CN110712528A

CN110712528A - 一种动力电池组实时监控方法及设备

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Publication number: CN110712528A
Application number: CN201911023261.4A
Authority: CN
Inventors: 王志刚; 朱瑞
Original assignee: Best Love Information Technology (beijing) Co Ltd
Current assignee: Best Love Information Technology (beijing) Co Ltd
Priority date: 2019-10-25
Filing date: 2019-10-25
Publication date: 2020-01-21
Anticipated expiration: 2039-10-25
Also published as: CN110712528B

Abstract

本发明涉及一种动力电池组实时监控方法及设备，应用于电池技术领域，解决了相关技术中对电池组的检测比较片面，并且无法覆盖全部车主的问题，其中，动力电池组实时监控方法包括获取电池组及电池组中各单体电池的在线数据；根据在线数据计算各单体电池的总体相关系数，总体相关系数对应表征单体电池相对于电池组中其他单体电池的协调性；判断总体相关系数是否在预设总体相关系数范围内，若否，将未在预设总体相关系数范围内的总体相关系数对应的单体电池确定为协调异常单体电池。

Description

一种动力电池组实时监控方法及设备

技术领域

本发明涉及电池技术领域，具体涉及一种动力电池组实时监控方法及设备。

背景技术

近年，由于能源危机及环境恶化不断出现，采用车载电池系统为动力来源、采用电机驱动车辆行驶的电动汽车，相对传统燃油式汽车更具有环保性，因此电动汽车具有广阔的发展前景，并逐渐成为人们日常出行的代步工具。

电动汽车的动力性能和续航里程主要由电池系统的性能决定。电动汽车动力电池组由大量单体电池混联构成动力基础，由于电池寿命的理论上限和生产中的内在故障率，加之复杂的动力电池混联系统，会大幅放大电池故障率，降低系统可靠性。复杂电池组面对的一个重要风险是电池间工作不一致，电池充放电过程不均衡。这种电池间的不一致可能引发电动汽车运行动力输出不稳定和充电过程中尾部温度过高，严重的会导致行驶中突然停驶，或者在充电环境中电池温度过高引发自燃。

相关技术中，电池充放电过程不均衡时，主要通过实时的温度检测和线下的电池状态侦测。电动汽车中电池组故障报警主要依据实时检测的电池温度，而仅通过温度对电池检测，使得检测结果十分片面，不准确。而通过线下对电池检测的方式，电池维护部门很少能够接触到大量的电动车私家车车主，即使在必要的保养环节，也因为线下电池检测需要大量的人力和物力，也无法覆盖到全部车主。

发明内容

有鉴于此，本发明为了在至少一定程度上克服相关技术中存在的问题，提供一种动力电池组实时监控方法及设备。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

第一方面，一种动力电池组实时监控方法，包括：

获取电池组及所述电池组中各单体电池的在线数据；

根据所述在线数据计算各所述单体电池的总体相关系数，所述总体相关系数对应表征所述单体电池相对于电池组中其他单体电池的协调性；

判断所述总体相关系数是否在预设总体相关系数范围内；

若否，将未在预设总体相关系数范围内的总体相关系数对应的单体电池确定为协调异常单体电池。

可选的，所述在线数据包括所述电池组的第一在线数据以及各单体电池的第二在线数据；

所述根据所述在线数据计算各所述单体电池的总体相关系数，包括：

根据各单体电池的所述第二在线数据，计算各单体电池间的第一皮尔逊相关系数；

根据所述单体电池的第二在线数据和所述电池组的第一在线数据，计算各单体电池与所述电池组的第二皮尔逊相关系数；

将所述第一皮尔逊相关系数和第二皮尔逊相关系数的均值作为所述单体电池的总体相关系数。

可选的，还包括：

计算所述电池组中各协调异常单体电池的耦合相关系数，所述耦合相关系数表征在尾部时各单体电池间的协调性；

若所述耦合相关系数未在预设耦合相关系数范围内，调节未在范围内的耦合相关系数对应的单体电池的电量，以使所述单体电池与其他单体电池间电压一致。

可选的，还包括：

在所述协调异常单体电池的所述耦合相关系数未在预设耦合相关系数范围内时，向用户发送警示信息及第一维护申请信息，所述第一维护申请信息用于提示用户更改负载算法，以维护所述协调异常单体电池。

