SOC估算及一致性评估方法、装置、计算机设备与流程

soc估算及一致性评估方法、装置、计算机设备
技术领域
1.本发明实施例涉及电池的技术领域，尤其涉及一种soc估算及一致性评估方法、装置、计算机设备。


背景技术：

2.电池荷电状态(state of charge,soc)用来反应电池的剩余容量，其数值上定义为剩余容量占电池容量的比值，常用百分数表示。电池soc不能直接测量，只能通过电池端电压、充放电电流及内阻等参数来估算其大小。而这些参数还会受到电池老化、环境温度变化及汽车行驶状态等多种不确定因素的影响，因此准确的soc估计已成为电动汽车发展中亟待解决的问题。
3.当前现有的电池soc估算方法主要有安时积分法、开路电压法、卡尔曼滤波法、数据驱动法等。安时积分法通过充放电过程的电流与时间的积分计算电量的变化，结合可用容量对soc进行估算，该方法忽略了电池内部的变化的影响，未考虑电池老化的影响；数据驱动法基于机器学习算法根据电池特征数据建立特征与soc之间的映射关系对soc进行估算，该方法的模型训练需要大量的特征数据，且模型的调参比较繁琐，并且对于测量误差较大的数据，测量准确性较低；开路电压法通过电池在长时间静置条件下电压与soc的映射关系，对soc进行估算，该方法估算条件比较苛刻，应用场景存在一定的局限性，忽视电池老化的影响，也忽视电池在不同充电状态下的soc波动变化规律。


技术实现要素：

4.本发明实施例提出了一种soc估算及一致性评估方法、装置、计算机设备和存储介质，以能够在任何工况下对单体进行精确的soc估算，并根据单体的soc对一致性进行评估。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种soc估算及一致性评估方法，包括：
6.获取动力电池中各单体电池在若干个采集时刻采集的soc估算数据；
7.针对每一所述单体电池，将所述单体电池在每一采集时刻下的所述soc估算数据送入预训练好的soc估算模型，得到每一所述单体电池在若干个采集时刻的soc估算值组成的soc估算序列；
8.获取所述单体电池的在每一所述采集时刻对应的充电状态，以得到所述单体电池的充电状态序列；
9.根据所述单体电池的所述soc估算序列和所述充电状态序列对所述单体电池的所述soc估算序列进行修正，得到所述单体电池的修正soc估算序列；
10.基于所述动力电池中各单体电池的修正soc估算序列确定所述动力电池的soc估算值和各所述单体电池的一致性评估结果。
11.第二方面，本发明实施例还提供了soc估算及一致性评估方法装置，包括：
12.参数获取模块，用于获取动力电池中各单体电池在若干个采集时刻采集的soc估算数据；
13.估算序列生成模块，用于针对每一所述单体电池，将所述单体电池在每一采集时刻下的所述soc估算数据送入预训练好的soc估算模型，得到每一所述单体电池在若干个采集时刻的soc估算值组成的soc估算序列；
14.充电状态获取模块，用于获取所述单体电池的在每一所述采集时刻对应的充电状态，以得到所述单体电池的充电状态序列；
15.估算序列修正模块，用于根据所述单体电池的所述soc估算序列和所述充电状态序列对所述单体电池的所述soc估算序列进行修正，得到所述单体电池的修正soc估算序列；
16.结果生成模块，用于基于所述动力电池中各单体电池的修正soc估算序列确定所述动力电池的soc估算值和各所述单体电池的一致性评估结果。
17.第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：
18.一个或多个处理器；
19.存储器，用于存储一个或多个程序，
20.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的soc估算及一致性评估方法。
21.本发明实施例通过获取动力电池中各单体电池在若干个采集时刻采集的soc估算数据；针对每一单体电池，将单体电池在每一采集时刻下的soc估算数据送入预训练好的soc估算模型，得到每一单体电池在若干个采集时刻的soc估算值组成的soc估算序列；获取单体电池的在每一采集时刻对应的充电状态，以得到单体电池的充电状态序列；根据单体电池的soc估算序列和充电状态序列对单体电池的soc估算序列进行修正，得到单体电池的修正soc估算序列；基于动力电池中各单体电池的修正soc估算序列确定动力电池的soc估算值和各单体电池的一致性评估结果。本发明实施例能够在电池全生命周期进行准确的soc估算和一致性评估，通过考虑电池老化以及soc在不同充电状态等实际情况下的变化规律使得能在测量误差较大的点上能够进行更加精确的估算，并且根据单体的soc估算结果对动力电池的一致性进行评估，当一致性高于预警阈值时进行报警，从而能够提前预警动力电池存在故障隐患。
