CN117054916A - 动力电池的异常检测方法、系统及云端服务器 - Google Patents
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Abstract
本公开关于一种动力电池的异常检测方法、系统及云端服务器，其中，该方法包括：获取目标时间段内动力电池的参数数据；参数数据包括，动力电池中各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列；针对动力电池中的每个单体电池，根据单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度；进而确定单体电池在各个频点上电压变化率幅度和电流变化率幅度的幅度比值；根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定各个单体电池是否存在阻值异常，从而能够准确确定单体电池是否存在阻值异常，避免电压异常阈值或者电流异常阈值的人工定义，降低动力电池的异常检测成本，且提高异常检测效率。
Description
技术领域
本公开涉及动力电池技术领域，尤其涉及一种动力电池的异常检测方法、系统及云端服务器。
背景技术
目前的动力电池的异常检测方法主要为，确定动力电池中单体电池的阻值以及电池容量；人工定义阻值的异常阈值以及电池容量的异常阈值；通过比对，确定单体电池是否存在异常。
上述方案中，单体电池的阻值难以准确计算，且异常阈值人工定义，成本高，准确度难以保证。导致动力电池的异常检测成本高，且异常检测效率差。
发明内容
本公开提供一种动力电池的异常检测方法、系统及云端服务器。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种动力电池的异常检测方法，应用于云端服务器，所述方法包括：获取目标时间段内动力电池的参数数据；所述参数数据包括，所述动力电池中各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列；针对所述动力电池中的每个单体电池，根据所述单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度；根据各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度，确定所述单体电池在各个频点上的幅度比值；所述幅度比值为频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度的比值；根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定各个单体电池是否存在阻值异常。
在本公开的一个实施例中，所述针对所述动力电池中的每个单体电池，根据所述单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度，包括：针对所述动力电池中的每个单体电池，根据所述单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定所述单体电池的电压变化率序列和电流变化率序列；对所述单体电池的电压变化率序列进行频域转换处理，得到各个频点上的电压变化率幅度；对所述单体电池的电流变化率序列进行频域转换处理，得到各个频点上的电流变化率幅度。
在本公开的一个实施例中，所述根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定各个单体电池是否存在阻值异常，包括：根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定幅度比值阈值；针对所述动力电池中的每个单体电池，在所述单体电池存在大于所述幅度比值阈值的幅度比值的情况下，确定所述单体电池存在阻值异常。
在本公开的一个实施例中，所述根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定幅度比值阈值，包括：根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定上四分位幅度比值以及下四分位幅度比值；确定所述下四分位幅度比值与所述上四分位幅度比值之间的差值绝对值；将所述差值绝对值与预设系数的乘积结果，作为所述幅度比值阈值。
在本公开的一个实施例中，所述参数数据还包括，所述目标时间段内起始时间点上各个单体电池的起始荷电量、终止时间点上各个单体电池的终止荷电量、所述动力电池中各个温度采集点上的温度数据序列；所述方法还包括：将各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列、各个温度采集点上的温度数据序列、各个单体电池的起始荷电量和终止荷电量，输入连接异常检测模型，获取所述连接异常检测模型输出的各个温度采集点的预测温度变化率；根据各个温度采集点的预测温度变化率，确定所述动力电池是否存在连接异常。
在本公开的一个实施例中，所述方法还包括：根据各个温度采集点上的温度数据序列，确定各个温度采集点的实际温度变化率；所述根据各个温度采集点的预测温度变化率，确定所述动力电池是否存在连接异常，包括：根据各个温度采集点的预测温度变化率以及实际温度变化率，确定所述动力电池中的单体电池或者电池包断路单元是否存在温度异常；在所述动力电池中的电池包断路单元存在温度异常的情况下，确定所述动力电池中的电池包断路单元存在内部连接异常；在所述动力电池中的第一单体电池存在温度异常，且所述第一单体电池存在阻值异常的情况下，确定所述动力电池存在单体电池间连接异常。
