【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电池，尤其涉及一种电池异常检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在电池技术应用场景中，由于电池的自然老化、机械损坏、温度过高等原因，出现性能下降、容量下降甚至燃烧爆炸等严重安全问题，所以需要实时监测和检测电池的异常情况。
2、传统的电池异常检测方法主要使用传感器、数据采集和信号分析技术来检测电池的工作状态。但是，一方面传感器的精度和可靠性会收到环境影响，另一方面传感器还需要频繁更换和维护。除此之外，传统的电池异常检测也严重依赖于运维人员的运维经验，需要通过人工介入的方式得到电池异常检测结果，而且，传统方法处理大量的电池实时数据的能力有限，难以满足大规模电池系统的快速检测需求。
技术实现思路
1、本申请实施方式主要解决的技术问题是传统电池异常检测依赖人工运维经验，且无法满足大规模电池的快速异常检测需求。
2、为解决上述技术问题，本申请实施方式采用的第一个技术方案是：提供一种电池异常检测方法，其特征在于，包括：获取电池组各单体电池的历史运行数据；传输所述历史运行数据至云服务器，并存储所述历史运行数据至云数据库；生成电池异常检测模型，并使用所述历史运行数据训练所述电池异常检测模型，得到训练完成的所述电池异常检测模型；获取待检测电池组各单体的单体实时运行数据，输入所述单体实时运行数据至所述电池异常检测模型，得到电池异常检测结果。
3、可选地，，所述传输所述历史运行数据至云服务器，并存储所述历史运行数据至云数据库的步骤之前，还包括：
4、可选地，所述传输所述历史运行数据至云服务器，并存储所述历史运行数据至云数据库的步骤之后，还包括：传输所述参考运行数据、所述参考环境数据和所述历史运行环境数据至所述云服务器，并存储所述参考运行数据、所述参考环境数据和所述历史运行环境数据至所述云数据库；对所述历史运行数据和所述历史运行环境数据进行数据预处理；对所述历史运行数据和所述历史运行环境数据进行数据特征提取，得到历史时刻序列集合数据。
5、可选地，所述生成电池异常检测模型，并使用所述历史运行数据训练所述电池异常检测模型，得到训练完成的所述电池异常检测模型的步骤，包括：根据预设电池异常检测需求生成所述电池异常检测模型；设置所述历史运行数据、所述参考运行数据、所述参考环境数据、所述历史环境数据和所述历史时刻序列集合数据作为训练数据；通过所述训练数据训练所述电池异常检测模型，并通过预设损失函数优化所述电池异常检测模型的参数，直至所述损失函数收敛，得到训练完成的所述电池异常检测模型。
6、可选地，所述获取待检测电池组各单体的单体实时运行数据，输入所述单体实时运行数据至所述电池异常检测模型，得到电池异常检测结果的步骤之后，还包括：从所述云数据库获取在线状态的电池组各单体电池的数据，其中，所述云服务器能够接收到实时运行数据的电池组各单体电池的状态为在线状态，否则为离线状态；启动定时检测线程从所述云数据库获取在线状态的所述电池组各单体电池在预设时间段内的历史片段数据；发送所述历史片段数据至所述电池异常检测模型，得到新的电池异常检测结果。
7、可选地，所述输入所述单体实时运行数据至所述电池异常检测模型，得到电池异常检测结果的步骤之前，还包括：获取所述待检测电池组各单体的实时运行环境数据；对所述单体实时运行数据进行数据特征提取，得到实时时刻序列集合数据；通过预设异常检测算法计算处理所述实时时刻序列集合数据，得到被算法初次判定存在异常的单体电池；从所述实时时刻序列集合数据获取所述异常的单体电池对应的异常时刻序列集合数据；从所述实时运行环境数据获取所述异常的单体电池对应的异常运行环境数据；使用所述异常时刻序列集合数据和所述异常运行环境数据替换所述实时时刻序列集合数据。
8、可选地，所述获取待检测电池组各单体的单体实时运行数据，输入所述单体实时运行数据至所述电池异常检测模型，得到电池异常检测结果的步骤之后，还包括：若所述电池异常检测结果中存在电池异常结果，生成所述电池异常结果对应的异常预警信息数据；生成所述异常预警信息数据对应的异常处理方案数据，其中，所述异常处理方案数据是使用电池领域大模型得到的；推送所述异常预警信息至对应的客户端。
9、为解决上述技术问题，本申请实施方式采用的第二个技术方案是：提供一种电池异常检测装置，包括：电池数据采集模块，用于获取电池组各单体电池的历史运行数据；电池数据存储模块，用于传输所述历史运行数据至云服务器，并存储所述历史运行数据至云数据库；检测模型训练模块，用于生成电池异常检测模型，并使用所述历史运行数据训练所述电池异常检测模型，得到训练完成的所述电池异常检测模型；异常检测结果模块，用于获取待检测电池组各单体的单体实时运行数据，输入所述单体实时运行数据至所述电池异常检测模型，得到电池异常检测结果
