CN117054899A - 一种检测故障电池的方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种检测故障电池的方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：采集第一电池的实时特征数据，所述第一电池为疑似故障电池中的任一个电池；根据所述实时特征数据，采用三阶等效模型，确定所述第一电池的端口电压随时间变化的预测充放电曲线；确定所述第一电池的预测充放电曲线和参考充放电曲线所围成的第一面积；其中，所述参考充放电曲线为任一正常电池的预测充放电曲线；若所述第一面积不满足约束条件，则确定所述第一电池存在故障。本发明提供的方法能够提高检测电池的速度。

Description

一种检测故障电池的方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及电池故障检测技术领域，尤其涉及一种检测故障电池的方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着蓄电池应用的越来越广泛，蓄电池在新能源方面的应用也越来越多。在风电变流器内部通常会配置一个不间断电源(Uninterruptible Power Supply，UPS)，UPS是一种含有储能装置的不间断电源。UPS内部标配一块电池，当UPS或者变流器系统出现故障时，UPS从市电模式切换到电池模式给UPS负载供电。

目前对蓄电池故障检测的方式主要有容量检测、电池浮充电压检测、电池内阻检测，现有专利202110354009.2提供了一种电池析锂检测方法，如图1所示，检测待测锂离子电池在放电过程中的实时电压和实时电流，建立待测锂离子电池的参数辨识方程，并将实时电压和实时电流输入至参数辨识方程中，计算得到待测锂离子电池的特征参数；将待测锂离子电池的特征参数与标准特征参数进行比较，并根据比较结果确定待测锂离子电池的析锂情况。

上述专利提供的方法需要进行放电实验，检测速度较慢。

发明内容

本发明提供了一种检测故障电池的方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高检测电池的速度。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种检测故障电池的方法，方法包括：

采集第一电池的实时特征数据，第一电池为疑似故障电池中的任一个电池；

根据实时特征数据，采用三阶等效模型，确定第一电池的端口电压随时间变化的预测充放电曲线；

确定第一电池的预测充放电曲线和参考充放电曲线所围成的第一面积；其中，参考充放电曲线为任一正常电池的预测充放电曲线；

若第一面积不满足约束条件，则确定第一电池存在故障。

在一种可能的实现方式中，在采集第一电池的实时特征数据之前，方法还包括：

在预设检测时间，采集每个待测电池的放电特征数据和负载率；

根据每个待测电池的放电特征数据，采用卡尔曼滤波器与参数辨识集成，确定每个待测电池的剩余容量；

根据剩余容量和负载率，确定每个待测电池的期望放电时间；

检测每个待测电池的实际放电时间；

若待测电池中第二电池的实际放电时间小于期望放电时间，则确定第二电池为疑似故障电池；

若待测电池中第三电池的实际放电时间大于或等于期望放电时间，则确定第三电池为正常电池。

在一种可能的实现方式中，预设检测时间为基于待检测电池所属的UPS在市电模式下的检测周期确定，或者，为UPS从电池模式开机运行时。

在一种可能的实现方式中，在确定预测充放电曲线和参考充放电曲线所围成的第一面积之前，方法还包括：

采集每个正常电池的实时特征数据；

根据每个正常电池的实时特征数据，采用三阶等效模型，确定每个正常电池的预测充放电曲线；

根据每个正常电池的预测充放电曲线，确定约束条件。

在一种可能的实现方式中，根据每个正常电池的预测充放电曲线，确定约束条件，包括：

确定每个正常电池的预测充放电曲线与标准电池的充放电曲线围成的第二面积，标准电池为正常电池中的任一电池；

确定多个第二面积中的最小值和最大值；

根据多个第二面积中的最小值和最大值确定偏差率；

根据偏差率和多个第二面积，确定约束条件。

在一种可能的实现方式中，约束条件为：

(1-α)*S_r≤S_i≤(1+α)*S_r

其中，α表示偏差率，S_r表示多个第二面积中任一个，S_i表示第一面积。

在一种可能的实现方式中，实时特征数据至少包括实际工作电流和电解液温度。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种检测故障电池的装置，装置包括：

