CN116008836A - 电池的短路检测方法、装置及存储介质 - Google Patents
电池的短路检测方法、装置及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116008836A CN116008836A CN202211539019.4A CN202211539019A CN116008836A CN 116008836 A CN116008836 A CN 116008836A CN 202211539019 A CN202211539019 A CN 202211539019A CN 116008836 A CN116008836 A CN 116008836A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- short circuit
- battery
- charging process
- capacity
- monitoring data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/10—Energy storage using batteries
Landscapes
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
本发明公开了电池的短路检测方法、装置及存储介质,本发明通过获取所述电池N次充电过程的标准监测数据;基于所述标准监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量,其中N为大于2的自然数,A和B均为大于N的自然数;根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况。从而能够有效解决目前内短路在增量容量曲线的积分面积计算不准确,导致内短路检测结果不准确的问题。
Description
技术领域
本发明涉及储能电池技术领域,尤其涉及一种电池的短路检测方法、装置及存储介质。
背景技术
内短路是机械滥用、热滥用和电滥用导致的动力电池热失控发生过程中的共性环节。多数内短路表现为自放电率高和可用容量的降低,但是部分内短路是触发热失控的重要原因,内短路初期的产生具有自发性和隐蔽性,因此内短路的识别与早期监测是防范由此导致的热失控的重要方法。
目前基于容量增量曲线的内短路诊断方法多使用特征峰的相关数据进行分析,如特征峰位置、特征峰面积、特征峰宽度等。其中对于内短路的定量分析一般基于特征峰面积进行计算。
由于实车工况根据环境变化、电池性能变化等动态调整,基于在线数据进行分析的算法由于充电电流等工况的变化导致特征峰的积分面积对比性差。另一方面,相对内短路的自放电电流造成的面积变化,特征峰的积分计算过程中的误差较大,可能导致内短路初期的特征不易被发现。因此此类方法通常对数据上传频率要求高,限制了其广泛应用。除此以外,根据动力电池热失控实际发生的SOC区间统计,动力电池热失控多发生在高SOC区间,即高SOC段是内短路产生和发展的多发区间。从机理上分析,高SOC区间负极储锂后体积膨胀,甚至可能出现析锂枝晶,是可能导致内短路的因素。而特征峰区间一般不包含高SOC区间,所以使用特征峰的相关数据诊断内短路无法利用到高SOC区间的特征。
发明内容
本发明提供了一种电池的短路检测方法、装置及存储介质,能够有效解决目前内短路在增量容量曲线的积分面积计算不准确,导致内短路检测结果不准确的问题。
根据本发明的一方面,提供一种电池的短路检测方法,包括:获取所述电池N次充电过程的标准监测数据;基于所述标准监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量,其中N为大于2的自然数,A和B均为大于N的自然数;根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况。
进一步地,所述获取所述电池N次充电过程的标准监测数据包括:获取所述电池N次充电过程的初始监测数据;将所述电池充电过程的初始状态的荷电状态不高于第一预设值的初始监测数据作为所述标准检测数据,其中所述起始状态为所述电池一次充电过程中的开始时间;和/或,将所述电池充电过程的截止状态的荷电状态不小于第二预设值的初始监测数据作为所述标准检测数据,其中所述截止状态为所述电池一次充电过程中的结束时间。
进一步地,所述第一预设值为50%至70%,所述第二预设值为95%至100%。
进一步地,所述电池的短路检测方法包括:基于所述标准监测数据获取所述电池充电过程中所述电池的荷电状态位于第三预设值至第四预设值范围内的数据作为目标监测数据;基于所述目标监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量。
进一步地,所述电池包括多个电芯,所述基于所述目标监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量包括:针对所述多个电芯中的至少一个电芯执行如下操作:将所述荷电状态位于所述第三预设值至所述第四预设值范围分成i个相同的区间,其中i为大于0的自然数;针对每一个区间执行如下计算:Ki=[(dQ/dV)i+1-(dQ/dV)i]/(Vi+1-Vi)/C,其中Vi为第i个区间起始点对应的电压,Vi+1为第i区间终止点对应的电压,(dQ/dV)i为第一i区间起始点对应的dQ/dV值,(dQ/dV)i+1为第一i区间终止点对应的dQ/dV值,Q为电芯的电荷,V为电芯的电压,Ki为斜率阈值;遍历Ki获取满足预设范围的Ki,将其中i值最小的作为m;将第m区间至第i区间的增量容量作为A次充电过程的增量容量或B次充电过程的增量电容。
进一步地,所述第三预设值为85%至95%,所述第四预设值为98%至100%
进一步地,所述根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况包括:当5R<短路电阻<50R,则为一级预警;当所述短路电阻≤5R,则为二级预警。
进一步地,A不等于B,且B大于A。
