【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及动力电池安全领域，具体涉及一种基于时间序列预测模型的电池模组热失控早期预警方法。
技术介绍
1、电池系统作为电动汽车的关键部件，在很大程度上决定着电动汽车的驾驶性能、安全性和耐用性。汽车电池技术近年来得到了大力发展。为了获得所需的电压和容量，将一组电池单元分别以不同的串联/并联方式连接起来。由于老化过程或实际操作中的滥用操作，每个组成单元或相关附件可能发生各种故障。未经检查的故障会对电池的安全性产生不利影响，在某些极端条件下甚至会导致电池系统热失控。到目前为止，许多研究表明，电压和温度异常会导致或导致各种电池故障。因此，对车辆运行过程中电压和温度异常进行及时准确的预测，预防电压故障是至关重要的。这也意味着它需要一定的人为干预来识别电压和温度异常带来的潜在问题，以保障车辆的安全运行，例如实时监控和准确预测电池电压和温度。
2、现有的电压和温度预测方法大多是基于仿真模型和实验估计，没有考虑到不可预测的道路状况和驾驶员习惯，难以应用到实际中。而且，缺乏对预测数据的进一步分析，导致无法预测到电池存在的电压和温度不一致性
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于时间序列预测模型的电池模组热失控早期预警方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时间序列预测模型的电池模组热失控早期预警方法，其特征在于，所述S2中的相关性分析选自person相关系数、spearman相关系数、kendall相关系数中的任意一种。
3.根据权利要求1所述的基于时间序列预测模型的电池模组热失控早期预警方法，其特征在于，所述S3中的时间序列预测算法选自LSTM算法或Informer算法。
4.根据权利要求1所述的基于时间序列预测模型的电池模组热失控早期预警方法，其特征在于，所述S...
【技术特征摘要】
1.一种基于时间序列预测模型的电池模组热失控早期预警方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时间序列预测模型的电池模组热失控早期预警方法，其特征在于，所述s2中的相关性分析选自person相关系数、spearman相关系数、kendall相关系数中的任意一种。
3.根据权利要求1所述的基于时间序列预测模型的电池模组热失控早期预警方法，其特征在于，所述s3中的时间序列预测算法选自l...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡蓓，谢海波，杨华勇，黄昱波，周世琛，吕凯，
申请(专利权)人：浙江大学高端装备研究院，
类型：发明
国别省市：
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