采集模块，用于采集第一电池的实时特征数据，第一电池为疑似故障电池中的任一个电池；

确定模块，用于根据实时特征数据，采用三阶等效模型，确定第一电池的端口电压随时间变化的预测充放电曲线；还用于确定第一电池的预测充放电曲线和参考充放电曲线所围成的第一面积；其中，参考充放电曲线为任一正常电池的预测充放电曲线；还用于若第一面积不满足约束条件，则确定第一电池存在故障。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现本发明的第一方面或者第一方面的任一可能实现方式中的检测故障电池的方法。

根据本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现本发明的第一方面或者第一方面的任一可能实现方式中的检测故障电池的方法。

本发明实施例提供了一种检测故障电池的方法、装置、电子设备及存储介质，该方法中采用三阶等效模型预测电池的预测充放电曲线，不用进行实际的充放电实验，因此大大提高了检测的速度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为现有技术中的一种电池析锂检测方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种检测故障电池的方法流程示意图；

图3为本发明实施例提供的蓄电池的充放电模型示意图；

图4为本发明实施例提供的蓄电池的等效电路模型示意图；

图5为本发明实施例提供的蓄电池充放电的海明距离曲线示意图；

图6为本发明实施例提供的一种检测故障电池的装置结构示意图；

图7为本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。

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，都属于本发明保护的范围。

本申请实施例提供的检测故障电池的方法，执行主体可以为电子设备或者电子设备中能够实现该检测故障电池的方法的功能模块或功能实体。

实施例一

本发明实施例提供一种检测故障电池的方法，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：

S210，采集第一电池的实时特征数据。

第一电池为疑似故障电池中的任一个电池，技术人员可以基于经验从大量电池中挑选出可能存在故障、易出现故障的电池，作为疑似故障电池，还可以是对电池进行测试后挑选出的电池，作为疑似故障电池。

检测第一电池的实时特征数据，其中，实时特征数据包括但不仅限于第一电池的实际工作电流和电解液温度。

S220，根据实时特征数据，采用三阶等效模型，确定第一电池的端口电压随时间变化的预测充放电曲线。

为预测蓄电池的充放电曲线，需要建立蓄电池的三阶等效模型，蓄电池的充放电模型如图3所示，可以等效为如图4所示的蓄电池的等效电路模型，可以得到蓄电池的端电压为：

U_B＝I_BR_P+I_mR_d+I_wR_w+E_m 公式(一)

其中，U_B为蓄电池的端电压，I_B为蓄电池的端电流R_p为欧姆极化电阻，R_d为电荷转移电阻，R_w为扩散电阻，E_m为蓄电池的电动势。

根据能斯特方程，蓄电池的电动势E_m与随着荷电状态SOC增加而升高，并且与电解液温度θ相关，可表达为

E_m＝E_m0-K_e(273+θ)(1-SOC) 公式(二)

式中，E_m0为蓄电池满电量(SOC＝1)时，蓄电池的开路电压K_e为经验系数。

R_P＝R_P0[1+A₀(1-SOC)] 公式(三)

R_W＝-R_W0ln(DOC) 公式(五)

式中，R_d0、R_p0、R_w0代表蓄电池满电量时的电阻；A₀、A₂₁、A₂₂都是常数，I_BN是额定电流，DOC表示电池的充电深度(剩余容量)。

蓄电池实际容量C(I_B，θ)和实际工作电流I_B、电解液温度θ以及蓄电池在参考情况下容量C(I_BN，θ_N)相关。

式中，C(O,θ_N)是电解液参考温度θ_N下的额定容量，C(I_BN,θ_N)是在额定电流I_BN以及电解液参考温度为θ_N下的参考容量，Q_f为电解液的冰点温度，Kc、δ、ε为经验系数。

电池充电深度DOC为：

蓄电池的电量Q_e可以通过下式来确定：

Q_e＝∫-I_mdt 公式(九)

其中，充电时I_m＝I_B-I_gas，放电时I_m＝I_B；

I_gas＝G_gasU_PN 公式(十)

U_PN＝U_B-I_B*R_p 公式(十二)

