一种计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法技术方案

本发明专利技术具体涉及一种计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法，包括：在电池组充放电过程中采集电池组的特征数据；对电池组的特征数据进行充放电循环的划分，并提取电池组某次循环的放电数据；通过纵向离群均值算法根据电池组所选循环的放电数据，计算各个单体电池所选循环的电池热失控风险值；将电池热失控风险值超过设置的风险阈值的单体电池作为可疑电池；通过设置的判断机制对可疑电池进行进一步检测，并根据检测结果进行电池热失控风险报警

【技术实现步骤摘要】
一种计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法


[0001]本专利技术涉及电池管理系统领域，具体涉及一种计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法
。

技术介绍

[0002]在能源危机和后疫情时代到来之际，锂离子电池以其高能量密度
、
高比功率和长循环寿命成为电动汽车的关键能源
。
由于单体电池容量和电压有限，电动汽车往往需要上百块电池串联
/
并联的电池系统共同驱动车辆正常行驶
。
虽然目前电池制造
、
包装技术有了长足的发展进步，但是由于车辆运行工况复杂多变，热滥用
、
电滥用情况频发，在多因素耦合作用下电池难以避免会发生故障
。
若无法及时处理，最终可能导致热失控事故的发生，将严重威胁车内乘员生命财产安全
。
[0003]一般情况下，电池故障诊断只有在出现明显故障现象，如发热
、
冒烟才会促使人们寻找故障电池并加以解决
。
但对于电动汽车电池系统而言，某些故障具有强隐蔽性前期表现几乎与正常电池无异，而故障出现明显特征后可以在短时间内产生大量热能迅速引发热失控
。
为此，公开号为
CN115993542A
的中国专利公开了一种
《
电池热失控风险的监测方法
、
装置和车辆
》
，其包括：识别出电池包体中的问题电芯；对电池包体的生命周期内的温度数据进行统计，以得到电池包体中的特征温度对应的特征温度区域；若问题电芯位于特征温度对应的特征温度区域内，则确定问题电芯的热失控风险增加
。
[0004]上述现有方案中，是根据问题电芯是否处于特征温度区域内来判断问题电芯的热失控风险是否提高，其无法对电池的热失控风险进行量化，使得难以直观且有效的获知电池的热失控风险，导致电池热失控风险检测的准确性和有效性不够好
。
因此，如何设计一种提高电池热失控风险检测的准确性和有效性的方法是亟需解决的技术问题
。

