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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明提供了一种融合健康衰退和一致性的动力电池风险评估方法，通过分析筛选用于表征动力电池系统健康衰退和一致性的特征参数，较准确地分析电池SOH与一致性随累计行驶里程增加的演变规律，基于CRITIC权重法融合熵权法来建立SOH与一致性评估模型，并基于正常车辆与故障车辆的风险评分分布确定风险评估阈值，从而能够及时有效地发现动力电池系统潜在风险，有利于做出风险预警决策。

主权项：1.一种融合健康衰退和一致性的动力电池风险评估方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一、从若干新能源汽车获取同类动力电池系统的实车运行数据，并利用实车运行数据中包括时间Time、总电流I、总电压U、SOC、车辆状态S、温度T、充电状态的参数建立新能源汽车运行数据矩阵P：P＝[Time,U,S,a1,a2,...,an]其中，an表示第n个可用数据项对应的数据向量；步骤二、对所建立的新能源运行数据矩阵P中所包含的数据异常、数据缺失及错误数据执行包括线性插补和数据删除的数据预处理；步骤三、根据新能源汽车实际使用时充电行为统计分析驾驶员的用车习惯，在此基础上设定充电片段样本的选取规则；利用新能源汽车运行数据矩阵P获得切分后的各充电片段，并基于选取规则筛选出相应的充电片段样本；步骤四、利用充电片段样本计算固定SOC区间的容量增量和能量增量；提取不同时刻单体电压值与电池组SOC的乘积来建立反映电压一致性的电压表征参数序列，计算电池组在相应充电片段的基准电压表征序列，以及各单体电压表征参数向量相对该基准电压表征序列的曼哈顿距离矩阵；提取充电片段样本中电池探针温度数据，计算电池组探针温度在相应充电片段的基准温度表征序列，以及各探针温度向量相对该基准温度表征序列的曼哈顿距离矩阵；计算充电片段样本对应的充电功率表征参数序列以反映充电功率一致性，计算相应片段的基准充电功率序列，以及充电功率表征参数序列相对该基准充电功率序列的曼哈顿距离矩阵；将得到的容量增量、能量增量、各曼哈顿距离矩阵中离散程度最大单体所分别对应的表征参数序列Z分数进行相关性分析，从中筛选出最终用于评估电池组SOH与一致性的特征参数；步骤五、基于CRITIC权重法来建立电池组SOH与一致性评估模型，并融合熵权法对CRITIC权重法进行改进，在计算充电片段风险评分时考虑其熵值，由此得到各充电片段的风险评估序列；步骤六、基于风险评估序列确定正常车辆与故障车辆的风险评分分布情况，并基于正常车辆的所述分布确定相应的安全风险识别阈值；基于该阈值对实车风险进行预警决策。

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