在本公开的一个实施例中，所述根据各个温度采集点的预测温度变化率以及实际温度变化率，确定所述动力电池中的单体电池或者电池包断路单元是否存在温度异常，包括：针对所述动力电池中的每个温度采集点，确定所述温度采集点的实际温度变化率与预测温度变化率的差值；确定所述差值与所述温度采集点的实际温度变化率的比值；在所述比值大于预设比值阈值的情况下，确定所述温度采集点附近的单体电池或者电池包断路单元存在温度异常。
在本公开的一个实施例中，所述根据各个温度采集点的预测温度变化率，确定所述动力电池是否存在连接异常，还包括：在所述动力电池中的第二单体电池存在温度异常，且所述第二单体电池不存在阻值异常的情况下，确定所述动力电池中的第二单体电池存在温度异常。
在本公开的一个实施例中，所述参数数据还包括，所述动力电池中各个温度采集点上的温度数据序列；所述方法还包括：根据各个温度采集点上的温度数据序列，确定各个温度采集点上的温度变化率序列；针对每个温度采集点，在所述温度采集点存在大于预设温度变化率阈值的温度变化率，且所述温度采集点附近的单体电池不存在阻值异常的情况下，确定所述动力电池存在低压连接异常。
在本公开的一个实施例中，所述方法还包括：确定是否获取到所述动力电池对应的电池管理系统BMS的内部温度采样异常信号或者内部电压采样异常信号；在获取到所述BMS的内部温度采样异常信号或者内部电压采样异常信号的情况下，确定所述动力电池存在低压连接异常。
在本公开的一个实施例中，所述目标时间段，为所述动力电池的充电时间段或者放电时间段。
根据本公开实施例的第二方面，还提供一种云端服务器，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：实现如上所述的动力电池的异常检测方法的步骤。
根据本公开实施例的第三方面，还提供一种动力电池的异常检测系统，所述系统包括：云端服务器，以及设置有动力电池的车辆；所述云端服务器与所述车辆中的所述动力电池通信连接，用于执行如上所述的动力电池的异常检测方法。
根据本公开实施例的第四方面，还提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行如上所述的动力电池的异常检测方法。
本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
云端服务器，通过获取目标时间段内动力电池的参数数据；参数数据包括，动力电池中各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列；针对动力电池中的每个单体电池，根据单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度；根据各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度，确定单体电池在各个频点上的幅度比值；幅度比值为频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度的比值；根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定各个单体电池是否存在阻值异常，从而能够结合单体电池在各个频点上的电压变化率幅度以及电流变化率幅度的比值，准确确定单体电池是否存在阻值异常，避免电压异常阈值或者电流异常阈值的人工定义，降低动力电池的异常检测成本，且提高异常检测效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开一个实施例的动力电池的异常检测方法的流程图；
图2为本公开另一个实施例的动力电池的异常检测方法的流程图；
图3为根据本公开一示例性实施例示出的一种云端服务器的结构框图。
具体实施方式
为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
目前的动力电池的异常检测方法主要为，确定动力电池中单体电池的阻值以及电池容量；人工定义阻值的异常阈值以及电池容量的异常阈值；通过比对，确定单体电池是否存在异常。
上述方案中，单体电池的阻值难以准确计算，且异常阈值人工定义，成本高，准确度难以保证。导致动力电池的异常检测成本高，且异常检测效率差。
图1为本公开一个实施例的动力电池的异常检测方法的流程图。其中，需要说明的是，本实施例的动力电池的异常检测方法可应用于动力电池的异常检测装置，该装置可被配置于电子设备中，以使该电子设备可以执行动力电池的异常检测功能。
其中，电子设备可以为任一具有计算能力的设备，例如可以为服务器、平台等。其中，服务器例如可以为云端服务器。以下实施例中以执行主体为云端服务器为例进行说明。
其中，设置有动力电池的终端设备例如可以为，四轮车辆、两轮车辆、无人机、移动机器人等，可以根据实际需要进行设置。
如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101，获取目标时间段内动力电池的参数数据；参数数据包括，动力电池中各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列。
在本公开实施例中，目标时间段可以为当前时间点之前的历史时间段。其中，为了确保能够及时检测到动力电池中的异常情况，目标时间段与当前时间点之间的时间间隔的长度可以小于指定的时长阈值。其中，目标时间段的时长，例如2小时、3小时等，可以根据实际需要进行设定。
在本公开实施例中，单体电池的电压数据序列可以包括，目标时间段内各个时间点上单体电池的电压数值。单体电池的电流数据序列可以包括，目标时间段内各个时间点上单体电池的电流数值。其中，此处的时间点，可以为单体电池的电压采集时间点或者电流采集时间点。
