电池功率分析方法及装置与流程

本发明涉及电池，尤其涉及一种电池功率分析方法及装置。

背景技术：

1、随着新能源汽车行业的不断发展，我国新能源汽车保有量在汽车总保有量中所占比例不断攀升，越来越多的用户使用国产新能源汽车通行天下，极大的方便了用户的生产生活。动力电池作为新能源汽车的动力来源，能够为汽车电机持续提供稳定的电能，其性能优劣很大程度上能够决定新能源汽车的驾驶品质和用户的行车安全。

2、在动力电池众多的性能指标中，电池功率(比如峰值放电功率)是表征动力电池电性能优劣的关键指标，直接影响汽车的起步、提速、爬坡等能力，因此，在动力电池开发过程中，分析动力电池的电池功率指标优劣是一个关键环节。现有的电池功率分析方式多采用人工测试方式，通过控制变量法，分别测试动力电池在不同环境下的电池功率值，以分析动力电池的电池功率指标优劣，进而分析动力电池电性能优劣，然而，上述方法存在测试周期长且工作量大的问题，无法满足动力电池的量产化需求。

3、可见，提出一种提高电池功率分析效率的技术方案显得尤为重要。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于，提供一种电池功率分析方法及装置，能够电池功率分析效率。

2、为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种电池功率分析方法，所述方法包括：

3、根据确定出的测试数据，对预设响应曲面模型执行拟合处理操作，得到目标响应曲面模型，所述目标响应曲面模型包括目标多元回归方程；

4、判断所述目标响应曲面模型是否满足预设模型拟合条件，当判断出所述目标响应曲面模型满足所述预设模型拟合条件时，则将待测数据输入到所述目标响应曲面模型中，输出所述待测数据的目标数据，所述目标数据包括电池功率。

5、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述测试数据包括自变量数据，在所述根据确定出的测试数据，对预设响应曲面模型执行拟合处理操作，得到目标响应曲面模型之前，所述方法还包括：

6、根据目标电池的预设电池属性信息，确定至少一种所述自变量数据和每种所述自变量数据的数据分布区间；

7、对于每种所述自变量数据，根据该自变量数据的所述数据分布区间，确定该自变量数据的至少一个自变量子数据和该自变量子数据的因变量子数据；

8、对于每个所述因变量子数据，将该因变量子数据和该因变量子数据的所有所述自变量子数据确定为拟合数据集合；

9、以及，所述根据确定出的测试数据，对预设响应曲面模型执行拟合处理操作，得到目标响应曲面模型，包括：

10、根据确定出的所有所述拟合数据集合，对预设响应曲面模型执行拟合处理操作，得到目标响应曲面模型。

11、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，每个所述拟合数据集合中的所述自变量子数据的数量相同，所述预设响应曲面模型包括至少一个第一参数项，所述根据确定出的所有所述拟合数据集合，对预设响应曲面模型执行拟合处理操作，得到目标响应曲面模型，包括：

12、根据每个所述拟合数据集合中的所述自变量子数据的数量，确定所述预设响应曲面模型；

13、根据预设拟合算法，将所有所述拟合数据集合输入到所述预设响应曲面模型中，计算所述预设响应曲面模型中每个所述第一参数项的匹配参数值；

14、根据所有所述匹配参数值和所述预设响应曲面模型，确定目标响应曲面模型。

15、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述目标响应曲面模型包括至少一个第二参数项，所述预设模型拟合条件包括至少一个参数拟合评估条件，在所述判断所述目标响应曲面模型是否满足预设模型拟合条件之前，所述方法还包括：

16、将所述目标响应曲面模型中所有所述第二参数项和所述目标响应曲面模型确定为目标分析项；

17、对于每个所述目标分析项，根据预设评估算法，计算该目标分析项的目标评估参数值，每个所述目标评估参数值存在相对应的所述参数拟合评估条件；

18、判断所述目标评估参数值是否满足对应的所述参数拟合评估条件，当判断出所述目标评估参数值满足对应的所述参数拟合评估条件时，则确定该目标分析项为目标拟合项；

19、其中，所述目标评估参数值包括均方值、误差均方值、均方值与误差均方值之间的比值、复相相关系数、修正复相相关系数中的至少一种；

20、以及，所述判断所述目标响应曲面模型是否满足预设模型拟合条件，包括：

21、根据所有所述目标拟合项，判断所述目标响应曲面模型是否满足预设模型拟合条件。

22、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所有所述目标拟合项，判断所述目标响应曲面模型是否满足预设模型拟合条件，包括：

