异常电池单体的识别方法、装置、服务器及存储介质与流程

本发明涉及电池管理，具体涉及异常电池单体的识别方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术：

1、随着电动汽车的快速发展和普及，动力电池作为电动汽车的核心部件，保障其安全性变得越来越重要。由动力电池热失控引起的电动汽车起火甚至爆炸等事故易造成人员伤亡和财产损失，是目前电动汽车安全问题研究的重点和难点。

2、动力电池热失控的主要原因之一是电池内部短路。内短路使得电池内部形成回路并不断消耗电量，外在的表现为电池电量异常减少，即自放电异常。随着内短路严重程度的加重，电池自放电异常增大，产热量增加，最终将导致电池热失控。

3、相关技术中公开了一种电池微短路的检测方法及装置，其具体的实现方式是根据两次充电过程中，通过两次充电结束时刻电池单体相对于参考单体的充电容量差值计算电池单体的内短路漏电流，进一步通过两次充电结束时刻中的平均电压估算内短路阻值。最后，通过漏电流和内短路阻值与相应阈值对比判断是否存在内短路。

4、但是此种方法存在以下问题：1、仅采用两次充电过程进行判断，应用于实车数据时易受到电压/电流数据跳变和部分数据缺失等影响，将正常电池误判为内短路电池；2、未考虑充电过程中充电电流不同时对各个电池单体充电容量差值的影响；3、计算过程较复杂，需计算参考充电时间、参考充电容量、平均电压和内短路阻值等多个参数量。

5、另一种相关专利中公开了一种基于充电电压区间内电量增长的电池内短路定量诊断方法。通过选取特定电压区间，计算相邻两次充电过程中电压区间内电池充电电量的增长系数，根据增长系数与阈值进行比较判断电池是否发生内短路。但是此种方法存在以下问题：1、仅采用相邻两次充电过程中的充电容量变化和是否超过阈值进行判断，当数据跳变时易产生误判；2、没有考虑实车数据中相邻两次充电过程为快充和慢充两种充电模式时，充电电流的明显差异导致的各电池单体间充电电量的变化。

技术实现思路

1、本发明的目的之一在于提供一种异常电池单体的识别方法，以解决现有技术中仅采用少量充电数据进行判断自放电异常，易产生误判，且没有考虑到不同充电电流对充电容量影响，自放电异常识别方法适用范围小的问题；目的之二在于提供一种异常电池单体的识别装置；目的之三在于提供一种服务器；目的之四在于提供一种计算机可读存储介质。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、一种异常电池单体的识别方法，所述方法应用于服务器，其中，所述方法包括以下步骤：获取电池组中各电池单体的多次充放电循环的充电数据；识别所述充电数据中各电池单体达到参考电压值时的充电时刻和充电电流，根据所述充电时刻和所述充电电流计算所述各电池单体相对于所述电池组的参考单体的充电偏差容量；拟合所述各电池单体在每次充放电循环的充电偏差容量得到充电偏差容量随循环次数变化的曲线，根据所述曲线的拟合斜率识别所述各电池单体中存在自放电异常的异常电池单体。

4、根据上述技术手段，本技术实施例可以根据电池单体相比较参考单体的充电偏差容量，将多个循环内的充电偏差容量线性拟合变化斜率判断存在自放电异常的异常电池单体，避免了仅采用两次充电过程进行自放电异常判断时数据跳变引起的误判，增强了电池单体自放电异常识别的适用性。

5、进一步，所述根据所述曲线的拟合斜率识别所述各电池单体中存在自放电异常的异常电池单体，包括：判断所述拟合斜率是否大于第一斜率阈值；若所述拟合斜率大于所述第一斜率阈值，则判定所述电池单体为存在自放电异常的异常电池单体。

6、根据上述技术手段，本技术实施例可以直接利用拟合斜率和第一斜率阈值的大小判断电池单体是否为存在自放电异常的异常电池单体，无需进行额外复杂计算，减少计算量。

7、进一步，所述根据所述曲线的拟合斜率识别所述各电池单体中存在自放电异常的异常电池单体，包括：判断所述拟合斜率是否小于第二斜率阈值；若所述拟合斜率小于所述第二斜率阈值，则判定所述参考单体为存在自放电异常的异常电池单体。

8、根据上述技术手段，本技术实施例可以直接利用拟合斜率和第二斜率阈值的大小判断电池单体是否为存在自放电异常的异常电池单体，无需进行额外复杂计算，减少计算量。

9、进一步，所述拟合所述各电池单体在每次充放电循环的充电偏差容量得到充电偏差容量随循环次数变化的曲线，包括：选定所述各充电单体的充电循环次数窗口；根据所述充电循环次数窗口确定所述各充电单体的目标循环次数区间；拟合所述目标循环次数区间内的每次充放电循环的充电偏差容量，得到所述充电偏差容量随循环次数变化的曲线。

