电池包健康检测方法、装置、可读存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及汽车领域，特别是涉及一种电池包健康检测方法、装置、可读存储介质及电子设备。

背景技术

随着汽车行业的快速发展，人们对汽车的安全性能要求越来越高，电池系统是汽车的重要组成部分，其安全问题是限制汽车行业的快速发展的瓶颈。受自身抗滥用性差、外界环境和使用条件的影响，电池系统可能出现各种故障，引起动力电池加速退化，甚至是电解液泄露、起火、爆炸等安全事故。因此故障诊断研究对提高电池系统安全性至关重要。

目前大多数车企对电池系统仅仅是进行故障的检测，并且其异常或故障判断都是基于电压、压差、温度、温差等参数进行判断，当由这些参数体现出异常而做出判断时，车辆往往处于安全问题和故障比较严重的时候或动力电池已经发生了起火和爆炸等安全事故。因此，目前的电池的检测方法具有一定的滞后性，无法对电池的健康状态进行及时和准确的检测。

发明内容

鉴于上述状况，有必要针对现有技术中电池包的健康无法及时和准确的检测的问题，提供一种电池包健康检测方法、装置、可读存储介质及电子设备。

一种电池包健康检测方法，包括：

获取预设时间段内电池包的各个单体电池的内阻；

根据各个单体电池的内阻确定对应的故障评估参数，所述故障评估参数包括单体电池内阻的Z分数、单体电池内阻的累计偏差，以及单体电池与其相邻的两单体电池的内阻的夹角余弦集方差；

将各个所述单体电池对应的评估参数与预设的各健康类型对应的参数条件进行比对，以确定各个单体电池的健康类型，所述健康类型包括正常、轻微异常和异常；

分别统计正常类型、轻微异常类型和异常类型的单体电池的数量；

将所述正常类型、所述轻微异常类型和异常类型的单体电池的数量与预设的各个健康状态对应的参数条件进行比对，以确定所述电池包的健康状态。

进一步的，上述电池包健康检测方法，其中，所将所述正常类型、所述轻微异常类型和异常类型的单体电池的数量与预设的各个健康状态对应的参数条件进行比对，以确定所述电池包的健康状态的步骤包括：

当所述电池包中异常类型的单体电池的百分占比大于第一阈值比例时，确定所述电池包为故障状态；

当所述电池包中异常类型的单体电池的百分占比小于等于第一阈值比例，且正常类型的单体电池的百分占比大于或等于第二阈值占比时，确定所述电池包为良好状态；

当所述电池包中异常类型的单体电池的百分占比小于或等于第一阈值比例，且正常类型的单体电池的百分占比小于所述第二阈值占比时，确定所述电池包为亚健康状态；其中所述第二阈值占比大于所述第一阈值比例。

进一步的，上述电池包健康检测方法，其中，所述将各个所述单体电池对应的评估参数与预设的各健康类型对应的参数条件进行比对，以确定各个单体电池的健康类型的步骤包括：

当检测的当前单体电池内阻的Z分数的绝对值小于或等于第一阈值，且当所述当前单体电池内阻的累计偏差小于第一阈值偏差，且所述当前单体电池与其相邻两单体电池的内阻的夹角余弦集方差满足第一目标条件时，确定所述当前单体电池为正常类型，所述第一目标条件为：

当所述当前单体电池内阻的Z分数的绝对值大于所述第一阈值，且小于或等于第二阈值时，确定所述当前单体电池为轻微异常类型，或当所述当前单体电池内阻的累计偏差大于或等于所述第一阈值偏差时，确定所述当前单体电池为轻微异常类型，或所述当前单体电池与其相邻的两单体电池的内阻夹角余弦集方差满足第二目标条件时，确定所述当前单体电池为正常类型，所述第二目标条件为：

