【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及动力电池评估，具体涉及车载动力电池异常衰退识别模型构建和异常衰退识别方法。
技术介绍
1、电动汽车存在维修费用高的问题，一方面是因为新技术的使用，另一方面则是电动车本身的结构决定的。电动汽车车载动力电池模块成本约占车辆总成本的25％到40％,是价值占比最高的重要零部件，也是车险理赔中最常见的部分。
2、由于传统新能源汽车动力衰退电池检测方法为线下检测，所以需要人力以及设备投入，且只能发掘检测前是否存在电池衰退，而不能识别车载动力电池的电池衰退是正常衰退还是异常衰退，异常衰退即短时间内电池健康状态的大幅衰降，异常衰退可以说明车载动力电池受外力影响，比如碰撞等，导致的损坏，而正常衰退时由于车载动力电池正常使用，导致的电池衰退。结合新能源汽车线下检测漏洞，部分车主抓住线下检测不能识别车载动力电池何时明显衰退伪造事故，进行骗保。因此，如何检测车载动力电池的衰退类型，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种车载动力电池异常衰退识别模型构建和异常衰退识别方法，以解决相关技术中无法检测车载动力电池的衰退类型的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种车载动力电池异常衰退识别模型构建方法，该方法包括：获取多个目标车辆的容量保持率数据序列，多个目标车辆的车型相同，多个目标车辆的容量保持率数据序列用于表征对应目标车辆的车载动力电池发生衰退时的容量保持率随时间的变化信息；对多个目标车辆的容量保持率数据序列进行分析，确定各目标车辆对应车
3、本专利技术提供的车载动力电池异常衰退识别模型构建方法，通过对多个目标车辆的车载动力电池发生衰退时的容量保持率序列数据进行分析，确定每个目标车辆的容量保持率数据序列对应的衰退类型信息，将多个目标车辆的容量保持率数据序列与对应的衰退类型信息进行关联，得到关联数据集，利用关联数据集对预设模型进行训练，得到车载动力电池异常衰退识别模型。本专利技术提供的方法，利用多个目标车辆的容量保持率数据序列与对应的衰退类型信息之间的关联数据集对预设模型进行训练，使得预设模型学习目标车辆的容量保持率数据序列与衰退类型信息之间的关联关系，后续将目标车辆的容量保持率数据序列输入到训练完成后得到的车载动力电池异常衰退识别模型中，该模型可以识别得到目标车辆的衰退类型信息，解决了相关技术中无法检测车载动力电池的衰退类型的问题。
4、在一种可选的实施方式中，获取多个目标车辆的容量保持率数据序列的步骤，包括：获取多个车辆的容量保持率历史数据序列，多个车辆的车型相同；对多个车辆的容量保持率历史数据序列进行分析，在多个车辆中确定多个目标车辆；将各目标车辆对应的容量保持率历史数据序列作为对应目标车辆的容量保持率数据序列。
5、在一种可选的实施方式中，对多个车辆的容量保持率历史数据序列进行分析，在多个车辆中确定多个目标车辆的步骤，包括：基于各车辆的容量保持率历史数据序列计算对应车辆的多个增量值，增量值由对应车辆在第一时刻的容量保持率历史数据和第二时刻的容量保持率历史数据计算得到，第二时刻为与第一时刻相邻的前一时刻；计算多个车辆分别对应的多个增量值的平均值和标准差；基于多个车辆分别对应的多个增量值的平均值和标准差确定异常衰退阈值；将各车辆的多个增量值与异常衰退阈值进行比对，得到比对结果；基于比对结果，将存在增量值大于异常衰退阈值的车辆作为目标车辆。
6、本可选实施方式提供的方法，可以在多个车辆的容量保持率历史数据序列中，筛选出多个目标车辆的容量保持率数据序列。
7、在一种可选的实施方式中，获取多个车辆的容量保持率历史数据序列的步骤，包括：获取多个车辆的容量保持率历史数据，容量保持率历史数据包括容量保持率数据以及对应的时间戳；利用预设数据清洗方法对各测量的容量保持率历史数据进行清洗，得到各车辆清洗后的容量保持率历史数据；对各车辆清洗后的容量保持率历史数据进行缺失值填充，得到对应车辆填充后的容量保持率历史数据；将各车辆填充后的容量保持率历史数据按照时间戳进行排序，得到多个车辆的容量保持率历史数据序列。
8、在一种可选的实施方式中，将多个目标车辆的容量保持率数据序列与对应的衰退类型信息进行关联，得到关联数据集的步骤，包括：确定各目标车辆对应衰退类型标识，衰退类型标识用于对应目标车辆的衰退类型信息；将各目标车辆容量保持率数据序列与对应的衰退类型标识关联，得到关联数据集。
9、第二方面，本专利技术提供了一种车载动力电池异常衰退识别方法，该方法包括：获取待识别目标车辆的容量保持率数据序列；将待识别目标车辆的容量保持率数据序列输入到车载动力电池异常衰退识别模型，使得车载动力电池异常衰退识别模型输出待识别目标车辆对应的车载动力电池衰退类型信息，车载动力电池异常衰退识别模型通过上述第一方面或其对应的任一实施方式的车载动力电池异常衰退识别模型构建方法构建得到；基于待识别目标车辆对应的车载动力电池衰退类型信息确定车载动力电池异常衰退识别结果。