可选的，所述计算所述电池组中各协调异常单体电池的耦合相关系数，包括：

采用核密度估计算法对所述电池组的在线数据进行估计，得到所述电池组中各协调异常单体电池间的边际密度函数；

根据所述边际密度函数得到所述耦合相关系数的均匀边际分布变量；

采用Sklar定理根据所述均匀边际分布变量进行计算，得到所述耦合相关系数。

可选的，所述采用核密度估计算法对所述电池组的在线数据进行估计，包括：

将正态分布函数作为所述核密度估计算法的核函数，采用交叉印证法得到所述核密度估计算法的窗宽参数，根据所述正态分布函数和所述窗宽参数对所述电池组的在线数据进行估计。

可选的，还包括：对所述在线数据进行预处理，以根据预处理后的在线数据计算所述单体电池的总体相关系数，其中，所述预处理包括：去除异常值、数据归一化。

可选的，所述在线数据是通过电池管理系统获取的，所述根据所述在线数据计算所述单体电池的总体相关系数之前，还包括：

判断所述各单体电池的在线数据是否在预设阈值范围内；

若否，通过电池管理系统调节未在预设阈值范围内的单体电池的电量，以使所述单体电池的电压与其他单体电池电压一致；

判断调节后的各单体电池的在线数据是否在所述预设阈值范围内；

若否，向用户发送第二维护申请信息，所述第二维护申请信息用于提示用户电池组电路故障需要维护。

可选的，所述在线数据包括电压、电流。

第二方面，一种动力电池组实时监控装置，包括：

获取模块，用于获取电池组及所述电池组中各单体电池的在线数据；

计算模块，用于根据所述在线数据计算各所述单体电池的总体相关系数，所述总体相关系数对应表征所述单体电池相对于电池组中其他单体电池的协调性；

判断模块，用于判断所述总体相关系数是否在预设总体相关系数范围内；

确定模块，用于将未在预设总体相关系数范围内的总体相关系数对应的单体电池确定为协调异常单体电池。

第三方面，一种动力电池组实时监控设备，包括：

处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如第一方面所述的动力电池组实时监控方法。

第四方面，一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如本发明第一方面任一项所述动力电池组实时监控方法。

本发明采用以上技术方案，可以实现如下技术效果：

本申请中，通过获取电池组及电池组中各单体电池的在线数据，根据在线数据计算各单体电池的总体相关系数，总体相关系数对应表征单体电池相对于电池组中其他单体电池的协调性，判断总体相关系数是否在预设总体相关系数范围内，若否，将未在预设总体相关系数范围内的总体相关系数对应的单体电池确定为协调异常单体电池，如此，直接通过电池组的在线数据便可以判断出电池中的单体电池与其他单体电池是否协调，避免了只通过温度检测电池的片面性及不准确，另外，几乎所有的私家车上均可以实时获取在线数据，可以在线上就可以检测电池是否异常，而不用在线下通过电池维护部门进行检测，覆盖范围广，并且节省了人力及物力，应用更加方便。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的动力电池组实时监控方法的流程示意图；

图2是本发明另一实施例提供的动力电池组实时监控方法的流程示意图；

图3是本发明一实施例提供的动力电池组实时监控方法中计算耦合相关系数的流程示意图；

图4是本发明一实施例提供的动力电池组实时监控装置的结构示意图；

图5是本申请一实施例提供的动力电池组实时监控设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。

实施例

图1是本发明一实施例提供的动力电池组实时监控方法。如图1所示，本实施例提供一种动力电池组实时监控方法，包括：

步骤101、获取电池组及电池组中各单体电池的在线数据；

一些实施例中，在线数据可以通过电动汽车中的电池管理系统(BATTERYMANAGEMENT SYSTEM,BMS)获取。在线数据可以但不限于为电池组的电压、电流及电池组中单体电池的电压、电流。

电池管理系统(BMS)是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池(可充电电池)，主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等电动设备。在电池充放电过程中，BMS可以实时采集电动设备蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压。

步骤102、根据在线数据计算各单体电池的总体相关系数，总体相关系数对应表征单体电池相对于电池组中其他单体电池的协调性；

一些实施例中，总体相关系数可以为电池组中各单体电池的皮尔逊相关系数。皮尔逊相关系数是用于度量两个变量之间的相关程度。

步骤103、判断总体相关系数是否在预设总体相关系数范围内。

步骤104、若否，将未在预设总体相关系数范围内的总体相关系数对应的单体电池确定为协调异常单体电池.

