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一种电池热失控概率预测方法、装置、设备及存储介质 

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申请/专利权人:广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局

摘要:本发明公开了一种电池热失控概率预测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括:获取电池温度和电池热失控位置;将所述电池温度与所述电池热失控位置输入模糊推理系统;在所述模糊推理系统内,根据优化后的模糊隶属度函数将所述电池温度与所述电池热失控位置模糊化得到模糊化数据;将所述模糊化数据进行模糊推理得到模糊结果;将所述模糊结果根据所述优化后的模糊隶属度函数进行解模糊得到电池热失控概率。该方法针对电池组热失控蔓延不确定性的问题,通过模糊模糊推理计算电池热失控概率,能够准确预测电池的热失控概率。

主权项:1.一种电池热失控概率预测方法,其特征在于,所述方法包括:获取电池温度和电池热失控位置;将所述电池温度与所述电池热失控位置输入模糊推理系统;在所述模糊推理系统内,根据优化后的模糊隶属度函数将所述电池温度与所述电池热失控位置模糊化得到模糊化数据;将所述模糊化数据进行模糊推理得到模糊结果;将所述模糊结果根据所述优化后的模糊隶属度函数进行解模糊得到电池热失控概率;所述电池温度为锂电池的当前温度;所述电池热失控位置为电池组中的锂电池与热失控电池之间的距离的最小值;所述将所述模糊化数据进行模糊推理得到模糊结果,包括:将所述模糊化数据通过模糊规则库进行模糊推理得到模糊结果;其中,所述模糊化数据包括电池温度对应的第一模糊化数据以及电池热失控位置对应的第二模糊化数据,所述模糊规则库中包括所述第一模糊化数据以及所述第二模糊化数据对应的模糊结果;模糊规则库中的模糊规则为电池温度越高、距离热失控电池位置越近,对应的热失控概率越大;所述优化后的模糊隶属函数通过使用改进的麻雀算法优化后得到;通过使用改进的麻雀算法进行模糊隶属函数的寻优包括:麻雀种群初始化,设置麻雀种群中麻雀的数量、迭代次数、上下边界、初始麻雀位置以及初始麻雀位置对应的初始适应度;确定麻雀个体适应度;将所述麻雀个体适应度进行排序,确定个体适应度最优值以及所述个体适应度最优值对应的麻雀位置;将所述麻雀种群中的目标麻雀作为发现者,通过第一预设公式对所述发现者的位置进行更新,所述目标麻雀为麻雀个体适应度排名前第一预设数量个麻雀;将所述麻雀种群中的剩余麻雀作为追随者,通过第二预设公式对追随者的位置进行更新,所述剩余麻雀为种群中除所述目标麻雀以外的麻雀;选取所述麻雀种群中的第二预设数量的麻雀作为预警麻雀,通过第三预设公式对所述预警麻雀的位置进行更新;加入捕猎者,捕猎者位置对所述麻雀种群形成包围圈,驱赶所述麻雀种群向最优点聚集;进行边界检测,以使所有麻雀位置不超过所述上下边界以及所述包围圈;确定是否达到所述迭代次数,若否,则返回确定麻雀个体适应度的步骤,直至达到迭代次数;所述确定麻雀个体适应度包括:将1与皮尔逊相关系数的差值作为麻雀个体适应度;其中,所述皮尔逊相关系数基于电池热失控概率与电池温度确定;所述皮尔逊相关系数的计算公式如下: ;其中,r表示皮尔逊相关系数,表示第i个电池的热失控概率,表示所有电池热失控概率的平均值,表示第i个电池当前温度,表示所有电池的平均温度;所述捕猎者包围圈的中心点为麻雀位置最优点的正方形,中心点与任意一边的距离为预设距离;设置一个缩减因子,使所述皮尔逊相关系数根据迭代次数逐步缩减;第一预设公式如下: ;其中,t表示当前迭代次数,表示为最大迭代次数,Q表示服从正态分布的随机数,L表示全1矩阵,W表示警戒值,R2表示取值范围为[0,1]的随机数,ST表示安全阈值;第二预设公式如下: ;其中,表示全局最差麻雀位置,表示生产者最优位置,A+表示A的加号逆;第三预设公式如下: ;其中,表示当前全局最佳位置,表示正态分布的随机值,K为[-1,1]之间的随机数;fi、fg、fw分别表示当前麻雀个体位置值、当前全局最佳适合度值和最差适合度值;ε表示一个无穷小的常数。

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