本申請涉及電池故障診斷，特別是涉及一種電池內(nèi)部短路故障診斷方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、隨著電動汽車以及儲能技術(shù)的不斷發(fā)展，各類電池在儲能領(lǐng)域具有核心地位。其中鋰離子電池由于具有高能量密度以及高功率密度，成為最廣泛應(yīng)用的電池類型。但隨著電池裝機(jī)容量的不斷提高，與之而來的電池安全是限制其進(jìn)一步發(fā)展的最大阻礙。近些年來電池由于故障或其他因素，導(dǎo)致安全問題頻發(fā)，電池安全是目前人們最關(guān)心的問題之一。

2、鋰離子電池的熱失控主要由兩方面引發(fā)：一方面是鋰離子電池的材料和生產(chǎn)工藝存在問題，另一方面是鋰離子電池使用過程中存在問題。鋰離子電池在使用過程中形成熱失控的原因有很多，比如鋰離子電池出現(xiàn)內(nèi)外部短路、過度充放電、大倍率充放電、高低溫環(huán)境、循環(huán)老化、擠壓變形等。目前研究表明，鋰離子電池發(fā)生內(nèi)部短路是引發(fā)熱失控的最常見原因。為了最大程度地發(fā)揮鋰離子電池性能，提高鋰離子電池安全性與延長使用壽命，就必須對鋰離子電池情況進(jìn)行在線監(jiān)控，并同時進(jìn)行鋰離子電池內(nèi)部短路診斷。鋰離子電池的內(nèi)部短路診斷是通過對鋰離子電池的溫度、電壓、電流等狀態(tài)信息進(jìn)行實時監(jiān)測，通過一定的模型算法實現(xiàn)鋰離子電池內(nèi)部短路的早期預(yù)警。

3、目前已有研究人員從不同角度提出了一些鋰離子電池內(nèi)部短路檢測與診斷方法。例如：(1)基于電池的電壓、電流信號的統(tǒng)計學(xué)方法；(2)基于電池組一致性的統(tǒng)計學(xué)方法；(3)基于熱電特性閾值診斷的方法；(4)基于外部輔助測量電路的方法；(5)基于電池模型的故障預(yù)警方法等。其中，基于電池的電壓、電流信號的統(tǒng)計學(xué)方法簡單且易于應(yīng)用，僅采集對電池的輸入激勵信號與響應(yīng)信號，通過算法即可實現(xiàn)電池內(nèi)部短路故障的早期預(yù)警，在工程上應(yīng)用較為廣泛。截至目前，隨著計算能力與存儲能力的提升，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法也在故障診斷領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。但是，目前大多數(shù)方法存在診斷精度低、診斷時間長的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請的目的是提供一種電池內(nèi)部短路故障診斷方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，可實現(xiàn)對電池內(nèi)部短路故障的快速準(zhǔn)確診斷。

2、為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┝巳缦路桨福?/p>

3、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N電池內(nèi)部短路故障診斷方法，包括：

4、獲取健康的電池數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，得到訓(xùn)練集；

5、建立用于故障信號異常檢測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

6、采用所述訓(xùn)練集對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行離線訓(xùn)練，得到異常檢測模型并設(shè)置安全閾值；

7、采用所述異常檢測模型對實時的電池數(shù)據(jù)進(jìn)行在線診斷，得到異常得分；

8、比較所述異常得分與所述安全閾值，判斷電池是否存在內(nèi)部短路故障。

9、可選地，獲取健康的電池數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，得到訓(xùn)練集，具體包括：

10、獲取健康的電池數(shù)據(jù)；所述電池數(shù)據(jù)包括：電池的電壓和電流信號；

11、采用z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法對所述健康的電池數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并構(gòu)建訓(xùn)練集。

12、可選地，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為auto-encoder模型；所述auto-encoder模型包括：編碼器和解碼器；所述編碼器包括：若干層lstm網(wǎng)絡(luò)；所述編碼器用于對輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，將所述輸入的數(shù)據(jù)映射到隱空間得到隱碼；所述解碼器用于對所述隱碼進(jìn)行解碼，將所述隱碼映射到實際空間得到重構(gòu)的數(shù)據(jù)；所述輸入的數(shù)據(jù)與所述重構(gòu)的數(shù)據(jù)的均方誤差為重構(gòu)殘差。

13、可選地，采用所述訓(xùn)練集對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行離線訓(xùn)練，得到異常檢測模型并設(shè)置安全閾值，具體包括：

14、將所述訓(xùn)練集中的健康的電池數(shù)據(jù)輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行編碼和解碼，并計算離線訓(xùn)練時的重構(gòu)殘差；所述離線訓(xùn)練時的重構(gòu)殘差為所述健康的電池數(shù)據(jù)對應(yīng)的重構(gòu)殘差；

15、將所述離線訓(xùn)練時的重構(gòu)殘差收斂時的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為異常檢測模型；

16、將設(shè)定倍數(shù)的收斂后的離線訓(xùn)練時的重構(gòu)殘差最大值設(shè)置為安全閾值；所述設(shè)定倍數(shù)為2-3倍。

