CN111381165A - 一种车辆动力电池监控方法、装置和平台 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种车辆动力电池监控方法、装置和平台，该车辆动力电池监控方法包括：采集车辆的动力电池的待分析数据，该待分析数据包括车辆的动力电池在使用过程中采集到的性能数据，以及动力电池在充电站充电时采集到的性能数据；将采集到的待分析数据输入预设的定力电池监控模型得到输出结果；根据输出结果判断动力电池是否存在安全隐患。通过本发明的实施，车辆动力电池监控平台通过车联网技术，对车辆动力电池的待分析数据进行采集，通过大数据的分析手段对待分析数据信息分析，解决了当前车辆动力电池出现安全隐患无法及时准确发现的问题。

Description

一种车辆动力电池监控方法、装置和平台

技术领域

本发明涉及动力电池领域，更具体地，涉及一种车辆动力电池监控方法、装置和平台。

背景技术

随着经济的快速发展和绿色经济的推广，新能源汽车成为而来汽车产业发展的主要方向，随着新能源汽车的发展，基于大数据的车联网技术也得到了发展。

目前，越来多的新能源汽车中，动力电池是新能源汽车上相当重要的一个组成部件；但是，随着动力电池使用时间的增加，以及使用数量的增多，动力电池出现故障变得越来越频繁，动力电池故障轻则影响出行，重则导致严重的安全事故，因此电池故障的诊断显得十分的有必要。

在现有技术中，动力电池故障诊断都是动力电池在车上使用过程中由电池管理系统进行数据的采集和诊断，由于电池管理系统数据处理能力弱，以及有效数据量相对较少，导致在诊断过程中通常不能及时有效的发现动力电池隐患。因此，提出一种能全面分析动力电池状态，对动力电池进行隐患诊断的方法变得十分有意义。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种车辆动力电池监控方法、装置和平台，解决了当前无法及时准确的发现车辆动力电池存在安全隐患的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种车辆动力电池监控方法，该方法包括：

采集车辆的动力电池的待分析数据；

待分析数据包括从车辆上采集到的动力电池在使用过程中的性能数据，以及从充电站采集到的动力电池在充电过程中的性能数据；

将采集到的待分析数据输入预设的动力电池监控模型得到模型输出结果；

根据模型输出结果确定动力电池是否存在安全隐患。

可选的，将采集到的待分析数据输入预设的动力电池监控模型得到模型输出结果包括：

将采集到的待分析数据进行数据整理，得到至少一组整理数据，一组整理数据对应一个预设的分析维度，一个分析维度预先设置有一组动力电池监控模型；

将得到的各组整理数据分别输入各自对应的分析维度所对应的一组动力电池监控模型，得到模型输出结果。

可选的，性能数据包括动力电池的电流、电压和工作温度；

一组动力电池监控模型包括电流监控模型、电压监控模型、工作温度监控模型以及组合监控模型，组合监控模型包括根据电流、电压和工作温度中的至少两个因素组合所得到的监控模型。

