CN114295983A - 电池热失控预警方法、装置、车辆、设备及存储介质 - Google Patents

电池热失控预警方法、装置、车辆、设备及存储介质 Download PDF

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CN114295983A CN202111672361.7A CN202111672361A CN114295983A CN 114295983 A CN114295983 A CN 114295983A CN 202111672361 A CN202111672361 A CN 202111672361A CN 114295983 A CN114295983 A CN 114295983A
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Abstract

本申请公开了一种电池热失控预警方法、装置、车辆、设备及存储介质。该方法包括:基于预设的电池检测模型,预测电芯的目标温度和目标剩余使用寿命;根据目标温度和目标剩余使用寿命,确定电芯发生热失控的目标风险程度;根据预设的风险程度与预警策略的关联关系,确定与目标危险程度相关联的目标预警策略;按照目标预警策略进行预警。根据本申请实施例,可以根据预测到的目标温度和目标剩余使用寿命,对电芯按照发生热失控的风险进行分类,确定电芯为高风险电芯、中风险电芯或低风险电芯,进而根据不同的风险程度采用不同的预警策略进行预警,起到提前预警的目的,以便用户可以更早的采取措施来应对或预防电池热失控的发生,预警效果更佳。

Description

电池热失控预警方法、装置、车辆、设备及存储介质
技术领域
本申请属于电池热失控预警,尤其涉及一种电池热失控预警方法、装置、车辆、设备及存储介质。
背景技术
随着电池在增程车辆的应用,电池安全需引起重视,尤其是在高温、过充、过放、过流等条件引发的电池热失控故障,导致车辆起火被列为最严重故障。目前针对电池热失控预警方法通常是在电芯已经很接近热失控状态或者已发生热失控的情况下,才发出预警,此时电池包随时可能引发起火爆炸事故,预警效果较差。
发明内容
本申请实施例提供一种电池热失控预警方法、装置、车辆、设备及存储介质,以解决电池热失控预警效果较差的技术问题。
第一方面,本申请实施例提供一种电池热失控预警方法,方法包括:
基于预设的电池检测模型,预测电芯的目标温度和目标剩余使用寿命;
根据所述目标温度和所述目标剩余使用寿命,确定所述电芯发生热失控的目标风险程度;
根据预设的风险程度与预警策略的关联关系,确定与所述目标危险程度相关联的目标预警策略;
按照所述目标预警策略进行预警。
第二方面,本申请实施例提供了一种电池热失控预警装置,装置包括:
预测模块,用于基于预设的电池检测模型,预测电芯的目标温度和目标剩余使用寿命;
第一确定模块,用于根据所述目标温度和所述目标剩余使用寿命,确定所述电芯发生热失控的目标风险程度;
第二确定模块,用于根据预设的风险程度与预警策略的关联关系,确定与所述目标危险程度相关联的目标预警策略;
预警模块,用于按照所述目标预警策略进行预警。
第三方面,本申请实施例提供了一种车辆,车辆包括:
电池热失控预警装置,所述电池热失控预警装置用于实现上述的方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种电子设备,设备包括:
处理器以及存储有程序指令的存储器;
所述处理器执行所述程序指令时实现上述的方法。
第五方面,本申请实施例提供了一种存储介质,所述存储介质上存储有程序指令,所述程序指令被处理器执行时实现上述的方法。
第六方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时,使得所述电子设备执行上述方法。
本申请实施例的电池热失控预警方法、装置、设备及存储介质,能够基于预设的电池检测模型,预测电芯的目标温度和目标剩余使用寿命;根据目标温度和目标剩余使用寿命,确定电芯发生热失控的目标风险程度;根据预设的风险程度与预警策略的关联关系,确定与目标危险程度相关联的目标预警策略;按照目标预警策略进行预警。这样,可以根据预测到的目标温度和目标剩余使用寿命,对电芯按照发生热失控的风险进行分类,确定电芯为高风险电芯、中风险电芯或低风险电芯,进而根据不同的风险程度采用不同的预警策略进行预警,起到提前预警的目的,以便用户可以更早的采取措施来应对或预防电池热失控的发生,预警效果更佳。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍,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是本申请一个实施例提供的电池热失控预警方法的流程示意图;
图2是电池热失控预警方法中一种电化学阻抗谱的示意图;