一些实施例中，皮尔逊相关系数是用于度量两个变量之间的相关程度，在各单体电池间的总体相关系数不在预设总体相关系数范围内时，则表明，单体电池间相关性差，从而使得电池组不协调。

图2是本发明另一实施例提供的动力电池组实时监控方法。如图2所示，本实施例提供一种动力电池组实时监控方法，包括：

步骤201、获取电池组及电池组中各单体电池的在线数据；

步骤202、对在线数据进行预处理，以根据预处理后的在线数据计算单体电池的总体相关系数。

一些实施例中，在获取在线数据时，可能会由于采集错误，导致在线数据异常，如获取的电压为负数，电流异常大，电池容量超出电池的额定容量等，通过将异常的在线数据预处理后，可以得到对后续步骤有效的在线数据，以防止由于采集错误带来的检测失误的情况。

其中，预处理包括：去除异常值、数据归一化、数据清洗等方式。

步骤203、判断各单体电池的在线数据是否在预设阈值范围内，若否，执行步骤204，若是，执行步骤207。

一些实施例中，各单体电池的在线数据包括单体电池的电压、电流。预设阈值范围可以根据实际情况以及在线数据的种类进行设定，如，电池组的额定容量为100AH，可以设定预设容量阈值范围为0至100，预设电压阈值范围可以设定为0-50伏，预设电流阈值范围可以设定为0-2000mA。

步骤204、通过电池管理系统调节未在预设阈值范围内的单体电池的电量，以使单体电池的电压与其他单体电池电压一致。

一些实施例中，电池管理系统可以直接对于其连接的电池组进行调节，当在线数据未在预设阈值范围内时，则表示电池组中的某一个或多个单体电池可能发生了过充电或过放电的情况，此时，通过电池管理系统调节上述单体电池，使其与其余的单体电池间电压一致，从而可以使电池间充放电均衡。例如，第一块单体电池过充电，电池管理系统先控制第一块单体电池放电，待其电压与其余单体电池一致时，再控制所有的单体电池一起共同放电。

步骤205、判断调节后的各单体电池的在线数据是否在预设阈值范围内，若否，执行步骤206，若是，执行步骤207。

一些实施例中，即使在通过上述电池管理系统调节单体电池后，还可能会出现在线数据不在预设阈值范围内的情况，此时，可能是由于电池组的电路已经故障。

步骤206、向用户发送第二维护申请信息，第二维护申请信息用于提示用户电池组电路故障需要维护。

一些实施例中，在经过电池管理系统调节单体电池后，在线数据仍不在预设阈值范围内，可以向用户发送维护申请信息，以提醒用户电池组电路发生故障，需要进行维护。

步骤207、根据在线数据计算各单体电池的总体相关系数。

一些实施例中，总体相关系数对应表征单体电池相对于电池组中其他单体电池的协调性，总体相关系数可以为电池组中各单体电池的皮尔逊相关系数。皮尔逊相关系数是用于度量两个变量之间的相关程度。

其中，在线数据包括电池组的第一在线数据以及各单体电池的第二在线数据，计算总体相关系数的方式可以但不限于为如下方式：

1、根据各单体电池的第二在线数据，计算各单体电池间的第一皮尔逊相关系数；

2、根据单体电池的第二在线数据和电池组的第一在线数据，计算各单体电池与电池组的第二皮尔逊相关系数；

3、将第一皮尔逊相关系数和第二皮尔逊相关系数的均值作为单体电池的总体相关系数。

步骤208、若总体相关系数未在预设总体相关系数范围内，将未在预设总体相关系数范围内的总体相关系数对应的单体电池确定为协调异常单体电池。

一般的，在计算电池组在计算总体相关系数时，为实时获取一段时间的数据，并且实时计算单体电池的总体相关系数，因此，在总体相关系数未在预设总体相关系数范围内时，可能是在获取的一段时间内的某一时刻或一小段时间出现不在范围内的情况，此时，也需判断电池组为工作异常，以根据后续步骤判断电池组是否是在尾部的时候异常。

