电池热失控预测方法技术

本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种电池热失控预测方法

【技术实现步骤摘要】
电池热失控预测方法、装置、车辆及存储介质


[0001]本申请涉及车辆
，具体涉及一种电池热失控预测方法
、
装置
、
车辆及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着新能源电动汽车的普及应用，其使用功能
、
驾驶安全
、
娱乐互动等多方面的驾驶需求越发重要，其中，电池作为新能源汽车的一个重要动力来源和安全驾驶的一项重要指标，因此，电池的过热预测十分必要，以避免用户在驾乘过程中存在潜在的危险
。
[0003]相关技术中，电池热失控的预测可以分为机理分析和数据驱动两种，前者通过传感器数据检测电池特质
、
温度
、
气压以及烟雾信息等，在发生可能超过阈值的数据趋势表现时，即可预测该单体可能发生热失控；后者则通过大数据构建电池机理及其他方面的特征数据，通过
AI(Artificial Intelligence
，人工智能
)
模型训练特征数据后，预测车辆可能发生的热失控概率/>。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电池热失控预测方法，其特征在于，包括以下步骤：判断当前车辆是否满足预设的热失控预测条件；若所述当前车辆满足所述预设的热失控预测条件，则建立所述当前车辆的电池属性的特征矩阵，并将所述特征矩阵输入至预设的过热预测模型得到所述当前车辆的电池的多个热风险概率，其中，所述预设的过热预测模型由热失控车辆和满足所述预设的热失控预测条件的未热失控车辆构成的样本集训练预设森林模型得到；以及计算所述多个热风险概率的平均值，并根据所述多个热风险概率的平均值得到所述当前车辆的热失控预测结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述当前车辆是否满足所述预设的热失控预测条件，包括：获取所述当前车辆的行驶数据
、
电池电数据
、
电池温度数据和天气数据；将所述行驶数据
、
所述电池电数据
、
所述电池温度数据和所述天气数据输入至预设的综合评分模型，得到所述当前车辆的机械滥用维度评分
、
电滥用维度评分和热滥用维度评分；根据所述机械滥用维度评分
、
所述电滥用维度评分和所述热滥用维度评分得到所述当前车辆的综合评分，并在所述当前车辆的综合评分小于预设阈值时，判定所述当前车辆满足所述预设的热失控预测条件
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述行驶数据
、
所述电池电数据
、
所述电池温度数据和所述天气数据输入至所述预设的综合评分模型之前，还包括：获取所述当前车辆的历史车辆数据，根据所述历史车辆数据生成热失控指标原始数据集；利用预设的主成分分析方法对所述当前车辆的原始数据集进行降维处理，得到主成分矩阵；根据所述原始数据集计算所述主成分矩阵，并将所述主成分矩阵和所述原始数据集相乘得到对应的结果矩阵，并根据所述结果矩阵生成所述原始数据集的主成分方差贡献率，并将所述主成分方差贡献率和所述结果矩阵相乘得到所述预设的综合评分模型
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述特征矩阵输入至预设的过热预测模型之前，还包括：获取公开训练集，其中，所述公开训练集包括所述热失控车辆和满足所述预设的热失控预测条件的未热失控车辆；根据所述公开训练集建立所述当前车辆的电池属性的特征矩阵，并通过所述预设森林...

【专利技术属性】
技术研发人员：金晓涵，李易，林富，李宗华，
申请(专利权)人：深蓝汽车南京研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：