附图说明
22.图1为本发明实施例一提供的一种soc估算及一致性评估方法的流程图；
23.图2为本发明实施例一提供的一种根据所述单体电池的所述soc估算序列和所述充电状态序列对所述单体电池的所述soc估算序列进行修正方法的流程图；
24.图3为本发明实施例二提供的一种soc估算及一致性评估装置的结构示意图；
25.图4为本发明实施例三提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
26.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
27.实施例一
28.图1为本发明实施例一提供的一种soc估算及一致性评估方法的流程图，本实施例能够在任何工况下对单体进行精确的soc估算，并根据单体的soc对一致性进行评估，该方法可以由soc估算及一致性评估装置来执行，该soc估算及一致性评估装置可以由软件和/或硬件实现，可配置在计算机设备中，例如，服务器、个人电脑，等等，具体包括如下步骤：
29.步骤101、获取动力电池中各单体电池在若干个采集时刻采集的soc估算数据。
30.动力电池是为工具提供动力来源的电源，多用于电动汽车、电动列车、电动自行车、高尔夫球车提供动力的蓄电池。动力电池中包含有若干个单体电池，单体电池通过串联、并联，加上一些控制单元、采集系统、冷却系统，构成了一个完整的动力电池。
31.soc估算数据是用于估算单体soc的特征数据，至少包括上报时间、单体电压、充电状态、单体电池温度、累积里程、电流等。
32.采集时刻是在一个预设周期内，设定的具有相同间隔时长的采样点，是用于定期采集一个周期内若干个等间隔点的soc估算数据，以对该预设周期内的soc进行估算。
33.获取动力电池中每一个单体电池在不同采集时刻的采集得到的soc估算数据。
34.示例性的，一个动力电池中包含有50个单体电池，一个预设周期为1天，预设在1天内每3分钟采集一次每个单体电池的soc估算数据，因此1天能够得到50个单体电池分别在480个采集时刻对应的soc估算数据数据，也就是说1天能够得到24000个soc估算数据数据。
35.需要说明的是，上述实施例中的一个周期内采集时刻的数量和单体电池的数量为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，一个周期内采集时刻的数量和单体电池的数量还可以有其他的不同的设置方法，本发明在此不做限定。
36.步骤102、针对每一单体电池，将单体电池在每一采集时刻下的soc估算数据送入预训练好的soc估算模型，得到每一单体电池在若干个采集时刻的soc估算值组成的soc估算序列。
37.将收集得到的样本数据集通过一定比例划分为训练集和测试集，使用训练集对soc估算模型进行模型预训练，采用测试集对模型进行调参，从而得到预训练好的soc估算模型。
38.在将单体电池在每一采集时刻下的soc估算数据送入预训练好的soc估算模型之前，先需要对数据进行预处理，将数据中的缺失值、异常值进行剔除。
39.示例性的，本发明实施例采用的是xgboost估算模型，将预先收集得到的样本数据按照7:3的比例划分为训练集和测试集，使用训练集对xgboost估算模型进行模型训练，使用测试集对该模型进行调参，从而得到预训练好的soc估算模型，该模型可以根据某一单体电池在某一时刻下的soc估算数据得到大致的soc估算值。
40.示例性的，先对数据进行预处理，根据正常工作电压范围剔除含有异常单体电压的soc估算数据，根据3σ准则剔除含有异常单体温度的soc估算数据。将预处理完毕后多个单体电池在一个周期内各采集时刻的soc估算数据送入预训练好的xgboost估算模型，得到多个电池在各采集时刻的soc估算值。
41.将某一个单体电池在一个预设周期内的若干采集时刻的soc估算数据送入xgboost估算模型得到soc估算值，这些soc估算值组成该单体电池在该预设周期内的soc估算序列。
42.示例性的，某一电池在1天内的480个采集时刻的soc估算数据送入xgboost估算模
型得到对应的480个soc估算值，这480个soc估算值组成该单体电池在1天内的soc估算序列。若一个动力电池含有50个单体电池，则有50个soc估算序列产生。
43.需要说明的是，上述实施例中的采用的xgboost估算模型、对剔除缺失值、异常值过程中采用的3σ准则为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，还可以采用的估算模型、对剔除缺失值、异常值过程中可以采用其他理论准则，如采用lightgbm算法、lasso算法，本发明在此不做限定。
44.步骤103、获取单体电池的在每一采集时刻对应的充电状态，以得到单体电池的充电状态序列。