技术实现思路

[0005]针对上述现有技术的不足，本专利技术所要解决的技术问题是：如何提供一种计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法，能够对电池热失控风险进行量化评估以直观且有效的获知电池的热失控风险，并且能够改善电池热失控误报警频发的问题，从而提高电池热失控风险检测的准确性和有效性
。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下的技术方案：
[0007]一种计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法，包括：
[0008]S1
：在电池组充放电过程中，采集电池组的特征数据；
[0009]S2
：对电池组的特征数据进行充放电循环的划分，并提取电池组某次循环的放电数据；
[0010]S3
：通过纵向离群均值算法根据电池组所选循环的放电数据，计算各个单体电池所选循环的电池热失控风险值；
[0011]S4
：将电池热失控风险值超过设置的风险阈值的单体电池作为可疑电池；
[0012]S5
：通过设置的判断机制对可疑电池进行进一步检测，并根据检测结果进行电池热失控风险报警
。
[0013]优选的，电池组的特征数据包括端电压
、
电池
SOC
和行驶总里程
。
[0014]优选的，电池组的放电数据包括端子电压
、
温度和内阻
。
[0015]优选的，通过如下步骤计算单体电池的电池热失控风险值：
[0016]S301
：根据电池组的放电数据计算单体电池所属支路中所有单体电池的电压中位数；
[0017]S302
：通过纵向离群均值算法根据电压中位数计算单体电池的纵向离群均值作为其电池热失控风险值；
[0018]公式描述为：
[0019][0020]式中：
LOA
j
表示第
l
个单体电池的纵向离群均值，即电池热失控风险值；
V
ij
表示
i
时刻第
l
个单体电池的电压值；
V
imid
表示
i
时刻所有单体的电压中位数；
L
表示单体电池的数量；
α
表示放大因子
。
[0021]优选的，通过如下公式计算电压中位数：
[0022][0023]式中：
V
imid
表示
i
时刻所有单体电池的电压中位数；
V
in
表示
i
时刻第
n
块单体电池的电压值；
V
in
′
表示
i
时刻排序后的第
n
块单体电池的电压值，其中按从大到小的顺序对
i
时刻所有单体电池电压
V
i1
、V
i2
、V
i3
...V
in
进行排序，得到
V
i1
′
、V
i2
′
、V
i3
′
...V
in
′
。
[0024]优选的，风险阈值设置为
1.2。
[0025]优选的，通过如下步骤对可疑电池进行检测：
[0026]S501
：检测可疑电池的电池热失控风险值是否超过风险阈值的
A
倍：若是，则判断可疑电池存在热失控风险；否则，进入下一步骤；
[0027]S502
：检测可疑电池前三次循环的电池热失控风险值是否均超过风险阈值：若是，则判断可疑电池存在热失控风险；否则，进入下一步骤；
[0028]S503
：通过信息熵权重算法计算可疑电池本次循环的
IEW
值作为风险分数；
[0029]S504
：当可疑电池本次循环的风险分数小于或等于设置的分数阈值时，判断可疑电池存在热失控风险
。
[0030]优选的，设置端子电压
、
内阻和温度三个指标来计算可疑电池风险分数
。
[0031]优选的，通过如下公式计算可疑电池的风险分数：
[0032][0033]其中，
[0034]d
j
＝1‑
e
j
；
[0035][0036]k
＝
ln(n
‑1)
；
[0037][0038][0039][0040][0041]式中：
s
表示电池的
IEW
值，即风险分数；
w
j
表示指标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法，其特征在于，包括：
S1
：在电池组充放电过程中，采集电池组的特征数据；
S2
：对电池组的特征数据进行充放电循环的划分，并提取电池组某次循环的放电数据；
S3
：通过纵向离群均值算法根据电池组所选循环的放电数据，计算各个单体电池所选循环的电池热失控风险值；
S4
：将电池热失控风险值超过设置的风险阈值的单体电池作为可疑电池；
S5
：通过设置的判断机制对可疑电池进行进一步检测，并根据检测结果进行电池热失控风险报警
。2.
如权利要求1所述的计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法，其特征在于：步骤
S1
中，电池组的特征数据包括端电压
、
电池
SOC
和行驶总里程
。3.
如权利要求1所述的计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法，其特征在于：步骤
S2
中，电池组的放电数据包括端子电压
、
温度和内阻
。4.
如权利要求1所述的计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法，其特征在于：步骤
S3
中，通过如下步骤计算单体电池的电池热失控风险值：
S301
：根据电池组的放电数据计算单体电池所属支路中所有单体电池的电压中位数；
S302
：通过纵向离群均值算法根据电压中位数计算单体电池的纵向离群均值作为其电池热失控风险值；公式描述为：式中：
LOA
j
表示第
l
个单体电池的纵向离群均值，即电池热失控风险值；
V
ij
表示
i
时刻第
l
个单体电池的电压值；
V
imid
表示
i
时刻所有单体的电压中位数；
L
表示单体电池的数量；
α
表示放大因子
。5.
如权利要求4所述的计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法，其特征在于：步骤
S301
中，通过如下公式计算电压中位数：式中：
V
imid
表示
i
时刻所有单体电池的电压中位数；
V
in
表示
i
时刻第
n
块单体电池的电压值；
V
in
′
表示
i
时刻排序后的第
n
块单体电池的电压值，其中按从大到小的顺序对
i
时刻所有单体电池电压
V
i1
、V
i2
、V
i3
...V
in
进行排序，得到
V
i1
′
、V
i2
′
、V
i3
′
...V
in
′
。6.
如权利要求1所述的计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法，其特征在于：步骤
S4
中，风险阈值设置为
1.2。7.
如权利要求1所述的计及电池系统放电数据的电池热失控风险检测方法，其特征在于：步骤
S5
中，通过如下步骤对可疑电池进行检测：
S501
：检测可疑电池的电池热失控风险值是否超过风险阈值的
A
倍：若是，则判断可疑电池存...

【专利技术属性】
技术研发人员：于全庆，汤爱华，吴梓康，张志刚，
申请(专利权)人：重庆理工大学，
类型：发明
国别省市：