CN116224075A - 动力电池单体异常预警方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种动力电池单体异常预警方法、装置、电子设备和存储介质。包括：获取动力电池包全工况工作状态参数；分别存储并累计充、放电时所述动力电池包中单体电池的电压状态数据；建立单体电池异常检测模型；将所述电压状态数据，输入所述单体电池异常检测模型，结合所述动力电池包全工况工作状态参数，确定异常状态的单体电池。能够在动力电池无法维修之前发出预警信息，提高了检查维修的效率，避免了单体电池异常警报滞后，提高了新能源汽车动力电池安全预警的提前性与准确性。

Description

动力电池单体异常预警方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本发明涉及动力电池技术领域，特别涉及一种动力电池单体异常预警方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着新能源汽车行业发展，新能源汽车占比提高，新能源汽车动力电池引发的安全事故逐渐增多，动力电池的安全问题越来越得到重视，对动力电池的性能要求越来越高，安全性与稳定性要求也提高。

目前新能源汽车故障诊断功能都是按照阀值去判断的，这种处理方法对动力电池异常的警报滞后，在故障报出时，新能源汽车的动力电池往往已经处于无法维修只能更换的状态，而且在前期客户使用中，新能源汽车的动力电池多数也会出现续航短等问题。

发明内容

为了解决上述问题，发明人做出本发明，通过具体实施方式，提供一种动力电池单体异常预警方法、装置、电子设备和存储介质。

第一方面，本发明实施例提供一种动力电池单体异常预警方法，包括以下步骤：

获取动力电池包全工况工作状态参数；

分别存储并累计充、放电时所述动力电池包中单体电池的电压状态数据；

建立单体电池异常检测模型；

将所述电压状态数据，输入所述单体电池异常检测模型，结合所述动力电池包全工况工作状态参数，确定异常状态的单体电池。

具体的，所述全工况，包括行车工况，慢充工况，快充工况，RTC工况，所述工作状态参数包括车辆工作状态、电流、电池温度、SOC、SOH、当前单体电池最高电压编号、当前单体电池最低电压编号、当前单体电池最高电压、当前单体电池最低电压。

具体的，分别存储并累计充、放电时所述动力电池包中单体电池的电压状态数据，包括以下步骤：

设置4个长度不小于所述动力电池包中单体电池数量的数组，每个数组的每个元素分别以所述动力电池包中每个单体电池的编号为索引；

第一数组中的每个元素分别存储并累计充电时每个单体电池出现最高电压的次数；

第二数组中的每个元素分别存储并累计充电时每个单体电池出现最低电压的次数；

第三数组中的每个元素分别存储并累计放电时每个单体电池出现最高电压的次数；

第四数组中的每个元素分别存储并累计放电时每个单体电池出现最低电压的次数。

具体的，所述充电时包括再生制动的时间。

具体的，建立单体电池异常检测模型，包括以下步骤：

设置历史单体电池最高最低电压编号次数模型，包括根据车辆工作状态、电流、电池温度、SOC、SOH、当前单体电池最高和最低电压编号、当前单体电池最高和最低电压、单体电池的电压状态数据，确定充/放电时历史单体电池最高电压编号次数和历史单体电池最低电压编号次数；

设置压差过大检测模型，包括根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否压差过大；

设置单体电池过放检测模型，包括根据单体电池最低电压、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、当前单体电池最低电压、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否过放；

设置单体电池过充检测模型，包括根据当前单体电池最高电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、当前单体电池最高电压、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否过充；

设置压差上升趋势检测模型，包括根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电池温度，确定压差上升趋势；

设置电池一致性检测模型，包括根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电池温度，检测单体电池的电池一致性。

具体的，将所述电压状态数据，输入所述单体电池异常检测模型，结合所述动力电池包全工况工作状态参数，确定异常状态的单体电池，包括以下步骤：

将车辆工作状态、电流、电池温度、SOC、SOH、当前单体电池最高电压编号、当前单体电池最低电压编号、当前单体电池最高和最低电压，输入所述单体电池异常检测模型，进行单体电池检测，输出充/放电时历史单体电池最高电压编号次数和历史单体电池最低电压编号次数，当所述单体电池异常检测模型检测到单体电池异常时，输出预警故障类型和对应的异常单体电池编号；

所述车辆工作状态包括放电状态和充电状态，所述预警故障类型包括压差过大、单体电池过放、单体电池过充、压差上升趋势、电池一致性差。

具体的，所述动力电池单体异常预警方法，还包括以下步骤：

将预警故障类型和对应的异常单体电池编号上传云平台，所述云平台对单体电池状态实时监控和判定；

当所述云平台对所述单体电池异常检测模型输出的预警故障类型判定有效时，发出包括预警故障类型和对应的异常单体电池编号的提醒信号。

第二方面，本发明实施例提供一种动力电池单体异常预警系统，包括：

参数读取模块，用于获取动力电池包全工况工作状态参数；

数据存储模块，用于分别存储并累计充、放电时所述动力电池包中单体电池的电压状态数据；

模型构建模块，用于建立单体电池异常检测模型；

异常检测模块，用于将所述电压状态数据，输入所述单体电池异常检测模型，结合所述动力电池包全工况工作状态参数，确定异常状态的单体电池。

基于同一发明构思，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储于存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述的动力电池单体异常预警方法。

基于同一发明构思，本发明实施例提供一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令执行时实现前述的动力电池单体异常预警方法。

本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：

通过建立动力电池单体异常检测模型，保障了车动力电池单体异常安全预警的准确性，能够准确得出预警的结果，能够在动力电池无法维修之前发出预警信息，提高了检查维修的效率，提高了动力电池单体异常安全预警的准确性，从而提高了驾驶员驾驶感受；且预测模型考虑较全面，通用性强，适用于新能源汽车。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中动力电池单体异常预警流程图；

图2为本发明实施例中一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了解决现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种动力电池单体异常预警方法、装置、电子设备和存储介质。

实施例一

本发明实施例一提供一种动力电池单体异常预警方法，包括如下步骤：

步骤S1：获取动力电池包全工况工作状态参数。动力电池包中包括多个单体电池。

在一些具体的实施例中，所述全工况，包括行车工况，慢充工况，快充工况，RTC工况，所述工作状态参数包括车辆工作状态、电流、电池温度、SOC、SOH、当前单体电池最高电压编号、当前单体电池最低电压编号、当前单体电池最高电压、当前单体电池最低电压。当前单体电池最高电压编号，指当前单体电池中，处于最高电压的单体电池的编号。当前单体电池最低电压编号，指当前单体电池中，处于最低电压的单体电池的编号。当前单体电池最高电压，指当前单体电池中的最高电压。当前单体电池最低电压，指当前单体电池中的最低电压。SOC，即State Of Charge，荷电状态，电池的剩余电量，可用剩余容量与其完全充电状态的容量的比值表示，取值范围为0～1，当SOC＝0时表示电池放电完全，当SOC＝1时表示电池完全充满。SOH(State Of Health)：蓄电池容量、健康度、性能状态，即蓄电池满充容量相对额定容量的百分比，新出厂电池为100％，完全报废为0％。

步骤S2：分别存储并累计充、放电时所述动力电池包中单体电池的电压状态数据。

在一些具体的实施例中，分别存储并累计充、放电时所述动力电池包中单体电池的电压状态数据，包括以下步骤：设置4个长度不小于所述动力电池包中单体电池数量的数组，每个数组的每个元素分别以所述动力电池包中每个单体电池的编号为索引；第一数组中的每个元素分别存储并累计充电时每个单体电池出现最高电压的次数；第二数组中的每个元素分别存储并累计充电时每个单体电池出现最低电压的次数；第三数组中的每个元素分别存储并累计放电时每个单体电池出现最高电压的次数；第四数组中的每个元素分别存储并累计放电时每个单体电池出现最低电压的次数。“第一”、“第二”等并非表示一种前后顺序，仅用于识别相关的数组。

在一些具体的实施例中，充电时包括再生制动的时间。再生制动是一种使用在电动车辆上的制动技术，在制动时把车辆的动能转化及储存起来，而不是变成无用的热。再生制动在制动工况将电动机切换成发电机运转，利用车的惯性带动电动机转子旋转而产生反转力矩，将一部分的动能或势能转化为电能并加以储存或利用。例如，当踩刹车以停止汽车时，电机会利用车轮的阻力向相反方向旋转，一些本来会在刹车片上变成热量的能量被引导到电动机中，使电动机旋转并产生更多电能。

步骤S3：建立单体电池异常检测模型。

在一些具体的实施例中，建立单体电池异常检测模型，包括以下步骤：

设置历史单体电池最高最低电压编号次数模型，包括根据车辆工作状态、电流、电池温度、SOC、SOH、当前单体电池最高和最低电压编号、当前单体电池最高和最低电压、单体电池的电压状态数据，确定充/放电时历史单体电池最高电压编号次数和历史单体电池最低电压编号次数；

设置压差过大检测模型，包括根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否压差过大；

设置单体电池过放检测模型，包括根据单体电池最低电压、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、当前单体电池最低电压、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否过放；

设置单体电池过充检测模型，包括根据当前单体电池最高电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、当前单体电池最高电压、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否过充；

设置压差上升趋势检测模型，包括根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电池温度，确定压差上升趋势；

设置电池一致性检测模型，包括根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电池温度，检测单体电池的电池一致性。单体电池的一致性是指一组动力电池单体的重要特征参数的趋同性，同一个动力电池包内的多个串并动力电池单体，每一个参数，全部处在一个较小的范围内，即为一致性好。

步骤S4：将所述电压状态数据，输入所述单体电池异常检测模型，结合所述动力电池包全工况工作状态参数，确定异常状态的单体电池。

在一些具体的实施例中，将所述电压状态数据，输入所述单体电池异常检测模型，结合所述动力电池包全工况工作状态参数，确定异常状态的单体电池，包括以下步骤：将车辆工作状态、电流、电池温度、SOC、SOH、当前单体电池最高电压编号、当前单体电池最低电压编号、当前单体电池最高和最低电压，输入所述单体电池异常检测模型，进行单体电池检测，输出充/放电时历史单体电池最高电压编号次数和历史单体电池最低电压编号次数，当所述单体电池异常检测模型检测到单体电池异常时，输出预警故障类型和对应的异常单体电池编号；所述车辆工作状态包括放电状态和充电状态，所述预警故障类型包括压差过大、单体电池过放、单体电池过充、压差上升趋势、电池一致性差。

在一些具体的实施例中，动力电池单体异常预警方法，还包括以下步骤：将预警故障类型和对应的异常单体电池编号上传云平台，所述云平台对单体电池状态实时监控和判定；当所述云平台对所述单体电池异常检测模型输出的预警故障类型判定有效时，发出包括预警故障类型和对应的异常单体电池编号的提醒信号。

在一些具体的实施例中，如图1所示，通过以下方式来实现单体电池异常预警：

获取动力电池工作状态下的数据：动力电池工作工况可以划分为行车工况，慢充工况，快充工况，RTC工况，获取动力电池控制器4个工况下的数据，并进行动力电池全工况分析。

对动力电池单体状态数据进行定义：

1、声明4个以电池串数为大小的数组，位宽为32bit；

2、每个数组的索引号对应电池编号；

3、一个数组存储充电时最高电压单体号出现的次数，即分别存储每个单体电池充电时出现最高电压的次数。

4、一个数组存储充电时最低电压单体号出现的次数，即分别存储并累计充电时每个单体电池出现最低电压的次数。

5、一个数组存储放电时最高电压单体号出现的次数，即分别存储并累计放电时每个单体电池出现最高电压的次数。

6、一个数组存储放电时最低电压单体号出现的次数，即分别存储并累计放电时每个单体电池出现最低电压的次数。

再生制动计为充电状态。

检测电流采样与单体电压采样、计算最低单体号的可靠性；

下电后，以上数组存储到EEPROM(Electrically Erasable Programmable readonly memory，带电可擦可编程只读存储器)中，上电读取并累计。上电是指从电源接通后到系统稳定到可以工作的这个过程，称为上电时间。下电是指将设备脱离电源，新能源汽车下电是传输设备工作一段时间后，为了保护蓄电池,传输供电也会终止。

使用单体电池异常检测模型(模型X)，进行动力电池单体异常分析：建立单体电池异常检测模型，模型主要的使用的变量见上述动力电池单体状态数据定义。将动力电池单体状态数据定义的3，4，5，6数据输入单体电池异常检测模型，结合动力电池工作全工况工作状态的参数，最终输出动力电池单体异常状态PackCellStates，动力电池单体异常编号PackCellAbnormalNum，这两个参数作为模型主要输出变量。使用动力电池全工况数据进行合理分析可以大大提高新能源汽车动力电池安全预警的提前性与准确性。

将电池单体异常分析模型X输出的变量PackCellStates,与PackCellAbnormalNum上传云平台，同时平台也会对动力电池状态进行实时监控。根据云平台对PackCellStates,与PackCellAbnormalNum的判定结果，当PackCellStates有效则给出提醒信号，人工检查对应汽车动力电池数据，重点检查PackCellAbnormalNum，复核之后给出处理措施。人工针对平台筛选的问题进行确认，根据具体的异常信号进行数据分析然后得出结论。按照人工复核的结论，进行对应的处理措施，提前将异常的电池单体进行维修或更换处理，提高动力电池安全性。

在一些具体的实施例中，将车辆工作状态(放电Discharge，充电Charge)；电流i；电池温度Temp；SOC；SOH；当前单体电池最高最低电压编号(CellVolMaxNo，CellVolMinNo)；当前单体电池最高最低电压(CellVolMax，CellVolMin)输入单体电池异常检测模型；在单体电池异常检测模型中，根据车辆工作状态、电流、电池温度、SOC、SOH、当前单体电池最高和最低电压编号、当前单体电池最高和最低电压、单体电池的电压状态数据，确定充/放电时历史单体电池最高电压编号次数和历史单体电池最低电压编号次数；根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否压差过大；根据单体电池最低电压、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、当前单体电池最低电压、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否过放；根据当前单体电池最高电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、当前单体电池最高电压、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否过充；根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电池温度，确定压差上升趋势；根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电池温度，检测单体电池的电池一致性；单体电池异常检测模型输出历史单体电池最高最低电压编号次数和预警故障类型，历史单体电池最高最低电压编号次数包括放电时历史单体电池最高电压编号次数DischargeCellVolMaxNoNumber，放电时历史单体电池最低电压编号次数DischargeCellVolMinNoNumber，充电时历史单体电池最高电压编号次数ChargeCellVolMaxNoNumber，充电时历史单体电池最低电压编号次数ChargeCellVolMinNoNumber；预警故障类型的输出信号包括压差过大001，单体电池过放002，单体电池过充003，压差上升趋势004，电池一致性差005。

本实施例的上述方法中，通过建立动力电池单体异常检测模型，保障了车动力电池单体异常安全预警的准确性，能够准确得出预警的结果，能够在动力电池无法维修之前发出预警信息，提高了检查维修的效率，提高了动力电池单体异常安全预警的准确性，从而提高了驾驶员驾驶感受；且预测模型考虑较全面，通用性强，适用于新能源汽车，可提高新能源汽车动力电池安全预警的提前性与准确性。

本领域技术人员能够对上述顺序进行变换而并不离开本公开的保护范围。

实施例二

本发明实施例二提供一种动力电池单体异常预警系统，包括：

参数读取模块，用于获取动力电池包全工况工作状态参数；

数据存储模块，用于分别存储并累计充、放电时所述动力电池包中单体电池的电压状态数据；

模型构建模块，用于建立单体电池异常检测模型；

异常检测模块，用于将所述电压状态数据，输入所述单体电池异常检测模型，结合所述动力电池包全工况工作状态参数，确定异常状态的单体电池。

关于上述实施例中的系统，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

本实施例中，通过建立动力电池单体异常检测模型，保障了车动力电池单体异常安全预警的准确性，能够准确得出预警的结果，能够在动力电池无法维修之前发出预警信息，提高了检查维修的效率，提高了动力电池单体异常安全预警的准确性，从而提高了驾驶员驾驶感受；且预测模型考虑较全面，通用性强，适用于新能源汽车，可提高新能源汽车动力电池安全预警的提前性与准确性。

基于同一发明构思，本发明实施例提供一种电子设备，其结构如图2所示，包括：存储器、处理器及存储于存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述的动力电池单体异常预警方法。

基于同一发明构思，本发明实施例提供一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令执行时实现前述的动力电池单体异常预警方法。

凡在本发明的原则范围内做的任何修改、补充和等同替换等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围内。

Claims (10)

1.一种动力电池单体异常预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取动力电池包全工况工作状态参数；

分别存储并累计充、放电时所述动力电池包中单体电池的电压状态数据；

建立单体电池异常检测模型；

将所述电压状态数据，输入所述单体电池异常检测模型，结合所述动力电池包全工况工作状态参数，确定异常状态的单体电池。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全工况，包括行车工况，慢充工况，快充工况，RTC工况，所述工作状态参数包括车辆工作状态、电流、电池温度、SOC、SOH、当前单体电池最高电压编号、当前单体电池最低电压编号、当前单体电池最高电压、当前单体电池最低电压。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别存储并累计充、放电时所述动力电池包中单体电池的电压状态数据，包括以下步骤：

设置4个长度不小于所述动力电池包中单体电池数量的数组，每个数组的每个元素分别以所述动力电池包中每个单体电池的编号为索引；

第一数组中的每个元素分别存储并累计充电时每个单体电池出现最高电压的次数；

第二数组中的每个元素分别存储并累计充电时每个单体电池出现最低电压的次数；

第三数组中的每个元素分别存储并累计放电时每个单体电池出现最高电压的次数；

第四数组中的每个元素分别存储并累计放电时每个单体电池出现最低电压的次数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电时包括再生制动的时间。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，建立单体电池异常检测模型，包括以下步骤：

设置历史单体电池最高最低电压编号次数模型，包括根据车辆工作状态、电流、电池温度、SOC、SOH、当前单体电池最高和最低电压编号、当前单体电池最高和最低电压、单体电池的电压状态数据，确定充/放电时历史单体电池最高电压编号次数和历史单体电池最低电压编号次数；

设置压差过大检测模型，包括根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否压差过大；

设置单体电池过放检测模型，包括根据单体电池最低电压、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、当前单体电池最低电压、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否过放；

设置单体电池过充检测模型，包括根据当前单体电池最高电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、当前单体电池最高电压、电流、电池温度、SOC，确定单体电池是否过充；

设置压差上升趋势检测模型，包括根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电池温度，确定压差上升趋势；

设置电池一致性检测模型，包括根据当前单体电池最高和最低电压、充/放电时历史单体电池最高电压编号次数、充/放电时历史单体电池最低电压编号次数、电池温度，检测单体电池的电池一致性。

6.如权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，将所述电压状态数据，输入所述单体电池异常检测模型，结合所述动力电池包全工况工作状态参数，确定异常状态的单体电池，包括以下步骤：

将车辆工作状态、电流、电池温度、SOC、SOH、当前单体电池最高电压编号、当前单体电池最低电压编号、当前单体电池最高和最低电压，输入所述单体电池异常检测模型，进行单体电池检测，输出充/放电时历史单体电池最高电压编号次数和历史单体电池最低电压编号次数，当所述单体电池异常检测模型检测到单体电池异常时，输出预警故障类型和对应的异常单体电池编号；

所述车辆工作状态包括放电状态和充电状态，所述预警故障类型包括压差过大、单体电池过放、单体电池过充、压差上升趋势、电池一致性差。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述动力电池单体异常预警方法，还包括以下步骤：

将预警故障类型和对应的异常单体电池编号上传云平台，所述云平台对单体电池状态实时监控和判定；

当所述云平台对所述单体电池异常检测模型输出的预警故障类型判定有效时，发出包括预警故障类型和对应的异常单体电池编号的提醒信号。

8.一种动力电池单体异常预警系统，其特征在于，包括：

参数读取模块，用于获取动力电池包全工况工作状态参数；

数据存储模块，用于分别存储并累计充、放电时所述动力电池包中单体电池的电压状态数据；

模型构建模块，用于建立单体电池异常检测模型；

异常检测模块，用于将所述电压状态数据，输入所述单体电池异常检测模型，结合所述动力电池包全工况工作状态参数，确定异常状态的单体电池。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储于存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7任一所述的动力电池单体异常预警方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令执行时实现权利要求1-7任一所述的动力电池单体异常预警方法。

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