确定单体电池状态的方法、装置和存储介质与流程

1.本发明涉及车辆领域，具体而言，涉及一种确定单体电池状态的方法、装置和存储介质。


背景技术：

2.目前，针对动力电池发生热失控风险的诊断方法有很多，例如多层次3σ筛选法、熵权重方法、基于熵的故障诊断方法等，但是上述方法都存在计算量大，难以实时在线应用的问题。
3.针对上述动力电池热失控风险的诊断方法计算量大且未能实现在线应用的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种确定单体电池状态的方法、装置和存储介质，以至少解决动力电池热失控风险的诊断方法计算量大且未能实现在线应用的技术问题。
5.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种确定单体电池状态的方法。其中，该方法可以包括：获取车辆的单体电池组中任意一个单体电池的第一电压数据，其中，第一电压数据为任意一个单体电池的正常电压数据；基于第一电压数据，确定在预设时间段内任意一个单体电池的第二电压数据；基于第二电压数据，确定任意一个单体电池的第二电压数据的方差值，其中，方差值用于表征任意一个单体电池在预设时间段内的波动状态；基于方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态或异常状态。
6.可选地，获取车辆的单体电池组中任意一个单体电池的第一电压数据，包括：获取任意一个单体电池的第三电压数据；将第三电压数据中在预设电压数据范围内的电压数据进行保留，得到第一电压数据。
7.可选地，基于第一电压数据，确定在预设时间段内任意一个单体电池的第二电压数据，包括：采用预设时间段对第一电压数据进行截取，得到第二电压数据。
8.可选地，基于方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态或异常状态，包括：响应于方差值小于或等于预设方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态；响应于方差值大于预设方差值，确定任意一个单体电池的状态为异常状态。
9.可选地，在响应于方差值大于预设方差值，确定任意一个单体电池的状态为异常状态之后，该方法还包括：输出提示信息，其中，提示信息用于表征任意一个单体电池的状态为异常状态。
10.可选地，在输出提示信息之后，该方法还包括：将预设时间段在时间维度上向后移动目标时间，更新预设时间段；基于更新后的预设时间段，截取第一电压数据，确定所述第二电压数据。
11.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种确定单体电池状态的装置。该装置可以包括：获取单元，用于获取车辆的单体电池组中任意一个单体电池的第一电压数据，其
中，第一电压数据为任意一个单体电池的正常电压数据；第一确定单元，用于基于第一电压数据，确定在预设时间段内任意一个单体电池的第二电压数据；第二确定单元，用于基于第二电压数据，确定任意一个单体电池的第二电压数据的方差值，其中，方差值用于表征任意一个单体电池在预设时间段内的波动状态；第三确定单元，用于基于方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态或异常状态。
12.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。该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本发明实施例的确定单体电池状态的方法。
13.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器。该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行本发明实施例的确定单体电池状态的方法。
14.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种车辆，车辆用于执行本发明实施例的确定单体电池状态的方法。
