[发明专利]一种基于局部离群因子的锂电池组一致性检测方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于局部离群因子的锂电池组一致性检测方法及装置，其方法包括：获取电池组中的多个电芯的电压曲线；利用欧式距离计算每个电芯的电压曲线与其他电芯的的电压曲线的距离，得到每个电芯对应的多个电芯距离；根据每个电芯对应的多个电芯距离，计算电池组中每一个电芯的局部离群因子评分；基于每个电芯的局部离群因子评分，确定电池组中与其它电芯不一致的电芯。本发明利用局部离群因子对锂电池组的离群电芯进行检测，能有效过滤噪声数据，提高了异常电芯检测的准确率和有效性。

技术领域

本发明属于锂电池组检测技术领域，具体涉及一种基于局部离群因子的锂电池组一致性检测方法及装置。

背景技术

由于工艺水平的限制，当前电池模组中各单体并无法做到完全的一致，电池的一致性主要指容量、电压、内阻、自放电率等主要参数的趋同性。电池自成组初期便有着不一致性的存在，在使用过程中，由于电池组的组合结构、使用工况、使用环境、电池管理等因素的影响，电池的不一致情况会日益明显，直至影响电池模组的正常使用。因此，电池管理系统应当有一致性检测的能力。

另一方面，在一般数据集中往往存在少量数据对象的特征表现异常或者行为异常的情况，这样的数据对象通常被称作孤立点或者离群点(Outlier)。检测这些异常数据对象的方法称为离群点诊断方法，这是数据挖掘领域中非常重要的一项挖掘技术。关于离群点的诊断可以作如下描述：对于所给定n个数据点或者说数据对象的集合中，预期存在离群点或者离群对象的数目为k，分析挖掘出与其他数据对象相比是异常的、显著差异的或者不一致的前k个对象。那么离群点的诊断可以分为两个步骤，首先针对给定的数据点或者数据对象集合定义离群点，然后利用恰当的方法来检测出这样的离群点。

发明内容

为了减少现有电池组一致性检测方法中模型拟合度差、准确率低、判断困难等问题，在本发明的第一方面提供了一种基于局部离群因子的锂电池组一致性检测方法，包括如下步骤：获取电池组中的多个电芯的电压曲线；利用欧式距离计算每个电芯的电压曲线与其他电芯的的电压曲线的距离，得到每个电芯对应的多个电芯距离；根据每个电芯对应的多个电芯距离，计算电池组中每一个电芯的局部离群因子评分；基于每个电芯的局部离群因子评分，确定电池组中与其它电芯不一致的电芯。

在本发明的一些实施例中，所述利用欧式距离计算每个电芯的电压曲线与其他电芯的的电压曲线的距离，并将其作为电芯距离包括如下步骤：根据电压曲线的采样频率选取参与计算电芯距离的多个采样点；根据选取的多个采样点按如下公式进行计算：

其中X、Y对应两个电芯的电压曲线，distance(X，Y)表示电压曲线X与电压曲线Y的距离，i为曲线上采样点，n为曲线上采样点总数目，X_i、Y_i分别为曲线上对应点的电压值。

在本发明的一些实施例中，所述根据每个电芯对应的多个电芯距离，计算电池组中每一个电芯的局部离群因子评分包括如下步骤：将每个电芯的电压曲线和电芯距离分别作为数据对象及其距离，根据预设的电芯距离统计每个电芯的邻居数；根据每个电芯的邻居数计算其数据密度；根据每个电芯的数据密度计算局部离群因子评分。

进一步的，所述数据密度的计算方法为：

其中，x表示待计算数据密度所对应电芯的电压曲线，k表示满足与电压曲线x的距离低于阈值的电压曲线个数，density(x,k)表示电压曲线x的数据密度，y表示电压曲线x的邻近电压曲线，distance(x,y)表示电压曲线x和y之间的距离；N(x,k)表示电压曲线x的k个最近电压曲线的集合，|N(x,k)|表示N(x,k)集合的大小；

所述局部离群因子评分的计算方法为：

其中局部离群因子评分用相对数据密度relative_density表示，density(y,k)表示电压曲线y的数据密度。