其中，G_gas0、U_p0、A_p均为经验参数。

由公式(二)至公式(十三)可以得到公式(一)中的各个参数，将各个参数代入公式(一)，便可得到第一电池的端口电压随时间变化的预测充放电曲线的表达式，由于表达式中有电池的电解液温度等参数，所以得到的结果都是唯一的，且具有预测性的。

S230，确定第一电池的预测充放电曲线和参考充放电曲线所围成的第一面积。

其中，参考充放电曲线为任一正常电池的预测充放电曲线。

正常电池可以是经过检测后，确定运行正常的电池，也可以是技术人员基于经验挑选出的电池。通过检测正常电池的实时特征数据，采用上述公式(一)至(十三)，计算正常电池的预测充放电曲线，从中任选一个，作为参考充放电曲线，参考充放电曲线和第一电池的预测充放电曲线如图5所示。

采用下式计算第一面积：

其中，U_m为正常电池的充放电电压，U₁为第一电池的充放电电压。

S240，若第一面积不满足约束条件，则确定第一电池存在故障。

由于存在故障的电池和正常电池的充放电曲线相差较大，约束条件表示第一电池与正常电池之间的偏差，判断第一面积是否满足约束条件，若不满足，说明第一电池存在故障。

本发明实施例提供的方法中采用三阶等效模型预测电池的预测充放电曲线，不用进行实际的充放电实验，因此大大提高了检测的速度。而且本发明实施例采用充放电曲线之间围成的面积，以及面积的约束条件，减小了外界干扰对电池故障检测的影响，提高了检测的准确性。

实施例二

在一些实施例中，在采用实施例一提供的方法检测疑似故障电池之前，先通过检测将所有待检测电池聚类，分为正常电池和疑似故障电池两类。

则在步骤S210：采集第一电池的实时特征数据之前，该方法还可以包括以下步骤：

S201，在预设检测时间，采集每个待测电池的放电特征数据和负载率。

预设检测时间为基于待检测电池所属的UPS在市电模式下的检测周期确定，或者，为UPS从电池模式开机运行时。

也就是说，若待检测电池所属的UPS在市电模式下运行，则每隔一个检测周期检测一次，或者，待检测电池所属的UPS从电池模式开机运行时进行检测。

放电特征数据表示待检测电池在放电过程中的参数，蓄电池的等效充放电模型如图3所示，则放电特征数据可以包括：电容C_s；电容C_s的开路电压V_ocv；蓄电池不工作时的自放电电阻R_s；正、负极以及电极和电解液结合处在蓄电池工作时的等效电容C_e和电阻R_e；电解液等其他因素在蓄电池工作时的等效电阻R_b；蓄电池的端口电压V_b；蓄电池的充放电电流i_b。

S202，根据每个待测电池的放电特征数据，采用卡尔曼滤波器与参数辨识集成，确定每个待测电池的剩余容量。

对于阻抗Z，设其端电压为v_e，电流为i_b，则根据Kirchhoff电流定律有下式：

经过z变换可以得到离散方程:

简化公式(十六)，令

因此可以得到离散时间V_e和i_b的关系如下：

v_e,k＝av_e,k-1+bi_b,k+ci_b,k-1＝θψ 公式(十七)

其中θ＝[a,b,c],ψ＝[v_e,k-1,i_`b,k,i_b,k-1]^T,为了得到准确的θ，假设v’_e,k为电压v_e,k估算值，估算值v’_e,k和真实值v_e,k非常接近或相等,即v_e,k和v’_e,k差的平方对θ的倒数最小，因此可以得到下式：

θ_k＝θ_k-1+L(v_e,k-v'_e,k)ψ^T 公式(十九)

将得到的θ带入公式(十七)，可得R_b、R_e、C_e。将R_b、R_e、C_e带入下式，可以得到开路电压V_ocv：

v_b,k＝v_ocv,k-Zi_b,k 公式(二十一)