15.在本发明实施例中，获取车辆的单体电池组中任意一个单体电池的第一电压数据，其中，第一电压数据为任意一个单体电池的正常电压数据；基于第一电压数据，确定在预设时间段内任意一个单体电池的第二电压数据；基于第二电压数据，确定任意一个单体电池的第二电压数据的方差值，其中，方差值用于表征任意一个单体电池在预设时间段内的波动状态；基于方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态或异常状态。也就是说，本发明实施例中获取车辆的单体电池组中任意一个单体电池的第一电压数据，通过预设时间段对第一电压数据进行截取，得到第二电压数据，对第二电压数据进行求方差值，根据方差值，判断任意一个单体电池的状态为正常状态会或异常状态，从而达到了判断单体电池状态方法简单，计算效率高的目的，解决了动力电池热失控风险的诊断方法计算量大且未能实现在线应用的技术问题，达到了动力电池热失控风险的诊断方法计算量小且实现在线应用的技术效果。
附图说明
16.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，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：
17.图1是根据本发明实施例的一种确定单体电池状态的方法的流程图；
18.图2是根据本发明实施例的一种基于时间序列的电池热失控潜在异常诊断方法的流程图；
19.图3是根据本发明实施例的一种基于时间序列的电池热失控潜在异常诊断系统的示意图；
20.图4是根据本发明实施例的一种确定单体电池状态的装置的示意图。
具体实施方式
21.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它实施例，都应当属于本发明保护的范
围。
22.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。
23.实施例1
24.根据本发明实施例，提供了一种确定单体电池状态的方法，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。
25.图1是根据本发明实施例的一种确定单体电池状态的方法的流程图，如图1所示，该方法可以包括如下步骤：
26.步骤s101，获取车辆的单体电池组中任意一个单体电池的第一电压数据，其中，第一电压数据为任意一个单体电池的正常电压数据。
27.在本发明上述步骤s101提供的技术方案中，获取以时间序列上传至车辆数据平台的车辆的单体电池组中的任意一个单体电池的第一电压数据，其中，时间序列可以为1秒、2秒、3秒
…
等等，车辆可以为新能源车辆。
28.举例而言，当新能源汽车在行驶过程中时，将新能源汽车行驶过程中的单体电池任意一个单体电池的正常电压数据上传至数据平台，也可以将单体电池组中的所有单体电池的正常电压数据上传至数据平台，将单体电池组中的单体电池进行编号，例如，1，2，3，4；然后以每个单体电池的编号为横坐标，编号对应的单体电池的第一电压数据作为纵坐标，建立单体电池组的单体电压矩阵。
29.步骤s102，基于第一电压数据，确定在预设时间段内任意一个单体电池的第二电压数据。
30.在本发明上述步骤s102提供的技术方案中，对第一电压数据在预设时间段取任意任意一个单体电池的第二电压数据，其中，所述预设时间段可以为50秒，其中预设时间段的每一秒对应一个电压数据，所述第二电压数据为第一电压数据部分电压数据，当第一电压数据为从第一个电压数据、第二个电压数据、第三个电压数据
…
第一千个电压数据时，则在预设时间段内的第一电压数据的第二电压数据为从第一个电压数据、第二个电压数据、第三个电压数据
…
第五十个电压数据。
31.步骤s103，基于第二电压数据，确定任意一个单体电池的第二电压数据的方差值，其中，方差值用于表征任意一个单体电池在预设时间段内的波动状态。
32.在本发明上述步骤s103提供的技术方案中，对预设时间段内的第二电压数据的第一个电压数据、第二个电压数据、第三个电压数据
…
第五十个电压数据求平均数，第一电压数据减去平均数后在平方得到a1、第二电压数据减去平均数后在平方得到a2、第三电压数据减去平均数后在平方得到a3
…
第五十电压数据减去平均数后在平方得到a50，a1加a2加
a3
…
加a3，得到b1，将b1与五十这二者之间的商，确定为方差值，当方差值越大时，说明第二电压数据波动太大，为不稳定的电压数据。
33.步骤s104，基于方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态或异常状态。
34.在本发明上述步骤s104提供的技术方案中，判断方差值与预设方差值之间的关系，或判断方差值是否在正常阈值范围内，进而确定任意一个单体电池的状态为正常状态或异常状态。