其中，预设总体相关系数范围可以根据实际情况进行设定，本申请中，通过实验的方式对预设总体相关系数范围进行不断调整得到。具体的，可以为如下方式：

根据BMS获得的车辆的历史电池数据，对其按照上述步骤计算电池总体的相关系数。根据所得相关系数与其所对应的电池工作状态进行相关分析，看当相关系数为多少的时候，恰好电路的工作状态为异常状态，这里的异常指的是某颗单体电芯存在故障，初步确定其总体电池正常与异常工作状态的相关系数范围与临界值，然后，将电池组取出，通过电路检测装置进一步的检测电池正常与异常工作状态的相关系数，进一步的调节总体相关系数的范围与临界值，从而将最终获得的总体相关系数的范围与临界值作为预设总体相关系数范围，从而判断电池是否正常工作。

步骤209、计算电池组中各协调异常单体电池的耦合相关系数，耦合相关系数表征在尾部时各单体电池间的协调性。

一些实施例中，计算耦合相关系数的方式有多种，例如，参照图3，可以通过如下方式：

步骤301、采用核密度估计算法对电池组的在线数据进行估计，得到电池组中各协调异常单体电池间的边际密度函数；

一些实施例中，在使用核密度估计算法进行Copula(耦合相关)系数估计时有两个问题会影响估计的最终结果：一是选择适当核函数，二是确定适合的带宽。第一个因素对结果的精度影响并不大，主要是影响估计结果的光滑性，因此只要选择一个对称非间断密度函数作为核函数即可满足要求；第二个因素对估计的结果影响比较大，当窗宽比较大的时候，会使估计结果无法有效体现数据的变动，当窗宽比较小的时候，估计结果又变化太剧烈，因而无法体现数据变动的规律性，为了得到一个合适的窗宽，本实施例中将使用交叉印证法对进行窗宽估计。

步骤302、将正态分布函数作为核密度估计算法的核函数，采用交叉印证法得到核密度估计算法的窗宽参数，根据正态分布函数和窗宽参数对电池组的在线数据进行估计。

一些实施例中，核函数和窗宽参数可以根据实际情况进行设定，本实施例中，只需要选择一个对称非间断密度函数作为核函数即可满足要求，本实施例中使用正态分布作为核函数。而窗宽参数采用交叉印证法得到，具体的，可以参照相关技术中，窗宽参数的确定方式。

步骤303、根据边际密度函数得到耦合相关系数的均匀边际分布变量；

步骤304、采用Sklar定理根据均匀边际分布变量进行计算，得到耦合相关系数。

在计算耦合相关系数之前，想了解如下内容：

Copula函数定义为：一个满足以下四个性质的二维函数(记为C)，其中，C具有以下特征：

1.C:[0,1]²→[0,1]；

2.对任意u,v∈[0,1]，有C(u,0)＝C(0,v)＝0；

3.C是递增的，即对任意u₁,u₂,v₁,v₂∈[0,1],且u₁≤u₂，v₁≤v₂有

C(u₂,v₂)-C(u₂,v₁)-C(u₁,v₂)+C(u₁,v₁)≥0

4.C的边际分布满足：对任意u,v∈[0,1]，有C(u,1)＝u，C(1,v)＝v。

通过以上定义可以看出一个二维Copula函数C就是一个二维概率分布函数。为了计算相应电池组(变量)的Copula(耦合相关)系数，常常需要使用Sklar(1959)定理，其内容如下：令F为具有n维边缘分布F(x₁),F(x₂),...,F(x_n-1),F(x_n)的联合分布F(x₁,x₂,....,x_n-1,x_n)，那么，存在一个Copula函数C满足：F(x₁,x₂,....,x_n-1,x_n)＝C(F(x₁),F(x₂),...,F(x_n-1),F(x_n))。如果F(x₁),F(x₂),...F(x_n-1),F(x_n)连续，Copula函数是唯一确定的,反之可以得到:C(u₁,u₂,....,u_n-1,u_n)＝F(F^-1(u₁),F^-1(u₂),...,F^-1(u_n-1),F^-1(u_n))利用核密度函数得到电池组中两个单体电池的电压变动率

的非参数核密度函数估计，其表达式为：

其中，其中，

为单体电池1的电压变动率的非参数核密度估计函数，

为单体电池2的电压变动率的非参数核密度估计函数，K₁(.),K₂(.)为核函数，h₁,h₂为窗宽参数，T为已获取数据的最终时刻值，即获取数据为T个时刻的数据，r_1t为单体电池1各时刻的电压变动率的样本观测值，r_2t为单体电池2各时刻的电压变动率的样本观测值，x为单体电池1的电压变动率(未知参数)，y为单体电池2的电压变动率(未知参数)。

