【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及锂电池电压状态评估预警，具体为基于大数据分析的锂电池电压状态评估预警方法。
技术介绍
1、锂电池是一类由锂金属或锂合金为正/负极材料、使用非水电解质溶液的电池，伴随着锂电池的使用对其安全性检测是必不可少的重要一环。
2、根据申请号为cn201810433117.7的专利显示，该专利包括：对退役电池的参数的历史数据和对应的状态数据进行分析，确定电池的每个参数的预设阈值，所述历史数据包括：出厂数据和运行数据；将电池的参数的实时数据和对应的参数的预设阈值进行比较，获取比较结果，并根据所述比较结果发送预警信息；将电池的参数的最新数据和预设的评估条件进行比较，获取电池的状态评估结果。本专利技术基于锂电池全生命周期的历史数据和实时数据，可以快速对电池的状态进行评估，根据评估结果进行分选，并及时预警运行中的温度、内阻、电压等参数异常的情况，为梯次利用动力电池的性能分析、筛选分类、安全可靠地使用提供理论指导和技术支撑。
3、部分现有的锂电池评估预警技术在对其进行检测的时候，通过采集锂电池工作时的数据来进行预警分析，该方式的预警只是针对表面数据的预警处理，针对于锂电池内部的状态不能对其进行分析预警，进一步的会存在后续使用产生的安全问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于大数据分析的锂电池电压状态评估预警方法，解决了表面数据的预警处理不能及时地发现锂电池内部存在的问题，进一步地会造成后续使用潜在的安全性的问题。
2、为实现以上
3、s1：获取到锂电池的实时电压和实时温度，并对实时温度进行判断是否对获取到的实时电压存在影响，得到对应的判断结果，其中判断结果包括：存在影响和不存在影响，且具体的判断方式如下：
4、s11：获取到锂电池的实时温度并将其记作为ws，同时将其与异常温度wy进行比较，当ws≥wy时，则表示实时温度对实时电压造成影响，反之当ws<wy时，则表示实时温度对实时电压不造成影响；具体的，此处需要说明的是：异常温度wy表示的为根据大数据获取得到锂电池电压测量不准确时对应的温度值。
5、s12：接着对ws≥wy的情况进行分析，同时根据大数据获取到锂电池的历史数据，其中历史数据包括：历史温度和历史电压，并将历史温度记作为wi，历史电压记作为di，且i＝1、2、…、j，同时获取到历史温度与历史电压之间的关系，此处需要说明的是：锂电池的温度与电压之间为正比的关系，也就相当于，温度升高的时候锂电池的电压会升高，同时根据历史数据来计算温度影响因子；
6、s2：接着获取到判断结果并分别对其进行分析预警，当存在影响时，通过计算存在影响对应的影响因子来获取标准电压，并对其进行预警分析，当不存在影响时直接将实时电压进行预警分析，且具体的分析方式如下：
7、s21：对历史温度wi和历史电压di进行筛选获取到历史异常温度和历史异常电压且分别记作为wy和dy，且y＝1、2、…、x，接着获取到历史异常温度wy变化值为1时对应的历史异常电压差值记作为dc，且c＝1、2、…、d；
8、s22：接着计算历史异常电压差值的均值记作为dcp，并将其代入公式计算得到历史异常电压差值的标准差值k，同时将其作为历史异常电压标准值，并将k作为温度影响因子；
9、s23：获取到实时温度ws和异常温度wy，并计算二者温度差值|ws-wy|，接着将其代入公式d1＝ds-|ws-wy|×k计算得到计算电压d1，并将其作为锂电池的标准电压；具体的，此处需要说明的是：上述公式表示的为去除温度影响计算得到的电压值，且|ws-wy|×k表示的为温度变化差值为|ws-wy|时电压整体的上升值，接着根据获取到的实时电压值将其减去得到真实值。
10、s24：获取到锂电池的标准电压d1并将其与电压预警值dy进行比较，当d1≥dy时，则表示锂电池标准电压超过电压预警值，并生成预警信号，反之当d1<dy时，则表示锂电池标准电压未超过电压预警值，并生成正常信号，同理对ws<wy的情况对应的实时电压ds进行预警分析。具体的，此处需要说明的是：电压预警值dy具体数值由操作人员根据锂电池的使用大数据计算得到的，通过将标准电压与其进行比较来判断锂电池的工作预警情况；
11、s3：接着根据周期时间内锂电池的电压变化情况来对锂电池的整体状态进行评估得到评估结果，其中评估结果包括：状态正常结果和状态异常结果，且得到评估结果的具体方式为：