当所述当前单体电池内阻的Z分数的绝对值大于所述第二阈值时，确定所述当前单体电池为异常类型。

进一步的，上述电池包健康检测方法，其中，所述预设时间段内电池包的各个单体电池的内阻的步骤包括：

获取预设时间段内车辆的行车数据，所述行车数据包括电池包的总电压，以及各个单体电池的电流和电压，所述预设时间段包含车辆启动和熄火两个状态的时间段；

根据所述行车数据确定电池包的各个单体电池的内阻。

进一步的，上述电池包健康检测方法，其中，所述单体电池内阻的Z分数的计算公式为：

其中，Z

进一步的，上述电池包健康检测方法，其中，所述单体电池的累计偏差的计算公式为：

其中，D

进一步的，上述电池包健康检测方法，其中，任意一单体电池与其相邻的两单体电池的内阻的夹角余弦集方差的计算公式为：

其中，IRV为单体电池A与相邻两单体电池的内阻的夹角余弦集方差，

本发明还公开了一种电池包健康检测方法，包括：

获取模块，用于获取预设时间段内电池包的各个单体电池的内阻；

第一确定模块，用于根据各个单体电池的内阻确定对应的故障评估参数，所述故障评估参数包括单体电池内阻的Z分数、单体电池内阻的累计偏差，以及单体电池与其相邻的两单体电池的内阻的夹角余弦集方差；

第二确定模块，将各个所述单体电池对应的评估参数与预设的各健康类型对应的参数条件进行比对，以确定各个单体电池的健康类型，所述健康类型包括正常、轻微异常和异常；

统计模块，用于分别统计正常类型、轻微异常类型和异常类型的单体电池的数量；

第三确定模块，用于将所述正常类型、所述轻微异常类型和异常类型的单体电池的数量与预设的各个健康状态对应的参数条件进行比对，以确定所述电池包的健康状态。

本发明还公开了.一种可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一所述的方法。

本发明还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任意一项所述的方法。

本发明过对各个单体电池内阻的Z分数、单体电池内阻的累计偏差以及单体电池内阻的夹角余弦集方差多个维度来评估电池包的健康状态，能够有效及时的发现电池包的异常，在安全问题和故障发生前及时发现电池的故障问题和发射故障的单体电池，有效地减少电动汽车起火和爆炸等安全事故的发生，避免了生命和财产巨大经济的损失。

附图说明

图1为本发明第一实施例中的电池包健康检测方法的流程图；

图2为本发明第二实施例中的电池包健康检测方法的流程图；

图3为本发明第三实施例中的电池包健康检测装置的结构框图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

参照下面的描述和附图，将清楚本发明的实施例的这些和其他方面。在这些描述和附图中，具体公开了本发明的实施例中的一些特定实施方式，来表示实施本发明的实施例的原理的一些方式，但是应当理解，本发明的实施例的范围不受此限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。

本发明中的电池包故障状态评估方法，适用于所有类型的电动汽车，基于电动汽车实时运行过程的数据运用欧姆定律计算电池内阻，并根据计算得到的单体电池内阻，运用Z分数模型、统计学模型和角度方差模型对各个电池内阻进行实时监控，并根据监测结果对电池包的健康状态进行识别，达到及时甚至提前预警的目的。

请参阅图1，为本发明第一实施例中的电池包健康检测方法，包括步骤S11～S15。

步骤S11，获取预设时间段内电池包的各个单体电池的内阻。

各个单体电池的内阻可以根据车辆的运行数据计算得到。具体实施时，从辆联网平台上提取出车辆的运行数据，并获取历史数据中，预设时间段内的单体电池的参数的数据。该车辆运行数据必须具备4个参数：时间、电流、总电压、单体电压。该预设时间段例如为汽车启过程中的一段时长的数据和/或汽车熄火过程中的一段时长的数据。

汽车的启动和熄火两个状态时电池分别处于充电和放电的状态，此处电池的电压、电流等都处于较稳定的状态，其数据较为可信。因此，获取车辆启动和/或熄火状态下的行车数据。同时，一次只提取一辆车的行车数据，且放电和充电过程数据不少于100条。

进一步的，获取的行车数据要求电压值在2.5～5V，若超过该范围可初步说明该单体电池或整个电池系统处于异常，同时要求该行车数据中电流值在0～5A之间数据不少于20条，以保障数据的可靠性。

进一步的，由于数据传输环境的复杂性和数据输入端可能存在干扰等原因，往往车联网平台上记录的数据中会存在一些无效或异常的数据，比较常见的有数据不全、数据异常和空数据等。基于此，首先对车联网上异常、无效的数据进行处理，得到有用和车辆真实的数据，消除数据问题对预警结果的干扰。

