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公开(公告)号：CN114910800A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210607334.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC: G01R31/3835 , G01R31/367 , G01R31/396 , G06F7/50
Abstract: 本发明涉及一种对电池电压排序变化趋势进行判断的方法及系统，该方法包括的步骤为：第一行数据累加完成后，向后移动一行，滑窗值w自加1，按单体电压序号顺序计算单体累加值V_sumi直至滑窗值w大于滑窗设定值时结束；将第一次滑窗的单体电压累加值V_sumi作为前一次结果值v_beforei,即v_beforei=v_sumi；回到前一次电压数据起点，并下移t行，即为滑窗的第二起点；将滑窗值w清零、v_sumi清零，按单体电压序号顺序计算单体电压累加值，直至单体电压序号i大于单体总数时结束。本发明根据当前电池电压数据，不通过线性拟合，通过简单计算，即可快速得出上升或下降变化趋势，进而判定电池的风险度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114274777B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202111532884.1
申请日：2021-12-15
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
Abstract: 本发明是一种电池异常监控方法、系统及车辆，包括：采集车辆ε天内的车辆信号数据；数据清洗；计算各单体电池的ΔSOC值；统计各单体电池的ΔSOC波动周期数；检查各单体电池t时刻波动周期前的ΔSOC波动周期个数是否满足大于预设个数阈值M，过滤掉不满足条件的单体电池；计算各单体电池ΔSOC的自偏差下降值；检查各单体电池ΔSOC的自偏差值是否大于预设ΔSOC自偏差值阈值X，以及检查各单体电池ΔSOC按照时间先后顺序连续W个自偏差下降值之和是否大于自偏差下降值阈值Y；若检若任一个为是，则该电池存在异常。本发明从电动汽车电池组中各单体自放电特性和单体一致性维度，定期监控各单体电池SOC的变化情况，能够提前发现整包电池中潜在的异常风险，并发出预警。
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公开(公告)号：CN115817179A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211457912.2
申请日：2022-11-21
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
Abstract: 本申请涉及安全预警技术领域，特别涉及一种动力电池的安全预警方法、装置、服务器及存储介质，其中，包括：获取车辆的维度数据和动力电池的参数数据；分别根据维度数据和参数数据建立车辆的维度表和动力电池的预警表，基于维度表和预警表生成宽表，利用宽表搭建实时数据仓；获取实时数据仓中的宽表数据，解析宽表数据得到动力电池的参数列表，在参数列表中任意参数满足预设报警条件时，发送动力电池的报警信息至预设终端。由此，解决了相关技术中无法利用大数据实时采集数据并计算得到所监控的动力电池的各项机理是否运行在正常范围内，导致用户不能及时得知问题所在并及时检修，无法保证用户的用车安全等问题。
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公开(公告)号：CN114735013A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210447165.8
申请日：2022-04-26
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC: B60W40/105 , G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种整车典型工况车速曲线提取方法及系统、车辆和存储介质，步骤包括：获取整车历史多天的的实际用户数据，实际用户数据包括车速曲线；将车速曲线按照预设时间间隔t分解为n个按时间先后排序的车速点Pi（Vi，ai）；建立速度‑加速度MAP表，确定速度‑加速度MAP表单元格内的累计值，将各单元格的累计值按天取均值，去掉小数点取整，过滤掉单元格内值小于1的工况；提取构成整车典型工况车速曲线上的各点的车速vf，按车速vf的顺序，时间间隔t绘制车速曲线，即为整车典型工况车速曲线。本发明的整车典型工况车速曲线提取方法，基于汽车实际用户数据，提取了出更贴近用户实际使用的整车典型工况车速曲线，精确度高，提升了驾乘体验。
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公开(公告)号：CN115588244A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211213360.0
申请日：2022-09-29
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
Abstract: 本申请涉及大数据分析技术领域，提供了一种车联网大数据实时分析方法、装置、设备及介质，方法包括：获取车联网流数据、车辆型号和异常事件判断阈值，并将车联网流数据、车辆型号和异常事件判断阈值传输至流数据处理框架；将车辆型号转换为车辆型号广播流，并将车辆编号与目标车辆事件进行匹配；将车辆型号广播流与数据匹配后的车联网流数据合并，得到数据合流，将异常事件判断阈值添加至所述数据合流，并将车辆编号与车辆型号和异常事件判断阈值进行匹配；根据异常事件分析函数对数据合流进行处理，得到分析结果。本申请通过流数据处理框架对车联网流数据和车辆型号组成的数据合流进行处理，能够确保车联网数据分析的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN114274777A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111532884.1
申请日：2021-12-15
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
Abstract: 本发明是一种电池异常监控方法、系统及车辆，包括：采集车辆ε天内的车辆信号数据；数据清洗；计算各单体电池的ΔSOC值；统计各单体电池的ΔSOC波动周期数；检查各单体电池t时刻波动周期前的ΔSOC波动周期个数是否满足大于预设个数阈值M，过滤掉不满足条件的单体电池；计算各单体电池ΔSOC的自偏差下降值；检查各单体电池ΔSOC的自偏差值是否大于预设ΔSOC自偏差值阈值X，以及检查各单体电池ΔSOC按照时间先后顺序连续W个自偏差下降值之和是否大于自偏差下降值阈值Y；若检若任一个为是，则该电池存在异常。本发明从电动汽车电池组中各单体自放电特性和单体一致性维度，定期监控各单体电池SOC的变化情况，能够提前发现整包电池中潜在的异常风险，并发出预警。
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