10、根据上述技术手段，本技术实施例可以根据充电循环次数窗口确定各充电单体的目标循环次数区间，拟合目标循环次数区间内的每次充放电循环的充电偏差容量，得到充电偏差容量随充放电循环次数变化的曲线，用于后续根据曲线的拟合斜率确定。

11、进一步，在拟合所述各电池单体在多次充放电循环的充电偏差容量得到充电偏差容量随循环次数变化的曲线之前，还包括：获取所述充电电流相对于所述参考单体的参考电流的修正系数；根据所述修正系数修正所述各电池单体在每次充放电循环的充电偏差容量。

12、根据上述技术手段，本技术实施例可以考虑到不同充电电流对充电偏差容量的影响，计算修正充电偏差容量，提高了自放电异常识别方法对不同充电模式的适用性。

13、进一步，所述根据所述充电时刻和所述充电电流计算所述各电池单体相对于所述电池组的参考单体的充电偏差容量，包括：识别所述参考单体的充电时刻；根据所述各电池单体的充电时刻和所述参考单体的充电时刻确定偏差时长；在所述偏差时长内对所述充电电流进行时间积分，得到所述各电池单体相对于所述参考单体的充电偏差容量。

14、根据上述技术手段，本技术实施例可以根据电池单体的充电时刻和参考单体的充电时刻确定偏差时长，在偏差时长内对充电电流进行时间积分得到电池单体相对于参考单体的充电偏差容量，以便后续根据充电偏差容量识别存在自放电异常的异常电池单体。

15、进一步，所述识别所述充电数据中各电池单体达到参考电压值时的充电时刻和充电电流，包括：将所述电池组的各电池单体中任意电池单体作为参考单体；提取所述充电数据中所述参考单体的电压变化曲线，将所述电压变化曲线中的目标电压值作为所述参考电压值；获取任意电压区间内各电池单体达到参考电压值时的充电时刻和充电电流。

16、根据上述技术手段，本技术实施例可以选取电池组中的任意电池单体为参考单体，避免了计算前的额外判定，并且参考电压值的选取不唯一，可以选取多个参考电压值进行计算，获取任意电压区间内各电池单体达到参考电压值时的充电时刻和充电电流，用于后续计算充电偏差容量。

17、进一步，在获取电池组中各电池单体的多次充放电循环的充电数据之前，还包括：获取电池组的充放电数据；提取所述充放电数据中充放电循环的实际次数；若所述实际次数大于预设次数，则提取所述充放电数据中每次充放电循环的充电数据，否则不进行异常电池单体的识别。

18、根据上述技术手段，本技术实施例可以在充放电循环次数大于预设次数时，获取电池组中各电池单体的多次充放电循环的充电数据，否则不进行异常电池单体的识别，避免了仅采用少数充放电过程进行自放电异常判断时数据跳变引起的误判。

19、进一步，在根据所述曲线的拟合斜率识别所述各电池单体中存在自放电异常的异常电池单体之后，还包括：生成预设提醒信息；发送所述预设提醒信息至预设终端，以根据所述预设提醒信息进行自放电异常提醒。

20、根据上述技术手段，本技术实施例可以在识别到存在自放电异常的电池单体后，可以对用户进行提醒，以提醒用户进行及时处理，避免出现动力电池热失控现象。

21、进一步，在根据所述曲线的拟合斜率识别所述各电池单体中存在自放电异常的异常电池单体之后，还包括：识别所述异常电池单体的标识；发送所述标识至预设终端，以根据所述标识定位所述电池组中的异常电池单体。

22、根据上述技术手段，本技术实施例可以在在识别到存在自放电异常的电池单体后，识别异常电池单体的标识，以便用户根据标识定位电池组中的异常电池单体，并及时进行更换。

23、一种异常电池单体的识别装置，所述装置应用于服务器，其中，所述装置包括：获取模块，用于获取电池组中各电池单体的多次充放电循环的充电数据；计算模块，用于识别所述充电数据中各电池单体达到参考电压值时的充电时刻和充电电流，根据所述充电时刻和所述充电电流计算所述各电池单体相对于所述电池组的参考单体的充电偏差容量；识别模块，用于拟合所述各电池单体在每次充放电循环的充电偏差容量得到充电偏差容量随循环次数变化的曲线，根据所述曲线的拟合斜率识别所述各电池单体中存在自放电异常的异常电池单体。

24、进一步，所述识别模块进一步用于：判断所述拟合斜率是否大于第一斜率阈值；若所述拟合斜率大于所述第一斜率阈值，则判定所述电池单体为存在自放电异常的异常电池单体。

25、进一步，所述识别模块进一步用于：判断所述拟合斜率是否小于第二斜率阈值；若所述拟合斜率小于所述第二斜率阈值，则判定所述参考单体为存在自放电异常的异常电池单体。

