本发明专利技术提供了一种电池包健康度的测量方法、装置及服务器，涉及电池管理的技术领域，包括：对待测电池包进行测量，确定电池包数据集合，其中，电池包数据集合包括：基础数据集合和拓展数据集合；通过高斯混合模型，基于基础数据集合和拓展数据集合，确定待测电池包的目标电池健康度，其中，高斯混合模型的输入数据是通过重叠度验证得到的。本发明专利技术可以通过高斯混合模型对电池包数据集合中的多个特征进行分析计算，提高电池包健康度测量的精确度。提高电池包健康度测量的精确度。提高电池包健康度测量的精确度。
【技术实现步骤摘要】
电池包健康度的测量方法、装置及服务器
[0001]本专利技术涉及电池管理的
，尤其是涉及一种电池包健康度的测量方法、装置及服务器。
技术介绍
[0002]对电池包的健康度SOH进行预测是电动汽车电池管理系统中的一个重要问题。目前，相关技术提出，可以使用传统高斯模型测量电池包的SOH，但该方案只能针对电池包的单一特征进行分析计算，而影响电池包SOH的测量因素较多（诸如：剩余电量、电压、功率、电流、温度、单体电压等），从而会导致测量失准，降低电池包SOH的测量精确度。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种电池包健康度的测量方法、装置及服务器，可以通过高斯混合模型对电池包数据集合中的多个特征进行分析计算，提高电池包健康度测量的精确度。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种电池包健康度的测量方法，方法包括：对待测电池包进行测量，确定电池包数据集合，其中，电池包数据集合包括：基础数据集合和拓展数据集合；通过高斯混合模型，基于基础数据集合和拓展数据集合，确定待测电池包的目标电池健康度，其中，高斯混合模型的输入数据是通过重叠度验证得到的。
[0005]在一种实施方式中，方法还包括：获取历史数据库中的实际电池健康度；通过高斯混合模型，基于基础数据集合和拓展数据集合，确定电池包的预测健康度集合；将预测健康度集合中的各健康度分别与实际电池健康度进行对比，得到重叠度集合，其中，重叠度集合用于表征预测健康度集合的准确度；若重叠度集合中的目标重叠度大于预设阈值，则将目标重叠度对应的健康度确定为目标电池健康度，并将目标电池健康度对应的电池包数据确定为目标输入数据。
[0006]在一种实施方式中，预测健康度集合包括：第一预测健康度和第二预测健康度集合，通过高斯混合模型，基于基础数据集合和拓展数据集合，确定电池包的预测健康度集合的步骤，包括：通过高斯混合模型，基于基础数据集合，确定电池包的第一预测健康度；获取拓展数据集合中的各拓展数据的重要性排序；将拓展数据根据重要性排序依次添加至基础数据集合中，确定更新后的基础数据集合；将更新后的基础数据集合输入高斯混合模型，确定电池包的第二预测健康度集合。
[0007]在一种实施方式中，通过高斯混合模型，基于基础数据集合，确定电池包的第一预测健康度的步骤，包括：如果输入至高斯混合模型的基础数据的数量为多个，则生成高斯分布集合，其中，基础数据与高斯分布集合中的高斯分布一一对应；通过预设协方差计算模型，基于高斯分布集合，确定基础数据对应的预测健康度。
[0008]在一种实施方式中，通过高斯混合模型，基于基础数据集合，确定电池包的第一预测健康度的步骤，还包括：如果输入至高斯混合模型的基础数据的数量为一个，则生成与基
础数据对应的一项高斯分布，并将高斯分布确定为基础数据对应的预测健康度。
[0009]在一种实施方式中，重叠度集合包括：先验重叠度，将预测健康度集合中的各健康度分别与实际电池健康度进行对比，得到重叠度集合的步骤包括：将第一预测健康度与实际电池健康度进行对比，得到先验重叠度。
[0010]在一种实施方式中，重叠度集合包括：后验重叠度集合，将预测健康度集合中的各健康度分别与实际电池健康度进行对比，得到重叠度集合的步骤，还包括：将第二预测健康度集合中的各项第二预测健康度分别与实际电池健康度进行对比，得到后验重叠度集合。
[0011]第二方面，本专利技术实施例还提供一种电池包健康度的测量装置，装置包括：数据获取模块，对待测电池包进行测量，确定电池包数据集合，其中，电池包数据集合包括：基础数据集合和拓展数据集合；健康度测量模块，通过高斯混合模型，基于基础数据集合和拓展数据集合，确定待测电池包的目标电池健康度，其中，高斯混合模型的输入数据是通过重叠度验证得到的。
[0012]第三方面，本专利技术实施例还提供一种服务器，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现第一方面提供的任一项的方法。
[0013]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方面提供的任一项的方法。
