CN115267563A - 通过检测异常电池电压和soc退化进行热失控预测 - Google Patents

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Abstract

一种用于监控车辆电池组中热失控的发生的车辆、系统和方法。该系统包括多个电压传感器和处理器。多个电压传感器获得电池组的多个电池单元的每一个处的多个电压测量值。处理器被配置为基于多个电压测量值确定平均值，将从所选电池单元获得的电压测量值与平均值进行比较，并且当来自所选电池单元的电压测量值与平均值之间的差大于或等于预测阈值时，生成通知信号。

Description

通过检测异常电池电压和SOC退化进行热失控预测
技术领域
本发明涉及一种用于监测电池组中热失控的发生的系统和方法，尤其涉及一种用于预测热失控开始的系统和方法，以便允许采取预防措施。
背景技术
电动车辆使用采用多个电池单元的电池组运行。如果电池单元发生内部短路，这些电池单元会自放电。短路中的电流会导致电池单元的温度升高，这又会降低内部短路电阻，从而允许短路电流增加。这种反馈回路会导致失去控制的加热状态，称为热失控或TRA。如果任其发展，热失控会导致电池故障。因此，期望提供能够预测即将发生的热失控的预测能力，以便在对电池组以及电动车辆造成损害之前采取预防措施。
发明内容
在一个示例性实施例中，公开了一种监测电池组中热失控的发生的方法。在电池组的多个电池单元的每一个上获得多个电压测量值。基于多个电压测量值确定平均值。将从所选电池单元获得的电压测量值与平均值进行比较。当来自所选电池单元的电压测量值和平均值之间的差大于或等于预测阈值时，产生通知信号。
除了这里描述的一个或多个特征之外，预测阈值是多个电压测量值的标准偏差的倍数。该方法还包括从电压测量值确定电压参数，其中该电压参数是所选电池单元的电压、所选电池单元的电压残余、所选电池单元的电量状态、所选电池单元的电压随时间的变化率以及所选电池单元的电量状态随时间的变化率中的一个。该方法还包括在同一时间步长获得多个电压测量值和来自所选电池单元的电压测量值。该方法还包括将所选电池单元在时间窗口上的电压变化率与预测阈值进行比较，并且预测阈值基于时间窗口上电池组的平均电压和电池组的容量。该方法还包括根据所选电池单元的电量状态与平均值的偏差随时间的变化来确定所选电池单元内的短路电阻，其中偏差的变化是使用单元平衡校正来确定的。该方法还包括校正由于电池单元平衡引起的所选电池单元的自然放电的电压。
在另一个示例性实施例中，公开了一种用于监测车辆电池组中热失控的发生的系统。该系统包括多个电压传感器和处理器。多个电压传感器获得电池组的多个电池单元的每一个处的多个电压测量值。处理器被配置为基于多个电压测量值确定平均值，将从所选电池单元获得的电压测量值与平均值进行比较，并且当来自所选电池单元的电压测量值与平均值之间的差大于或等于预测阈值时，生成通知信号。
除了这里描述的一个或多个特征之外，预测阈值是多个电压测量值的标准偏差的倍数。该处理器还被配置成根据电压测量值来确定电压参数，其中该电压参数是所选电池单元的电压、所选电池单元的电压残余、所选电池单元的电量状态、所选电池单元的电压随时间的变化率以及所选电池单元的电量状态随时间的变化率中的一个。根据权利要求8所述的系统，其中，所述多个电压传感器还被配置为在同一时间步长获得所述多个电压测量值和来自所选电池单元的电压测量值。该处理器还被配置为将所选电池单元在时间窗口上的电压变化率与预测阈值进行比较，并且预测阈值基于时间窗口上电池组的平均电压和电池组的容量。所述处理器还被配置为根据所选电池单元的电量状态与平均值的偏差随时间的变化来确定所选电池单元的电阻，其中所述偏差的变化是使用单元平衡校正来确定的。所述处理器还被配置为校正由于电池单元平衡导致的所选电池单元的自然放电的电压。