45.将单体电池的划分为三种不同的充电状态，分别为未充电状态、停车充电状态、充电完成状态。通过预先规定的编码方式来区分不同的充电状态，将一个预设周期内某单体电池在各采集时刻充电状态的编码组合起来，得到该电池的充电状态序列。
46.示例性的，充电状态采用one-hot编码方式，使用三维向量来表示单体电池的充电状态，其中，规定未充电状态为(1，0，0)、停车充电状态为(0，1，0)、充电完成状态为(0，0，1)。
47.需要说明的是，上述实施例中的采用的one-hot编码方式以及编码的规则为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，还可以采用的其他的编码方式或编码的规则对充电状态进行区分，本发明在此不做限定。
48.步骤104、根据单体电池的soc估算序列和充电状态序列对单体电池的soc估算序列进行修正，得到单体电池的修正soc估算序列。
49.在实际情况下，由于电池老化、充电状态等影响，导致在获取soc估算数据时存在一定程度的波动，进一步导致通过soc估算模型得到的soc估算序列存在有误差较大的soc估算值。因此，由soc估算模型得到的soc估算序列需要进行进一步修正，以得到更准确的soc估算结果。
50.单体电池的充电状态是影响采集时soc估算数据准确性的重要因素之一，当单体电池放电时，测得的soc值会下降；当单体电池充电时，测得的soc值会上升。根据单体电池的soc估算序列和充电状态序列对单体电池的soc估算序列进行修正，能够一定程度地排除充电状态对soc估算值的影响，修正后的soc值是更为准确的估算结果。
51.在本发明的一些实施例中，步骤104包括：
52.步骤1041、对soc估算序列进行滑动平均处理，得到平滑soc估算序列。
53.对由soc估算模型得到的soc估算序列进行滑动平均处理，通过顺序算移动平均值，借以消除偶然变动因素，平滑掉异常值的干扰，得到平滑soc估算序列。
54.示例性的，选择5分钟大小的窗口，将窗口内的所有值做算数平均，作为窗口中心点的值，按1分钟点距移动窗口，重复此平均方法，直至对整一个soc估算序列完成上述过程。
55.需要说明的是，上述实施例中的采用的窗口大小为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，还可以采用其他的窗口大小的值，本发明在此不做限定。
56.步骤1042、统计在第i个采集时刻与上一次对soc进行修正的时刻之间，平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数，数值上升是指任意相邻的一对数值中后一数值大于前一数值，数值下降是指任意相邻的一对数值中后一数值小于前一数值。
57.平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数的初始值均为0，数值上升指的是在平滑soc估算序列中该采集时刻i对应的soc估算值大于上一采集时刻i-1对应的soc估算值；数值下降指的是在平滑soc估算序列中该采集时刻i对应的soc估算值小于上一采集时刻i-1对应的soc估算值。
58.统计在第i个采集时刻与上一次对soc进行修正的时刻之间，平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数，能够确定soc估算值的变化趋势，便于后续根据充电状态对soc估算值的修正。
59.在本发明的一些实施例中，步骤1042中包括：
60.步骤10421、判断soc估算序列中的第i时刻对应的soc估算值是否大于第i-1时刻对应的soc估算值；若是，则执行步骤10422；若否，则执行步骤10423。
61.判断soc估算序列中第i时刻对应的soc估算值是否大于第i-1时刻对应的soc估算值，如果第i时刻对应的soc估算值大于第i-1时刻对应的soc估算值，则执行步骤10422，对数值上升的次数累计加1；如果第i时刻对应的soc估算值小于第i-1时刻对应的soc估算值，则执行步骤10423，对数值下降的次数累计加1。
62.示例性，平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数的初始值均为0，前6个采集时刻的值分别为70、72、69、71、75、76，其中，第2、4、5、6个采集时刻的soc估算值均大于其上一时刻的soc估算值，第2、4、5、6个采集时刻均执行步骤10422对数值上升的次数累计加1，因此数值上升的次数为4次；第3个时刻的soc估算值小于其上一时刻的soc估算值，第3个采集时刻执行步骤10423对数值下降的次数累计加1，因此数值下降的次数为1次。