26、进一步，所述识别模块进一步用于：选定所述各充电单体的充电循环次数窗口；根据所述充电循环次数窗口确定所述各充电单体的目标循环次数区间；拟合所述目标循环次数区间内的每次充放电循环的充电偏差容量，得到所述充电偏差容量随循环次数变化的曲线。

27、进一步，所述异常电池单体的识别装置还包括：修正模块，用于在拟合所述各电池单体在多次充放电循环的充电偏差容量得到充电偏差容量随循环次数变化的曲线之前，获取所述充电电流相对于所述参考单体的参考电流的修正系数；根据所述修正系数修正所述各电池单体在每次充放电循环的充电偏差容量。

28、进一步，所述计算模块进一步用于：识别所述参考单体的充电时刻；根据所述各电池单体的充电时刻和所述参考单体的充电时刻确定偏差时长；在所述偏差时长内对所述充电电流进行时间积分，得到所述各电池单体相对于所述参考单体的充电偏差容量。

29、进一步，所述计算模块进一步用于：将所述电池组的各电池单体中任意电池单体作为参考单体；提取所述充电数据中所述参考单体的电压变化曲线，将所述电压变化曲线中的目标电压值作为所述参考电压值；获取任意电压区间内各电池单体达到参考电压值时的充电时刻和充电电流。

30、进一步，所述异常电池单体的识别装置还包括：提取模块，用于在获取电池组中各电池单体的多次充放电循环的充电数据之前，获取电池组的充放电数据；提取所述充放电数据中充放电循环的实际次数；若所述实际次数大于预设次数，则提取所述充放电数据中每次充放电循环的充电数据，否则不进行异常电池单体的识别。

31、进一步，所述异常电池单体的识别装置还包括：提醒模块，用于在根据所述曲线的拟合斜率识别所述各电池单体中存在自放电异常的异常电池单体之后，生成预设提醒信息；发送所述预设提醒信息至预设终端，以根据所述预设提醒信息进行自放电异常提醒。

32、进一步，所述异常电池单体的识别装置还包括：发送模块，用于在根据所述曲线的拟合斜率识别所述各电池单体中存在自放电异常的异常电池单体之后，识别所述异常电池单体的标识；发送所述标识至预设终端，以根据所述标识定位所述电池组中的异常电池单体。

33、一种服务器，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的异常电池单体的识别方法。

34、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的异常电池单体的识别方法。

35、本发明的有益效果：

36、(1)本技术实施例可以根据电池单体相比较参考单体的充电偏差容量，将多个循环内的充电偏差容量线性拟合变化斜率判断存在自放电异常的异常电池单体，避免了仅采用两次充电过程进行自放电异常判断时数据跳变引起的误判，增强了电池单体自放电异常识别的适用性。

37、(2)本技术实施例可以直接利用拟合斜率和第一斜率阈值的大小判断电池单体是否为存在自放电异常的异常电池单体，无需进行额外复杂计算，减少计算量。

38、(3)本技术实施例可以直接利用拟合斜率和第二斜率阈值的大小判断电池单体是否为存在自放电异常的异常电池单体，无需进行额外复杂计算，减少计算量。

39、(4)本技术实施例可以根据充电循环次数窗口确定各充电单体的目标循环次数区间，拟合目标循环次数区间内的每次充放电循环的充电偏差容量，得到充电偏差容量随充放电循环次数变化的曲线，用于后续根据曲线的拟合斜率确定。

40、(5)本技术实施例可以考虑到不同充电电流对充电偏差容量的影响，计算修正充电偏差容量，提高了自放电异常识别方法对不同充电模式的适用性。

41、(6)本技术实施例可以根据电池单体的充电时刻和参考单体的充电时刻确定偏差时长，在偏差时长内对充电电流进行时间积分得到电池单体相对于参考单体的充电偏差容量，以便后续根据充电偏差容量识别存在自放电异常的异常电池单体。

42、(7)本技术实施例可以选取电池组中的任意电池单体为参考单体，避免了计算前的额外判定，并且参考电压值的选取不唯一，可以选取多个参考电压值进行计算，获取任意电压区间内各电池单体达到参考电压值时的充电时刻和充电电流，用于后续计算充电偏差容量。

43、(8)本技术实施例可以在充放电循环次数大于预设次数时，获取电池组中各电池单体的多次充放电循环的充电数据，否则不进行异常电池单体的识别，避免了仅采用少数充放电过程进行自放电异常判断时数据跳变引起的误判。

44、(9)本技术实施例可以在识别到存在自放电异常的电池单体后，可以对用户进行提醒，以提醒用户进行及时处理，避免出现动力电池热失控现象。

45、(10)本技术实施例可以在在识别到存在自放电异常的电池单体后，识别异常电池单体的标识，以便用户根据标识定位电池组中的异常电池单体，并及时进行更换。

46、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。