35.本技术上述步骤s101至步骤s104，获取车辆的单体电池组中任意一个单体电池的第一电压数据，其中，第一电压数据为任意一个单体电池的正常电压数据；基于第一电压数据，确定在预设时间段内任意一个单体电池的第二电压数据；基于第二电压数据，确定任意一个单体电池的第二电压数据的方差值，其中，方差值用于表征任意一个单体电池在预设时间段内的波动状态；基于方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态或异常状态。也就是说，本发明实施例中获取车辆的单体电池组中任意一个单体电池的第一电压数据，通过预设时间段对第一电压数据进行截取，得到第二电压数据，对第二电压数据进行求方差值，根据方差值，判断任意一个单体电池的状态为正常状态会或异常状态，从而达到了判断单体电池状态方法简单，计算效率高的目的，解决了动力电池热失控风险的诊断方法计算量大且未能实现在线应用的技术问题，达到了动力电池热失控风险的诊断方法计算量小且实现在线应用的技术效果。
36.下面对该实施例的上述方法进行进一步介绍。
37.作为一种可选的实施例方式，步骤s101，获取车辆的单体电池组中任意一个单体电池的第一电压数据，包括：获取任意一个单体电池的第三电压数据；将第三电压数据中在预设电压数据范围内的电压数据进行保留，得到第一电压数据。
38.在该实施例中，获取以时间序列上传至车辆数据平台的车辆的单体电池组中的任意一个单体电池的第三电压数据，将第三电压数据在2至5伏特范围内第三电压数据进行保留，得到第一电压数据，将其它电压数据进行剔除。
39.举例而言，获取1个小时内以时间序列上传至车辆数据平台的车辆的单体电池组中的任意一个单体电池的第三电压数据，或者单体电池组中每一个单体电池的第三电压数据，其中，当任意一个单体电池的第三电压数据有3600个，将3600个第三数据在2至5伏特范围内第三电压数据进行保留，得到第一电压数据，得到的第一电压数据有3500个，此处仅作举例说明，不作具体限制。
40.再举例而言，获取半个小时内以时间序列上传至车辆数据平台的车辆的单体电池组中的任意一个单体电池的第三电压数据，或者单体电池组中每一个单体电池的第三电压数据，其中，当任意一个单体电池的第三电压数据有1800个，将1800个第三数据在2至5伏特范围内第三电压数据进行保留，得到第一电压数据，得到的第一电压数据有1000个，此处仅作举例说明，不作具体限制。
41.作为一种可选的实施例方式，步骤s102，基于第一电压数据，确定在预设时间段内任意一个单体电池的第二电压数据，包括：采用预设时间段对第一电压数据进行截取，得到第二电压数据。
42.在该实施例中，采用预设时间段对第一电压数据进行截取，进而得到第二电压数据，也就是说第二电压数据是第一电压数据的部分电压数据。
43.举例而言，采用预设时间段50秒对上述3500个第一电压数据进行截取，进而得到第二电压数据为3500个电压数据中的第一个电压数据到第五十个电压数据。
44.再举例而言，采用预设时间段50秒对上述3500个第一电压数据进行截取，进而得到第二电压数据为3500个电压数据中的第二个电压数据到第五十一个电压数据。
45.作为一种可选的实施例方式，步骤s104，基于方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态或异常状态，包括：响应于方差值小于或等于预设方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态；响应于方差值大于预设方差值，确定任意一个单体电池的状态为异常状态。
46.在该实施例中，在方差值小于或等于预设方差值的情况下，进而确定任意一个单体电池的状态为正常状态，在方差值大于预设方差值的情况下，进而确定任意一个单体电池的状态为异常状态，其中，预设方差值的确定方法有两种。
47.举例而言，预设方差值的一种方法为阈值法，根据温度、电池荷电状态(state of charge，简称为soc)，也就是电池充电达到的百分比、平均电流三个数据项进行分层，例如，将电池的温度分为小于0℃、0至10℃、10至20℃、20至30℃、30至40℃、40至50℃、大于50℃这7个等级，将soc分为10个等级，例如，将soc分为0至10％，10％至20％，20％至30％，30％至40％，40％至50％，50％至60％，60％至70％，70％至80％，80％至90％，90％至100％，将平均电流分为10个等级，例如，-500ma到-400ma，-400ma到-300ma，-300ma到-200ma，-200ma到-100ma，-100ma到0ma，0ma到100ma，100ma到200ma，200ma到300ma，300ma到400ma，400ma到500ma，此处仅作举例说明，不作具体限制，在三个参数所构成的每一个等级中，通过正常车辆数据，估算该等级下对应的第二电压数据计算出的方差的参考值，再根据每个等级的参考值，设定该等级下的阈值，也就是预定方差值。
