本发明涉及动力电池领域，具体而言，涉及一种动力电池的检测方法及装置。
背景技术：
soh(电池健康度，stateofhealth)的标准定义如下：标准条件下从慢充状态以某个倍率放电到截止电压所放出的容量与该倍率对应的标称容量的比值。因此，不同倍率下的soh往往是不同的值。若需要对各类使用场景的电池以同样的标准作对比，需要将所有电池当前的soh采用某种方法转换为同样的小倍率放电倍率下，例如都以0.1c的满充满放作为衡量的标准。
但是这种工况通常只能在实验室的设备中实现应用，在大规模车载应用中是比较少见的。常见的soh估计方法一般是提取充放电曲线中某些特征，实现这些特征与soh的映射关系，建立数据驱动模型。进而只需要实车数据中提取得到这些特征，即可映射出soh。最佳的办法是在实验室中对该车辆的电池进行全寿命周期的老化试验，提前建立好数据驱模型。但是，进行加速老化试验需要长达数月甚至数年的时间才能将电池衰减到一定程度，因此，大部分厂商往往为了节省开支并不会进行相关实验。另外，随着流入市场的车型和电芯种类越来越多，更加难以为各类电芯都建立模型。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现要素：
本发明实施例提供了一种动力电池的检测方法及装置，以至少解决现有技术中动力电池性能无法评估的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种动力电池状态的检测方法，该方法包括：获取动力电池的目标容量衰减度，其中，目标容量衰减度用于表征动力电池的容量变化量；获取动力电池的一致性评分值，其中，一致性评分值用于表征动力电池中每个单体电池之间的容量是否一致；基于目标容量衰减度和一致性评分值，确定动力电池的状态，其中，动力电池的状态用于表征动力电池的老化程度。
可选地，基于容量衰减度和一致性评分值，确定动力电池的状态，该方法还包括：基于预设比例系数将目标容量衰减度和一致性评分值进行比例运算，得到动力电池的状态得分；基于状态得分确定动力电池的状态。
可选地，获取动力电池的目标容量衰减度，该方法还包括：获取动力电池的充电数据；基于充电数据，确定动力电池的第一容量衰减度和第二容量衰减度，其中，第一容量衰减度基于动力电池的容量确定，第二容量衰减度基于动力电池中每个单体电池的电压确定；确定第一容量衰减度和第二容量衰减度的差值为目标容量衰减度。
可选地，基于充电数据，确定动力电池的第一容量衰减度，该方法还包括：基于充电数据，确定第一时刻的动力电池容量的第一估计值；基于充电数据，确定第二时刻的动力电池容量的估计值误差，其中，第二时刻位于第一时刻之后；利用卡尔曼滤波器处理动力电池容量的估计值误差，得到动力电池容量在第二时刻的修正值；基于第一估计值和修正值，确定动力电池的第一容量衰减度。
可选地，基于充电数据，确定第二时刻动力电池容量的估计值误差，该方法还包括：基于充电数据，确定动力电池容量的第二估计值，其中，第二估计值基于动力电池在第一时刻与第二时刻之间的充电量确定；基于充电数据，确定动力电池容量的第三估计值，其中，第三估计值基于动力电池在第二时刻的开路电压确定；基于第二估计值和第三估计值，确定动力电池容量的估计值误差。
可选地，基于充电数据，确定动力电池的第二容量衰减度，该方法还包括：获取动力电池中多个单体电池的电压；确定多个单体电池的电压中最高电压和最低电压；基于最高电压和最低电压，确定第二容量衰减度。
可选地，获取动力电池的充电数据包括：获取动力电池的标识信息；获取与标识信息对应的动力电池的充电数据。
可选地，获取动力电池的充电数据之后，该方法还包括：对充电数据进行预处理，其中，预处理包括如下至少之一：异常值剔除、空缺值填充；基于预处理后的充电数据确定第一容量衰减度和第二容量衰减度。
可选地，获取动力电池的一致性评分值，该方法还包括：获取动力电池中每个单体电池的性能参数；获取动力电池中每个单体电池的温度；基于每个单体电池的性能参数和每个单体电池的温度，确定一致性评分值。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种动力电池状态的检测装置，该方法包括：第一获取模块，用于获取动力电池的目标容量衰减度，其中，目标容量衰减度用于表征动力电池的容量变化量；