可选的，预设的分析维度包括动力电池所应用的车辆型号、动力电池所属的动力电池等级和动力电池所属的组装方式三个维度中的至少一个。

可选的，将采集到的待分析数据进行数据整理包括：

对采集的待分析数据根据分析维度进行划分得到各分析维度所对应的各组待分析数据；

对各组待分析数据进行过滤、补全、格式检查、错误纠正中的至少一种处理，得到各组的整理数据。

可选的，模型输出结果包括：

待分析数据输入动力电池监控模型得到的监控曲线与电池监控模型的基线之间的斜率相似度和平均方差中的至少一种。

可选的，车辆动力电池监控方法还包括：

从车辆上采集动力电池的当前剩余电量情况和/或当前剩余续航里程数；

在根据当前剩余电量情况和/或当前剩余续航里程数确定需要进行续航预警时，向车辆发送续航预警通知。

可选的，车辆动力电池监控方法还包括：

根据模型输出结果确定动力电池存在安全隐患时，向预设平台发送电池隐患预警，预设平台包括车辆、充电站和第三方平台中的至少一个；

和/或，

将安全隐患所对应的待分析数据进行展示。

进一步的，本发明实施例还提供了一种车辆动力电池监控装置，该装置包括：

采集模块，用于采集车辆的动力电池的待分析数据；

计算模块，将采集到的待分析数据进行输入计算模块，计算模块根据预设的动力电池监控模型计算得到输出结果；

判断模块，用于判断输出结果是否为异常数据，从而判断动力电池是否存在安全隐患。

进一步的，本发明实施例还提供了一种车辆动力电池监控平台，该平台包括处理器、存储器和通信总线；

通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

处理器用于执行存储器中存储的一个或多个程序，以实现上述的车辆动力电池监控方法的步骤。

本发明实施例的有益效果是：

本发明实施例提供了一种车辆动力电池监控方法、装置和平台，车辆动力电池监控平台通过车联网技术采集车辆动力电池的待分析数据，该待分析数据包括从车辆上采集到的动力电池在使用过程中的性能数据，以及从充电站采集到的动力电池在充电过程中的性能数据；使用大数据的方式将采集到的待分析数据输入预设的动力电池监控模型得到模型输出结果，根据模型输出结果判断动力电池是否存在安全隐患；通过本发明的实施，可以实时、全面的采集车辆动力电池的待分析数据，并对该待分析数据进行分析，从而及时有效的发现动力电池的安全隐患，解决了现有技术无法及时准确的发现动力电池安全隐患的问题，提高了新能源汽车在使用过程中的安全性。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为本发明实施例车辆动力电池监控方法的流程图；

图2为本实施例中监测模型的数据处理流程图；

图3为电压判断动力电池隐患的方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的车辆动力电池监控装置的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的计算模块的结构示意图；

图6为本发明实施例提供的一种车辆动力电池监控平台的结构示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例只是本发明中的一部分实施例，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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

现通过具体实施方式结合附图对本发明做出进一步的诠释说明。

实施例一：

目前，传统模式的动力电池故障诊断是动力电池在车上使用过程中进行数据采集和判断，无法提前预知到动力电池是否存在故障，直接加大了车辆的维修费用，也对车主的客户体验造成极差影响，如果在线的检查速度不够快，还会出现动力电池起火爆炸等危险事故。作为新能源汽车企业，无法及时预测出动力电池后期的质量问题，可能会造成了汽车企业的高服务成本以及车辆召回等问题，直接影响了汽车企业的品牌和信誉。通过大数据方法对动力电池数据的监控、分析，快速筛选合格动力电池、异常动力电池、高危动力电池，达到实时告警、预警和提前预警的效果。

本实施例提出了一种车辆动力电池监控方法，如图1所示，图1为本发明实施例车辆动力电池监控方法的流程图。图1中监控汽车动力电池的方法步骤包括：

S101、汽车动力电池上传待分析数据。

汽车动力电池在使用过程中，车载远程信息处理器T-BOX在后台收集和分析电池管理系统(BMS)上传的汽车动力电池的待分析数据和分析维度以及汽车行为数据，并上传到汽车动力电池监控平台；待分析数据包括：动力电池在使用过程中的性能数据；性能数据包括电流、电压和工作温度，分析维度包括动力电池所应用的车辆型号、动力电池所属的动力电池等级和动力电池所属的组装方式三个维度中的至少一个，汽车行为数据包括动力电池的当前剩余电量情况和/或当前剩余续航里程数。

汽车动力电池在充电站充电过程中，充电装置在后台收集动力电池的待分析数据和分析维度，并上传到汽车动力电池监控平台；待分析数据包括：动力电池在充电过程中的性能数据；性能数据包括电流、电压和工作温度；分析维度包括动力电池所应用的车辆型号、动力电池所属的动力电池等级和动力电池所属的组装方式三个维度中的至少一个。

上述上传的数据均是严格按照时间序列的流式数据。

S102、采集待分析数据。

车辆动力电池监控平台采集车载T-BOX或充电站(充电装置)上传的待分析数据，并将待分析数据输入监控模型进行数据分析。待分析数据包括：性能数据和分析维度以及汽车行为数据，性能数据包括电流、电压和工作温度，分析维度包括动力电池所应用的车辆型号、动力电池所属的动力电池等级和动力电池所属的组装方式三个维度中的至少一个，汽车行为数据包括动力电池的当前剩余电量情况和/或当前剩余续航里程数。