17、可選地，采用所述異常檢測模型對實時的電池數(shù)據(jù)進(jìn)行在線診斷，得到異常得分，具體包括：

18、將預(yù)處理后的實時的電池數(shù)據(jù)輸入所述異常檢測模型中進(jìn)行編碼和解碼，并計算在線診斷時的重構(gòu)殘差；所述在線診斷時的重構(gòu)殘差為所述實時的電池數(shù)據(jù)對應(yīng)的重構(gòu)殘差；

19、將所述在線診斷時的重構(gòu)殘差作為異常得分。

20、可選地，比較所述異常得分與所述安全閾值，判斷電池是否存在內(nèi)部短路故障，具體包括：

21、比較所述異常得分與所述安全閾值；

22、若所述異常得分超過所述安全閾值，則判斷電池存在內(nèi)部短路故障；

23、若所述異常得分未超過所述安全閾值，則判斷電池不存在內(nèi)部短路故障。

24、可選地，所述電池內(nèi)部短路故障診斷方法，還包括：

25、若電池存在內(nèi)部短路故障，則發(fā)出預(yù)警；

26、若電池不存在內(nèi)部短路故障，則繼續(xù)監(jiān)測。

27、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機(jī)設(shè)備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序以實現(xiàn)所述電池內(nèi)部短路故障診斷方法。

28、第三方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，該計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述電池內(nèi)部短路故障診斷方法。

29、第四方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計算機(jī)程序，該計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述電池內(nèi)部短路故障診斷方法。

30、根據(jù)本申請?zhí)峁┑木唧w實施例，本申請公開了以下技術(shù)效果：

31、本申請?zhí)峁┝艘环N電池內(nèi)部短路故障診斷方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，通過使用健康的電池數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行離線訓(xùn)練，得到異常檢測模型并設(shè)置安全閾值，從而能夠直接使用該異常檢測模型對實時的電池數(shù)據(jù)進(jìn)行在線診斷，得到異常得分，進(jìn)而結(jié)合安全閾值判斷電池是否存在內(nèi)部短路故障。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請僅需要健康的電池數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集而無需異常數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取難度低，更符合實際情況；并且，本申請利用異常檢測模型和安全閾值，即可實現(xiàn)對電池內(nèi)部短路故障的快速準(zhǔn)確診斷，實現(xiàn)故障的早期預(yù)警。

技術(shù)特征：

1.一種電池內(nèi)部短路故障診斷方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電池內(nèi)部短路故障診斷方法，其特征在于，獲取健康的電池數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，得到訓(xùn)練集，具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電池內(nèi)部短路故障診斷方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為auto-encoder模型；所述auto-encoder模型包括：編碼器和解碼器；所述編碼器包括：若干層lstm網(wǎng)絡(luò)；所述編碼器用于對輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，將所述輸入的數(shù)據(jù)映射到隱空間得到隱碼；所述解碼器用于對所述隱碼進(jìn)行解碼，將所述隱碼映射到實際空間得到重構(gòu)的數(shù)據(jù)；所述輸入的數(shù)據(jù)與所述重構(gòu)的數(shù)據(jù)的均方誤差為重構(gòu)殘差。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電池內(nèi)部短路故障診斷方法，其特征在于，采用所述訓(xùn)練集對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行離線訓(xùn)練，得到異常檢測模型并設(shè)置安全閾值，具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電池內(nèi)部短路故障診斷方法，其特征在于，采用所述異常檢測模型對實時的電池數(shù)據(jù)進(jìn)行在線診斷，得到異常得分，具體包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電池內(nèi)部短路故障診斷方法，其特征在于，比較所述異常得分與所述安全閾值，判斷電池是否存在內(nèi)部短路故障，具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電池內(nèi)部短路故障診斷方法，其特征在于，還包括：

8.一種計算機(jī)設(shè)備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序以實現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項所述的電池內(nèi)部短路故障診斷方法。

9.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，該計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項所述的電池內(nèi)部短路故障診斷方法。

10.一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計算機(jī)程序，其特征在于，該計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項所述的電池內(nèi)部短路故障診斷方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種電池內(nèi)部短路故障診斷方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及電池故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取健康的電池數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，得到訓(xùn)練集；建立用于故障信號異常檢測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；采用所述訓(xùn)練集對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行離線訓(xùn)練，得到異常檢測模型并設(shè)置安全閾值；采用所述異常檢測模型對實時的電池數(shù)據(jù)進(jìn)行在線診斷，得到異常得分；比較所述異常得分與所述安全閾值，判斷電池是否存在內(nèi)部短路故障。本申請?zhí)峁┑碾姵貎?nèi)部短路故障診斷方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，可實現(xiàn)對電池內(nèi)部短路故障的快速準(zhǔn)確診斷。

技術(shù)研發(fā)人員：廖承林,趙鴻煜,張呈忠,田雨鑫,王立業(yè),王麗芳
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國科學(xué)院電工研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30