公开(公告)号：CN115312891B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202211127389.7

申请日：2022-09-16

申请人： 吉林大学

发明人： 肖阳 ,  杨发庆 ,  刘孟军 ,  王洁 ,  高鎏淼 ,  陈瑜 ,  李依瑶 ,  林宇桐

IPC分类号： H01M10/42 ,  H01M10/48

摘要： 本发明适用于电池保护领域，提供了一种基于云端机械损伤预测模型的电池保护方法及系统，方法包括以下步骤：接收实时采集到的电池模组表面所受应力分布数据，接收车辆端电池模组SOC估计值以及接收车辆端传统内短路在线检测结果；将应力分布数据和电池模组SOC估计值发送给经过训练后的支持向量回归模型，支持向量回归模型根据传入的数据实时评估电池内短路风险等级；对车辆端传统内短路在线检测结果和支持向量回归模型评估的电池内短路风险等级进行加权处理后，根据评估结果按照相应的保护策略将控制指令发送给相应的车辆端控制器。本发明可从机理层面对机械损伤导致的电池内短路进行实时在线预测，并根据风险评估结果对动力电池组进行实时保护。

公开(公告)号：CN115312891A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202211127389.7

申请日：2022-09-16

申请人： 吉林大学

发明人： 肖阳 ,  杨发庆 ,  刘孟军 ,  王洁 ,  高鎏淼 ,  陈瑜 ,  李依瑶 ,  林宇桐

IPC分类号： H01M10/42 ,  H01M10/48

摘要： 本发明适用于电池保护领域，提供了一种基于云端机械损伤预测模型的电池保护方法及系统，方法包括以下步骤：接收实时采集到的电池模组表面所受应力分布数据，接收车辆端电池模组SOC估计值以及接收车辆端传统内短路在线检测结果；将应力分布数据和电池模组SOC估计值发送给经过训练后的支持向量回归模型，支持向量回归模型根据传入的数据实时评估电池内短路风险等级；对车辆端传统内短路在线检测结果和支持向量回归模型评估的电池内短路风险等级进行加权处理后，根据评估结果按照相应的保护策略将控制指令发送给相应的车辆端控制器。本发明可从机理层面对机械损伤导致的电池内短路进行实时在线预测，并根据风险评估结果对动力电池组进行实时保护。