63.需要说明的是，上述实施例中的采集时刻及其soc估算值为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，还可以为其他值，本发明在此不做限定。soc估算值的单位为％。
64.步骤10422、数值上升的次数累计加1。
65.步骤10423、数值下降的次数累计加1。
66.步骤1043、判断第i个采集时刻与上一次对soc进行修正的时刻之间，平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数是否满足预设的soc修正条件；若是，则执行步骤1044；若否，则执行步骤1045。
67.预设的soc修正条件是用于判断第i个采集时刻与上一次对soc进行修正的时刻之间平滑soc估算序列的soc变化趋势，当数值上升的次数和数值下降的次数满足预设的soc修正条件，则soc估算值有比较明显的变化趋势，该变化可能与单体电池的充电状态有关，需要执行步骤1044，结合单体电池的充电状态进行进一步的修正，以使修正后的soc值更加准确；当数值上升的次数和数值下降的次数不满足预设的soc修正条件，则执行步骤1045，将第i-1采集时刻的soc修正值作为第i采集时刻的soc修正值,将第i采集时刻累计加1，返回执行步骤1042。
68.在本发明的一些实施例中，预设的soc修正条件为：
69.数值上升的次数大于第一预设次数，或数值下降的次数大于第二预设次数。
70.当获取的数值上升的次数和数值下降的次数满足数值上升的次数大于第一预设次数，或数值下降的次数大于第二预设次数，则说明soc估算值有比较明显的上升或下降，需要对该采集时刻的soc估算值进行进一步修正。
71.示例性的，第一预设次数设定为3次，第二次预设次数设定为12次。假设第100个采集时刻和上一次对soc进行修正的时刻(即第90个采集时刻)之间平滑soc估算序列中数值上升的次数为4次，数值下降的次数为6次，满足预设的soc修正条件，能够执行步骤1044，根据充电状态对第100个采集时刻对应的soc进行修正。
72.需要说明的是，上述实施例中的第一预设次数、第二预设次数的具体值为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，还可以为其他值，本发明在此不做限定。
73.步骤1044、对平滑soc估算序列中第i采集时刻对应soc进行修正，得到soc修正值，并将第i个采集时刻与上一次对soc进行修正的时刻之间平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数置0，将第i采集时刻累计加1，返回执行统计第i个采集时刻与上一次对soc进行修正的时刻之间平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数。
74.结合第i时刻的充电状态，对平滑soc估算序列中第i采集时刻对应soc进行修正，降低充电状态对测量估算得到的soc估算值的影响。单体电池在各采集时刻修正后的修正值组成该单体电池的修正soc估算序列。
75.在结合第i时刻的充电状态对平滑soc估算序列中第i采集时刻对应soc进行修正之后，将第i个采集时刻与上一次对soc进行修正的时刻之间平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数置0，将第i时刻累计加1，进入下一时刻，执行步骤1042，从下一采集时刻开始重新计算与本次对soc进行修正时刻之间的数值上升次数和数值下降次数，为下一次结合充电状态对soc值进行修正做准备。
76.需要说明的是，当i为1时，对平滑soc估算序列中第1采集时刻的soc估算值进行取整处理，得到修正soc估算序列中第1采集时刻对应的soc修正值。
77.在本发明的一些实施例中，当数值上升的次数大于第一预设次数且数值下降的次数大于第二预设次数时，步骤1044包括：
78.步骤10441、确定单体电池的充电状态序列中第i采集时刻以及前m个采集时刻的对应的充电状态是否均为停车充电状态；若否，则执行步骤10442。
79.该单体电池的充电状态序列中确定第i时刻以及第i时刻以前的m个采集时刻的对应充电状态是否都处于停车充电状态，如果不全是停车充电状态，则执行步骤10442对平滑soc估算序列中第i时刻的soc估算值进行修正，得到修正soc估算序列中第i采集时刻对应的soc修正值。其中，m是预设的判断时长，用户可以根据实际的需求来调整m的值。
80.示例性的，预先设定m的值为2，5号单体电池当前处于第100采集时刻，根据5号单体电池的充电状态序列可知，第98采集时刻处于停车充电状态，第99采集时刻处于停车充电状态，第100采集时刻处于充电完成状态，由此得知，5号单体电池的第100采集时刻以及前2个采集时刻的对应的充电状态不全为停车充电状态，执行步骤10442，对平滑soc估算序列中的第100采集时刻的soc估算值进行修正。
