CN116626524A - 电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116626524A CN116626524A CN202310614082.8A CN202310614082A CN116626524A CN 116626524 A CN116626524 A CN 116626524A CN 202310614082 A CN202310614082 A CN 202310614082A CN 116626524 A CN116626524 A CN 116626524A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- score
- battery
- data
- soh
- early warning
- 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
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 143
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 89
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 68
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 18
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 208000032953 Device battery issue Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
本发明公开了一种电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质，包括：在接收到电池产品评估请求时，获取待评估电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据，并确定电池产品的故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分，采用故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分确定电池产品的综合分数，根据综合分数确定电池产品的电池状态。故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分分别从不同角度反映了电池状态，同时采用上述四类评分进行综合评分，根据最终的综合评分对电池产品给出电池状态的评估，可以充分识别问题产品，可以从全方面、多层次地表示电池状态，有利于排查风险产品及降低售后成本。
Description
技术领域
本发明涉及电池状态评估技术领域，尤其涉及一种电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
随着电池技术不断升级，乘用车、商用车、储能等应用市场持续扩大，市场规模增速迅猛。与此同时，也伴随着电池各种问题的不断涌现，因此，需要对电池状态进行评估，以便及时识别问题电池，并排查处理，避免重大事故的发生。
而现有的电池状态评估方法有：获取装备电池的产品的运行数据，例如充电工况片段数据、行驶工况片段数据，并根据这些数据来评估电池产品的电池状态，但这些充电和放电工况下的数据很难真实反映动力车辆产品的真实状态，因此，这种电池评估方法的评估范围过于局限。
发明内容
本发明提供了一种电池状态评估方法，以解决现有的电池评估方法的评估范围过于局限，在单个充电和放电工况下，并不一定能真实反映动力车辆产品的真实状态的问题。
第一方面，本发明提供了一种电池状态评估方法，包括：
获取待评估的电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据；
分别基于所述故障处理数据、所述预警数据、所述SOH分析数据以及所述工况分析数据确定所述电池产品的故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分；
采用所述故障评分、所述预警评分、所述SOH评分和所述工况评分确定所述电池产品的综合分数；
根据所述综合分数确定所述电池产品的电池状态。
第二方面，本发明提供了一种电池状态评估装置，包括：
数据获取模块，用于获取待评估的电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据；
分数确定模块，用于分别基于所述故障处理数据、所述预警数据、所述SOH分析数据以及所述工况分析数据确定所述电池产品的故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分；
综合分数计算模块，用于采用所述故障评分、所述预警评分、所述SOH评分和所述工况评分确定所述电池产品的综合分数；
电池状态确定模块，用于根据所述综合分数确定所述电池产品的电池状态。
第三方面，本发明提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明第一方面所述的电池状态评估方法。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明第一方面所述的电池状态评估方法。
本发明实施例提供的电池状态评估方法，获取待评估的电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据，分别基于故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据确定电池产品的故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分，采用故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分确定电池产品的综合分数，根据综合分数确定电池产品的电池状态。故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分分别从不同角度反映了电池状态，同时采用上述四类评分进行综合评分，根据最终的综合评分对电池产品给出电池状态的评估，可以充分识别问题产品，可以从全方面、多层次地表示电池状态，有利于排查风险产品及降低售后成本。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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是本发明实施例一提供的一种电池状态评估方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种电池状态评估方法的流程图；
