【技术实现步骤摘要】
本申请涉及新能源汽车，特别是涉及一种动力电池的运行数据分析处理方法、系统、设备、介质及产品。
技术介绍
1、在环境和能源压力下，新能源电动汽车已成为行业发展主流，伴随而来的电动汽车安全问题也愈发受到重视。通过大数据分析方法进行动力电池安全预警，提升电动汽车动力电池安全性能，已成为行业普遍共识。
2、目前围绕新能源汽车运行场景，可获取车辆动力电池相关数据的途径或场景有很多，例如车辆侧运行监控平台、车辆充电时充电桩端进行的车辆充电数据采集、车辆交易流转或日常使用时进行车辆评估检测时获取的监测数据等等，然而，在各场景下获取的车辆动力电池相关数据由于受到数据采集或传输过程中的干扰，往往都或多或少存在数据异常的问题，致使原始数据质量层次不齐，为之后的数据挖掘和分析带来极大不便，同时，由于场景及技术方面的限制各场景下数据均比较有限且数据质量层次不齐，无法实现对动力电池全生命周期数据过程的完整获取。
3、因此，亟需一种动力电池的运行数据分析处理方法，以解决上述问题。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种动力电池的运行数据分析处理方法、系统、设备、介质及产品，提升获取的动力电池运行数据的质量，实现动力电池全生命周期数据的完整获取。
2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：一种动力电池的运行数据分析处理方法，包括：
3、获取目标动力电池的运行数据；所述运行数据包括：车辆监测数据、车辆充电过程监测数据和动力电池检测数据；所述车辆监测数据包括：车辆监
4、分别对目标动力电池的运行数据，进行数据清洗，得到目标动力电池的清洗后的运行数据；
5、分别对目标动力电池的清洗后的运行数据，进行数据融合处理，得到目标动力电池的融合数据；所述融合数据包括：融合电压、融合电流、融合温度和融合soc；
6、将目标动力电池的融合数据依次按照时间长度和采样频率进行切分，得到目标动力电池的低频数据；所述低频数据为采样频率满足第一预设条件的融合数据，所述低频数据包括：低频电压、低频电流、低频温度和低频soc；
7、采用回归学习算法对目标动力电池的低频电流进行插值，得到目标动力电池的高频电流数据；所述高频电流数据为对低频电流数据进行插值后的电流数据；
8、将目标动力电池的插值后的低频电流数据输入至电-热耦合优化模型中，得到目标动力电池的插值后的电压数据和插值后的温度数据；所述电-热耦合优化模型是利用样本数据和目标函数对初始电-热耦合模型进行优化得到的；所述初始电-热耦合模型是基于电池开发试验测试数据、电池包的等效电路模型以及电池包的热仿真模型构建得到的。
9、可选地，数据清洗方式包括重复值处理和超限值处理。
10、可选地，将目标动力电池的融合数据依次按照时间长度和采样频率进行切分，得到目标动力电池的低频数据，具体包括：
11、将目标动力电池的融合数据按照预设时间长度进行片段切分，得到多个目标动力电池的融合数据的一级片段；
12、将各一级片段按照不同采样频率进行切分，得到多个目标动力电池的融合数据的二级片段；
13、对于任一二级片段，统计采样频率最小的二级片段在对应的一级片段中的数量占比；
14、判断所述数量占比是否小于预设阈值，若是，则将采样频率最小的二级片段作为目标动力电池的低频数据。
15、可选地，电池包的等效电路模型的表达式为：
16、；
17、其中，表示对时间的导数；表示对时间的导数；表示电池电化学极化电阻；表示电池电化学极化电容；、分别表示两个并联网络的分压；表示电池电流；表示电池浓差极化电阻；表示电池浓差极化电容；表示电池端电压；为电池欧姆内阻，为电池开路电压；
18、电池包的热仿真模型的表达式为：
19、；
20、其中，表示电池单体的比热容；表示电池单体的质量；表示第 i个电池单体的温度变化，表示第 i个电池单体的生热量，表示第 i个电池单体的散热量。
21、可选地，电-热耦合优化模型的优化过程，具体包括：
22、获取样本数据；所述样本数据为样本动力电池的高频电流和高频soc；
23、将样本数据输入至初始电-热耦合模型中，输出样本动力电池的电压数据预测值和温度数据预测值；
24、根据样本动力电池的电压数据预测值、样本动力电池的温度数据预测值、样本动力电池的电压数据真实值以及样本动力电池的温度数据真实值构建目标函数，并根据目标函数调整初始电-热耦合模型的模型参数，得到电-热耦合优化模型。
25、可选地，目标函数的表达式为：
26、；
