电池检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质与流程

    专利2026-08-23  10


    本公开涉及锂离子电池,尤其涉及一种电池检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质。


    背景技术:

    1、随着采用锂离子电池的新能源汽车市场和储能电站的快速扩张,锂离子电池热失控引发的火灾事故时有发生。除了碰撞、挤压、割裂等突发事故导致的锂离子电池热失控之外,很多严重的热失控事件都是由于电池内部长期的微小故障累积而成的。因此,在发生严重的热失控前对锂离子电池进行准确检测,并对存在风险的电芯提前发出预警,是减少锂离子电池发生热失控事件的关键。

    2、近年来,基于机器学习的锂离子电池故障检测方法得到了越来越广泛地关注,但现有的电池故障预测模型的预测准确率不高。


    技术实现思路

    1、本公开提供了一种电池检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质;能够准确地检测出异常电芯。

    2、本公开的技术方案是这样实现的:

    3、第一方面,本公开提供了一种电池检测方法,该方法包括:对待预测充电数据进行掩码处理,得到包括掩码数据和明码数据的目标数据;将目标数据输入电压曲线重构模型,得到重构电压数据,电压曲线重构模型为已经过多条训练样本训练得到的精度满足要求的模型,每条训练样本为经过掩码处理的充电数据;根据重构电压数据与待预测充电数据中电压数据的相似度,确定待预测充电数据对应的电芯是否异常。

    4、第二方面,本公开提供了一种电池检测装置,该装置包括:掩码处理部分,输入部分,确定部分;该掩码处理部分,被配置为对待预测充电数据进行掩码处理,得到包括掩码数据和明码数据的目标数据;该输入部分,被配置为将目标数据输入电压曲线重构模型,得到重构电压数据,电压曲线重构模型为已经过多条训练样本训练得到的精度满足要求的模型,每条训练样本为经过掩码处理的充电数据;该确定部分,被配置为根据重构电压数据与待预测充电数据中电压数据的相似度,确定待预测充电数据对应的电芯是否异常。

    5、第三方面,本公开提供了一种电子设备,该电子设备包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的程序或指令,该程序或指令被该处理器执行时实现如第一方面所述的电池检测方法的步骤。

    6、第四方面,本公开提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储程序或指令,该程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的电池检测方法的步骤。

    7、第五方面,本公开提供了一种计算机程序产品,其中,该计算机程序产品包括计算机程序或指令,当该计算机程序产品在处理器上运行时,使得处理器执行该计算机程序或指令,实现如第一方面所述的电池检测方法的步骤。

    8、第六方面,本公开提供了一种芯片,该芯片包括处理器和通信接口,该通信接口和该处理器耦合,该处理器用于运行程序或指令,实现如第一方面所述的电池检测方法。

    9、本公开提供了一种电池检测方法,包括对待预测充电数据进行掩码处理,得到包括掩码数据和明码数据的目标数据;将目标数据输入电压曲线重构模型,得到重构电压数据,电压曲线重构模型为已经过多条训练样本训练得到的精度满足要求的模型,每条训练样本为经过掩码处理的充电数据;根据重构电压数据与待预测充电数据中电压数据的相似度,确定待预测充电数据对应的电芯是否异常。如此,相较于输入中包括完整数据,模型已经看到了完整的电压数据,导致即使有故障的充电数据,模型重构的数据与实际数据几乎无差异;本方案中将输入数据中的部分数据掩盖掉,模型通过学习的正常的充电数据的特性预测出被掩盖掉的部分数据,并最终得到重构电压数据,该模型重构的电压数据为正常的电压数据,若实际电压数据为异常数据,则重构电压数据与实际电压数据相似度较小,从而准确地检测出异常的电芯。



    技术特征:

    1.一种电池检测方法,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,所述电压曲线重构模型包括:编码网络,全连接网络和解码网络;相应地,所述将所述目标数据输入电压曲线重构模型,得到重构电压数据,包括:

    3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将待预测充电数据进行掩码处理,得到包括掩码数据和明码数据的目标数据之前,所述方法还包括:

    4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述重构电压数据与所述待预测充电数据中电压数据的相似度,确定所述待预测充电数据对应的电芯是否异常,包括:

    5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述将所述目标数据输入电压曲线重构模型,得到重构电压数据之前,所述方法还包括:

    6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述对每条充电数据进行掩码处理,得到多条训练样本,包括:

    7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获取多条充电数据,包括:

    8.一种电池检测装置,其特征在于,所述装置包括:掩码处理部分,输入部分,确定部分;

    9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器,存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令,所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的电池检测方法的步骤。

    10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储程序或指令,所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的电池检测方法的步骤。


    技术总结
    本公开提供了一种电池检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质,属于锂离子电池技术领域;该方法包括:对待预测充电数据进行掩码处理,得到包括掩码数据和明码数据的目标数据;将目标数据输入电压曲线重构模型,得到重构电压数据,电压曲线重构模型为已经过多条训练样本训练得到的精度满足要求的模型,每条训练样本为经过掩码处理的充电数据;根据重构电压数据与待预测充电数据中电压数据的相似度,确定待预测充电数据对应的电芯是否异常。

    技术研发人员:阮宇飞,苗昰,黄贇
    受保护的技术使用者:伏瓦科技(苏州)有限公司
    技术研发日:
    技术公布日:2024/4/29
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