其中，根据欧姆定律单体电池的内阻的计算公式为：

其中，R

步骤S12，根据各个单体电池的内阻确定对应的故障评估参数，所述故障评估参数包括单体电池内阻的Z分数、单体电池内阻的累计偏差，以及单体电池与其相邻的两单体电池的内阻的夹角余弦集方差。

步骤S13，将各个所述单体电池对应的评估参数与预设的各健康类型对应的参数条件进行比对，以确定各个单体电池的健康类型，所述健康类型包括正常、轻微异常和异常。

本实施例中，通过各个故障评估参数来评估单体电池的健康类型。该评估参数包括单体电池内阻的Z分数、单体电池内阻的累计偏差，以及单体电池与其相邻的两单体电池的内阻的夹角余弦集方差。该单体电池内阻的Z分数、内阻的累计偏差以及内阻的夹角余弦集方差均可以用来指示单体电池的健康情况。

步骤S14，分别统计正常类型、轻微异常类型和异常类型的单体电池的数量。

步骤S15，将所述正常类型、所述轻微异常类型和异常类型的单体电池的数量与预设的各个健康状态对应的参数条件进行比对，以确定所述电池包的健康状态。

确定了各个单体电池的健康类型后，根据系统设置的电池包的健康状态对应的参数条件确定该电池包的状态。该电池包的健康状态可以设置为多种，例如良好状态、亚健康状态和故障状态，可以理解的，在本发明的其他实施例中也可以只设置良好状态和故障状态这两种健康状态。每种健康状态设置有对应的参数条件，例如电池包中正常类型的单体电池占95％以上，则认为该电池包为良好状态，若故障类型的单体电池超过2％时，则认为是故障状态。

本实施例通过对各个单体电池内阻的Z分数、单体电池内阻的累计偏差以及单体电池内阻的夹角余弦集方差多个维度来评估电池包的健康状态，能够有效及时的发现电池包的异常，在安全问题和故障发生前及时发现电池的故障问题和发射故障的单体电池，有效地减少电动汽车起火和爆炸等安全事故的发生，避免了生命和财产巨大经济的损失。

请参阅图2，为本发明第二实施例中的电池包健康检测方法，包括步骤S21～S27。

步骤S21，获取预设时间段内电池包的各个单体电池的内阻。

步骤S22，根据各个单体电池的内阻确定所述电池包的故障评估参数，所述故障评估参数包括单体电池内阻的Z分数、单体电池内阻的累计偏差，以及单体电池与其相邻的两单体电池的内阻的夹角余弦集方差。

步骤S23，将各个所述单体电池对应的评估参数与预设的各健康类型对应的参数条件进行比对，以确定各个单体电池的健康类型，所述健康类型包括正常、轻微异常和异常。

单体电池的健康类型可以根据内阻的Z分数、累计偏差和夹角余弦集方差三个指标来确定，本实施例可以不同的指标可以从不同层面上对单体电池的健康状态进行评估，从而更加准确和全面的确定单体电池的健康状态，提高电池包的评估准确性。

所述将各个所述单体电池对应的评估参数与预设的各健康类型对应的参数条件进行比对，以确定各个单体电池的健康类型的步骤包括：

当检测的当前单体电池内阻的Z分数的绝对值小于或等于第一阈值，且当所述当前单体电池内阻的累计偏差小于第一阈值偏差，且所述当前单体电池与其相邻两单体电池的内阻的夹角余弦集方差满足第一目标条件时，确定所述当前单体电池为正常类型，所述第一目标条件为：

当所述当前单体电池内阻的Z分数的绝对值大于所述第一阈值，且小于或等于第二阈值时，确定所述当前单体电池为轻微异常类型，或当所述当前单体电池内阻的累计偏差大于或等于所述第一阈值偏差时，确定所述当前单体电池为轻微异常类型，或所述当前单体电池与其相邻两单体电池的内阻夹角余弦集方差满足第二目标条件时，确定所述当前单体电池为正常类型，所述第二目标条件为：

当所述当前单体电池内阻的Z分数的绝对值大于所述第二阈值时，确定所述当前单体电池异常。

上述步骤中，单体电池内阻的Z分数的计算公式为：

其中，Z

单体电池内阻的累计偏差的计算公式为：

其中，D

可以理解的，单体电池的累计偏差根据预设时长的内阻计算得到。具体实施时，将获取的预设时间段的行车数据按照该预设时长进行划分，得到多个时间段的数据。该预设时长可根据行程数据的采集情况来确定，例如评估时获取车联网中车辆启动5min内和车辆熄火5min的行车数据，行程数据1s采集一次，该预设时长可以设置为10s。即统计0～10s，10～20s，20～30s等时间段内各个单体电池内阻的累计偏差。