27、其中， x为样本数据； j是样本序列； j表示样本数据总数； p为待优化参数；当 p表示电压时，为样本动力电池的电压数据真实值，为样本动力电池的电压数据预测值；当 p表示温度时，为样本动力电池的温度数据真实值，为样本动力电池的温度数据预测值； pscale是电-热耦合优化模型中的模型参数的取值范围。
28、第二方面，本申请提供了一种动力电池的运行数据分析处理系统，所述动力电池的运行数据分析处理系统用于实现所述的动力电池的运行数据分析处理方法，所述动力电池的运行数据分析处理系统包括：
29、数据获取单元，用于获取目标动力电池的运行数据；所述运行数据包括：车辆监测数据、车辆充电过程监测数据和动力电池检测数据；所述车辆监测数据包括：车辆监控下的电压、电流、温度和soc；所述车辆充电过程监测数据包括：充电过程下的电压、电流、温度和soc；所述动力电池检测数据包括：动力电池检测下的电压、电流、温度和soc；
30、数据清洗单元，用于分别对目标动力电池的运行数据，进行数据清洗，得到目标动力电池的清洗后的运行数据；
31、数据融合单元，用于分别对目标动力电池的清洗后的运行数据，进行数据融合处理，得到目标动力电池的融合数据；所述融合数据包括：融合电压、融合电流、融合温度和融合soc；
32、数据切分单元，用于将目标动力电池的融合数据依次按照时间长度和采样频率进行切分，得到目标动力电池的低频数据；所述低频数据为采样频率满足第一预设条件的融合数据，所述低频数据包括：低频电压、低频电流、低频温度和低频soc；
33、插值后的低频电流数据确定单元，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，所述动力电池的运行数据分析处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，数据清洗方式包括重复值处理和超限值处理。
3.根据权利要求1所述的动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，将目标动力电池的融合数据依次按照时间长度和采样频率进行切分，得到目标动力电池的低频数据，具体包括：
4.根据权利要求1所述的动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，电池包的等效电路模型的表达式为：
5.根据权利要求3所述的动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，电-热耦合优化模型的优化过程，具体包括：
6.根据权利要求5所述的动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，目标函数的表达式为：
7.一种动力电池的运行数据分析处理系统，其特征在于，所述动力电池的运行数据分析处理系统用于实现权利要求1-6任一项所述的动力电池的运行数据分析处理方法，所述动力电池的运行数据分析处理系统包括：
8.一种计算机设备，包括：存储器、处理器以
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的动力电池的运行数据分析处理方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的动力电池的运行数据分析处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，所述动力电池的运行数据分析处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，数据清洗方式包括重复值处理和超限值处理。
3.根据权利要求1所述的动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，将目标动力电池的融合数据依次按照时间长度和采样频率进行切分，得到目标动力电池的低频数据，具体包括：
4.根据权利要求1所述的动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，电池包的等效电路模型的表达式为：
5.根据权利要求3所述的动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，电-热耦合优化模型的优化过程，具体包括：
6.根据权利要求5所述的动力电池的运行数据分析处理方法，其特征在于，目标函数的表达式为：
【专利技术属性】
技术研发人员：郝雄博，蔡君同，雷南林，王春辉，姜颖，杨庆阳，刘尧，
申请(专利权)人：中汽数据天津有限公司，
类型：发明
国别省市：
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