第二获取模块，用于获取与动力电池对应的一致性评分值，其中，一致性评分值用于表征动力电池中每个单体电池之间的容量是否一致；
确定模块，用于基于目标容量衰减度和一致性评分值，确定动力电池的状态，其中，动力电池的状态用于表征动力电池的老化程度。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述的动力电池的检测方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的动力电池的检测方法。
在本发明实施例中，提供了一种动力电池状态的检测方法，可以先获取动力电池的目标容量衰减度，其中，目标容量衰减度用于表征动力电池的容量变化量；然后获取动力电池的一致性评分值，其中，一致性评分值用于表征动力电池中每个单体电池之间的容量是否一致；基于目标容量衰减度和一致性评分值，可以确定动力电池的状态，其中，动力电池的状态用于表征动力电池的老化程度，达到了准确确定动力电池的老化程度的技术效果，进而解决了现有技术中动力电池性能无法评估的技术问题，同时，本发明基于大数据的电池健康状态估算方法对大数据的继续应用打下了基础。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种动力电池的检测方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的电池健康度评估模块示意图；
图3是根据本发明实施例的另一种可选的电池健康度计算模型示意图；
图4是根据本发明实施例的一种可选的典型的动力电池充电曲线示意图；
图5是根据本发明实施例的另一种可选的动力电池压差容量修正的充电曲线示意图；
图6是根据本发明实施例的一种可选的动力电池的检测方法的流程图；
图7是根据本发明实施例的另一种可选的某品牌车辆电池健康度总体分布的示意图；
图8是根据本发明实施例的另一种可选的单车电池的电池健康度变化曲线的示意图；
图9是根据本发明实施例的另一种可选的车辆电池健康度均值随时间的变化的示意图；
图10是根据本发明实施例的一种可选的分地域的电池健康度均值对比示意图；
图11是根据本发明实施例的一种动力电池的检测装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本发明实施例，提供了一种动力电池的检测方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种动力电池检测方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤s102，获取动力电池的目标容量衰减度。
其中，目标容量衰减度用于表征动力电池的容量变化量。
上述步骤中的动力电池可以是铅酸动力电池，镍氢动力电池，锂离子动力电池，在此处不对动力电池的种类做限定。
上述步骤中，目标容量衰减度可以是表征动力电池健康度的重要指标之一。准确获得目标容量衰减度是准确衡量动力电池健康度以及使用寿命的重要基础。动力电池的容量随着动力电池的使用时间的延长逐渐降低。
步骤s104，获取动力电池的一致性评分值。
其中，一致性评分值用于表征动力电池中每个单体电池之间的容量是否一致。
上述步骤中，电池的一致性评分可以是指，在动力电池的使用过程中，由于组成动力电池的每一个单体电池的个体差异，每一块单体电池的充放电过程并不完全同步，再者由于每一块单体电池的生产过程也并不能做到完全一致，因此导致在同一设备同样的使用状态后，每一块单体电池的容量并不一致。一致性评分便是用于表征这种不一致的差别大小的指标。
步骤s106，基于目标容量衰减度和一致性评分值，确定动力电池的状态。
其中，动力电池的状态用于表征动力电池的老化程度。
上述步骤中的动力电池的状态可以是指电池容量健康度，也就是表征动力电池的老化程度，电池容量健康度是由目标容量衰减度和一致性评分值进行比例运算得到的一个值，这个值反映了电池的健康状态，电池容量健康度能够直观的评判电池的容量衰减量和一致性好坏程度，给用户提供一个直观且准确的判断标准。