上述采集的数据均是严格按照时间序列的流式数据。

S103、监控模型。

将上述待分析数据输入预设的动力电池监控模型对待分析数据进行分析，得到分析结果，并输出该分析结果。

预设的动力电池监控模型对待分析数据的分析过程包括:对待分析数据进行数据整理；将整理后的数据按照性能数据和分析维度进行分组，与预设的动力电池监控模型相对应，例如：性能数据包括电流、电压和工作温度，可以分别得到一组动力电池监控的电流监控模型、电压监控模型、工作温度监控模型和组合监控模型；将不同分组的数据输入对应的预设监控模型中，对得出的计算结果进行输出。

S104、结果判断。

将上述输出的计算结果进行判断，当输出的计算结果与基线结果的差值超出预设值时，认定动力电池出现隐患，向预设平台发送电池出现隐患预警信息；

预设平台包括车辆、充电站和第三方平台中的至少一个；和/或，将安全隐患所对应的待分析数据进行展示。

进一步的，汽车动力电池在使用过程中，判断汽车行为数据，当当前剩余电量情况和/或当前剩余续航里程数确定需要进行续航预警时，向车辆发送续航预警通知。

在本实施例中，S103的监控模型将输入的待分析数据输入预设的动力电池监控模型得到模型输出结果，请参见图2，图2为本实施例中监测模型的数据处理流程图，如图2所示，包括以下步骤：

S201、对分析数据进行整理。

上述对分析数据进行整包括：对采集的待分析数据根据分析维度进行划分得到各分析维度所对应的各组待分析数据；对各组待分析数据进行过滤、补全、格式检查、错误纠正中的至少一种处理，得到各组的整理数据。

S202、根据整理后的分析数据建立预设的监控模型。

上述对数据进行整理，得到至少一组整理数据，一组整理数据对应一个预设的分析维度，一个分析维度预先设置有一组动力电池监控模型；

上述待分析数据包括从车辆上采集到的动力电池在使用过程中的性能数据，以及从充电站充电过程中采集到的动力电池在充电过程中的性能数据。

动力电池在使用过程中的性能数据通过车载T-BOX进行收集、分析并发送给车辆动力电池监控平台；从充电站充电过程中采集到的动力电池在充电过程中的性能数据，通过充电站的充电装置进行收集、分析并发送给车辆动力电池监控平台。

具体的，上述性能数据包括动力电池的电流、电压和工作温度；

当性能数据为动力电池的电流因素时，动力电池监测模型为电流监控模型；

当性能数据为动力电池的电压因素时，动力电池监测模型为电压监控模型；

当性能数据为动力电池的工作温度因素时，动力电池监测模型为工作温度监控模型；

当性能数据为动力电池的电流、电压和工作温度中至少两种因素的组合关系时，动力电池监测模型为组合监控模型；

进一步的，上述预设的分析维度包括动力电池所应用的车辆型号、动力电池所属的动力电池等级和动力电池所属的组装方式三个维度中的至少一个，每一个维度对应一组动力电池监控模型。

S203、将待分析数据输入对应的预设监测模型。

将得到的各组整理数据分别输入各自对应的分析维度所对应的一组动力电池监控模型，得到模型计算结果。

在该待分析过程中，监测模型的计算规则采用Logiatic回归算法、MinHash、Pearson相关算法等，得出计算结果。

S204、输出计算结果。

根据上述监测模型得出计算结果以后，将计算结果输出给S104，进行结果判断。

在本发明实施例一中，车辆动力电池监控装置通过车载互联网可以实时且全面的采集车辆动力电池的各项运行数据，并对各项运行数据进行完整且全面的数据整理，将整理后的各项运行数据输入到通过大数据方法得出的预设的动力电池监控模型中，输出多组计算结果，并对该多数计算结果进行判断动力电池是否存在安全隐患。因此，通过实施例一的实施，可以及时有效的发现车辆动力电池存在安全隐患的问题。