图3是电池热失控预警方法中一种等效电路的示意图;
图4是电池热失控预警方法中电池容量与剩余使用寿命的关系示意图;
图5是电池热失控预警方法中电芯温度与相移角绝对值的关系示意图;
图6是本申请另一个实施例提供的电池热失控预警装置的结构示意图;
图7是本申请又一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例,为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及具体实施例,对本申请进行进一步详细描述。应理解,此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请,而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
为了解决现有技术问题,本申请实施例提供了一种电池热失控预警方法、装置、车辆、设备及存储介质。下面首先对本申请实施例所提供的电池热失控预警方法进行介绍。
图1示出了本申请一个实施例提供的电池热失控预警方法的流程示意图。如图1所示,该电池热失控预警方法可以包括如下步骤:
步骤101,基于预设的电池检测模型,预测电芯的目标温度和目标剩余使用寿命;
步骤102,根据目标温度和目标剩余使用寿命,确定电芯发生热失控的目标风险程度;
步骤103,根据预设的风险程度与预警策略的关联关系,确定与目标危险程度相关联的目标预警策略;
步骤104,按照目标预警策略进行预警。
上述各个步骤的具体实现方式将在下文中进行详细描述。
在本申请实施例中,电池热失控预警方法能够基于预设的电池检测模型,预测电芯的目标温度和目标剩余使用寿命;根据目标温度和目标剩余使用寿命,确定电芯发生热失控的目标风险程度;根据预设的风险程度与预警策略的关联关系,确定与目标危险程度相关联的目标预警策略;按照目标预警策略进行预警。这样,可以根据预测到的目标温度和目标剩余使用寿命,对电芯按照发生热失控的风险进行分类,确定电芯为高风险电芯、中风险电芯或低风险电芯,进而根据不同的风险程度采用不同的预警策略进行预警,起到提前预警的目的,以便用户可以更早的采取措施来应对或预防电池热失控的发生,预警效果更佳。
下面介绍上述各个步骤的具体实现方式。
在步骤101中,可以基于预设的电池检测模型,预测电芯的目标温度和目标剩余使用寿命,其中,预设的电池检测模型可以是等效电路模型、电化学模型、老化模型和热模型中的至少一种,可以基于这些模型预测到电芯的目标温度和目标剩余使用寿命。
示例地,可以基于等效电路模型辨识出电芯的直流内阻、容量、阻抗、开路电压、欧姆内阻等特征参数,然后基于这些特征参数估算得到电芯的荷电状态,并可以根据实时辨识的特征参数对荷电状态进行实时更新。还可以根据直流内阻与电池健康度的关系对电芯的电池健康度进行预测,进而可以根据电池健康度、容量和老化模型,预测出电芯的目标剩余使用寿命。另外,还可以基于电化学模型的阻抗谱预测电芯的内部温度,可以直接将基于电化学阻抗谱预测到的内部温度作为电芯的目标温度。
在一些示例中,为了保证电芯的目标温度预测更加准确,也可以基于热模型采用物理计算的方式预测得到电芯的内部温度,此时还可以结合电化学模型预测到的内部温度以及热模型预测到的内部温度共同确定电芯的目标温度。
在步骤102中,预测到电芯的目标温度和目标剩余使用寿命后,可以根据目标温度和目标剩余使用寿命,确定电芯发生热失控的目标风险程度。示例地,可以综合考虑电芯的目标温度和目标剩余使用寿命这两个因素,将电芯发生热失控的风险程度划分为高风险、中风险和低风险三个程度。
在步骤103中,不同的风险程度对应不同的预测策略,可以根据预设的风险程度与预警策略的关联关系,确定与目标危险程度相关联的目标预警策略。例如,若确定电芯发生热失控的目标风险程度为高风险,则可以将高风险相关联的预测策略作为目标预警策略。可以理解的是,风险程度与预警策略的关联关系可以是结合实际情况预先进行设定的。
在步骤104中,确定出与目标风险程度关联的目标预警策略后,可以按照目标预警策略进行预警。
在一些实施例中,预设的风险程度与预警策略的关联关系可以包括:
在风险程度为高风险的情况下,预警策略为:发送第一预警指令至车辆,第一预警指令用于指示车辆发出第一提示信息,第一提示信息用于提示用户逃离车辆;
在风险程度为中风险的情况下,预警策略为:发送第二预警指令至车辆,第二预警指令用于指示车辆发出第二提示信息,第二提示信息用于提示用户对车辆进行检修;
在风险程度为低风险的情况下,预警策略为:输出电芯的寿命曲线,寿命曲线基于预设的电池检测模型预测得到。