在一个可选的实施例中，如图2所示的电池健康度评估模块26可以基于容量衰减估算模块22输出的容量衰减度和电池一致性评估模块24输出的电池一致性来确定动力电池的健康度，电池健康度反映了动力电池当前的健康状态以及动力电池退役后的残余价值，为动力电池的梯次利用应用环境提供数据支撑，以至最终电池原材料回收，最终为实现电池全生命周期管理建造理论基础。
在本发明实施例中，提供了一种动力电池状态的检测方法，可以先获取动力电池的目标容量衰减度，其中，目标容量衰减度用于表征动力电池的容量变化量；然后获取动力电池的一致性评分值，其中，一致性评分值用于表征动力电池中每个单体电池之间的容量是否一致；基于目标容量衰减度和一致性评分值，可以确定动力电池的状态，其中，动力电池的状态用于表征动力电池的老化程度，达到了准确确定动力电池的老化程度的技术效果，进而解决了现有技术中动力电池性能无法评估的技术问题，同时，本发明基于大数据的电池健康状态估算方法对大数据的继续应用打下了基础。
可选地，基于容量衰减度和一致性评分值，确定动力电池的状态，该方法还包括：基于预设比例系数将目标容量衰减度和一致性评分值进行比例运算，得到动力电池的状态得分；基于状态得分确定动力电池的状态。
上述步骤中电池健康度的计算模型如图3所示，电池健康度计算公式如下：
n*soh_final m*consistency_score＝score_final，
式中，n、m等2个系数分别表征容量衰减占比、电池一致性占比，soh_final表征容量衰减度，consistency_score表征电池一致性评分，score_final表征电池健康度。上述系数可以根据云平台不同的数据情况，来确定具体适用于该数据源的比例。在本发明实施例中，通过数据分析以及大量的实际数据验证，可以确定比例系数分别为n＝0.3，m＝0.7。
在一个可选的实施例中，车联网平台可实现对车辆所有静态信息的存储、车辆动态信息的实时监控和存储，其中，车辆的静态信息主要包括车辆基本信息、车载终端信息、电池信息和电机信息；车辆的动态信息包括车辆运行状态、电池状态、电机状态、报警信息等；电池画像分析需要从车联网平台中提取车辆的静态信息和动态数据。车联网平台的数据经电池容量衰减估算、电池一致性分析，最终得出电池健康状态。
可选地，获取动力电池的目标容量衰减度，该方法还包括：获取动力电池的充电数据；基于充电数据，确定动力电池的第一容量衰减度和第二容量衰减度，其中，第一容量衰减度基于动力电池的容量确定，第二容量衰减度基于动力电池中每个单体电池的电压确定；确定第一容量衰减度和第二容量衰减度的差值为目标容量衰减度。
上述步骤中的充电数据可以是通过在设备上读取充放电记录获得，从充放电记录中提取充电时长，电量充满时的电压值，放电时长，放电功率，以及放电到截止电压时的时间和标称电池容量数据，用来分别计算电池的第一、第二容量衰减度。
第一容量衰减度可以由基础容量计算模块所得，其中，基础容量计算包括额定容量计算和当前容量计算两部分。
在一个可选的实施例中，在平台数据中选取每一台电动汽车充电时的动力电池数据，其曲线图4所示，其中δah1和δah2通过总电流与时间积分计算得出。其中：δsoc1是指在40％～60％之间所截取的soc片段；δah1是区间段充入的电量。δsoc2是指在20％～80％之间所截取的soc片段，δah2是该区间段充入的电量。
额定容量计算可以通过充电过程中，在δsoc1区间段，充电soc与充入电量的比值得出，由于该区间电压上升较平缓，算法中一般不对soc进行修正。
crati＝δah1/δsoc1，其中crati为额定容量值。
当前容量计算可以通过充电过程中充入soh的区间大于20％～80％的数据来计算，由于在两端，电压和soc线性度较高，算法中一般会对soc进行修正，因此在两端时soc准确度相对高。
ccurr＝δah2/δsoc2，其中，crurr为当前容量值。
由于测量误差、soc计算误差、平台数据离散性、温度差异等误差因素客观存在，基于某1次充电数据的计算结果有一定误差，因此选取n条充电曲线进行额定容量和当前容量计算并取其均值，n一般取10～20。