81.需要说明的是，上述实施例中的i和m的具体值为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，i和m还可以为其他值，本发明在此不做限定。
82.步骤10442、将修正soc估算序列中该第i-1采集时刻对应的soc修正值加上第一修正值，得到第i采集时刻的soc修正值。
83.第一修正值是为了降低充电状态对soc估算值影响而预先设置的差值，将修正soc估算序列中第i-1采集时刻对应的soc修正值加上第一修正值得到修正soc估算序列中第i
采集时刻对应的soc修正值，以一定程度修正充电状态带来的误差。
84.示例性的，预设的第一修正值为1，当前处于第100采集时刻，修正soc估算序列中第99采集时刻对应的soc修正值为75，则修正soc估算序列中第100采集时刻对应的soc修正值是75 1，即为76，由此得到第100采集时刻修正后的soc修正值。
85.需要说明的是，上述实施例中的第一修正值的具体值为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，第一修正值还可以为其他值，本发明在此不做限定。并且soc的单位为％。
86.在本发明的一些实施例中，当数值上升的次数大于第一预设次数时且数值下降的次数小于第二预设次数时，步骤1044包括：
87.步骤10443、确定单体充电状态序列中第i时刻以及前m个采集时刻对应的充电状态是否均为停车充电状态；若是，则执行步骤10444。
88.该单体电池的充电状态序列中确定第i时刻以及第i时刻以前的m个采集时刻的对应充电状态是否都处于停车充电状态，如果全部都是停车充电状态，则执行步骤10444对平滑soc估算序列中第i时刻的soc估算值进行修正，得到修正soc估算序列中第i采集时刻对应的soc修正值。其中，m是预设的判断时长，用户可以根据实际的需求来调整m的值。
89.示例性的，预先设定m的值为2，5号单体电池当前处于第100采集时刻，根据5号单体电池的充电状态序列可知，第98采集时刻、第99采集时刻、第100采集时刻都处于停车充电状态，由此得知，5号单体电池的第100采集时刻以及前2个采集时刻的对应的充电状态全都在停车充电状态，执行步骤10444，对平滑soc估算序列中的第100采集时刻的soc估算值进行修正。
90.需要说明的是，上述实施例中的i和m的具体值为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，i和m还可以为其他值，本发明在此不做限定。
91.步骤10444、将修正soc估算序列中该第i-1采集时刻对应的soc修正值值加上第二修正值，得到第i采集时刻的soc修正值。
92.第二修正值是为了降低充电状态对soc估算值影响而预先设置的差值，将修正soc估算序列中第i-1采集时刻对应的soc修正值加上第二修正值得到修正soc估算序列中第i采集时刻对应的soc修正值，能够一定程度修正充电状态带来的误差。
93.示例性的，预设的第二修正值为-1，当前处于第100采集时刻，修正soc估算序列中第99采集时刻对应的soc修正值为75，则修正soc估算序列中第100采集时刻对应的soc修正值是75 (-1)，即为74，由此得到第100采集时刻修正后的soc修正值。
94.需要说明的是，上述实施例中的第二修正值的具体值为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，第二修正值还可以为其他值，本发明在此不做限定。并且soc的单位为％。
95.步骤1045、将第i-1采集时刻的soc修正值作为第i采集时刻的soc修正值,将第i采集时刻累计加1，返回执行统计第i个采集时刻之前平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数。
96.当第i采集时刻在平滑soc估算序列中对应的数值上升的次数和数值下降的次数不满足预设的soc修正条件，则第i采集时刻的soc估算值修正为等于修正soc估算序列中第i-1采集时刻的soc修正值，作为修正soc估算序列中第i采集时刻对应的soc修正值，即在修
正soc估算序列中第i采集时刻的soc修正值和第i-1采集时刻的soc修正值相等。将第i采集时刻累计加1，进入下一个采集时刻，返回执行步骤1042，继续统计当下采集时刻之前平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数。
97.需要说明的是，上述实施例中对第i采集时刻的修正方法为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，还可以为其他的修正方法，本发明在此不做限定。