在本申请实施例中,若电芯发生热失控的目标风险程度为高风险,则可以认为电芯可能会发生热失控,存在电池包爆炸而引起车辆起火的风险。此时云平台可以生成第一预警指令,并将该第一预警指令发送至该电芯所在车辆的控制器,而车辆的控制器接收到第一预警指令后,可以生成第一提示信息,并控制车辆中的提示装置按照第一提示信息对应的预设提示方式发出提示,例如可以在中控屏上显示用于指示用户逃离车辆的信息,还可以伴随蜂鸣声等方式发出提示,具体提示方式此处不作具体限定。用户看到该提示后,可以及时采取措施并逃离乘员舱,进而保证人员的安全。
若电芯发生热失控的目标风险程度为中风险,则可以认为电芯虽然当前不会发生热失控,但是电芯状态较差,之后可能会发生热失控。此时云平台可以生成第二预警指令,并将该第二预警指令发送至该电芯所在车辆的控制器,而车辆的控制器接收到第二预警指令后,可以生成第二提示信息,并控制车辆中的提示装置按照第二提示信息对应的预设提示方式发出提示,例如可以在中控屏上显示用于指示用户对电池组进行检修和维护的信息。用户看到该提示后,能够及时对电池组进行检修和维护,还可以对中风险电芯的荷电状态以及充放电进行控制,进而能够起到保护中风险电芯,延缓中风险电芯发生热失控的时间。
若电芯发生热失控的目标风险程度为低风险,则可以认为电芯状态良好,短时间内不会发生热失控。此时云平台可以基于预设的电池检测模型获取到的相关参数生成低风险电芯的寿命曲线,具体可以是基于容量、电池健康度和剩余使用寿命等参数生成寿命曲线,该寿命曲线可以反映低风险电芯长期的使用寿命情况。云平台可以输出该寿命曲线,用户可以基于自身的需求查看寿命曲线,车辆中电池组的电芯状态,进而可以将寿命曲线作为参考,规范驾驶习惯及充放电习惯等,例如可以避免过充过放,从而有效延长低风险电芯的使用寿命。
在本申请实施例中,对于高风险电芯,可以提前预警,对于中风险电芯,可以及时检修维护,对于低风险电芯,则可以长期监控,从多个方面对电池热失控进行预防预警,对电池热失预警的效果更好。
可以理解的是,为了保证预警的实时性,对高风险电芯可以采用较高的频率进行检测,例如每10ms/次,对中风险和低风险电芯的监控频率可以稍低,例如中风险电芯可以1h/次,低风险可以1天/次。具体频率可以根据实际需求进行设定,此处不作具体限定。
在一些实施例中,上述步骤102可以具体执行如下步骤:
在目标温度大于或等于预设的温度阈值,或者,目标剩余使用寿命小于或等于预设的故障阈值的情况下,确定电芯发生热失控的目标风险程度为高风险;
在目标温度小于预设温度阈值,并且,目标剩余使用寿命大于故障阈值且小于或等于预设的第一寿命阈值的情况下,确定电芯发生热失控的目标风险程度为中风险;
在目标温度小于预设温度阈值,并且,目标剩余使用寿命大于第一寿命阈值的情况下,确定电芯发生热失控的目标风险程度为低风险。
在本申请实施例中,若电芯的目标温度大于或等于预设的温度阈值,或者,若电芯的目标剩余使用寿命小于或等于预设的故障阈值,则可以认为该电芯很可能会发生热失控,此时可以确定该电芯发生热失控的目标风险程度为高风险。若电芯的目标温度小于预设温度阈值,并且,电芯的目标剩余使用寿命大于故障阈值且小于或等于预设的第一寿命阈值,则可以认为该电芯当前不会发生热失控,但是之后可能会发生热失控,此时可以确定该电芯发生热失控的目标风险程度为中风险。若电芯的目标温度小于预设温度阈值,并且,电芯的目标剩余使用寿命大于第一寿命阈值,则可以认为该电芯短时间内都不会发生热失控,此时可以确定该电芯发生热失控的目标风险程度为低风险。
可以理解的是,预设温度阈值、预设的故障阈值和第一寿命阈值均可以结合实际情况根据经验值进行设定,例如,预设温度阈值可以为70℃,而针对电池的老化程度越高,其实际容量越低的特性,故障阈值和第一寿命阈值可以基于老化模型和电芯的实际容量确定,此处不作具体限定。
在一些实施例中,预设的电池检测模型可以包括电化学模型、等效电路模型和老化模型,上述步骤101可以具体执行如下步骤:
基于电化学模型,离线拟合得到第一电化学阻抗谱;
根据第一电化学阻抗谱,获取电芯的第一状态参数;
将第一状态参数输入至等效电路模型,辨别出第一特征参数,并预估得到第一荷电状态;
将第一特征参数输入至老化模型,预测电芯的第一电池健康度和第一剩余使用寿命;
基于第一电化学阻抗谱、第一荷电状态和第一电池健康度,预测电芯的第一温度;
将第一温度确定为电芯的目标温度,将第一剩余使用寿命确定为电芯的目标剩余使用寿命。
请参阅图2至图5,在本申请实施例中,电化学工作站可以基于采集到的电芯历史数据,基于电化学模型,离线拟合得到第一电化学阻抗谱,然后可以根据第一电化学阻抗谱,获取电芯的第一状态参数。其中第一状态参数可以包括单体电芯的电压、整个电池组的电压、单体电芯的电流、整个电池组的电流和整个电池包的温度等参数。示例地,每个电池组可以布置3~4个采集点,可以将采集点的温度数据输入到电池管理系统中,进而估算出该电池组的温度。
获取到第一状态参数后,可以将第一状态参数输入至等效电路模型中,然后可以基于现有的卡尔曼滤波算法和观测器算法在线辨别电芯的第一特征参数,也可以是基于现有的最小二乘法辨别电芯的第一特征参数,辨识出第一特征参数后,可以预估得到电芯的第一荷电状态,并基于观测器算法实时更新第一荷电状态。其中,第一特征参数可以包括直流内阻、容量、阻抗、开路电压、欧姆内阻等参数。具体特征参数辨识过程与荷电状态预估过程此处不作赘述。