按照soh的定义可知：
其中，sohcal为基础容量计算模块输出的soh值。
可选地，基于充电数据，确定动力电池的第一容量衰减度，该方法还包括：基于充电数据，确定第一时刻的动力电池容量的第一估计值；基于充电数据，确定第二时刻的动力电池容量的估计值误差，其中，第二时刻位于第一时刻之后；利用卡尔曼滤波器处理动力电池容量的估计值误差，得到动力电池容量在第二时刻的修正值；基于第一估计值和修正值，确定动力电池的第一容量衰减度。
上述步骤中的第一时刻可以是上一时刻，第二时刻可以是当前时刻，第一时刻的第一估计值可以是某一个电池的电池容量初值；估计值误差可以是通过电流信号得到的容量估计值与通过电压信号得到的容量估计值之间的误差。
上述步骤中的卡尔曼滤波(kalmanfiltering)可以是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
在一种可选的实施例中，可以基于充电数据，估算上一时刻的动力电池容量的第一估计值，并且通过电流信号和电压信号分别估算动力电池容量的估计值，进而确定当前时刻的动力电池容量的估计值误差，然后利用卡尔曼滤波处理器对估计值误差进行处理，可以得到动力电池容量的修正值，进而基于容量修正值和第一估计值确定第一容量衰减度。
可选地，基于充电数据，确定第二时刻动力电池容量的估计值误差，该方法还包括：基于充电数据，确定动力电池容量的第二估计值，其中，第二估计值基于动力电池在第一时刻与第二时刻之间的充电量确定；基于充电数据，确定动力电池容量的第三估计值，其中，第三估计值基于动力电池在第二时刻的开路电压确定；基于第二估计值和第三估计值，确定动力电池容量的估计值误差。
在一种可选的实施例中，可以基于本次充电循环的充电量确定本次充电循环的电流、soc变化，进而可以估算得到当前时刻的动力电池容量的第二估计值，并且基于开路电压和soc估算得到当前时刻的动力电池电容的第三估计值，然后计算第二估计值和第三估计值的协方差，可以得到估计值误差。
可选地，基于充电数据，确定动力电池的第二容量衰减度，该方法还包括：获取动力电池中多个单体电池的电压；确定多个单体电池的电压中最高电压和最低电压；基于最高电压和最低电压，确定第二容量衰减度。
上述步骤中的第二容量衰减度可以由压差容量修正模块所得，电池系统由上百串电池构成，在使用过程中由于电池个体的差异以及温度的影响，电池单体的性能差异有逐渐扩大的趋势，由此造成电池系统在充、放电曲线的两端，受到性能最差的电池单体制约，从而导致可用容量的衰减。电池单体性能差异，在可测量数据中主要表现在最高单体电压和最低单体电压。当压差扩大，对电池系统当前容量的影响也会变大。因此必须对压差引起的容量变化进行计算修正。
在一个可选的实施例中，取充电过程中最低单体电压为阈值时对应的soc，通常情况下三元电池的电压阈值取3.9v，磷酸铁锂电池的电压阈值取3.4v。然后查找充电过程中的最高单体电压为该阈值时对应的soc，计算两点所对应的soc差值，通过输出
算法得到单体最大压差引起的容量衰减值，如图5所示。
qcvol＝crati[soc(min，vol)-soc(max，vol)]，
其中，ucell为单体电压；soc(max,vol)为单体最高电压对应的单体到达充电截止阈值时候的soc；soc(min,vol)为单体最低电压对应的单体到达充电截止阈值时候的soc；sohvol为压差容量修正模块输出的soh值；曲线a为单体最高电压umax对应的电池单体充电曲线，曲线b为单体最低电压umin对应的电池单体充电曲线。
可选地，获取动力电池的充电数据包括：获取动力电池的标识信息；获取与标识信息对应的动力电池的充电数据。
上述步骤中获取动力电池的标识信息的作用可以是能够确定相对应的动力电池，也就是说，在对动力电池的性能进行过评估后，能够准确的显示出每一个动力电池性能衰减的信息。能够得到单个电池系统的容量衰减曲线，与此同时，调用平台大数据中的其他数据类型，如地域、车型、电池类型等信息，能够输出多维度的电池健康状态比较结果，从而提供大数据应用服务。