图3是本发明实施例二提供的一种时间节点示意图；
图4是本发明实施例二提供的一种系统评分流程图；
图5是本发明实施例三提供的一种电池状态评估装置的结构示意图；
图6是本发明实施例四提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种电池状态评估方法的流程图，本实施例可适用于电池状态评估的情况，该方法可以由电池状态评估装置来执行，该电池状态评估装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该电池状态评估装置可配置于电子设备中。如图1所示，该电池状态评估方法包括：
S101、获取待评估的电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据。
可以在接收到电池产品评估请求时，确定待评估的电池产品。
电池产品可以是系统维度的车辆、船、集装箱等，而在接收到电池产品评估请求时，则是对应接收到车架号、船号、集装箱号等。电池产品评估请求可以是电池产品的用户发送的，也可以是系统默认批次进行市场产品的电池状态评估。待评估的电池产品可以是一个也可以是多个，不同的电池产品独立进行评估。
每个电池产品上可以装有对应的数据存储器，记录产品运行过程中的电池运行数据。还可以针对电池产品可以设置有手机应用程序，用户也可以在手机应用程序上对电池的运行状态等进行反馈。
数据存储器可以将获得的数据上传至数据平台，用户可以设置数据存储器周期性地上传，也可以在想要对电池状态进行评估时上传数据存储器中的电池运行数据。
关于故障处理数据，是电池产品发生故障时进入售后部门，由售后部门进行检修，将电池产品存在的故障、故障处理方式、处理时间等进行记录并上传至数据平台。当然，电池产品本身存在的故障处理数据同样也可以由电池产品上的数据存储器进行存储、上传。
关于预警数据，可以包括电压预警、温度预警、自放电预警、绝缘预警等，在电池产品的运行过程中，当发生预警时，数据存储器可以记载这些数据作为预警数据。
关于SOH(State Of Health，电池健康度)分析数据，可以包括最低SOH、SOH一致性和SOH变化趋势等。
关于工况分析数据，主要是针对产品状态的数据，如电池发生过充、过放、过流、压差、温差等时的数据。
获取电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据，具体地，可以将接收到的车架号、船号、集装箱号等作为评估索引，根据评估索引从数据平台获取电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据。
需要说明的是，一般情况下，这些评估指标是相互关联的，会相互影响。因此，针对以上综合分数对电池产品的电池状态进行评估将会更合理。
S102、分别基于故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据确定电池产品的故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分。
具体地，可以将故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分作为评估指标，将故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据作为电池运行数据；针对每一项评估指标，确定出对应的电池运行数据；基于电池运行数据和预设的评分规则确定评估指标的分值。
故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分的满分分别为100分，根据评分规则对各项评估指标进行扣分。
例如，对于故障评分，判断是否发生单体欠压情况，若是，扣5分。对于预警评分，判断是否发生绝缘预警，扣5分。
S103、采用故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分确定电池产品的综合分数。
对故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分进行加权求和，得到电池产品的综合分数。综合分数的表达式如下：
其中，S为综合分数，Si为评估指标，ai为Si的权重，n为评估指标的数量。评估指标包括故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分。
故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分的权重可以预先设置的，在本发明的一个示例中，故障评分、SOH评分和工况评分的权重分别为20％，预警评分的权重为40％。预警是电池产品的开发方根据产品制定的预警规则进行产品状态监控，其更能反映当时的产品状态，并且结果更精准。
S104、根据综合分数确定电池产品的电池状态。
具体地，可以根据预设的分数区间-电池状态表，确定所述综合分数所在分数区间，将所述分数区间对应的电池状态，作为所述电池产品的电池状态。
示例性地，分数区间-电池状态表如下表(表1)所示。
| 综合分数(x) | 电池状态评价 |
| x≥80 | 电池状态良好 |
| 60＜x＜80 | 电池状态一般，持续观察 |
| x≤60 | 电池状态差，需要维保 |
那么，当电池产品A的综合分数是85分时，那么得到的电池产品的电池状态为：电池状态良好，电池发生故障的几率较小，也可以在较长时间之后再查询电池状态；
当电池产品B的综合分数是75分时，那么得到的电池产品的电池状态为：电池状态一般，持续观察，便可以提醒用户关注电池状态，定期查询。
当电池产品C的综合分数是55分时，那么得到的电池产品的电池状态为：电池状态差，需要维保，便可以提醒用户及时维修或更换电池，减少维修成本，也可避免电池状态进一步恶化导致产品无法使用或导致其他严重后果。
