本申请公开了一种车辆的热失控检测方法，包括：获取目标车辆的工况运行数据。根据工况运行数据获取目标模型的输入数据，目标模型是以参考车辆的工况运行数据为训练样本训练得到的模型，参考车辆是和目标车辆相同规格和相同配置的车辆。根据目标模型的输出预测目标车辆的总电流。根据目标车辆的实际总电流和预测的目标车辆的总电流之间的差异对目标车辆进行热失控检测。通过本申请实施例提供的方案，不依赖动力电池的物理化学机理，方法通用性更好，可以适用于各种动力电池的热失控检测场景，还能够及时预测并发现一些非典型疑难场景的热失控问题，提升热失控预警的准确性。提升热失控预警的准确性。提升热失控预警的准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种车辆的热失控检测方法以及装置
[0001]本申请涉及智能车
，具体涉及一种车辆的热失控检测方法以及装置。
技术介绍
[0002]电动汽车应用日益广泛，作为电动汽车的能量补给装置的大容量动力电池的安全和可靠性非常重要，大容量动力电池的热失控一种典型的失效模式，尤其在快速充电的时候极易诱发起火燃烧等事故，带来人身和财产的极大风险，需要提前预防。
[0003]动力电池热失效的的机理，业界研究显示热失控的显著外部特征是电池温度，失效的机理比较复杂，涉及电池的正极释氧、负极析锂、隔膜崩溃等。其中内短路是引发热失控的一大原因，内短路可以立即引发热失控，有些缓慢演变，有些可能不危险，有些在演变之后会很危险，还有一些内短路是一直缓变，还有一些内短路从缓变到突变，有各种各样的类型。当电池在充电和使用过程中，点出的正负极的物质交换，形成剧烈反应，也会引发的热失控，目前的改进方法是对电池的正极材料和电解质进行优化改进。另外电池还需要做好散热的设计，把在充放电过程中产生的热及时耗散出去，避免热量的过渡累积。
[0004]虽然新能源动力电池发展迅速并取得了长足的进步，但是动力电池热失控仍然有发生，随着动力电池能量密度的不断增加，热失控问题将更加显著，成为制约动力电池发展的重要因素，目前需要一种高效识别的动力电池热失控的方法。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供一种车辆的热失控检测方法以及装置，不依赖动力电池的物理化学机理，方法通用性更好，可以适用于各种动力电池的热失控检测场景，还能够及时预测并发现一些非典型疑难场景的热失控问题，提升热失控预警的准确性。
[0006]为达到上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：
[0007]第一方面，本申请实施例提供一种车辆的热失控检测方法，包括：获取目标车辆的工况运行数据。根据工况运行数据获取目标模型的输入数据，目标模型是以参考车辆的工况运行数据为训练样本训练得到的模型，参考车辆是和目标车辆相同规格和相同配置的车辆。根据目标模型的输出预测目标车辆的总电流。根据目标车辆的实际总电流和预测的目标车辆的总电流之间的差异对目标车辆进行热失控检测。本申请实施例提供的方案，基于采集到的电动汽车的典型工况数据，基于大数据和深度神经网络技术，构建精确的动力电池运行的电流预测模型，然后采用对预测电流和实际电流差值进行检测和评估，从而做到电池热失控提前准确预测和报警。
[0008]在第一方面的一种可能实现方式中，工况运行数据包括时间戳、电池中剩余电荷的可用状态SOC，总电压、电池隔离电阻值、车速、充电状态、单体温度中的一个或者多个。
[0009]在第一方面的一种可能实现方式中，目标模型的输入数据包括SOC、总电压、电池隔离电阻值、车速、车速变化率、充电状态、单体温度、总电压变化率中的一个或者多个。
[0010]在第一方面的一种可能实现方式中，获取目标车辆的工况运行数据，包括：获取目
标车辆处于快充状态时，目标车辆的工况运行数据。
[0011]在第一方面的一种可能实现方式中，还包括包括：获取目标车辆处于快充状态时，不同时刻下目标车辆的实际总电流。根据目标车辆的实际总电流和预测的目标车辆的总电流之间的差异对目标车辆进行热失控检测，包括：根据不同时刻下目标车辆的实际总电流，和不同时刻下预测的目标车辆的实际总电流之间的累积差异对目标车辆进行热失控检测。
[0012]在第一方面的一种可能实现方式中，根据目标车辆的实际总电流和预测的目标车辆的总电流之间的差异对目标车辆进行热失控检测，包括：差异大于阈值时，确定目标车辆存在热失控风险。
[0013]在第一方面的一种可能实现方式中，阈值是根据参考车辆的实际总电流，和基于目标模型预测的参考车辆的总电流之间的差异获取的。
[0014]在第一方面的一种可能实现方式中，阈值是根据参考车辆中第一参考车辆的实际总电流和基于目标模型预测的第一参考车辆的总电流之间的差异获取的，第一参考车辆是存在热失控风险的参考车辆中实际总电流和预测的总电流之间差异最小的参考车辆。
[0015]在第一方面的一种可能实现方式中，所述阈值是根据不存在热失控风险的参考车辆的实际总电流和基于所述目标模型预测的所述不存在热失控风险的参考车辆的总电流之间的差异获取的。
[0016]第二方面，本申请实施例提供一种车辆的热失控检测装置，包括：第一获取模块，用于获取目标车辆的工况运行数据。第二获取模块，用于根据工况运行数据获取目标模型的输入数据，目标模型是以参考车辆的工况运行数据为训练样本训练得到的模型，参考车辆是和目标车辆相同规格和相同配置的车辆。预测模块，用于根据目标模型的输出预测目标车辆的总电流。检测模块，用于根据目标车辆的实际总电流和预测的目标车辆的总电流之间的差异对目标车辆进行热失控检测。