可选地，获取动力电池的充电数据之后，该方法还包括：对充电数据进行预处理，其中，预处理包括如下至少之一：异常值剔除、空缺值填充；基于预处理后的充电数据确定第一容量衰减度和第二容量衰减度。
上述步骤中，异常值剔除的方法有拉依达准则法，肖维勒准则法，狄克逊准则法，罗马诺夫斯基准则法，格拉布斯准则法。空缺值填充的处理方法有删除法，特殊值填充，平均值填充，热卡热卡填充、k-means填充，使用所有可能的值填充、组合完整化方法，回归法，期望值最大化方法，多重填补以及c4.5方法。进行预处理的目的是得到更为精准的数据。
可选地，获取动力电池的一致性评分值，该方法还包括：获取动力电池中每个单体电池的性能参数；获取动力电池中每个单体电池的温度；基于每个单体电池的性能参数和每个单体电池的温度，确定一致性评分值。
上述步骤中，电池单体，电池容量衰减的主要影响因素可以是温度、充放电深度、充放电倍率和日历寿命。另外，电池内阻变化也与容量变化存在对应关系，但更大程度上影响的是功率健康状态。对于单个动力电池系统，由于集成了大量电池单体，单体本身的不一致性和环境温度的不一致性随着使用时间变长而导致单体性能不一致性增大，也会显著加速电池系统的衰减。
在一个可选的实施例中，对于大量动力电池，其搭载新能源汽车的实际运行过程中的衰减受到多种内部、外部变量的影响，即使是同一品牌、同一批次的电池系统，衰减的特征也会有明显不同。
下面结合图6对本发明一种优选的实施例进行详细说明。如图6所示，该方法可以包括如下步骤：
步骤s601，提供电池容量初始值；
步骤s602，得到k时刻的容量估计值；
步骤s603，由充电数据得到电流和soc；
步骤s604，通过步骤s602和步骤s603得到k 1时刻的容量估计值；
步骤s605，基于k时刻的容量得到的容量估计值误差；
步骤s606，得到k 1时刻的电压；
步骤s607，得到k 1时刻的容量估计值；
步骤s608，基于k 1时刻的电压得到的容量估计值误差；
步骤s609，通过基于k时刻的容量得到的容量估计值误差和基于k 1时刻的电压得到的容量估计值误差得到卡尔曼增益；
步骤s610，修正偏差；
步骤s611，得到k 1时刻的容量修正值；
步骤s612，滤波输出容量值。
上述步骤中，首先基于上一次的容量和本次充电循环的电流、soc变化估算本次的容量，其中，上一次的容量为第一时刻的容量估计值，本次的容量为第二时刻的容量估计值；然后基于开路电压和soc估算本次的电池容量，修正容量至25℃最佳工况下开始计算两种容量估算值的协方差，并基于模糊卡尔曼模型进行滤波得到修正后的容量计算值；在下一次充电过程进行循环计算；最后输出容量的历史变化趋势。
在一个可选的实施例中，图7为本文获取数据的某品牌电动汽车所有车辆(268辆)的soh分布情况，可以看出该品牌车辆电池健康度大部分集中在96～100，整体健康情况良好。在实际应用中，通过对多个品牌车辆的soh进行大数据分析，可指导厂商进行改进和指导用户购买电动汽车。
在一个可选的实施例中，图8为某车在山东省2016年12月至2017年3月的soh变化趋势，通过大数据平台对每位用户的电动汽车进行soh在线监测，可为单车电池的健康状态管理提供指导，及时发现soh异常变化，做出故障预警，保证行车安全，降低用户经济损失。
在一个可选的实施例中，图9为某品牌各地区所有车辆的soh均值变化趋势。利用积累的大数据和提出的估算方法，可分析市场上所有运行车辆的soh整体变化趋势，有利于厂商在售后维修方面做出政策调控，同时也可作为反向指导生产制造的信息来源。
在一个可选的实施例中，图10为车辆的soh均值在4个省市的变化趋势，可以看出浙江省的soh整体水平较其他省低，而湖北省soh情况最为良好。因此可针对soh情况较差的地区进一步分析影响因素，例如可分析路况、司机驾驶习惯、气候和电池制造销售环节等，有利于针对地区特性指定适宜的电池管理方案，并为厂商提供销售和售后服务等指导。
在一个可选的实施例中，此外，通过估算分析得到品牌a和品牌b所有车辆的soh均值，品牌a为96.94，品牌b为97.07，显示出品牌b电池健康状态较为良好。通过对市场上已出售车辆soh的实际分析对比，有利于刺激各厂商的竞争改进，推动新能源汽车及动力电池产业的良性发展，此外，也可为用户购车和维护做出一定指导。
