一种动力电池健康指数构建方法及相关装置与流程

本技术涉及新能源机车动力电池健康管理，尤其涉及一种动力电池健康指数构建方法及相关装置。

背景技术：

1、随着新能源机车的快速发展，动力电池作为车辆核心动力部件，其运行状态直接影响机车运行安全性、可靠性以及智能运维水平。由于新能源机车运行环境复杂，动力电池长期受到牵引负载变化、充放电循环、环境温度变化以及内部单体差异等多种因素共同影响，其性能会逐渐发生衰退。因此，准确获取动力电池健康状态并进行量化表征，是实现动力电池智能健康管理的关键技术基础。

2、目前，动力电池健康状态评估方法通常从车载动力电池管理系统（batterymanagement system，bms）存储的历史数据中，以当前时刻为终点向前截取一段数据，将截取的bms数据直接用于健康分析，得到当前时刻的电池健康状态评估结果。例如，基于监督学习模型的方法将截取的bms数据作为模型输入，利用实验室测试或人工标注的健康状态标签作为训练目标，训练可用于电池健康分析的监督学习模型。

3、然而，bms存储的历史数据在时间维度上可能不连续。由于车辆运行过程中存在停机、通信中断、采样周期变化等情况，截取到的数据段中可能混杂有不同运行阶段的数据点，将此类数据直接用于健康分析，容易将不同运行阶段之间的数据变化关联至电池自身的性能退化趋势，导致健康分析结果偏离电池的真实退化趋势。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本技术提供了一种动力电池健康指数构建方法及相关装置，通过对多源状态数据的采样连续性进行判别，确定采样时间连续的有效数据段，并在有效数据段内提取动态特征以构建多维健康因子，融合生成健康指数，从而消除了数据非连续性引入的干扰，使健康分析结果能够真实反映电池自身的性能退化趋势。具体方案如下：

2、本技术第一方面提供一种动力电池健康指数构建方法，包括：

3、获取动力电池运行过程中的各多源状态数据和所述各多源状态数据分别对应的采样时间；

4、根据所述采样时间对所述各多源状态数据进行时间连续性判别，确定采样时间连续的有效数据段，所述有效数据段内包含多个采样时间的多源状态数据；

5、在所述有效数据段内，针对各采样时间分别提取所述多源状态数据随采样时间变化的动态特征，所述动态特征用于表征所述动力电池的健康退化趋势；

6、根据所述动态特征构建所述各采样时间分别对应的多维健康因子，并将所述各采样时间分别对应的多维健康因子进行逐采样时间的融合处理，生成所述各采样时间分别对应的健康指数，所述健康指数用于表征所述动力电池的健康状态。

7、在一种可能的实现中，所述根据所述采样时间对所述各多源状态数据进行时间连续性判别，确定采样时间连续的有效数据段，包括：

8、计算所述各多源状态数据分别对应的采样时间中相邻采样时间的时间间隔；

9、若所述时间间隔大于预设的间隔阈值，则确定所述相邻采样时间对应的多源状态数据分属不同的有效数据段；

10、若所述时间间隔小于或等于所述间隔阈值，则确定所述相邻采样时间对应的多源状态数据属于同一有效数据段；

11、以得到所述采样时间连续的有效数据段。

12、在一种可能的实现中，所述在所述有效数据段内，针对各采样时间分别提取所述多源状态数据随采样时间变化的动态特征，包括：

13、针对所述有效数据段内的每个采样时间：

14、计算该采样时间的多源状态数据与前一采样时间的多源状态数据之间的变化率特征，其中，若该采样时间为所述有效数据段内的第一个采样时间，则所述变化率特征缺省；

15、以该采样时间为终点向前截取预设时间窗口，计算所述预设时间窗口内的多源状态数据的方差或标准差，作为该采样时间对应的波动特征，其中，若以该采样时间为终点向前的多源状态数据时间长度不足以构成所述预设时间窗口，则所述波动特征缺省；