23、对于每个所述目标拟合项，确定该目标拟合项的目标权值，所述目标权值用于表示所述目标拟合项对所述目标响应曲面模型拟合的影响程度；

24、根据所有所述目标拟合项的目标权值，计算所述目标响应曲面模型的拟合程度值；

25、判断所述拟合程度值是否大于等于预设拟合阈值，当判断出所述拟合程度值大于等于所述预设拟合阈值时，则确定所述目标响应曲面模型满足预设模型拟合条件。

26、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，在所述将待测数据输入到所述目标响应曲面模型中，输出所述待测数据的目标数据之前，所述方法还包括：

27、判断获取到的预备数据是否满足所述目标响应曲面模型的预设数据输入条件，当判断出所述预备数据不满足所述预设数据输入条件时，则根据所述预设数据输入条件，调整所述预备数据，以使调整后的所述预备数据满足所述预设数据输入条件，得到待测数据，并触发执行所述的将待测数据输入到所述目标响应曲面模型中，输出所述待测数据的目标数据的操作；

28、当判断出所述预备数据满足所述预设数据输入条件时，则将所述预备数据确定为待测数据，并触发执行所述的将待测数据输入到所述目标响应曲面模型中，输出所述待测数据的目标数据的操作；

29、以及，所述判断获取到的预备数据是否满足所述目标响应曲面模型的预设数据输入条件，包括：

30、根据获取到的预备数据，确定所述预备数据的第一数据信息，所述第一数据信息包括数据格式信息、数据范围信息、数据标注信息、数据归属信息、数据生成信息、数据应用信息中的至少一种；

31、判断所述第一数据信息与所述目标响应曲面模型中的第二数据信息是否相匹配，所述第二数据信息用于表示所述目标响应曲面模型的规范数据输入信息，且与所述第一数据信息相对应；

32、当判断出所述第一数据信息与所述第二数据信息不相匹配时，则确定所述预备数据不满足所述目标响应曲面模型的预设数据输入条件；

33、当判断出所述第一数据信息与所述第二数据信息相匹配时，则确定所述预备数据满足所述目标响应曲面模型的预设数据输入条件；

34、以及，所述根据所述预设数据输入条件，调整所述预备数据，以使调整后的所述预备数据满足所述预设数据输入条件，得到待测数据，包括：

35、根据所述第二数据信息，调整所述第一数据信息，得到第三数据信息；

36、根据所述第三数据信息和所述预备数据，生成第一调整数据和所述第一调整数据的第四数据信息；

37、根据预设数据语义分析模型，分析所述第四数据信息的第一数据语义信息和所述第一数据信息的第二数据语义信息；

38、判断所述第一数据语义信息与所述第二数据语义信息是否相匹配，当判断出所述第一数据语义信息与所述第二数据语义信息不相匹配时，则确定所述第一数据语义信息中的第一目标语义信息和所述第二数据语义信息中的第二目标语义信息，所述第一目标语义信息为所述第一数据语义信息中与所述第二数据语义信息不相匹配的语义信息，所述第二目标语义信息为所述第二数据语义信息中与所述第一数据语义信息不相匹配的语义信息，根据所述第二语义信息，更新所述第一语义信息，以更新所述第四数据信息，以及，根据更新后的所述第四数据信息和所述第一调整数据，生成第二调整数据，并将所述第二调整数据确定为待测数据；

39、当判断出所述第一数据语义信息与所述第二数据语义信息相匹配时，则将所述第一调整数据确定为待测数据。

40、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述目标多元回归方程包括：

41、z＝α0+α1a+α2b+α3c+α12ab+α13ac+α23bc+α11a2+α22b2+α33c2

42、其中，z用于表示所述目标数据，α0用于表示常数项，αi用于表示线性系数，αii用于表示二次项系数，αij用于表示交互项系数，1≤i≤3，i∈n+，1≤j≤3，j∈n+a、b、c用于表示所述自变量数据。