在又一示例性实施例中，公开了一种车辆。该车辆包括电池组、多个电压传感器和处理器。电池组包括多个电池单元。多个电压传感器获得多个电池单元的每一个的多个电压测量值。处理器被配置为基于多个电压测量值确定平均值，将从所选电池单元获得的电压测量值与平均值进行比较，并且当来自所选电池单元的电压测量值与平均值之间的差大于或等于预测阈值时，生成通知信号。
除了这里描述的一个或多个特征之外，预测阈值是多个电压测量值的标准偏差的倍数。该处理器还被配置成根据电压测量值来确定电压参数，其中该电压参数是所选电池单元的电压、所选电池单元的电压残余、所选电池单元的电量状态、所选电池单元的电压随时间的变化率以及所选电池单元的电量状态随时间的变化率中的一个。所述多个电压传感器还被配置成在同一时间步长获得所述多个电压测量值和来自所选电池单元的电压测量值。该处理器还被配置为将所选电池单元在时间窗口上的电压变化率与预测阈值进行比较，并且预测阈值基于时间窗口上电池组的平均电压和电池组的容量。所述处理器还被配置为根据所选电池单元的电量状态与平均值的偏差随时间的变化来确定电池单元的电阻，其中所述偏差的变化是使用单元平衡校正来确定的。
当结合附图时，从以下详细描述中，本公开的上述特征和优点以及其他特征和优点将变得显而易见。
附图说明
其他特征、优点和细节仅通过示例的方式出现在以下详细描述中，详细描述参考附图，其中：
图1示出了说明性实施例中的电动车辆；
图2示出了电动车辆的电池单元的示意图；
图3示出了代表短路情况下的电池单元的电路图；
图4示出了具有内部短路的电池单元的电池单元温度和时间之间的关系的说明性曲线图；
图5示出了示出电池单元电压随时间演变的说明性曲线图；
图6示出了说明用于检测内部短路然后通过测量电池单元电压来预测热失控的方法的曲线图；
图7示出了图示用于从电池单元电压的残余检测内部短路和相关联的热失控情况的方法的曲线图；
图8示出了用于预测图6和7所示的热失控状况的方法的流程图；
图9示出了电池组的说明性充电曲线图；
图10示出了说明可以产生警报或通知信号的情况的曲线图；
图11是描绘了作为电池单元的电量状态的函数的电池单元的开路电压的曲线图；
图12是描绘了作为电池单元的开路电压的函数的电池单元的电量状态的曲线图；
图13示出了说明用于测量电池单元中的电压降的第二方法的曲线图；
图14示出了说明用于确定内部短路电阻的存在的第三种方法的曲线图；
图15示出了根据电池单元充电阶段的变化预测热失控的方法的流程图；和
图16示出了用于预测热失控状况并提供警报的方法的流程图。
具体实施方式
以下描述本质上仅是示例性的，并不旨在限制本公开、其应用或用途。应当理解，在所有附图中，相应的附图标记表示相同或相应的部件和特征。
根据示例性实施例，图1示出了电动车辆100。电动车辆100包括电池组102、使用由电池组供应的电力运行的电负载108、以及监控电池组的控制系统110。电池组102包括多个电池单元104a……104n。多个电压传感器106a……106n分别从多个电池单元104a……104n获得电压测量值，并将电压测量值传输到控制系统110。
电负载108可以包括电动车辆100的电机和/或其他电气部件，例如仪表板灯、外部灯、娱乐系统等。控制系统110包括处理器112和存储有各种程序或指令116的记忆存储装置114。处理器112可以从存储器存储设备114访问程序或指令，并运行程序或指令以执行这里公开的各种操作，用于预测热失控(TRA)的开始，并产生适当的警报或采取适当的行动。
控制系统110与警报通知单元118通信，并且可以在基于本文公开的计算预测到热失控事件时通知警报通知单元。在一个实施例中，警报通知单元118可以向诸如
Figure BDA0003617936630000041
的远程服务器120发送通知信号。远程服务器120可以通过向诸如消防队员的本地应急单位报警来响应通知信号。在其他实施例中，警报通知单元118可以向车辆驾驶员提供视觉信号或者发出警报。在各种实施例中，不是生成警报，而是可以在以后将数据发送到远程服务器120进行处理和查看。