在本公开实施例中，动力电池的参数数据中还可以包括以下数据中的至少一种：目标时间段内起始时间点上各个单体电池的起始荷电量、终止时间点上各个单体电池的终止荷电量、动力电池中各个温度采集点上的温度数据序列。
其中，动力电池中可以设置有多个温度采集点，温度采集点的位置以及数量不做限定。例如，可以在每个单体电池上设置有一个温度采集点，或者，在部分单体电池上设置温度采集点，或者，在电池包断路单元(Battery Disconnect Unit，BUD)上设置温度采集点等，可以根据实际需要进行设定。
步骤102，针对动力电池中的每个单体电池，根据单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度。
在本公开实施例中，云端服务器执行步骤102的过程例如可以为，针对动力电池中的每个单体电池，根据单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定单体电池的电压变化率序列和电流变化率序列；对单体电池的电压变化率序列进行频域转换处理，得到各个频点上的电压变化率幅度；对单体电池的电流变化率序列进行频域转换处理，得到各个频点上的电流变化率幅度。
其中，电压变化率序列中的每个电压变化率，可以为目标时间段内相邻两个时间点上电压数值的差值；或者，可以为该差值与相邻两个时间点的时间间隔长度的比值。
步骤103，根据各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度，确定单体电池在各个频点上的幅度比值；幅度比值为频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度的比值。
步骤104，根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定各个单体电池是否存在阻值异常。
在本公开实施例中，云端服务器执行步骤104的过程例如可以为，根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定幅度比值阈值；针对动力电池中的每个单体电池，在单体电池存在大于幅度比值阈值的幅度比值的情况下，确定单体电池存在阻值异常。
其中，云端服务器确定幅度比值阈值的过程例如可以为，根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定上四分位幅度比值以及下四分位幅度比值；确定下四分位幅度比值与上四分位幅度比值之间的差值绝对值；将差值绝对值与预设系数的乘积结果，作为幅度比值阈值。
其中，云端服务器可以对各个单体电池在各个频点上的幅度比值进行降序排序处理，得到排序结果；将排序结果中排列在1/4位置上的幅度比值，作为下四分位幅度比值；将排序结果中排列在3/4位置上的幅度比值，作为上四分位幅度比值。
其中，若一个单体电池的某个幅度比值大于幅度比值阈值，则确定该单体电池在某个频点上的阻值变化比较剧烈，则认为该单体电池存在阻值异常。
在本公开实施例中，需要说明的是，检测单体电池是否存在阻值异常，参考数据可以包括，放电时间段内各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列；或者，充电时间段内各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列。其中，放电时间段内，单体电池的电压数据和电流数据变化较快，能够准确地确定单体电池是否存在阻值剧烈变化情况。而充电时间段内，单体电池的电压数据和电流数据比较稳定，难以准确地确定单体电池是否存在阻值剧烈变化情况。因此，为了准确确定单体电池是否存在阻值剧烈变化情况，是否存在阻值异常，可以基于放电时间段内各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定单体电池是否存在阻值异常。
在本公开实施例中，为了能够及时确定动力电池是否存在低压连接异常，参数数据还可以包括，动力电池中各个温度采集点上的温度数据序列。对应的，云端服务器还可以执行以下过程：根据各个温度采集点上的温度数据序列，确定各个温度采集点上的温度变化率序列；针对每个温度采集点，在温度采集点存在大于预设温度变化率阈值的温度变化率，且温度采集点附近的单体电池不存在阻值异常的情况下，确定动力电池存在低压连接异常。
另外，动力电池对应的电池管理系统(Battery Management System，BMS)可以对低压连接异常的部分原因进行预警处理，例如，内部温度采样异常信号、内部电压采样异常信号等。对应的，为了提高低压连接异常检测的全面性，云端服务器还可以执行以下过程：确定是否获取到动力电池对应的电池管理系统BMS的内部温度采样异常信号或者内部电压采样异常信号；在获取到BMS的内部温度采样异常信号或者内部电压采样异常信号的情况下，确定动力电池存在低压连接异常。
其中，低压连接异常，例如，单体电池与柔性电路板(Flexible Printed Circuit，FPC)焊接不良或者虚焊、单体电池与电池集成控制器(Battery Integrated Controlle，BIC)焊接不良或者虚焊、柔性电路板FPC与单体电池之间的复合母排焊接不良或者虚焊等。
本公开实施例的动力电池的异常检测方法中，通过获取目标时间段内动力电池的参数数据；参数数据包括，动力电池中各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列；针对动力电池中的每个单体电池，根据单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度；根据各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度，确定单体电池在各个频点上的幅度比值；幅度比值为频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度的比值；根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定各个单体电池是否存在阻值异常，从而能够结合单体电池在各个频点上的电压变化率幅度以及电流变化率幅度的比值，准确确定单体电池是否存在阻值异常，避免电压异常阈值或者电流异常阈值的人工定义，降低动力电池的异常检测成本，且提高异常检测效率。