本发明实施例提供的电池状态评估方法，获取待评估的电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据，分别基于故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据确定电池产品的故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分，采用故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分确定电池产品的综合分数，根据综合分数确定电池产品的电池状态。故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分分别从不同角度反映了电池状态，同时采用上述四类评分进行综合评分，根据最终的综合评分对电池产品给出电池状态的评估，可以充分识别问题产品，可以从全方面、多层次地表示电池状态，有利于排查风险产品及降低售后成本。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种电池状态评估方法的流程图，本发明实施例在上述实施例一的基础上进行优化，如图2所示，该电池状态评估方法包括：
S201、在接收到电池产品评估请求时，确定待评估的电池产品。
电池产品可以是系统维度的车辆、船、集装箱等，而在接收到电池产品评估请求时，则是对应接收到车架号、船号、集装箱号等。
S202、针对每个待评估的电池产品，从数据平台获取历史记录的故障处理数据。
S203、基于故障处理数据确定起始时间，起始时间为获取预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据的起始时间。
故障处理数据包括故障处理方式和处理时间，基于故障处理数据确定起始时间，包括：判断故障处理数据的处理方式中是否存在电池更换；若是，将电池更换后的处理时间作为起始时间，若否，将目标时间点作为起始时间，目标时间点为与评估日期之间的时长等于预设时长的时间点。
一般根据市场故障确认获取预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据的起始时间。如果没有历史故障就没有确认起始时间的依据。因此这里设置预设时长来确定和限制获取数据的时间范围，预设时长可以为3个月，即获取评估日期前3个月内的故障处理数据。一方面，可以获得足够数量的数据，即足够反映产品的电池状态，另一方面，时间再长的话数据量就可能较大，不利于系统评价效率。
在一个可选实施例中，如果获取预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据的起始时间到评估日期的间隔时长大于预设时长，为减少评估工作量，将直接获取评估日期前、预设时长内的上述3类数据进行评估，即将目标时间点作为起始时间，目标时间点为与评估日期之间的时长等于预设时长的时间点。例如，如图3所示，图3是一种时间节点示意图，假设预设时长为3个月，如图3中A对应的时间节点示意图所示，评估日期为D1，故障处理数据的处理方式存在电池更换，电池更换时间为D2，评估日期前3个月日期为D3，D3早于D2，那么起始时间为D2；若如图3中B对应的时间节点示意图所示，D3晚于D2，那么起始时间为D3，若在A和B对应的时间节点示意图中，故障处理数据的处理方式不存在电池更换，那么起始时间均为D3。
电池更换包括电池系统更换和电池模组更换，电池系统更换即整个电池更换，例如由电池A1换成电池B1，电池模组是电芯串并联方式组合的模组，电池模组更换即更换电池中的部分或全部的失效的电芯。电池更换后，更换之前的数据不具有参考作用，更换后的故障评分需要重置为满分。
S204、从数据平台获取起始时间至评估日期内的预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据。
在一个可选实施例中，在从数据平台获取起始时间至评估日期内的预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据之后，还包括：确定预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据的数据量，若数据量小于预设数据量，可以将目标时间点作为起始时间，目标时间点为与评估日期之间的时长等于目标时长的时间点，目标时长大于预设时长，再执行从数据平台获取起始时间至评估日期内的预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据的步骤。即在原有方案的基础上，扩大获取预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据的时间范围，增加数据量。当然，在数据量小于预设数据量时，评价人也可以确认结束电池状态评估。
具体地，在获取各种数据时，是以电池产品的产品名称作为评价索引，根据评价索引来从数据平台中获取对应的数据。
根据故障处理数据来获取其他数据，可以对数据的有效性进行把控，避免出现在电池更换后，仍然使用电池更换前的数据进行评估，导致评估结果与实际不符
S205、分别基于故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据确定电池产品的故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分。
具体地，将故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分作为评估指标，将故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据作为电池运行数据；针对每一项评估指标，确定出对应的电池运行数据；基于电池运行数据和预设的评分规则确定评估指标的分值。
故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分的满分分别为100分，根据评分规则对每项评估指标进行扣分，再计算剩余分数作为该项评估指标的分值。
例如，对于故障评分，判断是否发生单体欠压情况，若是，扣5分。对于预警评分，判断是否发生绝缘预警，扣5分。
对于SOH评分，SOH评分的评估指标为最低SOH、SOH一致性、SOH变化趋势。最低SOH＜80％以及SOH一致性＞12％时均扣10分，针对SOH变化趋势，是将SOH数据转换为拟合曲线计算斜率，再根据斜率具体扣分。
S206、对故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分进行加权求和，得到电池产品的综合分数。
需要说明的是，不同的评估指标之间相互关联，对于不同的评估指标，其中可能存在重叠的评估项，例如，故障评分、预警评分中均可以存在欠压判断。但四类评估指标着重于不同的方面，可以将电池在该方面的特性放大，最终结合四类评估指标的得分来确定电池状态，使得评估结果更能充分反映电池的实际状态。
S207、根据综合分数确定电池产品的电池状态。
具体地，根据预设的分数区间-电池状态表，确定综合分数所在分数区间，将所述分数区间对应的电池状态，作为电池产品的电池状态。