如图3所示,等效电路模型可以是基于电化学阻抗的电路模型。可以理解的是,在等效电路模型中常相位角元件(Constant Phase Angle Element,CPE)的数量越多,模型的精度越高。因此,在本申请实施例中,可以选用3~9阶的等效电路模型,换而言之,等效电路模型中CPE的数量可以为3~9个。
辨识出第一特征参数后,还可以将第一特征参数输入至老化模型,预测电芯的第一电池健康度和第一剩余使用寿命。示例地,可以根据直流内阻或根据容量计算第一电池健康度。基于直流电阻定义的电池健康度(SOHR)的公式可以如公式(1)所示:
Figure BDA0003449904350000081
其中,REOL为电芯报废时的直流内阻,Rnow为当前老化状态下的直流内阻,Rnew为电芯出厂时的直流内阻。
基于容量定义的电池健康度(SOHC)的公式可以如公式(2)所示:
Figure BDA0003449904350000091
其中,C1为当前老化状态下的实际容量,C2为电芯出厂时的额定容量。
在一些示例中,计算第一电池健康度时,除了考虑基于直流内阻或容量预测到的电池健康度(即上述公式(1)或公式(2)计算得到的电池健康度)外,还可以结合考虑基于RSA模型计算得到的能量健康度。能量健康度(SOH(k))的公式可以如公式(3)所示:
SOH(k)=SOHInit(0)-degradation(k) (3)
其中,SOHInit(0)为初始能量健康度,degradation(k)为衰减量。其中衰减量(degradation(k))的公式可以如公式(4)所示:
Figure BDA0003449904350000092
其中,αji为存储降解系数,tij(k)为时间,βij为循环降解系数,eij(k)为排放能量,n为日历定律根号,m为循环定律根号。
得到能量健康度以及上述预测的电池健康度后,可以根据各自的权重系数计算得到电芯的第一电池健康度。第一电池健康度(SOH)的计算公式可以如公式(5)所示:
SOH=α(k)*SOH(k)+(1-α(k))*SOHR (5)
其中,SOH(k)为能量健康度,α(k)为能量健康度对应的权重系数,SOHR为直流电阻定义的电池健康度。可以理解的是,计算第一电池健康度也可以是将公式(5)中的SOHR替换为SOHC,其中SOHC为容量定义的电池健康度。
在一些示例中,可以先基于公式(1)计算电池健康度,然后可以基于公式(2)计算当前老化状态下的实际容量,结合图4,可以根据电芯的实际容量预测电芯的第一剩余使用寿命,并可以将该第一剩余使用寿命作为电芯的目标剩余使用寿命。
在另一些示例中,第一荷电状态也可以是基于电芯的剩余容量和电芯的实际容量计算得到。
预测到电芯的第一电池健康度和第一剩余使用寿命后,还可以基于第一电化学阻抗谱、第一荷电状态和第一电池健康度,预测电芯的第一温度。可以理解的是,电芯的荷电状态、电池健康度及内部温度变化都将在电化学阻抗谱中有所反映,故在实际预测过程中,为了准确估算电芯的温度,需排除荷电状态和电池健康度对估算结果的影响。
示例地,可以先将第一荷电状态和第一电池健康度输入至电化学模型中,对相移角绝对值进行预估,然后结合图5,可以根据相移角绝对值预测电芯的第一温度,并可以将第一温度作为电芯的目标温度。
可以理解的是,由于第一电化学阻抗谱是基于电芯的历史数据离线拟合得到的,而第一状态参数是从第一电化学阻抗谱获取的,因此,第一状态参数是可以反映出电芯长期状态的参数,进而基于第一状态参数获取到的第一特征参数、第一荷电状态、第一电池健康度、第一剩余使用寿命和第一温度等,也可以反映出电芯的长期情况。
在一些实施例中,上述将第一温度确定为电芯的目标温度,将第一剩余使用寿命确定为电芯的目标剩余使用寿命,具体可以执行如下步骤:
通过传感器实时采集电芯的第二状态参数;
根据第二状态参数,通过采集芯片输出常相位角元件的阻抗实部和阻抗虚部;
基于阻抗实部、阻抗虚部和电化学模型,在线拟合得到第二电化学阻抗谱;
将第二状态参数输入至等效电路模型,辨别出第二特征参数,并预估得到第二荷电状态;
将第二特征参数输入至老化模型,预测电芯的第二电池健康度和第二剩余使用寿命;
基于第二电化学阻抗谱、第二荷电状态和第二电池健康度,预测电芯的第二温度;
将第一温度和第二温度中的最大值确定为电芯的目标温度;
将第一剩余使用寿命和第二剩余使用寿命中的最小值确定为电芯的目标剩余使用寿命。
在本申请实施例中,为了使预测的目标温度和目标剩余使用寿命更准确,还可以结合考虑电芯的实时在线数据,并基于该实时在线数据对电芯的温度和剩余使用寿命进行预测。
示例地,可以通过传感器实时采集电芯的第二状态参数,其中第二状态参数可以包括在线采集到的单体电芯的电压、整个电池组的电压、单体电芯的电流、整个电池组的电流、整个电池包的温度和电芯的交流阻抗信号等参数。
