本发明涉及一种预警能力量化评价方法，主要针对充电设施对动力电池安全事故预警。
背景技术：
动力电池充电安全主要由充电设施安全和动力电池安全构成，其中已经有很多研究人员关注于动力电池安全领域，提高动力电池安全的方法之一就是提高电池对安全事故的预警能力，现有的方法是通过增加BMS(Battery Management System，电池管理系统)测量的电池状态参数数量或者改进电池状态参数测量方法，提高对电池状态的识别能力，进而提高对电池故障的预警能力。现有的文献中只是描述提高了预警能力，具体提高了多少程度，没有一个明确的指标去衡量。本发明提出一种动力电池安全事故预警能力量化评价方法，并给出最终的评价指标。
提出该评价方法和评价指标的目的是，对电池管理系统及其上层充电控制单元的预警能力进行量化，促使电池管理系统生产商及充电设施生产企业关注电池故障预警领域，并且从硬件和软件两方面提高对电池状态的监控能力，以最大努力去避免电池安全事故的发生。
技术实现要素：
本发明提供一种充电设施对动力电池安全事故预警能力量化评价方法，用于量化动力电池安全事故预警能力。
动力电池安全事故预警能力评价步骤如下：
1)确定动力电池安全事故类型，本发明以内部短路，外部短路，高温，高电压，大电流，过充电，高湿，电压电流纹波过大，电压电流变化率过大，释放气体，通信异常，极性反接等15项安全事故为例，用于计算综合评价指标，但不限于这些。
2)测试充电设施对动力电池所有安全事故预警能力，得到每种安全事故的测试数据——充电设施对充电过程中动力电池每种安全事故的预警率。
3)从主观和客观两个方面考虑权重计算，采用层次分析法构建三层评价体系并进行矩阵计算得到主观性权重，利用测试数据经公式计算得到客观性权重，基于标准离差法计算主观性和客观性权重的组合权重，最终得到综合权重。
4)利用测试数据和综合权重得出综合评价指标——预警率。
所述步骤2)为：
在电池充电过程中，分别针对动力电池所有安全事故，在规定的m次试验中设置其中n次试验为安全事故试验，在安全事故试验中，充电设施能够识别安全事故对应参数值超过该参数对应阈值，并发出预警信号，称为一次预警试验成功，否则称为一次预警试验失败；在正常试验中，充电设施能够识别安全事故对应参数值不超过该参数对应阈值，并不发出预警信号，称为一次正常试验成功，否则称为一次正常试验失败；预警试验成功次数与安全事故试验次数的比值，称为该安全事故预警成功率，记为PSi；正常实验失败次数与正常实验次数的比值，称为该正常试验误预警率，记为PFi；该安全事故预警率计算表达式见式(1)。
式(1)中，Pi为该安全事故预警率；PSi为该安全事故预警成功率；PFi为该正常试验误预警率；n为安全事故试验次数；m为规定的试验总次数。
其中，所述阈值的确定方法分两个方面考虑，其一是采用额定值与最大值的平均值，其二是在平均值的基础上由电池厂商在一定范围内进行修改。在实际操作中，平均值不一定是最理想的预警值，随电池信息参数变化电池性能曲线是多样的，因此需要电池厂商介入，依据电池实测信息对阈值进行小范围修改。
所述步骤3)为：
(1)基于层次分析法计算主观性权重
建立三层评价体系：目标层为动力电池安全事故预警能力评价；准则层为动力电池安全事故类型，包含内部短路，外部短路，高温，高电压，大电流，过充电，高湿，电压电流纹波过大，电压电流变化率过大，释放气体，通信异常，极性反接等15项，因素层为动力电池的参数，包含电压、电流、SOC、温度、内阻、通信、湿度、气体等8项。采用1～9标度，参考其他可燃物的标度取值，经过专家系统打分，构造出判断矩阵。求解该判断矩阵的特征值，利用其最大特征值进行一致性校验，计算得到一致性比例CR，如果CR<0.1，就满足层次分析法对判断矩阵的要求。层次分析法权重向量计算法主要有几何平均法、算术平均法、特征向量法和最小二乘法4种，通过其中一种方法计算，再进行归一化处理，得到主观性权重向量。
(2)基于测试数据计算客观性权重
针对第i个动力电池安全事故的客观性权重计算公式为：
式(2)中，Pi为第i个安全事故类型测试数据，vi为第i个安全事故类型的客观性权重，n为安全事故类型数量。权重v主要用于体现测试数据中偏小的数据，突显出预警能力的弱项，类似于木桶理论的短板效应。
(3)基于标准离差法计算综合权重
利用标准差计算权重的公式为
式(3)中，i为1或者2，主要为了区分两个权重向量，σ1为主观性权重向量u的标准差，σ2为客观性权重向量v的标准差。综合权重计算公式为
w＝w1·u+w2·v (4)
式(4)中，w为综合权重向量，u为基于层次分析法的主观性权重向量，v为基于试验数据的客观性权重向量，w1为u在综合权重w中的比重，w2为v在综合权重w中的比重。
所述步骤4)为：
充电过程中动力电池所有安全事故预警率与对应权重乘积之和，称为充电设施对充电过程中动力电池安全事故的预警率，表达式见式(5)。
式(5)中，P为动力电池安全事故预警率；Pi为第i个安全事故预警率；wi为第i个安全事故对应的权重。