图2示出了电池单元(例如，电池单元104a)的示意图200。电池单元104a包括阴极202、阳极204和将阴极与阳极隔开的绝缘介质206。绝缘介质206防止电流在阴极202和阳极204之间流动。示意图200还示出了穿过绝缘介质206的短路208，该短路208可由于绝缘介质的退化或者由于电池单元104a的过度使用而发生。
图3示出了代表短路情况下的电池单元104a的电路图300。电路图300包括电压源302、电池单元的内部电阻R 304和由于内部短路引起的内部短路电阻RSC 306。电路图300的电池端电压Vt在等式(1)中给出：
Figure BDA0003617936630000051
其中VOC是电池的开路电压。VOC取决于给定时间步长k下电池的电量状态(SOC)。给定时间下电量状态的变化由等式(2)给出：
Figure BDA0003617936630000052
其中SOC(k+1)是第(k+1)个时间步长的电量状态，SOC(k)是第k个时间步长的电量状态。Cap是电池单元的单元容量，dt是第k个时间步长和第k+1个时间步长之间的采样时间间隔。等式(2)可以重新排列，以解决内部短路电阻，如等式(3)所示。：
Figure BDA0003617936630000053
图4示出了在具有内部短路的电池单元的说明性实施例中电池单元温度和时间之间的关系的曲线图400。时间以秒为单位沿横坐标显示，温度以摄氏度为单位沿纵坐标轴显示。内部短路电阻为RSC＝0.39Ω。等式(4)中给出了电池单元的热传递等式。：
Figure BDA0003617936630000054
其中Mb是电池单元质量，Cpb是热系数，Tb是电池单元的温度，Tc是冷却剂温度，Ti是相邻电池单元的温度，hA是传热系数或热传导系数。使用时，电池的温度会随着时间的推移而升高。点402表示发生热失控的温度。
图5示出了曲线图500，所述曲线图示出了在说明性实施例中电池单元电压随时间的演变。时间以秒为单位沿横坐标显示，电压沿纵坐标轴显示。第一曲线502示出了正常电池单元的电压。第二曲线504示出了具有内部短路的电池单元的电压。随着时间的推移，具有内部短路的电池单元的电压(即，第二曲线504)偏离正常电池单元的电压(即，第一曲线502)。曲线图500示出了发生了内部短路的故障时间506和由于故障时间506处的内部短路而发生TRA的TRA时间508。时间窗口510标记了可以测量电压以预测TRA开始的时间间隔。
图6示出了曲线图600，其示出了用于检测内部短路然后通过测量电池单元电压来预测热失控的方法。时间以秒为单位沿横坐标显示，电压沿纵坐标轴显示。图表600包括来自电池组的正常电池单元的一组电压602。曲线图600还示出了具有各种内部短路电阻RSC的电池单元的电压。电压曲线604对应于RSC＝0.3Ω。电压曲线606对应于RSC＝0.43Ω。电压曲线608对应于RSC＝0.88Ω。电压曲线610对应于RSC＝2Ω。电压曲线612对应于RSC＝7Ω。电压曲线614对应于Rsc＝15Ω。点618表示电压曲线608上发生热失控的时间。
时间窗口620用于确定内部短路的存在。时间窗口620可以是移动时间窗口，并且包括后时间边缘622和当前时间边缘624，它们彼此保持选定的持续时间。在一个实施例中，使用在当前时间边缘624获得的测量来执行计算。
在当前时间边缘624获得电池组中“n”个电池中每一个的电压测量值。从电压中确定平均值或平均电压。基于平均电压和关于平均电压的标准偏差建立多个预测阈值。在各种实施例中，预测阈值与平均值相隔标准偏差的整数倍。然而，这不是本发明的必要限制。出于说明的目的，第一预测阈值630位于距平均值3σ处，第二预测阈值632位于距平均值4σ处，第三预测阈值634位于距平均值6σ处。多个预测阈值用于测试导致热失控的条件。对照预测阈值测试每个电池单元电压。如果电池单元电压之一超出平均电压的量大于多个预测阈值，则产生警报。