43、本发明第二方面公开了一种电池功率分析装置，所述装置包括：

44、拟合模块，用于根据确定出的测试数据，对预设响应曲面模型执行拟合处理操作，得到目标响应曲面模型，所述目标响应曲面模型包括目标多元回归方程；

45、第一判断模块，用于判断所述目标响应曲面模型是否满足预设模型拟合条件；

46、输出模块，用于当所述第一判断模块判断出所述目标响应曲面模型满足所述预设模型拟合条件时，则将待测数据输入到所述目标响应曲面模型中，输出所述待测数据的目标数据，所述目标数据包括电池功率。

47、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述测试数据包括自变量数据，所述装置还包括：

48、第一确定模块，用于在所述拟合模块根据确定出的测试数据，对预设响应曲面模型执行拟合处理操作，得到目标响应曲面模型之前，根据目标电池的预设电池属性信息，确定至少一种所述自变量数据和每种所述自变量数据的数据分布区间；

49、所述第一确定模块，还用于对于每种所述自变量数据，根据该自变量数据的所述数据分布区间，确定该自变量数据的至少一个自变量子数据和该自变量子数据的因变量子数据；

50、所述第一确定模块，还用于对于每个所述因变量子数据，将该因变量子数据和该因变量子数据的所有所述自变量子数据确定为拟合数据集合；

51、以及，所述拟合模块根据确定出的测试数据，对预设响应曲面模型执行拟合处理操作，得到目标响应曲面模型的具体方式包括：

52、根据确定出的所有所述拟合数据集合，对预设响应曲面模型执行拟合处理操作，得到目标响应曲面模型。

53、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，每个所述拟合数据集合中的所述自变量子数据的数量相同，所述预设响应曲面模型包括至少一个第一参数项，所述拟合模块根据确定出的所有所述拟合数据集合，对预设响应曲面模型执行拟合处理操作，得到目标响应曲面模型的具体方式包括：

54、根据每个所述拟合数据集合中的所述自变量子数据的数量，确定所述预设响应曲面模型；

55、根据预设拟合算法，将所有所述拟合数据集合输入到所述预设响应曲面模型中，计算所述预设响应曲面模型中每个所述第一参数项的匹配参数值；

56、根据所有所述匹配参数值和所述预设响应曲面模型，确定目标响应曲面模型。

57、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述目标响应曲面模型包括至少一个第二参数项，所述预设模型拟合条件包括至少一个参数拟合评估条件，所述装置还包括：

58、第二确定模块，用于在所述第一判断模块判断所述目标响应曲面模型是否满足预设模型拟合条件之前，将所述目标响应曲面模型中所有所述第二参数项和所述目标响应曲面模型确定为目标分析项；

59、计算模块，用于对于每个所述目标分析项，根据预设评估算法，计算该目标分析项的目标评估参数值，每个所述目标评估参数值存在相对应的所述参数拟合评估条件；

60、第二判断模块，用于判断所述目标评估参数值是否满足对应的所述参数拟合评估条件；

61、所述第二确定模块，还用于当所述第二判断模块判断出所述目标评估参数值满足对应的所述参数拟合评估条件时，则确定该目标分析项为目标拟合项；

62、其中，所述目标评估参数值包括均方值、误差均方值、均方值与误差均方值之间的比值、复相相关系数、修正复相相关系数中的至少一种；

63、以及，所述第一判断模块判断所述目标响应曲面模型是否满足预设模型拟合条件的具体方式包括：

64、根据所有所述目标拟合项，判断所述目标响应曲面模型是否满足预设模型拟合条件。

65、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第一判断模块根据所有所述目标拟合项，判断所述目标响应曲面模型是否满足预设模型拟合条件的具体方式包括：

66、对于每个所述目标拟合项，确定该目标拟合项的目标权值，所述目标权值用于表示所述目标拟合项对所述目标响应曲面模型拟合的影响程度；

67、根据所有所述目标拟合项的目标权值，计算所述目标响应曲面模型的拟合程度值；

68、判断所述拟合程度值是否大于等于预设拟合阈值，当判断出所述拟合程度值大于等于所述预设拟合阈值时，则确定所述目标响应曲面模型满足预设模型拟合条件。

69、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第二判断模块，还用于在所述输出模块将待测数据输入到所述目标响应曲面模型中，输出所述待测数据的目标数据之前，判断获取到的预备数据是否满足所述目标响应曲面模型的预设数据输入条件；