98.步骤105、基于动力电池中各单体电池的修正soc估算序列确定动力电池的soc估算值和各单体电池的一致性评估结果。
99.动力电池的soc估算值是根据动力电池中多个单体电池经过修正后的修正soc估算序列经过处理后得到代表整一个动力电池的soc估算值。一致性指的是数据保持一致的情况，在分布式系统中，可以理解为多个单体电池中在数据的值是一致的。
100.在本发明的一些实施例中了，步骤105包括：
101.步骤1051、将若干个单体电池的修正soc估算序列组合构成soc估算矩阵y
t
×n。
102.将动力电池中所有单体电池的修正soc估算序列组合起来构成soc估算矩阵y
t
×n，其中，t是一个单体电池在预设周期t内的soc修正值的数量，n是一个动力电池中含有单体电池的数量。soc估算矩阵y
t
×n中的一行数据代表了在某一采集时刻下动力电池中所有单体电池在此刻的soc修正值，而soc估算矩阵y
t
×n中的一列数据代表了在某一单体电池在预设周期内的各个采集时刻的soc修正值。
103.示例性的，在周期1天内共有480个采集时刻，一个动力电池中有50个单体电池，则构成的soc估算矩阵y
480
×
50
，soc估算矩阵y
480
×
50
中，一行有50个数据，共有480行。soc估算矩阵y
t
×n中的第1行数据代表了在第1个采集时刻下动力电池中50个单体电池分别在此刻的soc修正值，而soc估算矩阵y
t
×n中的第1列数据代表了在第1个单体电池在1天内的480个采集时刻对应的soc修正值。
104.需要说明的是，上述实施例中对t和n的值为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，还可以为其他的值，本发明在此不做限定。
105.步骤1052、按行统计soc估算矩阵y
t
×n中的第i时刻对应的soc修正值的最小值。
106.在soc估算矩阵y
t
×n中逐行统计当前行中的最小值，记录最小值对应的列号；也就是统计在预设周期中每一个时刻动力电池中若干个单体电池soc修正值的最小值，并记录该最小值对应单体电池的序号。
107.步骤1053、确定最小值出现频次最高的列作为目标列。
108.寻找在预设周期内所有采集时刻中出现最小值次数最多的对应的列号，将该列号对应的列作为目标列；也就是寻找在预设周期内所有采集时刻中出现soc修正值最小值频率最高的单体电池，将该单体电池的修正soc估算序列作为目标列。
109.步骤1054、将目标列对应单体单池的soc修正估算序列作为动力电池在预设周期内的soc序列。
110.将出现最小值最高的单体电池对应的soc修正估算序列作为整个动力电池在预设周期内的soc序列，以表示该动力电池在该周期经过修正后的soc估算情况，从而能够展示该动力电池的使用情况。
111.在本发明的一些实施例中了，步骤105包括：
112.步骤1055、按行统计soc估算矩阵y
t
×n中t个soc修正值的极差。按行统计soc估算矩
阵y
t
×n中每一个采集时刻中动力电池中所有单体电池soc修正值的极差，也就是将矩阵y
t
×n中每一个采集时刻中最大的soc修正值和最小的soc修正值相减，从而得到该采集时刻的极差，soc估算矩阵y
t
×n中共有t个soc修正值的极差。
113.示例性的，soc估算矩阵y
480
×
50
中按行统计每一个采集时刻的soc修正值极差，共得到480个soc修正值的极差。
114.需要说明的是，上述实施例中对t和n的值为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，还可以为其他的值，本发明在此不做限定。
115.步骤1056、计算t个极差的平均值。
116.计算t个极差的平均值，得到的结果代表了该动力电池中的单体电池的一致性情况，当数值越高代表动力电池的一致性越差，数值越低代表动力电池的一致性越好。
117.需要说明的是，上述实施例中计算t个极差的平均为对本发明实施例的示例性说明，在本发明其他实施例中，还可以为使用其他的方法求得动力电池一致性的方法，本发明在此不做限定。
118.步骤1057、判断平均值是否大于预设的一致性阈值；若是，则执行步骤1058；若否，则执行步骤1059。
119.判断平均值是否大于预设的一次性阈值，如果平均值大于预设的一致性阈值，代表动力电池在预设周期的一致性不符合预设的要求，则执行步骤1058，确定确定一致性评估结果为存在一致性问题，动力电池可能存在故障隐患；如果平均值小于等于预设的一致性阈值，代表动力电池在预设周期的一致性符合预设的要求，则执行步骤1059，确定确定一致性评估结果为不存在一致性问题，动力电池能够继续正常使用。