实施例二：

本实施例根据实施例一给出了一种电压判断动力电池隐患的方法，该方法适用于动力电池安装于车辆中以及动力电池在充电站充电的情况。请参见图3，图3为电压判断动力电池隐患的方法的流程图。图5中，电压判断动力电池隐患的步骤包括：

S301、采集一组电压数据。

为了保证采集到的一组数据为同一电池组在同一辆车上的数据，车辆动力电池监控平台在采集电压数据的同时，还会采集电池的分析维度数据，例如：车辆识别代号和电池识别代号；只有在任意一段时间内车辆的识别代号或电池识别代号没有发生变化时，该组电压数据才会作为一组有效数据。

上述采集到的电压数据均是严格按照时间序列的流式数据。

S302、对采集到的电压数据进行整理。

上述对采集到的电压数据进行整理包括：对实时数据的缺失使用最近平均值补全、检查数据格式是否符合规则、超阈值数据纠正或过滤、从关系表读取关联关系补全维度。

S3031、计算出电压基线数据。

整理后的电压数据，将每个时间点的最高值与最低值各去掉3个，剩下的电芯电压将大于0V且小于5V的有效数据计算平均值作为该时间点各电芯的平均电压，即得到电压基线数据。

S3032、对电压数据进行处理。

对预设的电压监控模型进行读取，判断电压监控模型所需的数据格式和数据类型，对电压数据进行处理，转换成电压监控模型可以利用的数据类型和数据格式。

例如：当电压监控模型采用皮尔逊积矩相关系数计算规则时，将电压模型数据进行行转列；将电芯1：{时间A：3.6V，时间B：3.7V....}，电芯2：{时间A：3.6V，时间B：3.7V....}......。

S304、输入预设的监控模型。

将数据处理完以后的数据输入到对应的预设监控模型中进行计算。此处，的预设监控模型为电压监控模型，电压的监控模型采用皮尔逊积矩相关系数计算规则进行计算，用皮尔逊积矩相关系数计算，相关系数就是两个n维随机向量夹角的余弦值，取值都为-1～1，越接近1，向量夹角越小，两个向量的正相关性就越大，相似度越高。

再计算每个时间点的方差累加，除以时间点的数量。得到平均方差。

本实施例给出了一种计算平均方差的示例：

在常用的车辆动力电池中，一个大的动力电池组件通常是由多个小的电芯组合而成，因此，本示例中设电芯的数目为19个；

已知：某一时刻i，19个电芯的电压均值为：

其中：Ei(V)：i时刻时的电压均值，

Vn：电芯的电压值(n可取1，2，3，......，19)。

某一时刻i，19个电芯的方差为：

D_n＝[V_n-E_i(V)]²，n＝1，2，L，19

其中：Dn：电芯的方差。

一段时间内，19个电芯的平均方差为：

其中，M为时间长度。

具体的，平均方差的计算过程如下：

取一段时间的数组[t1,t2,t3,t4......tn]；

取该时间段内19个电芯的电压的二维数组 {[v1-1,v1-2......v1-n],[v2-1,v2-2,......,v2-n],......,[v19-1,v19-2,......,v1 9-n]}；

将上述19个电芯每一个时间点的电压值，分别带入到已知的电压均值计算公式中，计算出每一个时间点19个电芯的平均电压数组 [E1(V),E2(V),E3(V),......,En(V)]；

将上述19个电芯每一个时间点的平均电压，分别带入已知的计算方差的公式中，计算出19个电芯每一个时间点的方差[D1,D2,D3,......,Dn]；

将上述19个电芯每一个时间点的方差，带入已知的计算平均方差的公式中就可以计算出[t1,t2,t3,t4......tn]时间段内19个电芯的平均方差值。

S305、结果判断。

将步骤S304中得出的皮尔逊指数与S3031中得出电压基线数据进行比较；电压基线数据定为“1”，当皮尔逊指数小于0.8时，并且平均方差值大于0.0009 (30毫伏)时，认定该组数据存在异常，将数据展示出来，并发出预警。