70、以及，所述装置还包括：

71、调整模块，用于当所述第二判断模块判断出所述预备数据不满足所述预设数据输入条件时，则根据所述预设数据输入条件，调整所述预备数据，以使调整后的所述预备数据满足所述预设数据输入条件，得到待测数据，并触发所述输出模块执行所述的将待测数据输入到所述目标响应曲面模型中，输出所述待测数据的目标数据的操作；

72、所述第二确定模块，还用于当所述第二判断模块判断出所述预备数据满足所述预设数据输入条件时，则将所述预备数据确定为待测数据，并触发所述输出模块执行所述的将待测数据输入到所述目标响应曲面模型中，输出所述待测数据的目标数据的操作；

73、以及，所述第二判断模块判断获取到的预备数据是否满足所述目标响应曲面模型的预设数据输入条件的具体方式包括：

74、根据获取到的预备数据，确定所述预备数据的第一数据信息，所述第一数据信息包括数据格式信息、数据范围信息、数据标注信息、数据归属信息、数据生成信息、数据应用信息中的至少一种；

75、判断所述第一数据信息与所述目标响应曲面模型中的第二数据信息是否相匹配，所述第二数据信息用于表示所述目标响应曲面模型的规范数据输入信息，且与所述第一数据信息相对应；

76、当判断出所述第一数据信息与所述第二数据信息不相匹配时，则确定所述预备数据不满足所述目标响应曲面模型的预设数据输入条件；

77、当判断出所述第一数据信息与所述第二数据信息相匹配时，则确定所述预备数据满足所述目标响应曲面模型的预设数据输入条件；

78、以及，所述调整模块根据所述预设数据输入条件，调整所述预备数据，以使调整后的所述预备数据满足所述预设数据输入条件，得到待测数据的具体方式包括：

79、根据所述第二数据信息，调整所述第一数据信息，得到第三数据信息；

80、根据所述第三数据信息和所述预备数据，生成第一调整数据和所述第一调整数据的第四数据信息；

81、根据预设数据语义分析模型，分析所述第四数据信息的第一数据语义信息和所述第一数据信息的第二数据语义信息；

82、判断所述第一数据语义信息与所述第二数据语义信息是否相匹配，当判断出所述第一数据语义信息与所述第二数据语义信息不相匹配时，则确定所述第一数据语义信息中的第一目标语义信息和所述第二数据语义信息中的第二目标语义信息，所述第一目标语义信息为所述第一数据语义信息中与所述第二数据语义信息不相匹配的语义信息，所述第二目标语义信息为所述第二数据语义信息中与所述第一数据语义信息不相匹配的语义信息，根据所述第二语义信息，更新所述第一语义信息，以更新所述第四数据信息，以及，根据更新后的所述第四数据信息和所述第一调整数据，生成第二调整数据，并将所述第二调整数据确定为待测数据；

83、当判断出所述第一数据语义信息与所述第二数据语义信息相匹配时，则将所述第一调整数据确定为待测数据。

84、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述目标多元回归方程包括：

85、z＝α0+α1a+α2b+α3c+α12ab+α13ac+α23bc+α11a2+α22b2+α33c2

86、其中，z用于表示所述目标数据，α0用于表示常数项，αi用于表示线性系数，αii用于表示二次项系数，αij用于表示交互项系数，1≤i≤3，i∈n+，1≤j≤3，j∈n+a、b、c用于表示所述自变量数据。

87、本发明第三方面公开了另一种电池功率分析装置，所述装置包括：

88、存储有可执行程序代码的存储器；

89、与所述存储器耦合的处理器；

90、所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的电池功率分析方法。

91、本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的电池功率分析方法。

92、与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

93、本发明实施例中，根据确定出的测试数据，对预设响应曲面模型执行拟合处理操作，得到目标响应曲面模型，目标响应曲面模型包括目标多元回归方程；判断目标响应曲面模型是否满足预设模型拟合条件，当判断出目标响应曲面模型满足预设模型拟合条件时，则将待测数据输入到目标响应曲面模型中，输出待测数据的目标数据，目标数据包括电池功率。可见，实施本发明实施例能够根据确定出的测试数据，对预设响应曲面模型执行拟合操作，得到目标响应曲面模型，提高目标响应曲面模型的生成准确性，并在判断出目标响应曲面模型满足预设模型拟合条件时，将待测数据输入到目标响应曲面模型中，以输出待测数据的目标数据，即电池功率，从而提高电池功率的分析效率和分析准确性，有利于降低电池功率的分析成本和提高动力电池的量产效率。