将计算出的V_ocv带入卡尔曼滤波器方程可以得到蓄电池的剩余容量。

其中，x_k为蓄电池剩余容量，η_i为充电效率；C_n为电池的额定容量；w_k为状态模型的激励白噪；p_k为极化效应。

S203，根据剩余容量和负载率，确定每个待测电池的期望放电时间。

预先设置负载率与放电电流的对应关系，根据待测电池的负载率，查找对应关系中对应的放电电流，根据待测电池的剩余容量与放电电流计算期望放电时间。

可以采用下式计算期望放电时间：

其中，T1表示期望放电时间，I_discharge表示放电电流。

S204，检测每个待测电池的实际放电时间。

对待测电池进行放电测试，检测每个待测电池实际放电时间T2

S205，若待测电池中第二电池的实际放电时间小于期望放电时间，则确定第二电池为疑似故障电池。

第二电池为待测电池中的任一个电池，对每个待测电池，比较期望放电时间T1和实际放电时间T2，若待测电池中第二电池的实际放电时间小于期望放电时间，则确定第二电池为疑似故障电池。

S206，若待测电池中第三电池的实际放电时间大于或等于期望放电时间，则确定第三电池为正常电池。

第三电池为待测电池中的任一个电池，对每个待测电池，比较期望放电时间T1和实际放电时间T2，若待测电池中第二电池的实际放电时间大于或等于期望放电时间，则确定第三电池为正常电池。

本发明实施例提供的方法通过系统参数便是和卡尔曼滤波器，将待测电池分为疑似故障电池和正常电池两种，在后续检测中只需要检测疑似故障电池，减少检测量，提高了检测速度。

实施例三

在一些实施例中，在S230：确定预测充放电曲线和参考充放电曲线所围成的第一面积之前，该方法还可以包括以下步骤：

S221，采集每个正常电池的实时特征数据。

检测每个正常电池的实时特征数据，其中，实时特征数据包括但不仅限于第一电池的实际工作电流和电解液温度。

S222，根据每个正常电池的实时特征数据，采用三阶等效模型，确定每个正常电池的预测充放电曲线。

根据每个正常电池的实时特征数据，采用公式(一)至公式(十三)，确定每个正常电池的端口电压随时间变化的预测充放电曲线的表达式，得到每个正常电池的预测充放电曲线。

S223，根据每个正常电池的预测充放电曲线，确定约束条件。

在一个实施例中，根据每个正常电池的预测充放电曲线，确定约束条件，可以包括以下步骤：

首先，确定每个正常电池的预测充放电曲线与标准电池的充放电曲线围成的第二面积。

标准电池为正常电池中的任一电池。

任选一个正常电池作为标准电池，计算其他每个正常电池的预测充放电曲线与标准电池的充放电曲线围成的第二面积。

可以采用下式计算其他每个正常电池的预测充放电曲线与标准电池的充放电曲线围成的第二面积：

其中U_m为标准电池的充放电电压，U_B为其中一个正常电池的充放电电压。

若有n个正常电池，则计算得到n-1个第二面积S_B1、S_B2、S_B3…，S_Bn-1。

其次，确定多个第二面积中的最小值和最大值。

比较n-1个第二面积，得到其中的最大值和最小值。

再次，根据多个第二面积中的最小值和最大值确定偏差率。

根据多个第二面积中的最小值和最大值计算偏差率，可以采用下式表示：

其中，α表示偏差率，β表示第二面积中的最大值，γ表示第二面积中的最小值。

最后，根据偏差率和多个第二面积，确定约束条件。

在一个示例中，约束条件为：

(1-α)*S_r≤S_i≤(1+α)*S_r

其中，α表示偏差率，S_r表示多个第二面积中任一个，S_i表示第一面积。

本发明实施例提供的方法确定了检测故障电池的约束条件，采用面积的约束条件，能够减小外界干扰对电池故障检测的影响，提高了检测的准确性。

实施例四

相应的，本发明实施例还提供了一种检测故障电池的装置，如图6所示，检测故障电池的装置600可以包括采集模块610和确定模块620，其中：

采集模块610，用于采集第一电池的实时特征数据，第一电池为疑似故障电池中的任一个电池；

实时特征数据至少包括实际工作电流和电解液温度。

确定模块620，用于根据实时特征数据，采用三阶等效模型，确定第一电池的端口电压随时间变化的预测充放电曲线；还用于确定第一电池的预测充放电曲线和参考充放电曲线所围成的第一面积；其中，参考充放电曲线为任一正常电池的预测充放电曲线；还用于若第一面积不满足约束条件，则确定第一电池存在故障。