120.示例性的，预设的一致性阈值为5％，计算得到的平均值为10％，该值大于5％，则执行步骤1058，确定该动力电池具有一致性问题，动力电池的一致性变差，动力电池可能存在故障隐患。
121.步骤1058、确定一致性评估结果为存在一致性问题。
122.当平均值大于预设的一致性阈值，则说明动力电池的一致性变差，一致性评估结果为动力电池存在一致性的问题，可能动力电池中的电池组可能出现soc估算不准确等故障隐患。
123.在本发明的一些实施例中，当确定一致性评估结果为存在一致性问题时，动力电池进行一致性告警，直至动力电池的一致性低于预设的一次性阈值。
124.本发明的一致性评估能够大大的提前对动力电池一致性故障的预警，能够为用户有效规避故障及安全隐患，能够使客户能够及时进行维修或更换，保障了安全性、及时性。
125.步骤1059、确定一致性评估结果为不存在一致性问题。
126.当一致性评估结果为不存在一致性问题，则说明动力电池的一致性良好，动力电池能够继续正常使用。
127.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
128.本发明实施例通过获取动力电池中各单体电池在若干个采集时刻采集的soc估算数据；针对每一单体电池，将单体电池在每一采集时刻下的soc估算数据送入预训练好的soc估算模型，得到每一单体电池在若干个采集时刻的soc估算值组成的soc估算序列；获取单体电池的在每一采集时刻对应的充电状态，以得到单体电池的充电状态序列；根据单体电池的soc估算序列和充电状态序列对单体电池的soc估算序列进行修正，得到单体电池的修正soc估算序列；基于动力电池中各单体电池的修正soc估算序列确定动力电池的soc估算值和各单体电池的一致性评估结果。本发明实施例能够在电池全生命周期进行准确的soc估算和一致性评估，通过考虑电池老化以及soc在不同充电状态等实际情况下的变化规律使得能在测量误差较大的点上能够进行更加精确的估算，并且根据单体的soc估算结果对动力电池的一致性进行评估，当一致性高于预警阈值时进行报警，从而能够提前预警动力电池存在故障隐患。
129.实施例二
130.图3为本发明实施例二提供的一种soc估算及一致性评估装置的结构框图，具体可以包括如下模块：
131.参数获取模块201，用于获取动力电池中各单体电池在若干个采集时刻采集的soc估算数据；
132.估算序列生成模块202，用于针对每一所述单体电池，将所述单体电池在每一采集时刻下的所述soc估算数据送入预训练好的soc估算模型，得到每一所述单体电池在若干个采集时刻的soc估算值组成的soc估算序列；
133.充电状态获取模块203，用于获取所述单体电池的在每一所述采集时刻对应的充电状态，以得到所述单体电池的充电状态序列；
134.估算序列修正模块204，用于根据所述单体电池的所述soc估算序列和所述充电状态序列对所述单体电池的所述soc估算序列进行修正，得到所述单体电池的修正soc估算序列；
135.结果生成模块205，用于基于所述动力电池中各单体电池的修正soc估算序列确定所述动力电池的soc估算值和各所述单体电池的一致性评估结果。
136.在本发明的一些实施例中，估算序列修正模块204包括：
137.滑动平均处理子模块，用于对所述soc估算序列进行滑动平均处理，得到平滑soc估算序列；
138.上升下降次数统计子模块，用于统计在第i个采集时刻与上一次对soc进行修正的时刻之间，所述平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数，所述数值上升是指任意相邻的一对数值中后一数值大于前一数值，所述数值下降是指任意相邻的一对数值中后一数值小于前一数值；
139.修正条件判断子模块，用于判断第i个采集时刻与上一次对soc进行修正的时刻之间，所述平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数是否满足预设的soc修正条件；
140.修正子模块，用于对所述平滑soc估算序列中第i采集时刻对应soc进行修正，得到soc修正值，并将所述第i个采集时刻与上一次对soc进行修正的时刻之间所述平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数置0，将第i采集时刻累计加1，返回执行统计第i
个采集时刻与上一次对soc进行修正的时刻之间所述平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数；
141.保持子模块，用于第i-1采集时刻的soc修正值作为第i采集时刻的soc修正值,将第i采集时刻累计加1，返回执行统计第i个采集时刻之前所述平滑soc估算序列中数值上升的次数和数值下降的次数。
142.在本发明的一些实施例中，上升下降次数统计子模块中，包括：
143.上升下降判断单元，用于判断所述soc估算序列中的第i时刻对应的所述soc估算值是否大于第i-1时刻对应的所述soc估算值；
144.下降次数变化单元，用于所述数值上升的次数累计加1；
145.上升次数变化单元，用于所述数值下降的次数累计加1。
146.在本发明的一些实施例中，预设的soc修正条件为：
147.数值上升的次数大于第一预设次数，或数值下降的次数大于第二预设次数。
148.在本发明的一些实施例中，修正子模块中，包括：
149.充电状态确定单元，用于确定所述单体电池的充电状态序列中第i采集时刻以及前m个采集时刻的对应的所述充电状态是否均为停车充电状态；
150.第一修正单元，用于将所述修正soc估算序列中该第i-1采集时刻对应的所述soc修正值加上第一修正值，得到第i采集时刻的soc修正值。
151.在本发明的一些实施例中，修正子模块中，包括：
152.充电状态确定单元，用于确定所述单体充电状态序列中第i时刻以及前m个采集时刻对应的所述充电状态是否均为停车充电状态；
153.第二修正单元，用于将所述修正soc估算序列中该第i-1采集时刻对应的所述soc修正值加上第二修正值，得到第i采集时刻的soc修正值。
154.在本发明的一些实施例中，结果生成模块205，包括：
155.估算矩阵生产子模块，用于将若干个所述单体电池的所述修正soc估算序列组合构成soc估算矩阵y
t
×n，其中，t是一个单体电池在预设周期t内的所述soc修正值的数量，n是一个所述动力电池中含有所述单体电池的数量；
156.最小值统计子模块，用于按行统计所述soc估算矩阵y
t
×n中的第i时刻对应的所述soc修正值的最小值；
157.目标列确定子模块，用于确定所述最小值出现频次最高的列作为目标列；
158.动力电池soc估算子模块，用于将所述目标列对应所述单体单池的soc修正估算序列作为所述动力电池在所述预设周期内的soc序列。
159.在本发明的一些实施例中，结果生成模块205，包括：
160.极差统计子模块，用于按行统计所述soc估算矩阵y
t
×n中t个所述soc修正值的极差；
161.平均值计算子模块，用于计算t个所述极差的平均值；
162.阈值比较子模块，用于判断所述平均值是否大于预设的一致性阈值；
163.第一结果生成子模块，用于确定所述一致性评估结果为存在一致性问题；
164.第二结果生成子模块，用于确定所述一致性评估结果为不存在一致性问题。
165.本发明实施例所提供的soc估算及一致性评估装置可执行本发明任意实施例所提
供的soc估算及一致性评估方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
166.实施例三
167.图4为本发明实施例三提供的一种计算机设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图4显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
168.如图4所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
169.总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。
170.计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
171.系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如cd-rom,dvd-rom或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
172.具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
173.计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
174.处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的soc估算及一致性评估方法。
175.实施例四
176.本发明实施例四还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述soc估算及一致性评估方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
177.其中，计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
178.注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。