电池检测方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113900035A(43)申请公布日2022.01.07(21)申请号202111144480.5(22)申请日2021.09.28(71)申请人深圳市科陆电子科技股份有限公司地址518000广东省深圳市光明新区观光路3009号招商局光明科技园A6栋2A(72)发明人赵尚玉王宝源张震(74)专利代理机构广州嘉权专利商标事务所有限公司44205代理人廖慧贤(51)Int.Cl.G01R31/396(2019.01)G01R31/367(2019.01)G01R19/165(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称电池检测方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明公开了一种电池检测方法、装置、设备及存储介质，属于电池技术领域。本发明的电池检测方法包括获取电池簇的电池数据；根据预设的检测模型对电池数据进行检测，得到每一电池的异常数据；根据预设的异常类别标签和预设的识别模型对异常数据进行识别处理，得到包含异常类别标签的标准异常数据和每一异常类别标签对应的异常电池集合；对标准异常数据进行过滤处理，得到目标异常数据；根据目标异常数据，对异常电池集合的电池进行处理。这种电池检测方法能够提高检测准确性。CN113900035ACN113900035A权利要求书1/2页1.电池检测方法，其特征在于，包括：获取电池簇的电池数据；根据预设的检测模型对所述电池数据进行检测，得到每一电池的异常数据；根据预设的异常类别标签和预设的识别模型对所述异常数据进行识别处理，得到包含异常类别标签的标准异常数据和每一异常类别标签对应的异常电池集合；对所述标准异常数据进行过滤处理，得到目标异常数据；根据所述目标异常数据，对所述异常电池集合的电池进行处理。2.根据权利要求1所述的电池检测方法，其特征在于，所述根据预设的检测模型对所述电池数据进行检测，得到每一电池的异常数据，包括：根据基于高斯分布的拉依达算法对所述电池数据进行检测，得到第一异常数据；根据格鲁布斯算法对所述电池数据进行检测，得到第二异常数据。3.根据权利要求2所述的电池检测方法，其特征在于，所述电池数据包括每一电池的电压数据，所述根据基于高斯分布的拉依达算法对所述电池数据进行检测，得到第一异常数据，包括：若电压数据大于第一电压阈值或者所述电压数据小于第二电压阈值，则对所述电压数据进行归一化处理，得到标准电压数据；根据所有所述电压数据和基于高斯分布的拉依达算法，得到每一电池的电压标准差；根据所述电压标准差，得到第一电压异常数据或者第二电压异常数据。其中，所述第一电压阈值大于所述第二电压阈值。4.根据权利要求3所述的电池检测方法，其特征在于，所述根据所述电压标准差，得到第一电压异常数据或者第二电压异常数据，包括：若存在至少一个电池的电压标准差大于预设的标准差阈值，且所述电压标准差大于第三电压阈值，则生成第一电压异常数据；若存在至少一个电池的电压标准差小于或等于预设的标准差阈值，且所述电压标准差小于第三电压阈值，则生成第二电压异常数据。5.根据权利要求2所述的电池检测方法，其特征在于，所述电池数据包括每一电池的电压数据，所述根据格鲁布斯算法对所述电池数据进行检测，得到第二异常数据，包括：若电压数据大于第一电压阈值或者所述电压数据小于第二电压阈值，则对所述电压数据进行归一化处理，得到标准电压数据；根据格鲁布斯算法和所述标准电压数据，得到第三电压异常数据或者第四电压异常数据。6.根据权利要求5所述的电池检测方法，其特征在于，所述根据格鲁布斯算法和所述标准电压数据，得到第三电压异常数据或者第四电压异常数据，包括：若所述标准电压数据大于第一归一化阈值，则生成第三电压异常数据；若所述标准电压数据小于第一归一化阈值，且所述标准电压数据大于第二归一化阈值，则生成第四电压异常数据；其中，所述第一归一化阈值大于所述第二归一化阈值。7.根据权利要求1至6任一项所述的电池检测方法，其特征在于，所述电池数据包括电池偏差容量，所述根据所述目标异常数据，对所述异常电池集合的电池进行处理，包括：2CN113900035A权利要求书2/2页根据所述目标异常数据和电池偏差容量，得到优化系数；根据所述优化系数的大小，生成异常电池处理序列；根据所述异常电池处理序列，对每一所述异常电池集合的电池进行异常处理。8.电池检测装置，其特征在于，包括：电池数据获取模块，用于获取电池簇的电池数据；检测模块，用于根据预设的检测模型对所述电池数据进行检测，得到每一电池的异常数据；识别模块，用于根据预设的异常类别标签和预设的识别模型对所述异常数据进行识别处理，得到包含异常类别标签的标准异常数据和每一异常类别标签对应的异常电池集合；过滤模块，用于对所述标准异常数据进