本发明中评价方法和综合指标的提出，是为量化充电设施对动力电池安全事故预警能力，从定性判断到定量判断，更明确充电设施和电池管理系统生产厂商应该达到的预警能力水平，努力从充电设施建设方面去避免电池安全事故发生。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一种实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据附图获得其他的附图。
附图1是基于层次分析法建立的三层评价体系的示意图。
附图中所列部件列表如下所示：
A：目标层
A1：动力电池安全事故预警能力评价
B：准则层
B01：外部短路 B02：内部短路
B03：高温 B04：低温
B05：高电压 B06：低电压
B07：大电流 B08：过充电
B09：高湿 B10：电压纹波过大
B11：电流纹波过大 B12：电压电流变化率过大
B13：释放气体 B14：通信异常
B15：极性反接
C：因素层
C1：电压 C2：电流
C3：SOC C4：温度
C5：内阻 C6：通信
C7：湿度 C8：气温
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
动力电池安全事故预警能力评价步骤如下：
1)确定动力电池安全事故类型，本发明以内部短路，外部短路，高温，高电压，大电流，过充电，高湿，电压电流纹波过大，电压电流变化率过大，释放气体，通信异常，极性反接等15项安全事故为例，用于计算综合评价指标，但不限于这些。
2)测试充电设施对动力电池所有安全事故预警能力，得到每种安全事故的测试数据——充电设施对充电过程中动力电池每种安全事故的预警率。
3)从主观和客观两个方面考虑权重计算，采用层次分析法构建三层评价体系并进行矩阵计算得到主观性权重，利用测试数据经公式计算得到客观性权重，基于标准离差法计算主观性和客观性权重的组合权重，最终得到综合权重。
4)利用测试数据和综合权重得出综合评价指标——预警率。
所述步骤2)为：
在电池充电过程中，分别针对动力电池所有安全事故，在规定的m次试验中设置其中n次试验为安全事故试验，在安全事故试验中，充电设施能够识别安全事故对应参数值超过该参数对应阈值，并发出预警信号，称为一次预警试验成功，否则称为一次预警试验失败；在正常试验中，充电设施能够识别安全事故对应参数值不超过该参数对应阈值，并不发出预警信号，称为一次正常试验成功，否则称为一次正常试验失败；预警试验成功次数与安全事故试验次数的比值，称为该安全事故预警成功率，记为PSi；正常实验失败次数与正常实验次数的比值，称为该正常试验误预警率，记为PFi；该安全事故预警率计算表达式见式(1)。
式(1)中，Pi为该安全事故预警率；PSi为该安全事故预警成功率；PFi为该正常试验误预警率；n为安全事故试验次数；m为规定的试验总次数。
其中，所述阈值的确定方法分两个方面考虑，其一是采用额定值与最大值的平均值，其二是在平均值的基础上由电池厂商在一定范围内进行修改。在实际操作中，平均值不一定是最理想的预警值，随电池信息参数变化电池性能曲线是多样的，因此需要电池厂商介入，依据电池实测信息对阈值进行小范围修改。
所述步骤3)为：
(1)基于层次分析法计算主观性权重
建立三层评价体系：目标层为动力电池安全事故预警能力评价；准则层为动力电池安全事故类型，包含内部短路，外部短路，高温，高电压，大电流，过充电，高湿，电压电流纹波过大，电压电流变化率过大，释放气体，通信异常，极性反接等15项，因素层为动力电池的参数，包含电压、电流、SOC、温度、内阻、通信、湿度、气体等8项，见附图1。采用1～9标度，参考其他可燃物的标度取值，经过专家系统打分，构造出判断矩阵。求解该判断矩阵的特征值，利用其最大特征值进行一致性校验，计算得到一致性比例CR，如果CR<0.1，就满足层次分析法对判断矩阵的要求。层次分析法权重向量计算法主要有几何平均法、算术平均法、特征向量法和最小二乘法4种，通过其中一种方法计算，再进行归一化处理，得到主观性权重向量。
(2)基于测试数据计算客观性权重
针对第i个动力电池安全事故的客观性权重计算公式为：
式(2)中，Pi为第i个安全事故类型测试数据，vi为第i个安全事故类型的客观性权重，n为安全事故类型数量。权重v主要用于体现测试数据中偏小的数据，突显出预警能力的弱项，类似于木桶理论的短板效应。
(3)基于标准离差法计算综合权重
利用标准差计算权重的公式为
式(3)中，i为1或者2，主要为了区分两个权重向量，σ1为主观性权重向量u的标准差，σ2为客观性权重向量v的标准差。综合权重计算公式为
w＝w1·u+w2·v (4)
式(4)中，w为综合权重向量，u为基于层次分析法的主观性权重向量，v为基于试验数据的客观性权重向量，w1为u在综合权重w中的比重，w2为v在综合权重w中的比重。
所述步骤4)为：
充电过程中动力电池所有安全事故预警率与对应权重乘积之和，称为充电设施对充电过程中动力电池安全事故的预警率，表达式见式(5)。
式(5)中，P为动力电池安全事故预警率；Pi为第i个安全事故预警率；wi为第i个安全事故对应的权重。
本发明中评价方法和综合指标的提出，是为量化充电设施对动力电池安全事故预警能力，从定性判断到定量判断，更明确充电设施和电池管理系统生产厂商应该达到的预警能力水平，努力从充电设施建设方面去避免电池安全事故发生。