48.再举例而言，另一种预设方差值是基于拉伊达法则，即将计算出来第一正常数据的所有方差值进行求平均数和标准差，将平均数加减正负三倍标准差这个范围内的方差值确定为正常预设方差值的范围，将在该范围之外的方差值确定为异常预设方差值的范围。
49.作为一种可选的实施例方式，在响应于方差值大于预设方差值，确定任意一个单体电池的状态为异常状态之后，该方法还包括：输出提示信息，其中，提示信息用于表征任意一个单体电池的状态为异常状态。
50.在该实施例中，当任意一个单体电池的状态为异常状态时，车辆中的指示灯显示提示信息进行报警警告。
51.举例而言，当任意一个单体电池的状态为异常状态时，车辆的中控显示屏的显示电池的指示灯显示红色，以进行报警警告，提示车辆的驾驶员车辆的电池组的电池发生异常需要更换。
52.作一种可选的实施例方式，在输出提示信息之后，该方法还包括：将预设时间段在时间维度上向后移动目标时间，更新预设时间段；基于更新后的预设时间段，截取第一电压数据，确定第二电压数据。
53.在该实施例中，将预设时间段在时间维度上向后移动一秒，得到更新后的预设时间段，根据更新后的预设时间段，对第一电压数据进行截取，得到新的第二电压数据。
54.举例而言，将预设时间段1至50秒在时间维度上向后移动一秒，移动后的预设时间段为2至51秒，根据移动后的预设时间段2至51秒对上述的3500个第一电压数据进行截取，
进而得到第二电压数据为3500个电压数据中的第二个电压数据到第五十一个电压数据。
55.再举例而言，将预设时间段2至51秒在时间维度上向后移动一个秒，移动后的预设时间段为3至52秒，根据移动后的预设时间段3至52秒对上述的3500个第一电压数据进行截取，进而得到第二电压数据为3500个电压数据中的第三个电压数据到第五十二个电压数据，预设时间段在时间维度上向后移动一个秒，直至在时间维度上将第一电压数据处理完。
56.本发明实施例中，获取任意一个单体电池的第三电压数据，对第三电压数据中在预设电压数据范围内的电压数据进行保留，得到第一电压数据，采用预设时间段对第一电压数据进行截取，得到第二电压数据，当方差值小于或等于预设方差值时，确定任意一个单体电池的状态为正常状态，当方差值大于预设方差值，确定任意一个单体电池的状态为异常状态，在将异常状态的单体电池信息进行输出且报警，将预设时间段在时间维度上向后移动目标时间，更新预设时间段；根据更新后的预设时间段，截取第一电压数据，得到第二电压数据，解决了动力电池热失控风险的诊断方法计算量大且未能实现在线应用的技术问题，达到了动力电池热失控风险的诊断方法计算量小且实现在线应用的技术效果。
57.实施例2
58.下面结合优选的实施方式对本发明实施例的技术方案进行举例说明。
59.目前，在一种相关技术中提出了一种基于数字孪生的新能源群体车辆热失控风险评估方法，针对与同一批或相似电池构型的车辆群体实施群体热失控风险评估及风险排序。通过云端平台中所有数据与数字孪生模型，使用统计学方法对同一电池包的新能源车辆群体，针对单车提取造成热失控事故的特征并分类，提取热失控诱因的热失控概率信息增益，通过数据的拟合，得到各热失控特征的权重值和偏差值，在群体中进行排序与热失控风险评估。
60.在另一种相关技术中，提出了一种基于云端在线数据的动力电池单体热失控预警方法，包括以下步骤：s1：对云端收集的电池组数据进行电池模组边界特征提取，并形成高维矩阵；s2：提取出上述高维矩阵的低维特征矩阵，基于所述低维特征矩阵计算当前失效概率，根据预设的失效概率阈值与所述当前失效概率进行比较，判定当前是否存在热失控风险；s3：判定有热失控风险时，计算高维矩阵中每个维度对失效概率的贡献值，确定失效概率贡献最大的边界特征对应的单体电池为待核验高危单体；s4：分析所述待核验高危单体在线电压、温度与soc数据，根据偏差程度值对应三级不同的等级进行报警。