图2为本公开另一个实施例的动力电池的异常检测方法的流程图。其中，需要说明的是，本实施例的动力电池的异常检测方法可应用于动力电池的异常检测装置，该装置可被配置于电子设备中，以使该电子设备可以执行动力电池的异常检测功能。
其中，电子设备可以为任一具有计算能力的设备，例如可以为服务器、平台等。其中，服务器例如可以为云端服务器。以下实施例中以执行主体为云端服务器为例进行说明。
其中，设置有动力电池的终端设备例如可以为，四轮车辆、两轮车辆、无人机、移动机器人等，可以根据实际需要进行设置。
如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤201，获取目标时间段内动力电池的参数数据；参数数据包括，动力电池中各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列、目标时间段内起始时间点上各个单体电池的起始荷电量、终止时间点上各个单体电池的终止荷电量、动力电池中各个温度采集点上的温度数据序列。
步骤202，针对动力电池中的每个单体电池，根据单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度。
步骤203，根据各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度，确定单体电池在各个频点上的幅度比值；幅度比值为频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度的比值。
步骤204，根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定各个单体电池是否存在阻值异常。
步骤205，将各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列、各个温度采集点上的温度数据序列、各个单体电池的起始荷电量和终止荷电量，输入连接异常检测模型，获取连接异常检测模型输出的各个温度采集点的预测温度变化率。
在本公开实施例中，连接异常检测模型中的算法例如可以为以下任意一种：极限梯度提升算法(extreme gradient boosting，xgboost)、决策树、神经网络、支持向量回归、最小二乘回归等。其中，以xgboost算法的连接异常检测模型为例，模型的超参数可以包括以下至少一个：学习率、提升阶段树的最大迭代轮数、迭代停止条件、决策树的最大深度等。
其中，连接异常检测模型的训练数据，可以为动力电池正常工作时的参数数据，以及各个温度采集点的实际温度变化率。
步骤206，根据各个温度采集点的预测温度变化率，确定动力电池是否存在连接异常。
在本公开实施例中，云端服务器还可以执行以下过程：根据各个温度采集点上的温度数据序列，确定各个温度采集点的实际温度变化率。对应的，云端服务器执行步骤206的过程例如可以为，根据各个温度采集点的预测温度变化率以及实际温度变化率，确定动力电池中的单体电池或者电池包断路单元是否存在温度异常；在动力电池中的电池包断路单元存在温度异常的情况下，确定动力电池中的电池包断路单元(Battery DisconnectUnit，BDU)存在内部连接异常；在动力电池中的第一单体电池存在温度异常，且第一单体电池存在阻值异常的情况下，确定动力电池存在单体电池间连接异常。
其中，第一单体电池存在温度异常以及阻值异常的情况下，可能是第一单体电池与其他单体电池存在连接异常，例如，短路等。
其中，云端服务器确定动力电池中的单体电池或者电池包断路单元是否存在温度异常的过程例如可以为，针对动力电池中的每个温度采集点，确定温度采集点的实际温度变化率与预测温度变化率的差值；确定差值与温度采集点的实际温度变化率的比值；在比值大于预设比值阈值的情况下，确定温度采集点附近的单体电池或者电池包断路单元存在温度异常。
其中，单体电池间连接，可以指单体电池之间的铝排，以及铝排本身的连接。单体电池间连接异常，例如，铝排焊接不良、铝排电流过大熔断、铝排断路、铝排焊接点焊穿、铝排断路等。
另外，云端服务器还可以执行以下过程：在动力电池中的第二单体电池存在温度异常，且第二单体电池不存在阻值异常的情况下，确定动力电池中的第二单体电池存在温度异常。
本公开实施例的动力电池的异常检测方法中，通过获取目标时间段内动力电池的参数数据；参数数据包括，动力电池中各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列、目标时间段内起始时间点上各个单体电池的起始荷电量、终止时间点上各个单体电池的终止荷电量、动力电池中各个温度采集点上的温度数据序列；针对动力电池中的每个单体电池，根据单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度；根据各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度，确定单体电池在各个频点上的幅度比值；幅度比值为频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度的比值；根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定各个单体电池是否存在阻值异常；将各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列、各个温度采集点上的温度数据序列、各个单体电池的起始荷电量和终止荷电量，输入连接异常检测模型，获取连接异常检测模型输出的各个温度采集点的预测温度变化率；根据各个温度采集点的预测温度变化率，确定动力电池是否存在连接异常；从而能够结合单体电池在各个频点上的电压变化率幅度以及电流变化率幅度的比值，准确确定单体电池是否存在阻值异常；且能够结合连接异常检测模型，确定动力电池是否存在连接异常，从而提高动力电池的异常检测效率。