[0017]在第二方面的一种可能实现方式中，工况运行数据包括时间戳、电池中剩余电荷的可用状态SOC，总电压、电池隔离电阻值、车速、充电状态、单体温度中的一个或者多个。
[0018]在第二方面的一种可能实现方式中，目标模型的输入数据包括SOC、总电压、电池隔离电阻值、车速、车速变化率、充电状态、单体温度、总电压变化率中的一个或者多个。
[0019]在第二方面的一种可能实现方式中，第一获取模块，具体用于：获取目标车辆处于快充状态时，目标车辆的工况运行数据。装置还包括第三获取模块，用于：获取目标车辆处于快充状态时，目标车辆的实际总电流。
[0020]在第二方面的一种可能实现方式中，第三获取模块，具体用于：获取目标车辆处于快充状态时，不同时刻下目标车辆的实际总电流。检测模块，具体用于：根据不同时刻下目标车辆的实际总电流，和不同时刻下预测的目标车辆的实际总电流之间的累积差异对目标车辆进行热失控检测。
[0021]在第二方面的一种可能实现方式中，检测模块，具体用于：差异大于阈值时，确定目标车辆存在热失控风险。
[0022]在第二方面的一种可能实现方式中，阈值是根据参考车辆的实际总电流，和基于目标模型预测的参考车辆的总电流之间的差异获取的。
[0023]在第二方面的一种可能实现方式中，阈值是根据参考车辆中第一参考车辆的实际总电流和基于目标模型预测的第一参考车辆的总电流之间的差异获取的，第一参考车辆是
存在热失控风险的参考车辆中实际总电流和预测的总电流之间差异最小的参考车辆。
[0024]在第二方面的一种可能实现方式中，所述阈值是根据不存在热失控风险的参考车辆的实际总电流和基于所述目标模型预测的所述不存在热失控风险的参考车辆的总电流之间的差异获取的。
[0025]在第二方面的一种可能实现方式中，该车辆的热失控检测装置是车辆。
[0026]第三方面，本申请实施例提供一种车辆的热失控检测装置，包括：存储器，用于存储计算机可读指令。还包括，与存储器耦合的处理器，用于执行存储器中的计算机可读指令从而执行如第一方面或第一方面任意一种可能的实施方式中所描述的方法。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆的热失控检测方法，其特征在于，包括：获取目标车辆的工况运行数据；根据所述工况运行数据获取目标模型的输入数据，所述目标模型是以参考车辆的工况运行数据为训练样本训练得到的模型，所述参考车辆是和所述目标车辆相同规格和相同配置的车辆；根据所述目标模型的输出预测所述目标车辆的总电流；根据所述目标车辆的实际总电流和预测的所述目标车辆的总电流之间的差异对所述目标车辆进行热失控检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工况运行数据包括时间戳、电池中剩余电荷的可用状态SOC，总电压、电池隔离电阻值、车速、充电状态、单体温度中的一个或者多个。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标模型的输入数据包括所述SOC、总电压、电池隔离电阻值、车速、车速变化率、充电状态、单体温度、总电压变化率中的一个或者多个。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆的工况运行数据，包括：获取所述目标车辆处于快充状态时，所述目标车辆的工况运行数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标车辆处于快充状态时，不同时刻下所述目标车辆的实际总电流；所述根据所述目标车辆的实际总电流和预测的所述目标车辆的总电流之间的差异对所述目标车辆进行热失控检测，包括：根据所述不同时刻下所述目标车辆的实际总电流，和所述不同时刻下预测的所述目标车辆的实际总电流之间的累积差异对所述目标车辆进行热失控检测。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆的实际总电流和预测的所述目标车辆的总电流之间的差异对所述目标车辆进行热失控检测，包括：所述差异大于阈值时，确定所述目标车辆存在热失控风险。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述阈值是根据所述参考车辆的实际总电流，和基于所述目标模型预测的所述参考车辆的总电流之间的差异获取的。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述阈值是根据所述参考车辆中第一参考车辆的实际总电流和基于所述目标模型预测的所述第一参考车辆的总电流之间的差异获取的，所述第一参考车辆是存在热失控风险的参考车辆中实际总电流和预测的总电流之间差异最小的参考车辆。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述阈值是根据不存在热失控风险的参考车辆的实际总电流和基于所述目标模型预测的所述不存在热失控风险的参考车辆的总电流之间的差异获取的。10.一种车辆的热失控检测装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取目标车辆的工况运行数据；第二获取模块，用于根据所述工况运行数据获取目标模...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝铸，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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