任意一单体电池与其相邻的两单体电池的内阻的夹角余弦集方差的计算公式为：

其中，IRV为单体电池A与相邻两单体电池的内阻的夹角余弦集方差，

该第一阈值和第二阈值根据实际情况进行设置，例如分别设置为为2.5和3.5。该第一阈值偏差可以为各时间段内Di值的第95百分位D

单体电池i是否为正常状态根据三个指标(Z分数、累计偏差和夹角余弦集方差)综合确定，即当|Z

当2.5＜|Z

当|Zi,j|＞3.5，表示该单体电池i为异常类型。

步骤S24，分别统计正常类型、轻微异常类型和异常类型的单体电池的数量。

步骤S25，当所述电池包中异常类型的单体电池的百分占比大于第一阈值比例时，确定所述电池包为故障状态。

步骤S26，当所述电池包中异常类型的单体电池的百分占比小于等于第一阈值比例，且正常类型的单体电池的百分占比大于或等于第二阈值占比时，确定所述电池包为良好状态。

步骤S27，当所述电池包中异常类型的单体电池的百分占比小于或等于第一阈值比例，且正常类型的单体电池的百分占比小于所述第二阈值占比时，确定所述电池包为亚健康状态。其中所述第二阈值占比大于所述第一阈值比例。

该第一阈值比例和第二阈值比例可根据实际需要进行设置，一般来说，电动汽车中的电池包中设置的单体电池从几百到几千不等，因此，某几个单体电池为异常或轻微异常并不影响该电池包的正常工作。例如，该第一阈值比例可设置为2％，该第二阈值比例可设置为95％。

当异常类型的单体电池的百分占比大于2％时，说明该电池包出现故障，确定其健康状态为故障状态。

当异常类型的单体电池百分占比小于或等于2％，且正常类型的单体电池的占比大于或等于95％时，确定该电池包为健康状态。正常类型、轻微异常类型和异常类型的单体电池的百分占比的和应等于100％。因此，该健康状态下轻微异常的单体电池的百分占比在0～5％之间。

当异常类型的单体电池百分占比小于或等于2％，且正常类型的单体电池的占比小于95％时，确定该电池包为亚健康状态。

可以理解的，也有的电池汽车要求所有的单体电池均正常，若出现一个异常的单体电池可能影响电池包的性能或寿命。因此，在本发明的其他实施例中，该第一阈值可设置为0％，该第二阈值可根据实际需要进行设置，例如最多可容忍存在20％的轻微异常的单体电池，则第二阈值为80％。

进一步的，当确定了电池包的健康状态后，还可采用相应的措施，例如，当确定该电池包为亚健康状态时，可对电池包进行重点监控，当确定该电池包为故障状态时，发出预警信息，该预警信息包括异常类型的单体电池的单体编号。该预警信息可上传至云端，或通过邮件发送预警信息至用户，或通过短信发送预警信息至用户。

请参阅图3，为本发明第三实施例中的电池包健康检测方法，包括：

获取模块10，用于获取预设时间段内电池包的各个单体电池的内阻；

第一确定模块20，用于根据各个单体电池的内阻确定对应的故障评估参数，所述故障评估参数包括单体电池内阻的Z分数、单体电池内阻的累计偏差，以及单体电池与其相邻的两单体电池的内阻的夹角余弦集方差；

第二确定模块30，将各个所述单体电池对应的评估参数与预设的各健康类型对应的参数条件进行比对，以确定各个单体电池的健康类型，所述健康类型包括正常、轻微异常和异常；

统计模块40，用于分别统计正常类型、轻微异常类型和异常类型的单体电池的数量；

第三确定模块50，用于将所述正常类型、所述轻微异常类型和异常类型的单体电池的数量与预设的各个健康状态对应的参数条件进行比对，以确定所述电池包的健康状态。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本发明实施例所提供的电池故障检测装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

本发明实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一所述的方法。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任意一项所述的方法。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。