S208、针对每个电池产品，从数据平台获取电池产品的基本信息。
基本信息包括项目号、客户、电芯型号、电芯类型、额定容量、产品类型、运营区域、累计里程和运营年限等。这些信息可以反映电池的本体信息，例如，电池的型号可以反映电池的版本，旧版本的电池可能性能较差，而新版本的电池性能较好，累计里程和运营年限可以反映电池的使用程度，累计里程和运营年限多的说明电池使用程度高，则不可避免地存在电池老化、性能衰减等，此时的各项评估指标的得分也可能偏低，但在预期范围内也是正常情况，累计里程和运营年限少说明电池使用程度低，各项评估指标的得分理应较高才是正常的，若较低，则说明异常。
S209、根据基本信息、电池状态生成电池产品的第一评估结果并推送至质量管理人员所在终端。
售后产品质量管理人员对第一评估结果进行确认，识别需要售后处理的电池产品。
S210、根据评估日期、综合分数、电池状态生成电池产品的第二评估结果并推送至电池产品的用户所在终端。
数据平台可以远程将第二评估结果推送至用户所在终端，进行评分展示，提高用户产品状态感知度。示例性地，可通过表格向用户展示，展示的表格如下表(表2)所示：
为了系统地说明本发明的电池状态评估过程，结合以下示例及图4进行说明，图4为系统评分流程图。
S1、产品评分需求输入。
输入评价索引，输出评价对象的基本信息。
S2、故障分析。
输入评价索引，输出故障处理评分清单、故障处理方式、处理时间，根据故障处理方式和处理时间确定获取其他数据的时间范围(起始时间到评估日期)。
S3、预警信息分析。
输入评价索引，输出预警情况评分清单。
S4、SOH分析。
输入评价索引，输出SOH情况评分清单及SOH变化趋势。
S5、工况分析。
输入评价索引，输出工况分析评分清单。
S6、综合评分，输出评价结果。
输入评价对象(电池产品)的基本信息、故障处理评分清单、预警情况评分清单、SOH情况评分清单及SOH变化趋势和工况分析评分清单，输出评价结果，评价结果包括单评价对象评分结果和多评价对象评分结果。
S7、评分结果推送售后管理。
S8、评分结果推送用户。
本实施例的电池状态评估方法，在获取电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据时，针对每个电池产品，从数据平台获取评估日期前、预设时长内的故障处理数据，基于故障处理数据确定起始时间，起始时间为获取预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据的起始时间，从数据平台获取起始时间至评估日期内的预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据。可以对数据的有效性进行把控，避免出现在电池更换后，仍然使用电池更换前的数据进行评估，导致评估结果与实际不符。
另一方面，不同的评估指标之间相互关联，对于不同的评估指标，其中可能存在重叠的评估项，例如，故障评分、预警评分中均可以存在欠压判断。但四类评估指标着重于不同的方面，可以将电池在该方面的特性放大，最终结合四类评估指标的得分来确定电池状态，使得评估结果更能充分反映电池的实际状态。
实施例三
图5为本发明实施例三提供的一种电池状态评估装置的结构示意图。如图5所示，该电池状态评估装置包括：
数据获取模块501，用于获取待评估的电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据；
分数确定模块502，用于分别基于所述故障处理数据、所述预警数据、所述SOH分析数据以及所述工况分析数据确定所述电池产品的故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分；
综合分数计算模块503，用于采用所述故障评分、所述预警评分、所述SOH评分和所述工况评分确定所述电池产品的综合分数；
电池状态确定模块504，用于根据所述综合分数确定所述电池产品的电池状态。
在本发明一个可选实施例中，所述数据获取模块501，包括：
故障处理数据获取子模块，用于针对每个待评估的电池产品，从数据平台获取历史记录的故障处理数据；
起始时间确定子模块，用于基于所述故障处理数据确定起始时间，所述起始时间为获取预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据的起始时间；
其他数据获取子模块，用于从所述数据平台获取所述起始时间至所述评估日期内的预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据。
在上述实施例的基础上，所述故障处理数据包括故障处理方式和处理时间，所述起始时间确定子模块，包括：
处理方式判断单元，用于判断所述故障处理数据的处理方式中是否存在电池更换；若是，则执行起始时间确定第一单元所执行的内容，若否，则执行起始时间确定第二单元所执行的内容。
起始时间确定第一单元，用于将电池更换后的处理时间作为起始时间；
起始时间确定第二单元，用于将目标时间点作为起始时间，所述目标时间点为与所述评估日期之间的时长等于所述预设时长的时间点。
在本发明一个可选实施例中，所述分数确定模块502，包括：
数据分类子模块，用于将所述故障评分、所述预警评分、所述SOH评分和所述工况评分作为评估指标，将所述故障处理数据、所述预警数据、所述SOH分析数据以及所述工况分析数据作为电池运行数据；
电池运行数据确定子模块，用于针对每一项评估指标，确定出对应的电池运行数据；
分值计算子模块，用于基于所述电池运行数据和预设的评分规则确定所述评估指标的分值。
在本发明一个可选实施例中，所述综合分数计算模块503，包括：
综合分数计算子模块，用于对所述故障评分、所述预警评分、所述SOH评分和所述工况评分进行加权求和，得到所述电池产品的综合分数。
在本发明一个可选实施例中，所述电池状态确定模块504，包括：
分数区间确定子模块，用于根据预设的分数区间-电池状态表，确定所述综合分数所在分数区间；
电池状态确定子模块，用于将所述分数区间对应的电池状态作为所述电池产品的电池状态。
在本发明一个可选实施例中，所述电池状态评估装置还包括：
基本信息获取模块，用于针对每个所述电池产品，从所述数据平台获取所述电池产品的基本信息；
评估结果推送第一模块，用于根据所述基本信息、所述电池状态生成所述电池产品的第一评估结果并推送至质量管理人员所在终端；
评估结果推送第二模块，用于根据评估日期、所述综合分数、所述电池状态生成所述电池产品的第二评估结果并推送至所述电池产品的用户所在终端。