61.在另一种相关技术中，提出一种基于云端终身学习的动力电池热失控风险评估方法，包括如下步骤：云端数据清洗：整车的车联网系统将电池管理系统(battery management system，简称为bms)采集的动力电池各性能参数数据实时上传至云端，并对上述数据进行清洗，然后形成单车数据集；计算动态特征元素导致热失控概率以及基于多因素动态可靠度函数的热失控概率：通过提取单车数据集中的与热失控相关的动态特征元素以及相关因素的可靠度函数，基于动态特征元素以及可靠度函数计算其导致热失控的概率；最后，通过多源数据融合方法，将所有热失控概率进行数据融合，最终计算得到动力电池综合热失控风险评估和综合热失控概率。
62.然而，本发明实施例提出一种基于时间序列的电池热失控潜在异常诊断方法，图2是根据本发明实施例的一种基于时间序列的电池热失控潜在异常诊断方法的流程图，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：
63.步骤201，电池充电或放电。
64.当车辆行驶时，车辆的电池组放电，当车辆充电时，车辆的电池组充电，当车辆的电池在充电或放电的情况下，获取以时间序列上传至车辆数据平台的车辆的动力电池的单体电压数据。
65.步骤202，对电池的电压进行预处理。
66.从bms获取动力电池的单体电压数据，然后进行数据预处理，即某一帧只要含有单体电池电压位于2至5v范围之外的异常数据，就把这一帧剔除，然后以横向为单体电池代号，纵向为时间建立单体电压矩阵。
67.步骤203，选取计算窗口的大小。
68.选定计算窗口大小，根据实验经验，窗口大小选定为50帧，计算窗口包含该50帧的所有单体电压值，初始计算窗口为第1帧至第50帧。
69.步骤204，计算窗口内的电压的方差值。
70.对每一个电池单体，在时间维度上计算方差，即计算每一个电池单体在50帧的时间范围的方差值。
71.步骤205，判断方差值是否超过阈值。
72.对上述所有方差值用采用两种不同的方法进行判定，当步骤204所求得方差超过该等级下的阈值时，进行报警，将在该范围之外的方差值所对应的单体电池视作产生故障的电池单体。
73.其中，一种阈值是阈值法，根据温度、so、平均电流三个数据项进行分层，例如，将电池的温度分为下于0℃、0至10℃、10至20℃、20至30℃、30至40℃、40至50℃、大于50℃这7个等级，将soc分为10个等级，例如，将soc分为0至10％，10％至20％，20％至30％，30％至40％，40％至50％，50％至60％，60％至70％，70％至80％，80％至90％，90％至100％，将平均电流分为10个等级，例如，-500ma到-400ma，-400ma到-300ma，-300ma到-200ma，-200ma到-100ma，-100ma到0ma，0ma到100ma，100ma到200ma，200ma到300ma，300ma到400ma，400ma到500ma，此处仅作举例说明，不作具体限制，在三个参数所构成的每一个等级中，通过正常车辆数据，估算该等级下对应的电压数据计算出的方差的参考值，再根据每个等级的参考值，设定该等级下的阈值。
74.另一种阈值是基于拉伊达法则，即将计算出来正常电压数据所有方差值进行求平均数和标准差，将平均数加减正负三倍标准差这个范围内的方差值确定为正常阈值的范围，将在该范围之外的方差值确定为异常阈值的范围。
75.步骤206，纳入频次统计范围。
76.将步骤205中方差值不超过阈值的次数纳入频次统计范围。
77.步骤207，未纳入频次统计范围。
78.将方差值不超过阈值的次数纳入频次统计范围。
79.将步骤205中方差值超过阈值的次数纳入频次统计范围。
80.步骤208，统计频次。
81.统计步骤206中纳入频次统计范围中的次数。
82.在该实施例中，提出了一种基于时间序列的电池热失控潜在异常诊断系统，图3是根据本发明实施例的一种基于时间序列的电池热失控潜在异常诊断系统的示意图，如图3
所示，该系统可以包括：
83.数据获取模块301，可以用于从bms中获取动力电池的单体电压数据。
84.数据预处理模块302，可以用于获取的电池数据进行预处理，即某一帧只要含有单体电池电压位于2至5v范围之外的异常数据，就把这一帧剔除。
85.诊断模块303，可以用于对时间窗口内的电池单体数据计算时间范围内的方差，根据判定条件进行判定，若超出判定阈值，则进行异常报警。
86.在该实施例中，在电池充电或放电过程中，获取动力电池的单体电压数据，对电池的电压进行预处理，对预处理后的电池电压数据采用窗口进行截取，对截取后的电压数据进行计算方差值，判断方差值是否超过阈值，将超过阈值的方差值和未超过阈值的方差值进行统计，解决了动力电池热失控风险的诊断方法计算量大且未能实现在线应用的技术问题，达到了动力电池热失控风险的诊断方法计算量小且实现在线应用的技术效果。
87.实施例3