本发明实施例提供的检测故障电池的装置，采用三阶等效模型预测电池的预测充放电曲线，不用进行实际的充放电实验，因此大大提高了检测的速度。

实施例五

在一些实施例中，采集模块610，用于在预设检测时间，采集每个待测电池的放电特征数据和负载率；

在一个实施例中，预设检测时间为基于待检测电池所属的UPS在市电模式下的检测周期确定，或者，为UPS从电池模式开机运行时。

确定模块620，还用于根据每个待测电池的放电特征数据，采用卡尔曼滤波器与参数辨识集成，确定每个待测电池的剩余容量；还用于根据剩余容量和负载率，确定每个待测电池的期望放电时间；

采集模块610，还用于检测每个待测电池的实际放电时间；

确定模块620，还用于若待测电池中第二电池的实际放电时间小于期望放电时间，则确定第二电池为疑似故障电池；还用于若待测电池中第三电池的实际放电时间大于或等于期望放电时间，则确定第三电池为正常电池。

本发明实施例提供的装置通过系统参数便是和卡尔曼滤波器，将待测电池分为疑似故障电池和正常电池两种，在后续检测中只需要检测疑似故障电池，减少检测量，提高了检测速度。

实施例六

在一些实施例中，采集模块610，还用于采集每个正常电池的实时特征数据；

实时特征数据至少包括实际工作电流和电解液温度。

确定模块620，还用于根据每个正常电池的实时特征数据，采用三阶等效模型，确定每个正常电池的预测充放电曲线；

确定模块620，还用于根据每个正常电池的预测充放电曲线，确定约束条件。

在一个实施例中，确定模块620可以具体用于：

确定每个正常电池的预测充放电曲线与标准电池的充放电曲线围成的第二面积，标准电池为正常电池中的任一电池；

确定多个第二面积中的最小值和最大值；

根据多个第二面积中的最小值和最大值确定偏差率；

根据偏差率和多个第二面积，确定约束条件。

本发明实施例提供的装置确定了检测故障电池的约束条件，采用面积的约束条件，能够减小外界干扰对电池故障检测的影响，提高了检测的准确性。

本实施例提供的检测故障电池的装置，与本发明上述实施例所提供的检测故障电池的方法属于同一发明构思，可执行本发明上述任意实施例所提供的检测故障电池的方法，具备执行检测故障电池的方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明上述实施例提供的检测故障电池的方法的具体处理内容，此处不再加以赘述。

本发明另一实施例还提出一种电子设备，参见图7所示，该设备包括：

存储器700和处理器710；

其中，所述存储器700与所述处理器710连接，用于存储程序；

所述处理器710，用于通过运行所述存储器700中存储的程序，实现上述任一实施例公开的检测故障电池的方法。

具体的，上述电子设备还可以包括：总线、通信接口720、输入设备730和输出设备740。

处理器710、存储器700、通信接口720、输入设备730和输出设备740通过总线相互连接。其中：

总线可包括一通路，在计算机系统各个部件之间传送信息。

处理器710可以是通用处理器，例如通用中央处理器(CPU)、微处理器等，也可以是特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，或一个或多个用于控制本发明方案程序执行的集成电路。还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(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。

处理器710可包括主处理器，还可包括基带芯片、调制解调器等。

存储器700中保存有执行本发明技术方案的程序，还可以保存有操作系统和其他关键业务。具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。更具体的，存储器700可以包括只读存储器(read-only memory，ROM)、可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备、随机存取存储器(random access memory，RAM)、可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备、磁盘存储器、flash等等。

输入设备730可包括接收用户输入的数据和信息的装置，例如键盘、鼠标、摄像头、扫描仪、光笔、语音输入装置、触摸屏等。

输出设备740可包括允许输出信息给用户的装置，例如显示屏、打印机、扬声器等。

通信接口720可包括使用任何收发器一类的装置，以便与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(RAN)，无线局域网(WLAN)等。

处理器710执行存储器700中所存放的程序，以及调用其他设备，可用于实现本发明上述实施例所提供的任意一种检测故障电池的方法的各个步骤。

示例性计算机程序产品和存储介质

除了上述方法和设备以外，本发明的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述描述的本发明各种实施例的检测故障电池的方法中的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本发明的实施例还可以是存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行本说明书上述描述的本发明各种实施例的检测故障电池的方法中的步骤。

对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本发明各实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，各实施例中记载的技术特征可以进行替换或者组合。

本发明各实施例种装置及终端中的模块和子模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或子模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个子模块或模块可以结合或者可以集成到另一个模块，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的模块或子模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块或子模块的部件可以是或者也可以不是物理模块或子模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块或子模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块或子模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或子模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块或子模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块或子模块集成在一个模块中。上述集成的模块或子模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块或子模块的形式实现。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件单元，或者二者的结合来实施。软件单元可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

最后，还需要说明的是，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“包括一个……”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。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种检测故障电池的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集第一电池的实时特征数据，所述第一电池为疑似故障电池中的任一个电池；

根据所述实时特征数据，采用三阶等效模型，确定所述第一电池的端口电压随时间变化的预测充放电曲线；

确定所述第一电池的预测充放电曲线和参考充放电曲线所围成的第一面积；其中，所述参考充放电曲线为任一正常电池的预测充放电曲线；

若所述第一面积不满足约束条件，则确定所述第一电池存在故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采集第一电池的实时特征数据之前，所述方法还包括：

在预设检测时间，采集每个待测电池的放电特征数据和负载率；

根据所述每个待测电池的放电特征数据，采用卡尔曼滤波器与参数辨识集成，确定每个所述每个待测电池的剩余容量；

根据所述剩余容量和负载率，确定所述每个待测电池的期望放电时间；

检测所述每个待测电池的实际放电时间；

若待测电池中第二电池的实际放电时间小于期望放电时间，则确定所述第二电池为疑似故障电池；

若待测电池中第三电池的实际放电时间大于或等于期望放电时间，则确定所述第三电池为正常电池。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设检测时间为基于待检测电池所属的UPS在市电模式下的检测周期确定，或者，为所述UPS从电池模式开机运行时。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述预测充放电曲线和参考充放电曲线所围成的第一面积之前，所述方法还包括：

采集每个正常电池的实时特征数据；

根据所述每个正常电池的实时特征数据，采用所述三阶等效模型，确定所述每个正常电池的预测充放电曲线；

根据所述每个正常电池的预测充放电曲线，确定所述约束条件。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个正常电池的预测充放电曲线，确定所述约束条件，包括：

确定所述每个正常电池的预测充放电曲线与标准电池的充放电曲线围成的第二面积，所述标准电池为正常电池中的任一电池；

确定多个第二面积中的最小值和最大值；

根据所述多个第二面积中的最小值和最大值确定偏差率；

根据所述偏差率和所述多个第二面积，确定所述约束条件。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述约束条件为：

(1-α)*S_r≤S_i≤(1+α)*S_r

其中，α表示所述偏差率，S_r表示所述多个第二面积中任一个，S_i表示所述第一面积。

7.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述实时特征数据至少包括实际工作电流和电解液温度。

8.一种检测故障电池的装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集第一电池的实时特征数据，所述第一电池为疑似故障电池中的任一个电池；

确定模块，用于根据所述实时特征数据，采用三阶等效模型，确定所述第一电池的端口电压随时间变化的预测充放电曲线；还用于确定所述第一电池的预测充放电曲线和参考充放电曲线所围成的第一面积；其中，所述参考充放电曲线为任一正常电池的预测充放电曲线；还用于若所述第一面积不满足约束条件，则确定所述第一电池存在故障。

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-7任意一项所述的检测故障电池的方法。

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上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的检测故障电池的方法。