作为示例，电压曲线612在当前时间边缘处在第二预测阈值632和第三预测阈值634之间，如点636所示。这种情况下不会产生警报。在另一个例子中，如点638所示，电压曲线608在当前时间边缘在第三预测阈值634之外，因此产生警报。
在一个实施例中，仅使用在当前时间边缘624处获得的电压测量值来确定平均电压。在另一个实施例中，使用在时间窗口620期间(即，在后时间边缘622和当前时间边缘624之间)获得的电压测量值来确定平均电压和标准偏差σ，以便提供更精确的平均电压。
图7示出了曲线图700，其示出了用于从电池单元电压残余检测内部短路和相关联的热失控情况的方法。时间以秒为单位沿横坐标显示，残余值沿纵坐标轴显示。
第i个时间步长的第j个电池单元的残余由电池单元电压和第i个时间步长的电池模块或电池组中的一组电池单元的电压平均值之间的差给出，如等式(5)所示：
rj(i)＝Vj(i)-Vmean(i) 等式(5)
其中j＝1……n，且n是电池模块或电池组中电池单元的数量。图表700包括电池组的正常电池单元的残余的残余组702。从n个电池单元的残余中导出平均值或平均残余。曲线图700还示出了具有各种内部短路电阻RSC的电池单元的残余。残余曲线708对应于RSC＝0.3欧姆。残余曲线710对应于RSC＝0.43欧姆。残余曲线712对应于RSC＝0.88欧姆。残余曲线714对应于RSC＝2欧姆。残余曲线716对应于RSC＝7欧姆。残余曲线718对应于RSC＝15欧姆。
时间窗口720示出了一个时间间隔，在该时间间隔上可以获得测量值以执行用于预测TRA开始的计算。时间窗口720包括后时间边缘722和当前时间边缘724。使用残余的计算与图6中关于电池单元电压的描述相同。
图7中显示的预测阈值是平均残余的标准偏差的整数倍。多个预测阈值用于测试导致热失控的条件。基于平均残余和关于平均残余的标准差建立预测阈值。在各种实施例中，预测阈值与平均残余相隔标准偏差的整数倍。然而，这不是本发明的必要限制。出于说明的目的，第一残余预测阈值704位于4σ，第二残余预测阈值706位于6σ。对照预测阈值测试每个电池单元的残余。如果残余之一超出平均电压的量大于预测阈值，则产生警报。
图8示出了用于预测如图6和7所示的热失控状况的方法的流程图800。该方法开始于框802。在框804，该方法测试高电压触点是否断开或者电池的恒流充电是否正在发生。如果这些条件不存在，则该方法循环回到框802。如果任一条件存在，该方法进行到框806。在框806中，基于从电池组获得的电压测量值来计算平均值和标准偏差。平均值和标准偏差基于在时间窗口的当前时间边缘获得的测量值。在框808中，基于标准偏差设置预测阈值。为了说明的目的，建立了三个预测阈值。对照在框808中建立的预测阈值来测试每个电池电压或残余，以确定TRA状况是否存在。
框810、812和814提供了电池电压或残余的测试循环。在框810中，将电池电压或残余与第一预测阈值进行比较。如果电压或残余小于或等于第一预测阈值，则该方法循环回到框810。如果电池电压或残余大于第一预测阈值，则该方法继续到框812。在框812中，将电池电压或残余与第二预测阈值进行比较。如果电压或残余小于或等于第二预测阈值，则该方法循环回到框812。如果电池电压或残余大于第二预测阈值，则该方法继续到框814。在框814中，将电池电压或残余与第三预测阈值进行比较。如果电压或残余小于或等于第三预测阈值，则该方法循环回到框814。如果电池电压或残余大于第三预测阈值，则该方法继续到框816。当在框810、812和814中测试电池电压或残余时，测量循环时间dt以确定电池电压通过预测阈值需要多长时间。
在框816中，执行测试以确定测试循环的有效性。如果循环时间dt小于或等于选定的时间阈值，则该方法进行到框818，在框818中确定预测测试无效。在各种实施例中，所选时间阈值可以是预定的几分之一秒。如果在框816中，循环时间dt大于选定的时间阈值，则该方法进行到框820。在框820中，产生警报，并且如果电池正在充电，则充电过程停止。