根据本发明的另一方面,提供一种电池的短路检测装置,包括:数据获取单元,用于获取所述电池N次充电过程的标准监测数据;容量计算单元,用于基于所述标准监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量,其中N为大于2的自然数,A和B均为大于N的自然数;短路判断单元用于,根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况。
根据本发明的另一方面,提供一种存储介质,所述存储介质上存储有计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时实现如上任意一项电池的短路检测方法。
本发明的优点在于,本发明公开了一种电池的短路检测方法、装置及存储介质,本发明电池的短路检测方法,基于所述标准监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量,并根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况,解决了传统方法对内短路识别灵敏度低的问题,且所需算力较小、检测速度较快、识别灵敏度较高。
附图说明
下面结合附图,通过对本发明的具体实施方式详细描述,将使本发明的技术方案及其它有益效果显而易见。
图1为本发明实施例提供的电池的短路检测方法的步骤流程图。
图2为本发明实施例提供的电池的短路检测装置的结构示意图。
图3为本发明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,本领域技术人员在没有作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。
在本申请中,“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本申请,给出了以下描述。在以下描述中,为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是,本领域普通技术人员可以认识到,在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本申请。在其它实例中,不会对公知的结构和过程进行详细阐述,以避免不必要的细节使本申请的描述变得晦涩。因此,本申请并非旨在限于所示的实施例,而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。
如图1所示,为本发明实施例提供的电池的短路检测方法步骤流程图,所述方法包括以下步骤。
步骤S100:获取所述电池N次充电过程的标准监测数据。
在此步骤中,提取车辆历史充电数据,充电数据包括时间、电流、电压、SOC(Stateof Charge,荷电状态,指蓄电池的剩余容量与其完全充满电状态时容量的比值)、温度、充电状态等信息,并删除异常数据,得到有效数据,比如电池的温度有一预设范围,如果电池的某一温度值在该预设范围之外,则剔除该温度值,在预设范围之内的温度值则为有效温度值。在该有效数据中,确定N次充电过程的标准监测数据。
步骤S200:基于所述标准监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量,其中N为大于2的自然数,A和B均为大于N的自然数。
步骤S300:根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况。
在一些实施例中,所述获取所述电池N次充电过程的标准监测数据,还包括:获取所述电池N次充电过程的初始监测数据。
将所述电池充电过程的初始状态的荷电状态不高于第一预设值的初始监测数据作为所述标准检测数据,其中所述起始状态为所述电池一次充电过程中的开始时间;和/或,将所述电池充电过程的截止状态的荷电状态不小于第二预设值的初始监测数据作为所述标准检测数据,其中所述截止状态为所述电池一次充电过程中的结束时间。
具体地,获取所述电池N次充电过程的初始监测数据后,对电池充电过程的初始状态的荷电状态和电池充电过程的截止状态的荷电状态进行判断,获得标准检测数据。
在一些实施例中,所述第一预设值为50%至70%,所述第二预设值为95%至100%。
具体地,第一预设值可以是50%至70%之间的任意值,比如可以是50%、55%、60%、65%或70%,第二预设值可以是95%至100%之间的任意值,比如可以是95%、96%、97%、98%、99%或100%。优选地,可以选择第一预设值为60%,第二预设值为100%。
在一些实施例中,所述电池的短路检测方法包括:
基于所述标准监测数据获取所述电池充电过程中所述电池的荷电状态位于第三预设值至第四预设值范围内的数据作为目标监测数据。
基于所述目标监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量。
具体地,根据电池内短路导致热失控实际发生的SOC区间统计,电池热失控多发生在高SOC区间,即高SOC段是内短路产生和发展的多发区间,由于高SOC区间负极储锂后体积膨胀,甚至可能出现析锂枝晶,是可能导致内短路的因素,通过设置将电池的荷电状态位于第三预设值至第四预设值范围内的数据作为目标监测数据,可以将目标监测数据限定在满足条件的SOC区间上,提高分析的准确性和灵敏度。
在一些实施例中,所述电池包括多个电芯,所述基于所述目标监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量包括:针对所述多个电芯中的至少一个电芯执行如下操作。
将所述荷电状态位于所述第三预设值至所述第四预设值范围分成i个相同的区间,其中i为大于0的自然数;针对每一个区间执行如下计算:Ki=[(dQ/dV)i+1-(dQ/dV)i]/(Vi+1-Vi)/C,其中Vi为第i个区间起始点对应的电压,Vi+1为第i区间终止点对应的电压,(dQ/dV)i为第一i区间起始点对应的dQ/dV值,(dQ/dV)i+1为第一i区间终止点对应的dQ/dV值,Q为电芯的电荷,V为电芯的电压,Ki为斜率阈值。
