提供一种动力电池内短路检测方法、电子设备及存储介质，以解决现有技术中对内短路测试方法的成本过高、测试周期长、所需数据要求高的技术问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本申请的实施例公开了如下技术方案：
[0007]第一方面，提供了一种动力电池内短路检测方法，包括：
[0008]通过数据获取模块从电池多次充电循环数据中截取至少一段数据，得到第一数据；
[0009]通过第一计算模块从所述第一数据中获得不同时刻下的估算数据和实际数据；
[0010]通过数据校正模块对所述估算数据和所述实际数据进行校正，获得不同时刻下的第二数据；
[0011]通过数据分组模块将不同时刻下获得的所述第二数据进行分组；
[0012]通过第二计算模块将不同组下的所述第二数据进行联合计算获得充电偏离系数；
[0013]通过数据分析模块根据充电偏离系数判断动力电池的内短路情况。
[0014]结合第一方面，所述的通过数据分组模块将不同时刻下获得的所述第二数据进行分组的方法包括：
[0015]将不同时刻下的所述第二数据与预先设定的阈值输入所述数据分组模块进行比较；
[0016]若所述第二数据大于所述阈值，则将该时刻下所对应的所述第二数据分入第一组；
[0017]若所述第二数据小于所述阈值，则将该时刻下所对应的所述第二数据分入第二组。
[0018]结合第一方面，所述的通过数据获取模块从电池多次充电循环数据中截取至少一段数据，得到第一数据的方法包括：
[0019]所述数据获取模块获取电池的多次充电循环的历史数据；
[0020]所述数据获取模块截取每个充电循环数据中处于总数值20
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80％的区段作为第一数据。
[0021]结合第一方面，所述的通过第一计算模块从所述第一数据中获得不同时刻下的估算数据和实际数据的方法包括：
[0022]将所述第一数据按区间划分为多个区间，获得区间数据；
[0023]取所述区间数据中的端点值绘制获得估算参考线；
[0024]所述第一计算模块根据所述估算参考线获得相应时间下的估算数据；
[0025]所述第一计算模块根据所述第一数据获得相应时间下的实际数据。
[0026]结合第一方面，所述的通过第二计算模块将不同组下的所述第二数据进行联合计算获得充电偏离系数的方法包括：
[0027]所述第二计算模块获取每组中所述第二数据与前一个所述第二数据的第一时间差，以及该所述第二数据与后一个所述第二数据的第二时间差；
[0028]所述第二计算模块将所述第一时间差和所述第二时间差相加获得时间和；
[0029]所述第二计算模块将所述第一组中各个所述第二数据与其对应的所述时间和相乘后进行累加获得第一累加和；
[0030]所述第二计算模块将所述第二组中各个所述第二数据与其对应的所述时间和相乘后进行累加获得第二累加和；
[0031]所述第二计算模块将所述第二累加和除以所述第一累加和得到区段系数；
[0032]所述第二计算模块将各个区段的所述区段系数进行相加获得充电偏离系数。
[0033]结合第一方面，所述的通过数据校正模块对所述估算数据和所述实际数据进行校正，获得不同时刻下的第二数据的方法包括：
[0034]将所述估算数据和所述实际数据相减获得第一差值；
[0035]将获得的电池当前温度与标准温度相减获得第二差值；
[0036]所述数据校正模块将所述第二差值与修正系数相乘获得修正值；
[0037]所述数据校正模块将所述修正值加1后与所述第一差值相乘获得第二数据。
[0038]结合第一方面，所述充电循环数据包括充电时间、充电电流、充电电压、SOC、电池温度和充电状态中的一种或多种。
[0039]结合第一方面，所述的通过数据分析模块根据充电偏离系数判断动力电池的内短路情况的方法包括：
[0040]将所述充电偏离系数与充电循环次数进行线性拟合，获得斜率；
[0041]所述数据分析模块将斜率与预设的斜率阈值进行比较，根据比较结果得出电池内短路情况。
[0042]第二方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如第一方面所述的动力电池内短路检测方法。
[0043]第三方面，一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的动力电池内短路检测方法。
[0044]上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
[0045]与现有技术相比，本申请的一种动力电池内短路检测方法，包括：从电池多次充电循环数据中截取至少一段数据，得到第一数据；根据第一数据获得不同时刻下的估算数据和实际数据；对估算数据和所实际数据进行校正，获得不同时刻下的第二数据；将不同时刻下获得的第二数据进行分组；将不同组下的第二数据进行联合计算获得充电偏离系数；根据充电偏离系数判断动力电池的内短路情况。本申请通过电池的充电循环数据获得充电偏离系数的趋势来检测判断电池内短路情况。并且采用本申请的方法所需要的数据少，测试过程所花费的周期短，所付出的人力成本和物质成本更低。
附图说明
[0046]下面结合附图，通过对本申请的具体实施方式详细描述，将使本申请的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动力电池内短路检测方法，其特征在于，包括：通过数据获取模块从电池多次充电循环数据中截取至少一段数据，得到第一数据；通过第一计算模块从所述第一数据中获得不同时刻下的估算数据和实际数据；通过数据校正模块对所述估算数据和所述实际数据进行校正，获得不同时刻下的第二数据；通过数据分组模块将不同时刻下获得的所述第二数据进行分组；通过第二计算模块将不同组下的所述第二数据进行联合计算获得充电偏离系数；通过数据分析模块根据充电偏离系数判断所述电池的内短路情况。2.如权利要求1所述的动力电池内短路检测方法，其特征在于，所述的通过数据分组模块将不同时刻下获得的所述第二数据进行分组的方法包括：将不同时刻下的所述第二数据与预先设定的阈值输入所述数据分组模块进行比较；若所述第二数据大于所述阈值，则将所述时刻下所对应的所述第二数据分入第一组；若所述第二数据小于所述阈值，则将所述时刻下所对应的所述第二数据分入第二组。3.如权利要求1所述的动力电池内短路检测方法，其特征在于，所述的通过数据获取模块从电池多次充电循环数据中截取至少一段数据，得到第一数据的方法包括：所述数据获取模块获取电池的多次充电循环的历史数据；所述数据获取模块截取每个充电循环数据中处于总数值20
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80％的区段作为第一数据。4.如权利要求2所述的动力电池内短路检测方法，其特征在于，所述的通过第一计算模块从所述第一数据中获得不同时刻下的估算数据和实际数据的方法包括：将所述第一数据按区间划分为多个区间，获得区间数据；取所述区间数据中的端点值绘制获得估算参考线；所述第一计算模块根据所述估算参考线获得相应时间下的估算数据；所述第一计算模块根据所述第一数据获得相应时间下的实际数据。5.如权利要求4所述的动力电池内短路检测方法，其特征在于，所述的通过第二计算模块将不同组下的所述第二数据进行联合计算获得充电偏离系数的方法包括：所述第二计算模块获取每组...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯昊宇，王媛，高攀龙，张建彪，杨红新，
申请(专利权)人：章鱼博士智能技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：