CN117378120A - 电池异常预测系统、电池异常预测方法以及电池异常预测程序 - Google Patents

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Abstract

在电池异常预测系统中，获取部获取流过电池的电流和电池的温度。预测部基于在固定期间内流过电池的电流量与电池在固定期间内的温度上升之间的关系，来预测电池的异常产生。预测部也可以将固定期间内的电流累计量与温度上升的比率同基于起火的电池的数据决定的阈值进行比较，来检测电池的起火的预兆。

Description

电池异常预测系统、电池异常预测方法以及电池异常预测 程序
技术领域
本公开涉及一种用于预测电池的异常发热的电池异常预测系统、电池异常预测方法以及电池异常预测程序。
背景技术
在对二次电池进行充电时，需要应对由自发热等引起的热失控。例如，提出了以下方法：按规定的时间间隔检测电池温度，基于其温度差或者温度上升率来判定是否发生了异常的温度上升，在发生了异常的温度上升的情况下，将充电切断(例如，参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2008-204867号公报
发明内容
在上述的方法中，从充电开始起在所设定的定时求出温度差或者温度上升率，来判别是否为异常。另外，假定通常时的充电模式来决定温度变化的容许范围。因此，在充电时的温度变化并非脱离假定而大幅上升的情况下基本上不判定为异常。在以与通常不同的模式进行充电的情况下，温度变化的模式与通常不同，因此难以判别异常。另外，在充电时的温度变化小的情形下，有可能看漏异常发热的预兆。
本公开是鉴于这种状况而完成的，其目的在于提供一种提早地检测出电池的异常发热的预兆的技术。
为了解决上述问题，本公开的某个方式的电池异常预测系统具备：获取部，其获取流过电池的电流和所述电池的温度；以及预测部，其基于在固定期间内流过所述电池的电流量与所述电池在所述固定期间内的温度上升之间的关系，来预测所述电池的异常产生。
此外，以上的结构要素的任意的组合、将本公开的表现在装置、方法、系统、计算机程序等之间进行转换而得到的方式作为本公开的方式也是有效的。
根据本公开，能够提早地检测出电池的异常发热的预兆。
附图说明
图1是用于说明实施方式所涉及的电池异常预测系统的概要的图。
图2是用于说明搭载于电动车辆的电源系统的详细的结构的图。
图3是示出实施方式所涉及的电池异常预测系统的结构例的图。
图4A是示出充电时的、正常的电池和起火前的电池的判定得分的推移的一例的图。
图4B是示出充电时的、正常的电池和起火前的电池的判定得分的推移的一例的图。
具体实施方式
图1是用于说明实施方式所涉及的电池异常预测系统1的概要的图。实施方式所涉及的电池异常预测系统1是用于检测搭载于电动车辆3的二次电池的异常发热的预兆的系统。电动车辆3包括电动汽车(EV)、插电式混合动力车(PHV)、混合动力车(HV)，但在实施方式中假定纯电动汽车(EV)。
实施方式所涉及的电池异常预测系统1是被至少一个配送业务商利用的系统。电池异常预测系统1例如可以在提供面向电动车辆3的运行管理辅助服务的服务提供主体的本公司设施或数据中心内设置的本公司服务器上构建。另外，电池异常预测系统1也可以在基于云服务合同而利用的云服务器上构建。另外，电池异常预测系统1还可以在分散地设置于多个据点(数据中心、本公司设施)的多个服务器上构建。该多个服务器可以是多个本公司服务器的组合、多个云服务器的组合、本公司服务器与云服务器的组合中的任一者。
配送业务商保有多个电动车辆3和多个充电器4，将多个电动车辆3灵活用于配送业务。此外，电动车辆3能够还从除设置于配送据点的充电器4以外的充电器4进行充电。
多个电动车辆3具有无线通信功能，能够与电池异常预测系统1所连接的网络2连接。电动车辆3能够将所搭载的二次电池的电池数据经由网络2发送到电池异常预测系统1。
网络2是因特网、专用线路、VPN(Virtual Private Network：虚拟专用网络)等通信路径的总称，其通信介质、协议是任意的。作为通信介质，例如能够使用移动电话网(蜂窝网)、无线LAN、有线LAN、光纤网、ADSL网、CATV网等。作为通信协议，例如能够使用TCP(Transmission Control Protocol：传输控制协议)/IP(Internet Protocol：因特网协议)、UDP(User Datagram Protocol：用户数据报协议)/IP、以太网(注册商标)等。
图2是用于说明搭载于电动车辆3的电源系统40的详细的结构的图。电源系统40经由第一继电器RY1及逆变器35来与马达34连接。在动力运行时，逆变器35将从电源系统40供给的直流电力转换为交流电力并供给到马达34。在再生时，将从马达34供给的交流电力转换为直流电力并供给到电源系统40。马达34是三相交流马达，在动力运行时，与从逆变器35供给的交流电力相应地旋转。在再生时，将由减速产生的旋转能量转换为交流电力并供给到逆变器35。
车辆控制部30是对电动车辆3整体进行控制的车辆ECU(Electronic ControlUnit：电子控制单元)，例如可以由综合型的VCM(Vehicle Control Module：车辆控制模块)构成。无线通信部36进行用于经由天线36a来与网络2无线连接的信号处理。作为电动车辆3能够无线连接的无线通信网，例如能够使用移动电话网(蜂窝网)、无线LAN、V2I(Vehicle-to-Infrastructure：车对基础设施)、V2V(Vehicle-to-Vehicle：车对车)、ETC系统(Electronic Toll Collection System：电子收费系统)、DSRC(Dedicated Short RangeCommunications：专用短程通信)。
第一继电器RY1是插入在将电源系统40与逆变器35相连的布线之间的接触器。在行驶时，车辆控制部30将第一继电器RY1控制为接通状态(闭合状态)，来将电源系统40与电动车辆3的动力系统电连接。在非行驶时，车辆控制部30原则上将第一继电器RY1控制为断开状态(开路状态)，来将电源系统40与电动车辆3的动力系统电切断。此外，也可以使用半导体开关等其它种类的开关来代替继电器。
电动车辆3能够通过与充电器4连接来从外部对电源系统40内的电池模块41进行充电。在本实施方式中，电动车辆3经由充电适配器6来与充电器4连接。充电适配器6例如安装在充电器4的端子的前端。当充电适配器6被安装于充电器4时，充电适配器6内的控制部与充电器4内的控制部建立通信信道。
充电适配器6优选由小型壳体构成。在该情况下，电动车辆3的驾驶员能够容易地搬运充电适配器6，能够对除设置于配送据点的充电器4以外的充电器4也安装充电适配器6来进行使用。例如，能够对作为除设置于配送据点的充电器4以外的充电器4的、设置于公共设施、商业设施、汽油站、汽车经销商或高速道路的服务区的充电器4安装充电适配器6来进行使用。
当安装于充电器4的充电适配器6与电动车辆3通过充电线缆连接时，成为能够从充电器4对电动车辆3内的电池模块41进行充电的状态。充电适配器6将从充电器4供给的电力直通给电动车辆3。充电适配器6具有无线通信功能，能够经由网络2来与电池异常预测系统1进行数据的交换。充电适配器6作为对电动车辆3与充电器4之间的通信、电动车辆3与电池异常预测系统1之间的通信以及充电器4与电池异常预测系统1之间的通信进行中继的网关而发挥功能。
充电器4与商用电力系统5连接，对电动车辆3内的电源系统40进行充电。在电动车辆3中，在将电源系统40与充电器4相连的布线之间插入有第二继电器RY2。此外，也可以使用半导体开关等其它种类的开关来代替继电器。在充电开始之前，电池管理部42经由车辆控制部30或直接将第二继电器RY2控制为接通状态，在充电结束之后，电池管理部42将第二继电器RY2控制为断开状态。
一般而言，在普通充电的情况下以交流的方式进行充电，在快速充电的情况下以直流的方式进行充电。在以交流(例如，单相100/200V)的方式进行充电的情况下，通过插入在第二继电器RY2与电源系统40之间的AC/DC转换器(未图示)来将交流电力转换为直流电力。在以直流的方式进行充电的情况下，充电器4通过对从商用电力系统5供给的交流电力进行全波整流并利用滤波器使其平滑化，来生成直流电力。
作为快速充电标准，例如能够使用CHAdeMO(注册商标)、ChaoJi、GB/T、Combo(Combined Charging System：联合充电系统)。在CHAdeMO2.0中，最大输出(规格)被规定为1000V×400A＝400kW。在CHAdeMO3.0中，最大输出(规格)被规定为1500V×600A＝900kW。在ChaoJi中，最大输出(规格)被规定为1500V×600A＝900kW。在GB/T中，最大输出(规格)被规定为750V×250A＝185kW。在Combo中，最大输出(规格)被规定为900V×400A＝350kW。在CHAdeMO、ChaoJi、GB/T中，作为通信方式，采用了CAN(Controller Area Network：控制器局域网)。在Combo中，作为通信方式，采用了PLC(Power Line Communication：电力线通信)。
在采用了CAN方式的充电线缆内，除了包括电力线以外，还包括通信线。当通过该充电线缆将电动车辆3与充电适配器6进行了连接时，车辆控制部30与充电适配器6内的控制部建立通信信道。此外，在采用了PLC方式的充电线缆中，通信信号被以叠加于电力线的方式传输。
车辆控制部30经由车载网络(例如CAN、LIN(Local Interconnect Network：局域互联网络))而与电池管理部42建立通信信道。在车辆控制部30与充电适配器6内的控制部之间的通信标准不同于车辆控制部30与电池管理部42之间的通信标准的情况下，车辆控制部30承担网关功能。
搭载于电动车辆3的电源系统40具备电池模块41和电池管理部42。电池模块41包括串联连接的多个电池单体E1-En。此外，电池模块41也可以包括串并联连接的多个电池单体。此外，电池模块41也可以是多个电池模块组合而构成的。电池单体能够使用锂离子电池单体、镍氢电池单体、铅电池单体等。以下，在本说明书中，假定使用锂离子电池单体(标称电压：3.6V-3.7V)的例子。电池单体E1-En的串联数量是根据马达34的驱动电压来决定的。
与多个电池单体E1-En串联地连接有分流电阻Rs。分流电阻Rs作为电流检测元件发挥功能。此外，也可以使用霍尔元件来代替分流电阻Rs。另外，在电池模块41内设置有用于检测多个电池单体E1-En的温度的多个温度传感器T1、T2。关于温度传感器，既可以针对电池模块设置一个温度传感器，也可以针对多个电池单体中的每个电池单体设置一个温度传感器。温度传感器T1、T2例如能够使用热敏电阻。
电池管理部42具备电压测量部43、温度测量部44、电流测量部45以及电池控制部46。串联连接的多个电池单体E1-En的各节点与电压测量部43之间通过多个电压线连接。电压测量部43通过对相邻的两条电压线之间的电压分别进行测量，来测量各电池单体E1-En的电压。电压测量部43将测量出的各电池单体E1-En的电压发送到电池控制部46。
电压测量部43相对于电池控制部46而言为高压，因此电压测量部43与电池控制部46之间以绝缘的状态通过通信线连接。电压测量部43能够由ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit：专用集成电路)或者通用的模拟前端IC构成。电压测量部43包括多路转接器和A/D转换器。多路转接器将相邻的两条电压线之间的电压按从上到下的顺序依次输出到A/D转换器。A/D转换器将从多路转接器输入的模拟电压转换为数字值。
温度测量部44包括分压电阻和A/D转换器。A/D转换器将被多个温度传感器T1、T2和多个分压电阻分别分压而得到的多个模拟电压依次转换为数字值并输出到电池控制部46。电池控制部46基于该数字值来估计多个电池单体E1-En的温度。例如，电池控制部46基于由与各电池单体E1-En最邻近的温度传感器测量出的值来估计各电池单体E1-En的温度。
电流测量部45包括差动放大器和A/D转换器。差动放大器将分流电阻Rs的两端电压放大并输出到A/D转换器。A/D转换器将从差动放大器输入的模拟电压转换为数字值并输出到电池控制部46。电池控制部46基于该数字值来估计流过多个电池单体E1-En的电流。
此外，在电池控制部46内搭载有A/D转换器且在电池控制部46设置有模拟输入端口的情况下，温度测量部44和电流测量部45也可以向电池控制部46输出模拟电压，通过电池控制部46内的A/D转换器将该模拟电压转换为数字值。
电池控制部46基于由电压测量部43、温度测量部44以及电流测量部45测量出的多个电池单体E1-En的电压、温度以及电流，来管理多个电池单体E1-En的状态。当在多个电池单体E1-En中的至少一个电池单体产生过电压、欠电压、过电流或者温度异常时，电池控制部46使第二继电器RY2或者电池模块41内的保护继电器(未图示)关断来保护该电池单体。
电池控制部46能够由微控制器和非易失存储器(例如，EEPROM(ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory：电可擦除可编程只读存储器)、快速存储器)构成。电池控制部46估计多个电池单体E1-En中的各个电池单体的SOC、FCC(Full ChargeCapacity：满充电容量)以及SOH(State Of Health：健康状态)。
电池控制部46对OCV(Open Circuit Voltage：开路电压)法与电流积分法进行组合来估计SOC。OCV法是基于电池单体E1-En的SOC-OCV曲线和由电压测量部43测量的各电池单体E1-En的OCV来估计SOC的方法。电池单体E1-En的SOC-OCV曲线是基于由电池制造商进行的特性试验而预先制作的，在出厂时被登记在微控制器的内部存储器内。
电流积分法是基于各电池单体E1-En的充放电开始时的OCV和由电流测量部45测量的电流的累计值来估计SOC的方法。在电流积分法中，随着充放电时间变长，电流测量部45的测量误差逐渐累积。因而，优选的是，使用通过OCV法估计出的SOC来对通过电流积分法估计出的SOC进行校正。
电池控制部46能够通过将从充放电开始起到充放电结束为止的电流累计值除以该期间的SOC变化来估计FCC。关于充放电开始时的SOC和充放电结束时的SOC，能够根据SOC-OCV曲线和所测量出的OCV分别求出。
SOH由当前的FCC(Full Charge Capacity)相对于初始的FCC的比率来规定，数值越低(越接近0％)则表示劣化越严重。
电池控制部46将各电池单体E1-En的电压、电流、温度、SOC、FCC以及SOH经由车载网络发送到车辆控制部30。
车辆控制部30在电动车辆3的行驶期间，能够使用无线通信部39向电池异常预测系统1实时地发送电池数据。电池数据包含多个电池单体E1-En的电压、电流、温度、SOC、SOH。车辆控制部30对这些数据定期地(例如，每间隔10秒)进行采样，每次均发送到电池异常预测系统1。
此外，车辆控制部30也可以将电动车辆3的电池数据累积于内部的存储器，在规定的定时将累积于存储器的电池数据一并发送。例如，车辆控制部30在一天的营业结束后，将累积于存储器的电池数据一并发送到营业所的终端装置。营业所的终端装置在规定的定时将多个电动车辆3的电池数据发送到电池异常预测系统1。
另外，车辆控制部30也可以在从充电器4进行充电时经由充电线缆来将累积于存储器的电池数据一并发送到具备网络通信功能的充电适配器6或者充电器4。具备网络通信功能的充电适配器6或充电器4将接收到的电池数据发送到电池异常预测系统1。该例对于没有搭载无线通信功能的电动车辆3是有效的。
图3是示出实施方式所涉及的电池异常预测系统1的结构例的图。电池异常预测系统1具备处理部11和存储部12。处理部11包括电池数据获取部111、得分计算部112以及异常预测部113。处理部11的功能能够通过硬件资源与软件资源的协作来实现，或者仅通过硬件资源来实现。作为硬件资源，能够利用CPU、ROM、RAM、GPU(Graphics Processing Unit：图形处理单元)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)、FPGA(Field Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)、其它的LSI。作为软件资源，能够利用操作系统、应用程序等程序。
存储部12包括电池数据保持部121。存储部12包括HDD(Hard Disk Drive：硬盘驱动器)、SSD(Solid State Drive：固态驱动器)等非易失性的记录介质，用于记录各种数据。
电池数据获取部111从电动车辆3、充电器4或者充电适配器6经由网络2获取电池数据。在本实施方式中，获取的电池数据需要至少包含电流和温度。
得分计算部112在充电时基于各电池单体E1-En的电流、温度以及经过时间，来计算用于检测起火的预兆的判定得分。判定得分是基于热能理论来计算的。
由充电电流引起的自发热量由Q(I,R,T)规定。
Q：发热量[J]，I：电流[A]，R：内阻[Ω]，T：经过时间[s]
电流I越大、内阻R越大、或者经过时间T越长，则由充电电流引起的自发热量Q越大。
此外，电池的内阻R依赖于SOC、温度以及SOH。SOC越高、温度越低、或者SOH越低，则内阻R越大。
电池的发热量由Q(m,c,ΔTp)规定。
Q：发热量[J]，m：电池的质量[g]，c：电池整体的比热[J/(g·K)]，ΔTp：在期间T上升的温度[℃]
能够将m与c统合考虑为热容量C：[J/K]。
热容量C越大、或者在经过时间T上升的温度ΔTp越大，则电池的发热量Q越大。
如果由充电电流引起的自发热量Q收敛于电池的发热量Q以下，则能够防止由自发热引起的热失控。然而，在由电池数据获取部111获取的电池数据中基本上不包含各电池单体E1-En的材料、质量、内阻。
得分计算部112计算表示在固定期间内流过各电池单体E1-En的电流量与各电池单体E1-En在该固定期间内的温度上升之间的关系性的判定得分。关于判定得分，不使用各电池单体E1-En的内阻和热容量，而是根据电流I、温度Tp以及经过时间T来计算的。例如，判定得分可以由在固定期间内的电流累计量与温度上升的比率来规定。在该例子中，在与充电电流相比温度上升意外大的情况下，在以电流累计量为基准的情况下判定得分高，在以温度上升为基准的情况下判定得分低。
异常预测部113将由得分计算部112计算出的判定得分与基于起火的电池的数据决定的阈值进行比较，来预测各电池单体E1-En的异常产生。
图4A-图4B示出充电时的、正常电池和起火前电池的判定得分的推移的一例。图4B示出实际起火的电池的判定得分的推移。起火的电池的判定得分的推移是基于从实际的电动车辆3收集到的数据而得到的。此外，为了增加数据数量，也可以包含基于实验或模拟的、起火的电池的判定得分的推移。
设计者基于至少一个起火的电池的判定得分的推移数据来决定上述阈值。在收集有多个起火的电池的判定得分的推移数据的情况下，对多个判定得分的推移数据进行合成来生成标准数据，并基于标准数据来决定上述阈值。
该阈值被设定为在时间上比判定得分的起火时间点的值早的时间点的值。在图4B所示的例子中，是以电流累计量为基准的判定得分，因此该阈值被设定为比起火时间点的判定得分低规定的裕度的值。此外，在使用以温度上升为基准的判定得分的情况下，该阈值被设定为比起火时间点的判定得分高规定的裕度的值。规定的裕度被设定为能够确保从电池异常预测系统1将起火预兆信号发送到电动车辆3从而电池管理部42切断电流所需的时间的值。
判定得分还反映除由自发热引起的温度上升以外的、由冷却系统的故障停止等外部因素引起的温度上升。只要是相同的车型，则所使用的电池的种类、电池的型号、电池包内的结构以及冷却系统的结构大多是一致的。设计者也可以针对每种车型收集起火的电池的判定得分的推移数据，针对每种车型决定上述阈值。
另外，如果电池的类别相同，则活性物质、电压基本上是共同的，因此电池的热容量、内阻近似。设计者也可以针对每种电池的类别收集起火的电池的判定得分的推移数据，针对每种电池的类别决定上述阈值。例如，也可以分别独立地决定锂离子电池和镍氢电池的上述阈值。
另外，在使用电池的地域的气温高的情况下，电池从外部收到的热变大。设计者也可以针对每个地域收集起火的电池的判定得分的推移数据，针对每个地域决定上述阈值。例如，也可以分别独立地决定寒冷地区和温暖地区的上述阈值。
在由得分计算部112计算出的判定得分超过上述阈值的情况下，异常预测部113经由网络2向电动车辆3、充电器4或充电适配器6发送起火预兆信号。车辆控制部30或者电池控制部46当接收到该起火预兆信号时，将第二继电器RY2或者电池模块41内的保护继电器(未图示)关断来切断电流。
如以上说明那样，根据本实施方式，能够提早地检测出电池的起火的预兆。在本实施方式中，除了考虑温度上升以外还考虑电流，由此能够还检测温度上升率平缓的起火的预兆。即，能够还检测充电电流不大从而温度平缓地上升的类型的起火的预兆。像这样，能够不依赖于充电模式地检测起火的预兆。
在为电动车辆3的情况下，在快速充电和普通充电的情况下充电模式不同。另外，根据充电器4的机型，充电模式也不同。如上述那样，在本实施方式中，能够不依赖于充电模式地检测起火的预兆。
另外，在本实施方式中，基于电流、经过时间、温度来始终计算判定得分。在上述专利文献1中，每到预先决定的定时就判定异常。在本实施方式中，由于始终计算判定得分，因此能够不限定于判定定时的时间点地检测异常。
另外，在上述专利文献1中，以特定的充电模式为前提来决定温度差或者温度上升率的阈值，因此难以进行以与假定不同的充电模式进行充电的情况下的异常检测。与此相对，在本实施方式中，能够不依赖于充放电模式地检测起火的预兆。
另外，在本实施方式中，能够在不伴有急剧的温度上升的阶段检测出起火的预兆，因此能够在异常的进展轻微的阶段检测出起火的预兆。
以上，基于实施方式对本公开进行了说明。本领域技术人员应理解的是，实施方式是例示的，它们的各构成要素、各处理工艺的组合能够存在各种变形例，另外，这样的变形例也在本公开的范围内。
在上述实施方式中，说明了通过与网络2连接的电池异常预测系统1来检测搭载于电动车辆3的电池单体E1-En的起火的预兆的例子。关于这点，电池异常预测系统1也可以被嵌入到电池控制部46内。
在该情况下，由于使用的电池已确定，因此电池控制部46也可以每次都基于充电时的C速率、以及在该C速率的充电下所容许的每单位时间的温度上升值，来计算上述阈值。
另外，电池异常预测系统1也可以被嵌入到充电器4或者充电适配器6内。在该情况下，由于充电的电池不确定，因此，上述阈值是基于起火的电池的数据来决定的。
另外，本公开所涉及的电池异常预测系统1还能够应用于除搭载于电动车辆3的二次电池以外的二次电池。特别是，搭载于具有可移动性的设备的二次电池有可能通过与通常使用的充电器不同的充电器来进行充电。例如，对于搭载于电动船舶、多旋翼直升机(无人机)、电动摩托车、电动自行车、智能手机、平板、笔记本PC等的二次电池，也能够应用本公开所涉及的电池异常预测系统1。
此外，实施方式也可以通过以下的项目来确定。
[项目1]
一种电池异常预测系统(1)，其特征在于，具备：
获取部(111)，其获取流过电池(E1)的电流和所述电池(E1)的温度；以及
预测部(113)，其基于在固定期间内流过所述电池(E1)的电流量与所述电池(E1)在所述固定期间内的温度上升之间的关系，来预测所述电池(E1)的异常产生。
据此，能够提早地检测出电池(E1)的异常发热的预兆。
[项目2]
根据项目1所记载的电池异常预测系统(1)，其特征在于，
所述预测部(113)将所述固定期间内的电流累计量与温度上升的比率同基于起火的电池(E1)的数据决定的阈值进行比较，来检测所述电池(E1)的起火的预兆。
据此，能够提早地检测出电池(E1)的起火的预兆。
[项目3]
根据项目1或者2所记载的电池异常预测系统(1)，其特征在于，
所述电池(E1)是搭载于电动车辆(3)的二次电池(E1)，
所述获取部(111)获取搭载于所述电动车辆(3)的二次电池(E1)的电流和温度。
据此，能够提早地检测出搭载于电动车辆(3)的二次电池(E1)的异常发热的预兆。
[项目4]
根据项目2所记载的电池异常预测系统(1)，其特征在于，
所述电池(E1)是搭载于电动车辆的二次电池(E1)，
所述获取部(111)经由网络(2)来获取搭载于所述电动车辆(3))的二次电池(E1)的电流和温度，
所述阈值是针对每种车型而决定的。
据此，能够更高精度地检测搭载于电动车辆(3)的二次电池(E1)的起火的预兆。
[项目5]
一种电池异常预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取流过电池(E1)的电流和所述电池(E1)的温度；以及
基于在固定期间内流过所述电池(E1)的电流量与所述电池(E1)在所述固定期间内的温度上升之间的关系，来预测所述电池(E1)的异常产生。
据此，能够提早地检测出电池(E1)的异常发热的预兆。
[项目6]
一种电池异常预测程序，其特征在于，使计算机执行以下处理：
获取流过电池(E1)的电流和所述电池(E1)的温度；以及
基于在固定期间内流过所述电池(E1)的电流量与所述电池(E1)在所述固定期间内的温度上升之间的关系，来预测所述电池(E1)的异常产生。
据此，能够提早地检测出电池(E1)的异常发热的预兆。
附图标记说明
1：电池异常预测系统；2：网络；3：电动车辆；4：充电器；5：商用电力系统；6：充电适配器；11：处理部；111：电池数据获取部；112：得分计算部；113：异常预测部；12：存储部；121：电池数据保持部；30：车辆控制部；34：马达；35：逆变器；36：无线通信部；36a：天线；40：电源系统；41：电池模块；42：电池管理部；43：电压测量部；44：温度测量部；45：电流测量部；46：电池控制部；E1-En：电池单体；RY1：第一继电器；RY2：第二继电器；T1：第一温度传感器；T2：第二温度传感器；Rs：分流电阻。

Claims (6)

1.一种电池异常预测系统，其特征在于，具备：
获取部，其获取流过电池的电流和所述电池的温度；以及
预测部，其基于在固定期间内流过所述电池的电流量与所述电池在所述固定期间内的温度上升之间的关系，来预测所述电池的异常产生。
2.根据权利要求1所述的电池异常预测系统，其特征在于，
所述预测部将所述固定期间内的电流累计量与温度上升的比率同基于起火的电池的数据决定的阈值进行比较，来检测所述电池的起火的预兆。
3.根据权利要求1或者2所述的电池异常预测系统，其特征在于，
所述电池是搭载于电动车辆的二次电池，
所述获取部获取搭载于所述电动车辆的二次电池的电流和温度。
4.根据权利要求2所述的电池异常预测系统，其特征在于，
所述电池是搭载于电动车辆的二次电池，
所述获取部经由网络来获取搭载于所述电动车辆的二次电池的电流和温度，
所述阈值是针对每种车型而决定的。
5.一种电池异常预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取流过电池的电流和所述电池的温度；以及
基于在固定期间内流过所述电池的电流量与所述电池在所述固定期间内的温度上升之间的关系，来预测所述电池的异常产生。
6.一种电池异常预测程序，其特征在于，使计算机执行以下处理：
获取流过电池的电流和所述电池的温度；以及
基于在固定期间内流过所述电池的电流量与所述电池在所述固定期间内的温度上升之间的关系，来预测所述电池的异常产生。
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