[0014]本专利技术实施例带来了以下有益效果：本专利技术实施例提供的一种电池包健康度的测量方法、装置及服务器，对待测电池包进行测量，确定电池包数据集合，其中，电池包数据集合包括：基础数据集合和拓展数据集合；通过高斯混合模型，基于基础数据集合和拓展数据集合，确定待测电池包的目标电池健康度，本专利技术实施例可以通过高斯混合模型对电池包数据集合中的多个特征进行分析计算，提高电池包健康度测量的精确度。
[0015]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0016]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，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他的附图。
[0018]图1为本专利技术实施例提供的一种电池包健康度的测量方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的另一种电池包健康度的测量方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种电池包健康度的测量装置的结构示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]对电池包的健康度SOH进行预测是电动汽车电池管理系统中的一个重要问题，目前，相关技术提出，可以使用传统高斯模型测量电池包的SOH，但该方案只能针对电池包的单一特征进行分析计算，而影响电池包SOH的测量因素较多（诸如：剩余电量、电压、功率、电流、温度、单体电压等），从而会导致测量失准，引发高维诅咒，降低电池包SOH的测量精确度，基于此，本专利技术实施提供的电池包健康度的测量方法，可以使用历史数据来训练高斯混合模型（GMM模型），将电池包数据集合作为输入数据，将电池包的SOH作为输出数据，通过高斯混合模型对电池包数据集合中的多个特征进行分析计算，利用训练好的GMM模型计算电池包处于不同健康状态下（即，不同测量因素数据和种类）的概率分布，从而使用GMM模型的最佳测量方案对电池包本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电池包健康度的测量方法，其特征在于，所述方法包括：对待测电池包进行测量，确定电池包数据集合，其中，所述电池包数据集合包括：基础数据集合和拓展数据集合；通过高斯混合模型，基于所述基础数据集合和所述拓展数据集合，确定所述待测电池包的目标电池健康度，其中，所述高斯混合模型的输入数据是通过重叠度验证得到的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取历史数据库中的实际电池健康度；通过高斯混合模型，基于所述基础数据集合和所述拓展数据集合，确定所述电池包的预测健康度集合；将所述预测健康度集合中的各健康度分别与所述实际电池健康度进行对比，得到重叠度集合，其中，所述重叠度集合用于表征所述预测健康度集合的准确度；若所述重叠度集合中的目标重叠度大于预设阈值，则将所述目标重叠度对应的所述健康度确定为所述目标电池健康度，并将所述目标电池健康度对应的电池包数据确定为目标输入数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测健康度集合包括：第一预测健康度和第二预测健康度集合，所述通过高斯混合模型，基于所述基础数据集合和所述拓展数据集合，确定所述电池包的预测健康度集合的步骤，包括：通过高斯混合模型，基于所述基础数据集合，确定所述电池包的第一预测健康度；获取所述拓展数据集合中的各拓展数据的重要性排序；将所述拓展数据根据所述重要性排序依次添加至所述基础数据集合中，确定更新后的所述基础数据集合；将更新后的所述基础数据集合输入所述高斯混合模型，确定所述电池包的第二预测健康度集合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过高斯混合模型，基于所述基础数据集合，确定所述电池包的第一预测健康度的步骤，包括：如果输入至所述高斯混合模型的基础数据的数量为多个，则生成高斯分布集合，其中，所述基础数据与所述高斯分布集合中的高斯分布一一对应；通过预设协方差计算模型，...
【专利技术属性】
技术研发人员：舒伟，黄忠文，董汉，陈超，
申请(专利权)人：苏州清研精准汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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