12、s31：以t为时间周期，获取到h个时间周期内的实时电压记作为dh，且h＝1、2、…、o，接着以时间周期h为横坐标，以实时电压dh为纵坐标建立直角坐标系，并绘制实时电压dh与时间周期h之间的关系图；具体的，此处需要说明的是：时间周期t的具体数值由操作人员设定，且实时电压dh为时间周期内的平均电压值。
13、s32：接着计算相邻两个时间周期t的实时电压差值记作为dhc，进一步的计算实时电压差值dhc的平均值记作为实时电压差均值dhp，并将其与电压评估标准dp进行比较：
14、当dhp≥dp时，则表示电压变化超出评估值并生成状态异常结果，反之当dhp<dp时，则表示电压变化未超出评估值并生成状态正常结果。具体地，此处需要说明的是：电压评估标准dp根据历史数据计算得到，正常情况下电压会产生波动，但是当波动的范围超出正常范围也就是dp时，则表示锂电池存在异常；
15、s4：对状态异常结果进行分析，同时获取到锂电池生命周期历史数据，通过对生命周期历史数据中的使用次数和使用时长来进行分析，计算得到锂电池的损耗值，且具体的计算方式如下：
16、s41：对锂电池生命周期历史数据中的使用时间t进行划分得到s组使用时间周期，且s＝1、2、…、g，接着获取任意一组使用时间周期并将其作为待分析使用时间周期；具体的，此处需要说明的是：使用时间t表示的为锂电池开始使用到当前时间节点为止的时间值，划分的标准为锂电池从充满电到下一次充电之间的时间作为时间周期，且默认所有的时间周期均相同的。
17、s42：接着获取到待分析使用时间周期内锂电池的使用次数，同时根据锂电池温度将使用次数分类为：正常次数和异常次数，同时将正常次数记作为cz，将异常次数记作为cy，并将其代入公式计算得到异常占比值q；具体的，此处需要说明的是：异常次数表示的为锂电池温度出现异常时仍然使用的次数，反之则表示为正常次数。
18、s43：接着获取到待分析使用时间周期内锂电池的使用时长记作为st，同时将异常占比值q代入公式r＝q×st计算得到待分析使用时间周期的损耗值r；
19、s44：同理获取到所有使用时间周期的损耗值并计算得到使用时间周期的平均值记作为rp，并将其作为单个使用时间周期的标准损耗值，接着获取到当前使用时间t1，同时将rp代入公式计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据分析的锂电池电压状态评估预警方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的锂电池电压状态评估预警方法，其特征在于，所述S1中具体的判断方式如下：
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的锂电池电压状态评估预警方法，其特征在于，所述S2中具体的预警分析方式如下：
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的锂电池电压状态评估预警方法，其特征在于，所述S3中得到评估结果的具体方式如下：
5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的锂电池电压状态评估预警方法，其特征在于，所述S4中损耗值的具体计算方式如下：
6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的锂电池电压状态评估预警方法，其特征在于，所述S5中得到状态分析结果的具体方式如下：
【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的锂电池电压状态评估预警方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的锂电池电压状态评估预警方法，其特征在于，所述s1中具体的判断方式如下：
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的锂电池电压状态评估预警方法，其特征在于，所述s2中具体的预警分析方式如下：
4.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：王瑞娟，陈钟芬，刘博，
申请(专利权)人：湖南君山路飞新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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