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申请/专利权人：合肥国轩高科动力能源有限公司
摘要：本发明提供一种电池大数据平台电池模块内阻异常识别方法及系统，方法包括：在大数据平台中获取电池包在被评估时间段内的整车运行监控数据，包括时间、电流、模块电压；数据按车辆编号和时间排序；相邻数据时间间隔和电流变化值计算；筛选满足时间间隔和电流变化值条件的数据；计算直流内阻值；各车辆分别计算其直流内阻值的电流加权平均值；计算各模块在被评估时间内的内阻异常程度。解决了现有技术存在的故障识别准确性及识别效率低的技术问题。
主权项：1.一种电池大数据平台电池模块内阻异常识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取电池包在被评估时间段内的整车运行监控数据；S2、排序所述整车运行监控数据，以得到已排序数据；S3、根据所述已排序数据计算各时刻和上一时刻的时间间隔数据和电流变化数据；S4、获取预置时间间隔条件以及预置电流变化值条件，据以筛选所述时间间隔数据及所述电流变化数据，以得到时隔电流变化数据；S5、以预置逻辑处理所述时隔电流变化数据，据以得到各被测车辆的当前时刻内阻值；S6、以预设逻辑计算所述当前时刻内阻值，据以得到直流内阻值；S7、处理所述直流内阻值，以得到内阻加权平均值，处理所述内阻加权平均值，以得到各所述被测车辆中所述电池模块的内阻异常程度；其中，所述步骤S7还包括：S71、以预置逻辑处理所述直流内阻值Rn，以获取内阻加权平均值；S72、以下述逻辑处理所述直流内阻值Rn以及所述内阻加权平均值据以获取所述电池模块的所述内阻异常程度αnj： 其中，αnj为所述电池模块j的内阻异常程度，b为关键参数，Rn为第n时刻的直流内阻值，Rnj为所述电池模块j的在第n时刻的直流内阻值，k为求和序号，为第n时刻的内阻加权平均值；其中，所述步骤S72中，所述关键参数b的取值包括：正常内阻值精度的所述内阻异常程度的异常判定区间包括：潜在异常区间及明显异常区间，其中，所述潜在异常区间包括：[3,5],所述明显异常区间包括：5，+∞。
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