根据本公开实施例的第二方面，还提供一种云端服务器，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器，其中，处理器被配置为：实现如上所述的动力电池的异常检测方法。
根据本公开实施例的第三方面，还提供一种动力电池的异常检测系统，所述系统包括：云端服务器，以及设置有动力电池的车辆；所述云端服务器与所述车辆中的所述动力电池通信连接，用于执行如上所述的动力电池的异常检测方法。
为了实现上述实施例，本公开还提出了一种存储介质。
其中，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行如上所述的动力电池的异常检测方法。
为了实现上述实施例，本公开还提供一种计算机程序产品。
其中，该计算机程序产品由云端服务器的处理器执行时，使得云端服务器能够执行如上的方法。
图3为根据一示例性实施例示出的一种云端服务器的结构框图。图3示出的云端服务器仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示，云端服务器1000包括处理器111，其可以根据存储在只读存储器(ROM，Read Only Memory)112中的程序或者从存储器116加载到随机访问存储器(RAM，RandomAccess Memory)113中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 113中，还存储有云端服务器1000操作所需的各种程序和数据。处理器111、ROM 112以及RAM 113通过总线114彼此相连。输入/输出(I/O，Input/Output)接口115也连接至总线114。
以下部件连接至I/O接口115：包括硬盘等的存储器116；以及包括诸如局域网(Local Area Network，LAN)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分117，通信部分117经由诸如因特网的网络执行通信处理；驱动器118也根据需要连接至I/O接口115。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分117从网络上被下载和安装。在该计算机程序被处理器111执行时，执行本公开的方法中限定的上述功能。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由云端服务器1000的处理器111执行以完成上述方法。可选地，存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
此外，在本文中使用词语“示例性的”以表示充当示例、实例、示图。在本文中被描述为“示例性的”任何方面或设计都不一定理解为与其他方面或设计相比是有利的。相反，使用词语示例性的旨在以具体的方式呈现概念。如在本文中所使用的，术语“或”旨在表示包括性的“或”而不是排他性的“或”。即，除非另外指定，或者从上下文中清楚，否则“X应用A或B”旨在表示自然的包括性排列中的任何一种排列。即，如果X应用A；X应用B；或者X应用A和B两者，则“X应用A或B”在前述实例中的任何一个实例下都满足。另外，除非另外指定或者从上下文中清楚指向单数形式，否则如在该申请和所附权利要求中所使用的冠词“一”和“一个”通常被理解为表示“一个或多个”。
同样，尽管已经关于一个或多个实现示出并描述了本公开，但是在阅读并理解了该说明书和附图之后，本领域技术人员将想到等同的变型和修改。本公开包括所有这样的修改和变型，并且仅由权利要求的范围来限制。特别关于由上文所描述的组件(例如，元件、资源等)执行的各种功能，除非另外指出，否则用于描述这样的组件的术语旨在对应于执行所描述的组件的具体功能的任何组件(功能上等价的)，即使结构上不等价于所公开的结构。另外，尽管可以已经关于几个实现中的仅仅一个而公开了本公开的特定的特征，但是如可以是期望的并且有利于任何给定的或特定的应用的那样，这样的特征可以与其它实现的一个或多个其它特征相结合。此外，就在具体实施方式或者权利要求中所使用的“包括”、“拥有”、“具有”、“有”、或其变型而言，这样的术语旨在作为类似于术语“包含”的方式是包括性的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (13)
1.一种动力电池的异常检测方法，其特征在于，应用于云端服务器，所述方法包括：
获取目标时间段内动力电池的参数数据；所述参数数据包括，所述动力电池中各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列；
针对所述动力电池中的每个单体电池，根据所述单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度；
根据各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度，确定所述单体电池在各个频点上的幅度比值；所述幅度比值为频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度的比值；
根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定各个单体电池是否存在阻值异常。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所述动力电池中的每个单体电池，根据所述单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定各个频点上的电压变化率幅度和电流变化率幅度，包括：
针对所述动力电池中的每个单体电池，根据所述单体电池的电压数据序列和电流数据序列，确定所述单体电池的电压变化率序列和电流变化率序列；
对所述单体电池的电压变化率序列进行频域转换处理，得到各个频点上的电压变化率幅度；
对所述单体电池的电流变化率序列进行频域转换处理，得到各个频点上的电流变化率幅度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定各个单体电池是否存在阻值异常，包括：
根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定幅度比值阈值；
针对所述动力电池中的每个单体电池，在所述单体电池存在大于所述幅度比值阈值的幅度比值的情况下，确定所述单体电池存在阻值异常。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定幅度比值阈值，包括：
根据各个单体电池在各个频点上的幅度比值，确定上四分位幅度比值以及下四分位幅度比值；
确定所述下四分位幅度比值与所述上四分位幅度比值之间的差值绝对值；
将所述差值绝对值与预设系数的乘积结果，作为所述幅度比值阈值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参数数据还包括，所述目标时间段内起始时间点上各个单体电池的起始荷电量、终止时间点上各个单体电池的终止荷电量、所述动力电池中各个温度采集点上的温度数据序列；所述方法还包括：
将各个单体电池的电压数据序列和电流数据序列、各个温度采集点上的温度数据序列、各个单体电池的起始荷电量和终止荷电量，输入连接异常检测模型，获取所述连接异常检测模型输出的各个温度采集点的预测温度变化率；
根据各个温度采集点的预测温度变化率，确定所述动力电池是否存在连接异常。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据各个温度采集点上的温度数据序列，确定各个温度采集点的实际温度变化率；
所述根据各个温度采集点的预测温度变化率，确定所述动力电池是否存在连接异常，包括：
根据各个温度采集点的预测温度变化率以及实际温度变化率，确定所述动力电池中的单体电池或者电池包断路单元是否存在温度异常；
在所述动力电池中的电池包断路单元存在温度异常的情况下，确定所述动力电池中的电池包断路单元存在内部连接异常；
在所述动力电池中的第一单体电池存在温度异常，且所述第一单体电池存在阻值异常的情况下，确定所述动力电池存在单体电池间连接异常。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各个温度采集点的预测温度变化率以及实际温度变化率，确定所述动力电池中的单体电池或者电池包断路单元是否存在温度异常，包括：
针对所述动力电池中的每个温度采集点，确定所述温度采集点的实际温度变化率与预测温度变化率的差值；
确定所述差值与所述温度采集点的实际温度变化率的比值；
在所述比值大于预设比值阈值的情况下，确定所述温度采集点附近的单体电池或者电池包断路单元存在温度异常。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各个温度采集点的预测温度变化率，确定所述动力电池是否存在连接异常，还包括：
在所述动力电池中的第二单体电池存在温度异常，且所述第二单体电池不存在阻值异常的情况下，确定所述动力电池中的第二单体电池存在温度异常。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参数数据还包括，所述动力电池中各个温度采集点上的温度数据序列；所述方法还包括：
根据各个温度采集点上的温度数据序列，确定各个温度采集点上的温度变化率序列；
针对每个温度采集点，在所述温度采集点存在大于预设温度变化率阈值的温度变化率，且所述温度采集点附近的单体电池不存在阻值异常的情况下，确定所述动力电池存在低压连接异常。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定是否获取到所述动力电池对应的电池管理系统BMS的内部温度采样异常信号或者内部电压采样异常信号；
在获取到所述BMS的内部温度采样异常信号或者内部电压采样异常信号的情况下，确定所述动力电池存在低压连接异常。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标时间段，为所述动力电池的充电时间段或者放电时间段。
12.一种云端服务器，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
实现如权利要求1至11中任一项所述的动力电池的异常检测方法的步骤。
13.一种动力电池的异常检测系统，其特征在于，所述系统包括：
云端服务器，以及设置有动力电池的车辆；
所述云端服务器与所述车辆中的所述动力电池通信连接，用于执行如权利要求1至11中任一项所述的动力电池的异常检测方法。
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