采集到的第二状态参数后,可以通过采集芯片模拟不同高频、低频段区间,结合传感器采集到的交流阻抗信号,输出CPE的阻抗实部和阻抗虚部。其中,采集芯片可以是频率可选范围为mHz~Khz,更新率为~1hz,可以输出阻抗实部和阻抗虚部,且可测试超低阻值的芯片。
输出CPE的阻抗实部和阻抗虚部后,电池管理系统可以基于电化学模型、第二状态参数、阻抗实部和阻抗虚部,在线拟合得到第二电化学阻抗谱,然后可以基于第二状态参数得到第二特征参数、第二荷电状态、第二电池健康度、第二剩余使用寿命和第二温度。具体计算预测过程同前文一致,此处不作赘述。
可以理解的是,由于第二状态参数是采集芯片实时采集到的,而第二电化学阻抗谱是基于第二状态参数在线拟合得到的,因此,第二状态参数是可以反映出电芯实时状态的参数,进而基于第二状态参数获取到的第二特征参数、第二荷电状态、第二电池健康度、第二剩余使用寿命和第二温度等,也可以反映出电芯的实时情况。
预测到电芯的第二温度和第二剩余使用寿命后,可以将第一温度和第二温度中的最大值确定为电芯的目标温度,将第一剩余使用寿命和第二剩余使用寿命中的最小值确定为电芯的目标剩余使用寿命。这样,可以结合考虑电芯的长期情况和实时情况,可以确保电芯的目标温度和目标剩余使用寿命的准确性,从而保证正确识别电芯发生热失控的风险程度,以便及时采取正确的措施进行预警。
在一些实施例中,预设的电池检测模型还可以包括热模型,上述将第一温度和第二温度中的最大值确定为电芯的目标温度,具体可以执行如下步骤:
将第一温度和第二温度中的最大值确定为电芯的第三温度;
将第二状态参数输入至热模型,预测电芯的第四温度;
根据第三温度和第四温度,确定电芯的目标温度。
可以理解的是,根据能量守恒定律可知,电芯在充、放电过程中会产生的热量,这些热量一部分被电芯本身吸收导致电芯温度的升高,另一部分则通过与外界环境进行对流换热散失到外界环境中。在本申请实施例中,可以通过热模型来计算电芯吸收的充、放电过程中的热量,进而预测电芯温度。
示例地,还可以将采集芯片实时采集的第二状态参数输入至热模型中预测得到电芯的第四温度,还可以将第一温度和第二温度中的最大值确定为电芯的第三温度。换而言之,第三温度可以是基于电化学模型的化学手段预测得到的电芯温度,而第四温度可以是基于热模型的物理手段预测得到的电芯温度。
可以根据第三温度和第四温度,确定电芯的目标温度。示例地,可以计算第三温度与预设第一权重的第一乘积,计算第四温度与预设第二权重的第二乘积,然后将第一乘积与第二乘积相加,得到电芯的目标温度。其中预设第一权重和预设第二权重可以是结合实际情况进行标定得到,此处不作具体限制。
在本申请实施例中,电芯的目标温度可以是采用物理模型和化学模型相结合的手段预测得到,使得预测到的目标温度更准确,从而能够准确判断电芯为高风险电芯、中风险电芯或低风险电芯,进而能够根据正确的预警策略进行预警,预警效果更佳,
基于上述实施例提供的电池热失控预警方法,本申请还提供了一种电池热失控预警装置的实施例。
图6示出了本申请另一个实施例提供的电池热失控预警装置的结构示意图,为了便于说明,仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参照图6,电池热失控预警装置600可以包括:
预测模块601,用于基于预设的电池检测模型,预测电芯的目标温度和目标剩余使用寿命;
第一确定模块602,用于根据目标温度和目标剩余使用寿命,确定电芯发生热失控的目标风险程度;
第二确定模块603,用于根据预设的风险程度与预警策略的关联关系,确定与目标危险程度相关联的目标预警策略;
预警模块604,用于按照目标预警策略进行预警。
在一些实施例中,预设的风险程度与预警策略的关联关系可以包括:
在风险程度为高风险的情况下,预警策略为:发送第一预警指令至车辆,第一预警指令用于指示车辆发出第一提示信息,第一提示信息用于提示用户逃离车辆;
在风险程度为中风险的情况下,预警策略为:发送第二预警指令至车辆,第二预警指令用于指示车辆发出第二提示信息,第二提示信息用于提示用户对车辆进行检修;
在风险程度为低风险的情况下,预警策略为:输出电芯的寿命曲线,寿命曲线基于预设的电池检测模型预测得到。
在一些实施例中,第一确定模块602可以具体用于:
在目标温度大于或等于预设的温度阈值,或者,目标剩余使用寿命小于或等于预设的故障阈值的情况下,确定电芯发生热失控的目标风险程度为高风险;
在目标温度小于预设温度阈值,并且,目标剩余使用寿命大于故障阈值且小于或等于预设的第一寿命阈值的情况下,确定电芯发生热失控的目标风险程度为中风险;
在目标温度小于预设温度阈值,并且,目标剩余使用寿命大于第一寿命阈值的情况下,确定电芯发生热失控的目标风险程度为低风险。
在一些实施例中,预设的电池检测模型可以包括电化学模型、等效电路模型和老化模型,预测模块601可以包括:
离线拟合单元,用于基于电化学模型,离线拟合得到第一电化学阻抗谱;
获取单元,用于根据第一电化学阻抗谱,获取电芯的第一状态参数;
辨别单元,用于将第一状态参数输入至等效电路模型,辨别出第一特征参数,并预估得到第一荷电状态;
第一预测单元,用于将第一特征参数输入至老化模型,预测电芯的第一电池健康度和第一剩余使用寿命;
第二预测单元,用于基于第一电化学阻抗谱、第一荷电状态和第一电池健康度,预测电芯的第一温度;
确定单元,用于将第一温度确定为电芯的目标温度,将第一剩余使用寿命确定为电芯的目标剩余使用寿命。
在一些实施例中,上述确定单元可以包括:
采集子单元,用于通过传感器实时采集电芯的第二状态参数;
输出子单元,用于根据第二状态参数,通过采集芯片输出常相位角元件的阻抗实部和阻抗虚部;
在线拟合子单元,用于基于阻抗实部、阻抗虚部和电化学模型,在线拟合得到第二电化学阻抗谱;
辨别子单元,用于将第二状态参数输入至等效电路模型,辨别出第二特征参数,并预估得到第二荷电状态;
第一预测子单元,用于将第二特征参数输入至老化模型,预测电芯的第二电池健康度和第二剩余使用寿命;
第二预测子单元,用于基于第二电化学阻抗谱、第二荷电状态和第二电池健康度,预测电芯的第二温度;
第一确定子单元,用于将第一温度和第二温度中的最大值确定为电芯的目标温度;
第二确定子单元,用于将第一剩余使用寿命和第二剩余使用寿命中的最小值确定为电芯的目标剩余使用寿命。
在一些实施例中,预设的电池检测模型还可以包括热模型,上述第一确定子单元具体可以用于:
将第一温度和第二温度中的最大值确定为电芯的第三温度;
将第二状态参数输入至热模型,预测电芯的第四温度;
根据第三温度和第四温度,确定电芯的目标温度。
需要说明的是,上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容,与本申请方法实施例基于同一构思,是与上述电池热失控预警方法对应的装置,上述方法实施例中所有实现方式均适用于该装置的实施例中,其具体功能及带来的技术效果,具体可参见方法实施例部分,此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种车辆,车辆可以包括上述电池热失控预警装置。
图7示出了本申请又一个实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
设备可以包括处理器701以及存储有程序指令的存储器702。
处理器701执行程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
示例性的,程序可以被分割成一个或多个模块/单元,一个或者多个模块/单元被存储在存储器702中,并由处理器701执行,以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列程序指令段,该指令段用于描述程序在设备中的执行过程。
具体地,上述处理器701可以包括中央处理器(CPU),或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC),或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器702可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制,存储器702可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive,HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus,USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,存储器702可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下,存储器702可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中,存储器702是非易失性固态存储器。
存储器可包括只读存储器(ROM),随机存取存储器(RAM),磁盘存储介质设备,光存储介质设备,闪存设备,电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此,通常,存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)可读存储介质(例如,存储器设备),并且当该软件被执行(例如,由一个或多个处理器)时,其可操作来执行参考根据本公开的一方面的方法所描述的操作。
处理器701通过读取并执行存储器702中存储的程序指令,以实现上述实施例中的任意一种方法。