10、为解决上述技术问题，本申请实施方式采用的第三个技术方案是：提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的电池异常检测方法。
11、为解决上述技术问题，本申请实施方式采用的第四个技术方案是：提供一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被电子设备执行时，使所述电子设备执行如上所述的电池异常检测方法。
12、区别于相关技术的情况，本申请通过获取电池组各单体电池的历史运行数据；传输所述历史运行数据至云服务器，并存储所述历史运行数据至云数据库；生成电池异常检测模型，并使用所述历史运行数据训练所述电池异常检测模型，得到训练完成的所述电池异常检测模型；获取待检测电池组各单体的单体实时运行数据，输入所述单体实时运行数据至所述电池异常检测模型，得到电池异常检测结果。通过训练完成的电池异常检测模型对大规模电池组的单体电池的实时数据进行分析，得到电池异常检测结果，减少了电池异常检测时对人工运维经验的依赖，也进一步地提高了电池异常检测的准确性、实时性以及并发处理规模，满足了大规模电池异常检测的快速检测需求。
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1.一种电池异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电池异常检测方法，其特征在于，所述传输所述历史运行数据至云服务器，并存储所述历史运行数据至云数据库的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的电池异常检测方法，其特征在于，所述传输所述历史运行数据至云服务器，并存储所述历史运行数据至云数据库的步骤之后，还包括：
4.根据权利要求3所述的电池异常检测方法，其特征在于，所述生成电池异常检测模型，并使用所述历史运行数据训练所述电池异常检测模型，得到训练完成的所述电池异常检测模型的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的电池异常检测方法，其特征在于，所述获取待检测电池组各单体的单体实时运行数据，输入所述单体实时运行数据至所述电池异常检测模型，得到电池异常检测结果的步骤之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的电池异常检测方法，其特征在于，所述输入所述单体实时运行数据至所述电池异常检测模型，得到电池异常检测结果的步骤之前，还包括：
7.根据权利要求1所述的电池异常检测方法，其特征在于，所述获取待检测电池
8.一种电池异常检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被电子设备执行时，使所述电子设备执行权利要求1-7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电池异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电池异常检测方法，其特征在于，所述传输所述历史运行数据至云服务器，并存储所述历史运行数据至云数据库的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的电池异常检测方法，其特征在于，所述传输所述历史运行数据至云服务器，并存储所述历史运行数据至云数据库的步骤之后，还包括：
4.根据权利要求3所述的电池异常检测方法，其特征在于，所述生成电池异常检测模型，并使用所述历史运行数据训练所述电池异常检测模型，得到训练完成的所述电池异常检测模型的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的电池异常检测方法，其特征在于，所述获取待检测电池组各单体的单体实时运行数据，输入所述单体实时运行数据至所述电池异常检测模型，得到电...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖春华，陈立珍，王宇，谢晓林，李梅，
申请(专利权)人：量道厦门新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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