10、本专利技术提供的车载动力电池异常衰退识别方法，将目标车辆的容量保持率数据序列输入车载动力电池异常衰退识别模型中，该模型可以识别得到目标车辆的衰退类型信息，解决了相关技术中无法检测车载动力电池的衰退类型的问题。
11、在一种可选的实施方式中，获取待识别目标车辆的容量保持率数据序列的步骤，包括：获取待识别车辆的容量保持率数据序列；基于待识别车辆的容量保持率数据序列计算待识别车辆的多个增量值；若多个增量值的数量大于预设阈值，且多个增量值中存在大于异常衰退阈值的增量值，则将待识别车辆的容量保持率数据作为待识别目标车辆的容量保持率数据序列。
12、第三方面，本专利技术提供了一种车载动力电池异常衰退识别模型构建装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取多个目标车辆的容量保持率数据序列，多个目标车辆的车型相同，多个目标车辆的容量保持率数据序列用于表征对应目标车辆的车载动力电池发生衰退时的容量保持率随时间的变化信息；分析模块，用于对多个目标车辆的容量保持率数据序列进行分析，确定各目标车辆对应车载动力电池的衰退类型信息；关联模块，用于将多个目标车辆的容量保持率数据序列与对应的衰退类型信息进行关联，得到关联数据集；训练模块，用于利用关联数据集对预设模型进行训练，直至满足预设条件，得到车载动力电池异常衰退识别模型。
13、第四方面，本专利技术提供了一种车载动力电池异常衰退识别装置，装置包括：第二获取模块，用于获取待识别目标车辆的容量保持率数据序列；识别模块，用于将待识别目标车辆的容量保持率数据序列输入到车载动力电池异常衰退识别模型，使得车载动力电池异常衰退识别模型输出待识别目标车辆对应的车载动力电池衰退类型信息，车载动力电池异常衰退识别模型通过第一方面或其对应的任一实施方式的车载动力电池异常本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车载动力电池异常衰退识别模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取多个目标车辆的容量保持率数据序列的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述多个车辆的容量保持率历史数据序列进行分析，在所述多个车辆中确定多个目标车辆的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取多个车辆的容量保持率历史数据序列的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述多个目标车辆的容量保持率数据序列与对应的衰退类型信息进行关联，得到关联数据集的步骤，包括：
6.一种车载动力电池异常衰退识别方法，其特征在于，所述方法包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，获取待识别目标车辆的容量保持率数据序列的步骤，包括：
8.一种车载动力电池异常衰退识别模型构建装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种车载动力电池异常衰退识别装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：p>
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至5中任一项所述的车载动力电池异常衰退识别模型构建方法，或执行权利要求6或7所述的车载动力电池异常衰退识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车载动力电池异常衰退识别模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取多个目标车辆的容量保持率数据序列的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述多个车辆的容量保持率历史数据序列进行分析，在所述多个车辆中确定多个目标车辆的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取多个车辆的容量保持率历史数据序列的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述多个目标车辆的容量保持率数据序列与对应的衰退类型信息进行关联，得到关联数据集的步骤，包括：
6.一种车载动力电池...
【专利技术属性】
技术研发人员：王震坡，龙超华，刘鹏，祁春玉，夏智卿，石文童，孙绍燕，周磊，
申请(专利权)人：北京理工新源信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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