其中，单体电池1及单体电池2并不指代电池组中的某两个特定的单体电池，而是用于区分参与计算的两个单体电池。

通过交叉印证法可以得到最优窗宽的估计值，将计算结果代入上式后，就可以得到电池组量单体电池的收益的较满意的边际密度曲线的估计。

根据上面得到的核密度函数来计算分布函数，进而得到Copula函数的均匀边际分布变量，即：

可以证明

是依概率收敛的，即：

这样我们就得到了Copula函数中

的估计值

最后根据Sklar定理，与

对应的Copula函数为：

步骤210、若耦合相关系数未在预设耦合相关系数范围内，调节未在范围内的耦合相关系数对应的单体电池的电量，以使单体电池与其他单体电池间电压一致。

一些实施例中，预设耦合相关系数范围可以根据实际情况进行设定，也可以参照上述预设总体相关系数范围的确定方法进行确定。

步骤211、在协调异常单体电池的耦合相关系数未在预设耦合相关系数范围内时，向用户发送警示信息及第一维护申请信息，第一维护申请信息用于提示用户更改负载算法，以维护协调异常单体电池。

本实施例中，能够在不增加硬件设备，不需要移动、拆卸电池组，通过现有的电池采集设备和电池管理系统，自动采集的电池组电压变动曲线和电压变动过程中的相关性评测电池状态，无需额外的数据采集，不需要离线人工数据监测，不需要将电池从电池包中取出，无需人工的参与，实时完成电池组工作一致性和负荷均衡均衡性的监测，单体电池的工作有效性和健康状态，通过历史电池间协调关系大数据和电池组间其它电池工作状态的比较而确定，具有便捷性、经济性和高时效性的优点。并且，利用电动汽车BMS(电池管理系统)收集到的数据，利用数理统计学中相关性原理，建立一套在线、自动、实时的电池状态一致性和电池负载均衡性的评价和管理方案，通过发现动态均衡算法对故障电池完成初筛。在参数校正上更注重提高模型敏感性，能够将故障电池有效识别出来。

图4是本发明一实施例提供的动力电池组实时监控装置的结构示意图。如图4所示，本实施例提供一种动力电池组实时监控装置，包括：

获取模块401，用于获取电池组及电池组中各单体电池的在线数据；

计算模块402，用于根据在线数据计算各单体电池的总体相关系数，总体相关系数对应表征单体电池相对于电池组中其他单体电池的协调性；

判断模块403，用于判断总体相关系数是否在预设总体相关系数范围内；

确定模块404，用于将未在预设总体相关系数范围内的总体相关系数对应的单体电池确定为协调异常单体电池。

本实施例的具体实现方案可以参见前述实施例记载的动力电池组实时监控方法及方法实施例中的相关说明，此处不再赘述。

图5是本申请一实施例提供的动力电池组实时监控设备的结构示意图。参照图5，本申请实施例的提供了一种动力电池组实时监控设备，包括：

处理器501，以及与处理器相连接的存储器502；

存储器用于存储计算机程序；

处理器用于调用并执行存储器中的计算机程序，以执行如上述实施例中的动力电池组实时监控方法。

本发明实施例提供一种存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如动力电池组实时监控方法中各个步骤。

本实施例的具体实现方案可以参见上述动力电池组实时监控方法实施例中的相关说明，此处不再赘述。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行装置执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，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模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims

1.一种动力电池组实时监控方法，其特征在于，包括：

获取电池组及所述电池组中各单体电池的在线数据；

判断所述总体相关系数是否在预设总体相关系数范围内；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在线数据包括所述电池组的第一在线数据以及各单体电池的第二在线数据；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述电池组中各协调异常单体电池的耦合相关系数，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用核密度估计算法对所述电池组的在线数据进行估计，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对所述在线数据进行预处理，以根据预处理后的在线数据计算所述单体电池的总体相关系数，其中，所述预处理包括：去除异常值、数据归一化。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在线数据是通过电池管理系统获取的，所述根据所述在线数据计算所述单体电池的总体相关系数之前，还包括：

判断所述各单体电池的在线数据是否在预设阈值范围内；

9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述在线数据包括电压、电流。

10.一种动力电池组实时监控设备，其特征在于，包括：

处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如权利要求1-9任一项所述的方法。