在一个示例中,电子设备还可包括通信接口703和总线710。其中,处理器701、存储器702、通信接口703通过总线710连接并完成相互间的通信。
通信接口703,主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线710包括硬件、软件或两者,将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制,总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,总线710可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线,但本申请考虑任何合适的总线或互连。
另外,结合上述实施例中的方法,本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有程序指令;该程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种方法。
本申请实施例另提供了一种芯片,所述芯片包括处理器和通信接口,所述通信接口和所述处理器耦合,所述处理器用于运行程序或指令,实现上述方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
应理解,本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
本申请实施例提供一种计算机程序产品,该程序产品被存储在存储介质中,该程序产品被至少一个处理器执行以实现如上述方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
需要明确的是,本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见,这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中,描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是,本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤,本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后,作出各种改变、修改和添加,或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能模块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时,其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时,本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中,或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路,等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网格被下载。
还需要说明的是,本申请中提及的示例性实施例,基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是,本申请不局限于上述步骤的顺序,也就是说,可以按照实施例中提及的顺序执行步骤,也可以不同于实施例中的顺序,或者若干步骤同时执行。
上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解,流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器,以产生一种机器,使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解,框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合,也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现,或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。应理解,本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电池热失控预警方法,其特征在于,包括:
基于预设的电池检测模型,预测电芯的目标温度和目标剩余使用寿命;
根据所述目标温度和所述目标剩余使用寿命,确定所述电芯发生热失控的目标风险程度;
根据预设的风险程度与预警策略的关联关系,确定与所述目标危险程度相关联的目标预警策略;