图9示出了电池组的说明性充电曲线图900。时间以秒为单位沿横坐标显示，电压沿纵坐标轴显示。组曲线902示出了电池组的多个正常电池单元的充电电压。曲线904示出了具有内部短路电阻的电池单元的充电电压。点906表示热失控发生的时间。点908表示可以使用这里公开的方法产生警报的时间。显然，可以在热失控之前发出警报，以便有足够的时间采取预防措施。在说明性充电曲线图900中，在热失控之前大约1500秒(大约25分钟)提供警告。
图10示出了曲线图1000，其示出了可以产生警报或通知信号的情况。时间以秒为单位沿横坐标显示，电压沿纵坐标轴显示。组曲线1002示出了电池组的多个正常电池单元随时间的充电电压残余。曲线1004示出了接近热失控的电池单元。曲线1004在大约2400秒时越过最外面的预测阈值1006以产生警报。
图11是曲线图1100，描绘了作为电池单元的电量状态SOC的函数的电池单元的开路电压VOC。曲线图1100的曲线表示用于从电量状态转换到电压测量值的函数fsoc2voc。图12是曲线图1200，描绘了作为电池单元的开路电压VOC的函数的电池单元的电量状态SOC。曲线图1200的曲线表示用于从电压测量值转换到电量状态的函数fvoc2soc。图11和12的曲线由电池化学性决定。
图13示出了曲线图1300，其示出了用于测量电池单元中的电压降的第二方法。第二方法使用在一个时间间隔内获得的两个不同时间步长处的电压测量值，并通过将该时间间隔内的电压变化与一个或多个预测阈值进行比较来确定TRA。预测阈值部分基于一段时间内电压测量值的平均值
曲线图1300示出了电池组的第j个电池单元的电压测量值。电压测量值以周期间隔获得，如V(1)、V(2)、V(3)、…V(i)所示，其中V(i)是第i次测量值。分隔两个在时间上相邻的电压测量值的基本时间间隔是时间间隔ΔT。因此，在第i个时间步长获得的电压V(i)与在第一个时间步长获得的第一电压V(1)相隔iΔT。
一旦获得测量值，如果电池内部正在进行电池单元平衡，则会针对自然放电对电压进行校正。对于电压测量值V(i)，使用图12所示的函数来确定相应的电量状态SOC(i)。然后，通过等式(6)所示的步骤，从SOC(i)中消除自然电池放电的影响：
SOC(i)→SOC(i)+Ah(i)/Cap 等式(6)
其中Ah(i)是自然放电的平衡安培小时数(Ah)，Cap是电池容量。然后使用图11所示的函数从校正后的SOC确定校正后的电压。计算电池电压在时间窗口i*ΔT内的变化，如等式(7)所示。：
dV(i)＝V(i+1)-V(1) 等式(7)
例如，dV(1)＝V(2)-V(1)和dV(3)＝V(3)-V(1)
在一个实施例中，可以使用来自模块或电池组中的多个电池单元的电压来确定平均值dVm(i)。如果平均值dVm(i)相当大或大于选定的阈值，则可以在确定时间间隔之间的变化率之前，从每个电压测量值中减去该值。
为了监测电池单元的内部短路，针对等式(8)中所示的预测阈值Thr测试第i个时间步长处第j个电池单元的电压降速率dVj(i)：
Figure BDA0003617936630000091
其中预测阈值在等式(8)的右手侧。Cap是电池单元的单元容量，并且x是指定的单元短路电阻，诸如约500Ω。在一个实施例中，平均电压由等式(9)给出：
Figure BDA0003617936630000092
在另一个实施例中，阈值Thr是电池模块或电池组中的n个电池单元上的电压降的平均值与标准偏差σ的倍数之间的差，如等式(10)所示：
Figure BDA0003617936630000093
类似的计算可以通过使用电量状态(SOC)的下降率来确定。使用图12中表示的函数从电压测量值确定SOC，如等式(11)的函数所示。
SOC(i)＝fvoc2soc(V(i)) 等式(11)
因此，SOC的变化由等式(12)给出：
dSOCj(i)＝fvoc2soc(Vj(i))-fvoc2soc(Vj(1)) 等式(12)