本发明实施例所提供的电池状态评估装置可执行本发明任意实施例所提供的电池状态评估方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图6示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备40的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图6所示，电子设备40包括至少一个处理器41，以及与至少一个处理器41通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)42、随机访问存储器(RAM)43等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器41可以根据存储在只读存储器(ROM)42中的计算机程序或者从存储单元48加载到随机访问存储器(RAM)43中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 43中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器41、ROM 42以及RAM 43通过总线44彼此相连。输入/输出(I/O)接口45也连接至总线44。
电子设备40中的多个部件连接至I/O接口45，包括：输入单元46，例如键盘、鼠标等；输出单元47，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元48，例如磁盘、光盘等；以及通信单元49，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元49允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器41可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器41的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器41执行上文所描述的各个方法和处理，例如电池状态评估方法。
在一些实施例中，电池状态评估方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元48。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 42和/或通信单元49而被载入和/或安装到电子设备40上。当计算机程序加载到RAM 43并由处理器41执行时，可以执行上文描述的电池状态评估方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行电池状态评估方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种电池状态评估方法，其特征在于，包括：
获取待评估的电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据；
分别基于所述故障处理数据、所述预警数据、所述SOH分析数据以及所述工况分析数据确定所述电池产品的故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分；
采用所述故障评分、所述预警评分、所述SOH评分和所述工况评分确定所述电池产品的综合分数；
根据所述综合分数确定所述电池产品的电池状态。
2.如权利要求1所述的电池状态评估方法，其特征在于，所述获取待评估的所述电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据，包括：
针对每个待评估的电池产品，从数据平台获取历史记录的故障处理数据；
基于所述故障处理数据确定起始时间，所述起始时间为获取预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据的起始时间；
从所述数据平台获取所述起始时间至所述评估日期内的预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据。
3.如权利要求2所述的电池状态评估方法，其特征在于，所述故障处理数据包括故障处理方式和处理时间，所述基于所述故障处理数据确定起始时间，包括：
判断所述故障处理数据的处理方式中是否存在电池更换；
若是，将电池更换后的处理时间作为起始时间；
若否，将目标时间点作为起始时间，所述目标时间点为与所述评估日期之间的时长等于所述预设时长的时间点。
4.如权利要求1所述的电池状态评估方法，其特征在于，所述分别基于所述故障处理数据、所述预警数据、所述SOH分析数据以及所述工况分析数据确定所述电池产品的故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分，包括：
将所述故障评分、所述预警评分、所述SOH评分和所述工况评分作为评估指标，将所述故障处理数据、所述预警数据、所述SOH分析数据以及所述工况分析数据作为电池运行数据；
针对每一项评估指标，确定出对应的电池运行数据；
基于所述电池运行数据和预设的评分规则确定所述评估指标的分值。
5.如权利要求1所述的电池状态评估方法，其特征在于，所述采用所述故障评分、所述预警评分、所述SOH评分和所述工况评分确定所述电池产品的综合分数，包括：
对所述故障评分、所述预警评分、所述SOH评分和所述工况评分进行加权求和，得到所述电池产品的综合分数。
6.如权利要求1所述的电池状态评估方法，其特征在于，所述根据所述综合分数确定所述电池产品的电池状态，包括：
根据预设的分数区间-电池状态表，确定所述综合分数所在分数区间；
将所述分数区间对应的电池状态作为所述电池产品的电池状态。
7.如权利要求1-6任一项所述的电池状态评估方法，其特征在于，还包括：
针对每个所述电池产品，从所述数据平台获取所述电池产品的基本信息；
根据所述基本信息、所述电池状态生成所述电池产品的第一评估结果并推送至质量管理人员所在终端；
根据评估日期、所述综合分数、所述电池状态生成所述电池产品的第二评估结果并推送至所述电池产品的用户所在终端。
8.一种电池状态评估装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取待评估的电池产品的故障处理数据、预警数据、SOH分析数据以及工况分析数据；
分数确定模块，用于分别基于所述故障处理数据、所述预警数据、所述SOH分析数据以及所述工况分析数据确定所述电池产品的故障评分、预警评分、SOH评分和工况评分；
综合分数计算模块，用于采用所述故障评分、所述预警评分、所述SOH评分和所述工况评分确定所述电池产品的综合分数；