16、计算该采样时间的多源状态数据中单体电池最高电压与单体电池最低电压之间的电压差，作为该采样时间对应的电压一致性特征；

17、计算该采样时间的多源状态数据中单体电池最高温度与单体电池最低温度之间的温差，作为该采样时间对应的温度一致性特征；

18、计算该采样时间的多源状态数据中电池组总电压与电池组总电流的功率，作为该采样时间对应的功率特征。

19、在一种可能的实现中，所述变化率特征包括电池组总电压变化率、电池组总电流变化率、荷电状态变化率、单体电池最高温度变化率和单体电池最低温度变化率中的至少一个；

20、所述波动特征包括电池组总电压波动、电池组总电流波动、荷电状态波动、单体电池最高温度波动和单体电池最低温度波动中的至少一个。

21、在一种可能的实现中，所述多维健康因子包括电压健康因子、温度健康因子、电流健康因子、荷电状态健康因子和一致性健康因子中的至少两个；

22、所述电压健康因子根据所述电池组总电压变化率和所述电池组总电压波动构建，用于评价所述动力电池的电压稳定性和电压退化趋势；

23、所述温度健康因子根据所述单体电池最高温度变化率、所述单体电池最低温度变化率、所述单体电池最高温度波动和所述单体电池最低温度波动构建，用于评价所述动力电池的热稳定性和温度异常程度；

24、所述电流健康因子根据所述电池组总电流变化率和所述电池组总电流波动构建，用于评价所述动力电池的负载响应能力和电流稳定程度；

25、所述荷电状态健康因子根据所述荷电状态变化率、所述荷电状态波动和所述功率特征构建，用于评价所述动力电池的能量变化稳定性和荷电状态估计可靠性；

26、所述一致性健康因子根据所述电压一致性特征和所述温度一致性特征构建，用于评价所述动力电池的电压一致性和温度一致性。

27、在一种可能的实现中，所述将所述各采样时间分别对应的多维健康因子进行逐采样时间的融合处理，包括：

28、针对每个采样时间：

29、对该采样时间对应的多维健康因子分别进行归一化处理，得到归一化的多维健康因子；

30、计算所述归一化的多维健康因子分别对应的变化敏感度，所述变化敏感度根据归一化的对应维健康因子分别在所述各采样时间内的变化率确定；

31、根据所述归一化的多维健康因子分别对应的变化敏感度，确定所述归一化的多维健康因子分别对应的融合权重；

32、基于所述融合权重对所述归一化的多维健康因子进行加权融合，得到该采样时间对应的健康指数。

33、在一种可能的实现中，还包括：

34、对所述各采样时间分别对应的健康指数进行连续性平滑修正，得到所述各采样时间分别对应的修正后健康指数；

35、根据预构建的健康指数与健康等级标签的映射关系，将所述各采样时间分别对应的修正后健康指数映射为对应的健康等级标签；以得到所述各采样时间分别对应的健康等级标签。

36、本技术第二方面提供一种计算机程序产品，包括计算机可读指令，当所述计算机可读指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备实现上述第一方面或第一方面任一实现方式的动力电池健康指数构建方法。

37、本技术第三方面提供一种电子设备，包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器，其中：

38、所述存储器用于存储计算机程序；

39、所述处理器用于执行所述计算机程序，以使所述电子设备能够实现上述第一方面或第一方面任一实现方式的动力电池健康指数构建方法。

40、本技术第四方面提供一种计算机存储介质，所述存储介质承载有一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被电子设备执行时，能够使所述电子设备实现上述第一方面或第一方面任一实现方式的动力电池健康指数构建方法。

41、借由上述技术方案，本技术提供的动力电池健康指数构建方法，获取动力电池运行过程中的各多源状态数据及各多源状态数据分别对应的采样时间，并对采样时间进行连续性判别以确定采样时间连续的有效数据段，从而剔除了因车辆停机、通信中断或采样周期变化等原因产生的非连续数据点，使有效数据段内的多源状态数据均来源于采样时间连续的同一运行过程，从数据源头消除了跨运行阶段数据混杂引入的干扰；在此基础上，由于有效数据段内的各采样时间在时间轴上连续排列，在有效数据段内针对各采样时间分别提取多源状态数据随采样时间变化的动态特征时，所提取的动态特征仅反映同一连续运行过程中电池状态参数随时间的真实变化，跨数据段的数据跳变不会进入特征计算，因此动态特征能够真实表征动力电池的健康退化趋势，而非不同运行阶段之间的非退化性差异；进一步地，根据上述动态特征构建各采样时间分别对应的多维健康因子，并将各采样时间分别对应的多维健康因子进行逐采样时间的融合处理，使得每个采样时间点均能独立产生一个融合了多个健康维度的健康指数，避免了单一健康因子片面表征的问题，最终生成的各采样时间分别对应的健康指数能够连续、准确地反映动力电池在运行过程中的健康状态变化轨迹，有效提升了动力电池健康状态评估的准确性。