类似于电压降方法，如果电池组的电池平衡正在进行，电池平衡引起的自然放电量将从等式(11)所示的确定的电量状态中被去除。在计算等式(12)中SOC的变化之前。电池单元的SOC随时间帧的变化与预测阈值进行比较，如等式(13)所示：
Figure BDA0003617936630000101
如果dSOCj(i)大于阈值，则生成警报。在另一实施例中，阈值基于电池组的所有电池单元上的平均ΔSOC(dSOC)与ΔSOC的标准偏差的倍数之间的差，如等式(14)中所示。
Figure BDA0003617936630000102
图14示出了图示用于确定内部短路电阻的存在的第三方法的曲线图1400。针对电池组的‘n’个电池单元中的每一个在第一时间(例如，约400秒)及第二时间(例如，约1600秒)处获得电压测量值。使用图12中表示的函数从电压确定第j个电池单元在第i个时间步长的电量状态SOCj(i)。
图15示出了用于根据电池单元的充电阶段的变化来预测TRA的方法的流程图1500。在框1502处，针对电池组的‘n’个电池单元和第一采样时间(i＝1)获得电压测量。在框1504处，针对‘n’个单元中的每一个确定i＝1(SOCj(1))处的电量状态。在框1506处，确定‘n’个单元的平均电量状态值，并且确定‘n’个单元的SOC的偏差，如等式(15)中给出的：
Figure BDA0003617936630000103
其中dSOCj(1)是在时间i＝1时第j个单元的电量状态的偏差，
Figure BDA0003617936630000104
是在时间i＝1时‘n’个单元的平均电量状态，并且SOCj(1)是在时间i＝1时第j个单元的SOC。
在框1508处，在第二采样时间(i＝2)获得‘n’个单元的电压测量值。在框1510处，针对‘n’个单元中的每一个确定i＝2处的电量状态(SOCj(2))。在框1512处，确定‘n’个单元的平均电量状态值，并且确定‘n’个单元中的每个单元的SOC的偏差，如等式(16)中给出的：
Figure BDA0003617936630000111
其中dSOCj(2)是在时间i＝2时第j个单元的电量状态的偏差，
Figure BDA0003617936630000112
是在时间i＝2时‘n’个单元的平均电量状态，并且SOCj(2)是在时间i＝2时第j个单元的SOC。
在框1514中，确定在时间i＝1和时间i＝2之间电量状态的变化。单元平衡对单个单元的影响可以基于在时间间隔Δt上使用基于安培小时的平衡百分比来补偿。在一个实施例中，平衡百分比在等式(17)中给出：
Figure BDA0003617936630000113
其中，Ahr(j)是第j个单元的平衡安培小时，
Figure BDA0003617936630000114
是电池组的‘n’个电池单元的平均安培小时，Cap是电池单元容量。第j个单元的dSOCs的变化在等式(18)中给出：
ddSOC(j)＝dSOCj(2)-dSOCj(1)+BalPct 等式(18)
在框1516中，然后根据等式(18)的结果计算短路电阻R，如等式(19)所示：
Figure BDA0003617936630000115
在框1518中，将每个短路电阻Rj与电阻阈值进行比较，并且如果Rj小于电阻阈值，则产生警报，指示短路。
图16示出了用于预测热失控状况并提供警报的第二方法的流程图1600。该方法应用于每个单元，并在框1602处开始。在框1604处，该方法测试高压触点是否断开或者电池的恒流充电是否正在发生。如果这些不存在，则该方法循环回到框1602。如果存在任一条件，则该方法进行到框1606。在框1606中，基于从电池组获得的测量值来计算平均值和标准偏差。该测量是由等式(7)计算的电池单元的电压差。在一个实施例中，平均值可以是模块或电池组中的所有单元的电压差的平均值，并且标准偏差是这些电压差的标准偏差。在框1608中，基于校准或基于标准偏差来设置预测阈值。阈值可以是例如等式(8)和(10)的预测阈值，或是其衍生物。在框1610中，在不同时间间隔(i·ΔT)测量‘n’个单元的电压偏差。在框1612中，相对于阈值测量时间(i)处的单元的偏差。如果偏差小于阈值，则该方法进行到框1614，在所述框1614中将时间间隔增加一个时间步长。从框1614，该方法循环回到框1612。如果偏差大于阈值，则该方法进行到框1616，在所述框1616中生成警报。图16中的类似预测流程图可以应用于电量状态的偏差，其中基于电压的偏差的方法dV(i)可以用dSOC(i)代替，并且针对等式(13)和(14)中的阈值进行测试。