电池状态确定模块，用于根据所述综合分数确定所述电池产品的电池状态。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的电池状态评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的电池状态评估方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310614082.8A CN116626524A (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310614082.8A CN116626524A (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116626524A true CN116626524A (zh) | 2023-08-22 |
Family
ID=87616734
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310614082.8A Pending CN116626524A (zh) | 2023-05-24 | 2023-05-24 | 电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116626524A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117150348A (zh) * | 2023-10-30 | 2023-12-01 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 电池外损数据处理方法、系统、电子设备和存储介质 |
| CN117388704A (zh) * | 2023-09-27 | 2024-01-12 | 希维科技(广州)有限公司 | 电池质量评估方法、设备及存储介质 |
-
2023
- 2023-05-24 CN CN202310614082.8A patent/CN116626524A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117388704A (zh) * | 2023-09-27 | 2024-01-12 | 希维科技(广州)有限公司 | 电池质量评估方法、设备及存储介质 |
| CN117150348A (zh) * | 2023-10-30 | 2023-12-01 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 电池外损数据处理方法、系统、电子设备和存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2021169486A1 (zh) | 基于充电过程监控电池阻抗异常的方法、系统以及装置 | |
| US11408942B2 (en) | Method for predicting service life of retired power battery | |
| CN116626524A (zh) | 电池状态评估方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN112946483B (zh) | 电动汽车电池健康的综合评估方法及存储介质 | |
| JP6431644B2 (ja) | 蓄電池評価装置、蓄電システムおよび蓄電池評価方法 | |
| CN115221795A (zh) | 容量预测模型的训练方法、预测方法、装置、设备及介质 | |
| CN115951230B (zh) | 一种锂电池储能箱的异常检测方法及系统 | |
| CN115932634A (zh) | 一种对电池健康状态评估的方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113487086A (zh) | 设备剩余使用寿命预测方法、装置、计算机设备和介质 | |
| CN115395613B (zh) | 电池充电管理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115692885A (zh) | 一种电池析锂保护方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN115907163A (zh) | 电力系统运行状态预测方法、装置和计算机设备 | |
| CN114879054A (zh) | 一种电池安全监测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114779109A (zh) | 电池健康状态的确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113433478A (zh) | 云端估算动力电池健康度的方法及装置 | |
| CN115291111B (zh) | 电池静置时间预测模型的训练方法以及静置时间预测方法 | |
| CN115825790B (zh) | 电池绝缘故障的预警方法、装置、系统和计算机设备 | |
| CN114633833A (zh) | 电动自行车的行驶参数确定方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN116027197A (zh) | 一种电池自放电一致性评估方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116087797A (zh) | 一种蓄电池组状态确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114969080A (zh) | 数据更新方法、装置、系统、车辆、云服务器及介质 | |
| CN115754756A (zh) | 一种电池容量跳水识别方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN116433165A (zh) | 换电记录的生成方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115792628A (zh) | 一种动力电池安全性评估方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN115955189A (zh) | 一种发电异常的检测方法、装置、设备及介质 |
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 |