无监督学习的电池系统故障早期预警方法及系统

    公开(公告)号:CN118671602A

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202410966450.X

    申请日:2024-07-18

    Abstract: 本发明提供了一种无监督学习的电池系统故障早期预警方法及系统,包括:通过对云端数据进行数据清洗,获得每个有效充电循环的电池组充电电压数据;对每一有效充电循环的电池组充电电压数据进行特征提取,得到电压及电压梯度特征向量,实现捕捉电压信号的微小偏移量,抑制偶然性因素造成的干扰,适应实际工况随机性;进而针对特征向量,使用二分法进行多次DBSCAN聚类,求解无量纲参数D,实现度量电池电压一致性;将每一充电循环的D值和阈值比较,树立故障预警标志,实现电池故障无监督学习预警,并存储故障电芯索引。本发明可用于各类装备动力电池系统或储能电池系统,实现对电池系统中电池故障提前50天的超前预警并准确定位故障电芯。

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