实施例2
根据本发明实施例，还提供了一种动力电池的检测装置，该装置可以执行上述实施例中的动力电池的方法，具体实现方式和优选应用场景与上述实施例相同，在此不做赘述。
图11是根据本发明实施例的一种动力电池的检测装置的示意图，如图11所示，该装置包括：
第一获取模块1102，用于获取动力电池的目标容量衰减度，其中，目标容量衰减度用于表征动力电池的容量变化量；
第二获取模块1104，用于获取与动力电池对应的一致性评分值，其中，一致性评分值用于表征动力电池中每个单体电池之间的容量是否一致；
确定模块1106，用于基于目标容量衰减度和一致性评分值，确定动力电池的状态，其中，动力电池的状态用于表征动力电池的老化程度。
可选地，确定模块包括：运算单元，用于基于预设比例系数将目标容量衰减度和一致性评分值进行比例运算，得到动力电池的状态得分；第一确定单元，用于基于状态得分确定动力电池的状态。
可选地，第一获取模块包括：第一获取单元，用于获取动力电池的充电数据；第二确定单元，用于基于充电数据，确定动力电池的第一容量衰减度和第二容量衰减度，其中，第一容量衰减度基于动力电池的容量确定，第二容量衰减度基于动力电池中每个单体电池的电压确定；第三确定单元，用于确定第一容量衰减度和第二容量衰减度的差值为目标容量衰减度。
可选地，第二确定单元包括：第一确定子单元，用于基于充电数据，确定第一时刻的动力电池容量的第一估计值；第二确定子单元，用于基于充电数据，确定第二时刻的动力电池容量的估计值误差，其中，第二时刻位于第一时刻之后；第一获取子单元，用于利用卡尔曼滤波器处理动力电池容量的估计值误差，得到动力电池容量在第二时刻的修正值；第三确定子单元，用于基于第一估计值和修正值，确定动力电池的第一容量衰减度。
可选地，第二确定子单元用于基于充电数据，确定动力电池容量的第二估计值，其中，第二估计值基于动力电池在第一时刻与第二时刻之间的充电量确定；第二确定子单元还用于基于充电数据，确定动力电池容量的第三估计值，其中，第三估计值基于动力电池在第二时刻的开路电压确定；第二确定子单元还用于基于第二估计值和第三估计值，确定动力电池容量的估计值误差。
可选地，第二确定单元还包括：第二获取子单元，用于获取动力电池中多个单体电池的电压；第三确定子单元，用于确定多个单体电池的电压中最高电压和最低电压；第四确定子单元，用于基于最高电压和最低电压，确定第二容量衰减度。
可选地，第一获取单元用于获取动力电池的标识信息；第一获取单元还用于获取与标识信息对应的动力电池的充电数据。
可选地，该装置还包括：处理模块，用于对充电数据进行预处理，其中，预处理包括如下至少之一：异常值剔除、空缺值填充；确定模块还用于基于预处理后的充电数据确定第一容量衰减度和第二容量衰减度。
可选地，第二获取模块，包括：第二获取单元，用于获取动力电池中每个单体电池的性能参数；第二获取单元还用于获取动力电池中每个单体电池的温度；第三确定单元，用于基于每个单体电池的性能参数和每个单体电池的温度，确定一致性评分值。
实施例3
根据本发明实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述实施例1中的动力电池状态的检测方法。
实施例4
根据本发明实施例，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述实施例1中的动力电池状态的检测方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
1.一种动力电池状态的检测方法，其特征在于，包括：
获取动力电池的目标容量衰减度，其中，所述目标容量衰减度用于表征所述动力电池的容量变化量；
获取所述动力电池的一致性评分值，其中，所述一致性评分值用于表征所述动力电池中每个单体电池之间的容量是否一致；
基于所述目标容量衰减度和所述一致性评分值，确定所述动力电池的状态，其中，所述动力电池的状态用于表征所述动力电池的老化程度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述容量衰减度和所述一致性评分值，确定所述动力电池的状态，包括：
