电池SOH的评估方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本公开涉及电池，涉及但不限于一种电池soh的评估方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、电池是新能源汽车中的核心部件，为了保证整车的安全稳定的运行，需评估电池的健康状态(state of health，soh)，以对电池进行维护和优化。相关技术中，虽然可以通过历史运行的物理参数来评估电池soh，但是用户行为也会对电池soh产生影响，从而使得评估电池soh的准确性较低，进而使得无法针对性的对电池soh进行维护。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开实施例提供一种电池soh的评估方法、装置、电子设备及存储介质。

2、第一方面，本公开实施例提供了一种电池soh的评估方法，所述方法包括：

3、获取第一数据统计信息；所述第一数据统计信息包括n种影响因素和所述电池soh的样本数据，n为大于0的整数；

4、对所述第一数据统计信息进行数据预处理，依次生成第二数据统计信息和数据转移矩阵；所述第二数据统计信息包括k个主成分和所述电池soh的样本数据，所述数据转移矩阵包括n种所述影响因素以及每一所述影响因素对应的k个所述主成分，k为大于0且小于等于n的整数；

5、基于所述第二数据统计信息和所述数据转移矩阵，确定每一所述影响因素对所述电池soh的影响程度。

6、在一些实施例中，所述获取第一数据统计信息，包括：

7、基于假设法，假设存在n种所述影响因素影响电池soh；

8、统计不同时间下的n种所述影响因素与电池soh的数据，生成所述第一数据统计信息。

9、在一些实施例中，对所述第一数据统计信息进行数据预处理，生成第二数据统计信息和数据转移矩阵，包括：

10、基于主成分分析法，对所述第一数据统计信息中的n种所述影响因素进行降维处理，生成所述第二数据统计信息；

11、对所述第一数据统计信息和所述第二数据统计信息进行归一化处理，生成所述数据转移矩阵。

12、在一些实施例中，基于主成分分析法，对所述第一数据统计信息中的n种所述影响因素进行降维处理，生成所述第二数据统计信息，包括：

13、对第一数据统计信息中的n种所述影响因素进行主成分分析，生成n个所述主成分；

14、对n个所述主成分进行降维处理，选取k个所述主成分，k个所述主成分的累积贡献率达到或超过预定阈值；

15、基于k个所述主成分和所述soh的数据信息，生成所述第二数据统计信息。

16、在一些实施例中，基于所述第二数据统计信息和所述数据转移矩阵，确定每一所述影响因素对所述电池soh的影响程度，包括：

17、对所述第二数据统计信息进行回归分析，确定每一主成分的回归系数；

18、基于所述数据转移矩阵和所述回归系数，确定每一所述影响因素对所述电池soh的影响程度。

19、在一些实施例中，对所述第二数据统计信息进行回归分析，确定每一主成分的回归系数，包括：

20、对所述第二数据统计信息中k个所述主成分进行多元线性回归，得到每一主成分的回归系数和检验系数；

21、基于所述检验系数，对k个所述主成分进行筛选。

22、在一些实施例中，基于所述数据转移矩阵和所述回归系数，确定每一所述影响因素对所述电池soh的影响程度，包括：

23、基于所述数据转移矩阵和所述回归系数，确定每一所述影响因素所占的权中比例；

24、基于所述权重比例，确定每一所述影响因素对所述电池soh的影响程度。

25、第二方面，本公开实施例提供了一种电池soh的评估装置，所述装置包括：

26、获取模块，用于获取第一数据统计信息；所述第一数据统计信息包括n种影响因素和所述电池soh的样本数据，n为大于0的整数；

27、预处理模块，用于对所述第一数据统计信息进行数据预处理，依次生成第二数据统计信息和数据转移矩阵；所述第二数据统计信息包括k个主成分和所述电池soh的样本数据，所述数据转移矩阵包括n种所述影响因素以及每一所述影响因素对应的k个所述主成分，k为大于0且小于等于n的整数；

28、确定模块，用于基于所述第二数据统计信息和所述数据转移矩阵，确定每一所述影响因素对所述电池soh的影响程度。

29、第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述实施例中所述的方法。

30、第四方面，本公开实施例提供一种计算机存储介质，包括：其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中所述的方法。

31、本公开实施例提供了一种电池soh的评估方法、装置、电子设备及存储介质，其中，电池soh的评估方法包括：获取第一数据统计信息；第一数据统计信息包括n种影响因素和电池soh的样本数据，n为大于0的整数；对第一数据统计信息进行数据预处理，依次生成第二数据统计信息和数据转移矩阵；第二数据统计信息包括k个主成分和电池soh的样本数据，数据转移矩阵包括n种影响因素以及每一影响因素对应的k个主成分，k为大于0且小于等于n的整数；基于第二数据统计信息和数据转移矩阵，确定每一影响因素对电池soh的影响程度。这样，可以量化每个影响因素对电池soh的影响，即可以量化用户行为对电池soh的影响，从而不仅可以通过引导用户行为来延长电池的使用寿命，还可以为电池的优化和维护方向提供有力的依据。

技术特征：

1.一种电池健康状态(soh)的评估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一数据统计信息，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一数据统计信息进行数据预处理，生成第二数据统计信息和数据转移矩阵，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于主成分分析法，对所述第一数据统计信息中的n种所述影响因素进行降维处理，生成所述第二数据统计信息，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第二数据统计信息和所述数据转移矩阵，确定每一所述影响因素对所述电池soh的影响程度，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述第二数据统计信息进行回归分析，确定每一主成分的回归系数，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述数据转移矩阵和所述回归系数，确定每一所述影响因素对所述电池soh的影响程度，包括：

8.一种电池soh的评估装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本公开实施例提供一种电池SOH的评估方法、装置、电子设备及存储介质，其中，电池SOH的评估方法包括：获取第一数据统计信息；第一数据统计信息包括N种影响因素和电池SOH的样本数据；对第一数据统计信息进行数据预处理，依次生成第二数据统计信息和数据转移矩阵；第二数据统计信息包括K个主成分和电池SOH的样本数据，数据转移矩阵包括N种影响因素以及每一影响因素对应的K个主成分；基于第二数据统计信息和数据转移矩阵，确定每一影响因素对电池SOH的影响程度。这样，可以量化多个影响因素对电池SOH的影响，从而不仅可以通过引导用户行为来延长电池的使用寿命，还可以为电池的优化和维护方向提供有力的依据。

技术研发人员：罗晓冬,杨洁,刘爽,冯春,周坤
受保护的技术使用者：东风汽车集团股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/29