遍历Ki获取满足预设范围的Ki,将其中i值最小的作为m。
将第m区间至第i区间的增量容量作为A次充电过程的增量容量或B次充电过程的增量电容。
具体地,通过设置Ki的值满足预设范围,可以筛选出具有内短路特征的Ki的值,再计算该次循环过程的增量容量,根据该充电过程的增量容量来确定用于计算与短路电阻关联的增量容量。可以选择第m区间至第i区间的增量容量作为A次充电过程的增量容量或B次充电过程的增量电容。
在一些实施例中,所述第三预设值为85%至95%,所述第四预设值为98%至100%。
具体地,第三预设值可以是85%至95%之间的任意值,比如可以是85%、87%、90%、92%或95%,第四预设值可以是95%至100%之间的任意值,比如可以是95%、96%、97%、98%、99%或100%。比如,在第二预设值为100%的情况下,第三预设值可以是90%,第四预设值可以是100,将所述荷电状态位于90%-100%范围分成i个相同的区间,其中i为大于0的自然数;当以每1%SOC为间隔划分区间时,针对每一个区间执行如下计算:Ki=[(dQ/dV)i+1-(dQ/dV)i]/(Vi+1-Vi)/C,其中Vi为第i个区间代表的该1%SOC区间起始点对应的电压,Vi+1为第i区间代表的该1%SOC区间终止点对应的电压,(dQ/dV)i为第i区间代表的该1%SOC区间起始点对应的dQ/dV值,(dQ/dV)i+1为第i区间代表的该1%SOC区间终止点对应的dQ/dV值,Q为电芯的电荷,V为电芯的电压,Ki为斜率阈值,C可以是与电芯容量正相关的值。
计算得到Ki后,获得满足范围为-0.1V-2至0.1V-2范围的Ki的值。遍历Ki获取满足预设范围的Ki,将其中i值最小的作为m,将第m区间至第i区间的增量容量作为A次充电过程的增量容量或B次充电过程的增量电容。
在一些实施例中,所述根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况包括:当5R<短路电阻<50R,则为一级预警;当所述短路电阻≤5R,则为二级预警。其中R为电芯单体内阻,预警等级增加表明内短路更严重,热失控风险升高。
在一些实施例中,A不等于B,且B大于A。
具体地,A代表的充电过程发生与B代表的充电过程之前。
本发明公开了一种电池的短路检测方法、装置及存储介质,本发明电池的短路检测方法,基于所述标准监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量,并根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况,解决了传统方法对内短路识别灵敏度低的问题,且所需算力较小、检测速度较快、识别灵敏度较高。
图2为本发明实施例提供的电池的短路检测装置的结构示意图,如图2所示,本发明实施例还提供一种电池的短路检测装置,包括:
数据获取单元10,用于获取所述电池N次充电过程的标准监测数据。
容量计算单元20,用于基于所述标准监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量,其中N为大于2的自然数,A和B均为大于N的自然数。
短路判断单元30用于,根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况。
如图3所示,为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图,该电子设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上存储介质的存储器402、电源403和输入单元404等部件。本领域技术人员可以理解,图3中示出的设备结构并不构成对设备的限定,电子设备还可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。其中:
处理器401是该设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分,通过运行或执行存储在存储器402内的软件程序和/或单元模块,以及调用存储在存储器402内的数据,执行设备的各种功能和处理数据,从而对电子设备进行整体监控。可选的,处理器401可包括一个或多个处理核心;处理器401可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Appl icat ion Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,优选的,处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。
存储器402可用于存储软件程序以及模块,处理器401通过运行存储在存储器402的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等;存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器402可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地,存储器402还可以包括存储器控制器,以提供处理器401对存储器402的访问。
该电子设备还可以包括给各个部件供电的电源403,优选的,电源403可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连,从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
电子设备还可以包括输入单元404和输出单元405,该输入单元404可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
尽管未示出,该电子设备还可以包括显示单元等,在此不再赘述。具体在本申请中,电子设备中的处理器401会按照如下的指令,将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器402中,并由处理器401来运行存储在存储器402中的应用程序,从而实现各种功能,如下:
获取所述电池N次充电过程的标准监测数据;
基于所述标准监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量,其中N为大于2的自然数,A和B均为大于N的自然数;
根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况。
本领域普通技术人员可以理解,上述的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成,或通过指令控制相关的硬件来完成,该指令可以存储于一存储介质中,并由处理器401进行加载和执行。
为此,本申请实施例提供一种存储介质,该存储介质可以包括:只读存储器(ReadOnly Memory,ROM)、随机存取记忆体(Random Access Memory,RAM)、磁盘或光盘等。其上存储有计算机指令,计算机指令被处理器401进行加载,以执行本申请所提供的任一种电池的短路检测方法中的步骤。例如,计算机指令被处理器401执行时实现以下功能:
获取所述电池N次充电过程的标准监测数据;
基于所述标准监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量,其中N为大于2的自然数,A和B均为大于N的自然数;
根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况。
该存储介质中所存储的计算机指令,可以执行本申请任意实施例中电池的短路检测方法中的步骤,因此,可以实现本申请任意实施例中电池的短路检测方法所能实现的有益效果,详见前面的说明,在此不再赘述。
综上所述,虽然本发明已以优选实施例揭露如上,但上述优选实施例并非用以限制本发明,本领域的普通技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内,均可作各种更动与润饰,因此本发明的保护范围以权利要求界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种电池的短路检测方法,其特征在于,包括:
获取所述电池N次充电过程的标准监测数据;
基于所述标准监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量,其中N为大于2的自然数,A和B均为大于N的自然数;
根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况。
2.根据权利要求1所述的电池的短路检测方法,其特征在于,所述获取所述电池N次充电过程的标准监测数据包括:
获取所述电池N次充电过程的初始监测数据;
将所述电池充电过程的初始状态的荷电状态不高于第一预设值的初始监测数据作为所述标准检测数据,其中所述起始状态为所述电池一次充电过程中的开始时间;和/或,
将所述电池充电过程的截止状态的荷电状态不小于第二预设值的初始监测数据作为所述标准检测数据,其中所述截止状态为所述电池一次充电过程中的结束时间。
3.根据权利要求2所述的电池的短路检测方法,其特征在于,所述第一预设值为50%至70%,所述第二预设值为95%至100%。
4.根据权利要求1所述的电池的短路检测方法,其特征在于,所述电池的短路检测方法包括:
基于所述标准监测数据获取所述电池充电过程中所述电池的荷电状态位于第三预设值至第四预设值范围内的数据作为目标监测数据;
基于所述目标监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量。
5.根据权利要求4所述的电池的短路检测方法,其特征在于,所述电池包括多个电芯,所述基于所述目标监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量包括:
针对所述多个电芯中的至少一个电芯执行如下操作:
将所述荷电状态位于所述第三预设值至所述第四预设值范围分成i个相同的区间,其中i为大于0的自然数;
针对每一个区间执行如下计算:Ki=[(dQ/dV)i+1-(dQ/dV)i]/(Vi+1-Vi)/C,其中Vi为第i个区间起始点对应的电压,Vi+1为第i区间终止点对应的电压,(dQ/dV)i为第一i区间起始点对应的dQ/dV值,(dQ/dV)i+1为第一i区间终止点对应的dQ/dV值,Q为电芯的电荷,V为电芯的电压,Ki为斜率阈值;
遍历Ki获取满足预设范围的Ki,将其中i值最小的作为m;
将第m区间至第i区间的增量容量作为A次充电过程的增量容量或B次充电过程的增量电容。
6.根据权利要求4所述的电池的短路检测方法,其特征在于,所述第三预设值为85%至95%,所述第四预设值为98%至100%。
7.根据权利要求1所述的电池的短路检测方法,其特征在于,所述根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况包括:
当5R<短路电阻<50R,则为一级预警;
当所述短路电阻≤5R,则为二级预警。
8.根据权利要求1-7中任意一项所述的电池的短路检测方法,其特征在于,A不等于B,且B大于A。
9.一种电池的短路检测装置,其特征在于,包括:
数据获取单元,用于获取所述电池N次充电过程的标准监测数据;
容量计算单元,用于基于所述标准监测数据确定A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量,其中N为大于2的自然数,A和B均为大于N的自然数;