88.根据本发明实施例，还提供了一种确定单体电池状态的装置。需要说明的是，该确定单体电池状态的装置可以用于执行实施例1中的确定单体电池状态的方法。
89.图4是根据本发明实施例的一种确定单体电池状态的装置的示意图。如图4所示，确定单体电池状态的装置400可以包括：获取单元401、第一确定单元402和第二单元403和第三确定单元404。
90.获取单元401，用于获取车辆的单体电池组中任意一个单体电池的第一电压数据，其中，第一电压数据为任意一个单体电池的正常电压数据。
91.第一确定单元402，用于基于第一电压数据，确定在预设时间段内任意一个单体电池的第二电压数据。
92.第二确定单元403，用于基于第二电压数据，确定任意一个单体电池的第二电压数据的方差值，其中，方差值用于表征任意一个单体电池在预设时间段内的波动状态。
93.第三确定单元404，用于基于方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态或异常状态。
94.可选地，获取单元401可以包括：获取模块，用于获取任意一个单体电池的第三电压数据；第一处理模块，用于将第三电压数据中在预设电压数据范围内的电压数据进行保留，得到第一电压数据。
95.可选地，第一确定单元402可以包括：第二处理模块，用于采用预设时间段对第一电压数据进行截取，得到第二电压数据。
96.可选地，第三确定单元402可以包括：第一确定模块，用于响应于方差值小于或等于预设方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态；第二确定模块，用于响应于方差值大于预设方差值，确定任意一个单体电池的状态为异常状态。
97.可选地，该装置还包括：输出单元，用于在响应于方差值大于预设方差值，确定任意一个单体电池的状态为异常状态之后，输出提示信息，其中，提示信息用于表征任意一个单体电池的状态为异常状态。
98.可选地，该装置还包括：更新单元，用于在输出提示信息之后，将预设时间段在时间维度上向后移动目标时间，更新预设时间段；处理单元，用于基于更新后的预设时间段，截取第一电压数据，确定第二电压数据。
99.在该实施例中，通过获取单元，用于获取车辆的单体电池组中任意一个单体电池的第一电压数据，其中，第一电压数据为任意一个单体电池的正常电压数据；第一确定单元，用于基于第一电压数据，确定在预设时间段内任意一个单体电池的第二电压数据；第二确定单元，用于基于第二电压数据，确定任意一个单体电池的第二电压数据的方差值，其中，方差值用于表征任意一个单体电池在预设时间段内的波动状态；第三确定单元，用于基于方差值，确定任意一个单体电池的状态为正常状态或异常状态，解决了动力电池热失控风险的诊断方法计算量大且未能实现在线应用的技术问题，达到了动力电池热失控风险的诊断方法计算量小且实现在线应用的技术效果。
100.实施例4
101.根据本发明实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，程序执行实施例1中的确定单体电池状态的方法。
102.实施例5
103.根据本发明实施例，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行实施例1中的确定单体电池状态的方法。
104.实施例6
105.根据本发明实施例，还提供一种车辆，该车辆用于执行实施例1中的确定单体电池状态的方法。
106.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。
107.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，可以参见其它实施例的相关描述。
108.在本技术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。
109.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。
110.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。
111.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-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
112.以上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。