基于大数据的电池数据处理方法、装置、设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种基于大数据的电池数据处理方法，其特征在于，所述基于大数据的电池数据处理方法包括：获取多个第一电池的运行数据，得到每个第一电池对应的初始运行数据，并将每个第一电池对应的初始运行数据发送至预置的电池管理平台；对每个第一电池对应的初始运行数据进行数据筛选，得到每个第一电池对应的标准运行数据，并将所述每个第一电池对应的标准运行数据存储至第一数据源；根据所述第一数据源构建电池分析模型集，其中，所述电池分析模型集包括多个子电池分析模型；从所述多个第一电池中选取待分析的电池作为第二电池，并从所述第一数据源中获取所述第二电池对应的目标运行数据，以及从预置的第二数据源中获取所述第二电池的电池参数数据；将所述电池参数数据和所述目标运行数据输入所述电池分析模型集，并通过所述电池分析模型集中的多个子电池分析模型对所述第二电池进行电池状态分析，得到目标电池状态分析结果；将所述目标电池状态分析结果发送至所述电池管理平台。2.根据权利要求1所述的基于大数据的电池数据处理方法，其特征在于，所述对每个第一电池对应的初始运行数据进行数据筛选，得到每个第一电池对应的标准运行数据，并将所述每个第一电池对应的标准运行数据存储至第一数据源，包括：对每个第一电池对应的初始运行数据进行数据清洗，得到清洗后的初始运行数据；对所述清洗后的初始运行数据进行重复值清除和缺失值填充，得到预处理后的初始运行数据；对所述预处理后的初始运行数据进行特征筛选，得到每个第一电池对应的标准运行数据；将所述每个第一电池对应的标准运行数据存储至第一数据源。3.根据权利要求1所述的基于大数据的电池数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一数据源构建电池分析模型集，其中，所述电池分析模型集包括多个子电池分析模型，包括：从所述第一数据源中提取多个训练数据集合，并获取多个训练模型，其中，所述训练数据集合与所述训练模型一一对应；根据每个训练数据集合对每个训练模型进行模型训练，得到每个训练模型对应的子电池分析模型；对多个子电池分析模型进行模型集成，生成电池分析模型集。4.根据权利要求1所述的基于大数据的电池数据处理方法，其特征在于，所述将所述电池参数数据和所述目标运行数据输入所述电池分析模型集，并通过所述电池分析模型集中的多个子电池分析模型对所述第二电池进行电池状态分析，得到目标电池状态分析结果，包括：将所述电池参数数据和所述目标运行数据输入所述电池分析模型集；对所述电池参数数据和所述电池分析模型集进行模型匹配，得到第一子电池分析模型，其中，所述电池参数数据包括：电芯出厂内阻、电芯出厂容量和电芯出厂材质；
对所述目标运行数据进行数据分类，得到第一运行数据和第二运行数据；对所述第一运行数据进行模型匹配，得到第二子电池分析模型，以及对所述第二运行数据进行模型匹配，得到第三子电池分析模型；将所述电池参数数据输入所述第一子分析模型进行电池标准状态预测，得到标准状态数据；将所述第一运行数据和所述标准状态数据输入所述第二子电池分析模型进行电池充放电习惯分析，得到充放电分析结果；将所述第二运行数据和所述标准状态数据输入所述第三子电池分析模型进行用户使用习惯分析，得到使用习惯分析结果；根据所述充放电分析结果和所述使用习惯分析结果生成所述第二电池对应的目标电池状态分析结果。5.根据权利要求4所述的基于大数据的电池数据处理方法，其特征在于，所述将所述第一运行数据和所述标准状态数据输入所述第二子电池分析模型进行电池充放电习惯分析，得到充放电分析结果，包括：对所述第一运行数据进行特征提取，得到所述第一运行数据对应的多个第一特征数据，其中，所述多个第一特征数据包括：充放电循环片段、充电时长、充电次数和周行驶公里数；根据所述多个第一特征数据和所述标准状态数据生成第一输入数据；将所述第一输入数据输入所述第二子电池分析模型，并通过所述第二子电池分析模型对所述第一输入数据进行电池充放电习惯分析，得到充放电分析结果。6.根据权利要求4所述的基于大数据的电池数据处理方法，其特征在于，所述将所述第二运行数据和所述标准状态数据输入所述第三子电池分析模型进行用户使用习惯分析，得到使用习惯分析结果，包括：对所述第二运行数据进行特征提取，得到所述第二运行数据对应的多个第二特征数据，其中，所述多个第二特征数据包括：充电开始时间、能耗、急加速和行驶里程；根据所述多个第二特征数据和所述标准状态数据生成第二输入数据；将所述第二输入数据输入所述第三子电池分析模型，并通过所述第三子电池分析模型对所述第二输入数据进行用户使用习惯分析，得到使用习惯分析结果。7.根据权利要求1所述的基于大数据的电池数据处理方法，其特征在于，所述基于大数据的电池数据处理方法还包括：根据所述目标电池状态分析结果从多个候选电池维护方案中匹配目标电池维护方案；根据所述目标电池维护方案对所述目标电池进行全生命周期监控。8.一种基于大数据的电池数据处理装置，其特征在于，所述基于大数据的电池数据处理装置包括：获取模块，用于获取多个第一电池的运行数据，得到每个第一电池对应的初始运行数据，并将每个第一电池对应的初始运行数据发送至预置的电池管理平台；筛选模块，用于对每个第一电池对应的初始运行数据进行数据筛选，得到每个第一电池对应的标准运行数据，并将所述每个第一电池对应的标准运行数据存储至第一数据源；构建模块，用于根据所述第一数据源构建电池分析模型集，其中，所述电池分析模型集
包括多个子电池分析模型；选取模块，用于从所述多个第一电池中选取待分析的电池作为第二电池，并从所述第一数据源中获取所述第二电池对应的目标运行数据，以及从预置的第二数据源中获取所述第二电池的电池参数数据；分析模块，用于将所述电池参数数据和所述目标运行数据输入所述电池分析模型集，并通过所述电池分析模型集中的多个子电池分析模型对所述第二电池进行电池状态分析，得到目标电池状态分析结果；发送模块，用于将所述目标电池状态分析结果发送至所述电池管理平台。9.一种基于大数据的电池数据处理设备，其特征在于，所述基于大数据的电池数据处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于大数据的电池数据处理设备执行如权利要求1-7中任一项所述的基于大数据的电池数据处理方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于大数据的电池数据处理方法。

技术总结
本发明涉及大数据领域，公开了一种基于大数据的电池数据处理方法、装置、设备及存储介质，用于提高电池分析的准确率。所述方法包括：对每个第一电池对应的初始运行数据进行数据筛选，得到标准运行数据，并将每个第一电池对应的标准运行数据存储至第一数据源；根据第一数据源构建电池分析模型集，其中，电池分析模型集包括多个子电池分析模型；从多个第一电池中选取第二电池，并从第一数据源中获取目标运行数据，以及从预置的第二数据源中获取第二电池的电池参数数据；将电池参数数据和目标运行数据输入电池分析模型集，并通过电池分析模型集中的多个子电池分析模型对第二电池进行电池状态分析，得到目标电池状态分析结果。得到目标电池状态分析结果。得到目标电池状态分析结果。


技术研发人员：李晶 区志伟 李斌 谢中鹏
受保护的技术使用者：深圳市菲尼基科技有限公司
技术研发日：2022.11.29
技术公布日：2022/12/30