短路判断单元用于,根据所述A次充电过程的增量容量和B次充电过程的增量容量确定短路电阻,并根据所述短路电阻确定所述电池的短路情况。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任意一项电池的短路检测方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211539019.4A CN116008836A (zh) | 2022-12-01 | 2022-12-01 | 电池的短路检测方法、装置及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211539019.4A CN116008836A (zh) | 2022-12-01 | 2022-12-01 | 电池的短路检测方法、装置及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116008836A true CN116008836A (zh) | 2023-04-25 |
Family
ID=86020676
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211539019.4A Pending CN116008836A (zh) | 2022-12-01 | 2022-12-01 | 电池的短路检测方法、装置及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116008836A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116482551A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-07-25 | 上海玫克生储能科技有限公司 | 模组内短路的标定方法、测量方法、系统、设备及介质 |
-
2022
- 2022-12-01 CN CN202211539019.4A patent/CN116008836A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116482551A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-07-25 | 上海玫克生储能科技有限公司 | 模组内短路的标定方法、测量方法、系统、设备及介质 |
CN116482551B (zh) * | 2023-04-26 | 2024-03-29 | 上海玫克生储能科技有限公司 | 模组内短路的标定方法、测量方法、系统、设备及介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20220381849A1 (en) | Multi-fault diagnosis method and system for battery packs based on corrected sample entropy | |
CN110579716B (zh) | 一种电池检测方法及装置 | |
CN112834945A (zh) | 评估模型建立方法、电池健康状态评估方法及相关产品 | |
CN113848489B (zh) | 电池的短路识别方法、装置及存储介质 | |
CN116142031B (zh) | 电池放电保护方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN116008836A (zh) | 电池的短路检测方法、装置及存储介质 | |
CN116859245A (zh) | 异常电池单体的识别方法、装置、服务器及存储介质 | |
CN114895205A (zh) | 电池模型参数的获取方法、装置、计算机设备、存储介质 | |
CN116298993A (zh) | 一种电芯内阻异常识别方法、装置及终端设备 | |
CN116203490A (zh) | 传感器故障诊断方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114252792A (zh) | 电池包的内短路检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN117148166A (zh) | 电池安全等级预测方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN116992382A (zh) | 动力电池热失控的预测方法及装置 | |
CN114264961B (zh) | 一种电芯内短路的检测方法、装置和电子设备 | |
EP4187751A1 (en) | Charging apparatus, charging method, and computer-readable storage medium | |
CN114300763B (zh) | 基于车云协调的电池内阻异常监测方法、设备及存储介质 | |
CN115392123A (zh) | 二次电池物理模型的参数辨识方法、系统、设备及介质 | |
Ma et al. | State of health prediction of lithium-ion batteries under early partial data based on IWOA-BiLSTM with single feature | |
CN112731187A (zh) | 电池容量修正方法和电池管理系统 | |
CN114062930B (zh) | 一种电芯极耳异常接触的检测方法、装置和设备 | |
CN211086535U (zh) | 一种锂离子动力电池荷电态预测电路 | |
CN118033467B (zh) | 动力电池的异常识别方法、装置、车辆、介质及程序 | |
CN117252074B (zh) | 减少循环工况下耦合温度场仿真计算时间的方法和装置 | |
Kanesalingam et al. | Use of Machine Learning to Predict Lithium-Ion Cell Voltages During Charging and Discharging | |
CN115825741A (zh) | 电池荷电状态的检测方法、设备、电动车辆和介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |