CN118061791A - 一种新能源汽车电池组运行管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种新能源汽车电池组运行管理方法，具体涉及电池管理技术领域，基于历史行驶习惯信息和电池剩余寿命的评估，实现对新能源汽车电池组运行环境的个性化标记，通过分析电池单体的均衡异常程度，对电池组在运行中的使用安全性进行评估，对电池组的散热系统异常程度进行分析，评估电池组运行的故障风险程度，这有助于提前识别可能的散热问题，在将电池组运行环境标记为风险运行环境时，通过对使用安全性和故障风险程度的综合分析，实现对电池组运行的全面管理，这使得能够及时采取措施，降低潜在风险，提高电池组的整体性能和可靠性，通过全面管理电池组的运行，提高整体可持续性。

Description

一种新能源汽车电池组运行管理方法

技术领域

本发明涉及电池管理技术领域，更具体地说，本发明涉及一种新能源汽车电池组运行管理方法。

背景技术

新能源汽车电池组是指新能源汽车中的电池系统，用于存储和提供电能，驱动电动机，以实现车辆的动力源。这是新能源汽车的关键组件之一。

但是目前新能源汽车容易出现故障，甚至出现发生自燃等情况，新能源汽车发生故障通常是在电池组处于高风险环境下；若不能及时对电池组运行进行监测并对其状态进行预警并对其运行进行管理，新能源汽车电池组发生事故的可能性较大时不能及时了解，会造成安全事故的发生，影响生命财产的安全。

为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种新能源汽车电池组运行管理方法以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种新能源汽车电池组运行管理方法，包括如下步骤：

S1：获取新能源汽车的历史行驶习惯信息；对新能源汽车的电池组的剩余寿命情况进行评估；根据新能源汽车的历史行驶习惯信息以及电池组的剩余寿命情况，将新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境或正常运行环境；

S2：对新能源汽车的电池组的电池单体的均衡异常程度进行分析，对电池组在运行中的使用安全性进行评估；

S3：通过对新能源汽车的电池组的散热系统的异常程度进行分析，评估电池组运行的故障风险程度；

S4：当新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境，通过对电池组在运行中的使用安全性和电池组运行的故障风险程度进行综合分析，对电池组的运行进行管理。

在一个优选的实施方式中，在S1中，新能源汽车的历史行驶习惯信息包括频繁加速指数，频繁加速指数的获取逻辑为：

获取新能源汽车的行驶距离；获取在历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值；

设定行驶加速度阈值；获取在历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值大于行驶加速度阈值的次数，将在历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值大于行驶加速度阈值的次数与新能源汽车的行驶距离的比值标记为驾驶加速异常比；

设定驾驶加速异常比阈值；将驾驶加速异常比与驾驶加速异常比阈值进行比较：

当驾驶加速异常比大于驾驶加速异常比阈值，生成驾驶习惯异常信号；当驾驶加速异常比小于等于驾驶加速异常比阈值，生成驾驶习惯正常信号。

在一个优选的实施方式中，对新能源汽车的电池组的剩余寿命情况进行评估：

计算电池剩余寿命评估值，其表达式为：，其中，/>为电池剩余寿命评估值，/>为反应速率常数，/>为活化能，/>为理想气体常数，/>为电池温度，是指数函数；

设定电池剩余寿命评估阈值；将电池剩余寿命评估值与电池剩余寿命评估阈值进行比较：

当电池剩余寿命评估值大于电池剩余寿命评估阈值，生成电池寿命健康信号；当电池剩余寿命评估值小于等于电池剩余寿命评估阈值，生成电池寿命风险信号。

在一个优选的实施方式中，将新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境或正常运行环境，具体为：

只要生成驾驶习惯异常信号或电池寿命风险信号的其中之一，则将新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境；反之，则将新能源汽车电池组的运行环境标记为正常运行环境。

在一个优选的实施方式中，在S2中，对新能源汽车的电池组的电池单体的均衡异常程度进行分析通过计算均衡异常指数，均衡异常指数的获取逻辑为：

获取均衡系数；获取电池组中电池单体的最高电压和最低电压；获取电池组中的平均SOC、最高SOC和最低SOC；计算均衡异常指数，其表达式为：，其中，/>为均衡异常指数和均衡系数，/>分别为电池组中电池单体的最高电压和最低电压，分别为电池组中的平均SOC、最高SOC和最低SOC。

在一个优选的实施方式中，在S3中，新能源汽车的电池组的散热系统的异常程度通过冷却功率异常指数体现，其获取逻辑为：

获取PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数；获取电池组的实际温度与电池组的设定温度之间的差异；

计算冷却功率，其表达式为：，其中，为冷却功率，/>分别为PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数，/>为电池组的实际温度与电池组的设定温度之间的差异；/>为温度误差的积分，/>为温度误差的微分；

设定理想冷却功率，根据理想冷却功率和冷却功率的差异程度，计算冷却功率异常指数，冷却功率异常指数为理想冷却功率和冷却功率的偏差值与理想冷却功率的比值。

在一个优选的实施方式中，在S4中，当新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境：将均衡异常指数和冷却功率异常指数进行归一化处理，将归一化处理后的均衡异常指数和冷却功率异常指数分别赋予预设比例系数后计算电池组风险异常系数；

设定电池组风险异常系数第一阈值和电池组风险异常系数第二阈值，且电池组风险异常系数第一阈值小于电池组风险异常系数第二阈值；

当电池组风险异常系数小于电池组风险异常系数第一阈值，生成电池组行驶正常信号；

当电池组风险异常系数大于等于电池组风险异常系数第一阈值，且电池组风险异常系数小于等于电池组风险异常系数第二阈值，生成电池组行驶低风险信号；

当电池组风险异常系数大于电池组风险异常系数第二阈值，生成电池组行驶高风险信号。

在一个优选的实施方式中，设定时间区间T；当在时间区间T内未生成电池组行驶高风险信号时，获取在时间区间T内生成电池组行驶低风险信号的时间长度，将时间区间T内生成电池组行驶低风险信号的时间长度与时间区间T的时间长度的比值标记为低风险异常比；

设定低风险异常比阈值；将低风险异常比与低风险异常比阈值进行比较：

当低风险异常比大于低风险异常比阈值，生成低风险异常信号；

当低风险异常比小于等于低风险异常比阈值，生成低风险正常信号。

本发明一种新能源汽车电池组运行管理方法的技术效果和优点：

基于历史行驶习惯信息和电池剩余寿命的评估，实现对新能源汽车电池组运行环境的个性化标记，这有助于更精准地了解每辆车的特定情况，实现个性化的电池管理策略，通过分析电池单体的均衡异常程度，系统能够对电池组在运行中的使用安全性进行评估，这有助于及时发现电池单体的异常情况，提高电池组的安全性，对电池组的散热系统异常程度进行分析，能够评估电池组运行的故障风险程度，这有助于提前识别可能的散热问题，减小故障发生的可能性，提高系统的稳定性，在将电池组运行环境标记为风险运行环境时，通过对使用安全性和故障风险程度的综合分析，实现对电池组运行的全面管理，这使得能够及时采取措施，降低潜在风险，提高电池组的整体性能和可靠性，通过全面管理电池组的运行，提高整体可持续性。

附图说明

图1为本发明一种新能源汽车电池组运行管理方法示意图。

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、完整的描述，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。

实施例

图1给出了本发明一种新能源汽车电池组运行管理方法，其包括如下步骤：

S1：获取新能源汽车的历史行驶习惯信息；对新能源汽车的电池组的剩余寿命情况进行评估；根据新能源汽车的历史行驶习惯信息以及电池组的剩余寿命情况，将新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境或正常运行环境。

S2：对新能源汽车的电池组的电池单体的均衡异常程度进行分析，对电池组在运行中的使用安全性进行评估。

S3：通过对新能源汽车的电池组的散热系统的异常程度进行分析，评估电池组运行的故障风险程度。

S4：当新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境，通过对电池组在运行中的使用安全性和电池组运行的故障风险程度进行综合分析，对电池组的运行进行管理。

在S1中，获取新能源汽车的历史行驶习惯信息；新能源汽车加速度过大发生较为频繁会导致电池组内部产生更多的热量，通过分析历史行驶习惯，可以优化温度管理策略，确保在高功率行驶时及时采取散热措施，从而降低温度对电池寿命的影响；新能源汽车加速度过大发生较为频繁会使得电池单体之间的电压差异可能较大，通过监测历史行驶习惯，可以调整电池均衡系统，确保在高功率条件下各个电池单体的充放电状态更加均衡。通过对历史行驶数据的分析，可以建立异常行为的模型，用于识别潜在的风险情况。例如，过度频繁的高功率加速可能提示激进的驾驶行为，这可能对电池组的健康和安全性产生负面影响。了解驾驶者的行为模式有助于优化能源管理策略，提高车辆的能效，延长续航里程，减少对电池的额外压力。

新能源汽车的历史行驶习惯信息包括频繁加速指数，频繁加速指数的获取逻辑为：

获取新能源汽车的行驶距离，新能源汽车的行驶距离可以通过新能源汽车的仪表盘进行获取。

获取在历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值，历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值可以基于加速度计进行测量。

设定行驶加速度阈值，当新能源汽车行驶过程中的加速度值大于行驶加速度阈值，可以认定为新能源汽车的加速度过大，新能源汽车行驶过程中的历史行驶习惯表现为经常加速过于明显，可能暗示着一些潜在的电池组运行环境风险，经常加速可能导致电池组需要提供较高的电流，产生更多的热量。高功率操作可能使得电池组工作在较高的温度下，这可能对电池的寿命产生负面影响。频繁的加速导致电池组的充放电循环次数增加，这会对电池的寿命产生影响，因为电池的寿命通常与充放电循环次数密切相关。频繁的加速可能导致电池SOC（StateofCharge）的剧烈变化，特别是从高速行驶到急剧减速的情况，SOC的剧烈变化可能导致电池组的电压和容量变化较大，增加了电池单体之间的不均衡风险。急剧的加速可能导致部分电池单体在短时间内承受更高的电流，增加了过充或过放的风险，尤其是在电池单体之间存在容量不匹配的情况下。频繁的急加速可能导致车辆的能源利用效率下降，因为加速阶段的能量转化效率通常较低。这可能导致对电池的更频繁充电，从而增加电池的循环次数。

其中，行驶加速度阈值是本领域专业技术人员根据实际的新能源汽车行驶过程中的加速度值的安全要求标准等其他实际情况进行设定。

SOC是“荷电状态”。

获取在历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值大于行驶加速度阈值的次数，将在历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值大于行驶加速度阈值的次数与新能源汽车的行驶距离的比值标记为驾驶加速异常比。

驾驶加速异常比越大，新能源汽车行驶过程中潜在的电池组运行环境风险越大。

设定驾驶加速异常比阈值，驾驶加速异常比阈值是本领域专业技术人员根据驾驶加速异常比的大小以及实际中对驾驶加速异常的要求标准进行设定的。

将驾驶加速异常比与驾驶加速异常比阈值进行比较：

当驾驶加速异常比大于驾驶加速异常比阈值，生成驾驶习惯异常信号，此时历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值大于行驶加速度阈值的频率较高，新能源汽车行驶过程中潜在的电池组运行环境风险较大。

当驾驶加速异常比小于等于驾驶加速异常比阈值，生成驾驶习惯正常信号，此时历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值大于行驶加速度阈值的频率正常，新能源汽车行驶过程中潜在的电池组运行环境风险正常。

对新能源汽车的电池组的剩余寿命情况进行评估：

基于Arhennius方程的温度影响模型，对新能源汽车的电池组的剩余寿命情况进行评估，计算电池剩余寿命评估值，其表达式为：，其中，/>为电池剩余寿命评估值，/>为反应速率常数，/>为活化能，/>为理想气体常数，/>为电池温度，是指数函数。

反应速率常数表示电池衰减过程中的反应速率，反应速率常数是通过对电池组进行不同工况下的寿命试验，利用模型对试验数据进行拟合，得到反应速率常数。

活化能表示电池衰减反应的活化能，即在衰减反应发生时所需的能量：通过测量电池在不同温度下的性能，利用Arrhenius方程进行拟合，得到活化能。通过电化学方法，例如循环伏安法，研究电池的动力学行为，获取活化能。

理想气体常数，通常使用统一气体常数。R≈8.314J/(mol\cdotpK)。

电池温度表示电池组当前的温度，通过在电池组中安装温度传感器，实时监测电池温度。

电池剩余寿命评估值表示电池组在当前使用状态下剩余的寿命，电池剩余寿命评估值越小，意味着新能源汽车电池组的剩余寿命越短。

设定电池剩余寿命评估阈值，电池剩余寿命评估阈值是本领域专业技术人员根据新能源汽车的电池组的寿命的要求标准等其他实际情况进行设定的，此处不再赘述。

将电池剩余寿命评估值与电池剩余寿命评估阈值进行比较：

当电池剩余寿命评估值大于电池剩余寿命评估阈值，生成电池寿命健康信号；此时新能源汽车电池组的剩余寿命正常。

当电池剩余寿命评估值小于等于电池剩余寿命评估阈值，生成电池寿命风险信号；此时新能源汽车电池组的剩余寿命较短，对新能源汽车电池组的运行环境的风险影响较大。

将新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境或正常运行环境，具体为：

只要生成驾驶习惯异常信号或电池寿命风险信号的其中之一，则将新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境；反之，则将新能源汽车电池组的运行环境标记为正常运行环境。

新能源汽车电池组的运行环境为风险运行环境，说明新能源汽车电池组在运行时，由于电池寿命或驾驶的习惯问题，会对新能源汽车电池组的运行环境造成一定的风险。

在S2中，如果电池单体存在较大的不均衡，某些电池单体的容量可能被过度利用，而其他电池单体可能未充分参与工作，导致总能量不被充分发挥。不均衡的电池单体可能导致车辆提前进入充电状态，降低续航里程，影响驾驶者的出行体验。电池单体不均衡可能导致某些电池单体在使用中受到过度充放电，加速老化，从而降低整个电池组的寿命。电池单体不均衡可能导致某些电池单体电压过高或过低，增加安全隐患，甚至引发电池过热、短路等问题。不均衡可能导致一些电池单体过早失效，增加维护成本和维修频率。

对新能源汽车的电池组的电池单体的均衡异常程度进行分析是通过计算均衡异常指数进行分析的，均衡异常指数的获取逻辑为：

获取均衡系数，均衡系数其本质是一个调节系数，均衡系数是表示均衡电流与电池单体电压差之间的关系。均衡系数根据电池组的设计和性能要求进行调整，以平衡均衡电流的强度。

获取电池组中电池单体的最高电压和最低电压，电池组中电池单体的最高和最低电压通过电池管理系统（BMS）中的电压传感器来实时监测并获取。

获取电池组中的平均SOC、最高SOC和最低SOC。平均SOC、最高SOC和最低SOC是通过SOC传感器或者基于电流积分的方法实时计算得到。

计算均衡异常指数，其表达式为：，其中，/>为均衡异常指数和均衡系数，/>分别为电池组中电池单体的最高电压和最低电压，/>分别为电池组中的平均SOC、最高SOC和最低SOC。

均衡异常指数越大，意味着电池组中进行均衡的电流越强烈，电池单体之间的电荷状态差异越大，表明电池组的均衡异常程度可能越高，电池组在运行中的使用安全性越差。对于电池管理系统而言，可以及时识别电池组中的均衡问题，并采取相应的措施，例如调整均衡策略或进行维护操作，以确保电池组的性能和寿命得到有效维护。

在S3中，散热系统异常可能导致电池组温度升高，进而增加发生热失控和火灾的风险。通过分析异常程度，可以及时发现潜在的散热系统问题，采取措施确保电池组的安全运行。过高的电池温度会缩短电池的寿命，影响其性能和循环次数。分析散热系统异常程度可以帮助调整冷却策略，避免过度散热或不足散热，从而延长电池组的使用寿命。电池在高温环境下的性能通常下降，包括能量密度和功率输出的降低。通过监测和分析散热系统异常，可以更好地维持电池组在适宜的温度范围内，确保其性能处于最佳状态。高温环境下电池的续航里程通常较低。通过分析散热系统异常，可以及时发现和解决过热问题，提高电池组在不同环境下的续航里程。

通过对新能源汽车的电池组的散热系统的异常程度进行分析，评估电池组运行的故障风险程度：

新能源汽车的电池组的散热系统的异常程度通过冷却功率异常指数体现，其获取逻辑为：

获取PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数，PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数通常由系统设计师根据实际系统的动态特性进行调整和优化，可以通过系统调试和模拟得到。

获取PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数通常需要进行系统调试和优化，以下是一些具体步骤和方法：

系统建模：首先，对待控制的系统进行建模。这包括了收集系统的动态特性，如传递函数、阶跃响应、频率响应等。这些信息可以通过实验、数学建模或系统辨识等手段得到。

初步设定参数：根据系统的初步建模结果，可以设定一组初始的PID参数。这一步通常是基于经验和对系统的初步了解。

手动调试法：使用手动调试法进行初步的参数调整。这包括逐步调整Kp、Ki和Kd，观察系统响应，找到一个相对合适的参数组合。

Ziegler-Nichols法：采用Ziegler-Nichols法进行系统的自整定。这是一种基于系统阶跃响应的经验法则，通过观察系统的响应曲线来确定合适的PID参数。

模拟与仿真：利用模拟工具或仿真平台，对系统进行模拟测试。通过模拟，可以更好地理解参数对系统性能的影响，并进行进一步的调整和优化。

实验验证：在实际系统中进行实验验证。在实际环境中测试PID控制器的性能，观察实际系统的响应，并根据实验结果进行参数的微调。

闭环调试：在实际运行中，采用闭环调试的方式。通过不断观察系统的运行状况，进行参数的在线调整，以保持系统的稳定性和性能。

自适应控制：对于一些复杂的系统，可以考虑采用自适应控制策略。自适应控制可以根据实时系统的状态动态调整PID参数，适应系统工作状况的变化。

获取电池组的实际温度与电池组的设定温度之间的差异，电池组的实际温度与电池组的设定温度之间的差异由温度传感器测量得到。

电池组的实际温度与电池组的设定温度之间的差异的获取方法：在电池组内部或表面适当位置安装温度传感器。传感器的位置选择要考虑到能够准确反映整个电池组的温度状况。电池组通常会有多个温度传感器分布在不同位置，以全面监测温度。对安装的温度传感器进行校准，以确保其测量结果准确可靠。校准的目的是消除传感器的误差，使其输出与实际温度尽可能一致。使用数据采集系统或电池管理系统（BMS）实时记录和存储从温度传感器获取的数据。这些数据包括电池组的实际温度。在电池管理系统中设定所需的电池组温度。这个设定温度通常由系统设计师根据电池的工作特性和环境条件确定。在实时监控过程中，电池管理系统计算电池组的实际温度与设定温度之间的差异。

计算冷却功率，其表达式为：，其中，为冷却功率，/>分别为PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数，/>为电池组的实际温度与电池组的设定温度之间的差异。/>为温度误差的积分，/>为温度误差的微分。

其中，在新能源汽车的电池组中，PID控制器是一种常用的控制算法，用于调节和控制电池组的温度。

高冷却功率通常表示散热系统在高功率工作，以维持电池组在安全温度范围内。高冷却功率可能暗示着电池组正处于高温环境或正在经历高强度的使用情况。这可能导致电池组的寿命减少，增加了电池组发生故障的风险。低冷却功率可能表示散热系统负荷相对较低，电池组在相对较低的温度条件下运行。低冷却功率可能表明电池组处于相对较寒冷的环境，这可能导致电池组的性能下降。另一方面，如果低冷却功率伴随着高电池温度，可能说明散热系统不足，电池组可能面临过热风险。

故设定理想冷却功率，根据理想冷却功率和冷却功率的差异程度，计算冷却功率异常指数，冷却功率异常指数为理想冷却功率和冷却功率的偏差值与理想冷却功率的比值，冷却功率异常指数越大，电池组运行的故障风险程度越大。

理想冷却功率的设定通常涉及到对电池组的设计规格、工作环境和性能要求的考虑，此处不再赘述。

在S4中，标记为风险运行环境后的综合分析有助于电池管理系统更全面地了解电池组在特定条件下的性能和潜在风险。通过这样的分析，可以制定更为精准的控制策略，确保电池组在风险运行环境下的安全、稳定运行。

当新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境，对电池组在运行中的使用安全性和电池组运行的故障风险程度进行综合分析：

将均衡异常指数和冷却功率异常指数进行归一化处理，将归一化处理后的均衡异常指数和冷却功率异常指数分别赋予预设比例系数后计算电池组风险异常系数，例如，其表达式为：，其中，/>分别为电池组风险异常系数、均衡异常指数和冷却功率异常指数，/>分别为均衡异常指数和冷却功率异常指数的预设比例系数，且/>均大于0。

电池组风险异常系数越大，说明在新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境时，新能源汽车在行驶中电池组的潜在故障程度越高。

设定电池组风险异常系数第一阈值和电池组风险异常系数第二阈值，且电池组风险异常系数第一阈值小于电池组风险异常系数第二阈值；电池组风险异常系数第一阈值和电池组风险异常系数第二阈值是本领域专业技术人员根据电池组风险异常系数的大小以及实际中对新能源汽车在行驶中电池组的潜在故障程度的安全要求标准等其他实际情况进行设定的，此处不再赘述。

当电池组风险异常系数小于电池组风险异常系数第一阈值，生成电池组行驶正常信号，此时新能源汽车在行驶中电池组的潜在故障程度没有或较低，无需采取措施。

当电池组风险异常系数大于等于电池组风险异常系数第一阈值，且电池组风险异常系数小于等于电池组风险异常系数第二阈值，生成电池组行驶低风险信号，此时新能源汽车在行驶中电池组存在潜在的故障程度，但暂时不会影响新能源汽车电池组的正常运行。

当电池组风险异常系数大于电池组风险异常系数第二阈值，生成电池组行驶高风险信号，此时新能源汽车在行驶中电池组存在的潜在故障程度较大，会影响新能源汽车电池组的正常运行，此时，根据生成电池组行驶高风险信号，新能源汽车对驾驶人发出警报，可以采用声音警报、视觉提示（如屏幕上的警告灯或文字提示）、振动等方式，以确保在驾驶中能够引起足够的注意，并靠边停车。并对电池组的运行进行管理，具体为：结合远程监测系统，让车辆制造商或服务中心能够远程获取电池组的状态信息。

设定时间区间T，时间区间T为实时的时间区间，时间区间T的时间长度是固定的，即时间区间T的终点始终为实时的时间点。

当在时间区间T内未生成电池组行驶高风险信号时，获取在时间区间T内生成电池组行驶低风险信号的时间长度，将时间区间T内生成电池组行驶低风险信号的时间长度与时间区间T的时间长度的比值标记为低风险异常比，低风险异常比越大，存在潜在的故障程度越大，表明电池组未来可能存在较大的故障隐患。

设定低风险异常比阈值，低风险异常比阈值是本领域专业技术人员根据低风险异常比的大小以及实际中对电池组存在潜在的故障程度的安全要求标准等其他实际情况进行设定的，此处不再赘述。

将低风险异常比与低风险异常比阈值进行比较：

当低风险异常比大于低风险异常比阈值，生成低风险异常信号，此时时间区间T内生成电池组行驶低风险信号的时间长度占比较大，预示着电池组未来可能存在较大的故障隐患；根据生成的低风险异常信号，可以提示驾驶人在行程结束后，对新能源汽车的电池组进行检查。

当低风险异常比小于等于低风险异常比阈值，生成低风险正常信号，此时时间区间T内生成电池组行驶低风险信号的时间长度占比正常，无需采取措施。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数以及阈值选取由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络，或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，DVD），或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，能够以电子硬件，或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。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申请的范围。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种新能源汽车电池组运行管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：获取新能源汽车的历史行驶习惯信息；对新能源汽车的电池组的剩余寿命情况进行评估；根据新能源汽车的历史行驶习惯信息以及电池组的剩余寿命情况，将新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境或正常运行环境；

S2：对新能源汽车的电池组的电池单体的均衡异常程度进行分析，对电池组在运行中的使用安全性进行评估；

S3：通过对新能源汽车的电池组的散热系统的异常程度进行分析，评估电池组运行的故障风险程度；

S4：当新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境，通过对电池组在运行中的使用安全性和电池组运行的故障风险程度进行综合分析，对电池组的运行进行管理。

2.根据权利要求1所述的一种新能源汽车电池组运行管理方法，其特征在于：在S1中，新能源汽车的历史行驶习惯信息包括频繁加速指数，频繁加速指数的获取逻辑为：

获取新能源汽车的行驶距离；获取在历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值；

设定行驶加速度阈值；获取在历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值大于行驶加速度阈值的次数，将在历史中新能源汽车行驶过程中的加速度值大于行驶加速度阈值的次数与新能源汽车的行驶距离的比值标记为驾驶加速异常比；

设定驾驶加速异常比阈值；将驾驶加速异常比与驾驶加速异常比阈值进行比较：

当驾驶加速异常比大于驾驶加速异常比阈值，生成驾驶习惯异常信号；当驾驶加速异常比小于等于驾驶加速异常比阈值，生成驾驶习惯正常信号。

3.根据权利要求2所述的一种新能源汽车电池组运行管理方法，其特征在于：对新能源汽车的电池组的剩余寿命情况进行评估：

计算电池剩余寿命评估值，其表达式为：，其中，/>为电池剩余寿命评估值，/>为反应速率常数，/>为活化能，/>为理想气体常数，/>为电池温度，/>是指数函数；

设定电池剩余寿命评估阈值；将电池剩余寿命评估值与电池剩余寿命评估阈值进行比较：

当电池剩余寿命评估值大于电池剩余寿命评估阈值，生成电池寿命健康信号；当电池剩余寿命评估值小于等于电池剩余寿命评估阈值，生成电池寿命风险信号。

4.根据权利要求3所述的一种新能源汽车电池组运行管理方法，其特征在于：将新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境或正常运行环境，具体为：

只要生成驾驶习惯异常信号或电池寿命风险信号的其中之一，则将新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境；反之，则将新能源汽车电池组的运行环境标记为正常运行环境。

5.根据权利要求4所述的一种新能源汽车电池组运行管理方法，其特征在于：在S2中，对新能源汽车的电池组的电池单体的均衡异常程度进行分析通过计算均衡异常指数，均衡异常指数的获取逻辑为：

获取均衡系数；获取电池组中电池单体的最高电压和最低电压；获取电池组中的平均SOC、最高SOC和最低SOC；计算均衡异常指数，其表达式为：，其中，/>为均衡异常指数和均衡系数，/>分别为电池组中电池单体的最高电压和最低电压，分别为电池组中的平均SOC、最高SOC和最低SOC。

6.根据权利要求5所述的一种新能源汽车电池组运行管理方法，其特征在于：在S3中，新能源汽车的电池组的散热系统的异常程度通过冷却功率异常指数体现，其获取逻辑为：

获取PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数；获取电池组的实际温度与电池组的设定温度之间的差异；

计算冷却功率，其表达式为：，其中，/>为冷却功率，/>分别为PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数，/>为电池组的实际温度与电池组的设定温度之间的差异；/>为温度误差的积分，/>为温度误差的微分；

设定理想冷却功率，根据理想冷却功率和冷却功率的差异程度，计算冷却功率异常指数，冷却功率异常指数为理想冷却功率和冷却功率的偏差值与理想冷却功率的比值。

7.根据权利要求6所述的一种新能源汽车电池组运行管理方法，其特征在于：在S4中，当新能源汽车电池组的运行环境标记为风险运行环境：将均衡异常指数和冷却功率异常指数进行归一化处理，将归一化处理后的均衡异常指数和冷却功率异常指数分别赋予预设比例系数后计算电池组风险异常系数；

设定电池组风险异常系数第一阈值和电池组风险异常系数第二阈值，且电池组风险异常系数第一阈值小于电池组风险异常系数第二阈值；

当电池组风险异常系数小于电池组风险异常系数第一阈值，生成电池组行驶正常信号；

当电池组风险异常系数大于等于电池组风险异常系数第一阈值，且电池组风险异常系数小于等于电池组风险异常系数第二阈值，生成电池组行驶低风险信号；

当电池组风险异常系数大于电池组风险异常系数第二阈值，生成电池组行驶高风险信号。

8.根据权利要求7所述的一种新能源汽车电池组运行管理方法，其特征在于：设定时间区间T；当在时间区间T内未生成电池组行驶高风险信号时，获取在时间区间T内生成电池组行驶低风险信号的时间长度，将时间区间T内生成电池组行驶低风险信号的时间长度与时间区间T的时间长度的比值标记为低风险异常比；

设定低风险异常比阈值；将低风险异常比与低风险异常比阈值进行比较：

当低风险异常比大于低风险异常比阈值，生成低风险异常信号；

当低风险异常比小于等于低风险异常比阈值，生成低风险正常信号。