按照所述目标预警策略进行预警。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设的风险程度与预警策略的关联关系包括:
在所述风险程度为高风险的情况下,所述预警策略为:发送第一预警指令至车辆,所述第一预警指令用于指示所述车辆发出第一提示信息,所述第一提示信息用于提示用户逃离所述车辆;
在所述风险程度为中风险的情况下,所述预警策略为:发送第二预警指令至所述车辆,所述第二预警指令用于指示所述车辆发出第二提示信息,所述第二提示信息用于提示用户对所述车辆进行检修;
在所述风险程度为低风险的情况下,所述预警策略为:输出所述电芯的寿命曲线,所述寿命曲线基于所述预设的电池检测模型预测得到。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标温度和所述目标剩余使用寿命,确定所述电芯发生热失控的目标风险程度,包括:
在所述目标温度大于或等于预设的温度阈值,或者,所述目标剩余使用寿命小于或等于预设的故障阈值的情况下,确定所述电芯发生热失控的目标风险程度为高风险;
在所述目标温度小于所述预设温度阈值,并且,所述目标剩余使用寿命大于所述故障阈值且小于或等于预设的第一寿命阈值的情况下,确定所述电芯发生热失控的目标风险程度为中风险;
在所述目标温度小于所述预设温度阈值,并且,所述目标剩余使用寿命大于所述第一寿命阈值的情况下,确定所述电芯发生热失控的目标风险程度为低风险。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设的电池检测模型包括电化学模型、等效电路模型和老化模型;
所述基于预设的电池检测模型,预测所述电芯的目标温度和目标剩余使用寿命,包括:
基于所述电化学模型,离线拟合得到第一电化学阻抗谱;
根据所述第一电化学阻抗谱,获取电芯的第一状态参数;
将所述第一状态参数输入至所述等效电路模型,辨别出第一特征参数,并预估得到第一荷电状态;
将所述第一特征参数输入至所述老化模型,预测所述电芯的第一电池健康度和第一剩余使用寿命;
基于所述第一电化学阻抗谱、所述第一荷电状态和所述第一电池健康度,预测所述电芯的第一温度;
将所述第一温度确定为所述电芯的目标温度,将所述第一剩余使用寿命确定为所述电芯的目标剩余使用寿命。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述第一温度确定为所述电芯的目标温度,将所述第一剩余使用寿命确定为所述电芯的目标剩余使用寿命,包括:
通过传感器实时采集所述电芯的第二状态参数;
根据所述第二状态参数,通过采集芯片输出常相位角元件的阻抗实部和阻抗虚部;
基于所述阻抗实部、所述阻抗虚部和所述电化学模型,在线拟合得到第二电化学阻抗谱;
将所述第二状态参数输入至所述等效电路模型,辨别出第二特征参数,并预估得到第二荷电状态;
将所述第二特征参数输入至所述老化模型,预测所述电芯的第二电池健康度和第二剩余使用寿命;
基于所述第二电化学阻抗谱、所述第二荷电状态和所述第二电池健康度,预测所述电芯的第二温度;
将所述第一温度和所述第二温度中的最大值确定为所述电芯的目标温度;
将所述第一剩余使用寿命和所述第二剩余使用寿命中的最小值确定为所述电芯的目标剩余使用寿命。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述预设的电池检测模型还包括热模型;
所述将所述第一温度和所述第二温度中的最大值确定为所述电芯的目标温度,包括:
将所述第一温度和所述第二温度中的最大值确定为所述电芯的第三温度;
将所述第二状态参数输入至所述热模型,预测所述电芯的第四温度;
根据所述第三温度和所述第四温度,确定所述电芯的目标温度。
7.一种电池热失控预警装置,其特征在于,
预测模块,用于基于预设的电池检测模型,预测电芯的目标温度和目标剩余使用寿命;
第一确定模块,用于根据所述目标温度和所述目标剩余使用寿命,确定所述电芯发生热失控的目标风险程度;
第二确定模块,用于根据预设的风险程度与预警策略的关联关系,确定与所述目标危险程度相关联的目标预警策略;
预警模块,用于按照所述目标预警策略进行预警。
8.一种车辆,其特征在于,所述车辆包括:电池热失控预警装置,所述电池热失控预警装置用于实现如权利要求1-6任意一项所述的方法。
9.一种电子设备,其特征在于,所述设备包括:处理器以及存储有程序指令的存储器;
所述处理器执行所述程序指令时实现如权利要求1-6任意一项所述的方法。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有程序指令,所述程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述的方法。
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