虽然已经参考示例性实施例描述了上述公开，但是本领域技术人员将理解，在不脱离其范围的情况下，可以进行各种改变并且等同物可以替代其元件。此外，在不脱离本公开的实质范围的情况下，可以进行许多修改以使特定的情况或材料适应本公开的教导。因此，意图是本公开不限于所公开的特定实施例，而是将包括落入其范围内的所有实施例。

Claims (10)

1.一种监控电池组中热失控的发生的方法，包括：
获得电池组的多个电池单元中的每一个处的多个电压测量值；
基于所述多个电压测量值确定平均值；
将从所选电池单元获得的电压测量值与平均值进行比较；和
当来自所选电池单元的电压测量值和平均值之间的差大于或等于预测阈值时，产生通知信号。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括从电压测量值确定电压参数，其中所述电压参数是以下之一：(I)所选电池单元的电压；(ii)所选电池单元的电压残余；(iii)所选电池单元的电量状态；(iv)所选电池单元的电压随时间的变化率；以及(v)所选电池单元的电量状态随时间的变化率。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括在同一时间步长获得多个电压测量值和来自所选电池单元的电压测量值。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括将所选电池单元在一时间窗口上的电压变化率与预测阈值进行比较，其中预测阈值基于时间窗口上电池组的平均电压和电池组的容量。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括根据所选电池单元的电量状态与平均值的偏差随时间的变化来确定所选电池单元内的短路电阻，其中所述偏差的变化是使用单元平衡校正来确定的。
6.一种用于监控车辆电池组中热失控的发生的系统，包括：
多个电压传感器，用于获得电池组的多个电池单元的每一个处的多个电压测量值；和
处理器，被配置为：
基于所述多个电压测量值确定平均值；
将从所选电池单元获得的电压测量值与平均值进行比较；和
当来自所选电池单元的电压测量值和平均值之间的差大于或等于预测阈值时，产生通知信号。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述处理器还被配置为根据电压测量值来确定电压参数，其中，所述电压参数是以下之一：(I)所选电池单元的电压；(ii)所选电池单元的电压残余；(iii)所选电池单元的电量状态；(iv)所选电池单元的电压随时间的变化率；以及(v)所选电池单元的电量状态随时间的变化率。
8.根据权利要求6所述的系统，其中，所述多个电压传感器还被配置为在同一时间步长获得所述多个电压测量值和来自所选电池单元的电压测量值。
9.根据权利要求6所述的系统，其中所述处理器还被配置为将所选电池单元在一时间窗口上的电压变化率与所述预测阈值进行比较，并且所述预测阈值基于所述时间窗口上的电池组的平均电压和所述电池组的容量。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述处理器还被配置成根据所选电池单元的电量状态与平均值的偏差随时间的变化来确定所选电池单元的电阻，其中所述偏差的变化是使用单元平衡校正来确定的。
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