本实施例示出了应用电压判断动力电池安全隐患的方法，在该判断动力电池的安全隐患方法中，将采集到的电压数据输入预设的监控模型，得出了皮尔逊指数和平均方差两个输出计算结果，通过这两个输出计算结果共同来判断动力电池是否存在安全隐患。通过本实施例的实施，通过多个数据对动力电池进行安全隐患判断的方法，使动力电池安全隐患的判断结果变得更加的准确。

本实施例给出了一种电压判断动力电池隐患的方法，当然，除了电压判断动力电池隐患的的方法以外，还至少包括电流判断动力电池隐患的方法和温度判断动力电池隐患的方法。

采用电流判断动力电池隐患的方法为：当车辆动力电池在充电站进行充电时，充电站采用恒定总电流对串、并联的多块电池充电，如果某块电池电流超出设定阈值，即认为存在安全隐患，向预设平台发送预警信息；

当动力电池安装在汽车上时，车联网收集电动汽车行驶过程中的动力电池数据，某一时间窗口内某支路电流大于平均电流，即认为存在安全隐患，向预设平台发送预警信息。

采用温度判断动力电池隐患的方法为：车辆动力电池监控装置实时采集温度数据，当温度上升速度过快，在电池达到环境温度后，连续两次采集温度差值或1分钟内温度差值超过5℃，或两个电池采集器温度相差10℃，认为存在安全隐患，向预设平台发送预警信息。

实施例三：

本实施例提供了一种当车辆动力电池监控装置，请参见图4，图4为本发明实施例提供的车辆动力电池监控装置的结构示意图。该车辆动力电池监控装置包括：采集模块401、计算模块402和判断模块403。

采集模块401，用于采集车辆车辆的动力电池的待分析数据，该待分析数据包括从车辆上采集到的动力电池在使用过程中的性能数据，以及从充电站采集到的动力电池在充电过程中的性能数据。具体的，该性能数据包括动力电池的电流、电压和工作温度。

进一步的，采集模块401还用于采集动力电池的分析维度数据，以及动力电池的当前剩余电量情况和/或当前剩余续航里程数。该动力电池的分析维度数据包括动力电池所应用的车辆型号、动力电池所属的动力电池等级和动力电池所属的组装方式三个维度中的至少一个。

计算模块402，将采集到待分析数据输入计算模块402，计算模块402根据预设的动力电池监控模型计算得到输出结果。

进一步的，计算模块402还包括如图5所示的模块，图5为本发明实施例提供的计算模块的结构示意图。图5中计算模块包括：

数据整理模块501，数据整理模块501用于将输入的待分析数据进行整理，包括对采集的待分析数据根据分析维度进行划分得到各分析维度所对应的各组待分析数据，对各组待分析数据进行过滤、补全、格式检查、错误纠正中的至少一种处理，得到各组的整理数据。

数据处理模块502，将采集到的待分析数据进行数据整理，得到至少一组整理数据，一组整理数据对应一个预设的分析维度，一个分析维度预先设置有一组动力电池监控模型，将得到的各组整理数据分别输入各自对应的分析维度所对应的一组动力电池监控模型，得到模型输出结果。

具体的，上述性能数据包括动力电池的电流、电压和工作温度，根据动力电池的电流、电压和工作温度，分别可以得到电流监控模型、电压监控模型、工作温度监控模型，以及电流、电压和工作温度至少两个因素的组合监控模型；将整理得到的数据进行处理得到预设监控模型所需的数据类型或数据格式，并输入预设的监控模型得到输出结果。

上述输出结果包括整理后的待分析数据输入动力电池监控模型得到的监控曲线与所述电池监控模型的基线之间的斜率相似度和平均方差中的至少一种。

输出模块503，用于将得到的输出结果输出给判断模块403.