基于预设比例系数将所述目标容量衰减度和所述一致性评分值进行比例运算，得到所述动力电池的状态得分；
基于所述状态得分确定所述动力电池的状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取动力电池的目标容量衰减度，包括：
获取所述动力电池的充电数据；
基于所述充电数据，确定所述动力电池的第一容量衰减度和第二容量衰减度，其中，所述第一容量衰减度基于所述动力电池的容量确定，所述第二容量衰减度基于所述动力电池中每个单体电池的电压确定；
确定所述第一容量衰减度和所述第二容量衰减度的差值为所述目标容量衰减度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述充电数据，确定所述动力电池的第一容量衰减度，包括：
基于所述充电数据，确定第一时刻的所述动力电池容量的第一估计值；
基于所述充电数据，确定第二时刻的所述动力电池容量的估计值误差，其中，所述第二时刻位于所述第一时刻之后；
利用卡尔曼滤波器处理所述动力电池容量的所述估计值误差，得到所述动力电池容量在所述第二时刻的修正值；
基于所述第一估计值和所述修正值，确定所述动力电池的第一容量衰减度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述充电数据，确定第二时刻所述动力电池容量的估计值误差，包括：
基于所述充电数据，确定所述动力电池容量的第二估计值，其中，所述第二估计值基于所述动力电池在所述第一时刻与所述第二时刻之间的充电量确定；
基于所述充电数据，确定所述动力电池容量的第三估计值，其中，所述第三估计值基于所述动力电池在所述第二时刻的开路电压确定；
基于所述第二估计值和所述第三估计值，确定所述动力电池容量的估计值误差。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述充电数据，确定所述动力电池的第二容量衰减度，包括：
获取所述动力电池中多个单体电池的电压；
确定所述多个单体电池的电压中最高电压和最低电压；
基于所述最高电压和所述最低电压，确定所述第二容量衰减度。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述动力电池的充电数据包括：
获取所述动力电池的标识信息；
获取与所述标识信息对应的所述动力电池的充电数据。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述动力电池的充电数据之后，所述方法还包括：
对所述充电数据进行预处理，其中，所述预处理包括如下至少之一：异常值剔除、空缺值填充；
基于预处理后的充电数据确定所述第一容量衰减度和所述第二容量衰减度。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述动力电池的一致性评分值，包括：
获取所述动力电池中每个单体电池的性能参数；
获取所述动力电池中每个单体电池的温度；
基于所述每个单体电池的性能参数和所述每个单体电池的温度，确定所述一致性评分值。
10.一种动力电池状态的检测装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取动力电池的目标容量衰减度，其中，所述目标容量衰减度用于表征所述动力电池的容量变化量；
第二获取模块，用于获取与所述动力电池对应的一致性评分值，其中，所述一致性评分值用于表征所述动力电池中每个单体电池之间的容量是否一致；
确定模块，用于基于所述目标容量衰减度和所述一致性评分值，确定所述动力电池的状态，其中，所述动力电池的状态用于表征所述动力电池的老化程度。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至9中任意一项所述的动力电池状态的检测方法。
12.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至9中任意一项所述的动力电池状态的检测方法。
技术总结