【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电池，尤其涉及一种基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法。
技术介绍
1、确保电池的安全、可靠和高效利用对于构建清洁可持续的社会至关重要。追踪电池的历史使用记录被认为是一种重要方法，可以用于识别潜在滥用情况、评估电池失效风险、分析碳排放情况，以及进行电池生命周期评估。
2、然而，长期存储电池数据面临一些挑战，其中主要问题之一是巨大的数据量。举例来说，自电池数据开始以每秒0.1hz的频率上传至数据中心以来，截至2019年，每天就会产生大约20 tb的原始数据。值得注意的是，0.1hz的数据采样频率相对较低，可能导致数据失真。为了保证数据质量，建议将数据记录频率提高至每秒至少2hz。然而，这一策略需要庞大的存储容量，甚至对于大型数据中心而言也可能成本高昂。
3、此外，近年来电动汽车的数量呈现指数级增长，这将进一步增加数据存储的需求。因此，迫切需要开发高效的数据压缩和重构技术，以在应对快速增长的数据生成速率的同时，节省存储空间。这些技术将在未来的电池管理中发挥关键作用。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：
2、s1：对任意一个电池包进行数据采集和参数辨识，并建立固定参数的一阶rc模型；
3、s2：将一阶rc模型得到的电压与实际电压作差得到误差，当误差大于0.025v时，记录该误差所处时间点和该时间点的电压；
4、s3：
5、s4：将s2和s3中得到的电压数据和该电压数据的时间点与一阶rc模型的电压作差并插值得到误差偏移曲线；
6、s5：将误差偏移曲线与一阶rc模型相加得到各个单子电池最终的重构电压，记为电压vc；
7、s6：将电压vc与真实电压v作差，得到t×n的残差矩阵，其中t为时间点个数；n为子电池数量，然后通过主成分分析公式将残差矩阵变为主成分矩阵uk；
8、s7：通过主成分矩阵uk和主成分分析公式还原原残差矩阵，并将还原后的原残差矩阵与电压vc相加得到最后的重构电压，从而实现电压数据的压缩。
9、进一步地，s1中，通过对电池电压与电流数据进行参数辨识得到参数：欧姆内阻r0、极化内阻rp和极化电容cp，基于得到的参数建立固定参数的一阶rc模型。
10、进一步地，s3中，interval值包括一个初始值和一个最大值，初始值为0.8，最大值为50。
11、进一步地，引入一个interval值具体为：当前记录点与上一个记录点的时间点的差距大于interval时，或当s2中误差大于0.025v时，则记录这个时间点以及这个时间点的电压，并将interval还原为初始值；当前记录点与上一个记录点的时间点的差距小于等于interval，或当s2中误差小于等于0.025v，且当前记录点与上一个记录点的时间点小于interval时，则增加一个固定值0.2直至增加到50，当差距为50时，记录该时间点及该时间点的电压，并将interval还原为0.8，最终得到多个记录的电压数据和电压数据的时间点。
12、进一步地，s4中，通过误差偏移曲线修正一阶rc模型的电压。
13、进一步地，s4中，插值的函数表达示为：
14、
15、其中，kj为记录点；x为记录点之间的点；为记录点的电压；为该记录点的一阶rc模型的电压。
16、进一步地，s6中，将残差矩阵作为主成分分析保存的主成分。
17、进一步地，s6中，残差矩阵采用主成分分析法，并设定保留的主成分个数k＝1，从而生成一个一列的主成分矩阵，即主成分矩阵uk。
18、进一步地，s7中，采用均方根误差计算对重构的电压和实际电压进行误差分析，均方根误差计算的公式表示为：
19、
20、其中，为重构电压的值；vi为实际电压的值。
21、与现有技术相比，本专利技术的有益效果主要体现在：
22、1、相对于将车辆的数据实时记录，本专利技术所提出的方法可以节约将多电池的数据压缩成单电池的数据记录，节省了大部分存储数据。该方法可以适用于汽车动力采集的动力电池包电压数据进行压缩。对通过电池电压数据的容量进一步的电池故障追溯等领域具有巨大的潜力。
23、2、本专利技术提供方法可以缓解车端上传云端的传输压力以及云端的存储压力，解决传统需要全部存储以及全部传输的电压记录方式，这占据了大量的运输资源和存储资源，这里面大部分为无效数据。通过基于主成分的电池包电压数据压缩的方法，可减少大规模存储和传输电压数据的带来的资源浪费，对汽车动力电池性能的快速、准确估计及故障诊断都大有益处。
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1.一种基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，所述S1中，通过对电池电压与电流数据进行参数辨识得到参数：欧姆内阻R0、极化内阻Rp和极化电容Cp，基于得到的参数建立固定参数的一阶RC模型。
3.根据权利要求1所述的基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，所述S3中，所述interval值包括一个初始值和一个最大值，所述初始值为0.8，所述最大值为50。
4.根据权利要求3所述的基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，引入一个interval值具体为：当前记录点与上一个记录点的时间点的差距大于interval时，或当S2中误差大于0.025V时，则记录这个时间点以及这个时间点的电压，并将interval还原为初始值；当前记录点与上一个记录点的时间点的差距小于等于interval，或当S2中误差小于等于0.025V，且当前记录点与上一个记录点的时间点小于interval时，则增加一
5.根据权利要求1所述的基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，所述S4中，通过所述误差偏移曲线修正一阶RC模型的电压。
6.根据权利要求1所述的基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，所述S4中，所述插值的函数表达式为：
7.根据权利要求1所述的基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，所述S6中，将所述残差矩阵作为主成分分析保存的主成分。
8.根据权利要求1所述的基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，所述S6中，所述残差矩阵采用主成分分析法，并设定保留的主成分个数k＝1，从而生成一个一列的主成分矩阵，即主成分矩阵Uk。
9.根据权利要求1所述的基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，所述S7中，采用均方根误差计算对重构的电压和实际电压进行误差分析，所述均方根误差计算的公式表示为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，所述s1中，通过对电池电压与电流数据进行参数辨识得到参数：欧姆内阻r0、极化内阻rp和极化电容cp，基于得到的参数建立固定参数的一阶rc模型。
3.根据权利要求1所述的基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，所述s3中，所述interval值包括一个初始值和一个最大值，所述初始值为0.8，所述最大值为50。
4.根据权利要求3所述的基于主成分分析的动力电池电池包的电压数据压缩方法，其特征在于，引入一个interval值具体为：当前记录点与上一个记录点的时间点的差距大于interval时，或当s2中误差大于0.025v时，则记录这个时间点以及这个时间点的电压，并将interval还原为初始值；当前记录点与上一个记录点的时间点的差距小于等于interval，或当s2中误差小于等于0.025v，且当前记录点与上一个记录点的时间点小于interval时，则增加一个固定值0.2...
【专利技术属性】
技术研发人员：来鑫，于加奇，郑岳久，唐晓鹏，孙跃东，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：
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