判断模块403，用于对计算模块输出的结果进行判断，判断的方法包括，将输出的结果与基线值进行判断，当输出的姐夫哦与基线值的偏差大于预设值时，则认为该输出结果存在异常，确定动力电池存在安全隐患。

进一步的，当判断模块403根据模型输出结果确定动力电池存在安全隐患时，向预设平台发送电池隐患预警，预设平台包括所述车辆、充电站和第三方平台中的至少一个；和/或，将全隐患所对应的待分析数据进行展示。

进一步的，判断模块403的功能还包括：根据采集模块401采集到的，当前剩余电量情况和/或当前剩余续航里程数确定需要进行续航预警时，向车辆发送续航预警通知。

本发明实施例还提供了一种车辆动力电池监控平台，请参见图6，图6为本发明实施例提供的一种车辆动力电池监控平台的结构示意图。该车辆动力电池监控平台包括：处理器、存储器和通信总线；

通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

处理器用于执行存储器中存储的一个或多个程序，以实现上述的车辆动力电池监控方法的步骤。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种车辆动力电池监控方法，其特征在于，包括：

采集车辆的动力电池的待分析数据；

所述待分析数据包括从车辆上采集到的所述动力电池在使用过程中的性能数据，以及从充电站采集到的所述动力电池在充电过程中的性能数据；

将采集到的所述待分析数据输入预设的动力电池监控模型得到模型输出结果；

根据所述模型输出结果确定所述动力电池是否存在安全隐患。

2.如权利要求1所述的车辆动力电池监控方法，其特征在于，所述将采集到的所述待分析数据输入预设的动力电池监控模型得到模型输出结果包括：

将采集到的所述待分析数据进行数据整理，得到至少一组整理数据，一组整理数据对应一个预设的分析维度，一个分析维度预先设置有一组动力电池监控模型；

将得到的各组整理数据分别输入各自对应的分析维度所对应的一组动力电池监控模型，得到模型输出结果。

3.如权利要求2所述的车辆动力电池监控方法，其特征在于，所述性能数据包括所述动力电池的电流、电压和工作温度；

所述一组动力电池监控模型包括电流监控模型、电压监控模型、工作温度监控模型以及组合监控模型，所述组合监控模型包括根据所述电流、电压和工作温度中的至少两个因素组合所得到的监控模型。

4.如权利要求2所述的车辆动力电池监控方法，其特征在于，所述预设的分析维度包括动力电池所应用的车辆型号、动力电池所属的动力电池等级和动力电池所属的组装方式三个维度中的至少一个。

5.如权利要求2所述的车辆动力电池监控方法，其特征在于，所述将采集到的所述待分析数据进行数据整理包括：

对采集的所述待分析数据根据所述分析维度进行划分得到各分析维度所对应的各组待分析数据；

对所述各组待分析数据进行过滤、补全、格式检查、错误纠正中的至少一种处理，得到各组的整理数据。

6.如权利要求1-5任一项所述的车辆动力电池监控方法，其特征在于，所述模型输出结果包括：

所述待分析数据输入所述动力电池监控模型得到的监控曲线与所述电池监控模型的基线之间的斜率相似度和平均方差中的至少一种。

7.如权利要求1-5任一项所述的车辆动力电池监控方法，其特征在于，所述方法还包括：

从所述车辆上采集所述动力电池的当前剩余电量情况和/或当前剩余续航里程数；

在根据当前剩余电量情况和/或当前剩余续航里程数确定需要进行续航预警时，向所述车辆发送续航预警通知。

8.如权利要求1-5任一项所述的车辆动力电池监控方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述模型输出结果确定所述动力电池存在安全隐患时，向预设平台发送电池隐患预警，所述预设平台包括所述车辆、充电站和第三方平台中的至少一个；

和/或，

将所述安全隐患所对应的待分析数据进行展示。

9.一种车辆动力电池监控装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集车辆的动力电池的待分析数据；

计算模块，将采集到的所述待分析数据进行输入所述计算模块，所述计算模块根据预设的动力电池监控模型计算得到输出结果；

判断模块，用于判断输出结果是否为异常数据，从而判断所述动力电池是否存在安全隐患。

10.一种车辆动力电池监控平台，其特征在于，包括处理器、存储器和通信总线；

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行存储器中存储的一个或多个程序，以实现如权利要求1-8中任一项所述的车辆动力电池监控方法的步骤。

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